Wie intelligent ist Künstliche Intelligenz?

Es ist schwierig, eine gültige Definition für Künstliche Intelligenz aufzustellen. Das liegt nicht etwa an dem Wissensgebiet an sich, sondern an der Problematik einer gültigen Definition für Intelligenz, ob künstlich oder natürlich. Fest steht nur das: KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das die Automatisierung des Lernens und des intelligenten Verhaltens zum Gegenstand hat.

Zielsetzung der Künstlichen Intelligenz

Bei KI geht es vor allem darum, menschliche Entscheidungsprozesse auf digitaler Ebene abzubilden. Der übliche Weg dahin ist die Herstellung und Programmierung eines Computers, der zur eigenständigen Problemlösung in der Lage ist. Das grosse Manko heutiger KI-System ist allerdings, dass vielfach scheinbar intelligentes Verhalten nur simuliert wird, um den Eindruck autonomen Verhaltens zu erwecken. Das lässt sich schon mit einfachen Algorithmen bewerkstelligen, wie sie beispielsweise in Computerspielen zum Einsatz kommen.

Schwache und starke KI

Vereinfacht ausgedrückt stellt die Unterscheidung zwischen starker und schwacher KI den Grad der Menschlichkeit des Systems dar:

Schwache KI versucht, menschliche Denkprozesse nachzubilden, um auf diesem Weg zu eigenständigen Problemlösungsstrategien zu gelangen. Die Problemlösung erfolgt hierbei auf Basis von Mathematik und Informatik, die speziell für die jeweilige Anforderung entwickelt und optimiert werden. Das daraus resultierende System ist in der Lage, sich selbst zu optimieren.

Es geht vor allem darum, Teilbereiche des menschlichen Denkens zu unterstützen. Ein wichtiges Element schwacher KI ist maschinelles Lernen, das solche Prozesse ermöglicht. KI soll Wissensgewinnung eigenständig betreiben, um von nachträglichem Informationstransfer unabhängig zu sein.

Ein weiteres Element schwacher KI ist ihre Fähigkeit, Wahrscheinlichkeiten und Unsicherheiten zu evaluieren und aus den Erkenntnissen heraus kompetente Entscheidungen zu fällen. Gerade diese Eigenschaft erfordert das, was als menschliche Intelligenz bezeichnet wird. Schwache KI ist also ein Simulationsverfahren, bei dem menschliche Intelligenz mit den Mitteln der Informatik und der Mathematik nachgebildet wird. Die Zielsetzung ist nicht, menschliches Bewusstsein zu schaffen. Besonders im Bereich der schwachen KI hatte die Forschung in der letzten Zeit markante Fortschritte zu verzeichnen.

Starke KI, die nicht-menschliche Variante, geht von völlig anderen Theorien und Paradigmen aus. Starke KI-Systeme werden mit einer vom Menschen unterschiedlichen kognitiven Struktur ausgestattet sein, die sich nicht entlang des evolutionären Pfads menschlicher Geistesprozesse entwickelt. Dementsprechend kann starke KI keine Gefühle wie Freude, Angst, Liebe oder Hass entwickeln, sondern sie lediglich simulieren. Eine starke künstliche Intelligenz handelt nicht nur reaktiv sondern auch aus eigenem Antrieb, intelligent und flexibel.

Starke KI existiert bislang im Wesentlichen nur als Denkmodell. Vor allem die philosophischen Implikationen verhindern beim heutigen Stand der Wissenschaft ein konkretes Vorankommen bei Forschung und Entwicklung.

Künstliche Intelligenz – ein integriertes Forschungspaket

KI ist keine in sich geschlossene Forschungsdisziplin. Es handelt sich um eine Kooperative, bei der unterschiedliche Wissensgebiete und Technologien gemeinsam eine neue wissenschaftliche Entität schaffen. Disziplinen, die neben der Informatik an der Entwicklung von KI mitwirken, sind unter anderem Mathematik, Linguistik, Logik, Neurowissenschaften und Neurologie, Kommunikation, Psychologie und Philosophie.

KI als kooperierendes und interagierendes Forschungsgebiet entwickelt aber auch selbst Impulse, die auf die teilnehmenden Disziplinen zurückwirken. Aus den Forschungsaktivitäten zur künstlichen Intelligenz sind beispielsweise die neuen Disziplinen biologieorientiere Informatik, Computational Neuroscience und Neuroinformatik entstanden.

Was kann KI bereits heute?

Obwohl Künstliche Intelligenz heute noch in den Kinderschuhen steckt, gibt es bereits eine grosse Zahl konkreter Anwendungen. Hier einige Beispiele:

• Maschinelle Übersetzung
• Texterkennung und Textgenerierung
• Data-Mining
• Suchmaschinen
• Exploration (Ölquellen, etc.)
• Expertensysteme
• Börsenkurse (Analyse und Prognose)
• Astronautik (Navigation, Fernsteuerung, etc.)
• Informationsrückgewinnung
• Überwachung
• Optische Zeichenerkennung (gedruckte Texte und Handschrift)
• Spracherkennung
• Gesichtserkennung
• Bilderkennung
• Medizinische Diagnose
• Computerspiele
• Autonomes Fahren
• Robotik
• Autonome Waffensysteme
• Persönliche Assistenten (PDA)
• Gruppensimulationen
• Kreative Prozesse (Malerei und Komposition mit KI)

KI messbar machen: Der Turing-Test

Um festzustellen, ob ein KI-System bereits den Grad normaler menschlicher Intelligenz erreicht hat, entwickelte der britische Informatiker, Mathematiker und Kryptoanalytiker Alan Turing bereits im Jahr 1950 das nach ihm benannte Testverfahren. Ursprünglich nur als theoretisches Denkmodell angelegt, entwickelte er sich nach dem Aufkommen der Künstlichen Intelligenz nach dem Suizid Turings zu einer anerkannten Testmethode und befeuert seither die Diskussion um das Wesen von KI.

Dabei führt die Testperson per Tastatur und Bildschirm eine Unterhaltung mit zwei Personen, zu denen kein sichtbarer oder hörbarer Kontakt besteht. Einer der Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere ein KI-System. Das KI-System besteht den Test, wenn die Testperson nach längerer Unterhaltung nicht zweifelsfrei angeben kann, welcher der Gesprächspartner der Mensch ist, oder wenn er den falschen Gesprächspartner nennt. Nach den Richtlinien des Turing-Tests verfügt das KI-System dann über eine dem Menschen ebenbürtige Intelligenz. Bisher gibt es noch kein KI-System, das den Turing-Test bestanden hat. Allerdings ist der Test sehr umstritten. Die Kritiker führen an, der Test überprüfe lediglich die Funktion, nicht aber die Existenz von Bewusstsein oder Intention.

Ein weiteres Bewertungs- und Messkriterium für KI ist die technologische Singularität. Sie beschreibt den Zeitpunkt, an dem das erste KI-System die durchschnittliche menschliche Intelligenz übertreffen wird. Dieser Zeitpunkt wird als Moment beschrieben, ab dem KI sich aus sich selbst heraus weiterentwickeln kann.

Für schwache KI-Systeme gibt es einen 2017 veröffentlichten Intelligenztest der chinesischen Wissenschaftler Ying Liu, Yong Shi und Feng Liu. Dieser Test ergab bei allen getesteten Systemen einen maximalen Wert von rund 47, was der Intelligenz eines etwa sechsjährigen Kindes entspricht. Die durchschnittliche Intelligenz bei Erwachsenen erreicht je nach angewendetem Testverfahren einen Wert zwischen 100 und 115. Dennoch ist der Zuwachs an Intelligenz bei KI-Systemen bemerkenswert. Im Jahr 2014 betrug der Maximalwert noch 27.

Wie intelligent ist KI wirklich?

Aus dem eingangs erwähnten Unvermögen, eine allgemein gültige Definition für Intelligenz zu entwickeln, leitet sich die Erkenntnis ab, dass es „die“ Intelligenz nicht gibt. Es gibt allerdings eine Reihe spezialisierter Intelligenzformen, bei denen der Vergleich Mensch-KI durchaus möglich und zulässig ist:

Sensomotorische Intelligenz

Bei dieser Intelligenzform macht die KI dem Menschen bisher am meisten Konkurrenz, beispielsweise beim autonomen Fahren oder der industriellen Sensorik. Dennoch besteht hier noch ein immenser Vorsprung des Menschen vor der KI. Lediglich in einigen Bereichen hat die KI die Führungsrolle übernommen, beispielsweise bei optischen Sensoren, die Licht ausserhalb des Spektralbereichs des menschlichen Auges erkennen und auswerten können. Auch akustische Sensoren haben mittlerweile eine Empfindlichkeit und Bandbreite entwickelt, die über die Fähigkeiten des menschlichen Ohrs hinausgeht. Besonders aber beim Geschmackssinn und beim Geruchssinn haben Sensoren gegenüber dem Menschen bereits deutliche Vorsprünge erreicht.

Kognitive Intelligenz

Hier ist bereits ein deutlicher Vorsprung der KI zu verzeichnen. Das zeigt sich insbesondere bei intellektuell herausfordernden Spielen wie Schach oder Go. Deutliche Defizite zeigt die KI allerdings bei Aufgaben der Wissensaneignung, der Kombination von Wissen und den sich daraus ergebenden Schlussfolgerungen.

Soziale Intelligenz

So gut wie keine Fortschritte kann die KI bei Kompetenzen aufweisen, die für die Interaktion innerhalb menschlicher Gruppen erforderlich sind. Bei sozialen Fertigkeiten wie Teamgeist oder Motivation haben KI-Systeme bislang nichts zu bieten.

Emotionale Intelligenz

Auch auf dem Gebiet der Emotionalität haben KI-Systeme bisher keine Kompetenz entwickelt. Freude, Angst oder Empathie sind derzeit für die KI unlösbare Herausforderungen. Allerdings gibt es erste Ansätze, mittels KI menschliche Emotionen zu erkennen und auszuwerten.

KI und die soziale Auswirkungen: einige Denkansätze

Es gibt aus verschiedenen Richtungen die unterschiedlichsten Wertungen und Prognosen darüber, wie sich die Künstliche Intelligenz in Zukunft auf die Gesellschaft, das Sozialgefüge und die Arbeitswelt auswirken wird. Allen Meinungen ist eines gemein: Die Auswirkungen – unabhängig davon, in welche Richtung sie sich entwickeln – werden immens und radikal sein. Insbesondere die Rolle der KI bei der Industrie 4.0 wird massive Umwälzungen auslösen.

Der Ausgangspunkt für alle Effekte ist die Fähigkeit fortgeschrittener KI, menschliche Denkprozesse zu ersetzen. In einem Interview betonte die Informatikerin Constanze Kurz vor allem die Schnelligkeit der Prozessfortschritte. Während sich früher fundamentale technologische Entwicklungen über Generationen hinzogen, vollziehen sich solche Abläufe heute meist in wenigen Jahren. Das versetzt Menschen in die Situation, mit ihren Ausbildungsmassnahmen gegenüber dem technischen Fortschritt in Rückstand zu geraten.

Der deutsche Chaos Computer Club warnt davor, dass in der Zukunft zahlreiche Berufsbilder an die KI verloren gehen werden, beispielsweise die Arbeit des Lastwagenfahrers an autonome Fahr- und Drohnensysteme.

Anhand des Arbeitsmarkts in den USA untersuchten Wissenschaftler der Universität Oxford im Jahr 2013 existierende Arbeitsstellen auf ihre Möglichkeiten der Automatisierung. Die Ergebnisse teilten sie in Risikostufen ein. Die Untersuchung ergab, das 47 Prozent aller amerikanischen Arbeitsplätze der höchsten Risikostufe angehören, also wahrscheinlich der Automatisierung durch KI zum Opfer fallen werden.

Tesla-Chef und Erfinder Elon Musk sagt voraus, dass es in der Zukunft immer weniger Erwerbsarbeit geben wird, wodurch viele Arbeitnehmer ihre Beschäftigung verlieren werden. Diese Meinung teilen der Microsoft-Gründer Bill Gates, der chinesische Alibaba-Gründer Jack Ma und der verstorbene Physiker Stephen Hawkings. Facebook-Gründer Mark Zuckerberg äusserte in einer Rede vor Harvard-Absolventen, dass er angesichts des massenhaften Verlusts von Arbeitsplätzen die Einführung des bedingungslosen Grundeinkommens für unvermeidlich halte. Auch Elon Musk propagiert wie viele andere Experten die rasche Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens, wie es das Schweizer Modell vorsieht. Nur so könne man den durch KI verursachten fundamentalen Veränderungen in den Lebensentwürfen der Menschen gerecht werden.

Der amerikanische Wirtschaftswissenschaftler Erik Brynjolfsson sieht auch aus gesellschaftlichen und politischen Gründen die Notwendigkeit für gesellschaftliche Massnahmen wie das bedingungslose Grundeinkommen. Seiner Ansicht nach ist bereits heute das Aufkommen radikaler politischer Kräfte ein Indiz dafür, dass Menschen mit den durch den technischen Fortschritt ausgelösten Prozessen nicht mehr mithalten können. Die zunehmende Rolle der KI wird diesen Effekt noch verstärken.

Der deutsche Journalist Emil Horowitz sieht massive Einschnitte in gesellschaftliche und soziale Strukturen voraus, die vor allem durch intelligente Roboter ausgelöst werden. Er propagiert das Modell eines Roboterentsendegesetzes (REG), das in der Art eines sich selbst finanzierendes bedingungsloses Grundeinkommen den Ausgleich zwischen KI-basierten Unternehmen und einer arbeitslos werdenden Gesellschaft schafft.

Industrie 4.0: Wegbereiter für KI

Mittlerweile wenden sich rund 75 Prozent aller europäischen Unternehmen der Industrie 4.0 zu. Schon heute nutzen rund zehn Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz für ihre Vision der smarten Fabrik. Vor allem Assistenzsysteme, die Techniker bei Reparaturarbeiten anleiten und unterstützen sowie autonom tätige Roboter, die komplette Aufgabenstellungen in Eigenregie abwickeln, gewinnen immer mehr an Bedeutung.

Die Basisstrategie lautet Verknüpfung. Das maschinelle Lernen versetzt KI-Systeme in die Lage, auf der Basis von Codes und Algorithmen Daten aus unterschiedlichen Quellen miteinander in Beziehung zu setzen und daraus eigenständige Prozesse zu entwickeln. Auch Routinen zur Fehlerprognose und Problemlösung entwickeln sich durch KI weiter fort. Die Sonderform Deep Learning ist die fortgeschrittene Variante des maschinellen Lernens. Unter Einbezug von Massendaten (Big Data) erfolgt ein in Schichten strukturierter Lernprozess, wobei jede Schicht die gewonnenen Erkenntnisse der jeweils vorigen mit einbezieht und verarbeitet.

Rund 49 Prozent der Unternehmen erwarten durch den Einsatz von maschinellem Lernen fundamentale Veränderungen bei ihren Geschäftsmodellen. KI wird in der smarten Fabrik eine grosse Zahl von Abläufen optimieren, insbesondere die vorausschauende Fehlererkennung (Predictive Maintenance) mit der daraus erwachsenden Verringerung von Ausfallzeiten, die Prozessoptimierung, Produktionssteigerung, Qualitätsverbesserung, bessere Skalierbarkeit sowie Kosteneinsparungen, insbesondere in den Bereichen Entwicklung, Wartung und Personal.

In deutschen Unternehmen sind bereits heute rund 25 Prozent aller Maschinen und Anlagen Industrie 4.0-tauglich, haben also smarte Eigenschaften, die ihre Vernetzung ermöglichen. In etwa zehn Prozent aller deutschen Unternehmen ist bereits die Hälfte des Maschinenparks permanent mit dem Internet verbunden. Eine ähnliche Entwicklung in der Schweiz ist absehbar.

Als zunehmendes Hindernis für den zügigen Ausbau KI-basierter Industrie 4.0 erweist sich ein spürbarer Fachkräftemangel, der sich darüber hinaus zunehmend verschärft. In deutschen Unternehmen scheitern über die Hälfte aller innovationswilligen Unternehmen daran, dass die dafür erforderlichen Arbeitskräfte mit entsprechender Fachausbildung nicht aufzutreiben sind. Immer mehr Unternehmensführer vertreten die Ansicht, dass nur eine pragmatische und praxisbezogene Migrationspolitik das Problem langfristig lösen kann.

Grosse KI-Pläne in der Schweiz

Dass der KI im Zusammenhang mit der Industrie 4.0 in der Schweiz eine grosse Zukunft bevorsteht, belegt die ständig wachsende Zahl von Industrieunternehmen, die sich des innovativen Themas intensiv annehmen.

Bereits heute ist die ABB der zweitgrösste Produzent von Industrierobotern weltweit. Das Unternehmen arbeitet Intensiv an der Entwicklung von KI-Technologie, um autonom agierende Roboter auf den Markt zu bringen. Die Strategie lautet: weg von den Robots, hin zu den Cobots.

Herkömmliche Industrieroboter bedeuten gleichzeitig immer ein Sicherheitsproblem. Da solche Roboter nicht in der Lage sind, ihre Umwelt über ihren fest umrissenen Arbeitsablauf hinaus zu erkennen und auszuwerten, können Menschen in ihrem Aktionsbereich nicht tätig sein, was sich in den bekannten Umzäunungen niederschlägt. KI macht es möglich, Roboter mit ihrer Umgebung interagieren zu lassen. Sie sind in der Lage, Menschen innerhalb ihres Aktionsradius zu erkennen, um nicht nur auf sie Rücksicht zu nehmen, sondern auch mit ihnen aktiv zusammenzuarbeiten. Ursprünglich wurden Cobots (kollaborierende Roboter) in der Kleinteilefertigung eingesetzt. Zunehmend finden sie auch im Industriebereich Anwendung, beispielsweise in der Bekleidungsindustrie, bei Automobilherstellern oder im Dienstleistungssektor.

Einen anderen Weg der Nutzung von KI geht der Basler Pharmakonzern Roche. In mehreren internationalen Niederlassungen bringt das Unternehmen eine neuartige Softwarelösung zum Einsatz, die Spitäler bei der Diagnose und Behandlung von Krebs unterstützt. Dabei richten sich die Bemühungen auf die Tumorboards, also die aus Ärzten unterschiedlicher Fachrichtungen zusammengesetzten Arbeitskreise, die alle anliegenden Fälle der Klinik behandeln. Die Problematik liegt in der grossen Anzahl der Fälle und den daraus resultierenden, nur sehr kurzen Einzelbesprechungszeiten pro Patient sowie die langen Wartezeiten für Krebspatienten, die dadurch entstehen. Die KI-basierte Softwarelösung unterstützt die Ärzte durch optimale Aufbereitung der erforderlichen Informationen und Unterlagen, um mehr Zeit pro Patient und kürzere Wartezeiten zu ermöglichen. Weitere KI-basierte Lösungen für die Medizin sind bei Roche in der Entwicklung.

Fazit

Künstliche Intelligenz wird unsere Welt verändern wie nur wenige Dinge zuvor. Sie wird nicht nur die Geschäftsmodelle der Unternehmen und die Struktur des Arbeitsmarkts fundamental beeinflussen, sondern darüber hinaus die Sozialsysteme, gesellschaftlichen Strukturen und die Lebensentwürfe vieler Menschen von Grund auf verändern. Schweizer Unternehmen haben bereits begonnen, die Herausforderungen anzunehmen, die aus KI und Industrie 4.0 erwachsen. Die Geschwindigkeit, mit der sich die neuen Technologien durchsetzen und verbreiten, wird letztendlich darüber entscheiden, ob die Schweiz ihre Rolle unter den führenden Industriestaaten beibehalten und weiter ausbauen kann.

Autor: Susanne Reinshagen

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