Ist KI gefährlich oder nützlich?
Die einen versprechen sich den entscheidenden Technologiesprung, die anderen fürchten, dass eine gleichzeitig unfehlbare und fehlgeleitete künstliche Intelligenz die Menschheit unterjochen könnte.
Was ist daran wahr? – Ich arbeite seit einem Vierteljahrhundert mit «intelligenten» Informatiksystemen und wundere mich vor allem darüber, dass wir den neuronalen Netzen – zugegebenermassen sehr leistungsfähigen Systemen – überhaupt echte, d.h. eigenständige Intelligenz zubilligen.
Genau die haben sie nämlich nicht. Ihre Intelligenz kommt stets von Menschen, welche die Daten nicht nur liefern, sondern auch bewerten, bevor die KI sie verwenden kann. Ihre Leistungsfähigkeit zeigt die KI nur, wenn die Aufgabenstellung klar und einfach ist. Sobald die Fragestellung komplex wird, versagen sie. Oder sie flunkern, indem sie schöne Sätze, die sich in ihrem Datenschatz finden, so anordnen, dass es intelligent klingt (ChatGPT, LaMDA). Sie arbeiten nicht mit Logik, sondern mit Statistik, also mit Wahrscheinlichkeit. Aber ist das Wahr-Scheinliche auch immer das Wahre?
Wie funktioniert KI überhaupt? Wo sind ihre Grenzen? Wie unterscheiden sich die unterschiedlichen Arten der KI? Was steckt hinter Deep Learning? Ist künstliche Intelligenz wirklich intelligent? Und falls Sie das glauben, wo genau steckt die Intelligenz in der künstlichen Intelligenz – und wie kommt sie da hinein?
Diese Fragen werden ich im Folgenden zu beantworten versuchen. Unten sehen Sie meine Blogbeiträge zum Thema in systematischer Ordnung.
Die Beiträge sind im August 2021 auch als Buch erschienen. Sie können das Buch direkt beim Verlag bestellen:
-> Buch: ‹Wie die künstliche Intelligenz zur Intelligenz kommt›
Hier folgen die Blogbeiträge:
Regelbasiert oder korpusbasiert?
Die Computerintelligenz verfügt über zwei grundlegend verschiedene Methoden: Sie kann entweder auf Regeln oder auf einer Datensammlung (=Korpus) beruhen. Im Einstiegsbeitrag stelle ich sie mit zwei charakteristischen Anekdoten vor:
Bezüglich Erfolg haben die korpusbasierten Systeme die regelbasierten offensichtlich überflügelt:
Die regelbasierten Systeme hatten es schwieriger. Was sind ihre Herausforderungen? Wie können sie ihre Schwächen überwinden? Und wo steckt bei ihnen die Intelligenz?
- Die Herausforderungen an die regelbasierte KI
- Präzisierung der Herausforderungen an die regelbasierte KI
- Die drei Neuerungen der regelbasierten KI
- Vergleich der Entwicklung der beiden KI-Methoden
- Regelbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?
Zurück zu den korpusbasierten Systemen. Wie sind sie aufgebaut? Wie wird ihr Korpus zusammengestellt und bewertet? Was hat es mit dem neuronalen Netz auf sich? Und was sind die natürlichen Grenzen der korpusbasierten Systeme?
Als nächstes beschäftigen wir uns mit Suchmaschinen, die ebenfalls korpusbasierte Systeme sind. Wie gelangen sie zu ihren Vorschlägen? Wo sind ihre Grenzen und Gefahren? Weshalb entstehen z.B. zwingend Blasen?
Kann ein Programm lernen, ohne dass ein Mensch ihm gute Ratschläge zuflüstert? Mit Deep Learning scheint das zu klappen. Um zu verstehen, was dabei passiert, vergleichen wir zuerst ein einfaches Kartenspiel mit Schach: Was braucht mehr Intelligenz? Überraschend wird klar, dass für den Computer Schach das einfachere Spiel ist.
An den Rahmenbedingungen von Go und Schach erkennen wir, unter welchen Voraussetzungen Deep Learning funktioniert.
Im anschliessenden Beitrag gebe ich einen systematischen Überblick über die mir bekannten KI-Arten, skizziere kurz ihren jeweiligen Aufbau und die Unterschiede in ihrer Funktionsweise.
Wo steckt nun die Intelligenz?
Die angestellten Überlegungen lassen erkennen, was die natürliche Intelligenz gegenüber der künstlichen auszeichnet: