{"id":46611,"date":"2017-02-11T09:00:00","date_gmt":"2017-02-11T09:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/de.newseurope.info\/?p=46611"},"modified":"2017-02-11T09:00:00","modified_gmt":"2017-02-11T09:00:00","slug":"was-heist-hier-intelligent","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/de.newseurope.info\/?p=46611","title":{"rendered":"Was hei\u00dft hier intelligent?"},"content":{"rendered":"
Der Computer \u201eAlphaGo\u201c siegt: Der koreanische Go-Weltmeister Lee Se-dol (rechts) unterliegt im M\u00e4rz 2016 mit 1:3.<\/div>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz gilt in der Technologiebranche als n\u00e4chster gro\u00dfer Trend. Doch was unterscheidet eine Maschine mit k\u00fcnstlicher Intelligenz vom heutigen Computer?<\/p>\n

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Zwei R\u00e4ume. In einem sitzt ein Mensch, im anderen befindet sich eine intelligente Maschine. \u00dcber Bildschirm und Tastatur erhalten sie die Fragen eines Probanden. Wenn dabei nicht herauszufinden ist, wer der Mensch und wer die Maschine ist, dann ist der Nachweis erbracht: Die Maschine verf\u00fcgt \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz (KI).<\/p>\n

Diese Versuchsanordnung schlug der Mathematiker Alan Turing im Jahr 1950 vor, zu einem Zeitpunkt, als die meisten Menschen sich einen Computer noch nicht vorstellen konnten. Bis heute existiert keine Maschine, die den Turing-Test sicher bestehen w\u00fcrde, schon gar nicht, wenn man nicht nur auf jenen Teil der Intelligenz schaut, der sich auf Sprache beschr\u00e4nkt. Denn menschliche Intelligenz dr\u00fcckt sich auch im Handeln aus. Wer allerdings \u00fcber Messen wie die Consumer Electronics Show<\/a> in Las Vegas l\u00e4uft, dem begegnet das Schlagwort von der k\u00fcnstlichen Intelligenz nahezu \u00fcberall. Steht nun ein Durchbruch bevor?<\/p>\n

Der Fortschritt ist zweifellos gro\u00df: So gewann der Computer Watson im Jahr 2011 das in den Vereinigten Staaten popul\u00e4re Fernsehquiz Jeopardy, bei dem die Kandidaten die richtige Frage auf eine zuvor verlesene Antwort formulieren m\u00fcssen. Im Lauf von drei Abenden beantwortete Watson 66 von 75 Aufgaben korrekt und deklassierte seine beiden Gegenspieler, die zuvor schon Millionen Dollar mit ihrer Teilnahme am t\u00e4glich gesendeten Quizduell<\/a> gewonnen hatten. Sein perfektes Auftreten verdankt Watson seinen Programmierern, die im Auftrag von IBM arbeiten. Watson verr\u00e4t seine Maschinennatur sofort \u2013 zum Beispiel, weil er seine Eins\u00e4tze auf den Cent genau berechnet und nicht wie ein menschlicher Spieler gerundete Summen nennt.<\/p>\n

Maschinen m\u00fcssen mit Ungenauigkeit umgehen k\u00f6nnen<\/h2>\n

Das verweist auf ein Grundproblem aller Informatiker, die an k\u00fcnstlicher Intelligenz arbeiten: Es gilt, der Maschine beizubringen, mit Ungenauigkeit zurechtzukommen. Daf\u00fcr ben\u00f6tigt man Rechenverfahren, die mit unvollst\u00e4ndigen Informationen umgehen k\u00f6nnen, also eine Gleichung zum Beispiel auch dann l\u00f6sen k\u00f6nnen, wenn bei a+b+c=d kein aktueller Wert f\u00fcr c vorliegt. Noch relevanter f\u00fcr die Praxis sind \u00fcberbestimmte Systeme, in denen die Anzahl der Gleichungen die der Variablen \u00fcbersteigt. Die n\u00e4herungsweise L\u00f6sung solcher Aufgaben dauert je nach Grad der \u00dcberbestimmung sehr lange. In vielen Situationen, in denen intelligente autonome Systeme k\u00fcnftig zum Einsatz kommen sollen \u2013 etwa im Stra\u00dfenverkehr \u2013, gilt es jedoch, in Sekundenbruchteilen zu entscheiden. Menschen greifen in solchen Situationen auf Erfahrung und Intuition zur\u00fcck. K\u00f6nnen das Maschinen ebenfalls?<\/p>\n

Maschinen k\u00f6nnen zumindest lernen. Die Schl\u00fcsseltechnologie daf\u00fcr stellen sogenannte \u201eneuronale Netze\u201c dar. Sie sollen die Strukturen des menschlichen Hirns nachbilden, in dem die Nervenzellen (Neuronen) \u00fcber Synapsen verbunden sind. Wo sich wie viele Synapsen bilden, ist auf individuelle Erfahrungen \u2013 sprich auf Lernvorg\u00e4nge \u2013 zur\u00fcckzuf\u00fchren. F\u00fcr die technische Nachbildung bedeutet das: Man baut ein mehrschichtiges System aus kleinsten Rechenaufgaben (den Neuronen) auf.<\/p>\n

Infografik \/ Wie neuronale Netze ein Kind erkennen <\/a><\/span><\/span><\/p>\n

Jedes Neuron gibt seine Ergebnisse an die Neuronen in der darunter liegenden Schicht weiter, wobei die Regeln, nach denen berechnet und weitergegeben wird, sich fortlaufend ver\u00e4ndern. Neuronale Netze k\u00f6nnen erst einmal gar nichts, sondern m\u00fcssen trainiert werden. Erst wenn sie Bilder von vielen Hunderassen gesehen haben, k\u00f6nnen sie einen Hund von einer Katze unterscheiden. Allerdings l\u00e4sst sich dieser Prozess weitgehend automatisieren, indem man die Maschine mit Bildern und zugeh\u00f6rigen Bildbeschreibungen, etwa aus Fotodatenbanken, f\u00fcttert.<\/p>\n

Systeme beherrschen meist eine Disziplin<\/h2>\n

Je mehr Schichten ein neuronales Netz aufweist, desto komplexer die Lernvorg\u00e4nge, die es erm\u00f6glicht \u2013 daher stammt der h\u00e4ufig verwendete Begriff Deep Learning. Dass derzeit in vielen Technikbereichen \u00fcber den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz intensiv diskutiert wird, h\u00e4ngt auch damit zusammen, dass die f\u00fcr den Betrieb neuronaler Netze notwendige Rechenleistung weiter zugenommen hat. Verteiltes Rechnen vieler kleiner Informationseinheiten, das k\u00f6nnen Grafikkarten schon lange. Nicht umsonst kommen viele Anbieter von KI-Hardware urspr\u00fcnglich aus dem Spielebereich.<\/p>\n

Ein Computer, der die Bilder eines Wolfshundes von einem Wolf unterscheiden kann, ist noch lange nicht dazu in der Lage, ein Fernsehquiz zu gewinnen oder ein autonomes Auto durch die Stadt zu steuern. Derzeit entstehen Expertensysteme, die jeweils eine Disziplin sehr gut beherrschen und darin den Menschen schlagen. Besonders aufhorchen lie\u00df menschliche Experten die Meldung, dass das KI-System einer Google-Tochter einen Profi im japanischen Brettspiel Go schlug.<\/p>\n

KI-System gewann gegen Pokerspieler<\/h2>\n

Anders als beim Schach gibt es bei Go eine unendliche M\u00f6glichkeit an Kombinationen f\u00fcr jeden Spielzug. Angesichts begrenzter Spielzeit kann nur gewinnen, wer bestimmte L\u00f6sungswege au\u00dfer Acht l\u00e4sst. Doch Ende Januar folgte die n\u00e4chste Niederlage f\u00fcr den Menschen: Ein von Experten der Carnegie-Mellon-Universit\u00e4t programmiertes KI-System gewann erstmals gegen professionelle Pokerspieler. Da beim Pokern auch unvollst\u00e4ndige Informationen ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen \u2013 man wei\u00df ja nicht, ob der Gegner blufft \u2013, sehen die Programmierer der Software darin einen Schritt hin zu praktischen Anwendungen.<\/p>\n

Auch bei Verhandlungen oder im Stra\u00dfenverkehr geht der Mensch laufend mit unvollst\u00e4ndigen Informationen um. Da klingt es wie Pfeifen im Walde, wenn selbst renommierte KI-Forscher betonen, dass eine umfassende, dem Menschen entsprechende Intelligenz in den kommenden Jahren von Maschinen nicht erreicht w\u00fcrde.<\/p>\n

Quelle: http:\/\/www.faz.net\/aktuell\/technik-motor\/computer-internet\/kuenstliche-intelligenz-als-grosser-trend-14836484.html<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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