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Künstliche Intelligenz (KI, auch Artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem Maschinellen Lernen befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet. Hinsichtlich der bereits existierenden und der als Potenziale sich abzeichnenden Anwendungsbereiche gehört künstliche Intelligenz zu den wegweisenden Antriebskräften der Digitalen Revolution.

Allgemeines |

Im Allgemeinen bezeichnet künstliche Intelligenz den Versuch, menschenähnliche Entscheidungsstrukturen in einem nichteindeutigen Umfeld nachzubilden, d. h., einen Computer so zu bauen oder zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. Oftmals wird damit aber auch eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, wobei durch meist einfache Algorithmen ein „intelligentes Verhalten“ simuliert werden soll, etwa bei Computerspielen.

Im Verständnis des Begriffs künstliche Intelligenz spiegelt sich oft die aus der Aufklärung stammende Vorstellung vom „Menschen als Maschine“ wider, dessen Nachahmung sich die sogenannte starke KI zum Ziel setzt: eine Intelligenz zu erschaffen, die das menschliche Denken mechanisieren soll^[1], bzw. eine Maschine zu konstruieren und zu bauen, die intelligent reagiert oder sich eben wie ein Mensch verhält.
Die Ziele der starken KI sind nach Jahrzehnten der Forschung weiterhin visionär.

Starke vs. schwache KI |

Im Gegensatz zur starken KI geht es bei der schwachen KI darum, konkrete Anwendungsprobleme des menschlichen Denkens zu meistern. Das menschliche Denken soll hier in Einzelbereichen unterstützt werden.^[1] Die Fähigkeit zu lernen ist eine Hauptanforderung an KI-Systeme und muss ein integraler Bestandteil sein, der nicht erst nachträglich hinzugefügt werden darf. Ein zweites Hauptkriterium ist die Fähigkeit eines KI-Systems, mit Unsicherheit und probabilistischen Informationen umzugehen.^[2] Insbesondere sind solche Anwendungen von Interesse, zu deren Lösung nach allgemeinem Verständnis eine Form von „Intelligenz“ notwendig zu sein scheint. Letztlich geht es der schwachen KI somit um die Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik, es geht ihr nicht um Schaffung von Bewusstsein oder um ein tieferes Verständnis von Intelligenz. Während die Schaffung starker KI an ihrer philosophischen Fragestellung bis heute scheiterte, sind auf der Seite der schwachen KI in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte erzielt worden.

Ein starkes KI-System muss nicht viele Gemeinsamkeiten mit dem Menschen haben. Es wird wahrscheinlich eine andersartige kognitive Architektur aufweisen und in seinen Entwicklungsstadien ebenfalls nicht mit den evolutionären kognitiven Stadien des menschlichen Denkens vergleichbar sein (Evolution des Denkens). Vor allem ist nicht anzunehmen, dass eine künstliche Intelligenz Gefühle wie Liebe, Hass, Angst oder Freude besitzt.^[3] Es kann solchen Gefühlen entsprechendes Verhalten jedoch simulieren.

Forschungsgebiete |

Neben den Forschungsergebnissen der Kerninformatik selbst sind in die Erforschung der KI Ergebnisse der Psychologie, Neurologie und Neurowissenschaften, der Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik eingeflossen. Umgekehrt nahm die Erforschung der KI auch ihrerseits Einfluss auf andere Gebiete, vor allem auf die Neurowissenschaften. Dies zeigt sich in der Ausbildung des Bereichs der Neuroinformatik, der der biologieorientierten Informatik zugeordnet ist, sowie der Computational Neuroscience.

Bei künstlichen neuronalen Netzen handelt es sich um Techniken, die ab Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt wurden und auf der Neurophysiologie aufbauen.

KI stellt somit kein geschlossenes Forschungsgebiet dar. Vielmehr werden Techniken aus verschiedenen Disziplinen verwendet, ohne dass diese eine Verbindung miteinander haben müssen.

Eine wichtige Tagung ist die International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), die seit 1969 stattfindet.

Geschichte |

Teilgebiete |

Wissensbasierte Systeme |

Wissensbasierte Systeme modellieren eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Diese sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern. Beispielhafte Anwendungen finden sich in der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen.

Beispiele für wissensbasierte Systeme sind Cyc und Watson.

Musteranalyse und Mustererkennung |

Visuelle Intelligenz ermöglicht es, Bilder beziehungsweise Formen zu erkennen und zu analysieren. Als Anwendungsbeispiele seien hier Handschrifterkennung, Identifikation von Personen durch Gesichtserkennung, Abgleich der Fingerabdrücke oder der Iris, industrielle Qualitätskontrolle und Fertigungsautomation (letzteres in Kombination mit Erkenntnissen der Robotik) genannt.

Mittels sprachlicher Intelligenz ist es beispielsweise möglich, einen geschriebenen Text in Sprache umzuwandeln (Sprachsynthese) und umgekehrt einen gesprochenen Text zu verschriftlichen (Spracherkennung). Diese automatische Sprachverarbeitung lässt sich ausbauen, so dass etwa durch latente semantische Analyse (kurz LSI) Wörtern und Texten Bedeutung beigemessen werden kann.

Beispiele für Systeme zur Mustererkennung sind Google Brain und Microsoft Adam.^[4]

Mustervorhersage |

Die Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Sie stellt etwa die Grundlage des von Jeff Hawkins definierten hierarchischen Temporalspeichers dar.

Solche Systeme bieten den Vorteil, dass z. B. nicht nur ein bestimmtes Objekt in einem einzelnen Bild erkannt wird (Mustererkennung), sondern auch anhand einer Bildserie vorhergesagt werden kann, wo sich das Objekt als nächstes aufhalten wird.

Robotik |

Die Robotik beschäftigt sich mit manipulativer Intelligenz. Mit Hilfe von Robotern können etwa gefährliche Tätigkeiten wie etwa die Minensuche oder auch immer gleiche Manipulationen, wie sie z. B. beim Schweißen oder Lackieren auftreten können, automatisiert werden.

Der Grundgedanke ist es, Systeme zu schaffen, die intelligente Verhaltensweisen von Lebewesen nachvollziehen können. Beispiele für derartige Roboter sind ASIMO und Atlas.

Modellierung anhand der Entropiekraft |

Basierend auf der Arbeit des Physikers Alexander Wissner-Gross kann ein intelligentes System durch die Entropiekraft modelliert werden. Dabei versucht ein intelligenter Agent seine Umgebung (Zustand X₀), durch eine Handlung (Kraftfeld F) zu beeinflussen, um eine größtmögliche Handlungsfreiheit (Entropie S) in einem zukünftigen Zustand X zu erreichen.^[6][7]

Künstliches Leben |

KI überlappt sich mit der Disziplin künstliches Leben (Artificial life, AL),^[8] wird als übergeordnete oder auch als eine Subdisziplin gesehen.^[9] AL muss deren Erkenntnisse integrieren, da Kognition eine Kerneigenschaft von natürlichem Leben ist, nicht nur des Menschen.

Methoden |

Die Methoden der KI lassen sich grob in zwei Dimensionen einordnen: symbolische vs. neuronale KI und Simulationsmethode vs. phänomenologische Methode. Die Zusammenhänge veranschaulicht die folgende Grafik:

Die Neuronale KI verfolgt einen Bottom-up-Ansatz und möchte das menschliche Gehirn möglichst präzise nachbilden. Die symbolische KI verfolgt umgekehrt einen Top-down-Ansatz und nähert sich den Intelligenzleistungen von einer begrifflichen Ebene her. Die Simulationsmethode orientiert sich so nah wie möglich an den tatsächlichen kognitiven Prozessen des Menschen. Dagegen kommt es dem phänomenologischen Ansatz nur auf das Ergebnis an.

Viele ältere Methoden, die in der KI entwickelt wurden, basieren auf heuristischen Lösungsverfahren. In jüngerer Zeit spielen mathematisch fundierte Ansätze aus der Statistik, der mathematischen Programmierung und der Approximationstheorie eine bedeutende Rolle.

Die konkreten Techniken der KI lassen sich grob in Gruppen einteilen:

Suchen |

Die KI beschäftigt sich häufig mit Problemen, bei denen nach bestimmten Lösungen gesucht wird. Verschiedene Suchalgorithmen werden dabei eingesetzt. Ein Paradebeispiel für die Suche ist der Vorgang der Wegfindung, der in vielen Computerspielen eine zentrale Rolle einnimmt und auf Suchalgorithmen wie zum Beispiel dem A*-Algorithmus basiert.

Planen |

Neben dem Suchen von Lösungen stellt das Planen einen wichtigen Aspekt der KI dar. Der Vorgang des Planens unterteilt sich dabei in zwei Phasen:

1. Die Zielformulierung: Ausgehend vom momentanen Umgebungs- bzw. Weltzustand wird ein Ziel definiert. Ein Ziel ist hierbei eine Menge von Weltzuständen, bei der ein bestimmtes Zielprädikat erfüllt ist.


2. Die Problemformulierung: Nachdem bekannt ist, welche Ziele angestrebt werden sollen, wird in der Problemformulierung festgelegt, welche Aktionen und Weltzustände betrachtet werden sollen. Es existieren hierbei verschiedene Problemtypen.

Planungssysteme planen und erstellen aus solchen Problembeschreibungen Aktionsfolgen, die Agentensysteme ausführen können, um ihre Ziele zu erreichen.

Optimierungsmethoden |

Oft führen Aufgabenstellungen der KI zu Optimierungsproblemen. Diese werden je nach Struktur entweder mit Suchalgorithmen aus der Informatik oder, zunehmend, mit Mitteln der mathematischen Programmierung gelöst. Bekannte heuristische Suchverfahren aus dem Kontext der KI sind evolutionäre Algorithmen.

Logisches Schließen |

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Eine Fragestellung der KI ist die Erstellung von Wissensrepräsentationen,
die dann für automatisches logisches Schließen benutzt werden können. Menschliches Wissen wird dabei – soweit möglich – formalisiert, um es in eine maschinenlesbare Form zu bringen. Diesem Ziel haben sich die Entwickler diverser Ontologien verschrieben.

Schon früh beschäftigte sich die KI damit, automatische Beweissysteme zu konstruieren, die Mathematikern und Informatikern beim Beweisen von Sätzen und beim Programmieren (Logikprogrammierung) behilflich wären. Zwei Schwierigkeiten zeichneten sich ab:

1. Formuliert man Sätze in den natürlicher Sprache nahen, relativ bequemen Beschreibungssprachen, werden die entstehenden Suchprobleme allzu aufwändig. In der Praxis mussten Kompromisse geschlossen werden, bei denen die Beschreibungssprache für den Benutzer etwas umständlicher, die zugehörigen Optimierungsprobleme für den Rechner dafür jedoch einfacher zu handhaben waren (Prolog, Expertensysteme).


2. Selbst mächtige Beschreibungssprachen werden unhandlich, wenn man versucht, unsicheres oder unvollständiges Wissen zu formulieren. Für praktische Probleme kann dies eine ernste Einschränkung sein. Die aktuelle Forschung untersucht daher Systeme, die die Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung anwenden, um Unwissen und Unsicherheit explizit zu modellieren. Algorithmisch unterscheiden sich diese Methoden von den älteren Verfahren: neben Symbolen werden auch Wahrscheinlichkeitsverteilungen manipuliert.

Eine andere Form des logischen Schließens stellt die Induktion dar (Induktionsschluss, Induktionslogik), in der Beispiele zu Regeln verallgemeinert werden (maschinelles Lernen). Auch hier spielen Art und Mächtigkeit der Wissensrepräsentation eine wichtige Rolle. Man unterscheidet zwischen symbolischen Systemen, in denen das Wissen – sowohl die Beispiele als auch die induzierten Regeln – explizit repräsentiert ist, und subsymbolischen Systemen wie neuronalen Netzen, denen zwar ein berechenbares Verhalten „antrainiert“ wird, die jedoch keinen Einblick in die erlernten Lösungswege erlauben.

Approximationsmethoden |

In vielen Anwendungen geht es darum, aus einer Menge von Daten eine allgemeine Regel abzuleiten (maschinelles Lernen). Mathematisch führt dies zu einem Approximationsproblem. Im Kontext der KI wurden hierzu unter anderem künstliche neuronale Netze vorgeschlagen, die als universale Funktionsapproximatoren eingesetzt werden können, jedoch insbesondere bei vielen verdeckten Schichten schwer zu analysieren sind. Manchmal verwendet man deshalb alternative Verfahren, die mathematisch einfacher zu analysieren sind.

Künstliches Neuronales Netz

Große Fortschritte erzielt die künstliche Intelligenz in jüngster Zeit im Bereich künstlicher neuronaler Netze, auch unter dem Begriff Deep Learning bekannt. Dabei werden neuronale Netze, die grob von der Struktur des Gehirns inspiriert sind, künstlich auf dem Computer simuliert. Viele der jüngsten Erfolge wie bei Handschrifterkennung, Spracherkennung, Gesichtserkennung, autonomem Fahren, maschineller Übersetzung, auch der Erfolg von AlphaGo beruhen auf dieser Technik.

Anwendungen |

Für künstliche Intelligenz gibt es zahlreiche Anwendungsgebiete. Einige Beispiele kurz zusammengefasst:

• 
  Suchmaschinen erleichtern den Umgang mit der im Internet vorhandenen Informationsflut.


• Bei der Exploration von Ölquellen, der Steuerung von Marsrobotern oder der medizinischen Diagnose werden Expertensysteme eingesetzt.


• 
  Maschinelle Übersetzung ist weit verbreitet. Beispiele: Google Übersetzer, DeepL
  


• 
  Texterkennung und Textgenerierung, zum Beispiel von Eilmeldungen, Werbung oder für besonders strukturierte Daten


• 
  Data-Mining und Text Mining bieten Methoden zur Extraktion von Kerninformationen aus nicht- oder nur schwach strukturierten Texten, wie es etwa zur Erstellung von Inhaltsanalysen benötigt wird.


• 
  Informationsrückgewinnung hat das Wiederauffinden und Zusammenführen bereits bestehender, komplexer Strukturen in sehr großen Datensätzen zum Ziel, ein Anwendungsgebiet sind Internet-Suchmaschinen.


• 
  Analyse und Prognose von Aktienkursentwicklungen werden gelegentlich durch künstliche neuronale Netze unterstützt.


• 
  Optische Zeichenerkennung liest gedruckte Texte zuverlässig.


• 
  Handschrifterkennung wird u. a. millionenfach in Geräten wie PDAs, Smartphones und Tabletcomputern verwendet.


• 
  Spracherkennung ermöglicht Sprachsteuerung oder das Diktieren eines Textes. Wird u. a. in Smartphones eingesetzt, z. B. bei Siri, Google Assistant, Cortana und Samsungs Bixby oder auch Amazon Alexa.


• 
  Gesichtserkennung, z. B. die App FindFace.


• 
  Bilderkennung, z. B. das automatische taggen von Bildern bei Flickr oder Cloud Vision API von Google.


• 
  Computeralgebrasysteme, wie Mathematica oder Maple, unterstützen Mathematiker, Wissenschaftler und Ingenieure bei ihrer Arbeit.


• 
  Computer-Vision-Systeme überwachen öffentliche Plätze, Produktionsprozesse oder sichern den Straßenverkehr.


• In Computerspielen dienen die Algorithmen, die in der KI entwickelt wurden, dazu, computergesteuerte Mitspieler intelligent handeln zu lassen. (siehe auch KI in Computerspielen)


• Bei Gruppensimulationen für Sicherheitsplanung oder Computeranimation wird ein möglichst realistisches Verhalten von (Menschen-)Massen berechnet.


• Ein wissensbasiertes System bzw. spezieller ein Expertensystem stellt Lösungen bei komplexen Fragestellungen zur Verfügung. Beispiele für solche Anwendungen sind: Das Computerprogramm Watson (siehe weiter oben) oder die Wissensdatenbank Cyc. In einfacherer Form wird dies u. a. in Smartphones eingesetzt z. B. bei Siri, Google Now, Cortana und Samsungs S Voice oder auch Amazon Echo.


• 
  Semantische Suchmaschinen, wie Wolfram Alpha
  


• 
  Selbstfahrende Kraftfahrzeuge, z. B. Google Driverless Car (siehe oben)


• 
  Humanoide Roboter, z. B. Atlas, ASIMO, Pepper
  


• 
  Bots, insbesondere social Bots (z. B. cleverbot)


• autonome Waffen


• 
  Intelligenter Persönlicher Assistent o.a. digitaler Sprachassistent


• Suche nach extrasolaren Planeten durch Auswertung von Helligkeitsschwankungen von Sternen über die Transitmethode^[10]
  

KI in der Medizin |

KI in der Juristik |

Ein großer Teil der Arbeit von Juristen besteht in der Analyse von Akten, zum Beispiel von Präzedenzfällen, um daraus Argumente zu entwickeln. Derartige Arbeit kann mittlerweile zu einem Teil von KIs übernommen werden. Die Beratungsfirma McKinsey schätzt, dass derzeit (2017) etwa 22 Prozent der Arbeit von Anwälten und 35 Prozent der Arbeit von Rechtshelfern mit Hilfe von KIs automatisiert werden könnte. Die KIs werden anhand von Millionen von Dokumenten und Fallbeispielen und juristischen Anträgen trainiert. Danach kann eine KI diejenigen Dokumente markieren, die ein Jurist für seinen Fall braucht; oft besser, als dies ein Mensch könnte. JPMorgan gab bekannt, die KI Contract Intelligence einzusetzen, welche nach Aussagen von JPMorgan eine Menge von Daten in Sekunden analysieren kann, wofür Juristen und Rechtshelfer 360.000 Stunden benötigen würden.^[11]

KI im Marketing |

Im Marketing wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um zum Beispiel Werbe-Emails zu verschicken, den Kundendienst durch Social Bots und Chatbots abzulösen, Analysen und Prognosen des Markts und des Kunden, beispielsweise auf Basis von Big Data, durchzuführen und kundenspezifische Werbeanzeigen, Empfehlungen und Sucherergebnisse, sowie programmierte Abläufe zu entwickeln. So beabsichtigt der Online-Versandhändler Zalando bereits im März 2018, 250 Arbeitsplätze im Marketingbereich im Standort Berlin zu streichen, die durch künstliche Intelligenz ersetzt werden sollen.^[12][13][14]

KI in Computerspielen und sonstigen Spielen |

In Computerspielen wird eine KI meistens dazu verwendet um Bots, sogenannte Nicht-Spieler-Charaktere, die menschenähnliches Verhalten simulieren (zum Beispiel als simulierte Verbündete oder Computergegner) zu steuern oder bestimmte Dinge in der Spielwelt oder bei den Funktionen des Spielecharakters (zum Beispiel Routenfindung, prozedurale Generierung, selbstfahrende Fahrzeuge, automatische Verbesserungen und Vervollständigungen beim Streckenbau oder andere Algorithmen) zu berechnen. Bei einigen Spielen lässt sich der Schwierigkeitsgrad der KI-Gegner einstellen und optional wählen ob man gegen eine KI, gegen echte Spieler oder eine Mischform spielen möchte. Bei ein paar Spielen kann sich die KI auch automatisch an das Spielverhalten anpassen oder kann aus Fehlern lernen. Da im Einzelspieler-Modus oft Gegner fehlen, wird auf eine KI zurückgegriffen. Zudem wird KI in Computerspielen verwendet um viele oder sehr spezielle Charaktere zu simulieren, die nicht oder sehr schwer von echten Menschen übernommen werden könnten. Teilweise lassen sich KIs in Computerspielen aber auch einfach austricksen, da ein Mensch ein bestimmtes Muster einer KI umgehen kann. Der Realismus und das Gameplay eines Computerspiels wird daher auch oft an der KI gemessen.^{[15][16][17][18]}

Neben den modernde Computerspielen wird KI auch für klassische Spiele (zum Beispiel Strategie-Brettspiele wie Schach oder Go) eingesetzt, um dem Menschen einen meist unterschiedlich wählbaren schweren und ständig präsenten Spielpartner zu simulieren. In den letzten Jahren haben solche Computer bereits immer mehr Weltmeister und Champions in diesen Gebieten besiegen können.^[19] Ebenso wird auch im E-Sport-Bereich von den Profigamern versucht, die besten KIs zu schlagen, während Entwicklern darauf hinarbeiten, die besten Spieler durch eine KI zu besiegen.^[20]

Auch künstlich neuronale Netze werden darauf trainiert, so selbständig zu lernen, dass sie eine Level meistern können oder sogar ein ganzes Computerspiel mit guten Zeiten oder Punkteständen durchspielen können. Bisher sind dies hauptsächlich Jump ’n’ Runs, Rollenspiele und Rennspiele oder andere Retro bzw. andere einfach gehaltene Spiele, wie zum Beispiel Super-Mario-Spiele, Q*bert oder Pokémon.^{[21][22][23][24]}

Im Jahr 1994 wurde eine KI Weltmeister in Backgammon. Nach Jürgen Schmidhuber war das schon eine sehr ähnliche Technik, wie diese später bei AlphaGo verwendet wurde. Der wesentliche Unterschied bestand darin, dass die Hardware deutlich stärker wurde.^[25]

Im Jahr 1997 gelang dem von IBM entwickelten System Deep Blue, den Schach-Weltmeister Garri Kasparov in sechs Partien zu schlagen.

Im Jahr 2011 gewann das Computerprogramm Watson im Quiz Jeopardy! gegen die beiden bislang erfolgreichsten Spieler.

Im März 2016 besiegte AlphaGo den damalig vermutlich weltbesten Go-Spieler Lee Sedol mit 4 zu 1 im Spiel AlphaGo gegen Lee Sedol. Wegen der größeren Komplexität von Go gegenüber Schach, die sich aus dem größeren Brett (19×19) und der ungleich größeren Anzahl möglicher Züge ergibt, ist Go mit traditionellen Brute-Force-Algorithmen (Alpha-Beta-Suche), d. h., es probiert alle möglichen Züge durch, praktisch nicht bezwingbar.

Im Januar 2017 schlug die KI Libratus vier der besten Pokerspieler der Welt. Die Spieler Daniel McAulay, Jimmy Chou, Jason Les und Dong Kim spielten in insgesamt 120.000 Spielen (Heads-Up No-Limit Texas Hold’em) an 20 Tagen gegen die KI.^[26]

Im August 2017 besiegte eine künstliche Intelligenz der Firma OpenAI bei einem mit 24 Millionen Dollar dotierten Dota-2-Turnier einige der weltbesten Profispieler auf diesem Gebiet (u. a. Profispieler Danylo "Dendi" Ishutin). Dota2 gilt als eines der komplexesten Videospiele überhaupt, komplexer als Go oder Schach. Dota2 wurde allerdings hier im eins zu eins Modus gespielt und nicht im komplexeren Team-Modus. OpenAI erklärte, dass die KI nur vier Monate benötigte, um diese Spielstärke zu erreichen. Die KI wurde trainiert, indem diese immer wieder gegen sich selbst antrat. Die KI bekam das gleiche Sichtfeld wie der menschliche Spieler und durfte nur eine begrenzte Anzahl von Aktionen gleichzeitig ausführen. Ziel von OpenAI ist es nun, eine KI zu entwickeln, die die besten menschlichen Spieler auch im Team-Modus besiegen kann.^[27]

Im Dezember 2017 stellte die Google-Firma DeepMind die KI AlphaZero vor. Diese erlernte innerhalb weniger Stunden nacheinander die Spiele Schach, Go und Shōgi und war dann besser als jede Software, die bislang entwickelt wurde und damit übermenschlich. AlphaZero wird nur durch das Einprogrammieren der Spielregeln initialisiert. Daraufhin trainiert AlphaZero einige Stunden gegen sich selbst. Menschliche Spielstrategien werden der KI nicht gezeigt. Die KI entwickelt alle Spielstrategien eigenständig. Die Schach-Website chess24 kommentierte dies mit: die Zeit der ausgefeilten Schachprogramme sei wohl vorüber.^[28][29][30] Der ehemalige Schachweltmeister Garri Kasparow meinte, er sei erstaunt darüber „was man von AlphaZero und grundsätzlich von KI-Programmen lernen kann, die Regeln und Wege erkennen können, die Menschen bisher verborgen geblieben sind.“ und „Die Auswirkungen sind offenbar wunderbar und weit jenseits von Schach und anderen Spielen. Die Fähigkeit einer Maschine menschliches Wissen aus Jahrhunderten in einem komplexen, geschlossenen System zu kopieren und zu überflügeln, ist ein Werkzeug, das die Welt verändern wird.“^[31]

Im März 2018 haben Mitarbeiter von Toyota einen humanoiden Roboter mit KI vorgestellt, der einen Basketball aus 3,60 Meter Entfernung mit 100 prozentiger Treffsicherheit in einem Basketballkorb versenken kann. Der Roboter trat gegen menschliche Profi-Basketballspieler an und gewann deutlich. Der Roboter mit KI benötigte 200.000 Ballwürfe als Training, um diese Genauigkeit zu erreichen.^[32]

KI zur Erzeugung von Kunstwerken |

Forscher aus Tübingen haben neuronale Netze dazu verwendet, ein vorgegebenes Foto im Stil eines berühmten Künstlers zu malen z. B. Van Gogh oder Edvard Munch.^[33] Forscher bei Google haben neuronale Netze darauf trainiert, aus einer Art weißem Rauschen Bilder im Stil von Van Gogh und anderen Künstlern zu produzieren. Die Bilder wurden später auf einer Auktion versteigert.^[34][35]

Im Juli 2017 stellten Forscher der Rutgers Universität eine KI vor, die künstlerische Gemälde produziert. Die KI wurde trainiert mit vielen Gemälden berühmter Maler verschiedener Epochen. In einem Blindtest wurden die von der KI erstellten Gemälde mit von Künstlern für die Art Basel erstellten Gemälden vermischt und 18 Experten in einem Blindtest zur Beurteilung vorgelegt. Die Jury beurteilte die Gemälde von der KI insgesamt besser als die von den Künstlern für die Art Basel erstellten Gemälde.^[36]

Der Autor George R. R. Martin schreibt derzeit an seinem sechsten Buch der Reihe Game of Thrones, das von der Fangemeinde ungeduldig erwartet wird. Der Programmierer Zack Thoutt trainierte nun eine KI (Recurrent Neural Net) mit den ersten fünf Büchern der Serie und ließ von der KI das sechste Buch schreiben. Das Ergebnis wurde im Sommer 2017 im Internet veröffentlicht. Dabei hat die KI einzelne Charaktere genauso weiterentwickelt, wie das in manchen Fan-Theorien erwartet wurde ohne dass die KI davon wusste. Mängel gibt es bei der Grammatik, einzelne Charaktere, die bereits verstorben waren, tauchen wieder auf und die Handlungsstränge sind nicht sehr spannend. Der Programmierer Zack Thoutt eignete sich die Kenntnisse über den kostenlosen Online-Kurs Udacity an.^[37]

Sunspring ist der erste Kurzfilm (2016), dessen Drehbuch von einer KI geschrieben wurde.^[38][39]

Google versucht in seinem Magenta-Projekt, KIs zu erzeugen, die kreativ sind. So wurde im Sommer 2017 eine Klavier-Improvisation vorgestellt, die von einer KI komponiert wurde.^[40] Bereits im Sommer 2016 veröffentlichte das Projekt Magenta einen kurzen Pop-Song, der von einer KI komponiert wurde.^[41]

Die Musik des Albums "I am AI" der Sängerin Taryn Southern, vorgestellt im Herbst 2017, wurde von einer KI komponiert. Um einen Song mit Hilfe einer KI zu komponieren, verwendet man eine Software wie etwa Amper Music oder Jukedeck, wählt das Genre und weitere Paramenter wie Länge des Songs, Instrumentierung usw. Innerhalb von Sekunden komponiert die KI dann einen einzigartigen Song. Ein Musiker kann daraufhin Bruchstücke dieser Beispiele zu einem eigenen Song zusammenfügen. Somit kann jedermann mehr oder weniger professionelle Musik kreieren. Immer mehr Musiker geben zu, beim Komponieren KIs als Werkzeug zu benutzen.^[42][43] Auch das Album "Hello World" von Skygge wurde vollständig mit einer KI (Flow-Machine) komponiert. Die KI komponiert Soundstücke, die dann von Menschen sortiert, selektiert und zusammengesetzt werden, das sog. Kuratieren.^[44]

Turing-Test |

Um ein Maß zu haben, wann eine Maschine eine dem Menschen gleichwertige Intelligenz simuliert, wurde von Alan Turing der nach ihm benannte Turing-Test vorgeschlagen. Dabei stellt ein Mensch per Terminal beliebige Fragen an einen anderen Menschen bzw. eine KI, ohne dabei zu wissen, wer jeweils antwortet. Der Fragesteller muss danach entscheiden, ob es sich beim Interviewpartner um eine Maschine oder einen Menschen handelte. Ist die Maschine nicht von dem Menschen zu unterscheiden, so ist laut Turing die Maschine intelligent.^[45] Bisher konnte keine Maschine den Turing-Test zweifelsfrei bestehen. Seit 1991 existiert der Loebner-Preis für den Turing-Test.

Technologische Singularität |

Grob wird darunter der Zeitpunkt verstanden, an dem künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft. Von diesem Zeitpunkt wird die weitere Entwicklung hauptsächlich von der KI vorangetrieben und nicht mehr vom Menschen.

Superintelligenz |

Eine Superintelligenz bezeichnet ein Wesen oder eine Maschine mit einer dem Menschen in vielen oder allen Gebieten überlegenen Intelligenz. Der Begriff wird häufig im Bereich künstlicher Intelligenz angewendet.

Vergleich künstlicher Intelligenz mit menschlicher Intelligenz |

Nach Wolfgang Wahlster^[46] muss man die menschliche Intelligenz in verschiedene Bereiche unterteilen: die kognitive Intelligenz, die sensomotorische Intelligenz, die emotionale Intelligenz, die soziale Intelligenz.

Kognitive Intelligenz |

Bei der kognitiven Intelligenz ist die Maschine dem Menschen schon in vielen Bereichen überlegen. Zu diesem Bereich gehört das Schachspiel, das Spiel von Go und sonstige Brettspiele. Letztlich das Aufnehmen und Erlernen von Wissen, das Kombinieren aus diesem Wissen und das Schlussfolgern aus diesem Wissen. Das entspricht oft dem, was Menschen sich in einer akademischen Ausbildung aneignen.

Sensomotorische Intelligenz |

Bei dieser Intelligenz ist der Mensch der Maschine noch überlegen, allerdings sind manche Maschinen in Bereichen einzelner Sensoren überlegen. Grundsätzlich ist das menschliche Auge sehr gut ausgebildet. Aber eine geeignete Videokamera kann etwa auch Licht im Infrarotbereich und UV-Bereich verarbeiten, was ein Mensch nicht kann. In der Akustik können Mikrofone wesentlich geringere Lautstärken oder in Frequenzbereichen aufnehmen als das menschliche Ohr. Stärker gilt dies noch bei Geruch- und Geschmackssinn, wo maschinelle Sensoren deutlich überlegen sind. Jedoch kann ein Mensch diese Sinneseindrücke kombinieren (Sensorfusion), was eine Maschine bislang nur wenig kann. Dies könnte sich jedoch innerhalb weniger Jahre ändern.

Emotionale Intelligenz |

Auf diesem Gebiet leistet die Maschine bislang fast nichts. Der Mensch kann sich in einen anderen Menschen hineinfühlen, Sympathie und Empathie, Mitgefühl, Mitleid, Trauer, Angst, Freude empfinden, Liebesgedichte schreiben, Zornausbrüche haben usw. Was Maschinen heute allerdings schon in Ansätzen können, ist die sog. Sentimentanalyse, d. h. durch Beobachtung der menschlichen Körpersprache, also des Gesichts, der Gestik usw. die Emotionen eines Menschen „lesen“.

Soziale Intelligenz |

Das ist die Fähigkeit, in einer menschlichen Gruppe angemessen zu (re-)agieren, etwa eine Stimmung zu erkennen oder konstruktiv zu beeinflussen, z. B. den Teamgeist. Eine Fähigkeit, die meist bei Unternehmern aber auch Politikern stark ausgeprägt ist. Auf diesem Gebiet kann die Maschine bislang nichts leisten.

IQ-Test von KI |

Die chinesischen Forscher Feng Liu, Yong Shi und Ying Liu haben im Sommer 2017 Intelligenz-Tests mit öffentlich und kostenlos zugänglichen schwachen KIs wie etwa Google KI oder Apples Siri und weiteren durchgeführt. Im Maximum erreichten diese KIs einen Wert von etwa 47, was etwa einem sechsjährigem Kind in der ersten Klasse entspricht. Ein Erwachsener kommt etwa im Durchschnitt auf 100. Bereits 2014 wurden ähnliche Tests durchgeführt bei denen die KIs noch im Maximum den Wert 27 erreichten.^[47]

Bewusstsein bei künstlicher Intelligenz |

In den Neurowissenschaften ist es eine Grundannahme, dass das Bewusstsein ein Produkt unseres Gehirns ist (siehe Neuronales Korrelat des Bewusstseins). Nach Jürgen Schmidhuber ist das Bewusstsein nur ein Nebenprodukt des Problemlösens des Gehirns. So sei auch bei künstlichen Problemlösern (z. B. autonomen mobilen Robotern) von Vorteil, wenn diese sich ihrer selbst und ihrer Umgebung bewusst seien, also ein möglichst gutes Weltmodell inklusive ihrer selbst besäßen. Dies könne im Kontext von Reinforcement Learning dadurch erreicht werden, dass Aktionen belohnt werden, die das Weltmodell erweitern.^[48]

Angrenzende Wissenschaften |

Sprachwissenschaft |

Die Interpretation menschlicher Sprache durch Maschinen besitzt bei der KI-Forschung eine entscheidende Rolle. So ergeben sich etwaige Ergebnisse des Turing-Tests vor allem in Dialogsituationen, die bewältigt werden müssen.

Die Sprachwissenschaft liefert mit ihren Grammatikmodellen und psycholinguistischen Semantikmodellen wie der Merkmals- oder der Prototypensemantik Grundlagen für das maschinelle „Verstehen“ komplexer natürlichsprachlicher Phrasen. Zentral ist die Frage, wie Sprachzeichen eine tatsächliche Bedeutung für eine künstliche Intelligenz haben können.^[49] Das Chinese-Room-Argument des Philosophen John Searle sollte indes zeigen, dass es selbst dann möglich wäre, den Turing-Test zu bestehen, wenn den verwendeten Sprachzeichen dabei keinerlei Bedeutung beigemessen wird. Insbesondere Ergebnisse aus dem Bereich Embodiment betonen zudem die Relevanz von solchen Erfahrungen, die auf der Verkörperung eines Agenten beruhen sowie dessen Einbindung in eine sinnvolle Umgebung für jede Form von Kognition, also auch zur Konstruktion von Bedeutung durch eine Intelligenz.

Einen Teilbereich der Linguistik und zugleich eine Schnittstelle zwischen dieser und der Informatik bildet die Computerlinguistik, die sich unter anderem mit maschineller Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz beschäftigt.

Psychologie |

Die Psychologie beschäftigt sich unter anderem mit dem Intelligenzbegriff.

Psychotherapie |

In der Psychotherapieforschung existieren bereits seit geraumer Zeit experimentelle Anwendungen der künstlichen Intelligenz, um Defizite und Engpässe in der psychotherapeutischen Versorgung zu überbrücken und Kosten zu sparen.^[50]
Aber auch um sich anbahnende Krisen bei Patienten auf der Warteliste frühzeitig zu erkennen.^[51]

Philosophie |

Die philosophischen Aspekte der KI-Problematik gehören zu den weitreichendsten der gesamten Informatik.

Die Antworten, die auf die zentralen Fragen dieses Bereiches gegeben werden, reichen weit in ontologische und erkenntnistheoretische Themen hinein, die das Denken des Menschen schon seit den Anfängen der Philosophie beschäftigen. Wer solche Antworten gibt, muss die Konsequenzen daraus auch für den Menschen und sich selbst ziehen. Nicht selten möchte man umgekehrt vorgehen und die Antworten, die man vor der Entwicklung künstlicher Intelligenz gefunden hat, auf diese übertragen. Doch wie sich zeigte, hat die künstliche Intelligenz zahlreiche Forscher dazu veranlasst, Probleme wie das Verhältnis zwischen Materie und Geist, die Ursprünge des Bewusstseins, die Grenzen der Erkenntnis, das Problem der Emergenz, die Möglichkeit außermenschlicher Intelligenz usw. in einem neuen Licht zu betrachten und zum Teil neu zu bewerten.

Eine dem metaphysischen bzw. auch idealistischen Denken verpflichtete Sichtweise hält es (im Sinn einer schwachen KI) für unmöglich, dass Maschinen jemals mehr als nur simuliertes Bewusstsein mit wirklicher Erkenntnis und Freiheit besitzen könnten. Aus ontologischer Sicht kritisiert der amerikanische Philosoph Hubert Dreyfus die Auffassung der starken KI. Aufbauend auf der von Martin Heidegger in dessen Werk Sein und Zeit entwickelten Ontologie der „Weltlichkeit der Welt“ versucht Dreyfus zu zeigen, dass hinter das Phänomen der Welt als sinnhafte Bedeutungsganzheit nicht zurückgegangen werden kann: Sinn, d. h. Beziehungen der Dinge in der Welt aufeinander, sei ein Emergenzphänomen, denn es gibt nicht „etwas Sinn“ und dann „mehr Sinn“. Damit erweist sich jedoch auch die Aufgabe, die sinnhaften Beziehungen zwischen den Dingen der Welt in einen Computer einzuprogrammieren, als eigentlich unmögliches bzw. unendliches Vorhaben. Dies deshalb, weil Sinn nicht durch Addition von zunächst sinnlosen Elementen hergestellt werden kann.^[52]

Eine evolutionär-progressive Denkrichtung sieht es hingegen (im Sinn einer starken KI) als möglich an, dass Systeme der künstlichen Intelligenz einmal den Menschen in dem übertreffen könnten, was derzeit noch als spezifisch menschlich gilt. Dies birgt zum einen die Gefahr, dass solche KI-Maschinen sich gegen die Interessen der Menschen wenden könnten. Andererseits birgt diese Technologie die Chance, Probleme zu lösen, deren Lösung dem Menschen wegen seiner limitierten Kapazitäten schwerfällt (siehe auch technologische Singularität).

Weitere Anknüpfungspunkte lassen sich in der analytischen Philosophie finden.

Neben der Frage nach dem Sein und der nach dem Bewusstsein stellt sich im Rahmen der Rechtsphilosophie und Roboterethik auch die Frage, ob eine KI für ihr gesetzwidriges Handeln oder Fehlverhalten verantwortlich gemacht werden kann (z. B. bei einem Autounfall durch ein autonomes Fahrzeug) und wer alles dafür haftet.^[53] Entwickler werden mit der Frage konfrontiert, wie eine KI moralisch und ethisch richtig handelt. So wird zum Beispiel überlegt, wie man das Trolley-Problem bei autonomen Fahrzeuge lösen soll.^[54][55]

Der russisch-amerikanische Biochemiker und Sachbuchautor Isaac Asimov beschreibt in seinen drei Robotergesetzen die Voraussetzungen für ein friedliches und unterstützendes Zusammenleben zwischen KI und Mensch. Diese Gesetze wurden später von anderen Autoren erweitert.

Informatik |

Selbstverständlich ist die KI mit den anderen Disziplinen der Informatik eng verzahnt. Ein Versuch der Abgrenzung könnte auf Grundlage der Bewertung der erzielten Ergebnisse hinsichtlich ihres Grades an Intelligenz erfolgen. Hierzu scheint es sinnvoll, verschiedene Dimensionen von Intelligenz zu unterscheiden. Im Folgenden sollen diese Dimensionen aufgeführt werden, die ersten drei scheinen als notwendige Bedingungen angesehen werden zu können.

1. Die Fähigkeit zur Verarbeitung beliebiger Symbole (nicht nur Zahlen).


2. Der Aufbau eines inneren Modells der äußeren Welt, eines Selbstmodells, sowie der jeweils aktuellen Beziehung von Selbst und Welt.


3. Die Fähigkeit zu einer zweckentsprechenden Anwendung des Wissens.


4. Die Fähigkeit, die im gespeicherten Wissen enthaltenen Zusammenhänge aufzudecken, d. h. logisch schlussfolgern zu können.


5. Die Fähigkeit zur Verallgemeinerung (Abstraktion) und zur Spezialisierung (d. h. zu Anwendung allgemeiner Zusammenhänge auf konkrete Sachverhalte).


6. Das Vermögen, erworbenes Wissen und vorhandene Erfahrung auf neue, bisher unbekannte Situationen zu übertragen.


7. Die Fähigkeit, sich planvoll zu verhalten und entsprechende Strategien zum Erreichen der Ziele bilden zu können.


8. Anpassungsfähigkeit an verschiedene, u. U. sich zeitlich ändernde Situationen und Problemumgebungen.


9. Lernfähigkeit, verbunden mit dem Vermögen, partiellen Fortschritt oder Rückschritt einschätzen zu können.


10. Die Fähigkeit, auch in unscharf bzw. unvollständig beschriebenen oder erkannten Situationen handeln zu können.


11. Die Fähigkeit zur Mustererkennung (Besitz von Sensoren) und zur aktiven Auseinandersetzung mit der Umwelt (Besitz von Effektoren).


12. Über ein Kommunikationsmittel von der Komplexität und Ausdrucksfähigkeit der menschlichen Sprache verfügen.

Je mehr dieser Merkmale eine Anwendung erfüllt, desto intelligenter ist sie. Eine Anwendung, die auf dieser Skala als intelligent eingestuft werden kann, wird eher der KI als einer anderen Disziplin der Informatik zugeordnet werden können.

Kritik an der KI-Forschung |

Elon Musk, der selbst finanziell an KI-Firmen beteiligt ist, warnte 2014: „Der Fortschritt bei künstlicher Intelligenz (ich meine nicht einfache künstliche Intelligenz) ist unglaublich schnell. […] Solange man nicht direkt Gruppen wie Deepmind ausgesetzt ist, kann man sich kaum vorstellen, wie schnell es voran geht. Es ist annähernd exponentiell. […] Es besteht das Risiko, dass binnen fünf Jahren etwas ernsthaft Gefährliches passiert.“ Er löse keinen falschen Alarm aus, denn ihm sei bewusst worüber er rede. „Ich bin nicht der Einzige der sagt, wir sollten uns Sorgen machen. […] Ihnen [den führenden Unternehmen auf diesem Gebiet] ist die Gefahr bewusst, aber sie glauben, sie könnten die digitale Superintelligenz formen und kontrollieren und verhindern, dass Schlechtes ins Internet strömt […] Das wird sich zeigen“.^[56][57]

Auch Stephen Hawking warnte 2014 vor der KI und sieht darin eine Bedrohung für die Menschheit. Durch die KI könnte das Ende der Menschheit eingeleitet werden. Ob die Maschinen irgendwann die Kontrolle übernehmen werden, werde die Zukunft zeigen. Aber bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen.^[58][59][60]

Im August 2017 forderten 116 Unternehmer und Experten aus der Technologiebranche (u. a. Mustafa Suleyman, Elon Musk, Yoshua Bengio, Stuart Russell, Jürgen Schmidhuber) in einem offenen Brief an die UN, dass autonome Waffen verboten werden sollten bzw. auf die seit 1983 bestehende CCW-Liste gesetzt werden sollen. Die Certain Conventional Weapons sind von der UN verboten und beinhalten unter anderem Chemiewaffen. Nach Schwarzpulver und der Atombombe drohe die dritte Revolution der Kriegsführung. Zitat aus dem Schreiben: „Wenn diese Büchse der Pandora einmal geöffnet ist, wird es schwierig, sie wieder zu schließen“ und „Einmal erfunden, könnten sie bewaffnete Konflikte erlauben in einem nie dagewesenen Ausmaß, und schneller, als Menschen sie begreifen können“. Terroristen und Despoten könnten die autonomen Waffen nutzen und sogar hacken.^[61][62]

Argumentativ entgegengetreten sind solchen Positionen u. a. Rodney Brooks und Jean-Gabriel Ganascia.^[63]

Im Februar 2018 wurde ein Bericht einer Projektgruppe führender Experten im Bereich KI veröffentlicht, der vor möglichen "Bösartige[n] Nutzungen künstlicher Intelligenz" (englischer Originaltitel: "The Malicious Use of Artificial Intelligence") warnt.^[64] Beteiligt waren daran unter anderem Forscher der Universitäten von Oxford, Yale und Stanford, sowie Entwickler von Microsoft und Google. Der Bericht nimmt Bezug auf schon existierende Technologien und demonstriert anhand von diversen Szenarien, wie diese von Terroristen, Kriminellen und despotischen Regierungen missbraucht werden könnten.^[64] Die Autoren des Berichts fordern daher eine engere Zusammenarbeit von Forschern, Entwicklern und Gesetzgeber im Bereich KI und schlagen konkrete Maßnahmen vor, wie die Gefahren des Missbrauchs verringert werden könnten.^[64]

Vorschläge zum Umgang mit KI |

Der Präsident von Microsoft, Brad Smith schlug vor, einen Verhaltenskodex aufzustellen, wie etwa eine Digitale Genfer Konvention, um Risiken der Künstlichen Intelligenz zu verringern.

Der Ethiker Peter Dabrock empfiehlt im Kontext der Benutzung und Programmierung von Künstlicher Intelligenz nicht nur die digitale Kompetenz der Beteiligten zu erhöhen, sondern auch auf klassische Bildungselemente zu setzen. Um mit den dazugehörigen Herausforderungen zurechtzukommen sowie die Fähigkeiten zur Unterscheidung und zur Erkennung von Mehrdeutigkeit zu erhöhen, seien Kenntnisse aus Religion, Literatur, Mathematik, Fremdsprachen, Musik und Sport eine gute Voraussetzung.^[65]

Darstellung in Film und Literatur |

Seit der Klassischen Moderne wird KI in Kunst, Film und Literatur behandelt.^[66] Dabei geht es bei der künstlerischen Verarbeitung – im Gegensatz zur KI-Forschung, bei der die technische Realisierung im Vordergrund steht – vor Allem um die moralischen, ethischen und religiösen Aspekte und Folgen einer nicht-menschlichen, „maschinellen Intelligenz“.

In der Renaissance wurde der Begriff des Homunculus geprägt, eines künstlichen Miniaturmenschen ohne Seele.^[67] Im 18. und 19. Jahrhundert erschienen in der Literatur menschenähnliche Automaten, beispielsweise in E. T. A. Hoffmanns Der Sandmann und Jean Pauls Der Maschinenmann.

Im 20. und 21. Jahrhundert greift die Science-Fiction in Film und Prosa das Thema mannigfach auf.^[68] 1920 prägte der Schriftsteller Karel Čapek den Begriff in seinem Bühnenstück R.U.R.; 1926 thematisierte Fritz Lang in Metropolis Roboter, welche die Arbeit der Menschen übernehmen.^[68]

Dem Filmpublikum wurden in den unterschiedlichen Werken die Roboter als intelligente und differenzierte Maschinen mit ganz unterschiedlichen Persönlichkeiten präsentiert: Sie werden entwickelt, um sie für gute Zwecke einzusetzen, wandeln sich aber häufig zu gefährlichen Maschinen, die feindselige Pläne gegen Menschen entwickeln.^[69] Im Lauf der Filmgeschichte werden sie zunehmend zu selbstbewussten Wesen, die sich die Menschheit unterwerfen wollen.^[69]

Eine weitere Form künstlerischer Auseinandersetzung mit KI stellt die Litauische Künstlerrepublik Užupis dar. In ihrer Münchener Botschaft fungiert der künstlich intelligente Forschungs-Humanoide "Roboy" als Konsul und die Verfassung enthält einen eigenen Artikel über künstliche Intelligenz ("Any artificial intelligence has the right to believe in a good will of humanity [The Munich Article].").^[70]

Beispiele (Auswahl) |

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  HAL 9000 in 2001: Odyssee im Weltraum (1968)


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  Colossus und Guardian in Colossus (1970)


• Die Androiden in Westworld (1973) und Westworld (2016)


• Die sprechenden Bomben in Dark Star (1974)


• Der Supercomputer Golem aus den Büchern Golem XIV und Also sprach Golem von Stanisław Lem (1981)


• 
  Master Control Programm in Tron (1982)


• 
  Skynet in der Terminator-Filmreihe (ab 1984)


• 
  Nummer 5 in den Filmen Nummer 5 lebt! (1986) und Nummer 5 gibt nicht auf (1988)


• 
  Android Data in Raumschiff Enterprise – Das nächste Jahrhundert (1987–1994)


• Sämtliche Programme (Orakel, Architekt, Agent, etc.) in The Matrix (1999)


• Andrew Martin in Der 200 Jahre Mann (2000)


• Die Hauptfigur in A.I. – Künstliche Intelligenz von Steven Spielberg (2001)


• 
  Minority Report (2002)


• 
  Sonny in I, Robot (2004)


• 
  Deep Thought in Per Anhalter durch die Galaxis (2005)


• 
  Person of Interest (ab 2011)


• 
  Real Humans – Echte Menschen (seit 2012)


• Samantha in Her (2013)
  


• Ava in Ex Machina (2015)


• 
  Humans (2015)


• 
  A.R.E.S. in Schätzings Roman Die Tyrannei des Schmetterlings (2018)

Soziale Auswirkungen |

Im Zuge der industriellen Revolution wurde durch die Erfindung der Dampfmaschine die Muskelkraft von der Maschine ersetzt (PS durch Watt). Durch die digitale Revolution könnte die menschliche Denkleistung durch maschinelle KI ersetzt werden.^[71]

Der amerikanische Unternehmer Elon Musk prognostiziert, dass es zukünftig immer weniger Erwerbsarbeit geben wird, die nicht von einer Maschine besser und günstiger gemacht werden kann, weshalb immer weniger Arbeitskräfte benötigt würden. Durch die weitgehend maschinelle Produktion würden die Produkte und Dienstleistungen sehr billig werden. In diesem Zusammenhang unterstützt er die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens.^[72] Der Physiker Stephen Hawking meinte: Bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen.^[58][59] Microsoft-Gründer Bill Gates sieht die Entwicklung ähnlich. Er fordert eine Robotersteuer, um die sozialen Aufgaben der Zukunft bewältigen zu können.^[73] Bereits 1995 erschien das Buch „Das Ende der Arbeit“ von Jeremy Rifkin. Die Informatikerin Constanze Kurz meint: technischen Fortschritt gab es schon immer. Jedoch vollzog sich der technische Wandel in der Vergangenheit meist über Generationen, so dass genug Zeit blieb, sich für neue Aufgaben auszubilden. Heute verläuft der technische Wandel innerhalb von wenigen Jahren, so dass die Menschen nicht genug Zeit haben, sich für neue Aufgaben weiter zu bilden.^[74] Der Sprecher des Chaos Computer Clubs, Frank Rieger, warnte in verschiedenen Publikationen (z. B. dem Buch Arbeitsfrei)^[75] davor, dass durch die beschleunigte Automatisierung vieler Arbeitsbereiche in naher Zukunft immer mehr Menschen ihre Beschäftigung verlieren werden (z. B. LKW-Fahrer durch selbstfahrende Autos). Darin besteht unter anderem eine Gefahr der Schwächung von Gewerkschaften, die an Mitgliedern verlieren könnten. Rieger plädiert daher für eine „Vergesellschaftung der Automatiserungsdividende“, also einer Besteuerung von nichtmenschlicher Arbeit, damit durch das Wachstum der Wirtschaft in Form eines Grundeinkommens auch der allgemeine Wohlstand wächst und gerecht verteilt wird.^[76]

Wissenschaftler der Universität Oxford haben in einer Studie im Jahr 2013 eine Vielzahl von Jobs auf ihre Automatisierbarkeit überprüft. Dabei unterteilten die Wissenschaftler die Jobs in verschiedene Risikogruppen. 47 Prozent der betrachteten Jobs in den USA wurden in die höchste Risikogruppe eingeteilt, d. h. dass für diese Jobs das Risiko sehr hoch ist, innerhalb der nächsten ein oder zwei Jahrzehnte (Stand 2013) automatisiert zu werden.^[77]

Jack Ma, der Gründer des chinesischen Internetkonzerns Alibaba, mahnte in einem Vortrag, dass die Menschen sich auf erhebliche Umbrüche im Arbeitsmarkt vorbereiten sollten, weil die KI die Welt verändern werde. In den letzten 200 Jahren habe das produzierende Gewerbe und Dienstleistungen die Jobs geschaffen. Nun aber wegen der KIs und den Robotern, werden dort kaum noch Jobs entstehen. Jack Ma kritisierte die heutige Schulausbildung (er war früher Englischlehrer). Die Schüler würden nicht für die Notwendigkeiten von morgen ausgebildet, sondern immer noch auf eine Wirtschaft, die es bald nicht mehr gebe. Die Schulen würden die Arbeitslosen von morgen ausbilden. Es mache keinen Sinn, in Konkurrenz mit den KIs und Robotern treten zu wollen. Die Schüler sollten von den Schulen dazu ausgebildet werden, möglichst innovativ und kreativ zu sein. Jack Ma geht davon aus, dass die KIs viele Jobs zerstören, aber auch viele neue Jobs entstehen lassen würden. Die Frage sei, ob Schüler für diese neuen Jobs ausgebildet würden.^[78]

Jürgen Schmidhuber antwortete auf die Frage, ob KIs uns bald den Rang ablaufen werden bzw. ob wir uns Sorgen um unsere Jobs machen müssten: "Künstliche Intelligenzen werden fast alles erlernen, was Menschen können – und noch viel mehr. Ihre neuronalen Netzwerke werden aus Erfahrung klüger und wegen der sich rasch verbilligenden Hardware alle zehn Jahre hundertmal mächtiger. Unsere formelle Theorie des Spaßes erlaubt sogar, Neugierde und Kreativität zu implementieren, um künstliche Wissenschaftler und Künstler zu bauen." und "Alle fünf Jahre wird das Rechnen 10-mal billiger. Hält der Trend an, werden kleine Rechner bald so viel rechnen können wie ein menschliches Gehirn, 50 Jahre später wie alle 10 Milliarden Hirne zusammen."^[38] Als Konsequenz aus der aus seiner Sicht unabwendbar fortschreitenden Automatisierung und dem damit einhergehenden Wegfall von Erwerbsarbeitsplätzen sieht Schmidhuber die Notwendigkeit eines Bedingungslosen Grundeinkommens.^[79]
„Roboterbesitzer werden Steuern zahlen müssen, um die Mitglieder unserer Gesellschaft zu ernähren, die keine existenziell notwendigen Jobs mehr ausüben. Wer dies nicht bis zu einem gewissen Grad unterstützt, beschwört geradezu die Revolution Mensch gegen Maschine herauf.“^[80]FliessTextRef

Erik Brynjolfsson ist der Auffassung, das Aufkommen radikaler Parteien in den USA und Europa sei die Folge davon, dass viele Menschen heute schon nicht mehr mit dem technischen Fortschritt mithalten könnten. Wenn Menschen ihre Jobs verlieren, werden diese Menschen wütend, so Brynjolfsson. Auch er meint, dass in Zukunft die meisten Jobs von Maschinen erledigt werden.^[81]

Mark Zuckerberg äußerte bei einer Rede vor Harvard-Absolventen, dass die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens notwendig sei. Es könne etwas nicht mehr in Ordnung sein, wenn er als Harvard-Abbrecher innerhalb weniger Jahre Milliarden machen könne, während Millionen von Uni-Absolventen ihre Schulden nicht abbezahlen könnten. Es bräuchte eine Basis, auf der jeder innovativ und kreativ sein könne.^[82][83]

Im November 2017 stellte der Deutsche-Bank-Chef John Cryan einen starken Stellenabbau in Aussicht. Das Unternehmen beschäftigt 97.000 Menschen. Bereits in den letzten 12 Monaten wurden 4000 Stellen abgebaut. In naher Zukunft sollen 9000 weitere Stellen abgebaut werden. Mittelfristig sollen die Hälfte aller Stellen abgebaut werden. Cryan begründete diesen Schritt damit, dass die Konkurrenz bereits heute mit etwa der Hälfte der Mitarbeiter vergleichbare Leistung erbringe. Cryan sagte: "Wir machen zu viel Handarbeit, was uns fehleranfällig und ineffizient macht". Vor allem durch das maschinelle Lernen bzw. künstliche Intelligenzen könnte das Unternehmen noch viel effizienter werden. Viele Banker arbeiteten ohnehin wie Roboter, so Cryan. An die Stelle qualifizierter Mitarbeiter sollen qualifizierte Maschinen treten, so Cryan.^[84]

Der Zukunftsforscher Lars Thomson prognostizierte im November 2017 für die nächsten 10 Jahre gewaltige Umbrüche in Technologie, Arbeit, Werten und Gesellschaft. Im Jahr 2025 könne ein Haushalts-Roboter den Frühstückstisch decken, Fenster putzen, Pflegedienste übernehmen usw. wodurch Arbeitsplätze vernichtet werden. Heute schon gäbe es 181 Firmen weltweit, die an klugen Robotern arbeiten. Der Preis eines solchen Roboters betrage heute etwa 20.000 Euro. Der Markt der künstlichen Intelligenz werde in wenigen Jahren größer sein als der Automobilmarkt. Wie schnell 10 Jahre vergingen, würde man sehen, wenn man 10 Jahre zurückblicke, als das erste Smartphone auf den Markt kam. Er bedauert, dass in unserer Gesellschaft kaum jemand diese Entwicklung erkenne, die unsere Gesellschaft komplett verändern werde. In Hotels werden in 10 Jahren Roboter die Arbeiten der heutigen Zimmermädchen übernehmen. Der Vorteil für den Hotelmanager: Der Roboter will keinen Lohn, keine freien Tage, muss nicht versteuert und versichert werden. Der Nachteil: Der Staat erhält keine Steuern mehr und die Menschen sind arbeitslos. Deshalb werde man nicht an einem bedingungslosen Grundeinkommen vorbeikommen und der Einführung einer Robotersteuer. Thomson sieht die Gefahr einer Spaltung der Gesellschaft, wenn das Tempo der Veränderung die Wandlungsfähigkeit der Menschen übersteigt. Gleichzeitig werde die KI den Menschen von der Arbeit befreien. Die Gesellschaft müsse Leitplanken für die KIs definieren.^[85]

In einem Interview im Januar 2018 meinte der CEO von Google Sundar Pichai, die aktuelle Entwicklung der künstlichen Intelligenz sei für den Werdegang der Menschheit bedeutender als es die Entdeckung des Feuers und die Entwicklung der Elektrizität waren. Durch die aktuelle Entwicklung der KI werde kein Stein auf dem anderen bleiben. Deshalb sei es wichtig, dass die Gesellschaft sich mit dem Thema auseinandersetze. Nur so könne man die Risiken eingrenzen und die Potentiale ausschöpfen. Google gehört derzeit zu den führenden Unternehmen im Bereich der KI. Allein der KI-Assistent von Google ist bereits auf hunderten Millionen Android-Smartphones installiert. Aber auch in den Suchmaschinen kommt KI derzeit bereits milliardenfach zum Einsatz. Die von Google gekaufte Firma DeepMind eilt bei der KI-Forschung von Meilenstein zu Meilenstein u. a. mit AlphaGo, AlphaGo Zero, AlphaZero.^[86]

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), das zur Bundesagentur für Arbeit gehört, hat in einer Studie dargelegt, welche menschliche Arbeit in Deutschland von Maschinen ersetzt werden kann. Die Studie kommt zum Ergebnis, dass im Jahr 2016 25 Prozent der bezahlten menschlichen Tätigkeiten von Maschinen hätten erledigt werden können, was etwa 8 Millionen Arbeitsplätzen in Deutschland entspricht. Eine frühere Studie kam für das Jahr 2013 noch auf einen Wert von 15 Prozent. Am stärksten betroffen mit etwa 83 Prozent sind Fertigungsberufe aber auch unternehmensbezogene Dienstleistungsberufe mit 60 Prozent, Berufe in der Unternehmensführung und -organisation mit 57 Prozent, Berufe in Land- und Forstwirtschaft und Gartenbau mit 44 Prozent usw. Im Vergleich von 2013 zu 2016 sind besonders stark gestiegen Logistik- und Verkehrsberufe von 36 auf 56 Prozent, ein Bereich, in dem in Deutschland etwa 2,4 Millionen Menschen beschäftigt sind. Insgesamt geht die Studie davon aus, dass in naher Zukunft 70 Prozent der menschlichen bezahlten Tätigkeiten von Maschinen übernommen werden könnten. Maschinen könnten z. B. übernehmen: Wareneingangskontrolle, Montageprüfung, Kommissionierung, Versicherungsanträge, Steuererklärungen usw. Die Techniken, die diese Veränderungen vorantreiben seien: künstliche Intelligenzen, Big Data, 3-D Druck und virtuelle Realität. Auch wenn es nicht zu Entlassungen kommen würde, so müssen Mitarbeiter zumindest mit starken Veränderungen in ihrem Berufsbild und damit starkem Umlernen rechnen. Es werden auch neue Berufsfelder entstehen. Auch werde nicht alles, was heute schon möglich ist, auch umgesetzt und schon gar nicht sofort. Ein Faktor für diese Verzögerung seien ethische und rechtliche Aspekte aber auch die hohen Kosten der Automatisierung. Nicht immer ist die künstliche Intelligenz billiger als die menschliche Intelligenz.^[87]

In einem Gastbeitrag im Februar 2018 meinte der SAP-Chef Bill McDermott, dass sich die Menschen fürchten würden vor den Veränderungen, die eine Welt mit Robotern und KIs mit sich bringt. Ein erster Meilenstein sei der Sieg der Maschine Deep Blue über den amtierenden Schachweltmeister Gary Kasparov im Jahr 1997 gewesen. Ein weiterer Meilenstein sei der Sieg der Maschine Watson über den Menschen in der Quiz-Show Jeopardy im Jahr 2011 gewesen. Und der nächste große Schritt waren dann die Siege von AlphaGo und seinen Nachfolgern AlphaGo Zero und AlphaZero im Jahr 2016 und 2017. Die tiefgreifenden Veränderungen, die KI auch am Arbeitsplatz mit sich bringen würden, seien heute nun in aller Munde. Um etwaige negative Auswirkungen der neuen Techniken auf die Gesellschaft zu vermeiden, verlangte es nun eine durchdachte Planung. Behörden, Privatwirtschaft und Bildungswesen müssten zusammenarbeiten, um junge Menschen die Fähigkeiten zu vermitteln, die diese in der digitalen Wirtschaft benötigen. Umschulungen und lebenslanges Lernen seien heute die neue Normalität. Jobs würden nicht komplett von Maschinen ersetzt werden, sondern meist in Teilbereichen. Es würden auch viele neue Jobs entstehen. Die wirtschaftliche Entwicklung würde durch die KI befeuert werden. Man rechnet für 2030 mit einer Wertschöpfung in dem Bereich von 16 Billionen Dollar und einem Wachstum des Bruttoinlandsprodukts um 26 Prozent. Durch die Automatisierung könnten Unternehmen zukünftig jährlich 3 bis 4 Billionen US-Dollar einsparen.^[88]

Der Deutsche Bundestag hat am 28. Juni 2018 eine Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche Potenziale eingesetzt, die bis zum Sommer 2020 einen Abschlussbericht mit Handlungsempfehlungen vorlegen soll.^[89]

KI in sonstigen Bereichen |

Im November 2017 stellten Wissenschaftler der Universität Edinburgh eine von ihnen trainierte KI vor, die in der Lage ist, bei einem Fernsehkrimi den Mörder mit hoher Wahrscheinlichkeit noch vor der Auflösung vorauszusagen. Dabei haben die Forscher die KI anhand von 39 Folgen der Fernsehserie "CSI: Las Vegas" trainiert. Diese Fernsehserie hat 337 Folgen. Ab der 39. Folge war es der KI möglich, den Täter relativ häufig vorauszusagen und mit jeder weiteren Folge wurde die Treffsicherheit der KI höher. Am Ende lag die Treffsicherheit bei 60 Prozent nachdem 90 Prozent einer Episode von der KI "geschaut" wurde.^[90]

Am 28. August 2017 wurde ein maschineller Übersetzer namens DeepL auf Basis künstlicher neuronaler Netze von einem Kölner Start-Up online gestellt, der auf der gesammelten Datenbank von Linguee trainiert wurde. Der neue Dienst soll in Blindtests die Angebote der Konkurrenz u. a. von Google, Microsoft und Facebook übertreffen.^[91][92]

Im November 2017 stellte Boston Dynamics ein neues Video zur aktuellen Entwicklung ihres humanoiden Roboters Atlas ins Internet. Seit 2016 kann Atlas gehen, Türen öffnen, Kisten aufheben und in Regale einsortieren sowie nach dem Umfallen alleine wieder aufstehen. Seit 2017 kann Atlas nunmehr athletisch von Kiste zu Kiste springen, um 180 Grad Sprünge und einen Rückwärtssalto durchführen.^[93][94]

Im Dezember 2017 stellte Google eine KI mit Namen AutoML vor, die eigenständig KIs kreiert, die dann wiederum leistungsfähiger sind, als KIs, die von Menschen auf dem speziellen Gebiet kreiert wurden.^[95]

KIs können Ende 2017 Videos von einer Tagszene in eine Nachtszene umrechnen, oder von einer Sommerlandschaft in eine Winterlandschaft verwandeln und umgekehrt, ein Video von einem Sonnentag in einen Regentag verwandeln, oder eine Katze in einem Video in eine Großkatze umrechnen usw. Weiterhin können KIs menschliche Gesichter entwickeln, die es gar nicht gibt, die aber menschlich aussehen.^[96]

Ein Programmierer demonstrierte Ende 2017 die Produktion eines Fake-Videos mit einfachen und kostenlosen Mitteln. Dazu nahm er ein Pornovideo und die Gesichter berühmter Frauen u. a. Gal Gadot. Mit Hilfe einer KI legte er dann das Gesicht der berühmten Schauspielerinnen über das Gesicht der Pornodarstellerin, so dass ein glaubwürdiges Video entstand. Dabei verwendete der Programmierer einfachste Mittel die im Internet frei verfügbar sind und deren Handhabung leicht erlernbar sind.^[97] Die Techniken wurden bereits 2016 von Wissenschaftlern des Max-Planck-Instituts für Informatik in Online-Videos demonstriert.^[98] Auf Basis dieser Techniken hat ein weiterer Entwickler im Januar 2018 die sog. FakeApp entwickelt, so dass nun mittlerweile jedermann mit wenig Technikverständnis in einem beliebigen Video ein sog. Face Swap durchführen kann, was sich großer Beliebtheit erfreut. Die Qualität dieser veränderten Videos wird immer besser und ist teilweise auf dem Niveau von teuren Hollywood-Produktionen angekommen. Video als Beweismaterial verliert damit zunehmend an Bedeutung.^{[99][100][101]}

Forscher der Universität von Maryland sowie vom Dartmouth College haben eine KI entwickelt, die mit 92 prozentiger Wahrscheinlichkeit an der Stimme und dem Gesichtsausdruck eines Menschen erkennen kann, ob dieser lügt; vgl. Lügendetektor. Die KI wurde mit 104 Videos trainiert, die Personen zeigen, die vor Gericht sowohl die Wahrheit als auch die Unwahrheit sagen. Die KI lernte so, minimale Änderungen im Gesichtsausdruck und der Stimme zu erkennen, um so den Wahrheitsgehalt des Gesagten zu deuten. Das System könne durch bessere Audiodaten und mehr Videomaterial noch stark verbessert werden.^[102]

Forscher der Stanford Universität entwickelten eine KI, die anhand der Bilder von Google Street View (d. h. Bilder von einem Wohnviertel) das Wahlverhalten, den Bildungsgrad und die ethnische Zusammensetzung von Menschen in einem bestimmten Wohngebiet ermitteln kann. Ein wesentliches Erkennungsmerkmal für die KI sind die Autos, die in einem Wohngebiet geparkt sind. Nicht ermitteln konnte die KI bislang den Anteil der Kinder in dem Wohnviertel und die Zuordnung zu dominanten Wirtschaftssektoren. Die Erhebung der Daten ist deutlich kostengünstiger als bei Umfragen.^[103]

Die KI NIMA, entwickelt von Google, kann Bilder ästhetisch bewerten, d. h. erkennen, ob Menschen ein Bild schön oder nicht schön finden. Dabei trainierte die KI mit Bildern, die von 200 Menschen auf einer Skala von 1 bis 10 bewertet wurden. Danach konnte die KI mit hoher Treffsicherheit erkennen, mit welchem Wert die Menschen ein Bild einstufen werden.^[104]

Das britische Start-up Tractable stellte Anfang Januar 2018 eine KI vor, die mittels Fotos von einem Autoschaden innerhalb von Sekunden einen Kostenvoranschlag für die Reparatur anfertigen kann. Autofahrer müssen zukünftig nur noch Fotos vom Schaden aufnehmen und an die Versicherung übermitteln – der Rest wird dann maschinell erledigt. Die KI wurde mit Millionen Fotos von Autoschäden trainiert. Die Fotos müssen nicht von hoher Qualität sein. In Deutschland gab es im Jahr 2017 mehr als 2,6 Millionen Verkehrsunfälle, die meisten davon Blechschäden.^[105]

Bei einem standardisierten Leseverständnistest der Stanford Universität haben KIs erstmals im Januar 2018 besser abgeschnitten als Menschen dies können. Bei dem Test wird ein Text gelesen und danach sehr detaillierte Fragen zum Inhalt des Textes gestellt. Menschen konnten im Maximum bislang 82,304 Prozent der Fragen korrekt beantworten. Eine KI von Alibaba konnte diesen Wert mit 82,44 Prozent übertreffen. Nur wenige Stunden später konnte eine KI von Microsoft den Test mit 82,65 Prozent bestehen. Allerdings je komplexer und mehrdeutiger die Fragen werden, desto mehr Probleme bekommen die KIs. Die KIs sind eher ein exaktes Rechercheinstrument, während ein Mensch das Gelesene in einen größeren Kontext stellen kann.^[106][107]

Vier Wissenschaftler der japanischen Universität in Kyoto haben im Januar 2018 eine KI vorgestellt, die aus den gemessenen Gehirnaktivitäten (Magnetresonanzscans) eines Menschen in etwa erkennen kann, welches Bild sich der Mensch gerade ansieht oder sogar nur ausdenkt. Die KI visualisiert die Bilder dann auf einem Bildschirm. Die Bilder sind nicht akkurat, aber Formen und Farben sind schemenhaft erkennbar. Auch Symbole und Buchstaben kann die KI so identifizieren. Die KI wurde über 10 Monate mit drei Probanden und 1000 Bildern, die wiederholt angeschaut wurden, trainiert. Dies stellt erste Ansätze von Telepathie zwischen Mensch und Maschine dar, was für die Maschinensteuerung nützlich sein kann.^[108][109]

Microsoft stellte im Januar 2018 eine KI vor, die auf Textvorgaben ein entsprechendes Bild erzeugen kann. So erzeugt die KI z. B. auf die Vorgabe gelber Vogel mit schwarzen Flügeln und kurzem Schnabel ein fotorealistisches Bild mit einem kleinen, gelben Kanarienvogel mit schwarzen Flügeln auf einem Ast sitzend. Der Vogel existiert nicht real, sondern das Bild wurde von der KI erschaffen. Tatsächlich handelt es sich um zwei KIs: die erste erzeugt das Bild, die zweite bewertet, ob das Bild real erscheint. Die erste KI wiederholt den Vorgang so oft, bis die zweite KI das Bild als realistisch akzeptiert. Mit Hilfe einer solchen KI könnte man allein mit einem detaillierten Drehbuch einen Animationsfilm erzeugen. Denkbar wäre der Einsatz auch in der Architektur, wo eine solche KI nach Textvorgabe entsprechende Gebäude zeichnet.^[110]

Forscher der Universität Zürich und des Forschungskompetenzzentrums NCCR Robotics haben im Januar 2018 eine KI vorgestellt, die eine Drohne sicher durch eine Stadt führen kann. Die Drohne ist lediglich mit einer einfachen Smartphonekamera bestückt. Die eigentliche Leistung vollbringt die KI, die zwischen statischen und bewegten Objekten unterscheiden kann und der Drohne entsprechend den Weg weist. Die KI schafft es sogar, die Drohne durch Parkhäuser und Büroflure zu steuern, obwohl die KI dafür nicht eigens trainiert wurde. Mögliche Einsatzgebiete wären Paketlieferungen, Überwachungsaufgaben, Rettungseinsätze usw.^[111]

Seit Herbst 2017 ist ein Aktienfonds (ETF) auf dem Markt, der von einer KI gesteuert wird. Die KI basiert auf dem IBM Watson und entscheidet komplett eigenständig, in welche Aktien investiert wird. Die KI lernt ständig dazu und setzt keine einprogrammierten Anlageregeln um. War die Performance der KI anfangs noch sehr schlecht, überholt diese im Januar 2018 die Performance von menschlichen Fonds-Managern. Die KI kann im Vergleich zu einem Menschen große Mengen an Daten verarbeiten und in die Analyse einbeziehen, derzeit die Geschäftsdaten von 6000 Unternehmen und über 1 Mio. Finanznachrichten pro Tag. Nach Aussage der Betreiber soll die KI weiter dazulernen und somit die Performance ständig steigern. Der Fond steht auch Privatanlegern offen.^[112]

Im Januar 2018 eröffnet Amazon den ersten Laden ohne Kassen. Amazon nennt diese Läden Amazon Go. Der Kunde benötigt einen Account bei Amazon und eine entsprechende Amazon-App auf seinem Smartphone. Beim Betreten des Ladens muss der Kunde sein Smartphone mit der App über einen Scanner halten und kann dann eintreten. Danach wird der Kunde von unzähligen Kameras und KI verfolgt. Jedes Mal, wenn der Kunde dem Regal eine Ware entnimmt, wird die Ware in den virtuellen Warenkorb des Kunden eingebucht. Legt der Kunde die Ware wieder ins Regal zurück, wird die Ware wieder ausgebucht. Beim Verlassen des Ladens wird dem Kunden automatisch der Rechnungsbetrag des Warenkorbs von seinem Amazon-Guthaben-Konto abgebucht. Für den Kunden ergeben sich so keine Wartezeiten mehr an den Kassen. Amazon kann so nun auch die Einkaufsdaten in einem normalen Laden für jeden Kunden erfassen und zudem entfällt Personal.^[113]

Wissenschaftler der Alberta Universität haben eventuell im Januar 2018 mit Hilfe einer KI das Voynich-Manuskript entschlüsseln können. Das Manuskript ist 600 Jahre alt. Jahrzehnte lang wurde versucht, den Inhalt des Buches, das in einer Geheimschrift niedergeschrieben ist, zu entschlüsseln. Die KI wurde an Texten in 380 Sprachen trainiert. Glaubte man bislang, bei der Sprache handle es sich um Arabisch, gab die KI an, es sei Hebräisch. Man vermutete, dass es sich um Alphagramme (s. Anagramm) handelt, bei denen die Buchstaben jedes Wortes alphabetisch sortiert werden und Vokale weggelassen werden. Nach Umstellung der Buchstaben, konnten 80 Prozent der Wörter in einem modernen Wörterbuch gefunden werden. Der erste Satz konnte damit in etwa entschlüsselt werden. Nun werden Linguisten, die Althebräisch beherrschen, benötigt, um den gesamten Text entziffern zu können. Die Wissenschaftler wollen nun weitere alte Texte untersuchen, deren Entzifferung bislang nicht gelang.^[114] Der Ansatz wurde sowohl von einschlägigen Voynich-Forschern, als auch von einem Team aus Mediävisten, Informatikern und des Hebräisch Kundigen als unbrauchbar verworfen.^[115]

Das kanadische Start-Up Lyrebird hat eine KI entwickelt, die innerhalb weniger Minuten erlernen kann, mit jeder beliebigen Stimme zu sprechen. Namensgeber ist der Vogel Leierschwanz, der beliebige Geräusche täuschend echt imitieren kann. Zum Trainieren der KI muss man einen vorgegebenen Text wenige Minuten lang vorlesen. Danach spricht die imitierte Stimme jeden Text, den man in einem Textfeld eingibt. Das funktioniert bislang nur gut in der englischen Sprache.^[116][117]

Das deutsche Entwicklerteam Acrai hat eine Maschine mit KI entwickelt, die, an einem Traktor angehängt, auf Feldern automatisch und mechanisch "Unkraut" entfernt. Die KI erkennt das "Unkraut" und dann entfernt die Maschine das "Unkraut" mit einer Art Hacke. Das System soll eine Alternative zu chemischen Unkrautvernichtern sein und so insbesondere im ökologischen Anbau zum Einsatz kommen, um dort Arbeitskräfte einzusparen. Das System wird vorerst als Dienstleistung angeboten, damit Bauern das System ausprobieren können. Das Team erhielt mit seiner Maschine beim TUM IdeAward den dritten Platz.^[118]

Das Startup snics aus Wien hat eine App mit KI entwickelt, welche die Energiezufuhr einer Mahlzeit berechnen kann. Dazu muss man nur die Mahlzeit komplett fotografieren. Die KI erkennt die Speisen, gleicht dies mit einer Datenbank ab, um die Nahrungsenergie je Speise zu ermitteln und berechnet daraus die Energiezufuhr anhand von Standardportionen. Die App steht seit Februar 2018 in den App-Stores bereit. Die Treffsicherheit liegt derzeit bei 60 Prozent, wobei weitere 20 Prozent nur leicht daneben liegen. Ernährungswissenschaftler kontrollieren ständig die Arbeit der KI, um so die Treffsicherheit weiter zu steigern.^[119]

Das Google Brain Team stellte im Februar 2018 eine KI vor, die aus vorgegebenen Texten die wesentlichen Informationen extrahieren und damit einen Wikipedia-Artikel schreiben kann.^[120]

Auf der Münchner Sicherheitskonferenz im Februar 2018 waren autonome Waffen ein zentrales Thema und dabei kleine Drohnen mit KI eigenständig gesteuert, die in großen Schwärmen ausgesendet werden, u. a. Zielpersonen per Gesichtserkennung oder ein sonstiges Ziel orten und dann das Ziel ausschalten u. a. durch Zünden einer Sprengladung in unmittelbarer Nähe des Ziels. Prototypen seien bereits gebaut. Der ehemalige Nato-Generalsekretär Anders Fogh Rasmussen warnte eindringlich vor solchen autonomen Systemen und forderte das Verbot solcher Systeme. Anscheinend soll im Syrien-Krieg erst kürzlich ein derartiger Drohnenangriff vermutlich mit iranischer Hilfe gegen eine russische Einheit eingesetzt worden sein.^[121] Bereits Ende 2017 haben Aktivisten in einem Video simuliert, wie ein solcher Angriff von einem autonomen Drohnenschwarm aussehen könnte.^[122]

Beim Projekt "Mannheimer Weg 2.0" – eine Zusammenarbeit der Stadt Mannheim, der Mannheimer Polizei und dem Fraunhofer Institut – soll eine KI ab März 2018 die Videos der Überwachungskameras aus dem Stadtzentrum von Mannheim auswerten und einen Alarm auslösen, wenn die KI auf den Bildern eine strafbare Handlung entdeckt. Ein Mitarbeiter der Polizei muss dann manuell das von der KI vorsortierte Bildmaterial sichten und eigenständig Kollegen alarmieren. Bislang mussten Mitarbeiter der Polizei permanent die Videos der Überwachungskameras auf verdächtige Situationen hin beobachten, was für die Mitarbeiter sehr ermüdend und auch personalintensiv war. Die KI durchsucht die Videos in Echtzeit u. a. nach Menschen, die schlagen, liegen, stürzen o.a. rennen usw. In der ersten Phase werden jedoch weiterhin auch Menschen die Videos auswerten, so dass die KI mit Hilfe des Bildmaterials weiter trainiert werden kann.^[123]

Auf dem Mobile World Congress in Barcelona im Februar 2018 wurde ein Smartphone mit einer App vorgestellt, das ein Auto steuern kann. Das Smartphone verfügt über einen KI-Chip und wurde an der Windschutzscheibe des Fahrzeugs befestigt. Das Fahrzeug war mit Steuermotoren am Lenkrad und den Pedalen ausgestattet. Allein über die Kamera des Smartphones wurde die Umgebung erkannt und das Fahrzeug vom Smartphone über einen Testparcours geleitet. Die Vorführung diente zur Demonstration der Leistungsstärke des KI-Chip im Smartphone.^[124]

Microsoft Research hat im März 2018 eine KI vorgestellt, die von Chinesisch ins Englisch nach eigener Angabe in gleicher Qualität übersetzen kann wie ein professioneller menschlicher Übersetzer. Die Übersetzung von Chinesisch ins Englische gilt als die schwierigste Art der Übersetzung. Nach Microsoft ein historischer Durchbruch, den man selbst bei Microsoft nicht so früh erwartet hätte.^[125][126]

Im März 2018 stellte Google eine youtube-App mit KI vor, die in Videos in Echtzeit den Hintergrund im Video austauschen kann. Für diese Technik wurde bislang die aufwändige Greenscreen-Technik benötigt, bei der Personen vor einer grünen Wand agieren müssen, die später durch einen Hintergrund ersetzt wird. Bei der jetzigen Technik ist der Hintergrund egal. Die KI erkennt die Personen oder Gegenstände im Vordergrund und schneidet diese einfach aus dem Video heraus.^[127]

Im März 2018 führte Baidu die KI DeepVoice vor, die nur 3,7 Sekunden Tonaufnahme einer Stimme benötigt, um dann mit dieser Stimme jeden vorgegebenen Text sprechen zu können. Die Qualität ist allerdings sehr schlecht. Je mehr Tonaufnahme die KI von einer Stimme hat, um so besser wird das Ergebnis. Vor einem Jahr noch sollen für vergleichbare Ergebnisse noch 30 Minuten Tonaufnahmen einer Stimme notwendig gewesen sein. Ein System von Adobe, das 2016 vorgestellt wurde, benötigte 20 Minuten Trainingsmaterial, erzielte damit jedoch auch ein hochwertiges Ergebnis.^[128]

Im Mai 2018 hat Google auf der Entwicklerkonferenz sein System Duplex vorgestellt. Dabei führte die KI einen Anruf bei einem Friseursalon, einem Restaurant usw. durch, um eine Terminvereinbarung durchzuführen. Ziel von Google ist es, die Sprache der KI so natürlich wirken zu lassen, dass der Gegenüber nicht mehr erkennt, dass es sich beim Anrufer um eine Maschine handelt. Dazu werden von der KI u. a. Denkpausen, absichtliche Ungenauigkeiten, 'aha' und 'hmm' usw. eingefügt, wodurch die KI menschlich klingen soll. Kommentatoren empfanden das Ergebnis u. a. erschreckend überzeugend. Das System funktioniert bislang nur in Englischer Sprache.^[129][130]

Eine KI wurde von IBM unter dem Namen 'Project Debater' darauf trainiert, mit Menschen zu diskutieren. IBM stellte diese KI im Frühjahr 2018 der Öffentlichkeit vor. Dabei diskutierte die KI mit zwei erfahrenen menschlichen Diskussionspartnern über Themen, von denen die KI davor nichts wusste. Die KI konnte lediglich auf eine 300 Millionen Quellen umfassende Datensammlung zurückgreifen, und musste daraus die Argumente herausfinden. Geübt hatte die KI davor mit anderen Themen. Die KI soll zukünftig bei der Findung schwieriger Entscheidungen behilflich sein.^[131]

Das britische Start-Up Wayve hat im Juli 2018 eine KI vorgestellt, die innerhalb von 20 Minuten in einfacher Form das Autofahren erlernen kann. Das Start-Up wurde von zwei Doktoren der KI der Cambridge Universität gegründet. Statt vieler Sensoren benötigt die KI nur eine Frontkamera und steuert das Lenkrad. Bislang wurde den Autopiloten mühsam die Regeln für das Autofahren einprogrammiert und Millionen von Testkilometern absolviert, um der KI das Autofahren beizubringen. Die jetzt vorgestellte KI ist zuerst ohne Wissen und steuert das Lenkrad zuerst zufällig. Durch das korrigierende Eingreifen eines Testfahrers lernt die KI innerhalb von 20 Minuten eigenständig und ohne menschliches Wissen, wie das Lenkrad zu bedienen ist, um auf der Straße zu bleiben, ähnlich einem Menschen, der Fahrradfahren lernt. Dabei wird auf das gleiche bestärkende Lernverfahren gesetzt, das Deepmind bereits bei AlphaZero eingesetzt hat. Die KI erhält eine höhere Belohnung, je länger das Fahrzeug ohne Eingriff des Testfahrers bleibt. Die KI versucht eine möglichst hohe Belohnung zu erhalten.^[132]

Wissenschaftler der Universität von Berkeley, Kalifornien, haben im Sommer 2018 eine KI entwickelt, mit der man in Videos die Tanzbewegungen einer Quellpersonen auf eine Zielperson übertragen kann. Dazu überträgt die KI zuerst die Tanzbewegungen der Quellperson auf eine Art Strichmännchen. Diese Bewegungen werden dann in einem zweiten Schritt auf die Zielperson übertragen. Dann wird das Ergebnis von der KI auf Glaubwürdigkeit überprüft und gegebenenfalls der letzte Schritt wiederholt. Zukünftig sollen beliebige Bewegungen einer Quellperson im Video auf eine Zielperson in einem Video übertragbar sein. Video als Beweismaterial verliert damit zunehmend an Bedeutung.^[133]

Mit der App TapTapSee können Blinde die Umgebung mit ihrem Smartphone fotografieren. Das Foto wird an eine zentrale KI übermittelt, welche das Bild analysiert und einen Text erstellt, was auf dem Foto zu sehen ist (sog. tagging). Dieser Text geht dann zurück an das Smartphone des Benutzer. Daraufhin sagt eine Stimme im Smartphone, was auf dem Bild zu sehen ist. So können Blinde etwa die Farbe eines Kleidungsstückes herausfinden. Die App ist kostenlos, so dass man diese Technik selbst austesten kann.^[134]

Filmische Dokumentationen |

• ARD Quarks und Co: Außer Kontrolle - Wenn Computer die Macht übernehmen , 2016


• autonomes Fahrzeug, 2016


• humanoider Roboter Atlas, 2016


• 
  humanoider Roboter Atlas, 2017 auf YouTube
  


• künstliche Intelligenz Watson in Quizshow Jeopardy, 2011


• 3sat Kulturzeit: Interview mit Jürgen Schmidhuber, 2016


• Vortrag von Jürgen Schmidhuber: Künstliche Intelligenz wird alles ändern, 2016


• auf zwei Rädern rollender Roboter Handle, kostengünstig, 2017


• heiseshow auf der CeBIT: Revolution der KI mit Deep Learning, aktueller Stand der KI, 2017


• Avatar basierend auf IBM Watson, 2017

Literatur |

• 
  Margaret Boden: Die Flügel des Geistes : Kreativität und künstliche Intelligenz, München: Artemis und Winkler 1992


• 
  Dietrich Dörner: Bauplan für eine Seele. Rowohlt, Reinbek 2001, ISBN 3-499-61193-7
  


• 
  Wolfgang Ertel: Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung. 3. Aufl., Springer Vieweg 2013. ISBN 978-3-8348-1677-1
  


• 
  Howard Gardner: Dem Denken auf der Spur (KI als Teil der interdisziplinären Kognitionswissenschaft) Stuttgart 1989 ISBN 3-608-93099-X
  


• Uwe Lämmel, Jürgen Cleve: Künstliche Intelligenz, 3. Auflage 2008, Carl Hanser Verlag München, ISBN 978-3-446-41398-6
  


• 
  Douglas R. Hofstadter: Gödel, Escher, Bach, ein Endloses Geflochtenes Band dtv ISBN 3-423-30017-5
  


• 
  Raymond Kurzweil: The Age of Spiritual Machines. B&T (Januar 2000) ISBN 978-0-14-028202-3
  


• Jan Lunze: Künstliche Intelligenz für Ingenieure. 2010. ISBN 978-3-486-70222-4
  


• 
  Pamela McCorduck: Denkmaschinen : die Geschichte der künstlichen Intelligenz, Markt und Technik 1987 (Original: Machines who think, Freeman 1979, A. K. Peters 2004)


• 
  Marvin Minsky: Mentopolis Stuttgart 1990 ISBN 3-608-93117-1
  


• 
  Hans Moravec: Computer übernehmen die Macht. Vom Siegeszug der künstlichen Intelligenz. Hoffmann und Campe (1999) ISBN 978-3-455-08575-4
  


• 
  Nils Nilsson: The quest for artificial intelligence. A history of ideas and achievements, Cambridge UP 2010


• 
  Roger Penrose: Computerdenken – Des Kaisers neue Kleider oder die Debatte um künstliche Intelligenz, Bewusstsein und die Gesetze der Natur, Übersetzung der englischen Originalausgabe The Emperor’s New Mind, mit einem Vorwort von Martin Gardner und einem Vorwort zur deutschen Ausgabe von Dieter Wandschneider, Heidelberg 1991


• Roger Penrose: Schatten des Geistes. Wege zu einer neuen Physik des Bewußtseins Übersetzung aus dem Englischen Shadows of the Mind Heidelberg 1995


• 
  Rolf Pfeifer, Christian Scheier, Alex Riegler: Understanding Intelligence Bradford Books, 2001, ISBN 0-262-66125-X
  


• Görz, Rollinger, Schneeberger (Hrsg.): Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 4. Auflage 2003, Oldenbourg, ISBN 3-486-27212-8
  


• 
  Georg Ruppelt, Hg.: Der große summende Gott. Geschichten von Denkmaschinen, Computern und künstlicher Intelligenz. Reihe: Lesesaal. Kleine Spezialitäten aus der Niedersächsischen Landesbibliothek, 7. Darin auch: Uwe Drewen, Dokumentation einer Ausstellung. C. W. Niemeyer, Hameln 2003 ISBN 3-8271-8807-5^[135]
  


• 
  Stuart J. Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2. Auflage, 2002, Prentice Hall.


• Stuart Russell, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz, August 2004, Pearson Studium, ISBN 3-8273-7089-2 (deutsche Übersetzung der 2. Auflage)


• 
  Bernd Vowinkel: Maschinen mit Bewusstsein – Wohin führt die künstliche Intelligenz?. Wiley-VCH (Mai 2006) ISBN 978-3-527-40630-2
  


• 
  Joseph Weizenbaum: Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft Suhrkamp, 12. Auflage, 1978, ISBN 3-518-27874-6
  


• Ingo Boersch, Jochen Heinsohn, Rolf Socher: Wissensverarbeitung – Eine Einführung in die Künstliche Intelligenz. Elsevier (Mai 2006) ISBN 978-3-8274-1844-9
  


• 
  Ulrich Eberl: Smarte Maschinen : Wie Künstliche Intelligenz unser Leben verändert. Carl Hanser Verlag, München 2016, ISBN 978-3-446-44870-4
  


• Manuela Lenzen: Künstliche Intelligenz. Was sie kann und was uns erwartet. Verlag C.H.Beck, München 2018, ISBN 978-3-406-71869-4
  


• 
  Thomas Ramge: Mensch und Maschine. Wie Künstliche Intelligenz und Roboter unser Leben verändern. Reclam Verlag, Stuttgart 2018, ISBN 978-3-15-019499-7
  

Belletristik |

• 2017, Andreas Brandhorst: Das Erwachen. Piper Verlag, ISBN 978-3-492-06080-6
  

Audio |

• SWR3 Podcast Künstliche Intelligenz


• BR-Interview: Warum man Menschen nicht nachbauen kann


• Digitalkompakt: Zum aktuellen Stand der KI

Weblinks |

Deutsch

• Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz


• Deutsche Zeitschrift für Künstliche Intelligenz


• Fachbereich Künstliche Intelligenz der Gesellschaft für Informatik (GI)


• 
  Österreichische Gesellschaft für Artificial Intelligence (ÖGAI): oegai.at
  

Englisch

• 
  European Association for Artificial Intelligence (EurAI) früher: ECCAI


• Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)


• Larry Hauser: Artificial Intelligence. In: Internet Encyclopedia of Philosophy.
  


• Selmer Bringsjord, Naveen Sundar Govindarajulu: Artifical Intelligence. In: Edward N. Zalta (Hrsg.): Stanford Encyclopedia of Philosophy.
  


• Richmond Thomason: Logic and Artifical Intelligence. In: Edward N. Zalta (Hrsg.): Stanford Encyclopedia of Philosophy.
  


• Frederic Portoraro: Automated Reasoning. In: Edward N. Zalta (Hrsg.): Stanford Encyclopedia of Philosophy.
  


• 
  AI on the Web – Zusammenstellung weiterführender Links von Peter Norvig
  


• 
  Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence in Europe (CLAIRE) Föderation von KI-Forschungseinrichtungen in Europa

Einzelnachweise |