Grundlagen
Um zu verstehen, welche neuen Möglichkeiten Sie durch AI haben, sollten Sie sich zunächst mit den Grundfähigkeiten von AI-Systemen beschäftigen. Was wirklich eine „AI“ ist, und wie man diese definiert, ist bis heute nicht klar definiert. Ist das aber wirklich notwendig, um davon zu profitieren?
Bevor wir an dieser Stelle nun beginnen uns mit AI zu beschäftigen, zunächst eine historische Betrachtung.
Besonders spannend: Warum ist die AI-Einführung schon mehrere Male gescheitert?
Das führte wiederum zu Enttäuschungen über die Leistungsfähigkeit der Technologie in der Vergangenheit und zu den sogenannten AI-Wintern.
Woran lag das damals? Haben wir heute ein ähnliches Problem? Wir haben sicherlich viel aus den Fehlern der Vergangenheit gelernt, dennoch sind besonders heute viele Missverständnisse im Bereich AI im Umlauf.
„Das löst die AI“ oder „Das macht der Algorithmus“ sind Phrasen, die oft zu hören sind.
Zu Beginn muss man sich ein grundlegendes Bild über die Bestandteile und Mechanismen von AI machen. Bei der Suche nach einer Definition von Künstlicher Intelligenz stößt man schon an erste Grenzen, da bereits der Begriff Intelligenz nicht zweifels- und kritikfrei definiert ist.
Folgend auf die Erkenntnisse des zweiten Weltkriegs, entstanden seit den 1950er Jahren gezielte Forschungsbestreben in diese Richtung, die immer wieder neue Erkenntnisse und auch neue Kritik mit sich ziehen. Einer der Pioniere, der US-Amerikaner John McCarthy, beschrieb das Ziel von KI 1955 sinngemäß als das Vorhaben Maschinen zu entwickeln, die sich verhalten, als verfügten sie über Intelligenz.
Nachdem der Psychologe Valentin Braitenberg dieses Verhalten durch den Einsatz simpler elektrotechnischer Systeme nachbilden konnte, wurde klar, dass eine derartige Definition nicht ausreichend ist, um die komplexen Aufgabenstellungen und Zielsetzungen Künstlicher Intelligenz zu beschreiben.
Ein weiterer Definitionsversuch, der von der Encyclopedia Britannica aufgestellt wurde, lautet übersetzt:
„KI ist die Fähigkeit digitaler Computer oder computergesteuerter Roboter, Aufgaben zu lösen, die normalerweise mit den höheren intellektuellen Verarbeitungsfähigkeiten von Menschen in Verbindung gebracht werden…“.
Diese Darstellung kann jedoch ebenfalls leicht kritisiert werden, indem auf klassische Aufgabenstellungen von Computern, wie die Durchführung von komplexen Berechnungen oder das Speichern und unmittelbare Wiedergeben großer Informationsmengen, hingewiesen wird. Menschen, die diese Aufgaben durchführen können, kann durchaus höhere intellektuelle Verarbeitungsfähigkeit zugewiesen werden, jedoch stellt dies für einen modernen Computer eine grundlegende und einfache Tätigkeit dar, die nicht als Künstliche Intelligenz charakterisiert werden kann.
Letztendlich entstand aus jener Kritik die kurze aber elegante Definition der US-Amerikanerin Elaine Rich, die übersetzt lautet:
„Künstliche Intelligenz ist die Lehre davon, wie man Computer dazu bringen kann, Dinge zu tun, in denen Menschen im Moment besser sind.“
Diese Aussage bezieht sich weniger auf eine direkte Beschreibung der Technologie selbst, sondern auf das menschliche Bestreben rund um die Weiterentwicklung jener. Sie trifft – im Gegensatz zu vielen anderen Definitionen – auf die Vergangenheit, die Gegenwart und die Zukunft zu und beschreibt den Kern der Problematik. Sie zeigt auch, dass die Forschung zu Künstlicher Intelligenz ein kontinuierlicher Prozess ist, der die Wissenschaft noch viele Generationen beschäftigen und womöglich auch niemals enden wird.
Die Definition des Begriffes Künstliche Intelligenz hängt direkt mit Definitionen anderer Begriffe, wie Intelligenz, Bewusstsein oder Maschine zusammen. Eine starke Künstliche Intelligenz zeichnet sich nämlich dadurch aus, gleich intelligent wie ein Mensch zu sein bzw. mit ihm/ihr auf Augenhöhe arbeiten zu können.
Dafür bedarf es Lösungskompetenz für komplexe Aufgabenstellungen wie der schnellen Erfassung von unbekannten Szenarien, in denen sich Menschen oder Maschinen wiederfinden, und der darauf basierenden Ableitung von Handlungsweisen.
Im Gegensatz dazu steht die schwache KI, die sich auf ein konkretes Teilgebiet derartiger Problemstellungen beschränkt und versucht eine Lösung durch die Simulation menschlichen Verhaltens auf Basis von mathematischen und informatischen Konstrukten zu finden. Gemein haben alle Formen der KI, dass sie die Fähigkeit zu lernen aufweisen müssen und sich nicht nur auf deterministische Informationen beschränken.
KI kommt schon jetzt vielfach zum Einsatz. Von Datenbanken über die Verarbeitung von Bildmaterial bis hin zur Sprach- oder Gesichtserkennung – es gibt zahlreiche Anwendungen, die durch die Nutzung von teilweise frei zugänglichen Ressourcen (Open Source) ermöglicht werden und Potenzial schaffen.
Ob Routenplanung, Layouting oder Logistik - Logikprogrammierung kommt in zahlreichen Applikationen und Alltagshelfern zum Einsatz.
Mit der laufenden Weiterentwicklung durch Forschungsteams auf der ganzen Welt, wird AI in Zukunft einen essentiellen Platz in unserer Gesellschaft einnehmen.
Es wird schnell klar, dass das Themengebiet Artificial Intelligence weitläufig und divers ist. Um es zu strukturieren, haben wir es in Fähigkeiten eingeteilt. Diese beschreiben die einzelnen Forschungs- und Anwendungsdisziplinen und sind teilweise stark miteinander vernetzt. Sie helfen Ihnen dabei, die Grundlagen zu verstehen, um sie in weiterer Folge erfolgreich anwenden zu können.