Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet ein Fachgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die Aufgaben ausführen, für deren Bewältigung man beim Menschen kognitive Fähigkeiten ansetzt. Dazu zählen insbesondere Wahrnehmen, sprachliches Verarbeiten, Problemlösen, Planen, Entscheiden und Lernen. Ziel ist es, Verfahren zu entwickeln, mit denen solche Aufgaben algorithmisch beschrieben und technisch realisiert werden können.

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist jedoch nicht eindeutig. Einerseits bezeichnet er das wissenschaftliche Fachgebiet innerhalb der Informatik. Andererseits wird er in einem engeren, anwendungsbezogenen Sinn auch für konkrete technische Systeme oder Verfahren verwendet, deren Verhalten als „intelligent“ erscheint. Wenn etwa davon gesprochen wird, dass eine Anwendung „KI nutzt“, ist in der Regel nicht das gesamte Fachgebiet gemeint, sondern ein bestimmtes Verfahren oder ein konkretes Modell, beispielsweise zur Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Entscheidungsunterstützung.

Für eine präzise Darstellung ist diese Unterscheidung wesentlich. Im ersten Sinn ist Künstliche Intelligenz eine wissenschaftliche Disziplin; im zweiten Sinn bezeichnet der Ausdruck technische Artefakte, die mit Methoden dieses Fachgebiets entwickelt wurden. Die beiden Bedeutungen hängen zwar eng zusammen, sind aber nicht identisch.

Verschiedene Auffassungen davon, was „Intelligenz“ bedeutet

Hinzu kommt eine weitere begriffliche Schwierigkeit: Der Ausdruck Intelligenz darf in diesem Zusammenhang nicht vorschnell mit menschenähnlichem Bewusstsein, Verstehen oder allgemeiner Vernunft gleichgesetzt werden. In der Informatik wird häufig bereits dann von intelligenter Leistung gesprochen, wenn ein System in einem klar abgegrenzten Aufgabenbereich Ergebnisse erzielt, die ansonsten menschliche kognitive Leistungen erfordern würden oder mit ihnen verglichen werden können.

In der Fachliteratur werden verschiedene Auffassungen unterschieden, was unter Künstlicher Intelligenz genauer verstanden werden kann. Eine bekannte Einordnung betrachtet zwei Unterscheidungen:

• Soll ein System eher menschlich oder eher rational sein?
• Soll es vor allem denken oder vor allem handeln?

Daraus ergeben sich vier grundlegende Perspektiven:

• menschlich denken: Ein System soll Denkprozesse nachbilden, wie sie beim Menschen angenommen werden.
• menschlich handeln: Ein System soll sich nach außen so verhalten, wie ein Mensch es in einer vergleichbaren Situation tun würde.
• rational denken: Ein System soll nach den Regeln korrekten Schließens zu folgerichtigen Ergebnissen gelangen.
• rational handeln: Ein System soll in einer gegebenen Situation diejenige Handlung wählen, die im Hinblick auf ein Ziel als vernünftig oder zweckmäßig gilt.

Diese Unterscheidung zeigt, dass Künstliche Intelligenz nicht nur eine einzige, einheitliche Idee bezeichnet. Je nach theoretischem Ausgangspunkt steht eher die Nachbildung menschlichen Verhaltens, die Modellierung vernünftigen Schließens oder die zielgerichtete Wahl guter Handlungen im Mittelpunkt.

KI bedeutet nicht notwendig menschenähnliches Denken

Ein Schachprogramm etwa kann hochkomplexe Spielsituationen bewerten und sehr starke Züge berechnen, ohne über ein Verständnis im menschlichen Sinn zu verfügen. Entsprechend bedeutet Künstliche Intelligenz nicht notwendig die Nachbildung menschlichen Denkens in seiner Gesamtheit, sondern häufig die erfolgreiche algorithmische Bearbeitung spezifischer Problemklassen.

Gerade deshalb ist es sinnvoll, zwischen unterschiedlichen Anspruchsniveaus von KI-Systemen zu unterscheiden.

Schwache und starke KI

Häufig wird zwischen schwacher KI und starker KI unterschieden.

Schwache KI bezeichnet Systeme, die für klar abgegrenzte Aufgaben entwickelt wurden. Sie können innerhalb ihres Anwendungsbereichs sehr leistungsfähig sein, verfügen jedoch nicht über ein allgemeines, menschenähnliches Verständnis. Beispiele sind Systeme zur Bilderkennung, automatische Übersetzung, Spracherkennung, Empfehlungssysteme oder Schachprogramme. Die heute praktisch eingesetzten KI-Systeme gehören weit überwiegend in diese Kategorie.

Starke KI bezeichnet demgegenüber die Vorstellung eines Systems, das nicht nur einzelne Aufgaben bewältigt, sondern über eine allgemeine, menschenähnliche Intelligenz verfügt. Ein solches System müsste in der Lage sein, unterschiedliche Probleme flexibel zu verstehen, Wissen auf neue Bereiche zu übertragen und sich nicht nur spezialisiert, sondern allgemein intelligent zu verhalten. Ob eine solche starke KI überhaupt technisch realisierbar ist, ist gegenwärtig offen.

Die Begriffe „schwach“ und „stark“ dürfen dabei nicht missverstanden werden. „Schwach“ bedeutet nicht leistungsarm, sondern auf einen begrenzten Aufgabenbereich spezialisiert. Ein schwaches KI-System kann in seinem Spezialgebiet dem Menschen deutlich überlegen sein.

AGI und ASI

Im Zusammenhang mit starker KI werden häufig auch die Begriffe AGI und ASI verwendet.

Artificial General Intelligence (AGI) bezeichnet eine allgemeine künstliche Intelligenz, also ein System, das intellektuelle Aufgaben nicht nur in einem einzelnen Spezialbereich, sondern in einer Breite bewältigen kann, die mit menschlicher Allgemeinintelligenz vergleichbar wäre. Ein AGI-System müsste also lernen, verstehen, Probleme lösen und Wissen übertragen können, auch wenn die jeweilige Aufgabe nicht speziell für dieses System vorbereitet wurde.

Artificial Superintelligence (ASI) bezeichnet die hypothetische Vorstellung einer künstlichen Intelligenz, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen nicht nur erreicht, sondern in wesentlichen Bereichen deutlich übertrifft. Eine ASI wäre also nicht bloß allgemein intelligent, sondern dem Menschen in intellektuellen Leistungen überlegen.

Die Begriffe starke KI und AGI werden im allgemeinen Sprachgebrauch oft ähnlich verwendet, sind jedoch nicht vollständig identisch. AGI betont stärker die Idee allgemeiner, auf viele Bereiche übertragbarer Problemlösefähigkeit. ASI geht darüber hinaus und bezeichnet eine Form künstlicher Intelligenz, die den Menschen kognitiv übertreffen würde. Sowohl AGI als auch ASI sind bislang hypothetische Konzepte und keine etablierten technischen Realitäten.

Einordnung der heutigen Systeme

Die heute verbreiteten KI-Systeme, insbesondere solche aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, zählen im Allgemeinen zur schwachen KI. Sie sind häufig in einzelnen Aufgabenfeldern außerordentlich leistungsfähig, verfügen aber nicht über eine allgemeine, bereichsübergreifende Intelligenz im Sinn einer AGI. Auch moderne Sprachmodelle, Bilderkennungssysteme oder spezialisierte Planungs- und Optimierungsverfahren sind daher nicht ohne Weiteres als starke KI zu verstehen.

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Innerhalb der Künstlichen Intelligenz bildet das Maschinelle Lernen ein besonders bedeutendes Teilgebiet. Hierbei werden Modelle nicht allein durch explizit vorgegebene Regeln konstruiert, sondern auf der Grundlage von Daten so angepasst, dass sie für neue Eingaben Vorhersagen, Klassifikationen oder andere Entscheidungen liefern können. An die Stelle einer vollständig von Menschen formulierten Problemlösungsstrategie tritt damit zumindest teilweise ein datenbasierter Lernprozess.

Das Deep Learning stellt wiederum ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens dar und umfasst insbesondere Verfahren, die auf mehrschichtigen künstlichen neuronalen Netzen beruhen. Neuronale Netze bilden den zurzeit prominentesten Modell-Typ im maschinellen Lernen. Alles, was mit neuronalen Netzen mit mindestens einem sogenannten Hidden Layer erfolgt, wird demnach dem Deep Learning zugeordnet.

Damit ergibt sich folgende begriffliche Einordnung: Deep Learning ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, und Maschinelles Lernen ist seinerseits ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Diese hierarchische Beziehung ist für das Verständnis des Gesamtfeldes zentral, da in öffentlichen Diskussionen häufig verkürzt von „KI“ gesprochen wird, obwohl genauer zwischen dem Fachgebiet, einzelnen methodischen Ansätzen und konkreten Anwendungen unterschieden werden müsste.

Zusammenfassung

Der Ausdruck Künstliche Intelligenz kann also in mehrfacher Hinsicht verstanden werden:

• als Fachgebiet der Informatik,
• als Bezeichnung für konkrete technische Systeme oder Verfahren,
• als Orientierung an menschlichem oder rationalem Denken bzw. Handeln,
• als schwache KI für spezialisierte Aufgaben,
• oder als hypothetische starke KI, AGI oder sogar ASI.

Für das Verständnis moderner Informatik ist es daher wichtig, diese verschiedenen Bedeutungen auseinanderzuhalten.