Künstliche Intelligenz funktioniert ähnlich wie das Gehirn des Menschen: Auch Maschinen lernen durch Üben dazu.
Arbeitsplatz der Zukunft

Künstliche Intelligenz braucht Training

Künstliche Intelligenz liegt im Trend. Aber wissen Sie über die vielfältigen Einsatzgebiete Bescheid? Kennen Sie die Vorbehalte? Einmal KI zum Mitreden.
Die besten Schachspieler, Go-Experten oder Jeopardy-Spezialisten haben gegen die künstliche Intelligenz von Maschinen und Programmen namens Deep Blue, AlphaGo oder Watson keine Chance. Aber das ist natürlich nicht der Grund dafür, dass die Analysten von Gartner das Thema „Künstliche Intelligenz“ (KI) und selbstlernende Maschinen gleich an die erste Stelle ihrer Trendliste 2017 setzten. Denn längst sind solche Assistenzsysteme nicht mehr allein auf das spielerische Umfeld begrenzt. Künstliche Intelligenzen brechen das alte Silodenken beim Know-how auf und machen Expertenwissen jederzeit und überall verfügbar – und das leicht und schnell.
Die KI-Einsatzgebiete sind vielfältig: Sie können unstrukturierte Daten wie Bilder oder Videos automatisiert verarbeiten und daraus Erkenntnisse ableiten. Handschriften-, Sprach- oder Gesichtserkennung basieren genauso auf künstlicher Intelligenz wie das autonome Fahren oder das maschinelle Übersetzen. Watson & Co. unterhalten sich mit Anrufern wie menschliche Callcenter-Mitarbeiter, mit ihrer Hilfe beschleunigen Ärzte ihr Diagnosetempo und Bankberater lassen intelligente Programme beurteilen, wie kreditwürdig ihre Kunden sind. Bald schon soll sich Watson um die Schadensbemessungen eines japanischen Versicherers kümmern. Die deutschen Entscheider erwarten laut einer Studie von TNS Infratest, dass der Automatisierungsgrad in Unternehmen durch intelligente Maschinen und Roboter in den nächsten zehn Jahren von 20 auf mehr als 85 Prozent steigen wird. Selbst im Alltag hält das Maschinenlernen Einzug, denn auch Assistenzsysteme wie Apples Siri oder Google Now nutzen KI.

Erst Training macht schlau

Worauf basieren die Lernvorgänge von Maschinen? Wie lässt sich ihr Intelligenzquotient anheben? Wann sind sie wirklich schlau? Künstliche Intelligenz setzt voraus, dass Programme lernen und daher eigenständig Probleme bearbeiten können. Es reicht also nicht, Computer für ein bestimmtes Einsatzgebiet zu programmieren. Das maschinelle Lernen lehnt sich an die menschlichen Denkvorgänge an. Dafür werden verschiedene Schichten künstlicher Neuronen miteinander verbunden – für den Laien ähnelt das Ganze dann den vernetzten Nervenzellen unseres Gehirns. Analog dazu spricht man daher von künstlichen neuronalen Netzen. Aber erst viel Training macht solche Maschinen schlau. Die Rechner werden mit sehr großen Datenmengen gefüttert. So musste AlphaGo erst 100.000 Spiele von Amateuren analysieren und millionenfach gegen sich selbst spielen, ehe die Maschine gegen den weltbesten Go-Spieler antrat – und prompt gewann.

Der Mensch als Lehrer

Wichtige KI-Einsatzgebiete sind Krankenhäuser und Arztpraxen. Auch hier ist der Lehrherr der Maschine der Mensch. Erfahrene Radiologen zeigen Medizincomputern zum Beispiel, wie man Kernspintomografien interpretiert. Hat die Maschine das ausreichend geübt, kann sie Tumore schneller und genauer ausfindig machen als der Arzt. Der Grund: Sie lässt mehr relevante Daten in ihre Berechnung einfließen. Ob selbstlernende Maschinen wirklich clever sind, erkennt man daran, dass sie selbstständig neue Verknüpfungen, Muster und Lösungen entdecken.
Weil sich die Lösungswege dann oft gar nicht mehr nachvollziehen lassen, sind smarte Maschinen vielen Menschen nicht geheuer. Laut einem Zeit-Beitrag teilt selbst die digitale Avantgarde die Bedenken vieler Laien: „Tatsächlich warnen Denker wie der Physiker Stephen Hawking vor der potenziell zerstörerischen Kraft künstlicher Intelligenz, sollte sie falsch eingesetzt werden. Der Tesla-Gründer Elon Musk sieht in einer unregulierten Entwicklung der künstlichen Intelligenz ‚unsere größte existenzielle Bedrohung‘ und Bill Gates sagt, er verstehe niemanden, dem die rasante Entwicklung der KI keine Sorgen bereite.“ Auch 58 Prozent der Befragten einer TNS-Infratest-Studie sprechen sich bei der Forschung und Entwicklung von künstlicher Intelligenz für klare Grenzen aus.

Kosten Roboter unsere Jobs?

Lange beherrschte die Euphorie über das Machbare die Diskussion, erst allmählich wird untersucht, welche Auswirkungen künstliche Intelligenz auf das soziale, kulturelle und politische Umfeld hat. Denn Ängste bekommen fast täglich Nahrung: In den sozialen wie den traditionellen Medien wird darüber räsoniert, ob uns der Siegeszug der Roboter unsere Jobs kosten wird. Auch beim Thema autonomes Fahren tun sich viele Menschen mit der Vorstellung schwer, künftig alle Entscheidungen der Maschine bzw. den Assistenzsystemen zu überlassen – zumal laut Gesetz zumindest bislang der Fahrer noch die volle Verantwortung trägt. Auf der anderen Seite könnte das Nebeneinander mit Maschinen auch positive Seiten haben, zum Beispiel ganz einfach Spaß machen.

Vorurteile auch mit künstlicher Intelligenz

Kate Crawford, Gastprofessorin am MIT und leitende Wissenschaftlerin bei Microsoft Research, lenkt in ihrem Beitrag den Blick noch auf Risiken ganz anderer Art. Denn, anders als gedacht, sei die künstliche Intelligenz genauso wenig vorurteilsfrei wie das menschliche Gehirn. So führen die Abfragen gesammelter Daten zur Vorhersage von Straftaten dazu, dass die Polizei Randgruppen übermäßig kontrolliert. Laut einer Untersuchung der investigativen Journalisten von ProPublica vom Mai 2016 nennen die von US-Richtern oftmals genutzten, nicht öffentlichen Algorithmen fast doppelt so häufig fälschlicherweise schwarze Angeklagte als weiße, wenn sie Wiederholungstäter vorhersagen sollen. Kate Crawford: „Autonome Systeme verändern Arbeitsplätze, Straßen und Schulen. Wir müssen sicherstellen, dass solche Veränderungen für uns von Vorteil sind, bevor sie unser tägliches Leben noch weiter beeinflussen.“

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