Künstliche Intelligenz: Wie fähig ist sie aktuell wirklich?

Zahllose Produkte behaupten von sich, smart zu sein – vom smarten Auto bis zur smarten Zahnbürste. Vor allem breitenmedial wird dabei immer wieder der Begriff künstliche Intelligenz (KI) eingeworfen – von dem einige von euch wahrscheinlich wissen, wie häufig er falsch benutzt wird. Allerdings stellt sich natürlich die Frage, wie fähig künstliche Intelligenz in unserer vorgeblich so smarten Gegenwart tatsächlich bereits ist – und was trotz allem noch Zukunftsmusik ist.

Künstliche Intelligenz: Eine einheitliche Definition

Zunächst wollen wir mit dem Grundlegenden beginnen. Denn so inflationär der Begriff heute verwendet wird, kann es selbst Computererfahrenen schwerfallen, „echte“ KI von „falscher“ zu unterscheiden. Zunächst: „die“ KI gibt es nicht. Sie unterteilt sich zumindest in zwei Kategorien.

Starke und schwache KI

Ein Thema, das selbst in der Wissenschaft kontrovers diskutiert wird: Die Aufteilung von KI gemäß ihrer Anwendung und davon abgeleitet ihrer Leistungsfähigkeit. Dabei wird künstliche Intelligenz grundsätzlich in stark und schwach (auch strong oder general, beziehungsweise weak oder narrow genannt) unterteilt.

• Stark ist eine künstliche Intelligenz, wenn sie in der Lage ist, für ein breites bis unbegrenztes Anwendungsspektrum logisch zu denken. Sie analysiert Situationen, trifft darauf basierend und eigenständig lernfähig Entscheidungen und kann diese in natürlicher Sprache kommunizieren.

Beispiel: Die vielleicht bekannteste, wenngleich nicht reale, starke KI wäre das Programm Skynet aus der Terminator-Filmreihe, die Terminatoren selbst sowie weitere künstliche Intelligenzen aus anderen Medien – ohne Limitierung des Einsatzbereichs, selbstständig lernend und dadurch je nach Plot nahezu übermenschlich leistungsfähig in jedem denkbaren Metier. (Die Frage des “Bewusstseins”, die oft mit starker KI assoziiert wird, wollen wir hier mal außen vor lassen.)

• Schwach ist eine KI, wenn ihr Aufgabenspektrum eng umrissen und ganz konkret definiert Sie lernt nur in einem sehr begrenzten Umfang und ausschließlich innerhalb ihres Aufgabengebiets. Weitestgehend agiert sie jedoch nur im Rahmen eines Katalogs von Optionen, der ihr einprogrammiert wurde.

Beispiel: Ein Schachcomputer repräsentiert eine schwache KI – vollkommen gleich, wie sehr er dem Menschen schon überlegen ist. Ein enger Einsatzbereich, agieren innerhalb der Regeln des Spiels, reagieren auf menschliche Spielzüge.

Ihr seht vielleicht, dass die beiden englischen Begriffe general und narrow den Kern eigentlich besser treffen als stark oder schwach, bei denen oft fälschlicherweise eine Abwertung der Leistungsfähigkeit einhergeht. Dabei wurden die beiden Beispiele von Skynet und Schachcomputern mit Absicht gewählt. Denn es gibt zum jetzigen Zeitpunkt einen wissenschaftlichen Konsens:

Aktuell existiert starke KI nur in der Theorie.
Alle tatsächlich existierenden künstlichen
Intelligenzen sind ausnahmslos schwache KI.

Dieser Zustand wird auch noch mindestens ein Vierteljahrhundert andauern. So weit sind wir selbst nach optimistischen Berechnungen noch von der Entwicklung einer tatsächlich funktionierenden starken KI entfernt.

Was KI nicht ist

Wo endet normale Computerisierung, wo beginnt künstliche Intelligenz? Keine lapidare Frage, sondern eine, über die ebenfalls verschiedene Wissenschaftsdisziplinen schon seit Jahren streiten, da es schwierig ist, eine Grenze zu ziehen.

Ist es schon künstliche Intelligenz, wenn eine digitale Anwendung etwas schneller als der Mensch kann? Klares Nein, denn dann wäre jeder Taschenrechner mit künstlicher Intelligenz ausgestattet. Wissenschaftlicher Konsens herrscht nur darüber, was KI nicht ist:

1. Künstliche Intelligenz ist keine Ablösung für das menschliche Gehirn. Ihr fehlt es bei Weitem noch an zahllosen Fähigkeiten, um auch nur in die Nähe dieser Schwelle zu gelangen. Um euch einen Vergleichswert zu geben: Selbst die aktuell leistungsfähigsten KI der Welt bewegen sich auf dem Level der Fähigkeiten einfacher Insekten.
2. Künstliche Intelligenz ist nicht lebendig in einem menschlichen Sinn. Sie mag irgendwann so fähig sein, dass sie menschlich wirkt, ihr wird es aber selbst dann höchstwahrscheinlich an dem mangeln, was wir beim Menschen instinktbasiert nennen. Auch empathisches Verhalten wird KI wohl nur in der Science-Fiction erlernen können.
3. KI ist zudem keine Gefahr für den Menschen. Was euch von Skynet über Red Queen bis HAL 9000 bekannt ist, stellt pure Phantasie von Roman- und Drehbuchautoren dar; nicht weniger phantastisch und unrealistisch als ein sprechender Elefant. Natürlich wäre es theoretisch möglich, einer leistungsfähigen KI alleinige Entscheidungsgewalt zu geben. Das wäre aber sehr irrational: Menschen werden immer das letzte Wort und/oder eine Möglichkeit zum Eingriff haben – und sei es aus Haftbarkeitsgründen.

Tatsächlich ist die breitgesellschaftliche Sicht auf künstliche Intelligenz von einem Mix aus Werbeversprechen und viel Hollywood geprägt. In der Realität lassen sich solche Konzepte (aktuell) nicht umsetzen.

Künstliche Intelligenz: Tatsächliche Einsatzbereiche

Wir halten also fest: Alles, was heute als künstliche Intelligenz bezeichnet wird, ist (bestenfalls) schwache KI. Das heißt nicht, dass es keine „echte“ KI sei oder nur eine Verlegenheitslösung. Es bedeutet lediglich, dass jedes zeitgenössische KI-Produkt trotz teils immenser Leistungsfähigkeit grundsätzlich beschränkt ist.

KI kann aktuell eine oder mehrere eng verwandte Aufgaben lösen und basierend auf dazugehörigem menschlichem Verhalten in begrenztem Rahmen lernen. Bei vielen Problemstellungen ist die “Maschine” dabei schon deutlich leistungsfähiger als der Mensch — es fehlt aber weiterhin der universelle und eigenständige Charakter. Innerhalb dieser Limitierungen existiert sehr fähige schwache KI — im Folgenden der Einfachheit halber einfach nur noch als KI, ohne „schwach“ bezeichnet.

Übrigens: Wenn ihr von Anfang an in diese Materie eintauchen möchtet, solltet ihr einen Blick auf eine Jugendaktion des Bundesforschungsministeriums werfen. Dabei geht es um ein analoges Brettspiel, das simpel aufzeigt, wie KI lernen kann. Davon ausgehend könnt ihr in die Grundlagen des Machine Learning eintauchen, ein wichtiger Seitenarm von KI mit Schwerpunkt auf Lernen durch Erfahrung.

Vorschläge von Produkt bis Playlist

Portale wie Amazon oder YouTube – oder irgendeiner anderen Seite, auf der es etwas zu kaufen, anzuschauen oder anzuhören gibt – nutzen ebenfalls KI. Je größer das Portal, desto wahrscheinlicher, dass sich darin ein Feld befindet, in dem euch weitere Waren, Videos und dergleichen vorgeschlagen werden.

Die KI orientiert sich daran, was ihr bisher gekauft und gesucht habt. Ferner erweitert sie ihren Datensatz auch darum, was andere Menschen mit ähnlichen Parametern wie ihr gekauft oder gesucht haben. Daraus wird eine Wahrscheinlichkeit errechnet: dass ihr ein anderes Produkt kauft, ein Video klickt, wenn euch nur das Richtige angezeigt wird.

Je mehr Daten ihr hinterlasst, desto genauer und erfolgreicher werden die Vorschläge der KI. Besonders, wenn ihr in ein bestimmtes Portal mit eurem Nutzer-Account eingeloggt seid und/oder die Seite per App besucht. Dahinter steckt der gleiche Mechanismus, durch den auch Microsofts Sprachassistentin Cortana eure Stimme immer besser beherrscht, bis ihr euch kaum noch Mühe geben müsst, glasklares Hochdeutsch zu sprechen.

Die Welt der Spiele

Was Computerspiele anbelangt, leben wir heute in einer Welt, in der es vorzugsweise darum geht, dass sich echte menschliche Gegner duellieren. Allerdings dürft ihr natürlich nicht vergessen, dass es nach wie vor eine große Anzahl von Spielen gibt, bei denen ein Singleplayer-Modus zumindest integriert wird.

Damit stehen wir bereits vor einem wichtigen Anwendungsgebiet spielerischer KI: Dem Steuern von Non Playable Characters, also beispielsweise Computergegnern. Die befindet sich derzeit auf einem Allzeithöhepunkt der Leistungsfähigkeit. Immer besser reagieren die Computergegner auf das Verhalten des menschlichen Spielers; immer effektiver und schwieriger werden sie deshalb zu besiegen – und immer spaßiger, weil realistischer, wird das Game auch ohne menschliche Gegner.

Allerdings sind normale Videospiele nur ein wichtiger Einsatzbereich im Gaming. Der zweite ist digitales Glücksspiel. Hier hat KI bereits eine lange Geschichte mit wachsender Bedeutung vorzuweisen. Dabei gibt es in diesem Bereich heute zwei wichtige Aufgabenspektren:

Das Spiel selbst trotz der digitalen Natur so fair und betrugssicher zu machen wie es nur möglich ist. Das ist deshalb eine passende KI-Disziplin, weil alle Glücksspiele mit teils komplizierten, aber immer klaren Regeln arbeiten.

1. Suchtprävention. Derzeit arbeiten Forscher und Glücksspielanbieter an KI, die das Verhalten von Spielern analysiert und somit erkennen kann, wenn suchtgefährdetes Spielverhalten an den Tag gelegt wird. Auch das ist eine passende Disziplin, gibt es doch eine Reihe von Handlungsmustern, die auf beginnende Sucht hindeuten, teils jedoch sehr nuanciert und nur für Experten zu erkennen.

Letzteres in Form einer Vorhersage führt dann auch schon zu einer weiteren Stärke der schwachen KI:

Meisterliche Prognosen

• Welche Bedingungen müssen erfüllt sein, damit eine Produktionsmaschine abzüglich der Wartungsphasen das gesamte Jahr über hundertprozentig ausgelastet ist?
• Wie wird sich ein Fonds entwickeln, damit er maximalen Profit bei minimalem Risiko erwirtschaftet?
• Wann ist der optimale Zeitpunkt, um einen Kunden wieder auf sich aufmerksam zu machen, damit er weder durch zu häufigen Kontakt gestört wird, aber auch nicht durch zu geringen Kontakt abwandert?
• Wie wird das Wetter sich im Lauf der nächsten Tage verhalten?

Derartige Beispiele könnten wir noch viele anführen. Es ginge jedoch immer um das gleiche Thema: Voraussagen erstellen. Ein Gebiet, das KI wirklich meisterlich beherrscht. Dies liegt an mehreren Punkten:

1. Entsprechende Leistungsfähigkeit auch hardwareseitig vorausgesetzt, kann KI extrem schnell Daten verarbeiten.
2. KI vermag es, unzählige Datensätze und Variablen einzubeziehen, zu gewichten und bestimmte strukturierte Schlüsse daraus zu ziehen.
3. Sie kann sich sehr schnell auf wechselnde Situationen einstellen — natürlich nur, wenn die dazu nötigen Vorgaben einprogrammiert wurden. Es ist ja weiterhin schwache KI.

Tatsächlich wurde und wird KI deshalb auch genutzt, um Infektionsketten und Verbreitungsmuster vorherzusagen.

Natürlich sind KI-basierte Vorhersagen (sogenannte Predictive analytics) nur so gut wie die KI und ihre Datensätze. Wenn beides jedoch stimmt, kann die sogar „schwache“ künstliche Intelligenz Voraussagen treffen, die fast schon wie Hellseherei wirken — ebenso kann sie jedoch scheitern, wenn die Variablen zu viele sind. Das könnt ihr jedes Mal aufs Neue erleben, wenn der Wetterbericht für heute KI-gestützt Regen voraussagte, sich dann aber doch kein Tropfen aus den Wolken ergießt.

Erkennung von Sprache

Weiter oben haben wir die bekannteste Mitarbeiterin von Microsoft erwähnt: Cortana. Hinter ihr steht eine sehr leistungsfähige KI — ebenso wie hinter jedem anderen Sprachassistenten und vielen anderen KI-gestützten Systemen, die mit dem gesprochenen Wort zu tun haben; etwa Text-to-Speech.

Hinzu kommen KI-gestützte Anwendungen, die als Simultanübersetzer fungieren — wahlweise „nur“ zwischen zwei Sprachen oder auch zwischen mehreren; denkt beispielsweise an eine internationale Konferenz.

Allerdings ist Sprache auch genau deshalb einer der wichtigsten Benchmark-Tests für künstliche Intelligenz. Denn sie muss nicht nur den Wortschatz einer Sprache beherrschen, was an sich schon viele „Datensätze“ beinhaltet. Sie muss noch sehr viel mehr leisten können:

1. Sie muss auch Aussprachen richtig deuten, Genuscheltes oder verschiedene Dialekte ebenso verstehen wie glasklares Hochdeutsch.
2. Sie muss die Modulation des Sprechers richtig erkennen; also beispielsweise, in welchem Rhythmus er spricht.
3. Sie muss in der Lage sein, aus dem Kontext heraus die richtige Wortbedeutung zu erkennen; wichtig vor allem bei der Übersetzung: Meinte der deutsche Sprecher mit „das ist schwer“ das englische heavy oder difficult?

Genau deshalb sagt selbst Cortana manchmal „Leider konnte ich dich nicht verstehen“ — denn Sprache ist eine sehr „harte Nuss“ und KI hat auch in diesem Bereich noch viel Optimierungspotential.

Schwerpunkt Medizin

Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Mensch angesichts seines Lebenswandels, der Ernährung, Bewegungspensum und genetischer Vorbelastung irgendwann einen Herzinfarkt erleidet? Und wenn es so weit ist, welche Therapie mit welchem Medikament könnte am besten und schnellsten helfen?

Es sind solche Fragen, die der Medizin schon seit ihren Anfangstagen Kopfzerbrechen bereiten. Denn die beste, aussichtsreichste Behandlung ist immer jene, die spätestens im Frühstadium einer Krankheit beginnt.

Auch hier ist KI wegen ihrer Fähigkeit, viele unterschiedliche Variablen zu beachten und zu bewerten, ein für die Zukunft absolut unverzichtbares Schlüsselelement, das sieht auch die Bundesregierung so, nicht nur die Medizinerwelt.

Gleichsam haben wir es hier jedoch auch mit einem sehr risikoreichen Gebiet zu tun, konkret aus moralischer Sicht. Denn natürlich kann eine KI einerseits Fehler machen wie sie andererseits durch ihr digitalisiert-rationales und streng logisches Verhalten auch zum Zünglein an der Waage, zumindest Ratgeber in Fragen von Leben und Tod werden kann. Denkt beispielsweise an eine schwere Massenkarambolage: KI würde vielleicht raten, einen Fall mit sehr geringer Überlebenswahrscheinlichkeit nicht zu behandeln, sondern sich den anderen zu widmen.

Übrigens: Daran wird ebenfalls deutlich, dass nicht KI selbst zur Gefahr werden kann, sondern eher der Mensch, der sich zu stark auf sie verlässt. Gerade in so diffizilen Feldern wie der Humanmedizin werden wir in den kommenden Jahren wohl noch kontroverse Debatten erleben.

Datenverarbeitung

Eigentlich sind all die genannten Beispiele schon Nachweis genug dafür, wie gut künstliche Intelligenz Datenverarbeitung beherrscht. Aber um euch einen eindrücklichen Beweis zu liefern:

Gerade arbeitet das Fraunhofer Institut zusammen mit anderen Partnern an einem System namens KI-Flex. Dahinter steckt eine kombinierte Hardware-Softwarelösung, mit deren Hilfe sich unzählige Signale von Sensoren im eigenen und anderen Autos verarbeiten lassen. Ein gigantischer Datenberg. Aber mit einem wichtigen Ziel: Autonomes Fahren der Stufen 4 und 5, also mit dem Fahrer nur noch als Passagier.

Künstliche Intelligenz: Die aktuellen Limitierungen

Das vorherige Kapitel dürfte den Beweis erbracht haben, wie leistungsfähig auch „schwache“ KI längst schon ist. Weil hier mit Höchstleistungen geforscht wird, sind für die kommenden Jahre weitere eklatante zu erwarten. Doch bis die Wissenschaft eine nicht nur rudimentäre, sondern im klassischen Film-Sinn echte starke KI entwickelt, werden wir es immer mit Limitierungen zu tun haben.

Diese beginnen ganz grundlegend: Schwache KI können nur Lösungen anbieten, die ihre menschlichen Programmierer vorgegeben haben. Zugegeben, bei manchen sind das sehr viele verschiedene Lösungen. Dennoch kann derzeit keine KI eine Option anbieten, die nicht in ihren Algorithmen vorgesehen ist.

Damit derart “out of the box” gedacht werden kann, wäre eine echte Lernfähigkeit vonnöten. Solange es jedoch keine starke KI gibt, ist dies nur Theorie.

Somit bleibt gleichsam jede aktuelle KI ausschließlich auf den kleinen Bereich ihres Anwendungsfeldes beschränkt. Die KI eurer Navigations-App kann euch anhand der aktuellen Verkehrslage den schnellsten Weg aufzeigen, kann aufgrund der Route Tankstellen, Restaurants und Sehenswürdigkeiten anzeigen – aber sie könnte euch beispielsweise keine zur genauen Routenführung passende Playlist fürs Autoradio erstellen, weil dazu völlig anders gelagerte Parameter und Daten notwendig wären.

Eine Sache der Datenmengen

Parameter und Daten sind ebenfalls der Punkt: KI kann nur so gut sein wie:

• die dahinterstehende Hardware zur Verarbeitung der Datensätze,
• die Größe, sowie Schreib- und Lesegeschwindigkeit der Speichermedien,

• die Bandbreite der Übertragung – aus diesem Grund wird 5G ja auch als zentrale Schlüsseltechnologie für vollautonomes Fahren angesehen; ohne ließen sich die immensen Datenmengen bei der Kommunikation der Fahrzeuge untereinander nicht in Echtzeit übertragen.

Das ist auch der Grund, warum starke KI noch einige Jahrzehnte auf sich warten lassen wird: Die dazu nötigen Quantencomputer stehen noch im Frühstadium der Kommerzialisierung. Erst 2019 wurde mit dem IBM Q Systems One der erste kommerzielle Quantencomputer vorgestellt – einer davon wird bald zum Fraunhofer Institut gehen.

Künstliche vs. Menschliche Intelligenz: Stand der Dinge

Wann immer es um künstliche Intelligenz geht, schwingt auch die Frage mit, wann und wie sie die Fähigkeit der Menschen überholt. Allerdings kommt es dabei darauf an, welche Intelligenz gemeint ist – derer gibt es nämlich vier Stück.

Derzeit sieht der Stand der Dinge folgendermaßen aus:

• Emotionale Intelligenz. Hier versagt KI noch weitestgehend. Wenn es darum geht menschliche Gefühle zu deuten und empathisch darauf zu reagieren, schneidet keine aktuelle KI gut ab. (Ganz zu schweigen von der Frage, ob eine künstliche Intelligenz prinzipiell in der Lage wäre, selbst Gefühle zu empfinden.)
• Kognitive Intelligenz. Derzeit das Herzstück von künstlicher Intelligenz. Hier geht es um das Verarbeiten von Daten, das Erkennen von Mustern und Erstellung eines darauf basierenden Lösungsweges. Hier hat KI den Menschen bereits in zahlreichen Gebieten hinter sich gelassen.
• Sensomotorische Intelligenz. Hier kommt es vor allem darauf an, welche Sensorik gemeint ist und ob diese einzeln arbeiten oder im Verbund. In Sachen Geruchs- und Geschmackssinn ist der Mensch haushoch überlegen, beim Thema Nachtsicht oder frequenzunabhängigem Hören jedoch nicht. Wo wir Menschen oft noch besser abschneiden, ist wenn es darum geht, sensorische Signale in “wichtig” oder “unwichtig” einzuteilen.
• Soziale Intelligenz. Soziale Interaktion is ebenfalls kein Schwerpunkt heutiger KI. Obwohl zum Beispiel die Algorithmen von Social Media Plattform einen erheblichen Einfluss auf die Gesellschaft haben, ist aktuelle KI nicht dafür gemacht selbst in einer Gruppe zu interagieren, Stimmungen aufzunehmen, oder sich einer Rolle in einem sozialen Gefüge bewusst zu werden.

Im Klartext: Wir sind also noch weit davon entfernt, dass KI dem Menschen tatsächlich vollumfänglich ebenbürtig oder gar überlegen sein könnte.

Fazit

Es gibt nicht „die“ Künstliche Intelligenz. Der Begriff wird einfach häufig so falsch-universell benutzt als würde man das Betriebssystem einfach nur „Windows“ nennen, ohne auf die Version einzugehen. Und auch wenn es oft anders klingen mag, künstliche Intelligenz ist nicht allwissend oder allmächtig. Sie ist — auch diesen Satz kennt ihr sicher — nach wie vor nur so gut wie die menschlichen Programmierer dahinter. Das gilt selbst bei tatsächlich selbstlernender KI, denn auch die lernt bislang nur in dem Rahmen, den der Mensch ihr vorgibt.