Wie Künstliche Intelligenz die Welt verändert: Aktuelle Trends und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Schaffung und dem Verständnis von intelligenten Maschinen beschäftigt. KI hat viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Recht, Marketing, Bildung, Robotik und Kunst. In diesem Blogartikel erklären wir einige Grundlagen und stellen aktuelle Beispiele und Herausforderungen vor.

Was ist KI?

Es gibt keine eindeutige Definition von KI. Eine mögliche Definition ist die von John McCarthy, einem der Pioniere der KI‑Forschung:

KI ist die Wissenschaft und Technik der Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme.

Dabei wird Intelligenz als die Fähigkeit verstanden, angemessen und vorausschauend in einer Umgebung zu agieren, Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen. Ein anderer Ansatz ist es, KI nach dem Grad der Ähnlichkeit mit menschlicher oder rationaler Intelligenz zu klassifizieren. So kann man zwischen starker und schwacher KI unterscheiden:

Starke KI bezeichnet die Idee, dass eine Maschine oder ein Programm jede intellektuelle Aufgabe verstehen oder erlernen kann, die ein Mensch oder ein anderes Lebewesen bewältigen kann. Dieses Ziel ist bisher nicht erreicht worden und ist Gegenstand vieler philosophischer und ethischer Debatten.

Schwache KI bezeichnet die Anwendung von KI‑Methoden auf spezifische Probleme oder Aufgaben, die eine Form von Intelligenz erfordern, aber nicht das gesamte Spektrum der menschlichen Fähigkeiten abdecken. Dieser Bereich ist Gegenstand aktueller Forschung und hat bereits eine Erfolge zu verbuchen.

Wie funktioniert KI?

Es gibt viele Methoden und Techniken in der KI‑Forschung, die je nach Problemstellung und Zielsetzung eingesetzt werden können. Einige der wichtigsten sind:

Suchen

Dies ist eine grundlegende Methode, um einen Weg von einem Anfangszustand zu einem Zielzustand zu finden, indem verschiedene Optionen systematisch ausprobiert werden. Suchen wird oft verwendet, um Spiele zu spielen oder Pläne zu erstellen.

Logisches Schließen

Dies ist eine Methode, um aus einer Menge von Fakten oder Regeln neue Schlussfolgerungen zu ziehen oder die Gültigkeit von Aussagen zu überprüfen. Logisches Schließen wird oft verwendet, um Wissen zu modellieren oder Expertensysteme zu bauen.

Maschinelles Lernen

Dies ist eine Methode, um aus Daten zu lernen und Muster oder Vorhersagen zu erkennen. Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Unterbereiche wie Supervised Learning (bei dem die Daten gelabelt sind), Unüberwachtes Lernen (bei dem die Daten nicht gelabelt sind) und Reinforcement Learning (bei dem das System durch Belohnungen oder Strafen lernt). Maschinelles Lernen wird meist für Mustererkennung und ‑vorhersagen verwendet.

Künstliche Neuronale Netze und Deep Learning

Dies sind spezielle Formen des Maschinellen Lernens, die sich von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspirieren lassen. Künstliche Neuronale Netze bestehen aus vielen miteinander verbundenen Einheiten (Neuronen), die Informationen verarbeiten und weiterleiten. Deep Learning bezeichnet den Einsatz von sehr tiefen neuronalen Netzen, d.h. mit sehr vielen Neuronenschichten. Diese sind in der Lage komplexe Funktionen zu lernen. Künstliche Neuronale Netze und Deep Learning werden insbesondere für Computer Vision und Sprachverarbeitung verwendet.

Was sind bekannte Beispiele für KI?

IBM Watson

Dies ist ein Frage‑Antwort‑System, das natürliche Sprache versteht und aus großen Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten Wissen extrahiert. Watson wurde berühmt, als es 2011 die Quizshow Jeopardy! gegen menschliche Champions gewann. Seitdem wurde Watson für verschiedene Zwecke eingesetzt, wie z.B. medizinische Diagnosen, Rechtsberatung und Finanzanalysen.

AlphaGo

Dies ist ein Computerprogramm, das das Brettspiel Go spielt. Go gilt als eines der schwierigsten Spiele für KI, da es eine hohe Komplexität und Intuition erfordert. AlphaGo wurde von DeepMind entwickelt, einem Unternehmen für künstliche Intelligenz, das zu Google gehört. AlphaGo nutzt sowohl Such‑ als auch Lernalgorithmen sowie Künstliche Neuronale Netze und Deep Learning. Es schrieb Geschichte, als es 2016 den weltbesten Go‑Spieler Lee Sedol mit 4:1 besiegte.

GPT‑3

Dies ist ein Sprachmodell, das natürliche Sprache erzeugt. GPT‑3 wurde von OpenAI entwickelt, einer gemeinnützigen Forschungsorganisation für KI. GPT‑3 nutzt ein riesiges Künstliches Neuronales Netz mit 175 Milliarden Parametern (das sind mehr als zehnmal so viele wie sein Vorgänger GPT‑2), das auf einem riesigen Korpus von Textdaten trainiert wurde. GPT‑3 kann verschiedene Arten von Texten erzeugen oder vervollständigen, wie z.B. Geschichten, Gedichte, Essays oder Code.

Was sind aktuelle Herausforderungen für KI?

KI ist ein sehr dynamisches und spannendes Gebiet mit vielen Potenzialen für Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Allerdings gibt es auch einige Herausforderungen und Risiken, die mit der Entwicklung und dem Einsatz von KI verbunden sind. Einige Fragestellungen, die sich daraus ergeben, sind im Folgenden aufgelistet.

Ethik

Wie kann man sicherstellen, dass KI im Einklang mit den Werten und Normen der Menschen steht? Wie kann man vermeiden, dass KI diskriminierend oder ungerecht handelt? Wie kann man die Verantwortlichkeit und Haftung für die Handlungen von KI klären?

Sicherheit

Wie kann man verhindern, dass KI missbraucht wird? Wie kann man garantieren, dass KI robust und zuverlässig funktioniert? Wie kann man mit unerwarteten oder unerwünschten Folgen von KI umgehen?

Gesellschaft

Wie kann man den sozialen und wirtschaftlichen Wandel durch KI gestalten? Wie kann man die Auswirkungen von KI auf die Beschäftigung und Qualifikationen berücksichtigen? Wie kann man den Zugang zu KI fördern?

Fazit

KI ist ein faszinierendes Gebiet mit vielen Möglichkeiten für Innovation und Fortschritt, die bereits viele Bereiche unseres Lebens beeinflusst und dies auch weiterhin tun wird. Um das Beste aus KI herauszuholen, müssen wir jedoch auch die Herausforderungen und Risiken beachten und verantwortungsvoll mit dieser Technologie umgehen.

In diesem Sinne hoffe, dass dieser Blogartikel Ihnen einen Überblick über einige Grundlagen, Beispiele und Herausforderungen von KI geben konnte.