Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz

Allan Hanbury

Künstliche Intelligenz (KI) ist „die Erforschung der Frage, wie man Computer dazu bringen kann, Dinge zu tun, bei denen Menschen im Moment besser sind“.

KI-Forschung gibt es seit mindestens 75 Jahren. Sie beinhaltet Themen wie Problemlösung, Schlussfolgerung, Logik und Wissensrepräsentation. Ein erster Höhepunkt der KI ereignete sich, als der IBM Supercomputer Deep Blue 1997 Garry Kasparov im Schach schlug. Deep Blue verwendete dafür sehr effiziente Suchalgorithmen für das Vorherberechnen aller möglichen Züge der Partie.

Einige Begriffe und Erläuterungen:

  • KI ist in den letzten Jahren aufgrund starker Leistungssprünge von Lernalgorithmen, insbesondere Deep Learning, wieder ins Rampenlicht gerückt.
  • Künstliche, lernende Algorithmen werden dort eingesetzt, wo es nicht möglich ist, alle erwartbaren Fälle mit „handgeschriebenen“ Bedingungen abzudecken.
  • Lernalgorithmen optimieren in der Lernphase die Parameter einer Funktion anhand von Beispielen. 
  • Sie verarbeiten dann in der Verwendungsphase erfolgreich neue und bisher unbekannte Beispiele. Bei der automatischen Erkennung von SPAM-E-Mails lernt der Algorithmus von E-Mails, die schon manuell als SPAM oder nicht-SPAM klassifiziert worden sind. 

Allan Hanbury, Institut für Information Systems Engineering, TU Wien

Deep Learning verwendet ein „tiefes neuronales Netzwerk“, einen sehr flexiblen Lernalgorithmus, bei dem tausende Parameter optimiert werden. Das bewährt sich besonders z.B. bei der sehr komplexen Erkennung von Gegenständen in Bildern und bei der Übersetzung von Text. Deep Learning war gemeinsam mit effizienten Suchalgorithmen 2016 für den Sieg der KI AlphaGo gegen den weltbesten Spieler Lee Sedol im Spiel Go verantwortlich. 

Methoden der KI werden immer häufiger als Unterstützung in Arbeitsprozessen implementiert, bei der automatischen Klassifizierung von Dokumentarten bis zu Sprachassistenten, die einfache Kommandos ausführen (z.B. Siri, Cortana, Alexa, …). Es gibt jedoch auch weitverbreitete Mythen über die Verwendung von KI, denen ich hier widerspreche:

  • Um Lernalgorithmen gut zu trainieren, werden ausschließlich große Mengen an Daten gebraucht.
  • Lernalgorithmen müssen laufend während ihrer Verwendung lernen.
  • Die Unterstützung eines Arbeitsprozesses durch KI ist immer besser als keine KI-Unterstützung.

Warum ich widerspreche, lesen Sie im vollen Beitrag als PDF.

Bei richtiger Verwendung erweist sich KI als mächtiges Zukunfts-Tool. Die Forschung schreitet rasant voran und erlaubt, KI in mehr und mehr Bereichen einzusetzen.

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