Einführung in die KI

Aktualisiert: 11. Feb 2019

Definition der künstlichen Intelligenz (KI):

„Die künstliche Intelligenz fasst bisher dem Menschen vorbehaltene Fähigkeiten als informationsverarbeitende Prozesse auf. Sie versucht, diese Prozesse mit Computern zu simulieren und sie in einer systematischen, ingenieurmäßigen Betrachtungsweise zugänglich zu machen.“

Die KI ist ein interdisziplinäres Feld und aufgrund dessen mit einer hohen Anwendbarkeit ausgestattet. Wenn wir uns mit der Thematik KI beschäftigen, stoßen wir auf mehrere Begrifflichkeiten, die wir definieren müssen. Die starke KI ist Stand heute ein rein theoretisches Konzept. Das heißt wir befinden uns noch nicht mal nah an der Entwicklung wirklich intelligenter Systeme, die in ihrer Intelligenz mit einem Menschen vergleichbar sind oder diese sogar übertreffen. Die menschengleiche Intelligenz wird über den Begriff „ Artificial general intelligence (AGI)“ beschrieben. Der Begriff der „Artificial super intelligence (ASI)“ beschreibt eine Maschine, die eine Intelligenz besitzen würde, die die des Menschen bei weitem übertreffen würde. Dies würde eine stetigem Selbstoptimierungsprozess zugrunde liegen, der in einer Intelligenzexplosion münden würde. Man spricht dann vom Zeitalter der Singularität und man geht davon aus, dass dies die letzte Erfindung sein wird, die je einen Menschen gemacht hat.

Reading Tipp: Max Tegmark – Life 3.0 (English)

Was wir dagegen heutzutage antreffen sind sogenannte Expertensysteme. Expertensystem sind nur auf Ihre Umgebung spezialisiert. Jede Veränderung der Umgebung würde einen dramatischen Effizienz Verfall nach sich ziehen und/oder das System völlig unbrauchbar machen. Das System kann nur in der vordefinierten (trainierten) Umgebung effizient arbeiten. Dabei erzielen diese Expertensysteme in Regel bessere Ergebnisse als ein Mensch.

Expertensysteme zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:

- Datenbank mit Expertenwissen - Spezialisierte Umgebung auf die das System abgestimmt ist - User Interface die eine Interaktion zwischen System und Mensch

ermöglicht - Das System versucht wissensbasierte Voraussagen zu machen,

dazu wird die Datenbank genutzt, um neue Input Dateien (Wissen) zu bewerten und zu adaptieren

Unterschiede zum traditionellen Programmieren:

Das traditionelle Programmieren ist vordefiniert durch Regeln. Das Programm an sich steht an erste Stelle des Ablaufs. Die Input Dateien werden über das Programm verarbeitet und am Ende steht das Resultat. Beim Maschine Learning oder eher gesagt der heutigen Form der an zu treffenden KI ist dies umgekehrt. Wir haben einen Datenbasierten Ablauf. Das heißt wir bekommen Input Dateien, wozu wir ein gewünschtes Ergebnis formulieren möchten. Das Ganze wird anhand vieler Trainingsdaten simuliert, um später ein generalisierendes Programm/System zu entwerfen welches das gewünschte Ergebnis zu dem gelieferten Input versucht zu approximieren. Das heißt das Programm steht am Ende des Ablaufs.

Ins besondere die „Big Data Revolution“ aber auch die allgemeine verbesserte Rechenleistung sowie die Kapazität begründen den Trend in Richtung Maschine Learning. In einem Satz zusammengefasst ist Big Data Revolution die Abkehr von der deskriptiven Analyse hin zur prädiktiven Analyse. Das Maschine Learning ist dafür bestens geeignet. Den es basiert auf großen Datenmengen und versucht daraus Voraussagen für neue unbekannte Werte zu generieren. Aus diesem Grund ergibt sich auch die gegenseitige Abhängigkeit von Maschine Learning und Big Data Revolution.

Geschichte, Turing Test und das Chinese Room Statement

Im Verlauf der KI Geschichte können wir eine Entwicklung vom generellen Ansatz zum Multi Ansatz bis hin zum speziellen Ansatz (Expertensysteme) erkennen. Der generelle Ansatz wurde verfolgt um allgemeinere Fragestellung zu lösen jedoch kommt es zur kombinatorischen Explosion aufgrund der vielen verschiedenen Möglichkeiten, sodass man mit Heuristiken oder Faustregeln arbeiten musste. Daraus folgte, dass man das globale Optimum finden kann aber nicht unbedingt erreicht. In Kombination mit sehr hohen Erwartungen und Versprechung was man mit KI alles erreichen könnte, folgte der erste KI Winter. Als Antwort auf diese Umstände wurde der allgemeine Ansatz zum Multi Ansatz verändert. Es wurden einige erstaunliche Techniken entwickelt, die jedoch aufgrund der begrenzten Rechenleistung, nicht die Erwartungen erfüllen konnten. Der zweite KI Winter folgte. Die Entwicklung setze sich fort und man orientierte sich an dem speziellen Ansatz, der zu sehr guten Ergebnis führte. Unterstütz durch die gesteigerte Rechenleistung und die immer größer werdende Datenbestände („Big Data Revolution“)

Dier Erkenntnis die man durch die Geschichte erlangte war:

„In the knowledge lies the power. “ [Davis 1982]

Was ist Intelligenz?

Diese Frage hat sich auch Herr Turing gestellt und seine Ergebnisse in seinem Paper „Computing Machinery and Intelligence“ 1950 veröffentlicht. Das sogenannte „Imitation Game“ oder auch „Turing Test“ genannt. Dabei dient der Turing Test der Bewertung und Beschreibung von Intelligenz.

Turing Test

Versuchsanordnung:

Person C, Person A im Nebenraum mit Computer B.

C weiß, dass eine der Datenleitungen mit A, die andere mit B verbunden ist.

Er weiß aber nicht, wer was ist.

Ziel: C soll durch Fragen feststellen, wer der Computer ist. Computer versucht, C zu täuschen. A versucht, C zu helfen.

These: Computer ist intelligent, wenn er C täuschen kann

Diesen Test hat bis heute (Stand 2018) kein Computer geschafft. Selbst wenn es eine Maschine gäbe, die diesen Test bewältigen würde, stellt sich die Frage ob diese Maschine dann wirklich intelligent ist. Als Gegenargument kann man das sogenannte Chinese Room Statement nennen:

„Imagine a native English Speaker who knows no Chinese locked in a room full of boxes of Chinese symbols (a data base) together with a book of instructions for manipulating the symbols (the program). Imagine that people outside the room send in other Chinese symbols which, unknown to the person in the room, are questions in Chinese (the input). And imagine that by following the instructions in the program the man in the room is able to pass out Chinese symbols which are correct answers to the questions (the output). The program enables the person in the room to pass the Turing Test for understanding Chinese, but he does not understand a word of Chinese. “

[John Searle 1980]

Hier wird ein grundlegendes Problem der KI verdeutlicht. Wir versuchen Maschinen Intelligent zu machen, jedoch sind wir nicht in der Lage Intelligenz im vollen Maße zu verstehen sowie diese zu definieren. Was gehört alles zur Intelligenz? Ab wann ist man intelligent? Viele Fragen können zu diesem Bereich gestellt werden aber nur in unzureichendem Maße aus der Sicht der KI Forschung beantwortet werden.

Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit.

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