Künstliche Intelligenz: Was ist das eigentlich?

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Künstliche Intelligenz. Ist das ein Computer? Ein Roboter? Ein selbstfahrendes Auto? Die Zukunft? Wie wird künstliche Intelligenz von Experten definiert? Stellt künstliche Intelligenz eine Bedrohung für die Menschheit dar oder ist sie im Gegenteil eine angenehme Errungenschaft unseres täglichen Lebens? Ich bin eingetaucht in die Welt der künstlichen Intelligenz und habe zu diesem wahnsinnig interessanten Fachbereich einiges in Erfahrung bringen können. Sind Sie bereit für einen Schnellkurs? Lesen Sie dann unbedingt weiter!

Künstliche Intelligenz in unserem täglichen Leben

Ohne uns davon bewusst zu sein, nutzen wir die künstliche Intelligenz täglich. Somit ist sie ein fester Bestandteil unseres Lebens geworden. .Wussten Sie, dass die folgenden Beispiele alle eine Art der künstlichen Intelligenz sind?

  • Das ‘taggen’ von Freunden über Gesichtserkennung in den Sozialen Medien
  • Das kommunizieren mit Chatbots auf einer Webseite
  • Ihr Navigationssystem im Auto
  • Das Gespräch, das Sie mit dem Google-Assistenten über ein verspätetes Päckchen führen
  • Der Vorschlag, den Netflix Ihnen basierend auf Ihren Vorlieben und zuvor angesehenen TV-Serien und Filmen macht
  • Das selbstfahrende Auto
  • Roboter, die Chirurgen beim Aufspüren von Tumoren helfen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist so darauf ausgerichtet unser Leben zu vereinfachen, dass man in vielen Fällen gar nicht bemerkt, das man es mit KI zu tun hat. Das bekannteste und am häufigsten genannte Beispiel für KI ist das selbstfahrende Auto, wie in diesem Video von Tesla, das zeigt, wie ein computergesteuertes Auto vollkommen eigenständig funktioniert.

Ein Beispiel: Chatbots als neue Kommunikationsform

Eine Chatbot ist ein sehr gutes Beispiel für eine Lösung, die durch die künstliche Intelligenz ermöglicht wird. Diese virtuelle Mitarbeiterin unterstützt Online- Kundenservice-Teams beim Beantworten von Kundenanfragen und hat verschiedene Einsatzmöglichkeiten. Beispielsweise wird sie zum Beantworten von einfachen Fragen oder zum Ausführens von Routinearbeiten genutzt. Manchmal erledigt eine Chatbot die Kundenanfragen sogar von A bis Z Frank Smit (CIO bij OBI4wan) ist ein Experte auf dem Gebiet Künstlicher Intelligenz. Frank erklärt, warum kluge Chatbots eine Form der künstlichen Intelligenz sind:

„Chatbots müssen in der Lage sein zu verstehen, was der Nutzer mit seinem oder ihrem Bericht sagen will, damit sie darauf reagieren können. Dafür nutzen Chatbots KI, insbesondere maschinelles Lernen Außerdem muss der Dialog von der Chatbot geplant werden. Auch dies ist eine Form der KI.“

Die Geschichte der künstlichen Intelligenz kurz und bündig zusammengefasst

Um KI wirklich gut verstehen zu können, müssen wir einige Jahrzehnte in die Geschichte zurückblicken. Die Wissenschaft zum Thema künstlicher Intelligenz findet ihre Anfänge im Jahre 1930, als der britische Wissenschaftler Alan Turing eine Maschine erfand. Die Turingmaschine war ein Vorläufer des Computers, wie wir ihn heute kennen. Jedoch dauerte es noch bis 1955 als der Computerwissenschaftler John McCarthy künstliche Intelligenz wie folgt definierte:

„Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit eines Computerprogramms zu denken, zu lernen und Entscheidungen zu treffen.“

Seit Mc Carthy gab es verschiedene nennenswerte Höhepunkte in der Geschichte, wie z.B. die Einführung des Computerprogramms Eliza im Jahre 1964; eine Chatbot, die mithilfe von NLP (natural language processing) erstmals imstande war, ein ‘Gespräch’ mit einer Person zu führen. Dies gelang ihr dadurch, die Aussagen eines Menschen auf eine so kluge Art und Weise zu wiederholen, das es den Anschein hatte, dass sie den Text richtig verstanden hatte. Eliza war der Vorläufer von den hochentwickelten Chatbots, die wir heutzutage kennen und nutzen.

Bis zum nächsten Durchbruch dauerte es noch bis 1997, als der von IBM entwickelte Schachcomputer “Deep Blue” erstmalig die Schachlegende Garri Kasparov in einer Partie Schach besiegt. Das hatte bisher niemand für möglich gehalten. Nach dieser Weltneuheit nehmen die Entwicklungen einen rasanten Lauf und es folgt eine KI-Erfolgsgeschichte auf die andere.

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Regelbasierte Techniken vs maschinelles Lernen

Arent Stienstra ist Chatbot Entwickler bei OBI4wan und hat in seiner Arbeit täglich mit künstlicher Intelligenz zu tun. Arent folgt technologischen Entwicklungen auf Schritt und Tritt und erklärt, was die verschiedenen Arten der künstlichen Intelligenz sind:

„Jedes Computerprogramm, das Entscheidungen trifft ist eine Form künstlicher Intelligenz. Früher geschah dies durch den Aufbau vieler Regeln, beispielsweise in der Gesichtserkennung über viele Pixels. Diese ‘altmodische’ Form der künstlichen Intelligenz basiert auf regelbasierten Techniken. Heutzutage richtet sich die KI viel mehr auf Daten, wodurch ein Computer selbstständig Muster zu erkennen lernt. Dies wird maschinelles Lernen genannt. Diese Muster werden auf Basis von Algorithmen zur Klassifizierung und Projektion genutzt.“

Deep Learning und künstliche neuronale Netze

Was unterscheidet denn genau das maschinelle Lernen vom Deep Learning? Maschinelles Lernen ist das Teilgebiet der KI, in dem Erkenntnisse aus einer Fülle von Daten gewonnen werden. Deep Learning hingegen ist eine Methode, die auf der Modellierung von künstlichen neuronalen Netzen basiert und gut zu funktionieren scheint. Das Deep Learning ist eine Kategorie des maschinellen Lernens. Hierfür benötigt man einen riesigen Satz an Daten. Arent erklärt:

„Deep Learning wird so genannt, weil die künstlichen neuronalen Netze (die Bausteine eines künstlichen Gehirns) aus vielen Schichten bestehen und jede Schicht eine andere Aufgabe hat. Beim Erkennen von Bildern sind die obersten Schichten für das Erfassen von Linien und Rändern zuständig, Tiefere Schichten hingegen erkennen komplexere Dinge wie Augen oder eine Nase.”

Durch Deep Learning werden also weitaus mehr Dinge erfasst als die, die an der Oberfläche sichtbar sind. Der Unterschied zwischen den verschiedenen Untersuchungsmethoden wird durch die folgende Grafik verdeutlicht:

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Und die künstlichen neuronalen Netze? Wie können wir uns diese vorstellen? Künstliche neuronale Netze sind modellierte Ansammlungen von Algorithmen und Datensätzen, die erreichen, dass Maschinen basierend auf einer Vielzahl gesammelter Informationen zu Ergebnissen kommen, diese klassifizieren können und Prognosen machen können.

Künstliche neuronale Netze sind ebenso aufgebaut wie die analoge Struktur des Gehirns, welches aus Knoten (Gehirnzellen), Verbindungen und Gewichten besteht. Neuronale Netze sind meist sehr kompliziert (genau wie unser Gehirn das eben auch ist!) und Ihr Training erfordert eine eine grosse Rechnerkapazität.

Reinforcement Learning: AlphaGo von Google

Eine weitere wichtige Disziplin innerhalb der KI ist das Reinforcement Learning. Reinforcement Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, wo Algorithmen durch Ausprobieren in einer interaktiven Umgebung lernen. Die Algorithmen testen durchgehend und immer wieder neu. Es werden mit hilfe von Schlussfolgerungen aus dem eigenen Handeln und gesammelten Erfahrungen Hypothesen aufgestellt. Es kann dadurch mit dem Lernverhalten eines Kindes verglichen werden..

Die durch Google ins Leben gerufene, erfolgreiche KI-Untersuchungsgruppe ‘Deep Mind’ brachte einem Computer durch das Spielen des Brettspiels ‘GO’ bei, gegen sich selbst zu spielen und Muster zu erkennen. In dieser komplizierten Variante des Schachspiels kann man mehr unterschiedliche Züge machen, als es Teilchen im Universum gibt. Es wurde davon ausgegangen, dass der Großmeister im GO, Lee Sedol, unbesiegbar bleiben würde, aber AlphaGO bewies das Gegenteil!

Dieser Höhepunkt in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat auch zu der Tatsache beigetragen, dass die datenorientierte KI so groß geworden ist.

Künstliche Intelligenz: Chance oder Bedrohung?

Werden Roboter die Welt in einigen Jahren übernehmen? Ist die Angst vor dem Verlust von Arbeitsplätzen gerechtfertigt oder wird dieses Szenario gar nicht eintreten? Und wie sieht es aus mit der Erhaltung unserer Privatsphäre? Diese Fragen werden im Rahmen der Diskussion um die künstliche Intelligenz regelmäßig gestellt. Auch Professor ‘Maschinelles Lernen’ Max Welling bekommt die Frage täglich zu hören. Welling forscht im Bereich der Spracherkennung für Mobiltelefone und Bilderkennung für Autokameras, aber glaubt nicht an das Szenario, dass Roboter eines Tages die Welt erobern.

Entwickler Arent ist ebenso eher überzeugt von den Stärken der künstlichen Intelligenz als von ihrer Bedrohung:

„Meiner Meinung nach ist es eine Falscheinschätzung, dass künstliche Intelligenz eine Gefahr darstellt. KI ist in spezialisierten Aufgabenstellungen sehr gut einsetzbar, aber die wirkliche Welt ist viel komplexer und da gibt es keine eindeutigen Regeln und Verhaltensmuster. Die sozialen Verhaltensmuster der Menschen sind situationsabhängig und verändern sich ständig. Das Dasein hat so viele Facetten und diese sind sehr schwierig zu erlernen. Menschen schneiden hier viel besser ab als die KI. Darum glaube ich nicht daran, dass es eine allgemeine Form der KI geben wird, die uns ‘besiegen’ wird.“

Wir sollten uns besser darauf konzentrieren, welche Möglichkeiten und Chancen die KI bietet. Und Chancen gibt es genug! Arent fährt fort: “Wenn es eine konkrete Fragestellung gibt, und ausreichend Daten vorhanden sind, können Sie für alles eine Problemstellung formulieren.” Das Problem kann dann mit einer intelligenten Lösung verbunden werden, die gut funktioniert. Das ist doch gerade das Schöne daran, das dies möglich ist!”

Wollen Sie mehr zum Thema KI wissen? Tipps von unseren Experten

Künstliche Intelligenz ist eine besonders interessante und vielseitige Disziplin. Darüber hinaus wird KI stets weiterentwickelt und die Möglichkeiten sind endlos.

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