Die wissenschaftliche Disziplin Künstliche Intelligenz (KI) begründete der Forscher John McCarthy. Er lud 1955 zu einer Konferenz an der Darthmouth-Universität in New Hampshire ein, um über Maschinen zu diskutieren, die „Ziele in der Welt erreichen können“. Die Definition ist allerdings bis heute umstritten – schon weil Intelligenz an sich schwer abgrenzbar ist.
Unser Bild von Künstlicher Intelligenz wird geprägt von Filmen wie „Terminator“ oder „Her“, in denen Elektronenhirne ein Bewusstsein haben und selbständig agieren – Experten sprechen von starker KI. Die Technik ist bislang weit von solchen Visionen entfernt, verbreitet aber Angst und Schrecken. Was, wenn die Maschinen schlauer werden als die Menschen und sich über sie erheben?
In der Realität zu finden ist derzeit lediglich schwache KI. Dabei handelt es sich um Systeme, die einzelne Fähigkeiten des Menschen abbilden, etwa die Spracherkennung oder Herstellung von inhaltlichen Zusammenhängen. Sie wären jedoch nicht in der Lage, die Ergebnisse zu verstehen oder inhaltlich zu diskutieren.
Die derzeit erfolgreichste Spezialdisziplin der KI ist das maschinelle Lernen. Dabei leitet der Computer aus Daten weitgehend selbständig Muster und Erkenntnisse ab. Zum Einsatz kommt die Technologie etwa bei der Sprach- und Objekterkennung – und damit an vielen Stellen, von digitalen Assistenten auf dem Smartphone bis zum autonomen Fahrzeug.
Beim maschinellen Lernen verwenden Forscher und Entwickler häufig künstliche neuronale Netze, die das Gehirn als Vorbild nehmen. Die Methode ist davon inspiriert, dass es im Denkorgan viele Verbindungen und Schichten gibt, die Informationen verarbeiten. Der Computer simuliert diese Struktur. Mit dem menschlichen Denken hat das nur entfernt zu tun: Es handelt sich um komplexe statistische Modelle.
Als Deep Learning bezeichnen Experten eine Methode des maschinellen Lernens. Dabei kommen neuronale Netze mit vielen Schichten zum Einsatz – so entsteht die namensgebende Tiefe. Die Technologie ist vielversprechend und kommt bereits auf breiter Basis zum Einsatz. Damit sie funktioniert, sind jedoch große Datenmengen nötig, sie dienen als Trainingsmaterial fürs künstliche Gehirn.
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„Durch Sprache wird Technologie menschlicher“
Sprache war schon immer das Mittel der Wahl, um Menschen zu manipulieren.
Auch wenn sie im Allgemeinen eher besseren bzw. menschenfreundlicheren Zielen dient. So wohl hoffentlich auch im in diesem Artikel aufgeführten Beispiel:
„Einer unserer Kunden bei Amazon Web Services ist das International Rice Research Institute auf den Philippinen – die wissen wirklich alles, was es über Reis zu wissen gibt. (Anmerkung dazu: Wirklich alles?) Sie haben 70.000 DNA-Stränge von Reissorten in ihren Kühlschränken. Auf Basis ihres Wissens haben sie eine Datenbank gebaut, die kleinen Farmern dabei helfen sollte, optimal Reis anbauen zu können. Leider hat die niemand verwendet. >>> Warum das? >>> Na ja, keiner der Farmer hatte ein Smartphone, geschweige denn einen Computer zur Verfügung. Das einzige, was es in jedem noch so kleinen Dorf gibt, ist ein Telefon. Also haben sie eine sprachgesteuerte Datenbank gebaut. Der Farmer kann nun anrufen, seine Parzelle Land beschreiben und mithilfe von Machine Learning nennt das System die richtige Menge an Dünger und so weiter. Sprache macht digitale Systeme möglich, die natürlich zu bedienen sind. Das hilft auch Menschen, die vielleicht nicht mit Computern aufgewachsen sind oder zu jung sind, um sie zu bedienen. In Zukunft wird die erste menschliche Interaktion mit einem digitalen System über die Sprache sein.“
Technologischer Fortschritt im Allgemeinen - und dabei auch Sprachinteraktion mit digitalen Interfaces im Besonderen - in allen Ehren (wirklich!!), aber:
Ich will auch in Zukunft nicht von einem Apparat „angesprochen“ werden, sondern (wieder) von e c h t e n Menschen mit eigener Meinung. Und das bestimmt nicht nur in Person eines „External facing technologisten“, sondern von möglichst vielen verschiedenen. Und ohne mein Wissen "abgehört" werden will ich schon mal gar nicht.
(Teil 2/2 folgt!)
Teil 2/2:
Das ist es, jedenfalls aus meiner Sicht, was für die Kunden immer Bestand haben wird (dies zu „Mitunter denken wir, Innovation bedeutet immer, etwas Neues zu erschaffen, aber manchmal muss man einfach nur darüber nachdenken, welche Wünsche immer für die Kunden Bestand haben werden.“).
Nehme mal an (bzw. hoffe es), dass die - jedenfalls die meisten - das genauso sehen.