2273666

Künstliche Intelligenz in unserem Alltag

07.06.2017 | 08:09 Uhr |

Die sogenannte „Künstliche Intelligenz“ entwickelt sich gerade rasant weiter und wird längst schon im Alltag eingesetzt. Doch was genau ist KI überhaupt, was leistet sie und wo begegnet sie uns?

Schon vom Begriff Intelligenz, gemeint ist die menschliche Intelligenz, existiert keine einheitliche, verbindliche und damit allgemein akzeptierte Definition. Dieses Fehlen macht die knappe Beschreibung der „künstlichen Intelligenz“ nicht leichter. Experten beschreiben diesen häufig auch mit KI oder AI (vom englischen „artificial intelligence“) abgekürzten Ausdruck als ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. Etwas konkreter bezeichnet künstliche Intelligenz „den Versuch, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, das heißt einen Computer zu bauen oder so zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann“, wie Wikipedia zusammenfasst.

Google: KI kann eigenständig neue KI entwickeln

Künstliche Intelligenz: Definition fehlt, Fortschritte sind gewaltig

Obwohl also eine klare Definition fehlt, sind die Fortschritte künstlicher Intelligenz in den vergangenen 20 Jahren gewaltig. So schlug etwa 1997 der von IBM entwickelte Rechner Deep Blue den damals amtierenden Schachweltmeister Garry Kasparov. Im Jahr 2011 gewann das vom selben US-Konzern als Watson weiterentwickelte KI-System in der Quizsendung „Jeopardy“ gegen zwei menschliche Gegner. Bei dem ungleich schwierigeren Brettspiel Go dauerte es allerdings bis zum vergangenen Jahr, bis sich die Google-Software Alpha Go gegen einen der weltweit besten Go-Spieler, den Südkoreaner Lee Sedol, durchsetzte. Diese Beispiele zeigen, dass Maschinen dem Menschen bei der kognitiven Intelligenz bereits in vielen Bereichen überlegen sind.

Ru?ckblende 2011: Vor sechs Jahren setzte sich Watson von IBM in der Fernseh-Quizshow „Jeopardy“ gegen Ken Jennings und Brad Rutter durch.
Vergrößern Ru?ckblende 2011: Vor sechs Jahren setzte sich Watson von IBM in der Fernseh-Quizshow „Jeopardy“ gegen Ken Jennings und Brad Rutter durch.

Im Januar dieses Jahres schließlich gewann eine neuartige KI-Software namens Libratus einen nahezu dreiwöchigen Poker-Kampf mit 120?000 gespielten Blättern gegen vier Top-Spieler. Während die menschlichen Profis anfangs durchaus ebenbürtig waren, mussten sie sich wegen des ständigen Nachprogrammierens und Dazulernens seitens der Maschinen schließlich geschlagen geben . Diese Niederlage ist deshalb bedeutsam, weil die Rechner bei der gespielten Poker-Variante Texas Hold‘em Heads-up ohne Setzlimit anders als bei Brettspielen eben keine vollständigen Informationen zum aktuellen Spielstand haben. Und bislang galt ja gerade das Bluffen als besondere menschliche Stärke. KI bietet also weit mehr als nur irgendwelche Computeralgorithmen, die vorprogrammier-te Vorschriften abarbeiten: Entschieden wird vielmehr aufgrund von Wahrscheinlichkeiten.

Google Translator und Live-Übersetzungen: KI in unserem Alltag

Das alles sind Extremleistungen jenseits des praktischen Alltagsnutzens, doch mittlerweile ist die künstliche Intelligenz längst in unseren Alltag eingezogen. Ein gutes Beispiel dafür ist die Onlineübersetzung. Wer Google Translate in den vergangenen zehn Jahren seit seinen Anfängen benutzt hat, der hatte oft mit vielen Fehlern zu kämpfen, und mitunter ergaben die automatischen Übersetzungen nur wenig Sinn. Doch im Herbst des vergangenen Jahres hat der Suchmaschinenkonzern seinen Onlinedolmetscher dann zur sogenannten Google Neural Machine Translation (GNMT) umgebaut.

Wurden Sätze beim Übersetzen bislang in einzelne Teile und Phrasen unterteilt, die danach für sich in die andere Sprache übertragen und anschließend wieder zusammengesetzt wurden, basiert GNMT auf neuronalen Netzen und Machine Learning. Diese selbstlernende Technik analysiert vor der Übersetzung jeweils den gesamten Satz, davon profitierten Satzbau wie auch Sinn der Übersetzung, so erläutert Google. In einem Post wird nicht nur die zugrundeliegende Technik genauer erläutert, sondern es findet sich auch eine Erklärung der Ergebnisse: Am Beispiel der beiden antrainierten Sprachpaare Englisch-Japanisch und Englisch-Koreanisch ist der neue Translator in der Lage, zwischen Japanisch und Koreanisch zu übersetzen, ohne dass das System zuvor irgendwelche Übersetzungen zwischen diesen beiden Sprachen gesehen hatte.

Die automatische Übersetzung ist zwar nach wie vor nicht perfekt, doch die Google Neural Machine Translation (GNMT) lernt selbstständig dazu.
Vergrößern Die automatische Übersetzung ist zwar nach wie vor nicht perfekt, doch die Google Neural Machine Translation (GNMT) lernt selbstständig dazu.

Die Forscher nennen das Phänomen Zero-Shot Translation und vermuten eine Art „Universalsprache“, die auch unbekannte Sprachen miteinander verknüpft. Mehr Hintergrundinfos hierzu gibt es hier . Diese Fähigkeiten verdeutlichen nochmals den Unterschied zwischen programmierten Algorithmen und neuronalen Netzen, die sich dank der KI in einer Blackbox weiterentwickeln.

Probieren Sie den Google-Übersetzer doch einfach mal im Browser aus: https://translate.google.com . Sehr praktisch beim Surfen auf fremdsprachigen Webseiten sind des Weiteren die Translator-Plug-ins für die Browser Firefox und Chrome . Die Erweiterungen übersetzen jede Webseite in fast jede andere Sprache.

Die Translator-App übersetzt gesprochenen Text und dolmetscht sogar Gruppenunterhaltungen und Präsentationen in verschiedene Sprachen.
Vergrößern Die Translator-App übersetzt gesprochenen Text und dolmetscht sogar Gruppenunterhaltungen und Präsentationen in verschiedene Sprachen.

Google ist bei der Übersetzung mittels KI natürlich nicht allein. Beachtlich ist zudem das Ergebnis der Microsoft-App Translator, die für Android, iOS und Windows Mobil zur Verfügung steht. Wenn Sie bei ihr ins Mikrofon sprechen, übersetzt die App Ihre Worte in die gewünschte Sprache und liest das Ergebnis daraufhin flüssig und menschlich klingend vor. Hinzu kommen Gruppenunterhaltungen mit mehreren Personen und ein multilingualer Präsentationsmodus, in dem alle Zuhörer die Ausführungen des Vortragenden in ihrer eigenen Sprache hören. Ganz ähnlich funktioniert die Echtzeitübersetzung durch Microsofts Videotelefonie Skype, die beim Chatten in mehr als 50 Sprachen und beim Telefonieren immerhin in acht Sprachen dolmetscht. Eine kurze Anleitung im Internet erklärt, wie Sie Skype Translator verwenden.

„Nie mehr Standardantworten“

Wer kennt das nicht: Da fragt man irgendwo etwas an, bemängelt einen Missstand oder bewirbt sich auf eine Stelle, und zurück kommt ein nichtssagendes Standardschreiben. Der Grund liegt keineswegs immer am Unwillen oder an der Unfähigkeit der Bearbeiter, sondern vielfach schlicht an fehlenden menschlichen Ressourcen. Genau da jedoch kann Künstliche Intelligenz mit automatischer Textanalyse helfen, schnell Sinn und Inhalt zu erfassen.

Die Versicherungskammer Bayern nutzt das IBM-System Watson zur automatischen Analyse der Schreiben und Anfragen ihrer Kunden. Das Unternehmen will damit auch Botschaften „zwischen den Zeilen“ erkennen.
Vergrößern Die Versicherungskammer Bayern nutzt das IBM-System Watson zur automatischen Analyse der Schreiben und Anfragen ihrer Kunden. Das Unternehmen will damit auch Botschaften „zwischen den Zeilen“ erkennen.

Dies versucht die Versicherungskammer Bayern durch eine Zusammenarbeit mit IBM zu nutzen. Das Watson-gestützte System analysiert die Schreiben der Kunden und versteht dabei deren Schilderungen, Umgangssprache, Stimmungswörter, Bedeutungstendenzen und Redewendungen – also auch das, was „zwischen den Zeilen“ steht. Und das, so das Versprechen, viel schneller als jeder Sachbearbeiter. Im Idealfall bekommt der Kunde also keine unpassende Standardantwort, sondern ein individuell auf ihn zugeschnittenes Schreiben, entweder automatisiert oder durch einen ansonsten entlasteten Mitarbeiter.

Das autonome Fahren ist nur dank KI überhaupt möglich

Welch eine Entwicklung! Nach einem USB-Anschluss suchte man in der Ausstattungsliste des VW Golf im Jahr 2007 noch vergebens, der iPod-Anschluss war nicht einmal gegen einen Aufpreis lieferbar. Neuwagenkäufer mussten sich mit einem CD-Wechsler oder einem Radio „mit MP3-Wiedergabefunktion“ begnügen. Nur zehn Jahre später ist die automobile Wirklichkeit eine völlig andere geworden, und selbst etablierte Hersteller wie Audi, BMW und Mercedes setzen längst auf das autonome Fahren. Dies alles ist natürlich lediglich durch Vernetzung, eine Vielzahl von Sensoren und Daten sowie sehr viel Rechenleistung möglich, also kurz: durch künstliche Intelligenz.

KI wird jedoch nicht nur beim hoch-oder vollautomatisierten Fahren eingesetzt, sondern schon jetzt bei diversen Assistenten: Abstandsregeltempomat, Umfelderkennung mit Notbremsfunktion oder das automatische Einparken erfordern aufgrund der Komplexität des Verkehrsgeschehens weitaus mehr als nur zu erkennen, dass sich vor oder neben dem eigenen Auto irgendetwas befindet. Dass jedoch selbst vergleichsweise übersichtliche Verkehrssituationen für automatische Erkennungssysteme schwierig sein können, zeigt der tödliche Unfall eines Tesla-Fahrers in Florida im vergangenen Jahr. Zwar weist der Anfang 2017 von der US-Verkehrsaufsicht veröffentlichte Untersuchungsbericht „keine Hinweise auf sicherheitsrelevante Defekte“ nach, doch der sogenannte „Autopilot“ war eben gar keiner. Denn das System erforderte je nach Situation vielmehr die volle Aufmerksamkeit des Fahrers.

„Leonie“ heißt das autonom fahrende Versuchsfahrzeug der Technischen Universität Braunschweig, das auch den komplexen Stadtverkehr bewältigt.
Vergrößern „Leonie“ heißt das autonom fahrende Versuchsfahrzeug der Technischen Universität Braunschweig, das auch den komplexen Stadtverkehr bewältigt.

Auch um die großen technischen Herausforderungen zu meistern, schmieden immer mehr Unternehmen Allianzen: BMW und IBM, Audi und der Chiphersteller Nvidia sowie Ford und Startup Argo AI sind nur die jüngsten Beispiele aus diesem Jahr. Die Technische Universität Braunschweig arbeitet mit „Stadtpilot“ ebenfalls an einem Projekt zum autonomen Fahren in der Stadt. Was der „Leonie“ genannte Wagen so alles kann, fasst die Projektseite unter www.tu-braunschweig.de/stadtpilot zusammen.

Online-Handel: Wer KI verschläft, wird es schwer haben, zu bestehen

Große Fortschritte gibt es schließlich bei der Sicherheit zu vermelden. Nach dem neuesten offiziellen Bericht haben die autonomen Fahrzeuge der Google-Tochter Waymo in Kalifornien im Vorjahr mehr als eine Million Kilometer (636.000 Meilen) zurückgelegt, auf denen der Fahrer 124 Mal eingreifen musste: Es gab somit nur etwas mehr als einen Eingriff pro 10.000 Kilometer.

Das KI-Prinzip selbstfahrender Autos arbeitet übrigens ähnlich wie das beim Übersetzen: Zwar werden auch hier die Systeme mit einer Vielzahl von Situationen im realen Verkehr sowie im Simulator trainiert, aber eben nicht mit jeder! Vielmehr lernen die Algorithmen aus dem Antrainierten ständig hinzu und reagieren selbstständig, ohne dabei einen für jeden denkbaren Einzelfall programmierten Code abzuarbeiten. Eine Bilderkennung alleine reicht eben nicht, vielmehr müssen Verkehrsszenarien interpretiert und verstanden werden.

Blickt man nochmals die zehn Jahre zurück, so hat die IT-Entwicklung im Auto- und Verkehrssektor eine geradezu rasante Dynamik entwickelt. Nach Ansicht des Verbands der Automo-bilindustrie (VDA) dauert es keine weiteren zehn Jahre, bis man auch in Deutschland vollautomatisiert, also ohne Fahrer unterwegs ist.

Sicherheit und Haftung

Künstliche Intelligenz bedeutet immer auch Vernetzung und damit zugleich Gefahr vor Angriffen und Manipulation durch Hacker. Dass diese Gefahr nicht nur abstrakt ist, beweist die Shodan-Suchmaschine: Damit lassen sich Geräte mit Schwachstellen im Internet aufspüren und gegebenenfalls übernehmen. Mehr Infos zu Shodan lesen Sie hier .

Weil autonome Systeme – sei es durch falsche Entscheidungen, durch Hacking oder weil es wie im Straßenverkehr mitunter unvermeidbar ist – Schäden verursachen können, stellt sich die Frage, wer in solchen Fällen haftet. Der Würzburger Rechtsprofessor Eric Hilgendorf, seit 2010 Leiter im Uni-Forschungszentrum für Roboterrecht, hält einerseits eine „Gefährdungshaftung“ für denkbar, bei der der Hersteller auch ohne eigenes Verschulden für Schäden haften muss. Alternativ könnte eine autonome Maschine von vornherein vom Hersteller oder Betreiber mit einem entsprechend großen Haftungsvermögen ausgestattet werden.

Noch aber sind die meisten dieser Fragen ungeklärt. So wird der Anfang dieses Jahres von der Bundesregierung beschlossene Gesetzentwurf zum autonomen Fahren in Deutschland von Verbraucherschützern heftig kritisiert, weil darin der Fahrer oder Fahrzeughalter die Verantwortung behält.

Chatbots, Assistenten, Medizin, Datenanalyse: Überall ist KI drin

Künstliche Intelligenz wird mittlerweile in vielen weiteren Bereichen eingesetzt. Ein Beispiel dafür sind die virtuellen oder digitalen Assistenten, wobei das KI-Vermögen von Alexa, Cortana, Siri & Co. trotz der großen Rechenleistung in der Cloud immer noch stark begrenzt ist. Im Kommen sind zudem die sogenannten Chatroboter oder kurz Chatbots. Solche Chatbots übernehmen die Kommunikation über Online-Messenger: Wer heutzutage – auch in Deutschland – über das Web eine Bestellung inklusive Rückfragen aufgibt oder einen Textdialog führt, der kann längst nicht mehr sicher sein, ob auf der anderen Seite eine Person oder ein Chatbot antwortet und die eigenen Eingaben auswertet.

Check-in im weltweit ersten Roboterhotel in Nagasaki: Auch die „Person“ rechts am Desk sieht nur auf den ersten Blick natürlich aus, tatsächlich ist sie ein Roboter.
Vergrößern Check-in im weltweit ersten Roboterhotel in Nagasaki: Auch die „Person“ rechts am Desk sieht nur auf den ersten Blick natürlich aus, tatsächlich ist sie ein Roboter.

Automatisch Text erstellen lässt sich auch im Journalismus. Solch ein Roboterjournalismus funktioniert am besten dort, wo Zahlen auszuwerten sind: beispielsweise bei Spielberichten im Sport oder auch bei Geschäftszahlen von Wirtschaftsunternehmen. Kris Hammond, Professor und Gründer von Narrative Science, wagt die nachfolgende Prognose: „2025 werden Roboter 90 Prozent aller Informationen für das breite Publikum erstellen“. Die Technik dazu lässt sich längst einkaufen, versprechen Anbieter wie etwa das deutsche Unternehmen Aexea: „Generiere deinen Content in Sekunden. Du brauchst nicht mehr auf Redakteure oder Übersetzer zu warten.“

Einsetzen lässt sich KI zudem bei der Analyse großer Datenmengen, wie beispielsweise in der medizinischen Diagnostik. Egal, ob bei der Auswertung von Röntgen-und CT-Bildern oder der von Blutwerten, alleine auf der Basis zahlreicher statistischer Daten können Rechner Muster erkennen und damit Krankheiten diagnostizieren, bei denen selbst erfahrene Mediziner passen müssten. Vergleichsweise weit ist man bei robotergestützten Systemen in Japan: Nicht zuletzt aufgrund der überalterten Bevölkerung helfen dort bereits Pflegeroboter im Alltag. Und in Nagasaki existiert das weltweit erste Roboterhotel, das (fast) ohne Menschen auskommt.

Radikale Veränderung: Mensch und Maschine werden vernetzt

Die Erwartungen an künstliche Intelligenz in der zweiten Hälfte des vorherigen Jahrhunderts waren immens groß, die tatsächlichen Erfolge hinkten diesen Erwartungen aber lange Zeit hinterher. Experten sprachen aus diesem Grund bereits vom „KI-Winter“, inzwischen ist es jedoch genau anders herum. Jürgen Schmidhuber vom Schweizer Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz IDSIA prognostiziert, dass KI „fast jeden Aspekt unserer Zivilisation sehr rasch sehr grundlegend verändern“ wird. In der nahen Zukunft würden lernende Maschinen die Arbeit vieler Menschen erleichtern und deren Arbeitsergebnisse aufgrund einer geringeren Fehlerquote verbessern.

Künstliche Intelligenz: Wird sie uns eines Tages töten?

Das allerdings geschieht nicht von heute auf morgen, wenngleich das Internet der Dinge über Sensoren inzwischen Unmengen von Daten erfasst. Diese Big Data zu analysieren und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen und Zusammenhänge zu erkennen, ist aber eben doch alles andere als trivial.

Künstliche Intelligenz in Unternehmen

Im Artikel werden im Zusammenhang mit KI immer wieder die großen amerikanischen IT-Unternehmen genannt. Wie aber steht es um das Thema in der deutschen Industrie? Dieser Frage geht eine neue empirische Studie nach, in der hierzulande knapp 170 Firmen befragt wurden, die maschinelles Lernen bereits einsetzen oder sich damit auseinandersetzen und deren Einsatz planen.

Rund zwei Drittel der Befragten beschäftigen sich mit der Thematik, ein Fünftel der Unternehmen setzt Machine-Learning-Technologien sogar schon produktiv ein, wie zwei der zentralen Ergebnisse ergeben. Künstliche Intelligenz und Machine Learning sei keineswegs ein Hype-Thema, sondern werde vielmehr fester Produktionsbestandteil, folgern die Forscher daraus.

Gerade die Kombination aus günstiger Rechenleistung, großen Datenmengen und optimierten Algorithmen lasse die Innovationsleistung weiter exponentiell steigen.

0 Kommentare zu diesem Artikel
2273666