Der Trend scheint klar: Künftig werden lernfähige Computersysteme eine immer größere Rolle in unserem Alltag, der Wirtschaft und auch der Gesellschaft spielen. Denn die Fähigkeiten der Maschinenhirne wachsen dank neuer Software-Architekturen wie den neuronalen Netzen und Fortschritten der Hardware zusehends.
Fast überall im Einsatz
Schon jetzt werden lernfähige Algorithmen in vielen Bereichen unseres Alltags eingesetzt. So verstehen digitale Assistenten wie Siri, Cortana oder Alexa dank künstlicher Intelligenz unsere Sprachbefehle und Fragen. Im Internet helfen Webbots dabei, Internetseiten zu pflegen und zu überwachen – und demonstrieren dabei fast schon menschliche Eigenheiten. Sogar beim Aufspüren von Fake-News und manipulierten Bildern können KI-Systeme inzwischen assistieren.
Längst tun KI-Systeme auch in der Industrie, in Unternehmen und sogar Behörden ihren Dienst. Sie optimieren und steuern Produktionsabläufe, regeln die Logistik von Containerhäfen und Großlagern oder erledigen die Buchhaltung. Bei Versicherungen und Banken existieren bereits die ersten intelligenten Programme, die eingereichte Anträge prüfen oder über Zahlungen entscheiden. Bei Ikea, der Telekom und vielen anderen Unternehmen, aber auch bei der Bundeswehr, der UNICEF oder in Büchereien wickeln virtuelle Assistenten den Kundendienst ab.
Big Data als Lernbasis
Möglich wird all dies dank der Fähigkeit der KI-Systeme, in kurzer Zeit enorme Datenmengen auszuwerten und dabei Muster und Zusammenhänge zu erkennen. So lernt der Algorithmus beispielsweise anhand unzähliger Fotos von Haustieren mit entsprechender Benennung, wie Hunde oder Katzen aussehen. Nach einer Zeit des Trainings kann das System dann auch ganz neue Fotos der richtigen Tierart zuordnen. Es hat selbstständig die relevanten Unterscheidungsmerkmale gelernt.
Viele andere KI-Systeme nutzen Texte als Trainingsgrundlage. Sie werten aus, in welchem Kontext ein Wort steht und lernen darüber seine semantische Bedeutung und auch Verknüpfungen mit ähnlichen Wörtern oder Synonymen. Diese Bedeutungsbeziehungen übersetzen die Programme in mathematische Ausdrücke und lernen so selbst komplexe semantische Zusammenhänge.
Erst durch diese Fähigkeit kann eine künstliche Intelligenz beispielweise medinische Daten und Krankenakten auswerten und daraus die Merkmale bestimmter Krankheitsbilder ableiten. Auf Basis dieser Erkenntnisse lassen sich die KI-Systeme dann beispielsweise als Diagnosehelfer einsetzen. Inzwischen erkennen solche Diagnose-Systeme bereits verschiedene Krebsarten, aber auch Vorzeichen von Alzheimer.
Doch so hilfreich dies klingt – genau dieser Trend zu immer mehr KI hat auch eine große Schattenseite….
