Kennen Sie Ihre KI? 

Was eine KI kann, und was nicht.

von Adrian Müller

Worum geht es?

Der folgende Beitrag ist eine Langfassung des Vortrags “Verstehen Sie Ihre KI? – Was KI kann, und was nicht.”, gehalten auf der Zukunftsmesse KI 2018.

Der Begriff Künstliche Intelligenz ist zwar in aller Munde, scheint jedoch bei genauerem Nachfragen sehr unterschiedlich besetzt. Ist beispielsweise ein Navigationssystem im Auto intelligent? Ist es „mehr“ intelligent, wenn es auf Verkehrsstörungen beispielsweise mit einer dynamischen Umfahrung reagiert?

Vor ein, zwei Dekaden wäre ein solches System zumindest technisch gesehen ein kleines Wunderwerk gewesen. Am technischen Fortschritt jedoch kann man einen Begriff inhaltlich nicht festmachen. Erst bei genauerer Betrachtung erkennt man Eigenschaften die unabhängig vom technischen Startpunkt eines Systems oder Lebewesen Gültigkeit haben.

Die Definition von Künstlicher Intelligenz in der Informatik, die sich in vielen Situationen bewährt hat, ist die eines „rationalen Agenten“. Der Agent, ein Computerprogramm, kann eine vorgegebene Aufgabe effizient und zielgerichtet erfüllen. Dabei setzt es je nach Situation und Umgebung Komponenten ein wie automatisches und überwachtes Lernen, Planen unter Zeit und Kostenoptimierung, Mustererkennung in Daten, Bildern, Audio usw.

Diese Komponenten wiederum benutzen Algorithmen zur Datenanalyse, zum Lernen von Mustern, zum logischen Schließen und zum Anwenden von Regeln auf ein gegebenes Problem. Dieser Zusammenhang zwischen Algorithmen, Optimierungen und Anwendungsszenarien wird in der aktuellen Diskussion gerne als „künstliche Intelligenz“ in unangebrachter Weise vereinfacht.

Um ein Beispiel zu geben: die automatische Verschlagwortung eines Bildes ist deutlich weniger intelligent als die Leistung der Saatkrähen im Freizeitpark “Puy de Fou” im Sommer 2018. Der Falkner des Parks hat sie erfolgreich darauf trainiert, eingesammelte Zigarettenkippen gegen Fressen zu tauschen. Eine intelligente Leistung, die sich nur durch Mustererkennung in Kombination mit zielgerichtetem Lernen erklären lässt (s. Beitrag in Euronews.com, 2018) – und das sehr rational ist!

In diesem “Standpunkt” fokussieren wir uns auf die Möglichkeiten und Grenzen der Mustererkennung (Bilder, Datensätze), von Lernverfahren, HCI, und Data und Text Mining. Dies entspricht technologisch dem primären Anteil der Systeme, wie sie in den letzten Jahren populär geworden sind. Dazu zählen Foto-tagging Applikationen, Bildmanipulationen, selbstfahrende Autos und Ähnliches.

Eine weiterführende Diskussion zu humanoiden Robotern, autonomen Fahrzeugen und ihrer Zuverlässigkeit, oder beispielsweise medizinischen Expertensystemen vermeiden wir in diesem Beitrag bewusst. Die gesellschaftlichen und ethischen Fragestellungen stellen eine andere Qualität der Diskussion dar.

In diesem Beitrag geht es stattdessen darum, dass sich technische und nicht technische Leser und Zuhörer in ihrem Verständnis von künstlicher Intelligenz gegenseitig kennenlernen können – auf Basis der prinzipiellen Gesetzmäßigkeiten, denen solche Systeme unterliegen.

Was in der aktuellen Diskussion von „KI“ – sprachlich präziser: vom Einsatz der Methoden der künstlichen Intelligenz in der Anwendungsentwicklung – und der allgemeinen Panikmache um die „Gefahr durch eine Super-KI“ und die „Macht der Maschinen“ ebenfalls gerne übersehen wird, sind die kreativen und gestalterischen Möglichkeiten durch den Einsatz einer KI, sei es als Werkzeug, oder als Trainingsgerät und vieles anderes mehr.

Im abschließenden Teil dieses Beitrages finden sich daher kritische Überlegungen zur Mensch-Maschine-Kommunikation genauso wie zu den positiven Auswirkungen von neuen Technologien auf den Erkenntnisgewinn in der Medizin und anderen Bereichen der Forschung. Die assoziierten Schlagwörter hier sind “industrie 4.0”, „high-speed science“, und auch „disruptive“ Technologien.

Mustererkennung vs. Bildverstehen

In 2015, a black software developer named Jacky Alciné embarrassed Google by tweeting that the company’s Photos service had labeled photos of him with a black friend as “gorillas.” Google declared itself “appalled and genuinely sorry.” An engineer who became the public face of the clean-up operation said the label gorilla would no longer be applied to groups of images, and that Google was “working on longer-term fixes.”

More than two years later, one of those fixes is erasing gorillas, and some other primates, from the service’s lexicon. The awkward workaround illustrates the difficulties Google and other tech companies face in advancing image-recognition technology, which the companies hope to use in self-driving cars, personal assistants, and other products.

WIRED tested Google Photos using a collection of 40,000 images well-stocked with animals. It performed impressively at finding many creatures, including pandas and poodles. But the service reported “no results” for the search terms “gorilla,” “chimp,” “chimpanzee,” and “monkey.”

Quelle:

https://www.wired.com/story/when-it-comes-to-gorillas-google-photos-remains-blind/ Weiterlesen