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Künstliche Intelligenz
Die Bedeutung des Begriffs Künstliche Intelligenz (KI) hängt sowohl von der Personengruppe ab, die ihn verwendet, wie auch von der Zeit, in welcher darüber gesprochen wird. Als Gründungsveranstaltung der Artificial Intelligence als eigene Disziplin der Informatik gilt das sechswöchige Sommerprojekt am Dartmouth College in New Hampshire 1956, das von John McCarthy ins Leben gerufen wurde. Eines der Ziele der Tagung war, herauszufinden,
wie man Maschinen dazu bringen kann, Probleme zu lösen, die bisher Menschen vorbehalten waren.
Diese Definition passt auch heute noch hervorragend, weil in den Medien häufig genau dann der Begriff KI benutzt wird, wenn ein Computer ein Problem löst, von dem man bis vor kurzem davon ausging, dass es für eine Maschine nicht als lösbar gilt. Einige Beispiele sind die Bild- und Spracherkennung sowie -verarbeitung, autonomes Fahren, Recommendersysteme, Spielbeherrschung und vor allem eine massive Verbesserung der Interpretation grosser Datenmengen (Big Data).
John McCarthy (2006)
Dieses Video bietet einen kurzen Überblick über heutige KI-Systeme: Sie erledigen Alltagsaufgaben, nehmen ihre Umgebung wahr, lernen aus Daten und ziehen Schlussfolgerungen für künftige Entscheidungen.
Die Abgrenzung zu Systemen, die eben keine menschliche Intelligenz imitieren, ist nicht trennscharf. Während vor einigen Jahren auch GPS-Navigationssysteme als künstliche Intelligenz bezeichnet wurden, denkt man heute beim Stichwort KI viel eher an Sprach- und Gesichtserkennung, Konversationen mit Chat-Bots oder Empfehlungssysteme, wie wir sie oft im Internet antreffen.
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Wo liegt nun der Unterschied?
Wie bereits beschrieben, sind sich Experten und Medien jeweils nicht ganz einig, was sie unter KI verstehen. Da sich der Begriff im steten Wandel befindet, werden heute einfache Verfahren des maschinellen Lernens, wie unser Perzeptron mit nur zwei Eingängen längst nicht mehr der künstlichen Intelligenz zugeschrieben.
Zum maschinellen Lernen gehören jene Algorithmen, welche Modelle, Repräsentationen und Regeln automatisch aus Daten und Beispielen herleiten.
Deep Learning werden jene ML-Algorithmen bezeichnet, die ein Netz von Funktionen verwenden, um eine Dateneingabe in einer bestimmten Form zu verstehen und in eine gewünschte Ausgabe in einer anderen Form zu übersetzen. Das Konzept des künstlichen neuronalen Netzes wurde von der menschlichen Biologie und der Art und Weise inspiriert, wie die Neuronen des menschlichen Gehirns zusammenarbeiten, um Eingaben von menschlichen Sinnen zu verstehen.
In Fachkreisen wird oft diskutiert, ob der Begriff "Künstliche Intelligenz" wirklich das wiedergibt, was auch dahintersteckt. In einem Interview beteuert die Informatikdozentin Ladan Pooyan-Weihs der Hochschule Luzern beispielsweise, dass der Begriff KI im Alltag zu falschen Erwartungen verleite und Ängste schüren könne. Sie schlägt deswegen alternativ vor, von "erweiterten Intelligenz" zu sprechen. -> Zum Interview
Quellhinweise:
Bild von John McCarthy: Wikipedia
Das verlinkte Einstiegsvideo stammt von KI-Campus, einer Lernplattform für künstliche Intelligenz.
Die Definitionsgrafik entstand in Anlehnung an die in unter der Creative-Commons-Lizenz verfügbaren englischsprachigen Grafik der Onlineenzyklopädie Wikipedia, welche die Grafik aus einem Vortrag von Sebastian Raschka zitiert (Link). Sie darf unter der CC BY-SA 4.0 - Lizenz weiterverwendet werden.