Um es vorweg zu nehmen: Es gibt per heute keine künstliche Intelligenz. Egal wie gerne die Nutzung von künstlicher Intelligenz angepriesen wird, sie ist nicht existent. Was wir heute als künstliche Intelligenz bezeichnen hat nichts mit Intelligenz zu tun, sondern mit der Möglichkeit eine Menge Daten schnell zu analysieren und mit dem Ergebnis der analysierten Daten vordefinierte Entscheidungen zu treffen.
Die Schlagworte hierzu sind Machine-Learning und Deep-Learning, haben aber nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun. Das Google, Netflix und Amazon wissen was wir mögen hat nichts mit Intelligenz zu tun, sondern nur mit der Analyse von Daten.
Daher ist Künstliche Intelligenz wahrscheinlich der am meisten missbrauchte Begriff, wenn es um Technologie und Data-Science geht.
Was Menschen gemeinsam mit Tieren und Maschinen haben ist die Fähigkeit Muster in vergangenen Ereignissen zu erkennen um ein zukünftiges Ergebnis vorherzusagen. Unsere Erfahrung mit dem Wetter wird uns Rückschlüsse darauf schließen lassen das graue dunkle Wolken höchstwahrscheinlich Regen bringen werden.
Was uns von Tieren und Maschinen unterscheidet ist die Fähigkeit nicht nur klare Beziehungen zwischen Ereignissen herzustellen, aber am meisten die Fähigkeit sich andere Realitäten vorzustellen. Wirkliche Intelligenz erlaubt Antworten zu Fragen wie: „was wäre wenn?“
Den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und Machine- / Deep-Learning ist keine Sache der Semantik. Die Algorithmen die wir oft fälschlicherweise als künstliche Intelligenz bezeichnen sind keineswegs intelligent. Sie beziehen den Bias, die Defekte und Objektiven ihrer menschlichen Hersteller mit ein. Dies klar vor Augen, kann die Erwartung sowohl in Bezug auf ihre positiven Auswirkungen als auch auf die Schäden, die sie hervorrufen können, gesteuert werden, denn Algorithmen haben kein eigebettetes Modell der Welt, das sie zuverlässig zwischen Lüge und Wahrheit unterscheiden lässt.
Das Computer heute in der Lage sind Menschen in Schach zu schlagen hat auch nichts mit Intelligenz zu tun, sondern mit der Möglichkeit jeglichen Spielzug und die Reaktion darauf zu berechnen. Es ist eine einfache Wenn-Dann-Schleife die über millionenfache Jas und Neins gesteuert wird. Umso mehr Schleifen ein Computer also hintereinander oder parallel ausführen kann, umso schneller wird ein mögliches Ergebnis geliefert. Aber Geschwindigkeit ist keine Intelligenz.
In 2014 hat sogar das erste Mal eine Maschine einen Go-Champion geschlagen. Es hat ein wenig länger gedauert, da Go weitaus komplexer ist als Schach, doch mit genügend Rechenleistung konnte auch dies erreicht werden. Die Maschine verbrauchte für das Spiel über 400 kWh Energie, wohingegen der Go-Champion 20 Wh Energie benötigte. Also 20.000-mal weniger.
Das Einzige was wir Menschen heute bauen können sind schnelle Maschinen, die gut programmiert sind um möglichst viele Operationen in kürzester Zeit auszuführen. Diese Maschinen können in kürzester Zeit eine enorme Menge von Daten verarbeiten, sodass sie uns den Eindruck vermitteln Intelligent zu sein. Sie sind es aber nicht.
Ein Beispiel: Menschen brauchen nur 2 Bilder einer Katze um Katzen generell erkennen zu können, selbst eine die von Picasso gezeichnet wurde. Eine Maschine brauch hingegen über 100.000 Bilder um dasselbe Ergebnis zu erzielen und erkennt die Picasso Katze nicht, wenn sie kein Bild davon gespeichert hat.
Die Arbeit an künstlicher Intelligenz begann 1956 an der Dartmouth Universität als Mathematiker versuchten Neuronen mit mathematischen Funktionen zu entwickeln. Sie wollten ein künstliches Gehirn schaffen. Es funktioniert nicht so wie sie sich das vorstellten, weil sie von einer falschen Annahme ausgingen. Sie erschufen keine künstliche Intelligenz, sondern eine erweiterte Intelligenz. Sozusagen ein Werkzeug um unsere eigene Intelligenz zu erweitern. Allergings war dies schon durch Wilhelm Schickard (1620) und Blaise Pascal (1642) gemacht worden als sie die ersten Rechenmaschinen bauten. Diese frühen Misserfolge führten zu einem langen kalten Winter in der Forschung zu künstlicher Intelligenz.
Wir sind immer noch am Anfang bei der Forschung zur künstlichen Intelligenz, da wir immer noch 60 Jahre alte Technologie benutzen. Was wir heute als künstliche Intelligenz bezeichnen ist vergleichbar mit Newtons Formeln, die hier auf der Erde für den täglichen Gebrauch ganz nützlich sind. Sie helfen uns jedoch nicht, wenn wir Berechnungen zu Sonnensystemen und Galaxien benötigen, um uns außerhalb dieses Planeten zu bewegen, da müssen dann schon Einsteins Formeln her. Wenn wir also wirkliche künstliche Intelligenz erschaffen wollen brauchen wir eine neue Sichtweise auf die künstliche Intelligenz und neue Ansätze für die Forschung.
Praktischerweise ist künstliche Intelligenz im Englischen Artificial Intelligence mit AI abgekürzt, genau wie erweiterte Intelligenz im Englischen Augmented Intelligence mit AI abgekürzt wird. Findige Marketing Strategen benutzen gerne die Abkürzung AI um den Eindruck zu erwecken, das künstliche Intelligenz bereits existiert, ob es nun der Kühlschrank, das Auto oder Handy mit AI ist. Jedoch handelt es sich nur um die erweiterte Intelligenz, nicht die künstliche. Wie die Rechenmaschinen von Schickard und Pascal, nur eben viel schnelle und effektiver.
Diese Technologien die auf Rechenleistung, Machine- und Deep-Learning basieren haben ihre Daseinsberechtigung und erledigen viele automatisierte Aufgaben für uns. Aber fast jeder Algorithmus basierte Technologie die wir heute benutzen wird überflüssig in dem Moment, wenn eine wirkliche künstliche Intelligenz erschaffen wird.
In ein paar Jahren werden wir die Machine- und Deep-Learning Kuh ausgemolken haben, weil Entwicklungen in diesen Bereichen nicht zu künstlicher Intelligenz führen werden. Machine- und Depp-Learning sind nicht Teil des evolutionären Weges zu künstlicher Intelligenz. Künstliche Intelligenz ist nicht existent und die Technologien die sich für künstliche Intelligenz ausgeben sind nur ein Hauch des Anscheins von künstlicher Intelligenz.
Die Frage ist nur noch, wann diese falsche Annahme uns in den nächsten künstlichen Intelligenz Winter fallen lässt, weil Menschen enttäuscht oder verängstigt sind.
Quelle: zf/gah
