Glossar zur künstlichen IntelligenzBegriffsklärungen und Definitionen

Algorithmus

Ein Algorithmus ist eine Rechenvorschrift für einen Computer. Erst im Zusammenhang mit Trainingsdaten und maschinellem Lernen wird daraus Künstliche Intelligenz.

Arbeit/Arbeit 4.0

Der Begriff ist eine Erweiterung oder auch Fortführung des Begriffes der Industrie 4.0, der vor allem die Automatisierung in der Industrie bezeichnete. Arbeit 4.0 nimmt die Gesamtheit der Arbeit in den Fokus und die Veränderungen, die die Digitalisierung mit sich bringt. Beide Begriffe verwenden eine Analogie zur industriellen Revolution: Die Erste Industrielle Revolution nutzte Wasser und Dampfkraft, während die Zweite dank Elektrizität die Massenproduktion ermöglichte und die Dritte erste Schritte der Automatisierung ging, welche die Vierte nun mittels Digitalisierung ausbaut und unter anderem das Internet der Dinge hervorbringt.

Artifical intelligence

Der Begriff der Künstlichen Intelligenz ist nicht so neu, wie viele denken. Er geht zurück auf den US-amerikanischen Informatik-Professor John McCarthy, der den Begriff „Artifical Intelligence” bereits 1955 erstmalig erwähnte in einem Antrag für Forschungsgelder. Später soll er gesagt haben, er habe lediglich einen Namen gesucht, der spannend klingt, um größere Chancen auf die Förderung zu haben. Im Juli 1956 fand schließlich die berühmte Dartmouth-Konferenz statt, die als Startpunkt der Forschungen rund um KI gilt, das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.

 

Deep learning

Maschinelles Lernen mittels tiefer neuronaler Netze, lose angelehnt an das menschliche Gehirn (wobei man noch nicht allzu viel über das Lernen im Gehirn weiß). Die Neuronen sind dabei in sehr vielen Schichten verteilt. Diese Verfahren gelten als sehr gute Mustererkenner und revolutionieren derzeit unter anderem automatische Übersetzungen und die Bilderkennung. Knackpunkt ist allerdings, dass die Entscheidungen solcher Systeme kaum nachvollzogen und damit schlecht überprüft werden können.

Digitalisierung/ Internet der Dinge

Dank der Digitalisierung wird die Automatisierung nun vernetzt: Geräte müssen nicht mehr einzeln und von Hand gesteuert werden, sie sind stattdessen über das Internet verbunden. Sie können in Abhängigkeit voneinander Prozesse ausführen, sie können mittels Algorithmen gesteuert werden oder auch aus den Resultaten ihrer Aktionen selbständig lernen und Prozesse effizienter gestalten.

 

Disruption

Die Umwälzung eines Geschäftsmodells oder einer ganzen Branche durch eine Innovation, die bisherige Gegebenheiten gänzlich in Frage stellt. Beliebte Beispiele sind ein Taxidienst ohne Taxis (Uber) oder auch die Erfindung von Digitalkamera oder MP3-Player.

 

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Künstliche Intelligenz (KI)

Die deutsche Übersetzung von Artificial Intelligence wird immer wieder kritisiert, da sie die Idee transportiert, dass menschliche Intelligenz durch Künstliche Intelligenz ersetzbar ist. Doch das ist umstritten. Es gibt im wesentlichen zwei Strömungen in der Debatte: die starke und die schwache KI. Während die Vertreter der starken KI davon ausgehen, dass menschliche Intelligenz in der Tat vollständig von Maschinen übernommen werden kann bis hin zum –> Transhumanismus, versucht die schwache KI, einzelne Aspekte menschlicher Intelligenz nachzuempfinden und damit Herausforderungen zu lösen wie die Bilderkennung oder automatische Übersetzungen. Künstliche Intelligenz baut auf –> maschinellem Lernen auf und erlebt derzeit dank wachsender Rechnerleistung einen enormen Aufschwung.

Maschinenethik

Sie beschäftigt sich mit der Ethik von autonomen Systemen, vom Roboter bis zum selbstfahrenden Auto. Auch wenn diese Maschinen keinen eigenen Willen haben, so können sie doch moralisch handeln. Die Maschinenethik diskutiert die Prämissen, unter denen entsprechende maschinelle Entscheidungen stehen sollen. Pionier ist Isaac Asimov mit seinen Robotergesetzen (1942), die unter anderem lauten: „Ein Roboter darf kein menschliches Wesen verletzen oder durch Untätigkeit zulassen, dass einem menschlichen Wesen Schaden zugefügt wird.“

 

Roboter

Auch wenn das Klischee eines Roboters eine Maschine mit mehr oder weniger menschlicher Gestalt ist, sind so genannte androide Roboter nur eine Spielart – und das eine der komplizierteren Art. Forscher und Entwickler kämpfen damit, ihnen die einfachsten menschlichen Fähigkeiten beizubringen wie das Gehen oder das Öffnen von Türen. Heute schon in Fabriken eingesetzte Roboter sind von daher oft Roboterarme an festen Maschinen sowie rollende Maschinen, die nur wenige, vorprogrammierte Bewegungen ausführen können. Werden Roboter uns eines Tages die Jobs wegnehmen? Immer wieder werden in dieser Debatte Zahlen oder Berufe genannt – doch sie beruhen zu weiten Teilen auf Spekulationen. Eine verbreitete Forderung der –> Technikethik in diesem Zusammenhang ist es, dass die Gewinne der Automatisierung gerecht verteilt werden sollen.

 

 

 

 

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Robotik

Die Robotik versucht, Maschinen mittels Informationstechnik, Sensoren und häufig maschinellen Lernens all jene Fähigkeiten beizubringen, die sie für die Interaktion mit der physischen Welt benötigen. Häufig geht es dabei um den Arbeitskontext: neu sind hier so genannte kollaborative Roboter, die mit Menschen zusammen arbeiten können. Dafür haben sie Sensoren, mittels derer sie Menschen „spüren“ und ihre Bewegungen stoppen, um diese nicht zu gefährden.

Selbstlernende Systeme/maschinelles Lernen

Grundlage Künstlicher Intelligenz sind selbst lernende Systeme. Diese Systeme lernen aus Trainingsdaten und dazu gehörigem Feedback. Das kann von Menschen kommen, die beispielsweise 1.000 Katzenbilder mit dem Label „Katze“ versehen: die Maschine lernt so selbst, Katzen auf Bildern zu klassifizieren. Eine andere Methode ist das so genannte unüberwachte Lernen: hierbei finden Systeme beispielsweise selbständig Muster in großen Datenmengen und erlernen daraus Zusammenhänge (so entstehen beispielsweise die Empfehlungen auf Amazon: „Kunden, die A kauften, kaufen oft auch B).

 

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Singularität

Die Idee, dass Maschinen dank maschinellen Lernens immer schlauer werden und eines Tages sogar die Menschen überflügeln könnten, kommt aus der Science-Fiction-Welt. Doch auch einige renommierte Forscher warnen vor einer unüberlegten Weiterentwicklung selbstlernender Systeme, da es keine logische Grenze gebe. Andere wenden ein, dass die aktuelle –> Robotik doch zeige, wie schwer es sei, den Maschinen allein die grundlegenden Fähigkeiten beizubringen. Sie verweisen diese Vision zumindest in eine sehr ferne Zukunft.

 

Technikethik

Mit zunehmend intelligenter werdenden Maschinen kommt eine neue Disziplin in die Forschung: die Technikethik. Sie beschäftigt sich mit Fragen der Mensch-Maschine-Interaktion und ihren Folgen für ein gutes Leben. Verbreitete Forderungen der Maschinenethik sind beispielsweise: Roboter sollten immer als solche erkennbar sein (und nicht versuchen, Menschen nachzuahmen), Menschen sollten stets wissen, was der Roboter kann, mit dem sie gerade zusammenarbeiten; und die Betroffenen sollten Entscheidungen von Maschinen stets nachvollziehen können – eine der größten Herausforderungen der Forschung rund um Künstliche Intelligenz, gerade im Zeitalter von –> Deep Learning.

 

Transhumanismus

Die Denkrichtung des Transhumanismus geht davon aus, dass der nächste Entwicklungsschritt der Menschheit die Überwindung unserer natürlichen Grenzen ist, indem wir mit der Technologie verschmelzen beziehungsweise diese unseren Alltag allgegenwärtig und ambient anreichert und auf eine höhere Stufe hebt. Im Gegensatz zum Begriff der –> Singularität transportiert der Transhumanismus häufig eine positivere Grundhaltung der Technologie gegenüber. Manche Vertreter dieser Denkrichtung gehen davon aus, dass so sogar der Tod überwunden werden kann.

 

Turing-Test

Geht auf eine zunächst theoretische Idee von Alan Turing von 1950 zurück und die Frage, wie sich feststellen lässt, ob eine Maschine ein gleichwertiges Denkvermögen besitzt wie ein Mensch. Für den Test chattet ein Mensch via Computer mit einem ihm unbekannten Gegenüber, das Mensch oder Maschine sein kann. Glaubt dieser Mensch, einen anderen Menschen vor sich zu haben, obwohl es sich um eine Maschine handelt, dann hat die Maschine den Turing-Test bestanden. Eindeutig ist das nicht: Meist wird hinterher darum gestritten, ob ein Test nun bestanden ist oder nicht. Jüngstes Beispiel für einen möglicherweise bestandenen Turing-Test ist die Google-Software „Duplex“, die im Mai 2018 unter anderem Friseurtermine vereinbarte, ohne dass die beteiligten Menschen auch nur ahnten, mit einer Maschine zu sprechen.

 

Virtuelle Realität/erweiterte Realität

Mittels moderner Computergraphik wird entweder durch ein VR-Headset der Eindruck erzeugt, selbst in einem virtuellen Raum zu sein oder es wird dank Augmented-Reality-Geräten wie Headsets oder auch Screens die Realität angereichert um virtuelle Objekte. In diesen Technologien ruhen große Hoffnungen für die Zukunft der Arbeit, da räumlich verteilte Teams auf diese Weise am gleichen virtuellen Objekt arbeiten oder sich über dieses verständigen können.