Was ist KI, und was ist von ihr zu erwarten?

Künstliche Intelligenz ist das Megaschlagwort schlechthin, wenn es um datenbasierte Wirtschaft, Digitale Transformation, immer „intelligentere“ Roboter oder „Künstliche Intelligenzen“ als zukünftige Richter geht.

Nicht immer ist jedoch klar, was genau im Einzelfall gemeint ist.

Eine bekannte, von Alan Turing (1912-1954) im Jahr 1950 vorgeschlagene Definition bezeichnet ein System dann als intelligent, wenn es eine in natürlicher Sprache gestellte Frage ebenfalls in natürlicher Sprache so beantwortet, dass ein menschlicher Gutachter nicht erkennen kann, ob die Antwort von einem Menschen oder von einem Computer gegeben wird.

Heutige „KI-basierte“ Systeme der sogenannten „schwachen KI“ leisten dies bereits für abgrenzbare Aufgabenbereiche. Dabei wird das Entscheidungsverhalten des Menschen so nachgebildet, dass das KI-System seine Aufgaben unter Hinzuziehung aktueller Fall-relevanter Informationen eigenständig durchführen kann.

Die  „starke KI“ strebt die Nachbildung menschlicher Intelligenz an. Nach heutigem Stand liegt diese Herausforderung außerhalb des in absehbarer Zeit technisch Realisierbaren.

Eine gute Übersicht über Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von KI in Wirtschaft und Gesellschaft gibt die 2017 erschienene Bitkom-Studie „Künstliche Intelligenz: Wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen, menschliche Verantwortung.“


KI-Systeme: Sensorik – Verstehen & Lernen – Aktuatorik

Im Vergleich zu konventioneller Software zeichnen sich KI-Systeme durch eine inhärente Eigenständigkeit (Autonomie) aus. Von zentraler Bedeutung dafür, das wirklich Neue ist ihre Lernfähigkeit. Das Grundmodell eines KI-Systems besteht aus vier Hauptkomponenten:

  • Sensorik: alle der Informationsaufnahme dienenden Komponenten des Systems.
  • Verstehen: aufgenommene Informationen werden analysiert und interpretiert, um ein geeignetes Problemlösungsverfahren für die gegebene Aufgabe auszuwählen und den erforderlichen Handlungsplan zu entwickeln.
  • Aktuatorik: alle der Umsetzung des Handlungsplans dienenden Komponenten des Systems.
  • Lernen: Jede Interaktion mit dem Nutzer, der physischen Umgebung und anderen Systemen, die Erfahrungen bei Konfiguration und Anwendung der Problemlösungsverfahren sowie die Reaktionen der Umwelt auf das eigene Handeln werden fortlaufend en détail protokolliert und durch eine Lernkomponente zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der internen Wissensbasis ausgewertet.

Anmerkung: Zu unterscheiden sind KI-Systeme zur Datenanalyse (Deep Learning) mit in der Regel eingeschränkter Aktuatorik (bspw. Musterkerkennung) von KI-Systemen, die ihr Außenverhalten  eigenständig weiterentwickeln, d.h. gegenüber den Vorgaben des Entwicklers verändern können. Diese KI-Systeme zeichnen sich in ihrem Verhalten durch eine unter Umständen sehr weitreichende Autonomie aus.

KI-Risiken

Natürlich gilt auch für die KI: Keine Innovation ohne Risiken! – Aktuelle Studien weisen auf zahlreiche Beispiele fehlerhaften Verhaltens von KI-Systemen hin. Angesichts sehr hoher Erwartungen und der nach wie vor enormen Innovationsgeschwindigkeit auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz kann das allerdings kaum überraschen. So sollen KI-Systeme:

  • nicht nur hochkomplexe Aufgaben lösen, sondern auch Aufgaben bearbeiten können, die vom Menschen bisher noch gar nicht ausreichend verstanden werden,
  • Aufgabenstellungen bearbeiten, die zwar grundsätzlich gut verstanden sind, zu denen im konkreten Fall aber eine unklare Informationslage besteht. Bspw. dann, wenn fehlerhafte, unvollständige, unsichere, unscharfe oder gänzlich fehlende Informationen die Suche nach einer Lösung erschweren,
  • aus historischen Datenbeständen lernen, was allerdings voraussetzt, dass diese Datenbestände auch tatsächlich repräsentativ für die später zu bearbeitenden Aufgaben sind sowie
  • zu autonomem Verhalten in der Lage sein, auch in Situationen mit hoher Umgebungsdynamik, wie bspw. beim Zusammentreffen mehrerer autonomer Kfz an einer Kreuzung.


Hinweis: Eine Beschreibung ausgewählter KI-Projekte unter Beteiligung von Prof. Kirn finden Sie hier.


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