Künstliche Intelligenz

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Künstliche Intelligenz (KI, auch artifizielle Intelligenz, AI, A. I., englisch artificial intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von Intelligenz mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet.

Im Allgemeinen bezeichnet künstliche Intelligenz oder KI den Versuch, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, d. h., einen Computer zu bauen oder so zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. Oftmals wird damit aber auch, besonders bei Computerspielen, eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, womit durch meist einfache Algorithmen ein intelligentes Verhalten simuliert werden soll.

Überblick

Im Verständnis des Begriffs künstliche Intelligenz spiegelt sich oft die aus der Aufklärung stammende Vorstellung vom „Menschen als Maschine“ wider, dessen Nachahmung sich die sogenannte starke KI zum Ziel setzt: eine Intelligenz zu erschaffen, die das menschliche Denken mechanisieren soll.[1] Die Ziele der starken KI sind nach Jahrzehnten der Forschung weiterhin visionär. Im Gegensatz zur starken KI geht es der schwachen KI darum, konkrete Anwendungsprobleme des menschlichen Denkens zu meistern. Das menschliche Denken soll hier in Einzelbereichen unterstützt werden.[1] Die Fähigkeit zu lernen ist eine Hauptanforderung an KI-Systeme und muss ein integraler Bestandteil sein, der nicht nachträglich hinzugefügt werden darf. Ein zweites Hauptkriterium ist die Fähigkeit eines KI-Systems, mit Unsicherheit und probabilistischen Informationen umzugehen.[2] Insbesondere sind solche Anwendungen von Interesse, zu deren Lösung nach allgemeinem Verständnis eine Form von „Intelligenz“ notwendig zu sein scheint. Letztlich geht es der schwachen KI somit um die Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik, es geht ihr nicht um Schaffung von Bewusstsein oder um ein tieferes Verständnis von Intelligenz. Während die Schaffung starker KI an ihrer philosophischen Fragestellung bis heute scheiterte, sind auf der Seite der schwachen KI in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte erzielt worden.

Ein starkes KI-System muss nicht viele Gemeinsamkeiten mit dem Menschen haben. Es wird wahrscheinlich eine andersartige kognitive Architektur aufweisen und in seinen Entwicklungsstadien ebenfalls nicht mit den evolutionären kognitiven Stadien des menschlichen Denkens vergleichbar sein (Evolution des Denkens). Vor allem ist nicht anzunehmen, dass eine Künstliche Intelligenz Gefühle wie Liebe, Hass, Angst oder Freude besitzt.[3] Es kann solchen Gefühlen entsprechendes Verhalten jedoch simulieren.

Neben den Forschungsergebnissen der Kerninformatik selbst sind in die Erforschung der KI Ergebnisse der Psychologie, Neurologie und Neurowissenschaften, der Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik eingeflossen. Umgekehrt nahm die Erforschung KI auch ihrerseits Einfluss auf andere Gebiete, vor allem auf die Neurowissenschaften. Dies zeigt sich in der Ausbildung des Bereichs der Neuroinformatik, der der biologieorientierten Informatik zugeordnet ist, sowie der Computational Neuroscience. Zusätzlich ist auch derjenige Zweig der Kognitionswissenschaft zu nennen, der sich wesentlich auf die Ergebnisse der KI-Forschung in Zusammenarbeit mit der kognitiven Psychologie stützt.

KI stellt somit kein geschlossenes Forschungsgebiet dar. Vielmehr werden Techniken aus verschiedenen Disziplinen verwendet, ohne dass diese eine Verbindung miteinander haben müssen. Bei künstlichen neuronalen Netzen handelt es sich um Techniken, die ab Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt wurden und auf der Neurophysiologie aufbauen.

Geschichte

Am 13. Juli 1956 begann am Dartmouth College in Hanover (New Hampshire) eine 6-wöchige Konferenz zum Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, die von John McCarthy organisiert wurde und an der neben McCarthy unter anderen Marvin Minsky, Nathan Rochester und Claude Shannon teilnahmen. Genau genommen handelte es sich um einen Workshop zu einem Forschungsprojekt, für das McCarthy 1955 die Fördermittel bei der Rockefeller Foundation eingeworben hatte.[4] In seinem Antrag erschien erstmals der Begriff „artificial intelligence“ („künstliche Intelligenz“). Aus diesem Grund gilt diese – später sogenannte – Dartmouth Conference seither als die Gründungsveranstaltung der Künstlichen Intelligenz-Forschung als einem akademischem Fachgebiet.

Basierend auf den Arbeiten von Alan Turing, unter anderem auf dem Aufsatz Computing machinery and intelligence, formulierten Allen Newell (1927–1992) und Herbert A. Simon (1916–2001) von der Carnegie Mellon University in Pittsburgh die Physical Symbol System Hypothesis.[5] Ihr zufolge ist Denken Informationsverarbeitung, und Informationsverarbeitung ein Rechenvorgang, eine Manipulation von Symbolen. Auf das Gehirn als solches komme es beim Denken nicht an: „Intelligence is mind implemented by any patternable kind of matter.“

Diese Auffassung, dass Intelligenz unabhängig von der Trägersubstanz ist, wird von den Vertretern der starken KI-Forschung geteilt. Für Marvin Minsky (1927-2016) vom Massachusetts Institute of Technology (MIT), einem der Pioniere der KI, ist „das Ziel der KI die Überwindung des Todes“. Der Roboterspezialist Hans Moravec (* 1948) von der Carnegie Mellon University beschreibt in seinem Buch Mind Children (Kinder des Geistes) das Szenario der Evolution des postbiologischen Lebens: Ein Roboter überträgt das im menschlichen Gehirn gespeicherte Wissen in einen Computer, sodass die Biomasse des Gehirns überflüssig wird und ein posthumanes Zeitalter beginnt, in dem das gespeicherte Wissen beliebig lange zugreifbar bleibt. Der polnische Philosoph und Science-fiction-Autor Stanisław Lem hat diese Vorstellung in zahlreichen seiner belletristischen Werke veranschaulicht.

Die Anfangsphase der KI war geprägt durch eine fast grenzenlose Erwartungshaltung im Hinblick auf die Fähigkeit von Computern, „Aufgaben zu lösen, zu deren Lösung Intelligenz notwendig ist, wenn sie vom Menschen durchgeführt werden“ (Minsky). Herbert Simon prognostizierte 1957 unter anderem, dass innerhalb der nächsten zehn Jahre ein Computer Schachweltmeister werden und einen wichtigen mathematischen Satz entdecken und beweisen würde. Diese Prognosen trafen nicht zu. Simon wiederholte die Vorhersage 1990, allerdings ohne Zeitangabe. Immerhin gelang es 1997 dem von IBM entwickelten System Deep Blue, den Schach-Weltmeister Garri Kasparov in sechs Partien zu schlagen. Im Jahr 2011 gewinnt das Computerprogramm Watson im Quiz Jeopardy! gegen die beiden bislang erfolgreichsten Spieler.

Newell und Simon entwickelten in den 1960er Jahren den General Problem Solver, ein Programm, das mit einfachen Methoden beliebige Probleme sollte lösen können. Nach fast zehnjähriger Entwicklungsdauer wurde das Projekt schließlich eingestellt. John McCarthy schlug 1958 vor, das gesamte menschliche Wissen in eine homogene, formale Darstellungsform, die Prädikatenlogik 1. Stufe, zu bringen.

Ende der 1960er Jahre entwickelte Joseph Weizenbaum (1923–2008) vom MIT mit einem relativ simplen Verfahren das Programm ELIZA, in dem der Dialog eines Psychotherapeuten mit einem Patienten simuliert wird. Die Wirkung des Programms war überwältigend. Weizenbaum war selbst überrascht, dass man auf relativ einfache Weise Menschen die Illusion eines beseelten Partners vermitteln kann. „Wenn man das Programm missversteht, dann kann man es als Sensation betrachten“ sagte Weizenbaum später über ELIZA.[6] Auf einigen Gebieten erzielte die KI Erfolge, beispielsweise bei Strategiespielen wie Schach und Dame, bei mathematischer Symbolverarbeitung, bei der Simulation von Robotern, beim Beweisen von logischen und mathematischen Sätzen und schließlich bei Expertensystemen.

In einem Expertensystem wird das regelbasierte Wissen eines bestimmten Fachgebiets formal repräsentiert. Das System wendet bei konkreten Fragestellungen diese Regeln auch in solchen Kombinationen an, die von menschlichen Experten nicht in Betracht gezogen werden. Die zu einer Problemlösung herangezogenen Regeln können angezeigt werden, d. h. das System kann sein Ergebnis „erklären“. Einzelne Wissenselemente können hinzugefügt, verändert oder gelöscht werden; moderne Expertensysteme verfügen dazu über komfortable Benutzerschnittstellen.

Eines der bekanntesten Expertensysteme war das Anfang der 1970er Jahre von T. Shortliffe an der Stanford University entwickelten MYCIN. Es diente zur Unterstützung von Diagnose- und Therapieentscheidungen bei Blutinfektionskrankheiten und Meningitis. Ihm wurde durch eine Evaluation attestiert, dass seine Entscheidungen so gut sind wie die eines Experten in dem betreffenden Bereich und besser als die eines Nicht-Experten. Allerdings reagierte das System, als ihm Daten einer Cholera-Erkrankung – eine Darm- und keine Blutinfektionskrankheit – eingegeben wurden, mit Diagnose- und Therapievorschlägen für eine Blutinfektionskrankheit: MYCIN erkannte die Grenzen seiner Kompetenz nicht. Man nennt dies den Cliff-and-Plateau-Effekt. Er ist für Expertensysteme, also Computerprogramme, die der Diagnoseunterstützung dienen (Medical Decision-Support Systems) und dabei hochspezialisiert auf ein schmales Wissensgebiet sind, typisch.

In den 1980er Jahren wurde der KI, parallel zu wesentlichen Fortschritten bei Hard- und Software, die Rolle einer Schlüsseltechnologie zugewiesen, insbesondere im Bereich der Expertensysteme. Man erhoffte sich vielfältige industrielle Anwendungen, erwartete auch eine Ablösung „eintöniger“ menschlicher Arbeit (und deren Kosten) durch KI-gesteuerte Systeme. Nachdem allerdings viele Prognosen nicht eingehalten werden konnten, reduzierten die Industrie und die Forschungsförderung ihr Engagement.

Mit den Künstlichen neuronalen Netzen trat zur gleichen Zeit eine neue Perspektive der KI ans Licht, basierend u.a. auf Karl Steinbuchs Lernmatrix (1961) und angestoßen von neueren Arbeiten des finnischen Ingenieurs Teuvo Kohonen. In der schwachen KI löste man sich von wenig förderlichen Konzepten von Intelligenz und analysierte stattdessen, ausgehend von der Neurophysiologie, die Informationsarchitektur des menschlichen und tierischen Gehirns. Die Modellierung in Form künstlicher neuronaler Netze illustrierte, wie aus einer einfachen Grundstruktur komplexe Musterverarbeitung geleistet werden kann. Zur Untersuchung dieser Verfahren hat sich die Neuroinformatik als wissenschaftliche Disziplin entwickelt.

Diese Art von Lernen beruht im Gegensatz zu Expertensystemen nicht auf der Herleitung und Anwendung von Regeln. Dies deutet darauf hin, dass die besonderen Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nicht auf einen regelbasierten Intelligenz-Begriff reduzierbar sind. Die Auswirkungen dieser Einsichten auf die KI-Forschung, aber auch auf Lerntheorie, Didaktik, das Verhältnis zum Bewusstsein und andere Gebiete werden noch diskutiert.

Im Mai 2014 stellte Google sein Roboterauto Google Driverless Car erstmals einer Gruppe von Journalisten vor, die im Vergleich zwischen menschlichem Fahrer und selbstfahrendem System keinen Unterschied im Fahrverhalten mehr feststellen konnten. Google erklärte jedoch, dass das Fahren bei Regen und Schnee noch Probleme bereite. Das Robotersystem beruhe auf selbstständigem Lernen und selbstständiger Erfassung und Interpretation der Umgebung. Als Start für den Massenmarkt hatte Google-Mitgründer Sergey Brin im Mai 2014 das Jahr 2017 angegeben.[7][8]

Im März 2016 besiegte AlphaGo den damalig vermutlich weltbesten Go-Spieler Lee Sedol mit 4 zu 1 im Spiel AlphaGo gegen Lee Sedol. Wegen der größeren Komplexität von Go gegenüber Schach, die sich aus dem größeren Brett (19×19) und der ungleich größeren Anzahl möglicher Züge ergibt, ist Go mit traditionellen Brute-Force-Algorithmen (Alpha-Beta-Suche), d. h., es probiert alle möglichen Züge durch, praktisch nicht bezwingbar.

Im März 2016 scheiterte ein Experiment von Microsoft, einen Twitter-Account mit künstlicher Intelligenz als Chat-Bot zu betreiben. Der fiktive Teenager namens Tay begann nach gezielter Beeinflussung von einer Gruppe von Twitternutzern, zunehmend rassistisch und frauenfeindlich zu twittern. Es handelte sich offenbar um einen koordinierten Angriff auf die künstliche Lernfähigkeit des Profils, der aus Foren von 4chan und 8chan entsprang. Microsoft entschied sich nach 24 Stunden, das Profil für die breite Öffentlichkeit unzugänglich zu machen.[9]

In der KI haben sich mittlerweile zahlreiche Subdisziplinen herausgebildet, etwa spezielle Sprachen und Konzepte zur Darstellung und Anwendung von Wissen, Modelle zu Fragen von Revidierbarkeit, Unsicherheit und Ungenauigkeit und maschinelle Lernverfahren. Die Fuzzylogik hat sich als weitere Form der schwachen KI etwa bei Maschinensteuerungen etabliert.

Weitere erfolgreiche KI-Anwendungen liegen in den Bereichen natürlich-sprachlicher Schnittstellen, Sensorik, Kybernetik und Robotik.

Teilgebiete

Wissensbasierte Systeme

Wissensbasierte Systeme modellieren eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Diese sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern. Beispielhafte Anwendungen finden sich in der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen.

Beispiele für wissensbasierte Systeme sind Cyc und Watson.

Musteranalyse und Mustererkennung

Visuelle Intelligenz ermöglicht es, Bilder beziehungsweise Formen zu erkennen und zu analysieren. Als Anwendungsbeispiele seien hier Handschrifterkennung, Identifikation von Personen durch Gesichtserkennung, Abgleich der Fingerabdrücke oder der Iris, industrielle Qualitätskontrolle und Fertigungsautomation (letzteres in Kombination mit Erkenntnissen der Robotik) genannt.

Mittels sprachlicher Intelligenz ist es beispielsweise möglich, einen geschriebenen Text in Sprache umzuwandeln (Sprachsynthese) und umgekehrt einen gesprochenen Text zu verschriftlichen (Spracherkennung). Diese automatische Sprachverarbeitung lässt sich ausbauen, so dass etwa durch latente semantische Analyse (kurz LSI) Wörtern und Texten Bedeutung beigemessen werden kann.

Beispiele für Systeme zur Mustererkennung sind Google Brain und Microsoft Adam.[10]

Mustervorhersage

Die Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Sie stellt etwa die Grundlage des von Jeff Hawkins definierten hierarchischen Temporalspeichers dar.

“Prediction is not just one of the things your brain does. It is the primary function of the neocortex, and the foundation of intelligence.”

Vorhersage ist nicht einfach nur eines der Dinge, die dein Gehirn tut. Sie ist die Hauptfunktion des Neocortex und das Fundament der Intelligenz.“

Jeff Hawkins: On Intelligence[11]

Solche Systeme bieten den Vorteil, dass z. B. nicht nur ein bestimmtes Objekt in einem einzelnen Bild erkannt wird (Mustererkennung), sondern auch anhand einer Bildserie vorhergesagt werden kann, wo sich das Objekt als nächstes aufhalten wird.

Robotik

Die Robotik beschäftigt sich mit manipulativer Intelligenz. Mit Hilfe von Robotern können etwa gefährliche Tätigkeiten wie etwa die Minensuche oder auch immer gleiche Manipulationen, wie sie z. B. beim Schweißen oder Lackieren auftreten können, automatisiert werden.

Der Grundgedanke ist es, Systeme zu schaffen, die intelligente Verhaltensweisen von Lebewesen nachvollziehen können. Beispiele für derartige Roboter sind ASIMO und Atlas (Roboter).

Modellierung anhand der Entropiekraft

Basierend auf der Arbeit des Physikers Alexander Wissner-Gross kann ein intelligentes System durch die Entropiekraft modelliert werden. Dabei versucht ein intelligenter Agent seine Umgebung (Zustand X0), durch eine Handlung (Kraftfeld F) zu beeinflussen, um eine größtmögliche Handlungsfreiheit (Entropie S) in einem zukünftigen Zustand X zu erreichen.[12][13]

Künstliches Leben

KI überlappt sich mit der Disziplin Künstliches Leben (Artificial life, AL),[14] wird als übergeordnete oder auch als eine Subdisziplin gesehen.[15] AL muss deren Erkenntnisse integrieren, da Kognition eine Kerneigenschaft von natürlichem Leben ist, nicht nur des Menschen.

Methoden

Die Methoden der KI lassen sich grob in zwei Dimensionen einordnen: symbolische vs. neuronale KI und Simulationsmethode vs. phänomenologische Methode. Die Zusammenhänge veranschaulicht die folgende Grafik:

Zur Einordnung von KI-Methoden und ihren Zusammenhängen

Die Neuronale KI verfolgt einen Bottom-up-Ansatz und möchte das menschliche Gehirn möglichst präzise nachbilden. Die symbolische KI verfolgt umgekehrt einen Top-down-Ansatz und nähert sich den Intelligenzleistungen von einer begrifflichen Ebene her. Die Simulationsmethode orientiert sich so nah wie möglich an den tatsächlichen kognitiven Prozessen des Menschen. Dagegen kommt es dem phänomenologischen Ansatz nur auf das Ergebnis an.

Viele ältere Methoden, die in der KI entwickelt wurden, basieren auf heuristischen Lösungsverfahren. In jüngerer Zeit spielen mathematisch fundierte Ansätze aus der Statistik, der mathematischen Programmierung und der Approximationstheorie eine bedeutende Rolle.

Die konkreten Techniken der KI lassen sich grob in Gruppen einteilen:

Suchen

Die KI beschäftigt sich häufig mit Problemen, bei denen nach bestimmten Lösungen gesucht wird. Verschiedene Suchalgorithmen werden dabei eingesetzt. Ein Paradebeispiel für die Suche ist der Vorgang der Wegfindung, der in vielen Computerspielen eine zentrale Rolle einnimmt und auf Suchalgorithmen wie zum Beispiel dem A*-Algorithmus basiert.

Planen

Neben dem Suchen von Lösungen stellt das Planen einen wichtigen Aspekt der KI dar. Der Vorgang des Planens unterteilt sich dabei in zwei Phasen:

  1. Die Zielformulierung: Ausgehend vom momentanen Umgebungs- bzw. Weltzustand wird ein Ziel definiert. Ein Ziel ist hierbei eine Menge von Weltzuständen bei der ein bestimmtes Zielprädikat erfüllt ist.
  2. Die Problemformulierung: Nachdem bekannt ist, welche Ziele angestrebt werden sollen, wird in der Problemformulierung festgelegt, welche Aktionen und Weltzustände betrachtet werden sollen. Es existieren hierbei verschiedene Problemtypen.

Planungssysteme planen und erstellen aus solchen Problembeschreibungen Aktionsfolgen, die Agentensysteme ausführen können, um ihre Ziele zu erreichen.

Optimierungsmethoden

Oft führen Aufgabenstellungen der KI zu Optimierungsproblemen. Diese werden je nach Struktur entweder mit Suchalgorithmen aus der Informatik oder, zunehmend, mit Mitteln der mathematischen Programmierung gelöst. Bekannte heuristische Suchverfahren aus dem Kontext der KI sind evolutionäre Algorithmen.

Logisches Schließen

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Eine Fragestellung der KI ist die Erstellung von Wissensrepräsentationen, die dann für automatisches logisches Schließen benutzt werden können. Menschliches Wissen wird dabei – soweit möglich – formalisiert, um es in eine maschinenlesbare Form zu bringen. Diesem Ziel haben sich die Entwickler diverser Ontologien verschrieben.

Schon früh beschäftigte sich die KI damit, automatische Beweissysteme zu konstruieren, die Mathematikern und Informatikern beim Beweisen von Sätzen und beim Programmieren (Logikprogrammierung) behilflich wären. Zwei Schwierigkeiten zeichneten sich ab:

  1. Formuliert man Sätze in den natürlicher Sprache nahen, relativ bequemen Beschreibungssprachen, werden die entstehenden Suchprobleme allzu aufwändig. In der Praxis mussten Kompromisse geschlossen werden, bei denen die Beschreibungssprache für den Benutzer etwas umständlicher, die zugehörigen Optimierungsprobleme für den Rechner dafür jedoch einfacher zu handhaben waren (Prolog, Expertensysteme).
  2. Selbst mächtige Beschreibungssprachen werden unhandlich, wenn man versucht, unsicheres oder unvollständiges Wissen zu formulieren. Für praktische Probleme kann dies eine ernste Einschränkung sein. Die aktuelle Forschung untersucht daher Systeme, die die Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung anwenden, um Unwissen und Unsicherheit explizit zu modellieren. Algorithmisch unterscheiden sich diese Methoden von den älteren Verfahren: neben Symbolen werden auch Wahrscheinlichkeitsverteilungen manipuliert.

Eine andere Form des logischen Schließens stellt die Induktion dar (Induktionsschluss, Induktionslogik), in der Beispiele zu Regeln verallgemeinert werden (maschinelles Lernen). Auch hier spielen Art und Mächtigkeit der Wissensrepräsentation eine wichtige Rolle. Man unterscheidet zwischen symbolischen Systemen, in denen das Wissen – sowohl die Beispiele als auch die induzierten Regeln – explizit repräsentiert ist, und subsymbolischen Systemen wie neuronalen Netzen, denen zwar ein berechenbares Verhalten „antrainiert“ wird, die jedoch keinen Einblick in die erlernten Lösungswege erlauben.

Approximationsmethoden

In vielen Anwendungen geht es darum, aus einer Menge von Daten eine allgemeine Regel abzuleiten (maschinelles Lernen). Mathematisch führt dies zu einem Approximationsproblem. Im Kontext der KI wurden hierzu künstliche neuronale Netze vorgeschlagen. In praktischen Anwendungen verwendet man häufig alternative Verfahren, die mathematisch einfacher zu analysieren sind.

Anwendungen

In der Vergangenheit sind Erkenntnisse der künstlichen Intelligenz mit der Zeit oft in die anderen Gebiete der Informatik übergegangen: Sobald ein Problem gut genug verstanden wurde, hat sich die KI neuen Aufgabenstellungen zugewandt. Zum Beispiel wurden der Compilerbau oder die Computeralgebra ursprünglich der künstlichen Intelligenz zugerechnet.

Zahlreiche Anwendungen schwacher KI wurden auf der Grundlage von Techniken entwickelt, die einst Forschungsgebiete der KI waren oder es noch sind. Einige Beispiele:

Turing-Test

Um ein Maß zu haben, wann eine Maschine eine dem Menschen gleichwertige Intelligenz simuliert, wurde von Alan Turing der nach ihm benannte Turing-Test vorgeschlagen. Dabei stellt ein Mensch per Terminal beliebige Fragen an einen anderen Menschen bzw. eine KI, ohne dabei zu wissen, wer jeweils antwortet. Der Fragesteller muss danach entscheiden, ob es sich beim Interviewpartner um eine Maschine oder einen Menschen handelte. Ist die Maschine nicht von dem Menschen zu unterscheiden, so ist laut Turing die Maschine intelligent.[16] Bisher konnte keine Maschine den Turing-Test zweifelsfrei bestehen. Seit 1991 existiert der Loebner-Preis für den Turing-Test.

Technologische Singularität

Grob wird darunter der Zeitpunkt verstanden, an dem künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft. Von diesem Zeitpunkt wird die weitere Entwicklung hauptsächlich von der KI vorangetrieben und nicht mehr vom Mensch.

Superintelligenz

Hauptartikel: Superintelligenz

Eine Superintelligenz bezeichnet ein Wesen oder eine Maschine mit einer dem Menschen in vielen oder allen Gebieten überlegenen Intelligenz. Der Begriff wird häufig im Bereich künstlicher Intelligenz angewendet.

Vergleich künstlicher Intelligenz mit menschlicher Intelligenz

Nach Wolfgang Wahlster[17] muss man die menschliche Intelligenz in verschiedene Bereiche unterteilen: die kognitive Intelligenz, die sensormotorische Intelligenz, die emotionalen Intelligenz, die soziale Intelligenz.

Kognitive Intelligenz

Bei der kognitiven Intelligenz ist die Maschine dem Menschen schon in vielen Bereichen überlegen. Zu diesem Bereich gehört das Schachspiel, das Spiel von Go und sonstige Brettspiele. Letztlich das Aufnehmen und Erlernen von Wissen, das Kombinieren aus diesem Wissen und das Schlussfolgern aus diesem Wissen. Das entspricht oft dem, was Menschen sich in einer akademischen Ausbildung aneignen.

Sensormotorische Intelligenz

Bei dieser Intelligenz ist der Mensch der Maschine noch überlegen. Zwar sind Maschinen in den einzelnen Sensoren überlegen. Grundsätzlich ist das menschliche Auge sehr gut ausgebildet. Aber eine Videokamera kann auch im Infrarotbereich und UV-Bereich Wellenlängen wahrnehmen, wo ein Mensch dies nicht kann. Bei der Akustik können Mikrofone wesentlich besser aufnehmen als das menschliche Ohr. Viel stärker gilt dies noch bei Geruch- und Geschmackssinn, wo maschinelle Sensoren deutlich überlegen sind. Jedoch kann ein Mensch diese Sinneseindrücke kombinieren (Sensorfusion), was eine Maschine bislang nur wenig kann. Dies könnte sich jedoch innerhalb weniger Jahre ändern.

Emotionale Intelligenz

Auf diesem Gebiet leistet die Maschine bislang fast nichts. Der Mensch kann sich in einen anderen Menschen hineinfühlen, Sympathie und Empathie, Mitgefühl, Mitleid, Trauer, Angst, Freude empfinden, Liebesgedichte schreiben, Zornausbrüche haben usw. Das menschliche Gehirn wird dazu stark von Hormonen gesteuert, also chemischen Prozessen. Bislang kann man aber nur die elektrischen Prozesse (neuronalen Netze) simulieren, nicht die chemischen (Hormone). Was Maschinen heute allerdings schon können, ist die sog. Sentimentanalyse, d. h. durch Beobachtung der menschlichen Körpersprache, also des Gesichts, der Gestik usw. die Emotionen eines Menschen „lesen“.

Soziale Intelligenz

Das ist die Fähigkeit, die Stimmung in einer menschlichen Gruppe zu erkennen z. B. den Teamgeist. Eine Fähigkeit die meist bei Unternehmern aber auch Politikern stark ausgeprägt ist. Auf diesem Gebiet kann die Maschine bislang nichts leisten.

Bewusstsein, Selbstbewusstsein, Seele, Geist

Jürgen Schmidhuber meint, dass sich das Bewusstsein bei simulierten neuronalen Netzen automatisch einstellen werde, dass also künstliche Intelligenzen automatisch über Bewusstsein verfügen werden. Nach Meinung von Schmidhuber ist das Bewusstsein überbewertet und nur ein Nebenprodukt des Problemlösens, das ein Gehirn durchführt.[18] Auch in den Neurowissenschaften ist es eine Grundannahme, dass das Bewusstsein ein Produkt unseres Gehirns ist. In der Philosophie des Geistes gibt es seit langer Zeit das Leib-Seele-Problem oder auch den Leib-Seele-Dualismus. Dabei gehen Philosophen wie Platon und Descartes davon aus, dass es sich zwischen Leib und Seele (bzw. Geist, Bewusstsein) um zwei verschiedene Substanzen handle. In letzterem Fall wäre es einer künstlichen Intelligenz, die vorerst erzeugt wird allein durch das Simulieren der Gehirnfunktionen, nicht möglich, ein Bewusstsein bzw. Seele o. Geist zu entwickeln.

Angrenzende Wissenschaften

Sprachwissenschaft

Die Interpretation menschlicher Sprache durch Maschinen besitzt bei der KI-Forschung eine entscheidende Rolle. So ergeben sich etwaige Ergebnisse des Turing-Tests vor allem in Dialogsituationen, die bewältigt werden müssen.

Die Sprachwissenschaft liefert mit ihren Grammatikmodellen und psycholinguistischen Semantikmodellen wie der Merkmals- oder der Prototypensemantik Grundlagen für das maschinelle „Verstehen“ komplexer natürlichsprachlicher Phrasen. Zentral ist die Frage, wie Sprachzeichen eine tatsächliche Bedeutung für eine künstliche Intelligenz haben können.[19] Das Chinese-Room-Argument des Philosophen John Searle sollte indes zeigen, dass es selbst dann möglich wäre, den Turing-Test zu bestehen, wenn den verwendeten Sprachzeichen dabei keinerlei Bedeutung beigemessen wird. Insbesondere Ergebnisse aus dem Bereich Embodiment betonen zudem die Relevanz von solchen Erfahrungen, die auf der Verkörperung eines Agenten beruhen sowie dessen Einbindung in eine sinnvolle Umgebung für jede Form von Kognition, also auch zur Konstruktion von Bedeutung durch eine Intelligenz.

Einen Teilbereich der Linguistik und zugleich eine Schnittstelle zwischen dieser und der Informatik bildet die Computerlinguistik, die sich unter anderem mit maschineller Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz beschäftigt.

Psychologie

Die Psychologie beschäftigt sich u.a. mit dem Intelligenzbegriff.

Psychotherapie

In der Psychotherapieforschung existieren bereits seit geraumer Zeit experimentelle Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, um Defizite und Engpässe in der psychotherapeutischen Versorgung zu überbrücken und Kosten zu sparen.[20]

Philosophie

Die philosophischen Aspekte der KI-Problematik gehören zu den weitreichendsten der gesamten Informatik.

Die Antworten, die auf die zentralen Fragen dieses Bereiches gegeben werden, reichen weit in ontologische und erkenntnistheoretische Themen hinein, die das Denken des Menschen schon in den Anfängen der Philosophie beschäftigten. Wer solche Antworten gibt, muss die Konsequenzen daraus auch für den Menschen und sich selbst ziehen. Nicht selten möchte man umgekehrt vorgehen und die Antworten, die man vor der Entwicklung künstlicher Intelligenz gefunden hat, auf diese übertragen. Doch wie sich zeigte, hat die künstliche Intelligenz zahlreiche Forscher dazu veranlasst, Probleme wie das Verhältnis zwischen Materie und Geist, die Ursprünge des Bewusstseins, die Grenzen der Erkenntnis, das Problem der Emergenz, die Möglichkeit außermenschlicher Intelligenz usw. in einem neuen Licht zu betrachten und zum Teil neu zu bewerten.

Eine dem metaphysischen bzw. auch idealistischen Denken verpflichtete Sichtweise hält es (im Sinn einer schwachen KI) für unmöglich, dass Maschinen jemals mehr als nur simuliertes Bewusstsein mit wirklicher Erkenntnis und Freiheit besitzen könnten. Aus ontologischer Sicht kritisiert der amerikanische Philosoph Hubert Dreyfus die Auffassung der starken KI. Aufbauend auf der von Martin Heidegger in dessen Werk Sein und Zeit entwickelten Ontologie der „Weltlichkeit der Welt“ versucht Dreyfus zu zeigen, dass hinter das Phänomen der Welt als sinnhafte Bedeutungsganzheit nicht zurückgegangen werden kann: Sinn, d. h. Beziehungen der Dinge in der Welt aufeinander, sei ein Emergenzphänomen, denn es gibt nicht „etwas Sinn“ und dann „mehr Sinn“. Damit erweist sich jedoch auch die Aufgabe, die sinnhaften Beziehungen zwischen den Dingen der Welt in einen Computer einzuprogrammieren, als eigentlich unmögliches bzw. unendliches Vorhaben. Dies deshalb, weil Sinn nicht durch Addition von zunächst sinnlosen Elementen hergestellt werden kann.[21]

Eine evolutionär-progressive Denkrichtung sieht es hingegen (im Sinn einer starken KI) als möglich an, dass Systeme der künstlichen Intelligenz einmal den Menschen in dem übertreffen könnten, was derzeit noch als spezifisch menschlich gilt. Dies birgt zum einen die Gefahr, dass solche KI-Maschinen missbraucht werden z. B. für militärische Zwecke. Andererseits birgt diese Technologie die Chance, Probleme zu lösen, deren Lösung dem Menschen wegen seines limitierten Verstands nicht möglich ist (siehe auch technologische Singularität).

Weitere Anknüpfungspunkte lassen sich in der analytischen Philosophie finden.

Informatik

Selbstverständlich ist die KI mit den anderen Disziplinen der Informatik eng verzahnt. Ein Versuch der Abgrenzung könnte auf Grundlage der Bewertung der erzielten Ergebnisse hinsichtlich ihres Grades an Intelligenz erfolgen. Hierzu scheint es sinnvoll, verschiedene Dimensionen von Intelligenz zu unterscheiden. Im Folgenden sollen diese Dimensionen aufgeführt werden, die ersten drei scheinen als notwendige Bedingungen angesehen werden zu können.

  1. Die Fähigkeit zur Verarbeitung beliebiger Symbole (nicht nur Zahlen).
  2. Der Aufbau eines inneren Modells der äußeren Welt, eines Selbstmodells, sowie der jeweils aktuellen Beziehung von Selbst und Welt.
  3. Die Fähigkeit zu einer zweckentsprechenden Anwendung des Wissens.
  4. Die Fähigkeit, die im gespeicherten Wissen enthaltenen Zusammenhänge aufzudecken, d. h. logisch schlussfolgern zu können.
  5. Die Fähigkeit zur Verallgemeinerung (Abstraktion) und zur Spezialisierung (d. h. zu Anwendung allgemeiner Zusammenhänge auf konkrete Sachverhalte).
  6. Das Vermögen, erworbenes Wissen und vorhandene Erfahrung auf neue, bisher unbekannte Situationen zu übertragen.
  7. Die Fähigkeit, sich planvoll zu verhalten und entsprechende Strategien zum Erreichen der Ziele bilden zu können.
  8. Anpassungsfähigkeit an verschiedene, u.U. sich zeitlich ändernde Situationen und Problemumgebungen.
  9. Lernfähigkeit, verbunden mit dem Vermögen, partiellen Fortschritt oder Rückschritt einschätzen zu können.
  10. Die Fähigkeit, auch in unscharf bzw. unvollständig beschriebenen oder erkannten Situationen handeln zu können.
  11. Die Fähigkeit zur Mustererkennung (Besitz von Sensoren) und zur aktiven Auseinandersetzung mit der Umwelt (Besitz von Effektoren).
  12. Über ein Kommunikationsmittel von der Komplexität und Ausdrucksfähigkeit der menschlichen Sprache verfügen.

Je mehr dieser Merkmale eine Anwendung erfüllt, desto intelligenter ist sie. Eine Anwendung, die auf dieser Skala als intelligent eingestuft werden kann, wird eher der KI als einer anderen Disziplin der Informatik zugeordnet werden können.

Kritik an der KI-Forschung

Elon Musk, der selbst finanziell an KI-Firmen beteiligt ist, warnte 2014: „Der Fortschritt bei künstlicher Intelligenz (ich meine nicht einfache künstliche Intelligenz) ist unglaublich schnell. […] Solange man nicht direkt Gruppen wie Deepmind ausgesetzt ist, kann man sich kaum vorstellen, wie schnell es voran geht. Es ist annähernd exponentiell. […] Es besteht das Risiko, dass binnen fünf Jahren etwas ernsthaft Gefährliches passiert.“ Er löse keinen falschen Alarm aus, denn ihm sei bewusst worüber er rede. „Ich bin nicht der Einzige der sagt, wir sollten uns Sorgen machen. […] Ihnen [den führenden Unternehmen auf diesem Gebiet] ist die Gefahr bewusst, aber sie glauben, sie könnten die digitale Superintelligenz formen und kontrollieren und verhindern, dass Schlechtes ins Internet strömt […] Das wird sich zeigen“.[22][23]

Auch Stephen Hawking warnte 2014 vor der KI und sieht darin eine Bedrohung für die Menschheit. Durch die KI könnte das Ende der Menschheit eingeleitet werden. Ob die Maschinen irgendwann die Kontrolle übernehmen werden, werde die Zukunft zeigen. Aber bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen.[24][25]

Darstellung in Film und Literatur

Seit der Klassischen Moderne wird KI in Kunst, Film und Literatur behandelt.[26] Dabei geht es bei der künstlerischen Verarbeitung – im Gegensatz zur KI-Forschung, bei der die technische Realisierung im Vordergrund steht – vor Allem um die moralischen, ethischen und religiösen Aspekte und Folgen einer nicht-menschlichen, „maschinellen Intelligenz“.

In der Renaissance wurde der Begriff des Homunculus geprägt, eines künstlichen Miniaturmenschen ohne Seele.[27] Im 18. und 19. Jahrhundert erschienen in der Literatur menschenähnliche Automaten, beispielsweise in E. T. A. Hoffmanns Der Sandmann und Jean Pauls Der Maschinenmann.

Im 20. und 21. Jahrhundert greift die Science-Fiction in Film und Prosa das Thema mannigfach auf.[28] 1920 prägte der Schriftsteller Karel Čapek den Begriff in seinem Bühnenstück R.U.R. 1926 thematisierte Fritz Lang in Metropolis Roboter, die die Arbeit der Menschen übernehmen.[28] Dem Filmpublikum wurden in den unterschiedlichen Werken die Roboter als intelligente und differenzierte Maschinen präsentiert, mit ganz unterschiedlichen Persönlichkeiten. Sie werden entwickelt, um sie für gute Zwecke einzusetzen, wandeln sich aber häufig zu gefährlichen Maschinen, die feindselige Pläne gegen Menschen entwickeln.[29] Im Lauf der Filmgeschichte werden sie zunehmend zu selbstbewussten Wesen, die sich die Menschheit unterwerfen wollen.[29]

Einige bedeutsame Beispiele aus der jüngeren Literatur- und Filmgeschichte sind:

Filmische Dokumentationen

Literatur

Weblinks

Deutsch

Englisch

Einzelnachweise

  1. a b Nilsson, Nils J. The Quest for Artificial Intelligence. A History of Ideas and Achievements. New York. Cambridge University Press. 2009
  2. Bostrom, Nick. Superintelligenz. Szenarien einer kommenden Revolution. Suhrkamp 2016. S. 42
  3. Bostrom, Nick. Superintelligenz. Szenarien einer kommenden Revolution. Suhrkamp 2016. S. 50f
  4. “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence” (McCarthy et al.:Förderantrag, August 1955, S. 1)
  5. Allen Newell, Herbert A. Simon: “Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search” in: Communications of the ACM. Vol. 19, No. 3, March, 1976, S. 113-126 Text
  6. Dokumentarfilm Plug & Pray mit Joseph Weizenbaum und Raymond Kurzweil
  7. Artikel zu Googles selbstfahrendem Auto: Thomas Schulz (15. Mai 2014) Testfahrt in Google Self-Driving Car: Dieses Auto kommt ohne Sie aus. In Nachrichten-Website: Spiegel Online. Abgerufen am 29. Mai 2014
  8. Kritischer Artikel zum verlorenen Fahrspaß bei autonomen Autos: Sabine Stahl (15. Mai 2014) Testfahrt mit dem Google-Auto - Bei diesem Auto ist Langeweile das Ziel. Auf Website: Motor-Talk.de. Abgerufen am 29. Mai 2014.
  9. "Wie künstliche Intelligenz bei Twitter zum sexistischen Nazi wurde"In: shz.de, 31. März 2016.
  10. Daniela Hernandez: Microsoft Challenges Google’s Artificial Brain With ‘Project Adam’. In: Wired. 14. Juli 2014, abgerufen am 5. August 2014 (englisch).
  11. Jeff Hawkins, Sandra Blakeslee: On Intelligence. Owl Books, 2005, ISBN 978-0-8050-7853-4, S. 89.
  12. Alexander D. Wissner-Gross, C. E. Freer: Causal Entropic Forces. In: Physical Review Letters. Institute for Applied Computational Science (Harvard University), The Media Laboratory (MIT), Department of Mathematics (University of Hawaiʻi at Mānoa), 19. April 2013, abgerufen am 8. August 2014 (PDF, englisch).
  13. Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence. In: YouTube. TED, 6. Februar 2014, abgerufen am 5. August 2014 (englisch).
  14. Marc A. Bedau: Artificial life: organization, adaptation and complexity from the bottom up. TRENDS in Cognitive Sciences Vol.7 No.11 November 2003 PDF
  15. Wolfgang Banzhaf, Barry McMullin: Artificial LIfe in Grzegorz Rozenberg, Thomas Bäck, Joost N. Kok (Eds.): Handbook of Natural Computing. Springer 2012. ISBN 978-3-540-92909-3 (Print) 978-3-540-92910-9 (Online)
  16. Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence. Aus: Mind No. 236. Oktober 1950.
  17. Künstliche Intelligenz: Overhyped oder unterschätzt? - CeBIT future talk, 14.03.2016
  18. Roboter müssen Steuern zahlen Interview mit Jürgen Schmidhuber In: wiwo.de, 31. Januar 2016.
  19. Stevan Harnad (1990): The Symbol Grounding Problem. Physica D 42, S. 335–346.
  20. Franz-Josef Hücker: Die Pygmalion-Mythologie in der Psychotherapie. In: Psychotherapie Forum. Vol. 16, Nr. 3, 2008 (Springer Wien), S. 128–135.
  21. Vgl. Hubert Dreyfus: In-der-Welt-sein und Weltlichkeit: Heideggers Kritik des Cartesianismus. in: Thomas Rentsch: Sein und Zeit. Akademie Verlag, Berlin 2001, S. 69ff
  22. Andrea Rungg: Elon Musk fürchtet künstliche Intelligenz. In: Manager Magazin, 17. November 2014.
  23. Künstliche Intelligenz: Gefährlicher als Atomwaffen. In: Chip, 4. August 2014.
  24. Hilal Kalafat: Physiker warnt vor künstlicher Intelligenz. In: Handelsblatt, 3. Dezember 2014.
  25. Stephen Hawking warnt vor Künstlicher Intelligenz, gulli.com.
  26. Lisa Xanke, Elisabeth Bärenz: Künstliche Intelligenz in Literatur und Film – Fiktion oder Realität?, Online-Artikel der Universität Karlsruhe, abgerufen am 20. Juli 2012; S. 1
  27. Xanke, Bärenz, S. 37
  28. a b Xanke, Bärenz, S. 38
  29. a b Xanke, Bärenz, S. 39
  30. sehr ausführliche Bibliographie; Text und Bilder historisch bis ins 16. Jh. zurückreichend. Bezug über die Bibliothek