Schon heute übertreffen Computer mit ihren Rechenleistungen die Vorstellungskraft, doch das menschliche Gehirn ist ihnen in seiner Komplexität noch immer in vielen Bereichen überlegen. Wird sich dies bald ändern? Diese Frage berührt das Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz (KI; engl. artificial intelligence, AI). In der KI-Forschung versucht man, mit den Mitteln der Informatik, Neurologie, Psychologie und Linguistik das Gehirn und seine Funktionen technisch nachzubilden.

Was ist KI bzw. künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist per Definition ein Teilgebiet der Informatik, das zum Ziel hat, ein technisches Äquivalent zur menschlichen Intelligenz zu schaffen. Was „Intelligenz“ ausmacht und auf welchem Wege man sie technisch nachbildet – dazu gibt es jedoch viele Theorien und methodische Ansätze. Eine genauere Definition von künstlicher Intelligenz ist daher wegen des komplexen Begriffs der Intelligenz kaum möglich.

Unterschiede gibt es auch bezüglich der „Ähnlichkeitsbeziehung“ zum Menschen: Soll die Maschine genauso aufgebaut sein wie ein menschliches Gehirn? Dieser Simulationsansatz strebt nach einer exakten Nachbildung von Gehirnfunktionen. Oder soll die Maschine nur wirken wie ein Mensch, ihm also lediglich im Endergebnis ähneln? Diesem phänomenologischen Ansatz geht es ausschließlich darum, was Menschen von der künstlichen Intelligenz mitbekommen – egal, welcher auslösende technische Prozess dahintersteckt.

Heute wird künstliche Intelligenz vor allem für technische Aufgabengebiete entwickelt. Dabei geht weniger darum, dass die KI menschliche Kommunikation beherrscht, sondern darum, dass sie hochspezialisierte Aufgaben effizient ausführt. Für diese Technologien verwendet man den eingeschränkten Turing-Test: Verfügt ein technisches System in einem Teilgebiet über die gleichen Fähigkeiten wie ein Mensch – etwa bei einer medizinischen Diagnose oder einem Schachspiel –, so spricht man von einem künstlich intelligenten System. Es gibt dementsprechend zwei Definitionen von künstlicher Intelligenz: eine „starke“ und eine „schwache“.

Starke künstliche Intelligenz – die Vision

Die starke KI-Definition bezieht sich auf eine Intelligenz, die in der Lage ist, den Menschen mit seinen vielfältigen Fähigkeiten in Gänze zu ersetzen – dieser universale Ansatz vom Menschen als Maschine existiert seit der Aufklärung, ist aber noch immer Fiktion. Es gibt verschiedene Dimensionen von Intelligenz, die zur starken KI gehören: die kognitive, sensomotorische, emotionale und soziale Intelligenz. Die meisten aktuellen Anwendungen künstlicher Intelligenz betreffen den Bereich kognitiver Intelligenz – also Logik, Planung, Problemlösung, Eigenständigkeit oder individuelle Perspektivbildung.

Schwache künstliche Intelligenz – die Realität

Die schwache KI-Definition bezeichnet hingegen die Entwicklung und den Einsatz künstlicher Intelligenz in klar abgegrenzten Anwendungsgebieten. An diesem Punkt befindet sich die aktuelle KI-Forschung. Fast alle gegenwärtigen Einsatzbereiche künstlicher Intelligenz gehören in den Bereich der „schwachen“ – aber überaus spezialisierten – KI, z. B. die Entwicklung selbstfahrender Autos, die medizinische Diagnostik oder intelligente Such- und Automatisierungsalgorithmen.

Auf dem Gebiet der schwachen KI konnte die Forschung in den vergangenen Jahren bahnbrechende Erfolge verbuchen. Die Entwicklung intelligenter Systeme in einzelnen Teilbereichen erwies sich nicht nur als wesentlich praktikabler, sondern auch als ethisch unbedenklicher als die Forschung an einer Superintelligenz. Die Anwendungsbereiche schwacher künstlicher Intelligenz sind ungemein vielfältig, doch besonders erfolgreich wird sie aktuell in der Medizin, im Finanzwesen, in der Transportindustrie und im Marketing eingesetzt – und natürlich im Internet.

Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

Wie lässt sich nun die Funktionsweise künstlicher Intelligenz beschreiben? Eine KI ist immer nur so gut, wie die Art ihrer technischen Wissensrepräsentation. Es gibt hierbei zwei grundlegende methodische Ansätze: den symbolverarbeitenden und den neuronalen Ansatz.

  1. Bei der symbolverarbeitenden KI wird das abzurufende Wissen durch Symbole repräsentiert; sie arbeitet mit sogenannter Symbolmanipulation. Die symbolische KI geht Informationsverarbeitung „von oben“ an und operiert mit Symbolen, abstrakten Zusammenhängen und logischen Schlüssen.
  2. Bei der neuronalen KI wird das abzurufende Wissen durch künstliche Neuronen und ihre Verknüpfung repräsentiert. Die neuronale KI geht Informationsverarbeitung „von unten“ an und simuliert einzelne künstliche Neuronen, die sich in größeren Gruppen anordnen und gemeinsam ein künstliches neuronales Netzwerk bilden.

Symbolische KI

Die symbolische KI gilt als klassischer Ansatz von künstlicher Intelligenz. Dieser beruht auf der Idee, dass menschliches Denken unabhängig von konkreten Erfahrungswerten von einer übergeordneten logisch-begrifflichen Ebene her rekonstruiert werden kann (Top-down-Ansatz). Wissen wird demnach in abstrakten Symbolen repräsentiert, wozu auch die Schrift- und Lautsprache gehören. Maschinen lernen, diese Symbole auf Basis von Algorithmen zu erkennen, zu verstehen und zu verwenden. Das intelligente System bezieht seine Informationen dabei aus sogenannten Expertensystemen.

Klassische Anwendungen der symbolischen KI sind die Textverarbeitung und Spracherkennung, aber auch andere logische Disziplinen wie die Beherrschung eines Schachspiels. Die symbolische KI arbeitet nach festen Regeln und kann mit steigender Computer-Rechenleistung immer komplexere Probleme lösen. So gewann Deep Blue von IBM im Jahr 1996 mithilfe symbolischer KI gegen den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow.

Neuronale KI

Es waren Geoffrey Hinton und zwei seiner Kollegen, die 1986 die neuronale KI-Forschung und damit das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz wiederbelebten. Mit ihrer Weiterentwicklung des Backpropagation-Algorithmus schufen sie die Grundlage für das Deep Learning, mit dem heute fast jede KI arbeitet. Dank dieses Lernalgorithmus können tiefe neuronale Netzwerke stetig dazulernen und eigenständig wachsen – und so Herausforderungen meistern, bei denen die symbolische KI versagt.

Neuronale künstliche Intelligenz segmentiert das Wissen ähnlich wie beim menschlichen Gehirn in winzige Funktionseinheiten, die künstlichen Neuronen, die sich zu immer größer werdenden Gruppen vernetzen (Buttom-up-Ansatz). Es entsteht ein vielfältig verzweigtes Netzwerk künstlicher Neuronen. Im Gegensatz zur symbolischen KI wird das neuronale Netz „trainiert“ – in der Robotik beispielsweise mit sensomotorischen Daten. Aus diesen Erfahrungen generiert die KI ihr ständig wachsendes Wissen. Hier liegt die große Innovation: Zwar beansprucht das Training verhältnismäßig viel Zeit, doch ist das System schließlich in der Lage, eigenständig zu lernen.

Künstliche Intelligenz: Beispiele für Anwendungen und Projekte

Ob Gesichtserkennung, Sprachassistenz oder Übersetzungssoftware – KI ist längst Teil unseres Alltags geworden. Selbst, wenn Sie bewusst auf derartige Tools verzichten, können Sie sich dem Einfluss künstlicher Intelligenz im digitalen Umfeld kaum entziehen. So stecken beispielsweise auch hinter den Produktvorschlägen in Onlineshops oder den Recommendations bei YouTube, Netflix und Co. KI-Systeme, die darauf getrimmt sind, Ihnen immer besser passende Empfehlungen auszuspielen.

Nachfolgend haben wir einige Beispiele für den Einsatz künstlicher Intelligenz aufgelistet:

  • ChatGPT: ChatGPT ist ein von OpenAI entwickelter Chatbot, der auf KI basiert. Die Software versteht Texteingaben in natürlicher Sprache und kann unter anderem Fragen beantworten und Texte erstellen, umschreiben und übersetzen.
  • RankBrain: RankBrain ist ein KI-Algorithmus von Google, der ursprünglich entwickelt wurde, um längere, noch unbekannte Suchanfragen besser zu verstehen. 2015 teilte Google mit, RankBrain sei neben Links und Content der drittwichtigste Faktor aus über 200 Ranking-Faktoren bei der Google-Suche. Damit hat RankBrain einen großen Einfluss auf SEO.
  • DeepMind: DeepMind ist ein 2014 von Google aufgekauftes Unternehmen, das zahlreiche innovative KI-Technologien wie AlphaGo – das Computerprogramm, das das Brettspiel „Go“ bis zur Perfektion meisterte – geschaffen hat. Im April 2023 verkündete Google die Zusammenlegung mit der hauseigenen KI-Abteilung Google Brain. Die Besonderheit der KI-Forschung von DeepMind liegt unter anderem darin, dass das Unternehmen künstliche Intelligenz um einen Kurzzeitspeicher ergänzt.
  • Voice.ai: Das Programm Voice.ai gibt Ihnen die Möglichkeit, in Echtzeit mit einer anderen Stimme zu sprechen – beispielsweise mit der eines Hollywoodstars oder einer anderen Berühmtheit. Auch Aufnahmen sind möglich. Trainiert wird die auf künstlicher Intelligenz basierte Software durch den Input der Nutzerinnen und Nutzer, die auch eigene Sprachaufnahmen einspeisen können, um neue Sprachprofile zu erstellen.
  • DALL-E: Das KI-System DALL-E kreiert in wenigen Sekunden aus geschriebenen Eingaben eindrucksvolle, einzigartige 2D- oder 3D-Bilder. Die offene Betaversion der Software von OpenAI ist seit September 2022 verfügbar. Nach Angaben des Entwicklerteams werden täglich über zwei Millionen Bilder mit der Anwendung erstellt.

Chancen und Risiken von KI

Von blindem Fortschrittsoptimismus bis zu schlichter Technikverweigerung – intelligente Technik löst sehr unterschiedliche Reaktionen aus. Das hat vor allem damit zu tun, dass es positive und negative Zukunftsprognosen darüber gibt, wie diese neuen Technologien unser Leben verändern werden. Im Folgenden haben wir die wichtigsten Chancen und Risiken bzw. Vor- und Nachteile von KI zusammengefasst.

Die Vorteile und Chancen künstlicher Intelligenz im Überblick

Aus dem Einsatz von KI ergeben sich eine ganze Reihe von Vorteilen und Chancen. Die wichtigsten Vorteile der Technologie betreffen die Arbeitswelt, ihre hohe Leistungsstärke und die wirtschaftlichen Perspektiven, die sie eröffnet.

Arbeitsplätze und Arbeitserleichterung

Die neue Technologie könnte für wertvolle neue Arbeitsplätze sorgen und insgesamt einen wirtschaftlichen Aufschwung bedeuten. Darüber, dass die Technologie einschneidende Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben wird, sind sich alle Experten und Expertinnen einig. Insbesondere Befürwortende des bedingungslosen Grundeinkommens sehen die Technik künstlicher Intelligenz als große Chance: Das Modell der traditionellen Lohnarbeit könnte schon bald überholt sein. Die Vereinfachungen durch KI bieten grundsätzlich die Chance für mehr Freizeit.

Komfort

KI-Befürworter und -Befürworterinnen sehen die Vorteile außerdem in dem erheblichen Komfort, den jede technische Neuerung für den Lebensalltag bedeutet. Das bezieht sich auf das selbstfahrende Auto genauso wie auf die intelligente Übersetzungssoftware – solche Entwicklungen stellen eine große Entlastung für Verbraucher und Verbraucherinnen dar.

Außerordentliche Leistungsstärke

Auch bei Aufgaben von öffentlichem Nutzen hat KI erhebliche Vorteile. Maschinen haben eine geringere Fehlerquote als Menschen und ihre Leistungsfähigkeit ist enorm. Insbesondere im Gesundheitswesen und in der Justiz bewertet man die große Vielseitigkeit intelligenter Maschinen als vielversprechend. Obwohl Expertinnen und Experten beispielsweise nicht erwarten, dass Richterinnen und Richter in Zukunft durch künstliche Technik ersetzt werden, kann diese dennoch dabei helfen, Muster eines Verfahrens schneller zu erkennen und zu objektiven Urteilen zu kommen.

Wirtschaftliche Vorteile

Natürlich verspricht die Technologie auch einen großen kommerziellen Gewinn für die beteiligten Wirtschaftszweige. Die Zahl der weltweit neu installierten Industrie-Roboter stieg laut World Robotics Report 2022 mit 517.385 Einheiten im Jahr 2021 auf den neuen Höchstwert. Unternehmen der deutschen Wirtschaft konnten 2019 mit Produkten und Dienstleistungen mit direktem KI-Einsatz laut BMWi-Bericht einen Umsatz von knapp 60 Milliarden Euro erzielen.

Futuristische Projekte

Nicht zuletzt beflügelt künstliche Intelligenz den natürlichen Entdeckerdrang des Menschen – sie wird bereits für die Exploration von Ölquellen oder zur Steuerung von Marsrobotern weiterentwickelt. Es ist zu vermuten, dass sich mit dem Fortschritt der Technik auch die Einsatzbereiche weiter ausdehnen.

Nachteile und Risiken von KI

Prominente Expertinnen und Experten wie Silicon-Valley-Ikone Elon Musk warnen – trotz eigenem Engagement – aber auch vor den Risiken künstlicher Intelligenz. Diese kritischen Stimmen finden Rückhalt durch größere Initiativen: So mobilisiert z. B. die Forschungs- und Lobbyorganisation Future of Life Institute (FLI) regelmäßig renommierte Kritiker, um zu einem verantwortungsvollen Umgang mit der Technik aufzurufen.

Unterlegenheit des Menschen

Ein mögliches Risiko, das viele fürchten und das schon oft Gegenstand der Science-Fiction war, ist die Entwicklung einer „Superintelligenz“. Unter einer Superintelligenz versteht man eine Technologie, die sich selbst optimiert und dadurch vom Menschen unabhängig wird. Die Beziehung zwischen den Menschen und dieser superintelligenten Technik könnten problematisch werden – am Ende könnte der Mensch der Technik gar unterliegen, so die Angst der Skeptiker und Skeptikerinnen. Eine vorsätzlich bösartige KI halten Forscher und Forscherinnen allerdings für nahezu ausgeschlossen. Ein tatsächliches Risiko sehen viele jedoch in einer künstlichen Intelligenz, die so kompetent ist, dass sich ihre Aktivitäten verselbstständigen.

Abhängigkeit von der Technik

Auch eine wachsende Abhängigkeit des Menschen von technologischen Systemen zählt zu den befürchteten Szenarien. In der medizinischen Versorgung etwa, wo der Einsatz von Pflegerobotern bereits getestet wird, mache sich der Mensch zunehmend zum überwachten Objekt technischer Systeme, so die kritischen Stimmen. Dabei laufe er Gefahr, ein Stück seiner Privatsphäre und Selbstbestimmung aufzugeben. Nicht nur für die Medizin werden diese Bedenken geäußert, sondern auch in Bezug auf KI-gestützte Videoüberwachung oder intelligente Algorithmen im Netz.

Datenschutz und Machtverteilung

Intelligente Algorithmen können die wachsenden Datensätze immer effizienter verarbeiten. Vor allem für den Internethandel ist dies zunächst eine positive Nachricht. Doch die Weiterverarbeitung von Daten durch KI-Technologien wird für Verbraucherinnen und Verbraucher immer schwerer nachzuvollziehen und zu kontrollieren.

Filterblasen und selektive Wahrnehmung

Der Netzaktivist Eli Pariser führt als weiteres Risiko künstlicher Intelligenz sogenannte Filter- oder Informationsblasen an. Wenn Algorithmen die Inhalte, die sie Nutzerinnen und Nutzern anbieten, zunehmend aus deren vorherigem Verhalten ableiten (personalisierte Inhalte), werde das angebotene „Weltbild“ immer enger, so die Sorge. KI-Technologien könnten die selektive Wahrnehmung fördern und dadurch eine wachsende „ideologische Distanz zwischen Individuen“ verstärken.

Beeinflussung von Meinungsbildung

Darüber hinaus, so die Kritiker und Kritikerinnen, könnten KI-Technologien öffentliche Meinungen gezielt lenken. Anlass für diese Bedenken bieten Technologien, die ihre User bis ins Detail kennen, oder der Einsatz von Social Bots, die die öffentliche Haltung beeinflussen. Bei wachsender Intelligenz dieser Techniken werde das Risiko einer Meinungsbeeinflussung immer höher, so die skeptischen Stimmen.

Fazit: Künstliche Intelligenz

KI zählt zu den spannendsten Technologien der nächsten Jahre. Bereits jetzt sind künstliche Intelligenzen in Anwendungen verschiedenster Art im Einsatz. Natürlich wird auch KI – wie alle neuen technologischen Errungenschaften – unseren Alltag und unser Berufsleben verändern. Der Mensch als Gegenüber bzw. Bediener und Bedienerin der KI ist jedoch ein wesentlicher Bestandteil, der auch in Zukunft nicht verloren geht. Insbesondere durch die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben dürften wir künftig eine Menge Zeit sparen, die wir so in andere Bereiche des Lebens investieren können.

Quelle: https://www.ionos.at/digitalguide/online-marketing/verkaufen-im-internet/was-ist-kuenstliche-intelligenz/

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