AI

A Short Story of
Artificial Intelligence

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Der Wunsch des Menschen, ein vernunftbegabtes, ihm ähnliches Wesen zu schaffen, reicht weit in die Antike zurück. Die Anstrengungen der Künste und Wissenschaften solche Wesen hervorzubringen, gehen schon immer einher mit Ängsten vor unheilbringenden Monstern und Hoffnungen auf gottgleiche Übermenschen. Daher werden die Vorstöße der Wissenschaftler immer auch darauf geprüft, inwiefern ihre Ergebnisse der Menschheit von Nutzen sein können.

Künstliche Intelligenz wird im Spannungsfeld zwischen Wissenschaft und Ethik entwickelt.

Schon die ersten programmierbaren Rechenmaschinen waren schnell in der Lage, die menschliche Intelligenz in bestimmten, klar abgegrenzten Aufgabengebieten zu erreichen – und zu übertreffen.

Als IBMs Computer Deep Blue 1997 den damals amtierenden Weltmeister Garri Kasparow im Schach besiegte, bestand die Leistung der Maschine vor allem darin, Millionen von Zugmöglichkeiten in Sekundenschnelle voraus zu berechnen. Zwar war der IBM-Computer nicht in der Lage, von seinem Gegner zu lernen oder über seine Position auf dem Schachbrett “nachzudenken”. Aber…

... mit Deep Blue gelang es erstmals, sich bestimmten Aspekten menschlicher Intelligenz durch schiere Rechenleistung anzunähern.

In den darauffolgenden Jahren ermöglichten immer leistungsfähigere Rechner die Verarbeitung von enormen Datenmengen. Mit ihnen konnten Neuronale Netzwerke entwickelt und zum Lernen befähigt werden.

In einem Go-Spiel gegen einen Weltmeister wurde das selbstlernende System AlphaGo auf die Probe gestellt. Go ist weitaus komplexer als Schach und ein Sieg gegen einen menschlichen Profi allein mit Deep Blues Methoden nicht möglich. Während des Spiels zog AlphaGo Rückschlüsse aus den vergangenen Zügen seines Gegners, traf Vorhersagen über dessen künftigen Züge – und siegte.

AlphaGos Sieg markiert den ersten großen Erfolg einer Kombination von Machine-Learning-Methoden.

Wie musste nun ein System geschaffen sein, das seine Fähigkeiten auf beliebige neue Aufgaben übertragen könnte?

Libratus, ein KI-gestütztes Computerprogramm, eroberte sich die Regeln des Kartenspiels Poker durch Partien gegen sich selbst und spielte dann gegen ein Team aus menschlichen Profi-Spielern. Indem es jeweils über Nacht aus seinen eigenen Schwächen des Vortags lernte, gelang ihm nach einigen Tagen der Sieg. Der eigentliche Erfolg: diese Strategie ist nicht nur bei Poker erfolgreich.

Der pokernde Libratus bewies die Fähigkeit selbstlernender Systeme zu intelligenten Entscheidungen in Situationen, die von unvollständiger oder gar verfälschter Information geprägt sind.

Heute sind KI-gestützte Systeme in der Lage, Teilprobleme unserer realen Welt zu lösen und ihre Anwendung in Bereichen wie Medien, Medizin, Mobilität zu finden. Die Ängste und Hoffnungen der Menschen rund um diese Anwendungsmöglichkeiten sind so groß wie die Leistungsfähigkeit von KI.

UX-Experten nehmen bei der Gestaltung der KI zum Nutzen des Menschen eine zentrale Rolle ein.