Gibt es künstliche Intelligenz (KI)? Die Philosophen streiten darüber, die Software-Technologie machts. 1996 bezwang Deep Blue den Schach-Weltmeister, 2016 besiegt die Software AlphaGo der Google-Tochter DeepMind den aktuellen Weltmeister im Go, dem Brettspiel mit seinen scheinbar unendlich vielen Kombinationen. Verliert der Mensch, weil die Maschine gewinnt? Betrachten wir dazu die KI-Bereiche Neuronale Netzwerke, Computerlernen, Intuition, Prognose und Generelle KI.
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(1) Neuronale Netzwerke
85 Milliarden Nervenzellen (Neuronen) des Gehirns leiten Signale über eine Billiarde Verbindungen (Snapsen) weiter. Je häufiger Synapsen benutzt werden, umso stärker werden sie. Die dazu erforderliche Rechnerleistung ist seit den 1990er Jahren verfügbar, indem man die Prozessoren von vieln Grafikkarten parallel anordnet. So können künstliche neuronale Netze in Schichten „massiv parallel“ arbeiten. Man spricht vom „deep neural network“ – je mehr Schichten, desto tiefer und effektiver.
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(2) Computerlernen
Die Echzeit-Übersetzung von Skype wie auch die Fotosuche von Google nutzen bereits heute die Technik des „Deep Learnung“: Über sich immer wiederholendes Sortieren steigt die Güte der automatischen Fotoerkennung – der Computer bzw. dessen Software verbessert seine tiegen neuronalen Netze quasi durch „Übung“. Weiteres Beispiel der Firma DeepMind: Ihrem Computer wird der Atari-Videospiele-Klassiker „Space Invaders“ vorgesetzt. Dessen neurales Netzwerk bringt sich selbst durch immer neues Wiederholen und Ausprobieren eine Spielpraxis bei, die einen guten menschlichen Atari-Spieler übertrifft – und dies alles ohne vorherige Spielanleitung. Maschinen- bzw. Computerlernen durch Trial & Error.
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(3) Intuition
„Niemals habe ich einen Menschen diesen Zug spielen sehen“ – so der Europameister Fan Hui, nachdem ihn der Computer im hochkompexen Go-Spiel geschlagen hatte. Der Mensch konstatiert, dass die Maschine ganz unerwartete (Intuition, Bauchgefühl) Entscheidungen fällen kann. War der Computer kreativ? Wie dem auch sei, es gibt offenbar Dinge, die der Mensch vom lernfähigen Computer lernen kann.
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(4) Prognose
Bei der Analyse von großen Datenmengen (Big Data) hilft die Software Sachverhalte zu erkennen, die der Mensch alleine überhaupt nicht wahrnehmen kann. Wenn digitale Röntgenbilder mit Patientendaten zusammengebracht werden, erfährt der Arzt komplett neue Erkenntnisse. Die Kombination von KI und Big Data ermöglicht neuartige Prognosen. So auch bei der Meteorologie-KI, die Wettervorhersagen nahe an der Echtzeit erwarten läßt. Oder beim Nudging, durch das der Staat als Erzieher seiner Bürger wirkt.
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(5) Generelle KI
Die derzeitig verfügbaren KI-Systeme sind für jeweils spezielle Probleme hin optimiert. Bei der generellen AGI (Artifical General Intelligence) könnte sich das System beliebige Informationen aneignen. Könnte – wird diese künstliche Intelligenz je realisierbar sein? Wird also der Computer der Frage nachgehen können „Was soll ich heute tun?“
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