Künstliche Intelligenz ist schon seit Ewigkeiten Stoff für spannende Filme und Bücher. Oft wird die KI dabei so mächtig, dass sie eher zum Albtraum mutiert. Zugleich sind sie in Knight Rider, Star Wars oder Iron Man aber auch sehr beliebte Sidekicks. Doch was ist Künstliche Intelligenz? Einfach erklärt handelt es sich um die Nachahmung des menschlichen Lernprozesses. Was wir als Künstliche Intelligenz wahrnehmen und vor allem wie wir sie gesellschaftliche wahrnehmen hat sich über die Jahre allerdings drastisch gewandelt.
Vor allem der Erfolg von ChatGPT hat 2023 nicht nur zu einem rasanten Wettrüsten von KI-Lösungen gesorgt. Plötzlich war das Thema nicht nur ein beliebtes Buzzword auf Fachmessen, sondern etwas real nutzbares für jeden. Oft sind wir uns aber nicht einmal bewusst wo Künstliche Intelligenz drin steckt, weil sie so selbstverständlich auf Smartphones – etwa in der Kamera-Software – in unser Leben gerückt ist.
Zur Frage „Was ist künstliche Intelligenz?“ wollen wir außerdem auch Ansätze wie Deep Learning erklären und Gebiete aufzeigen, auf denen bereits mit KIs gearbeitet wird. Dabei verweisen wir auch auf weitere spannende Artikel, die sich mit bestimmten Themen nochmal tiefgehender auseinander setzen, als wir es hier in unserem allgemeinen Überblick könnten.
Ab wann spricht man von einer Künstlichen Intelligenz?
Eine Künstliche Intelligenz ist einfach erklärt ein von Computern simuliertes Abbild menschlichen Denkens. Eine künstliche Intelligenz nimmt Informationen auf, verarbeitet sie, zieht Schlussfolgerungen und ist in der Lage sich selbst zu korrigieren und zu optimieren.
Ganz so einfach ist die Definition Künstlicher Intelligenz aber dann doch nicht. Je weiter die Entwicklung von KI-Systemen voranschreitet, desto strenger legt man den Begriff künstlicher Intelligenz aus. Der Chatbot ELIZA war 1966 für viele zweifellos eine Künstliche Intelligenz.
ELIZA war der erste Chatbot und simulierte eine virtuelle Psychotherapeutin. Allerdings war ELIZA eigentlich noch ein ganz klassisches Programm, das nach festen Regeln funktionierte. ELIZA erkannte bestimmte Signalwörter und stellte daraufhin Fragen. Erwähnte man beispielsweise das Wort „Vater“ oder „Mutter“, forderte die „Künstliche Intelligenz“ den Nutzer auf, mehr über seine Familie zu erzählen. Diese Art Bots wurden in den folgenden Jahrzehnten immer ausgefeilter. Nachdem sie einige Zeit ein lustiges Gimmick für Chatrooms waren, sieht man sie nun auch als erste Anlaufstelle für Kunden bei zahlreichen Unternehmen.
Was früher für die meisten eindeutig eine KI war, ist heute eher ein müdes Lächeln wert. Der erste weitere Schritt waren die Sprachassistenten wie Alexa oder Siri. Moderne KI-Tools wie ChatGPT funktionieren mittlerweile ohne vorprogrammierte Signalwörter, sondern reagieren natürlich auf sämtliche Eingaben und kommen auch mit verschiedensten Sprachen zurecht.
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Maschinelles Lernen / Machine Learning
Bei der klassischen Programmierung bestimmt der Programmierer, was das Programm unter welchen Bedingungen tut. Durch Maschinelles Lernen lernt eine Künstliche Intelligenz aufgrund von Daten, Zusammenhänge und Muster zu erkennen und wird darin mit der Zeit sogar besser.
Maschinelles Lernen nutzt man beispielsweise zur Erkennung von Handschriften. Anhand von einer einzigen Handschrift könnte ein Programm eine andere Handschrift nicht lesen. Nicht nur ist jedes Schriftbild etwas anders, auch innerhalb der selben Schrift unterscheiden sich die Übergänge oft je nach vorigem Buchstaben. Doch wenn die KI mit tausenden Beispielen trainiert wird, kann sie wiederkehrende Muster immer einfacher erkennen und auch ihr unbekannte Handschriften problemlos lesen. Sie lernt zu interpretieren.
Man unterscheidet beim Maschinellen Lernen zwischen zwei Varianten.
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen bekommt das System Daten geliefert und dazugehörige Informationen oder Ergebnisse. Das könnten Bilder von Fahrrädern und Motorrädern sein mit der Information, dass das jeweilige Bild ein Fahrrad oder Motorrad ist. Die KI analysiert die Bilder auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede der jeweiligen Kategorien und kann bei ihr unbekannten Bildern eine Vorhersage treffen, ob es sich um ein Fahrrad oder ein Motorrad handelt.
Besser wird sie, indem sie erfährt, ob ihre Vorhersage zutrifft, damit sie gegebenenfalls auf andere Merkmale achtet, um immer besser in ihrer Unterscheidungsfähigkeit zu werden.
Unüberwachtes Lernen
Beim unüberwachten Lernen gibt es noch keine Zuordnung – Stattdessen analysiert die Künstliche Intelligenz die Bilder nach Gemeinsamkeiten und kategorisiert sie nach diesen. Das wird vor allem genutzt, wenn wir durch die KI erst neue Erkenntnisse gewinnen wollen, beispielsweise in der Medizin. So sortiert eine Künstliche Intelligenz etwa Bilder der Netzhaut von Patienten nach wiederkehrenden Mustern.
Im Nachgang kann die Sortierung dann mit weiteren Informationen zu den Patienten abgeglichen werden, um so Zusammenhänge zwischen der Kategorisierung und Krankheitsbildern zu erschließen.
Deep Learning
So wie Maschinelles Lernen ein Bereich der Künstlichen Intelligenz ist, ist Deep Learning ein Bereich des Maschinellen Lernens. Beim Deep Learning durchlaufen die Daten mehrere „Schichten“ eines neuronalen Netzwerks der KI. Dieses neuronale Netzwerk ist dem menschlichen Gehirn nachempfunden und ordnet verschiedenen Informationen ein unterschiedliches Gewicht zu.
Die Komplexität des Deep Learnings erfordert viel leistungsstärkere Computer als das einfache Maschinelle Lernen und benötigt viel mehr Daten. Dafür müssen die Daten vorher nicht zwingend von Menschenhand aufbereitet werden, damit sie die Künstliche Intelligenz verarbeiten kann. Deep Learning benötigt dennoch oft Wochen oder Monate, da die KI ihre Daten mehrfach durch die verschiedenen Schichten bewertet.
Je mehr schichten dieses Netzwerk hat, desto schwieriger lässt sich von außen sagen, was die KI genau als Anhaltspunkt nimmt, um etwas zuzuordnen. Das können simple Prinzipien sein, wie dass der Buchstabe „S“ aus zwei entgegengesetzten Kurven besteht. Es können aber auch sehr komplexe Konzepte sein, die die dem menschlichen Auge entgehen, weil es uns nicht möglich ist, kleinste Details aus mehreren Tausend Trainingsdaten in diesem Umfang miteinander zu vergleichen.
Schwache und starke KI
Bei Künstlicher Intelligenz unterscheidet man zwischen schwacher und starker KI.
Die schwache KI ist unsere aktuelle Entwicklungsstufe Künstlicher Intelligenz. Sie ist geschaffen, um eine spezielle Aufgabe zu erfüllen. So wird eine medizinische KI nur darauf trainiert, für einen bestimmten Anwendungszweck Muster zu erkennen, ist aber nicht in der Lage, sich mit uns einen politischen Diskurs zu leisten oder gegen einen Schach-Meister anzutreten. Abgesehen davon, dass der Aufwand für eine schwache KI einfach geringer ist, schafft es auch Vertrauen, zu wissen, dass sich dieses Programm nicht über ihre Grenzen hinaus entwickeln kann.
Von einer starken KI spricht man, wenn die Künstliche Intelligenz die gleichen oder stärkere intellektuelle Fähigkeiten wie der Mensch vorweisen kann. Das bedeutet, dass sie nicht auf ein so eng abgestecktes Feld einsetzbar ist, wie die schwache KI. Die starke KI erkennt eine Aufgabenstellung und kann sich selbstständig Wissen aus entsprechenden Quellen anlernen. Für die Suche nach neuen Lösungen muss sie auch ein gewisses Maß an Kreativität aufweisen. Früher waren sich Forscher sicher, eine solche Künstliche Intelligenz in absehbarer Zeit zu erreichen. Je mehr Erfahrung Entwickler jedoch mit schwacher KI sammelten, desto mehr entfernte sich die Realisierung einer starken KI.
Noch ein Schritt weiter wäre übrigens die Superintelligenz, eine KI, die in fast allen Bereichen dem Menschen weit überlegen ist. Von einer solchen KI sind wir zwar noch weit entfernt, doch Wissenschaftler diskutieren bereits, wie eine solche Superintelligenz sich überhaupt kontrollieren ließe.
Der Turing Test
Der Turing Test ist ein Nachweis Künstlicher Intelligenz, der von Alan Turing 1950 beschrieben wurde. Zu der Zeit gab es nicht einmal den Begriff „Künstliche Intelligenz“, doch Alan Turing machte sich trotzdem Gedanken, wann ein Computer dem Menschen ebenbürtig sein würde. Er stellte sich somit schon damals die Frage „Was ist eine Künstliche Intelligenz?“
Der Turing Test beschreibt einen Test, bei dem ein Mensch nur über Tastatur sowohl mit einem Menschen, als auch einem Computer kommuniziert – ohne sichtbaren Hinweis was Mensch und was Computer ist. Kann der Tester am Ende seiner intensiven Befragung nicht sagen, was der Mensch und was der Computer ist, so ist der Test bestanden.
Streitbar ist dieser Test allerdings schon dadurch, dass eine Künstliche Intelligenz sich schlechter geben müsste als sie ist, um echt zu wirken. Manche Chatbots verzögern ihre Antwort beispielsweise, um zu simulieren, dass die Antwort erst getippt wird. An dieser Stelle ein passendes Zitat aus dem Film Matrix: „Wussten Sie, dass die erste Matrix als perfekte Welt geplant war, in der kein Mensch hätte leiden müssen. Ein rundum glückliches Leben. Es war ein Desaster. Die Menschen haben das Programm nicht angenommen, es fielen ganze Ernten aus.“ Auch eine gute KI würde auffallen, wenn sie einfach zu perfekt arbeitet.
Dass auch moderne Chatbots den Turing-Test nicht unbedingt bestehen, liegt mittlerweile eher daran, dass diese Tools mitunter sogar selbst betonen, dass sie eine KI sind. Hier wird also eher die Transparenz gegenüber dem Nutzer zum Problem, weniger die Fähigkeiten selbst. Auch das macht den Turing-Test mittlerweile
Anwendungsgebiete Künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz wird mittlerweile in so vielen Bereichen eingesetzt, dass dieser Abschnitt kaum alle abdecken kann. Mit ausgewählten Beispielen wollen wir aber zumindest ein ungefähres Bild davon vermitteln, wo KI bereits Teil des Lebens geworden ist und wo sie zukünftig noch verstärkt mitwirkt.
KI-Tools wie ChatGPT, Midjourney und Copilot
Die Chat- und Bild-KIs sind eigentlich noch ein sehr neuer, aber aktuell der eindeutig populärste Anwendungsfall für Künstliche Intelligenz. Chat-KIs sind darauf angelegt, auf möglichst natürliche Art zu kommunizieren. Im Kern versucht die KI nur die wahrscheinlichste Antwort auf eine Frage zu generieren. Im Prinzip ist sie durch die vielen Trainingsdaten oder den Zugriff auf Internetinformationen ein mächtiges Tool für Recherche und zum Erstellen von Inhalten.
Wir haben ChatGPT sogar direkt über sich selbst interviewt mit interessanten Antworten.
Eine Bild-KI hat ein ähnliches Ziel – nur versucht diese auf eine Anfrage ein passendes Bild zu generieren. Haben diese KIs Anfang 2023 noch deutliche Probleme gehabt, zuverlässig fotorealistische Bilder zu erstellen, sind sie darin in nur einem Jahr deutlich besser geworden. Gerade DALL-E hat auch ein mittlerweile deutlich besseres Verständnis dafür, auch die Zusammenhänge mehrerer gewünschter Elemente zu verstehen und umzusetzen. Bild-KIs werden einfacher zu nutzen, Vorkenntnisse mit Kamera-Technik und Design-Prinzipien helfen aber für Ergebnisse. Zugleich sind die Anfragen für Chat- und Bild-KIs auch ein neuer Skill, dessen Möglichkeiten man erst kennen und zu nutzen lernen muss.
Unsere eigenen Erfahrungen mit der Bild-KI DALL-E 3 waren die eines Gamechangers, der aber auch nur der Anfang einer längeren Entwicklung ist.
Autonomes Fahren
Die Zukunft der Mobilität liegt in der Künstlichen Intelligenz. Einfach erklärt soll die KI uns das Fahren auf lange Sicht komplett abnehmen und in sämtlichen Fahrsituationen zuverlässiger agieren. Auf der Schiene geht das sehr einfach. Es gibt nur vorwärts und rückwärts und die nur von den Zügen genutzte Strecke hat wenige unvorhersehbare Situationen. Im Straßenverkehr hat man viel mehr Verkehrsteilnehmer. Zu diesen gehören nicht nur Fahrzeuge, sondern auch Fußgänger oder Radfahrer, die auch unvorhersehbar aus schlecht einsehbaren Ecken plötzlich in die Fahrbahn bewegen können.
In vielen Autos gibt es bereits KI-gestützte Assistenzsysteme. Diese unterstützen uns oder nehmen uns sogar bestimmte Aufgaben ab. Dazu gehören beispielsweise Einpark-Assistenten, Spurhalte-Assistenten oder Stau-Assistenten, bei denen man bereits für kurze Zeit die Aufmerksamkeit von der Straße abwenden kann. Auch die Entwicklung führungsloser Robotertaxis hat bereits große Schritte gemacht, ist aber von der Marktreife für die breite Masse noch weit entfernt. Obwohl in Statistiken sicherer als menschliche Fahrer, sorgen einzelne Unfälle der autonomen Autos und ein generelles Misstrauen gegenüber einer KI als Fahrer noch immer für starken Gegenwind.
Mehr zu den unterschiedlichen Stufen und Einsatzmöglichkeiten Autonomen Fahrens erfahrt ihr übrigens in unserer großen Übersicht.
Künstliche Intelligenz in der Medizin
Die Diagnose von Krankheiten beruht auf den Erfahrungen, dass bestimmte Symptome und Umstände zusammenkommen. Künstliche Intelligenz in der Medizin ist in der Lage, Massen von Patientendaten in ständigen Vergleich setzen, wie es kein Arzt könnte und damit viel schneller Muster erkennen. In einer Studie des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen (NCT) traten 157 Hautärzte gegen eine KI an, um 100 Bilder zu beurteilen, ob es sich um einen Tumor oder ein harmloses Muttermal handelte. Die KI gewann. Da eine Diagnose aber nicht nur aus dem Sichtbaren besteht und viele Krankheitsbilder komplex sind, ist die KI dennoch vor allem eine Ergänzung der Diagnose.
Auch bei der Entwicklung von Medikamenten hilft Maschinelles Lernen. Ohne Künstliche Intelligenz wären die Corona-Impfstoffe nicht ansatzweise so schnell entwickelt wurden. Daten über die Beschaffenheit des Virus‘ lassen mögliche Impfstoffe so bereits im Vorfeld simulieren, um die vielversprechendsten Varianten zu identifizieren. Auch lässt sich aus Daten über den Patienten eine optimierte Medikation erstellen.
Sprach-Assistenten
Künstliche Intelligenz ist nicht nur oft in unserer Nähe – wir sprechen sogar regelmäßig mit ihr. Ganz vereinfacht sind sie den Chatbots sehr ähnlich. Wir machen eine Eingabe und der Bot reagiert. Bei Sprach-Assistenten findet Eingabe jedoch über Sprache statt. Über Befehle steuern wir unsere Musik, bestellen Filme, lassen uns einen Lieferservice vorschlagen oder bedienen unser Smart Home. Alles so, als reden wir mit einer Person.
Dass dies mittlerweile so gut funktioniert, haben wir auch dem maschinellen Lernen zu verdanken. Die ersten Sprachsteuerungen funktionierten dagegen bei weitem nicht so gut. Sie taten sich noch schwer damit Worte zu verstehen, vor allem wenn sie nicht völlig deutlich gesprochen waren. Doch die Sprachassistenten haben nicht nur gelernt, mit einer Vielzahl unterschiedlicher Stimmen umzugehen, sondern auch den Kontext besser zu verstehen. Meist macht die KI genau das, was wir von ihr verlangen, auch wenn wir es unterschiedlich formulieren.
Wir empfehlen den neuen Echo der 4. Generation als Sprachassistent (Provisionslink)
Smartphone-Kameras
Auch in unseren Hosentaschen befindet sich mittlerweile nicht selten ein gutes Stück Künstliche Intelligenz. Smartphones nutzen die Technologie unter anderem auch für Sprach-Assistenten oder Speicherverwaltung, doch am prominentesten tatsächlich für ihre Smartphone-Kamera.
Rein von der Bauweise könnten Smartphone-Kameras nämlich nicht einmal ansatzweise mit professionellen Kameras mithalten. Dass es immer öfter Vergleichs-Tests zwischen Smartphones und teuren DLRS-Kameras gibt, liegt vor allem an der Kamera-Software, die sich mittels KI zu helfen weiß.
Teilweise könnt ihr die KI sogar direkt arbeiten sehen, wenn sie beispielsweise Motive sofort erkennt, anzeigt und automatisch die Kameraeinstellungen passend zum Motiv wählt. Dazu kommen noch ein oft gut funktionierender Auto-Fokus und verspielte Filter. Manche Kameras bieten auch Möglichkeiten, störende Elemente eines Fotos aus dem Bild raus zu berechnen oder Objekte als 3D-Modell einzufangen und anschließend zu animieren. Darüber hinaus greift die KI auch ein, um Videos zu stabilisieren oder selbst ohne Blitz für brauchbare Nachtaufnahmen zu sorgen.
Grafikkarten (DLSS)
Die Aufgabe einer Grafikkarte ist es, das Bild auf unseren Monitor zu bringen. Dazu zählt nicht nur unsere Spielfigur, sondern meist auch eine Vielzahl anderer Figuren, Gebäude und weiterer Elemente, die Einfluss auf etwa Schattenwurf oder physische Effekte haben. All das muss in jedem einzelnen Bild berechnet werden. Je höher die Auflösung ist, also je mehr Bildpunkte berechnet werden müssen, desto mehr Arbeit für die Grafikkarte.
Nvidia setzt bei den neuen Grafikkarten auf das Feature DLSS, das sich künstlicher Intelligenz bedient, um die Berechnung zu vereinfachen. Eine Künstliche Intelligenz wurde über Deep Learning trainiert zu erkennen, wie ein Bild in niedriger und hoher Auflösung aussieht. Somit kann man das Spiel in einer niedrigeren Auflösung berechnen lassen und die KI erstellt daraus ressourcensparend das Bild, wie es höher aufgelöst auszusehen hat. Hier und da kann es noch zu kleinen Unregelmäßigkeiten kommen, doch insgesamt bietet die Technologie eine deutliche Performance-Steigerung bei fast identischer Bildqualität. Eine erweiterte Version generiert zudem auch zwischen zwei Bildern jeweils ein weiteres. Dadurch schafft sie mit geringen Qualitätsverlusten vier Mal so viele Bilder pro Sekunde zu generieren.
Zerstört Künstliche Intelligenz Arbeitskräfte?
Künstliche Intelligenz ahmt das menschliche Gehirn nach. Mittlerweile führt das zu Ergebnissen, bei dem der Einsatz von KI bestimmte Branchen revolutioniert. In manchen Branchen macht sich bereits die Angst breit, den Arbeitsplatz an die Künstliche Intelligenz zu verlieren. Das kann durchaus passieren, muss aber nicht.
In einem weiteren Artikel haben wir uns dem speziellen Aspekt der Kreativität gewidmet. Vor allem unter den Kreativen sieht man oft eine besonders starke Ablehnung gegenüber den KI-Tools. Doch auch hier ist der Wandel vergleichbar mit der Digitalisierung der Branche durch den Computer. Es sind ganz neue Skills nötig um die Programme sinnvoll zu nutzen. Zugleich nehmen sie einem aber auch Arbeitsschritte ab. Es wird auch mit weniger Budget und kleineren Teams einfacher sein, kreative Visionen zu verwirklichen. Allerdings konkurrieren Kreative nun tatsächlich mit den Möglichkeiten der KI und haben Zurecht Sorge um das Urheberrecht. Die Branche wird sich bestimmt stark wandeln, doch die Kreativität an sich dürfte dadurch nicht in Gefahr sein, sondern zum Teil auch ganz neue Impulse bekommen.
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Schlagwörter: Autonomes Fahren, Deep Learning, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen