zuletzt geändert am 28.02.2024

Die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) spielt bei allen Datensammlern – nicht nur den Sozialen Medien – eine zentrale Rolle. Denn nur durch die Algorithmen der KI ist es möglich, in riesigen Datenmengen Muster zu entdecken. Es ist gleichgültig, ob es sich um Krankheitsdaten handelt, aus denen die KI die Anfälligkeit von Menschen für eine bestimmte Krankheit aufspürt oder ob die KI das Persönlichkeitsprofil von Internetbesuchern aus deren Datenspuren filtert.

Aber was ist Künstliche Intelligenz und wie entsteht sie?

Künstliche Intelligenz beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, basierend auf Algorithmen Aufgaben autonom auszuführen und dabei anpassungsfähig auf unbekannte Situationen zu reagieren.

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Damit Maschinen Künstliche Intelligenz besitzen, müssen Menschen sie programmieren und die Programme mit unendlich vielen Daten und Regeln füttern. Die Programme sind so geschrieben, dass sie aus den Massen an Daten lernen, Muster zu erkennen. Ist das Ergebnis der Mustererkennung falsch, muss das Programm so lange angepasst werden, bis das Ergebnis richtig wird. Die richtige Erkennung eines Musters ist dann vollendet, wenn das Programm alle dafür notwendigen Regeln beinhaltet. Das heißt, vom Menschen in ein Programm eingegebene Regeln verarbeiten Massendaten und führen zur Erkennung.

Die Erkennung eines Kreises statt eines Quadrats wäre trivial und die Regeln des Programms minimal. Die Erkennung eines sich hinter bewegenden Blättern versteckenden Gesichts verlangt jedoch nach extrem komplexen Regeln. Die Regeln sind in vielfältiger Weise anzupassen und Daten sind massenweise in das Programm einzuspeisen. Wir sprechen von der Trainingsphase oder dem Lernprozess eines Programms.

Daten entscheiden über KI

Bei diesem Lernprozess spielt die Datenqualität eine entscheidende Rolle. Denn die eingespeisten Daten müssen die Komplexität der Realität vollständig widerspiegeln. Nur dann kann der Lernprozess, d.h. die Anpassung der Regeln, zum erfolgreichen Ergebnis führen. Würde man das Programm nur mit Babygesichtern und mit Blumenblättern füttern, würde ein Erwachsener hinter einem Laubbaum nie erkannt werden. Das gleiche Problem existiert im Zeitverlauf, weil Daten sich im Laufe der Zeit verändern. Daten müssen demzufolge auch aktuell sein.

Das Training ist abgeschlossen, wenn das Programm alle Gesichter hinter allen Pflanzen fehlerfrei entdeckt. Nun kann das Programm in der Maschine sich selbst überlassen werden und es wird zur Künstlichen Intelligenz.

Regeln in Netzen

Was sind Regeln? Im Grunde genommen handelt es sich um nur zwei Fakten, aus denen Regeln bestehen. Einmal die Erkennung von wahr oder falsch und zum anderen die Verknüpfung von wenn mit dann. Wenn die Farbe rot ist, dann tue nichts. Wenn die Farbe nicht rot ist, dann wende die nächste Regel an. Auf dieser einfachen Ebene käme man aber nie zum Ziel, denn um komplexe Vorgänge mit dieser einfachen Logik abzubilden, bräuchte man unendlich viele und nicht mehr beherrschbare Regeln.

Die Wissenschaft griff daher zu neuronalen Netzen.

Prof. Dr. Patrick van der Smagt schreibt darüber in einem sehr lesenswerten Artikel wie folgt.

Neur(on)ale Netze gehören heutzutage zu den mächtigsten statistischen Werkzeugen eines Machine-Learners, dessen Interesse es ist, Zusammenhänge zwischen Daten zu finden. Mathematisch schreibt man gerne p(y|x), das heißt, ich suche die Wahrscheinlichkeit von (Entscheidung) y bei gegebener (Beobachtung) x, z. B: die Wahrscheinlichkeit p, dass in einem bestimmten Bild x, ein Baum zu sehen ist (y=1) oder nicht (y=0). Dank neuralen Netzen ist es heutzutage eine relativ einfache Aufgabe. Vorausgesetzt natürlich, dass genügend Bilder „mit“ bzw. „ohne“ Baum vorliegen, und dass jemand sich die Mühe gemacht hat, diese Bilder dann auch entsprechend zu kategorisieren.

Quelle: Künstliche Intelligenz verstehen, ICC-Germany-Magazin, Nr. 08

Daten, Regeln, Wahrscheinlichkeiten

Als erstes lernen wir daraus, dass Daten nicht nur massenweise vorhanden sein müssen, sondern dass der „Programmierer“ sie kategorisieren muss. Der Programmierer  muss die Bedeutung der Daten festlegen, so dass sie eine definierte Qualität besitzen. Dann kann die Regel im Programm, die man sich nun wie einen Knotenpunkt in einem riesigen Netz vorstellen kann, wie oben beschrieben nach richtig (1) oder falsch (0) angewandt werden. Der Trick in neuronalen Netzen ist nun aber nicht nur die Einführung einer wenn/dann-Beziehung, sondern der Regel wird eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet. Es wird nach der Wahrscheinlichkeit von richtig oder falsch gesucht. Es gibt nicht mehr nur entweder/oder, sondern auch noch vielleicht. Man kann sagen, diese Ergänzung ist der Geburtsort maschineller Intelligenz, wie gleich noch zu sehen sein wird.

Zunächst halten wir aber nochmals das Grundmuster Künstlicher Intelligenz fest. Es besteht darin, dass man sich ein gigantisches Netzwerk mit ebenso gigantisch vielen Knotenpunkten vorstellen kann, in das massenweise kategorisierte Daten fließen. In jedem Knotenpunkt werden die Daten durch Regeln verarbeitet und mit Wahrscheinlichkeiten versehen, um dann an weitere Knotenpunkte zur weiteren Verarbeitung geschickt zu werden. Am Ende dieses Durchmarsches durch das neuronale Netz liefert die Maschine das Ergebnis, die Erkenntnis. Das ist Künstliche Intelligenz, oder doch noch nicht?

Der Trick mit der Wahrscheinlichkeit

Nicht ganz, denn wir müssen uns noch etwas genauer mit dem Thema Wahrscheinlichkeit befassen. Im ersten Schritt legt der Programmierer eine Wahrscheinlichkeit für falsch oder richtig fest. Während des Trainings ist die Wahrscheinlichkeit so lange anzupassen bis das Ergebnis stimmt. Das ist nicht nur ein elendig langwieriger Prozess, sondern ein in einem umfangreichen neuronalen Netz nicht mehr bewältigbarer. Was also lag näher als der Maschine zu sagen, kümmere dich doch selbst darum. Dazu war es notwendig „über“ der Regel in einer zweiten Ebene eine weitere einzubauen, in der die Anpassungsarbeit der Wahrscheinlichkeiten zu erfolgen hatte. Auch diese Prinzip hatte man im Laufe der Zeit der Maschine zur Selbstaufgabe in einer weiteren Ebene übergeben und ihr damit das selbständige Lernen beigebracht. Die Maschine begann selbst zu steuern, an welchen Wahrscheinlichkeiten sie so lange drehen musste, bis das beste Ergebnis herauskam.

Künstliche Intelligenz umfasst nach dem Gesagten die Datenauswahl, Algorithmen sowie Trainings- und Lernprozesse von Maschinen. Maschinen begannen zuerst anhand unendlich vieler Beispiele, etwas zu erkennen und infolgedessen Aufgaben eigenständig auszuführen. Mit fortschreitender Selbststeuerung der Maschinen lernen sie aus Erfahrungen, sich an neue Eingaben anzupassen und damit gelingt es (ihnen) schließlich, menschenähnliche Aufgaben zu erfüllen.

Der weitere Weg der KI

Mit der Übergabe der Anpassungsarbeit für Wahrscheinlichkeiten und sogar für Regeln an die Maschine ergab sich die Loslösung der Maschine aus der Obhut des Menschen. Die Künstliche Intelligenz wurde eigenständig. Als Folge daraus ist der Mensch schon ab einer relativ geringen Komplexität der KI nicht mehr in der Lage, die von der Maschine im neuronalen Netz vorgenommenen Änderungen nachzuvollziehen. Damit kommen wir zu dem alles entscheidenden und kritischen Punkt mit der Frage, werden Maschinen eines fernen Tages sich bei der Ausführung ihrer vom Menschen eingegebenen Aufgaben nicht nur losgelöst haben, sondern eine Eigenständigkeit entwickeln?

Die Forschung im Rahmen der Künstlichen Intelligenz zielt eindeutig auf „selbstbewusste Maschinen“. Sie sollen sowohl eigene Gedanken und Gefühle besitzen als auch die anderer verstehen. Ab diesem Entwicklungsschritt stellt sich die Frage, wer hat das Heft des Handelns und Entscheidens noch in der Hand? Der Mensch oder die Maschine?

Datensammler und KI

Die Datensammler des Internets haben die Algorithmen der KI bereits soweit entwickelt, dass sich aus den Massendaten der Internetbesuche das Profil jedes einzelnen Menschen erstellen lässt. Mit jedem weiteren Internetbesuch fallen neue Daten an, wodurch die KI lernt, den Besucher immer besser zu verstehen „wie er tickt“. Auf Basis dieses „Verständnisses“ erhält der Besucher nur noch Daten, Informationen und Angebote, die zu seinem Profil passen. Alles andere wird ausgeblendet und bleibt für den einzelnen Internetbesucher verborgen. Der Internetbesucher wird von der KI der Datensammler normiert.

Bisher sind es noch die KI-Experten der Datensammler, die die KI steuern. Am Ende der Entwicklungsgeschichte der KI könnten aber nicht mehr die Experten von Google et. al. stehen, die die Suchalgorithmen der KI programmieren, sondern die KI selbst entscheidet, wie sie sich weiterentwickelt und welche Ergebnisse für den suchenden Internetbenutzer angemessen sind.

In jedem Fall ist es heute schon KI, die das Leben der Internetbenutzer beeinflusst, sie mit Werbung verlockt, durch Propaganda steuert und morgen vermutlich ihr gesamtes Leben gestalten wird. Wer in diesem System lebt, wird kein freies Leben mehr besitzen, aber sich vielleicht dessen ungeachtet als Internetsklave wohlfühlen, weil rundum betreut und aller Sorgen entledigt.

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