Beispiele

WATSON

Watson ist ein Computerprogramm aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz. Es wurde von IBM entwickelt, um Antworten auf Fragen zu geben, die in digitaler Form in natürlicher Sprache eingegeben werden.

IBM

International Business Machines Corporation ist ein amerikanisches IT (Informationstechnik) uns Beratungsunternehmen. IBM nennt Watson selbst eine kognitive Assistenz. Aber was heißt eigentlich? Es ist quasi eine künstliche Intelligenz und Watson basiert darauf, dass er die Daten die wir haben die zumeist unstrukturiert sind wie zb Texte, wissenschaftliche Arbeiten und so weiter. Alles was halt in Textform ist die für Maschinen eigentlich nicht wirklich nützlich sind die will Watson analysieren. IBM hat damit ein Programm geschaffen das sozusagen natürliche Sprache beherrscht und sie analysieren und auseinandernehmen kann und dann auf Basis dieser Daten neue Daten auswerfen. Das ganze funktioniert so: Watson versteht natürliche Sprache. Kann also den Kontext verstehen, Fachbegriffe einordnen, qualitativ Argumente bewerten und Antworten auf Fragen geben die man ihm stellt. Dazu haben wir ein Beipiel: Video: Was ist der IBM Watson?

Nao

ist ein menschenähnlicher Roboter des französischen Roboterherstellers Aldebaran Robotics. Es gibt verschiedene Versionen des Roboters. 2006 wurde dieser Roboter das erste mal vorgestellt Der Preis lag am Anfang bei ungefähr 10.000 Euro. Mittlerweile liegt der Preis des Nao bei etwa 5.000 Euro.

CONNI

aus jeder Interaktion mit Menschen lernen, Dafür speichert Connie jede gestellte Frage, um dann bei künftigen Anfragen schneller eine Antwort parat zu haben, Im Hilton in der US-Stadt McLean (Virginia) solle „Connie“ die Gäste künftig begrüßen und über lokale Touristenattraktionen informieren. Auch über die Ausstattung der Hotelzimmer gibt der Roboter Auskunft und er spricht Empfehlungen für das Restaurant aus auf der Watson-Technologie basierenden Robotik-Entwicklungen von IBM

Go

Ein Go-Spieler misst sich mit einem Computerhirn. Go ist ein strategisches Brettspiel, ursprünglich aus China. AlphaGo hat still und heimlich alle anderen Computer-Go-Programme deklassiert und im Oktober 2015 in einem Fünf-Partien-Match hinter verschlossenen Türen Fan Hui (2p) besiegt, einen in China ausgebildeten Profi-Go-Spieler, der jetzt in Europa lebt und dreifacher Europameister ist.

Deep Blue

Deep Blue war ein von IBM entwickelter Schachcomputer. Deep Blue gelang es 1996 als erstem Computer, den damals amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow in einer Partie mit regulären Zeitkontrollen zu schlagen. 1997 gewann Deep Blue gegen Kasparow einen ganzen Wettkampf aus sechs Partien unter Turnierbedingungen.

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Pro und Contra

Pro

Unser Leben und unsere Zivilisation werden in immer größerem Maße von Algorithmen und domänenspezifischen künstlichen Intelligenzen (KIs) beeinflusst und beherrscht: Man denke nur an Smartphones, den Flugverkehr oder Internetsuchmaschinen . Auch die Finanzmärkte sind auf immer komplexer werdende Algorithmen angewiesen, die wir immer weniger verstehen.
Künstliche Intelligenz könnte in Zukunft bei körperlich und zugleich geistig schweren Arbeiten sehr hilfreich sein.

Contra

Kritiker:

Werden kognitive Systeme mehr Arbeitsplätze kosten denn schaffen? Und ob und wann werden kognitive Systeme autark anstelle des Menschen Entscheidungen treffen? Zu ersterer Frage gibt es durchaus widersprechende Studien. Und zum zweiten Punkt – gerade wenn man oben aufgeführtes Beispiel einer verbesserten Krebsvorsorge betrachtet – muss und wird ein Arzt oder einer Ärztin letztendlich noch immer die letzte Entscheidung fällen.

Stephen Hawking warnt vor den enormen Fortschritten die die künstliche Intelligenz macht. Er sieht in künstlicher Intelligenz eine Bedrohung für die Menschheit und möglicherweise sogar das Ende der Menschheit. Denn mittlerweile sind System fähig selbst zu lernen und zwar so wie wir Menschen. Zb das Programm DeepText von Facebook kann den Sinn von Texten verstehen und lernt so Fremdsprachen, ein Chat Roboter twittert selbständig mit echten Menschen, ein Google System schreibt traurige Gedichte und eine künstliche Intelligenz wird in den USA sogar als Anwalt eingestellt.

 

Zukunft

Das Ideal besteht darin, einen Computer oder ein autonomes Robotersystem so zu programmieren, dass dieses eigenständig Probleme lösen, mit Menschen kommunizieren und sich in der Welt zurecht finden kann.

Verkehrswesen

autonomes Fahren

Haushalt und Dienstleistung

In Zukunft dürften bessere Computerchips, günstige Sensoren, neue Methoden beim maschinellen Lernen und Fortschritte in der Spracherkennung dafür sorgen, dass Roboter Pakete ausliefern, Büros putzen oder für Sicherheit sorgen.

Gesundheitswesen

Heute hören sich die Ärzte Beschreibungen der Symptome ihrer Patienten an und vergleichen sie mit bekannten Krankheiten. Das könnten Algorithmen übernehmen. Die Ärzte würden dann nicht selbst diagnostizieren, sondern vielmehr ihre automatisierten Helfer bei der Diagnose überwachen und ihre eigene Erfahrung und Intuition einbringen. Die Handarbeit der Ärzte bleibe aber wichtig. Die Herausforderung besteht laut den Forschern darin, die Maschinen richtig in den Klinikalltag zu integrieren. Die Möglichkeiten von KI im Gesundheitswesen zeichnen sich bereits heute ab, durch Ansätze wie eine Gesundheitsüberwachung mittels mobiler Apps oder die Nutzung von Operationsrobotern.

Arbeitswelt

Alle diese Veränderungen werden einen Einfluss auf die Arbeitswelt haben. Dieser Einfluss – sei er nun positiv oder negativ – ist schwer einzuschätzen. In naher Zukunft werde die KI wohl eher bestimmte Aufgaben übernehmen und nicht sofort ganze Berufe ersetzen. Dabei seien die unterschiedlichsten Berufszweige betroffen, von LKW-Fahrern über Radiologen bis hin zu Rechtsanwälten.

öffentlichen Sicherheit

Das beinhaltet verbesserte Kameras und Drohnen zur Überwachung, Algorithmen, die Finanzbetrug aufdecken, und ‚Predictive Policing‘.“ Predictive-Policing-Tools sind Programme, die anhand verschiedener Daten die Wahrscheinlichkeit für Straftaten in bestimmten Gegenden voraussagen.

Methoden und Teilbereiche

Grundsätzlich differenzieren sich die Methoden der künstlichen Intelligenz in die neuronale und die symbolische künstliche Intelligenz, bzw. in die Simulationsmethode und die phänomenologische Methode. Die neuronale Richtung orientiert sich in erster Linie an den Strukturen des menschlichen Gehirns und versucht diese so genau wie möglich zu simulieren. Beim phänomenologischen Ansatz steht hingegen die jeweilige Problemstellung und das Ergebnis im Vordergrund.

Die Teildisziplinen der Künstlichen Intelligenz

  1. Sprachverarbeitung (Natürlichsprachliche Systeme z.B. SHRDLU oder ELIZA )
  2. Robotik ( „Fußballroboter“ )
  3. Wahrnehmung (Bilderkennung,Spracherkennung)
  4. Expertensysteme
  5. Spiele spielen
  6. Maschinelles Lernen

Starke und Schwache künstliche Intelligenz

Bei künstlichen Intelligenzen gilt es zwischen schwacher und starker KI zu unterscheiden. Während sich die schwache KI in der Regel mit konkreten Anwendungsproblemen beschäftigt, geht es bei der starken KI darum, eine allgemeine Intelligenz zu schaffen, die der des Menschen gleicht oder diese übertrifft. Oft wird davon gesprochen, dass schwache KI Intelligenz nur simuliert während starke KI wirklich intelligent ist.

Schwache KI

Wie bereits erwähnt, wird schwache KI in der Regel für bestimmte Anwendungsdomänen entwickelt bzw. genutzt. Dies umfasst zum Beispiel die folgenden Gebiete:

  1. Expertensysteme
  2. Navigationssysteme
  3. Spracherkennung
  4. Zeichenerkennung
  5. Korrekturvorschläge bei Suchen

Einige Wissenschaftler und Philosophen vertreten zudem die Meinung, dass jede noch so intelligent scheinende KI eine schwache KI ist. Für sie ist jegliche scheinbare Intelligenz eines Programms oder eines Computers lediglich eine Simulation dessen. In einem Standardwerk zur künstlichen Intelligenz ist dies wie folgt formuliert: „The assertion that machines could possibly act intelligently (or, perhaps better, act as if they were intelligent) is called the ‚weak AI‘ hypothesis …“

Ein Computer ist nur das Instrument zum Untersuchen kognitiver Prozesse, er simuliert Intelligenz nur. BSP: Schachprogramm

Starke KI

Starke KI ist die Form der künstlichen Intelligenz, die die gleichen intellektuellen Fertigkeiten wie der Mensch hat oder ihn darin sogar übertrifft. Diese Vorstellung oder Vision begleitet die KI-Forschung schon von Beginn an, wobei der anfängliche Optimismus, dieses Ziel in naher Zukunft zu erreichen, mittlerweile fast verflogen ist. Obwohl es keine allseits befriedigende Definition gibt, scheinen die meisten KI Forscher sich darauf einigen zu können, dass eine wirkliche Intelligenz die folgenden Fähigkeiten beherrschen muss:

  1.  Logisches Denken
  2. Treffen von Entscheidungen bei Unsicherheit
  3. Planen
  4. Lernen
  5. Kommunikation in natürlicher Sprache
  6. Alle diese Fähigkeiten zum Erreichen eines gemeinsamen Ziels einsetzen

Unabhängig davon wird künstliche Intelligenz häufig noch mit den folgenden Begriffen assoziiert:

  1. Bewusstsein
  2. Selbsterkenntnis/Eigenwahrnehmung
  3. Empfindungsvermögen
  4. Weisheit

Die richtig programmierten Prozesse im Computer sind geistige Prozesse. Man kann Computer, die mit den „richtigen“ Programmen ausgestattet sind, verstehen.

 

Entstehung

1949/1950: Claude Shannon beschreibt die grundlegende Funktionsweise eines Schachprogramm.

1950: Wegweisender Aufsatz von Alan Turing „Computing Machinery and Intelligence“ in dem er den Turing Test beschreibt.

1955 wurde das erste Mal der Begriff „artificial intelligence“ verwendet.

Am 13. Juli 1956 begann am Dartmouth College in Hanover die Konferenz zum Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, die von John McCarthy organisiert wurde. Diese Konferenz war die gründungsveranstaltung der Künstlichen Intelligenz. Verschiedene Disziplinen (Computerexperten, Informationstheoretiker, Linguisten) diskutierten neue Methoden der Computerprogrammierung.

Basierend auf den Arbeiten von Alan Turing,  formulierten Allen Newell und Herbert A. Simon   die Physical Symbol System Hypothesis. Ihr zufolge ist Denken Informationsverarbeitung, und Informationsverarbeitung ein Rechenvorgang, eine Manipulation von Symbolen. Auf das Gehirn als solches komme es beim Denken nicht an. Intelligenz ist unabhängig von der Trägersubstanz Auf Grund der aufgetretenen Schwierigkeiten und wegen der Komplexität der Aufgabenstellung kam man zur Erkenntnis, dass erfolgreiche Programme eine Wissensbasis mit Spezialwissen brauchen. So kommt es zum Bau spezialisierter Systeme, den Dialog- und Expertensystemen!

Diese Auffassung, dass Intelligenz unabhängig von der Trägersubstanz ist, wird von den Vertretern der starken KI-These geteilt. Für Marvin Minsky  vom Massachusetts Institute of Technology (MIT), einem der Pioniere der KI, ist „das Ziel der KI die Überwindung des Todes“.

Ende der 1960er Jahre entwickelte Joseph Weizenbaum  vom MIT mit einem relativ simplen Verfahren das Programm ELIZA, in dem der Dialog eines Psychotherapeuten mit einem Patienten simuliert wird.

 

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Allgemeinen ist künstliche Intelligenz ein Versuch, eine menschenähnliche Intelligenz zu erschaffen. Also einen Computer so zu bauen oder zu programmieren, so dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. Oft wird aber auch ein eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, die mit einfachen Algorithmen ein intelligentes Verhalten simuliert.

In unserem Alltag gibt es schon längst viele Beispiele für künstliche Intelligenz wie zum Beispiel die Spracherkennung von Handys, dabei zerteilen Programme unsere Wörter und gleichen sie mit Datenbanken ab, so wissen sie was wir sagen. Navigationssysteme zeigen uns den besten Weg und Websites geben uns Kaufvorschläge, abgestimmt auf unsere vorherigen Sucheingaben. Sie alle simulieren intelligentes Verhalten.