Was bedeutet
Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) steht für Software- und Robotik-Systeme, die ein Verhalten zeigen, für das gemeinhin menschliche Intelligenz vorausgesetzt wird. Sprich: Die Systeme sind in der Lage, abstrakt beschriebene Aufgaben und Probleme eigenständig zu lösen – ohne dass jeder Schritt vorab vom Menschen programmiert wurde. Zugleich beschreibt Künstliche Intelligenz ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung dieser Systeme beschäftigt.

Auch wenn der Begriff in aller Munde ist: Eine allgemein akzeptierte Definition zu KI gibt es nicht. Nicht zuletzt, weil es schwierig zu bestimmen ist, was als „intelligent“ gilt.

 

Künstliche Intelligenz und Algorithmen

Oftmals werden die Begriffe KI und Algorithmen fälschlicherweise gleichgesetzt. Algorithmen beschreiben einen definierten Rechenweg, der zu einem erwartbaren Ergebnis führt. Bei gleichen Eingaben bleibt auch das Ergebnis immer gleich – ähnlich einem Kochrezept. Zwar basiert auch Künstliche Intelligenz auf Algorithmen. Im Unterschied zu klassischen Algorithmen lernen die in modernen KI-Systemen verwendeten Algorithmen aber laufend dazu – sei es in einem vom Menschen gesteuerten Training oder selbstständig. Grundlage für diesen Lernprozess ist eine große Menge an Daten, die dem KI-System als Wissensbasis dienen. Mit vielen und möglichst qualitativ hochwertigen Daten können KI-gestützte Systeme in Sekundenschnelle zu Ergebnissen kommen, für die Menschen sehr lange rechnen müssten.

KI-Technologien

Künstliche Intelligenz beschreibt nicht eine bestimmte Technologie, sondern eine Vielzahl an Techniken, die Computersysteme intelligent erscheinen lassen – weil sie in der Lage sind, Dinge wahrzunehmen, Probleme zu lösen oder eigenständig bzw. vom Menschen assistiert Handlungen auszuführen. Diese Techniken basieren aktuell zumeist auf großen Datenmengen und lassen sich nicht streng voneinander abgrenzen. Hier eine Auswahl:

Bilderkennung und -analyse

Sensorik

Datenmanagement und -analyse

Natürliche Sprachverarbeitung

Robotik

Mensch-Maschine-Interaktion

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Eine kurze Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist eine Errungenschaft des 21. Jahrhunderts? Weit gefehlt!

Begründet wurde die Technologie bereits Mitte der 1950er Jahre. Seither verzeichnete sie Höhen und Tiefen: Auf überzogene Erwartungen an Maschinen als universelle Problemlöser folgte Ernüchterung – ein so genannter KI-Winter. Neue Methoden, eine exponentiell steigende Rechnerleistung sowie schier unbegrenzt verfügbare Daten verliehen der Künstlichen Intelligenz zur Jahrtausendwende einen erneuten Aufschwung – der ungebrochen anhält. Mehr dazu in unserem Erklärfilm.

Wie lernt KI?

KI-Systeme lernen zunächst nicht von sich aus. Sie müssen trainiert werden, und zwar mit vielen Daten. Hier kommt die Methode des maschinellen Lernens zum Einsatz:

Maschinelles Lernen (engl. Machine Learning) ist eine grundlegende Methode der Künstlichen Intelligenz. Auf ihr basieren die größten Fortschritte der vergangenen Jahre. Auch beim maschinellen Lernen programmiert der Mensch – allerdings nicht mehr fertige Lösungen, sondern Programme, die die Problemlösung anhand von Trainingsdaten erlernen. Zum Einsatz kommen dabei spezielle Algorithmen, die in Beispieldaten Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen und diese auf neue Daten anwenden.

Allerdings: Mit falschen oder unvollständigen Daten gefüttert, liefert auch KI falsche oder unvollständige Ergebnisse.

Innerhalb des maschinellen Lernens werden drei Lernstile unterschieden:

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen liefert der Mensch dem Computersystem neben den Trainingsdaten auch das erwartete Ergebnis. Soll der Algorithmus in einem Bild etwa eine Katze identifizieren, erkennt darin aber einen Hund, passt er sein Rechenmodell an. Das wiederholt der Lernalgorithmus bei Fehlern so lange, bis er Katzenbilder verlässlich erkennt.

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen speist der Mensch nur die Eingabedaten in das System, ohne weitere Erläuterungen. Der Lernalgorithmus erzeugt ein Modell, dass die Eingaben abstrakt beschreibt und muss nun selbstständig Muster finden. Meist wird diese Methode eingesetzt, um große Datensätze zu clustern oder zu segmentieren.

Verstärkendes Lernen

Beim verstärkenden Lernen trainiert der Mensch den Lernalgorithmus über Feedback: Für erfolgreiche Handlungen erhält der Algorithmus eine positive Rückmeldung, bei Fehlern eine negative. Ziel des KI-Systems ist es, möglichst viel positives Feedback zu erhalten. Auf diese Weise lernt es beispielsweise die Regeln eines Spiels.

Deep Learning

Ein besonders leistungsfähiger Teilbereich des maschinellen Lernens ist das Deep Learning. Er basiert auf so genannten künstlichen neuronalen Netzen, die mehrere Schichten umfassen: In der ersten Schicht erkennt der Algorithmus beispielsweise ein Muster, in der zweiten ein Muster von Mustern und so weiter. Je komplexer das Netz, desto komplexere Sachverhalte kann der Algorithmus verarbeiten.

Inspiriert ist diese Lernmethode von den Mechanismen des menschlichen Gehirns. Angewendet wird Deep Learning zum Erkennen von Bildern, Sprache und Objekten. Allerdings: Wie das trainierte neuronale Netz zu Ergebnissen kommt, ist für den Menschen nicht nachvollziehbar – und bleibt damit eine Black Box.

Video-Tutorials

Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens leicht verständlich erklärt

Maike Elisa Müller
Jannik Kossen
Fabrizio Kuruc

Über diese Video-Tutorials

Künstliche Intelligenz verständlich machen – mit diesem Anspruch erläutern wir in dieser Video-Reihe, wie KI-Systeme lernen. Einschlägiges Vorwissen ist dafür nicht nötig. Die Protagonisten der Tutorials sind Studierende verschiedener Fachdisziplinen und Mit-Autoren des Buchs Wie Maschinen lernen. Gedreht wurden die Videos mit freundlicher Genehmigung im Technikmuseum Berlin.

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Maike Elisa Müller

Maike hat Mathematik und Economics an der TU Berlin studiert. Ihre Begeisterung und Liebe zur Mathematik trägt sie in die Welt, indem sie an verschiedenen Instituten Mathematik und Statistik lehrt und allgemeinverständlich über Mathe schreibt. Sie ist unter anderem Co-Autorin des Buches Wie Maschinen lernen - Künstliche Intelligenz verständlich erklärt, das sich für einen gesellschaftlichen Diskurs über die Methoden des maschinellen Lernens einsetzt. Wenn sie sich nicht gerade mit Mathematik beschäftigt, verbringt Maike ihre Zeit mit Sport – am liebsten mit einem Brett unter den Füßen auf dem Wasser.

Jannik Kossen

Jannik promoviert in der Oxford Applied and Theoretical Machine Learning Group. Als Co-Autor des Buches Wie Maschinen Lernen – Künstliche Intelligenz verständlich erklärt setzt er sich für die Entmystifizierung von KI ein. Eigentlich hat er Physik irgendwo zwischen Heidelberg, Bremen, Darmstadt, Padua und London studiert. Bei der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW) hat er KI aus gesellschaftlicher Perspektive diskutiert und bei Bosch Praxiserfahrungen als Data Scientist gesammelt. Jetzt gerade debuggt Jannik wahrscheinlich Code, denkt über Paper nach oder isst Falafel.

Fabrizio Kuruc

Fabrizio studiert Informatik an der FU Berlin, hat sich davor aber mit Mathematik und Volkswirtschaftslehre auseinander gesetzt. Er arbeitet in der Human-Centered Computing Group der FU Berlin und ist zudem als Machine Learning Engineer bei der Berliner Firma limebit tätig. Er ist Co-Autor des Buches Wie Maschinen lernen – Künstliche Intelligenz verständlich erklärt, das einen gesellschaftlichen Diskurs über die Methoden des maschinellen Lernens anregt. In diesem Moment schaut Fabrizio wahrscheinlich aus dem Fenster und überlegt, was man heute noch Leckeres kochen könnte.