Fach­ar­ti­kel

Künstlich intelligent, natürlich effizient!?

KI – unser täg­li­cher Beglei­ter

Tag­täg­lich lesen uns schlaue Sprachas­sis­ten­ten alle Wün­sche von den Lip­pen ab, schla­gen uns Web­shops dank aus­ge­klü­gel­ter Algo­rith­men pas­sende Pro­dukte vor, manö­vrie­ren unsere Autos selbst­stän­dig in kleinste Park­lü­cken und wer­den unsere Anfra­gen auf diver­sen Web­sites von zuvor­kom­men­den Chat­bots beant­wor­tet. Die fast belie­big fort­zu­füh­rende Reihe sol­cher Bei­spiele zeigt ein­drucks­voll, dass Künst­li­che Intel­li­genz (KI) längst zum inte­gra­len Bestand­teil unse­res All­tags gewor­den ist. Für gewöhn­lich asso­zi­ie­ren wir das popu­läre Schlag­wort jedoch mit kom­ple­xen Maschi­nen oder men­schen­ähn­li­chen Robo­tern und über­se­hen, dass KI auch in klei­nen Anwen­dun­gen und Tools steckt. Das heißt, wir nut­zen eine Viel­zahl von KI-​basierten Anwen­dun­gen und Ser­vices, ohne uns des­sen bewusst zu sein.

So stellt sich die Frage, was sich kon­kret hin­ter dem Trend­thema Künst­li­che Intel­li­genz ver­birgt und wel­che Chan­cen oder Risi­ken sich dar­aus erge­ben. Neu ist das Thema trotz des gegen­wär­ti­gen Hypes jeden­falls nicht. In Exper­ten­krei­sen wird bereits seit mehr als 60 Jah­ren über KI dis­ku­tiert. Und im Science-​Fiction-​Genre haben ein­schlä­gige Zukunfts­vi­sio­nen sogar eine noch wei­ter zurück­rei­chende Tra­di­tion. Lange konn­ten auf die­sem Gebiet jedoch keine signi­fi­kan­ten Fort­schritte erzielt wer­den – vor allem auf­grund tech­ni­scher Beschrän­kun­gen. In der jüngs­ten Ver­gan­gen­heit hat sich jedoch die Rechen­leis­tung unse­rer Com­pu­ter erheb­lich gestei­gert. Nicht zuletzt des­halb wurde in der Ent­wick­lung von KI und ent­spre­chen­den Anwen­dun­gen in den letz­ten Jah­ren ein ent­schei­den­der Schritt gemacht.

Das mensch­li­che Gehirn als Vor­bild

Gegen­wär­tig ist Künst­li­che Intel­li­genz – wie­der ein­mal – in aller Munde und die Marsch­route scheint klar: KI wird unse­ren All­tag, unser Leben, unsere Arbeits­welt und die Gesell­schaft ver­än­dern. Doch nicht alle Zeit­ge­nos­sen begrü­ßen diese Ent­wick­lung. Dif­fuse Vor­stel­lun­gen davon, was KI leis­ten kann und was nicht bezie­hungs­weise ob sie eher Chance oder Bedro­hung ist, füh­ren zu Unsi­cher­hei­ten und ethi­schen Beden­ken. So ist zunächst ein­mal die Frage zu klä­ren, wie Künst­li­che Intel­li­genz über­haupt defi­niert wird.

Bis heute fehlt es an einer all­ge­mein gül­ti­gen Defi­ni­tion. Im wei­tes­ten Sinne wird unter KI die Auto­ma­ti­sie­rung intel­li­gen­ten Ver­hal­tens und maschi­nel­len Ler­nens ver­stan­den. KI soll Maschi­nen ermög­li­chen, Auf­ga­ben zu bear­bei­ten, für deren Lösung men­schen­ähn­li­che Intel­li­genz­leis­tun­gen vor­aus­ge­setzt wer­den. Der Grund­ge­danke besteht also darin, die Funk­ti­ons­weise des mensch­li­chen Gehirns zu imi­tie­ren.

Grund­sätz­lich lässt sich zwi­schen „star­ker“ und „schwa­cher“ KI unter­schei­den. „Schwa­che“ KI ist, was uns – wie in den ein­gangs genann­ten Bei­spie­len – häu­fig unter­stüt­zend im All­tag begeg­net. Sie ist auf einen klar defi­nier­ten Anwen­dungs­be­reich begrenzt, bei­spiels­weise das Erken­nen und Ver­ar­bei­ten von Spra­che. „Starke“ KI ver­fügt hin­ge­gen über intel­lek­tu­elle Fähig­kei­ten, die dem mensch­li­chen Gehirn min­des­tens eben­bür­tig sind. Ihre Schluss­fol­ge­run­gen sol­len nicht auf einen Bereich limi­tiert, son­dern auf belie­big viele andere Gebiete über­trag­bar sein. Bis heute ist es nicht gelun­gen, eine nach die­sem Ver­ständ­nis „starke“ KI zu ent­wi­ckeln.

KI – aber wie?

Ein Groß­teil der („schwa­chen“) künst­lich intel­li­gen­ten Sys­teme, Assis­ten­ten und Tools, die wir tag­täg­lich nut­zen, basiert auf dem Prin­zip des maschi­nel­len Ler­nens. Ziel die­ses über­aus erfolg­rei­chen Teil­ge­biets der KI ist, durch die intel­li­gente Ver­knüp­fung oder sta­tis­ti­sche Aus­wer­tung von Daten Zusam­men­hänge bezie­hungs­weise Mus­ter zu erken­nen, um dar­aus Schluss­fol­ge­run­gen abzu­lei­ten oder Pro­gno­sen zu tref­fen. Hier­für benö­tigt die ler­nende Maschine eine aus­rei­chend große Daten­ba­sis. Zudem muss sie durch die Pro­gram­mie­rung spe­zi­el­ler Algo­rith­men in die Lage ver­setzt wer­den, diese Daten zu ver­ar­bei­ten. Dem­nach ist mensch­li­ches Han­deln nötig, bevor die Maschine ihre Künst­li­che Intel­li­genz ent­fal­ten kann.
Maschi­nel­les Ler­nen hat sich vor allem in Anwen­dungs­sze­na­rien durch­ge­setzt, in denen rie­sige Daten­men­gen sta­tis­tisch aus­ge­wer­tet und nach Mus­tern durch­sucht wer­den sol­len. Nach die­sem Prin­zip funk­tio­nie­ren bei­spiels­weise KI-​basierte Assis­ten­ten, Spam­fil­ter, Sprach­über­set­zun­gen, Wet­ter­pro­gno­sen, auto­nome Fahr­sys­teme, medi­zi­ni­sche Dia­gnos­tik und Anla­ge­be­ra­tun­gen.

Das soge­nannte Deep Learning ist wie­derum ein Teil­ge­biet bezie­hungs­weise eine Wei­ter­ent­wick­lung des maschi­nel­len Ler­nens und könnte zukünf­tig zur Grund­lage von „star­ker“ KI wer­den. Es stützt sich auf künst­li­che neu­ro­nale Netze, deren Auf­bau und Funk­tion den Neu­ro­nen des mensch­li­chen Gehirns nach­emp­fun­den ist. Durch eine große Infor­ma­ti­ons­ba­sis und die Struk­tur der neu­ro­na­len Netze soll ein auf Deep Learning basie­ren­des Sys­tem erlernte Inhalte selbst­stän­dig und auf lange Sicht auch bereichs­über­grei­fend mit neuen Inhal­ten ver­knüp­fen kön­nen. Auf diese Weise wür­den stän­dig neue Lern­pro­zesse ange­sto­ßen. Ziel ist, dass die Maschine nicht ein­fach nur lernt, son­dern dass sie das Ler­nen lernt. Je mehr aus­sa­ge­kräf­tige Daten sol­che Sys­teme ver­ar­bei­ten, desto zuver­läs­si­ger wer­den sie. Im Ide­al­fall führt der „Lern­ef­fekt“ dem­nach zu einer kon­ti­nu­ier­li­chen Selbst­op­ti­mie­rung.

Wer­den Maschi­nen zur Bedro­hung?

Beim her­kömm­li­chen maschi­nel­len Ler­nen ist mensch­li­ches Ein­grei­fen erfor­der­lich, um Schluss­fol­ge­run­gen als „rich­tig“ oder „falsch“ zu klas­si­fi­zie­ren und ent­spre­chende Jus­tie­run­gen vor­zu­neh­men. Deep Learning-​Algorithmen sol­len die­sen Arbeits­schritt dage­gen kur­zer­hand selbst über­neh­men. Anders als im klas­si­schen maschi­nel­len Ler­nen lässt sich kaum nach­voll­zie­hen, auf wel­chem Weg Deep Learning-​Systeme zu ihren Ergeb­nis­sen gelan­gen. Ihre höhere Prä­zi­sion in der Mus­ter­er­ken­nung geht dem­nach zulas­ten der metho­di­schen Trans­pa­renz. Es besteht die Gefahr, dass Deep Learning-​Systeme fal­sche Schlüsse zie­hen, ohne ihre eige­nen Feh­ler zu erken­nen oder zu behe­ben.

Spä­tes­tens seit der Hollywood-​Klassiker „Ter­mi­na­tor“ (1984) in apo­ka­lyp­ti­schen Bil­dern gezeigt hat, was pas­sie­ren könnte, wenn Maschi­nen zu viel Macht bekom­men, dürf­ten viele Zeit­ge­nos­sen dem Thema KI mit einer gewis­sen Skep­sis begeg­nen. Im Film ver­selbst­stän­di­gen sich die Maschi­nen eines Tech­no­lo­gie­kon­zerns und haben nichts Gerin­ge­res im Sinn, als die Welt­herr­schaft an sich zu rei­ßen. In der Rea­li­tät scheint ein der­ar­ti­ges Bedro­hungs­sze­na­rio aller­dings kaum denk­bar. Zwar sol­len Maschi­nen durch KI Auf­ga­ben erle­di­gen kön­nen, für die men­schen­ähn­li­che Intel­li­genz­leis­tun­gen vor­aus­ge­setzt wer­den, doch führt dies nicht dazu, dass sie ein eige­nes Bewusst­sein ent­wi­ckeln. Ebenso ist strit­tig, ob Maschi­nen jemals etwas wie Intui­tion oder spon­tane Krea­ti­vi­tät ent­wi­ckeln kön­nen. Eine ent­schei­dende Grenze bliebe damit also beste­hen.

Wie lässt sich KI sinn­voll ein­set­zen?

Anhand der ein­gangs genann­ten Bei­spiele wur­den bereits ein paar prak­ti­sche Anwen­dungs­fel­der für Künst­li­che Intel­li­genz skiz­ziert. Die Ver­brei­tung KI-​basierter Anwen­dun­gen wirkt sich auf zahl­rei­che Lebens­be­rei­che aus. Wäh­rend sich Pri­vat­an­wen­der wohl vor allem über Gad­gets freuen, die ihnen Erleich­te­run­gen im All­tag brin­gen, kön­nen Medi­zi­ner mit­hilfe von KI zuver­läs­si­gere Dia­gno­sen stel­len und Poli­ti­ker im Hand­um­dre­hen umfas­sende Ana­ly­sen kom­ple­xer Zusam­men­hänge erhal­ten. Umfang­rei­che Sta­tis­ti­ken und Daten­men­gen las­sen sich in kür­zes­ter Zeit aus­wer­ten. So könnte KI für prä­zi­sere Pro­gno­sen wirt­schaft­li­cher Kenn­zah­len genutzt wer­den, zum Bei­spiel des Brut­to­in­lands­pro­dukts, der Arbeits­lo­sen­zah­len oder der Infla­ti­ons­rate. Zudem ermög­li­chen intel­li­gente Algo­rith­men per Micro­tar­ge­ting die gezielte Kom­mu­ni­ka­tion mit spe­zi­fi­schen Wäh­ler­grup­pen.

Auch Unter­neh­men kön­nen durch den geziel­ten Ein­satz von KI pro­fi­tie­ren. Zwar wer­den KI-​basierte Tech­no­lo­gien in der Wirt­schaft bis­lang nur ver­ein­zelt ange­wen­det, doch sol­len sie laut aktu­el­len Stu­dien inner­halb der kom­men­den Jahre mas­siv an Bedeu­tung gewin­nen. Im Kun­den­dia­log zeigt sich schon heute, mit wel­chen Vor­tei­len die Imple­men­tie­rung von KI für Unter­neh­men ver­bun­den ist. Zum Bei­spiel, indem das intel­li­gente Rou­ting von Vor­gän­gen im Con­tact Cen­ter eine gerechte Ver­tei­lung der Arbeits­last gewähr­leis­tet. Oder durch Chat­bots, die gegen­wär­tig eines der größ­ten Anwen­dungs­ge­biete von KI in Unter­neh­men dar­stel­len und – ebenso wie Sprach­por­tale – bei über­schau­ba­ren Inves­ti­tio­nen zu einer signi­fi­kan­ten Ver­bes­se­rung des Ser­vice­an­ge­bots füh­ren. Zu beach­ten ist hier­bei aller­dings, dass Pro­zesse gut durch­dacht und Kun­den nicht durch unaus­ge­reifte Anwen­dun­gen ver­schreckt wer­den. Daher emp­fiehlt sich, KI-​Lösungen in Zusam­men­ar­beit mit erfah­re­nen Exper­ten, bei­spiels­weise einem spe­zia­li­sier­ten Dienst­leis­ter, zu imple­men­tie­ren.

Die Sorge, dass der Mensch im Zuge der Auto­ma­ti­sie­rung des Kun­den­dia­logs durch einen Bot ersetzt wird, lässt sich schnell ent­kräf­ten. Die Tech­no­lo­gie zielt im Kun­den­dia­log dar­auf ab, Mit­ar­bei­ter im Ser­vice­be­reich best­mög­lich zu unter­stüt­zen. Indem Bots bei­spiels­weise zeit­rau­bende Rou­ti­ne­ar­beit über­neh­men, kön­nen Mit­ar­bei­ter sich auf wert­schöp­fende Arbeit fokus­sie­ren. So ent­fal­tet die Künst­li­che Intel­li­genz im Kun­den­ser­vice ihre volle Wir­kung erst durch die Kom­bi­na­tion von moderns­ter Tech­no­lo­gie und mensch­li­chen Fähig­kei­ten. Statt eines Gegen­ein­an­ders führt der Weg in die Zukunft über das Mit­ein­an­der von Mensch und Maschine.