Was ist künstliche Intelligenz und was kann sie eigentlich?

Zunächst einmal ist der Begriff künstliche Intelligenz klar überhyped und untererklärt. Künstliche Intelligenz (kurz: KI oder AI für „artificial intelligence“) stellt für uns intuitiv dar, dass eine Maschine denkt wie ein Mensch. Dies ist aber weit gefehlt. Obwohl teilweise hirnähnliche Strukturen wie neuronale Netzwerke für das künstliche Lernen genutzt werden, hat das mit der menschlichen Denkweise nicht allzu viel zu tun. Dabei gibt es gewisse markante Unterschiede zwischen maschinellem und menschlichem Denken:

1. Die Maschine hat keinerlei Verständnis für die einzelnen Begriffe. Bringt man einer Maschine bei – Hunde und Katzen auf Fotos zu erkennen – so verbirgt sich hinter dem Begriff Hund beispielsweise nur eine Menge von Referenzen, die dem System ermöglicht, Bildausschnitte richtig zuzuordnen. Mit menschlichem Verständnis hat das nichts zu tun.
2. Kreativität ist mit einer künstlichen Intelligenz nur schwer vorstellbar. Für unseren Gebrauch wollen wir Kreativität als assoziatives Erinnerungsvermögen verstehen. Nach dieser Definition sind Maschinen nur dann zu Kreativität fähig, falls bereits Beziehungen zwischen den „Erinnerungen“ (Daten) bestehen. Diese Beziehungen müssten dann mit Wahrscheinlichkeiten belegt werden. Im Endeffekt ist das allerdings doch eine deterministische Herangehensweise an Kreativität und ermöglicht kein „out of the box thinking“, da nur von vornherein angelegte Tabellen benutzt werden können.
   Allerdings: Durch das Analysieren von Mustern und Datensätzen können Maschinen durchaus in der Lage sein, neue und sehr optimierte Lösungen einzubringen. Ein gutes Beispiel hierfür wäre das Programm AlphaGo, dass die Welt des Spiels Go aufgewühlt hat. AlphaGo hat die Spieltheorie stark mit bisher unbeachteten Varianten geprägt.
3. Transfer von Verstandenem ist bisher auch nur sehr begrenzt möglich. Unser obiges Beispiel von AlphaGo ist beispielsweise nicht fähig, Poker oder Schach (oder Sonstige andere Spiele) zu spielen. Die KI Programme sind bisher einfach nicht in der Lage, Fähigkeiten ganzheitlich von einem Problem auf ein komplett anderes zu übertragen. Künstliche Intelligenzen erwerben also nicht wirklich Intelligenz, sondern Arbeitsweisen bezogen auf recht spezifische Probleme.
4. Emotionen sind für #KI wenn überhaupt nur als abstrakte Verhaltensweisen analysierbar und können nicht verstanden oder „gefühlt“ werden. Deep-Learning Technologien können zwar inzwischen hochkomplexe Systeme analysieren und Muster erkennen – dazu gehören auch Emotionen – allerdings hat das mit dem Fühlen von Emotionen zunächst nichts zu tun. KI sind inzwischen immer besser darin menschliche Emotionen richtig zu kategorisieren und daraus Konsequenzen zu ziehen, allerdings bisher nur in abstrakter Form und ohne eigene „Gefühle“.

Man sollte also auf keinen Fall den Fehler machen zu denken, künstliche Intelligenz sei das gleiche wie menschliche Intelligenz. Die Unterschiede sind klar. Langfristig ist es aber durchaus möglich, dass oben genannte Punkte reduziert oder komplett ausgemerzt werden. Von echter Intelligenz kann man bei Maschinen noch lange nicht sprechen.

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