Seit jeher versucht man, sich die Arbeit zu erleichtern. Von mechanischen Maschinen hat sich die Entwicklung in Bereiche begeben, von denen vor hundert Jahren kaum jemand geträumt hätte - geschweige denn sie zu verstehen. In letzter Zeit sieht es so aus, als ob alles, was uns umgibt, SMART ist. Smartphones, Kühlschränke, Kameras, Häuser, Autos, Bänke und ganze Städte. Es handelt sich jedoch noch nicht um eine KI im wahrsten Sinne des Wortes. Trotzdem hören wir diesen Begriff ziemlich oft. Wie wird er definiert und welche ist die Verwendung und Zukunft der künstlichen Intelligenz? Und bringen uns die Neuheiten von Giganten wie Google oder Apple in die Ära der gutmütiger Roboter oder ins Skynet?
Künstliche Intelligenz ist kurz gesagt eine Wissenschaft oder Disziplin, die sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Maschinen befasst, die Merkmale intelligenten Verhaltens aufweisen. Dies ist jedoch keine genaue Definition, da es mehrere Erklärungen für dieses relativ neue Konzept gibt und keine davon allgemein akzeptiert wird. Künstliche Intelligenz als Ganzes baut stark auf den Grundlagen vieler anderer wissenschaftlicher Disziplinen auf, insbesondere Informatik, Mathematik, Statistik, Logik, Linguistik oder der Neurowissenschaften. Häufig können wir auch die Abkürzung UI oder AI verwenden (english Artifical Intelligence).
Die Geschichte der künstlichen Intelligenz reicht bis in die 1950er Jahre zurück und die Zusammenfassung aller wichtigen Ereignisse würde sicherlich für einen separaten Artikel ausreichen. Lassen Sie uns zumindest klarstellen, dass dieser Begriff erstmals 1955 von einem amerikanischen Informatiker und Kognitionswissenschaftler John McCarthy offiziell definiert wurde, der zu Recht als Vater der künstlichen Intelligenz gilt. Ein wichtiger Schritt zur Umsetzung der Ergebnisse waren dann in den 70er Jahren die sogenannten Expertensysteme und die bis heute verwendete Programmiersprache Prolog, die auf Prädikatenlogik basiert.
Präziser und intensiver begann sich mit der künstlicher Intelligenz die Kybernetik zu befassen - als Lehre von Prinzipien der Steuerung und Übertragung von Informationen in Maschinen, lebenden Organismen und Gemeinschaften. Die mathematische Beschreibung relativ komplexer Systeme schlug interessante Möglichkeiten vor. Die Computertechnologie hatte jedoch nicht die Möglichkeit, alle damals bekannten Theorien zu testen. Das Gebiet der Informatik, das sich mit der Konstruktion von Maschinen mit Anzeichen intelligenten Verhaltens (das nun KI ist) entwickelt sich theoretisch schon seit geraumer Zeit.
Seit der tschechische Schriftsteller Karel Čapek in seinem spektakulären Drama RUR 1920 erstmals das Wort Roboter verwendete, begehren Menschen Maschinen, die von ihnen selbst nicht zu unterscheiden werden. Doch nach 100 Jahren können wir behaupten, dass sich die Entwicklung der künstlichen Intelligenz immer noch in einem frühen Stadium befindet. Einige scheinbar einfache und triviale Prozesse, die für die Bewegung der KI-Industrie von entscheidender Bedeutung sind (z.B. das Erkennen von einzelnen Objekten im Bild ist für die heutigen Computer zu einer großen Herausforderung geworden.
Zu den jüngsten Errungenschaften der künstlichen Intelligenz gehört Sophie, ein humanoider Roboter von Hanson Robotics. In ihrem kurzen Leben (aktiviert wurde sie im Jahr 2015) hat Sophie mehrere genau beobachtete Interviews auf der ganzen Welt absolviert, wobei sich ihre Konversationsfähigkeiten und vor allem die Nachahmung menschlicher Gesten im Vergleich zu ähnlichen Robotern auf sehr hohem Niveau befinden. Selbstverständlich dürfen wir autonome Fahrzeuge (z.B. Tesla), die über ein sehr ausgeklügeltes Steuerungssystem verfügen und schon heute den menschlichen Fahrer ohne größere Probleme vollständig ersetzen können.
Wenn Sie sich für künstliche Intelligenz interessieren, werden Sie mit ziemlicher Sicherheit auf den Turing-Test stoßen (ursprünglich ein "Imitationsspiel"), der seinen Namen nach seinem Schöpfer, dem berühmten britischen Mathematiker und Begründer der modernen Informatik, Alan Turing, trägt. Dieser Test konzentriert sich auf eine der grundlegenden und paradoxerweise problematischsten Fragen der künstlichen Intelligenz - wie entscheiden wir, ob Anzeichen für intelligentes Verhalten verliegen oder nicht? Turings Antwort ist ganz einfach: Wenn man im Gespräch mit einer Maschine und einer weiteren Person nicht feststellen kann, welche die Maschine ist, hat die künstliche Intelligenz den Test bestanden.
Bei der Entwicklung und Gestaltung von KI lassen wir uns von der Entwicklung der Intelligenz im Universum bzw. in der Natur auf der Erde inspirieren. Zum Beispiel funktionierte das Erstarren als Überlebensstrategie, bis Raubtiere ihre Erkennungsfähigkeiten verbesserten. Die prähistorische Eidechse konnte ihre Beute nicht "sehen", wenn sie sich nicht bewegte, und daher perfektionierte sich die Anpassung an die Umwelt bis an ihre Grenzen. Wenn ein Mensch (oder viele neuartige Raubtiere) seine Beute finden soll, muss er in der Lage sein, das Eingangssignal auf einem besseren Niveau als ein prähistorisches Dinosaurier zu verarbeiten - die Grundlage für eine erfolgreiche Jagd (und des Überlebens) ist die korrekte Bewertung dessen, was er sieht.
Heutzutage können KI-basierte Systeme leicht und schnell „ähnliche“ Bilder finden, aber manchmal haben sie immer noch Probleme zu erkennen, was sich auf ihnen befindet - entscheiden Sie sich „sofort“, ob ein Chihuahua oder ein Muffin auf dem Bild ist. Die Entwicklung von Techniken und Metoden, die Maschinen beim Verständnis von Bildinformationen (neuronale Netze, maschinelles Lernen) helfen, schreitet jedoch schnell voran, und wir machen fast täglich Fortschritte.
Wie Sie vielleicht bereits gewusst haben, ist die Schöpfung der künstlichen Intelligenz eine sehr komplexe Aufgabe, die das Wissen vieler verschiedenen Disziplinen erfordert. Im Laufe der Jahre wurden verschiedene Ansätze entwickelt, um die KI als Ganzes oder als eine Reihe von Teilproblemen zu lösen - Expertensysteme und neuronale Netze gehören zu den historisch bekanntesten Ansätzen.
Erinnert sich Heute noch jemand an Karl Klammer, die „intelligente Büroklammer“? Es war eine der ersten Microsoft- Hilfen in MsOffice. Und auch ein ziemlich dummes und nerviges Element für den fortgeschrittenen Nutzer - ein animierter Clip, der in den ersten Versionen immer wieder dasselbe empfahl, bis er sich ausschaltete. Wenn Sie ein einfaches Computerprogramm zur Entscheidungsfindung verwenden und eine begrenzte Anzahl möglicher Situationen und Antworten hinzufügen, erhalten Sie die Grundlage für ein ähnliches Expertensystem. Es wurde schon mit abwechselnden vielversprechenden Ergebnissen experimentiert, zum Beispiel in der Diagnostik - von Geräteausfällen bis zur medizinischen Diagnose. In einigen Gebieten wird es jedoch noch heute verwendet. Es geht aber noch um keine Intelligenz - obwohl es so scheinen mag.
Intelligenz läuft anders. Die Verwendung neuronaler Netze erwies sich vor Jahren als sehr vielversprechend. Hier haben wir uns von echten Neuronen und ihrer Verbindung (Synapsen) im Gehirn lebender Organismen inspirieren lassen.
Bereits die ersten Computermodelle haben gezeigt, dass hier der richtige Weg sein kann. Es genügte, ein paar Neuronen zu simulieren und jedes mit jeder virtuellen Synapse zu verbinden, einige mit Eingängen (z.B. Tasten) auszustatten, und andere mit Ausgängen (z.B. Glühbirnen) zu verbinden. Nach und nach wurden ihnen verschiedene Eingangszustände als Lernmaterial präsentiert und ihre Antworten korrigiert. Das Lernen veränderte das "Gewicht der Synapsen" zwischen einzelnen Neuronen - das Signal einiger von ihnen wird verstärkt, bei anderen wird es wiederum abgeschwächt. Manchmal war das Netzwerk sogar in der Lage, korrekt auf eine Eingabe zu reagieren, die der Lehrer (Lehrprogramm) ihr nie vorlegte. Und wenn eine einfache Aufgabe (wie eine boolesche Operation) ein Netzwerk mit zehn Neuronen lernte, funktionierte es trotzdem, selbst wenn ein oder zwei weggenommen wurden!
Große Fortschritte wurden in der OCR (Optical Character Recognition - also Zeichenerkennung) erzielt - in denen es genügt, das Kamera-Ausgangssignal (vielleicht „nur“ 20 × 20 Pixel) auf die erste Schicht von Neuronen zu präsentieren (manchmal müssen es nichtmal 20 × 20 sein - aber nur die Hälfte) und die Ausgabeebene verbindet sich mit der Antwort - z.B. "ich sehe die Nummer 1–9". Eine solche Matrix kann heute in wenigen Minuten erlernt werden (max. Stunden), um beschädigte oder zerkratzte Zeichen mit großem Erfolg zu identifizieren.
Künstliche Intelligenz wird auch in Smartphones immer beliebter. Einige Smartphones haben sie sogar schon in ihren Prozessoren integriert, wo sie erheblich beim Fotografieren hilft. Und fast jeder von uns hat die KI in Form von sogenannten virtuellen Assistenten wie Siri, Google Assistant usw. begegnet. Wozu ist künstliche Intelligenz in Hondys nützlich und in welcher Form können wir sie begegnen?
Es ist keine Neuigkeit, dass heutige Smartphones oft leistungsstärker sind als viele Laptops. Dafür sinde immer leistungsfähigere Chips unter der Haube verantwortlich, die neben dem Muskelwachstum nun langsam auch die künstliche Intelligenz fördern. Nicht dass herkömmliche Prozessoren dazu nicht in der Lage gewesen wären. Sie haben auf diesem Gebiet jedoch nur eine geringe Effektivität, und bei voller künstlicher Intelligenz würden sie die Akkulaufzeit des Smartphones auf ein Minimum verkürzen.
Einer der speziellen Prozessoren mit künstlicher Intelligenz ist HiSilicon Kirin 970, der beispielsweise in den Fotomobilen Huawei P20 und P20 Pro oder Mate 10 Pro zu finden ist. Der Kirin 970 verfügt über ein integrierten neuronalen Coprozessor mit künstlicher Intelligenz, der die anvertrauten Vorgänge viel schneller und effizienter abwickelt als der CPU selbst. Neben einer besseren Skalierung der Leistung unter hoher Last oder einem geringeren Stromverbrauch können wir die Ergebnisse beispielsweise in einer blitzschnellen Analyse von Hunderten von Fotos nach der Aufnahme sehen. Künstliche Intelligenz kann dem Benutzer auch die richtigen Funktionen und Tipps zur richtigen Zeit bieten.
Über eine spezielle Schaltung für künstliche Intelligenz verfügt auch der neue Apple A11 Bionic- Chip, der im iPhone 8, iPhone 8 Plus und iPhone X verwendet wird. Zusätzlich zu zwei leistungsstarken Monsoon-Kernen und vier Mistral-Energiesparkernen findet in ihm ein spezieller Dual-Core-Neural-Chip seinen Platz. Dieser erledigt wie der Kirin 970-Chip Aufgaben über neuronale Netze. Zum Beispiel das Analysieren von Bilddaten beim Anmelden mit dem Gesicht, das Beobachten des Gesichts beim Spielen von Animoji oder das Überwachen der Umgebung in der virtuellen Realität.
Einer der sichtbarsten Bereiche von Mobiltelefonen, in denen sich künstliche Intelligenz manifestiert, ist die Kamera. Insbesondere der automatischer Modus, in dem mehrere Prozesse im Hintergrund stattfinden, wie beispielsweise das Erkennen der fotografierten Objekte und das anschließende Einstellen der entsprechenden Parameter. Wie schon erwähnt, sind herkömmliche Prozessoren im Vergleich zum maschinellem Lernen nur sehr begrenzt einsetzbar. Ein Kirin 970 kann z.B. Tausende von Bildern pro Minute verarbeiten und hat so ein Vielfaches an Leistung und Effizienz als "normale" Prozessoren.
Wir nutzen die Vorteile der künstlichen Intelligenz nicht nur beim Fotografieren. Wo hilft sie weiter?
Die meisten Punkte im vorherigen Kapitel sind die Vorrechte leistungsfähiger mobiler Prozessoren. Heutzutage können aber auch Besitzer älterer oder weniger leistungsfähiger Mobiltelefone mithilfe virtueller Assistenten künstliche Intelligenz erleben. Es handelt sich dabei um eine Cloud-basierte künstlicher Intelligenz, daher müssen Sie mit dem Internet verbunden sein, um sie nutzen zu können. Was sind die bekanntesten Beispiele?
Der Prototyp des intelligenten virtuellen Assistenten ist Siri, entwickelt von Apple. Sie ist auf iPhones und iPads verfügbar und simuliert einen echten Assistenten, der bei allgemeinen Aufgaben hilft. Mit Ihren Sprachbefehlen kann sie eine Person Ihrer Wahl anrufen oder eine Nachricht schreiben und verschicken, eine Notiz erstellen, im Internet nach Informationen suchen oder Sie mit einem Witz oder einer lustigen Unterhaltung zerstreuen. Siri wird normalerweise durch Halten der Home-Taste aktiviert und spricht nicht nur Englisch, sondern auch Deutsch und Französisch. Die Spracherkennung verwendet auch der Apple HomePod Smart Speaker oder das Apple TV Multimedia Center.
Google hat auch einen intelligenten Software-Assistenten, der Algorithmen für künstliche Intelligenz verwendet. Es heißt Google Assistant und ist nicht nur auf Android-Handys verfügbar, sondern auch auf iPhones, Google Home- und Google Home Mini- Lautsprechern. Er wird wie bei Siri auf Apple-Handys oder iPads aktiviert, also indem man die Home-Taste berührt und gedrückt hält. Auch Google Assistant spricht Deutsch, und versteht sogar Abstufungen von Sprachen, wie österreichisches Deutsch und Schweizerdeutsch.
Der Cortana-Sprachassistent von Microsoft ist für Android-Telefone (Google Play) und iPhones (App Store) verfügbar. Er kann auch auf Computern und Notebooks unter Windows 10 oder auf Telefonen unter Windows Phone verwendet werden. Er kann in Dutzende von Sprachen übersetzen.
Auch auf den südkoreanische Riesen Samsung, der zusammen mit dem Samsung Galaxy S8 seinen intelligenten Helfer Bixby zeigte, darf man nicht vergessen. Auf dem S8, aber auch dem diesjährigen Topmodell Galaxy S9, finden Sie sogar eine spezielle Taste, um ihn zu aktivieren.
Amazon Alexa ist ein virtueller Assistent, der vom US-amerikanischen Geschäftsgiganten Amazon entwickelt wurde. Im Gegensatz zu den oben genannten Assistenten ist Alexa fast ausschließlich in Smart-Home-Geräte integriert. Sie können Alexa jedoch auch als Zusatzanwendung für Ihr Android- oder iOS- Gerät herunterladen. Am häufigsten treffen Sie Alexa im sprachgesteuerten Amazon Echo -Lautsprecher, dessen zweite Generation wahrscheinlich der größte Konkurrent für Googles Smart-Home-Assistenten ist.
Während zum Beispiel in der Robotik die Forscher darauf zielen, eine voll funktionsfähige Intelligenz zu schaffen, die letztendlich zur Selbstreflexion fähig ist, hat künstliche Intelligenz in Computer- und Videospielen eine viel einfachere Aufgabe - sich wie ein Mensch zu verhalten. Nicht menschlich zu sein, sondern ihn nur innerhalb bestimmter Aktivitäten nachzuahmen. Eine der großen Grenzen der KI in Videospielen ist die Spezialisierung. Wenn Sie z.B. künstliche Intelligenz fürs Schachspielen erstellen, wie gut sie auch sein mag, sie kann niemals Gomoku spielen, obwohl es sich im Wesentlichen um eine ähnliche Aktivität handelt.
Künstliche Intelligenz ist in Spielen jedes Jahr besser und besser, aber wie einige Forscher betonen, geht es mehr um intelligente Programme, nicht um künstliche Intelligenz im wahrsten Sinne des Wortes. Wegen ihrer Unvollkommenheit greift sie manchmal zu Betrug. Zum Beispiel erkennt KI in Actionspielen die Position des Feindes genau wie Sie, also anhand visueller und akustischer Wahrnehmungen. Wenn sie aber bedeutend besser werden will, fragt er einfach die Spiel-Engine nach Ihrem Standort.
Die Anfänge reichen bis in das Jahr 1951. Damals wurde für das Spiel NIM wahrscheinlich die erste künstliche Intelligenz für Videospiele entwickelt die Spieler mit Leichtigkeit schlagen - aber es handelte sich um einen sehr einfachen Trick. Der Durchbruch in den komplexeren Spielen fand erst viele Jahre später statt. Einer der Meilensteine war das erste Half Life (1998) Computerspiel, in dem die Autoren die Illusion einer funktionierenden SWAT-Einheit erzeugen konnten, die miteinander kommuniziert, obwohl es sich eher um eine Mischung aus gut vorbereiteten Skripten und Regelsystemen handelte. Wenn wir heute über die beste künstliche Intelligenz unter den Spielen reden, werden sich die meisten sofort an den FEAR- Horror-Shooter von 2005 erinnern.
Künstliche Intelligenz in Spielen wird jedoch nicht nur von Action-Shootern verwendet, obwohl die Nachahmung menschlichen Verhaltens möglicherweise die schwierigste Aufgabe ist. Ein interessanter Bereich ist auch die Strategie, bei der KI einerseits eine viel einfachere Position hat, weil sie im Vergleich zu einem Live-Spieler viele Aktivitäten gleichzeitig berechnen und ausführen kann, andererseits bereitet eine große Anzahl von Einheiten Computern auch heutzutage noch Schwierigkeiten. Deshalb sind wir so oft wütend, dass die Truppen miteinander kollidieren und sich den Weg versperren. Es ist nicht einfach, so viele virtuelle Gehirne zu steuern.
Mit dem Versuch einer fortgeschritteneren künstlichen Intelligenz kam die ehrgeizige Strategie Black & White (2001), die für ihre adaptive KI in das Guinness-Buch der Rekorde aufgenommen wurde, die durch die Entscheidungen des Spielers lern und schrittweise weiterentwickelt wird. Aus Sicht der allgemeinen künstlichen Intelligenz war das jedoch nichts bahnbrechendes. Der "Pool" an Fähigkeiten und Kenntnissen, der es der KI ermöglichte, sich weiterzuentwickeln, war nicht riesig. Aber auch innerhalb der Spiele entstehen interessante Ideen. Zum Beispiel hat das Georgia State Institute of Technology eine KI entwickelt, die eine vollständige Kopie vom Spiel programmieren kann, indem sie sich einfach das ursprüngliche Spiel ansieht, aber bisjetzt nur die einfacheren 2D-Titel wie die ersten Mario-Spiele bewältigt.
In Zukunft wird beispielsweise aus Sicht der Videospiel-KI eine stärkere Integration in das Leben außerhalb des Spiels selbst erwartet. Zum Beispiel sieht Andrew Wilson, Chef von Computer Arts, die Zukunft so, das seine Schuhe, in denen er Fußball spielt, mit Titeln wie die FIFA verbunden werden, wo er eine virtuelle Belohnung für echtes Fußballspielen erhält.
Destiny 2 (2017) mit seiner eigenen App für den virtuellen Assistenten Alexa von Amazon kann heute etwas Ähnliches tun, indem Sie das Spiel mithilfe von Sprachbefehlen steuern. Es wird interessant sein zu sehen, wie sich KI-Entwicklung in Spielen in virtueller und erweiterter Realität niederschlägt. Im Gegensatz zu anderen Bereichen der Elektronik müssen wir uns jedoch keine Sorgen machen, dass die Spielekonsole oder der PC plötzlich die Kontrolle über sich selbst übernehmen, da die KI des Videospiels noch kein "selbstlernendes" Programm sein soll.
Künstliche Intelligenz entwickelt sich jeden Tag. Es ist praktisch unmöglich, alle Nachrichten aus diesem Bereich zu verfolgen. In den folgenden Kapiteln haben wir daher nur einige Nachrichten ausgewählt, in denen künstliche Intelligenz eine sehr wichtige Rolle spielte und die 2019 fast die ganze Welt betrafen.
Eines der wichtigsten Ereignisse in der Welt der Astrophysik ist zweifellos die Aufnahme des ersten Fotos vom Schwarzen Loch. Das lang erwartete Bild des Schwarzen Lochs im Zentrum der Messier 87-Galaxie, das 55 Millionen Lichtjahre entfernt ist, wurde schließlich im April presäntiert. An der Entstehung der Aufnahme waren 8 massive Teleskope auf dem ganzen Planeten und natürlich viele innovative Algorithmen beteiligt. Ohne diese lernfähigen Algorithme hätten wir heute höchstwarscheinlich kein brauchbares Bild. Dank künstlicher Intelligenz konnten Wissenschaftler riesige Datenmengen aller Teleskope verarbeiten, analysieren und zusammenstellen, um ein relativ scharfes und inzwischen schon virales Bild eines Schwarzen Lochs zu erstellen.
Künstliche Intelligenz hängt zwar hauptsächlich mit technologischem Fortschritt und Innovation zusammen, ist jedoch in vielen Weltstädten auch Gegenstand erheblicher Kontroversen. Systeme zur Gesichtserkennung und anschließenden Identifizierung von Personen werden zunehmend von Polizeikräften eingesetzt - Algorithmen für künstliche Intelligenz arbeiten hier, indem sie das von der Kamera erfasste Gesicht mit Daten in großen Datenbanken vergleichen und das Gesicht in kurzer Zeit einer bestimmten Person zuweisen. Den Befragten zufolge sind diese Systeme jedoch immer noch nicht effektiv genug, um alle ethischen und sicherheitstechnischen Probleme zu rechtfertigen, die mit ihrer Verwendung verbunden sind. Beispielsweise haben die US-amerikanischen Städte San Francisco und Oakland erste Schritte gegen Gesichtserkennungssysteme unternommen, die ihre Verwendung außerhalb von Flughäfen und anderen großen öffentlichen Bereichen verboten haben .
Künstliche Intelligenz war wie immer eines der zentralen Themen der weltweit größten Fachmesse für Unterhaltungselektronik, der CES in Las Vegas, Nevada. Und obwohl AI oft nur ein trendiges Thema war, das jeder Elektronik künstlich einen Mehrwert verleiht, ändert dies nichts an der Tatsache, dass wir mehrere atemberaubende Auftritte gesehen haben. Zu den Projekten, die den größten Hype auslösten, gehört zweifellos Neon von Samsung. Es gibt zwar nicht viele Informationen, aber jetzt ist klar, dass das Herzstück des Neon fotorealistische digitale Avatare sind, die mit ein wenig Übertreibung auf dem Bildschirm den Menschen mehr ähneln, als echte Menschen. Anscheinend können diese Avatare unsere Fragen beantworten, menschliche Emotionen oder Intelligenz perfekt simulieren - und das alles in Echtzeit!
Erwähnenswert ist auch das ehrgeizige Projekt „Stadt der Zukunft“, das der führende japanische Automobilhersteller - Toyota - vorsieht. Die Stadt mit dem Namen Woven City für etwa 2.000 Einwohner soll etwa 60 Kilometer von Tokio entfernt am Fuße des Mt. Fuji gebaut werden und zu ein revolutionäres Zentrum sein, in dem autonome Fahrzeuge, SMART-Gehäuse oder Assistenzroboter frei getestet werden. Eine ideale Umgebung für die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Weitere interessante KI-Innovationen auf der CES 2020 waren das Fahrzeuginnenraumüberwachungssystem oder das SoundSee-Smart-Audiosystem von Bosch, die Kosmetik mit künstlicher Intelligenz von L'Oréal Perso und das "empatische" Auto der deutschen Marke Audi.
Vor dreißig Jahren, nach den ersten scheinbar großen Erfolgen, schien uns nichts daran zu hindern, bereits im Jahr 2000 mit künstlicher Intelligenz zu sprechen - Filme wie der Terminator oder die lustige Geschichte des animierten Kampfroboters "Nummer 5 lebt!" deuteten darauf hin, dass dies bald der Fall sein könnte. Erwähnenswert ist der Begriff "Deep Learning" - aber er geht über den Rahmen dieses kurzen Artikels hinaus. Ebenso „Big Data“ und die Verbindung des Internet der Dinge (IoT) mit anderen modernen Technologien - virtuelle und erweiterte Realität…
Heutzutage ist auf den ersten Blick der praktische Einsatz von "AI-basierten Fragmenten" insbesondere im Bereich der Kommunikation offensichtlich: Einer der Pioniere ist Google, dessen Suchmaschine nicht mehr nur eine gewöhnliche Datenbank mit einem Expertensystem, sondern auch eine Lernenede Maschine ist. Zusätzlich zur erweiterten Erkennung von Schriftarten und Gesichtern (Sie haben möglicherweise die ersten Tests in China registriert, wo ein großes Netzwerk von CCTV-Systemen im ganzen Land innerhalb von Minuten jede beliebige Person ausfindig machen soll; möglicherweise kennen Sie auch die Person of Interest Fernsehserie).
Wir sind auch noch ziemlich weit von einer wirklich zuverlässlichen Spracherkennung entfernt (im englischen kann mit 98% Treffquote direkt in den Computer gesprochenen Text eingeben), und der Alexa-Assistent von Amazon kann mit einer Reihe von Geräten in einem Smart Home verbunden werden, die dann mit der Sprache gesteuert werden können. Die synthetische Computer-Sprachausgabe verbessert sich - auch weil sie durch Lernalgorithmen verbessert wird - und manchmal ist sie fast nicht von der menschlichen Stimme zu unterscheiden (Vorsicht beim Callcenter - mit wem Sie sprechen).
Nur wenige Leute wissen genau, was das Internet, soziale Netzwerke und Smartphones den Menschen in den letzten 20 Jahren angetan haben. Die Welt um uns herum verändert sich. Nicht nur unsere Computer und unsere Handys. Die Technologie verändert sich, insbesondere die Anzahl Robotisierter Fabriken, intelligenter Drohnen und selbstfahrender Autos nimmt zu. Unsere digitalen Assistenten sind hier als mysteriöser Geist aufgetaucht, der aus der Flasche entkommen ist, aber noch liegt es an uns, wie wir ihn zu verwenden.
Es gibt verschiedene Definitionen der künstlichen Intelligenz. Am häufigsten wird künstliche Intelligenz jedoch als separates wissenschaftliches Gebiet oder Unterdisziplin der Informatik bezeichnet, das sich mit der Schaffung von Maschinen, Systemen und Algorithmen befasst, die wie Menschen arbeiten und reagieren können. Zu den Hauptproblemen, die künstliche Intelligenz im Zusammenhang mit der Schaffung intelligenter Maschinen löst, gehören die Fähigkeit zur Vernunft, die Entdeckung von Bedeutung, die Sprach- und Bilderkennung und vor allem das Lernen aus früheren Erfahrungen.
Der amerikanische Internetgigant Google ist einer der weltweit größten Akteure auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Dies wird auch durch die Tatsache belegt, dass Google 2017 der Entwicklung und Untersuchung von KI eine separate Abteilung namens Google AI gewidmet hat. Google führt Forschungen durch, bei denen die neuesten Branchenkenntnisse genutzt und dann auf unzählige Produkte angewendet werden, damit Benutzer auf der ganzen Welt auf sie zugreifen können. Beispiele sind der massiv verwendete Google Translator oder Google Assistant.
Derzeit gehören Java, Python, C++, Lisp und Prolog zu den Programmiersprachen, die in Algorithmen für künstliche Intelligenz am häufigsten verwendet werden. Das ist eine ziemlich große Auswahl verschiedener Sprachen, daher ist es Sache des Entwicklers, zu entscheiden, in welche Richtung er gehen will. Gleichzeitig ist es wichtig zu erkennen, dass sich der Ansatz zur Programmierung von KI-Algorithmen stark von der „klassischen“ Programmierung unterscheidet.
Interessante Links:
Die Entwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz ist derzeit sehr intensiv und es ist kein Wunder, dass fast täglich technologische Innovationen zu uns kommen. Was können wir also 2018 von künstlicher Intelligenz erwarten?
Interessante Präsentationen zur künstlichen Intelligenz finden Sie auf der SlideShare- Website. Sie könnten sich auch Videovorträge (TED Talks) über KI auf der beliebten Plattform zur Verbreitung von Ideen - TED - anschauen.
Wie ist es, mit "künstlicher Intelligenz" zu kommunizieren? Versuchen Sie es mit einem Gespräch mit Mitsuku oder mit dem CleverBot. Beide unterhalten sich gerne mit Ihnen (Englisch), wenn Sie Lust haben!
Mit ein wenig Übertreibung können wir schon heute sagen, dass wir Elemente der künstlichen Intelligenz praktisch jeden Tag begnen. Angesichts des großen Phänomens der KI und der Aufmerksamkeit, die die Technologiewelt auf sich zieht, wäre es naiv anzunehmen, dass sich dieser Trend in Zukunft nicht fortsetzen wird.
Wo heute künstliche Intelligenz eingesetzt wird:
Natürlich unterstützt auch das Bildungsystem das Studium der künstlichen Intelligenz. Nach Ansicht vieler Experten handelt es sich um vielversprechendsten Universitätskurse aller Zeiten. In Deutschland und Österreich bieten sich z.B. diese Möglichkeiten an:
Künstliche Intelligenz wird als Artifical Intelligence übersetzt. Sehr oft stoßen wir jedoch auch auf die Abkürzung AI.
Sophia ist ein humanoider Roboter von Hanson Robotics, der seit seiner Einführung im Jahr 2015 schnell zu einem der am meisten diskutierten Themen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz geworden ist. Für den einen eine etwas gruselige, für den anderen sympathische Roboterin, sieht sie fast aus wie ein Mensch, spricht wie ein Mensch und hat sogar die Staatsbürgerschaft in Saudi-Arabien erworben.
Filip Němec
Mein Name ist Filip Němec und ich schreibe über alles, was mit Spielkonsolen zusammenhängt. Couch-Gaming, das ist genau meins. Ich bin praktisch für jedes Spiele-Genre offen, am liebsten aber sind mir Actionspiele und Autorennen. Ganz warm ums Herz wird mir bei der Uncharted-Serie. Ich hoffe stark, dass Half-Life 3 erscheint, bevor diese Serie vollständig ausgespielt ist.