Was bedeutet Künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie wirklich?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes und stetig wachsendes Gebiet der Technologie. Die Frage nach der Intelligenz von Maschinen beschäftigt Wissenschaftler, Philosophen und Technikbegeisterte schon seit Jahrzehnten. Mit dem rasanten Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz (KI) scheinen Maschinen heute klüger denn je. Doch wie intelligent sind sie wirklich? Dieser Blogbeitrag beleuchtet die Fähigkeiten moderner KI-Systeme, untersucht ihre Grenzen und wirft einen Blick auf die Zukunft der maschinellen Intelligenz. Wir erkunden, inwieweit Maschinen tatsächlich denken können und was das für unsere Gesellschaft bedeutet.

Die wachsende Intelligenz der Maschinen birgt ein Mysterium, das sowohl faszinierend als auch beängstigend ist. Wir stehen vor der undurchsichtigen Realität einer Technologie, deren volles Potenzial und Grenzen wir kaum erfassen können. Diese Ungewissheit lässt uns in einem Nebel der Furcht und Neugier zurück, gefangen zwischen den unermesslichen Möglichkeiten und den unvorhersehbaren Risiken einer Welt, die von Maschinenintelligenz geprägt ist.

Was bedeutet „Intelligenz?“

"Intelligenz" ist ein komplexes und vielschichtiges Konzept, das in der Philosophie, Psychologie und anderen Wissenschaften aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet wird. Allgemein bezeichnet Intelligenz die Fähigkeit, zu lernen, zu verstehen, Probleme zu lösen und Wissen anzuwenden, um sich an neue Situationen anzupassen.

Was bedeutet „Intelligent“?

„Intelligenz“ kann grob in zwei Kategorien unterteilt werden: logische (oder kognitive) Intelligenz und emotionale Intelligenz. Diese Unterteilung bietet eine vereinfachte Sichtweise, die viele Aspekte der menschlichen und maschinellen Intelligenz abdeckt, aber sie kann nicht alle Nuancen und Spezifika erfassen.

die Unterscheidung zwischen logischer und emotionaler Intelligenz spiegelt die derzeitigen Stärken und Grenzen der KI-Technologie gut wider

1. Logische Intelligenz

Dies umfasst Fähigkeiten wie logisches Denken, Problemlösung, mathematische Fähigkeiten, räumliches Vorstellungsvermögen und Sprachverständnis. In diesem Bereich sind Maschinen besonders stark, da sie Daten schnell verarbeiten und komplexe Berechnungen durchführen können. Kognitive Intelligenz wird oft mit akademischen Leistungen und beruflichen Fähigkeiten in Verbindung gebracht.

2. Emotionale Intelligenz

Dies bezieht sich auf die Fähigkeit, eigene und fremde Gefühle zu verstehen und zu managen, Empathie zu zeigen und soziale Beziehungen effektiv zu gestalten. Diese Art der Intelligenz ist bei Maschinen weit weniger entwickelt, da sie ein tiefes Verständnis von menschlichen Emotionen, sozialen Nuancen und subtilen zwischenmenschlichen Dynamiken erfordert.

Während diese Zweiteilung einen guten Überblick bietet, ist es wichtig zu beachten, dass Intelligenz ein mehrdimensionales Konstrukt ist. Die Theorie der multiplen Intelligenzen von Howard Gardner zum Beispiel argumentiert, dass es mehrere verschiedene Arten von Intelligenz gibt, die unabhängig voneinander existieren und dass eine Reduzierung auf nur zwei Typen viele wichtige Aspekte menschlicher Fähigkeiten außer Acht lässt. Im Kontext der Künstlichen Intelligenz ist die Unterscheidung zwischen logischer und emotionaler Intelligenz jedoch sinnvoll, da sie die derzeitigen Stärken und Grenzen der KI-Technologie gut widerspiegelt.

Was ist nun Künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?

Um die Intelligenz von Maschinen objektiv zu betrachten, müssen wir uns auf ihre technische Konstruktion und Funktionsweise konzentrieren, losgelöst von anthropomorphen Zuschreibungen oder emotionalen Bewertungen.

Maschinelles Lernen (ML)

Neuronale Netze

Natural Language Processing (NLP)

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet den Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von Maschinen oder Systemen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Aktivitäten wie Lernen, Problemlösen, Sprachverstehen, Entscheidungsfindung und visuelle Wahrnehmung. Der Begriff "künstliche Intelligenz" wird oft verwendet, um auf Computerprogramme oder Maschinen hinzuweisen, die kognitiven Funktionen nachahmen, die Menschen mit dem menschlichen Geist assoziieren.

KI-Systeme nutzen eine Vielzahl von Methoden, um intelligentes Verhalten zu simulieren, darunter:

Maschinelles Lernen (ML)

Hier lernt ein System, Muster in Daten zu erkennen und auf dieser Basis Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Wie funktionniert Maschinelles Lernen?

• Datensammlung: Der Prozess beginnt mit der Sammlung von Daten. Diese Daten können in vielen Formen vorliegen, wie z.B. Bilder, Texte, Zahlen usw., und dienen als Grundlage für das Lernen.

• Datenbereinigung und -vorbereitung: Die gesammelten Daten müssen oft bereinigt und vorbereitet werden. Das bedeutet, unvollständige, fehlerhafte oder irrelevante Teile der Daten zu entfernen oder zu korrigieren, um die Qualität des Lernprozesses zu verbessern.

• Wahl des geeigneten Algorithmus: Ein maschinelles Lernmodell basiert auf Algorithmen. Diese können je nach Art der Aufgabe und der Daten variieren. Es gibt verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen, wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.

  • Supervised Learning: Hierbei werden dem Modell Datenpunkte zusammen mit den korrekten Antworten (Labels) präsentiert. Das Ziel ist es, dass das Modell aus diesen Beispielen lernt und später in der Lage ist, die korrekten Antworten für neue, nicht gelabelte Daten vorherzusagen.

  • Unsupervised Learning: Bei dieser Methode werden keine Labels bereitgestellt. Stattdessen versucht das Modell, Strukturen oder Muster in den Daten selbst zu finden.

  • Reinforcement Learning: Hier lernt ein Modell durch Versuch und Irrtum, indem es Belohnungen für erfolgreiche Aktionen erhält und für Fehlschläge keine oder negative Belohnungen.

• Trainging des Modells: Während des Trainingsprozesses verarbeitet das Modell die Trainingsdaten, um Muster und Beziehungen zu erkennen. Der Algorithmus passt seine Parameter an, um seine Vorhersagen oder Entscheidungen zu verbessern.

• Modellbewertung: Nach dem Training wird das Modell anhand von Testdaten bewertet, die es zuvor nicht gesehen hat. Dies prüft, wie gut das Modell generalisiert und ob es auf neue Daten angewendet werden kann.

• Feinabstimmung und Optimierung: Auf Basis der Bewertungsergebnisse kann das Modell weiter angepasst und optimiert werden, um seine Genauigkeit und Effektivität zu verbessern.

• Einsatz in der realen Welt: Einmal trainiert und optimiert, kann das Modell für praktische Anwendungen eingesetzt werden, wie z.B. zur Erkennung von Gesichtern in Bildern, zur Spracherkennung, zur Vorhersage von Trends und vielem mehr.

Das Herzstück des maschinellen Lernens ist also die Fähigkeit von Algorithmen, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen und daraus zu lernen, um Aufgaben zu automatisieren oder Vorhersagen zu treffen.

Neuronale Netze

Diese sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus miteinander verbundenen Knoten (ähnlich wie Neuronen), die komplexe Muster in Daten erkennen können.

Neuronales Netz

Struktur eines Neuronalen Netzes: Ein neuronales Netz besteht aus Schichten von Neuronen: einer Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht. Jedes Neuron in einer Schicht ist mit mehreren Neuronen in der nächsten Schicht verbunden.

• Eingabeschicht: Die Eingabeschicht erhält die rohen Daten. Zum Beispiel könnten dies Pixel eines Bildes oder Werte in einem Datensatz sein.

• verssteckte Schicht: Nach der Eingabeschicht folgen eine oder mehrere versteckte Schichten. Diese Schichten sind das Herzstück des neuronalen Netzes. Jedes Neuron in diesen Schichten führt Berechnungen durch, basierend auf den Eingaben, die es erhält.

• Ausgabeschicht: Die letzte Schicht, die Ausgabeschicht, gibt das Ergebnis des Netzwerks aus. Dies könnte eine Klassifikation (z.B. ob ein Bild eine Katze oder einen Hund zeigt) oder ein numerischer Wert sein.

Das Netzwerk lernt durch einen Prozess namens "Backpropagation" und durch Anpassung der Gewichte. Während des Trainings wird das Netzwerk mit Daten gefüttert und gibt Vorhersagen aus. Diese Vorhersagen werden mit den tatsächlichen Ergebnissen verglichen, und der Fehler wird berechnet. Der Fehler wird dann rückwärts durch das Netz geleitet, um die Gewichte so anzupassen, dass der Fehler in zukünftigen Vorhersagen verringert wird. Durch wiederholtes Durchlaufen des Trainingsdatensatzes und Anpassen der Gewichte lernt das Netzwerk, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen und genauere Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Zusammengefasst simulieren neuronale Netze in vereinfachter Weise die Funktionsweise des menschlichen Gehirns und ermöglichen es Maschinen, aus Erfahrungen zu lernen und komplexe Muster in Daten zu erkennen.

Natural Language Processing (NLP)

Diese Technologie ermöglicht Maschinen das Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache. NLP beschäftigt sich damit, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren können.

So ist die Technik dahinter:

• Datenverarbeitung: NLP beginnt damit, große Mengen an menschlicher Sprache in Form von Text oder gesprochener Sprache zu sammeln und zu verarbeiten. Diese Daten können aus Büchern, Artikeln, Gesprächen, Internetinhalten und mehr stammen.

• Sprachanalyse: Die gesammelten Daten werden dann analysiert. Dabei wird die Sprache in kleinere Einheiten zerlegt, wie Sätze, Wörter und Phoneme (kleinste Laut-Einheiten).

• Erkennung von Muster: NLP-Systeme verwenden Algorithmen, um Muster in der Sprache zu erkennen. Zum Beispiel lernen sie, welche Wörter oft zusammen vorkommen, wie Sätze aufgebaut sind und wie verschiedene Teile der Sprache (wie Substantive, Verben, Adjektive) verwendet werden.

• Verständnis von Bedeutung: Der nächste Schritt ist das Verstehen der Bedeutung hinter den Wörtern und Sätzen. Dies beinhaltet das Erkennen von Kontext, Ironie, Metaphern und die Absichten des Sprechers oder Schreibers.

• Spracherzeugung: Neben dem Verstehen von Sprache kann NLP auch verwendet werden, um Sprache zu erzeugen. Zum Beispiel kann es Antworten in einem Chatbot generieren oder Texte auf der Grundlage bestimmter Vorgaben schreiben.

Der Prozess des NLP umfasst also das Sammeln und Verarbeiten von Sprachdaten, das Erkennen von Mustern und Strukturen in der Sprache, das Verstehen ihrer Bedeutung und schließlich das Reagieren oder Generieren von Sprache. Durch fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen wird NLP immer besser darin, menschliche Sprache in ihrer ganzen Komplexität zu verstehen und zu imitieren.

NLP wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. bei Spracherkennungssystemen (wie Siri oder Alexa), automatischen Übersetzungsdiensten, Chatbots und Tools zur Sentimentanalyse, die Stimmungen in Texten erkennen.

Was ist und was kann sein

Künstliche Intelligenz hat bereits beeindruckende Fähigkeiten, doch spiegelt sie auch unserer eigenen Vorurteile und Beschränkungen wider

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, viele Aspekte des täglichen Lebens zu revolutionieren. Sie treibt Empfehlungssysteme in Online-Shopping-Plattformen und Streaming-Diensten an, ermöglicht die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und revolutioniert die medizinische Diagnostik durch präzise Bilderkennung. Darüber hinaus optimiert KI in der Industrie Fertigungsprozesse, verbessert Kundenservice durch intelligente Chatbots und unterstützt in der Finanzbranche bei der Betrugserkennung und bei Investitionsentscheidungen.

Ein wesentlicher Aspekt, der die Grenzen der Künstlichen Intelligenz (KI) definiert, ist ihre Beschränkung auf spezifische, eng umrissene Aufgaben, im Gegensatz zur breiten und flexiblen Intelligenz des Menschen. Die derzeitige KI, oft als "schwache KI" bezeichnet, ist in der Lage, bestimmte Aufgaben zu erledigen, für die sie speziell programmiert oder trainiert wurde, wie etwa das Erkennen von Objekten auf Bildern, das Führen von natürlichsprachigen Dialogen oder das Spielen von Schach. Diese Systeme sind jedoch nicht in der Lage, über ihren programmierten oder trainierten Bereich hinaus zu lernen oder zu agieren.

Eine weitere Herausforderung der KI liegt in der Frage der Ethik und der inhärenten Verzerrungen. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn diese Daten Verzerrungen oder Vorurteile enthalten, kann die KI diese unbewusst übernehmen und verstärken. Dies kann zu ungerechten oder diskriminierenden Entscheidungen führen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Kreditvergabe, Stellenbesetzung oder Strafverfolgung. Die Herausforderung besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die frei von menschlichen Vorurteilen sind und ethische Prinzipien berücksichtigen.

Ausblick und Aufruf

Künstliche Intelligenz ist ein faszinierendes und sich schnell entwickelndes Feld. Sie hat sich als ein ungemein hilfreiches Werkzeug erwiesen, das in vielen Aspekten unseres Lebens und unserer Arbeit unterstützend wirkt. Während sie in einigen Bereichen menschliche Fähigkeiten übertrifft, ist sie in anderen noch weit entfernt von der menschlichen Intelligenz. Eines ist jedoch sicher: KI wird unsere Welt weiterhin verändern und bietet spannende Möglichkeiten für die Zukunft.

Ihre Effektivität und Genauigkeit sind jedoch direkt abhängig von der Qualität der Daten. KI-Systeme lernen und entwickeln sich basierend auf den Informationen, die wir ihnen zur Verfügung stellen, was bedeutet, dass sie unsere Verhaltensweisen, Entscheidungen und auch Vorurteile widerspiegeln. Daher liegt eine große Verantwortung bei uns, die Daten sorgfältig und vorurteilsfrei zu pflegen. Wir müssen uns bewusst sein, dass KI letztendlich nur das reflektiert und umsetzt, was sie von uns lernt. Die Zukunft der KI hängt somit nicht nur von technologischen Fortschritten ab, sondern auch von unserer Fähigkeit, sie mit fairen, ausgewogenen und ethisch einwandfreien Daten zu nähren.

Siehe auch folgenden Artikel: "Garbage In – Garbage Out: Die Bedeutung von Datenqualität in der KI-Ära" und lerne über die Kunst der Datenaufbereitung

---

Als erfahrene Datenmanagement- und Data-Governance-Expertin mit über sieben Jahren Berufserfahrung begleitet Johanna B. Mendes Unternehmen durch den digitalen Wandel und gestaltet datengetriebene Unternehmensstrategien mit.

Sie ist überzeugt, dass soziale Kompetenzen der entscheidende Erfolgsfaktor sind, um die digitale Welt aktiv zu gestalten.