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KI: Wie intelligente Maschinen unseren Alltag bereichern

Deb Miller Landau iQ Managing Editor

Künstliche Intelligenz ist fester Teil unseres Alltags und hilft sowohl bei der Wettervorhersage als auch beim Bekämpfen des Welthungers.

Als Element der Science-Fiction galt sie den meisten lange als etwas Fremdes, das es vielleicht irgendwo da draußen geben könnte. In Wirklichkeit ist künstliche Intelligenz (KI) aus unserem Alltag kaum mehr wegzudenken. Wir bemerken sie nur nicht. Warnungen bei verdächtigen Überweisungen, Smartphone-Benachrichtigungen zu unserer Fitness, Siri oder Cortana, die unsere Stimme erkennen – all dies sind Beispiele für KI.

„Künstliche Intelligenz bedeutet, dass Maschinen Zusammenhänge erkennen, lernen und mit ihrer Umgebung interagieren, ohne dass ein Mensch sie dafür spezifisch programmieren muss“, erklärt Nidhi Chapell, Director of Machine Learning bei Intel. KI verbessert unseren Alltag in vielen Lebensbereichen: Im Sport kann durch Messung und Analyse biometrischer Daten ermittelt werden, wie sich die Spielzeit eines Sportlers auf die Verletzungswahrscheinlichkeit auswirkt. Landwirte können mit ihrer Hilfe den optimalen Zeitpunkt für die Bewässerung ihrer Felder ermitteln und Meteorologen die Schneeschmelze berechnen. Intelligente Städte nutzen Daten für das Energiemanagement, Ärzte und Forscher bedienen sich der KI, um Krankheiten zu erkennen, Genomsequenzierungen durchzuführen und Behandlungen nachzuverfolgen.

KI lernt wie ein heranwachsendes Kind

KI ist ein Überbegriff unter den das maschinelle Lernen (ML) fällt. Dieser Ausdruck bezeichnet die verschiedenen Methoden und Werkzeuge, mit denen Computer „denken“ können, indem sie auf Grundlage gesammelter Daten mathematische Algorithmen erstellen. Der Überbegriff umfasst auch Deep Learning (DL), eine Unterkategorie des ML. DL verwendet neuronale Netzwerkmodelle, um beispielsweise Aufgaben wie Bilderkennung und Sprachverarbeitung zu bewältigen. „Das Prinzip ist wie das Heranwachsen eines Kindes“, erklärt Chappell. Das Kind beobachtet die Welt, bemerkt wie Menschen miteinander interagieren und lernt gesellschaftliche Normen – ohne dass ihm explizit die Regeln erklärt werden. „Das ist grundsätzlich das Gleiche wie künstliche Intelligenz. Es handelt sich um Maschinen, die selbstständig lernen, ohne explizit darauf programmiert worden zu sein.“

Bild: Flickr - A health blog
Bild: Flickr – A health blog (CC BY-SA 2.0)

Laut Chappell vollzieht KI dabei drei Schritte: Zuerst wird die Welt in Form von Daten wahrgenommen, in denen Muster erkannt werden. Diese Muster werden dann wiedererkannt und im dritten Schritt wird auf Grundlage der erkannten Muster eine Maßnahme ergriffen. Ein Beispiel: Ein Nutzer postet auf Facebook zahlreiche Bilder seiner Wanderausflüge. Die Algorithmen bemerken, dass es viele Bilder gibt, auf denen der Nutzer mit einer bestimmten Person auf dem Gipfel eines Berges steht. Sie erkennen diese Person und dass der Nutzer gerne wandert und schlagen ihm deshalb andere Personen oder Wanderrouten vor, die ihm gefallen könnten. „All das ist maschinelles Lernen“, so Chappell. „Maschinen werden immer intelligenter und helfen uns dadurch, bessere Entscheidungen zu treffen und schneller zu Ergebnissen zu gelangen.“

Selbstständig lernende Computer sollen Menschen unterstützen

Gegenüber künstlicher Intelligenz gibt es ein gewisses Maß an Skepsis – die Angst davor, dass Maschinen die Macht an sich reißen könnten. Chappell ist jedoch der Meinung, dass die Lernfähigkeit von Computern der Menschheit auf vielerlei Arten hilft. „Genaugenommen verbessert KI die Handlungen von Menschen“, sagt sie. „Wir wollen den Menschen nicht ersetzen, vielmehr wollen wir seine Möglichkeiten durch intelligente Nutzung von Daten erweitern. Das erleichtert uns den Alltag.“ So seien die Zeiten vorbei, in denen beim Autofahren noch eine Karte aus Papier zur Orientierung nötig war. Heutzutage können sich Menschen auf datenreiche, dynamische Navigations-Apps verlassen. Diese lernen selbstständig, wenn Straßen verändert oder neue Brücken gebaut werden,überwachen den Verkehr und optimieren Fahrtzeiten.

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Sowohl KI- als auch ML-Techniken wurden in den vergangenen Jahrzehnten im Bildungs-, Finanz- und Gesundheitswesen eingesetzt. Laut Chappell wird KI die Transformation der Gesellschaft auch weiterhin unterstützten. Sie kann eingesetzt werden, um Internet-Mobbing zu reduzieren, Menschenhandel zu bekämpfen oder Ernteerträge zu steigern und damit das Welthungerproblem zu verringern. KI hilft auch bei Krankheiten wie dem Zika-Virus durch Vorhersage der Migrationsmuster von Moskitoarten und durch Ermittlung der Arten, die die Krankheit mit der höchsten Wahrscheinlichkeit übertragen.

Datenmengen wachsen auf gigantische Ausmasse

Je komplexer der Lernvorgang wird, desto mehr Daten benötigen die Maschinen zum Lernen, so Chappell. Und je höher die Rechenleistung ist, desto schneller lernen die Computer. „Es ist bewiesen, dass die Vorhersagen einer Maschine umso genauer sind, je mehr Daten sie zum Lernen erhält“, sagt Chappell. Die steigende Häufigkeit von maschinellen Lernvorgängen erzeugt also einen wachsenden Bedarf an gigantischen Datenmengen.

KI hilft beispielsweise Sportlern bei ihrem Training.
KI hilft beispielsweise Sportlern bei ihrem Training.

In seinem Vortrag auf dem Intel Developer Forum 2016 erklärte Intel-CEO Brian Krzanich, dass eine Durchschnittsperson nur durch alltägliche Tätigkeiten wie Snapchat-Posts, E-Mails oder Videospiele täglich 600 bis 700 Megabyte an Daten erzeugt. Laut Krzanich sollen diese Zahlen bis 2020 auf 1,5 Gigabyte pro Tag steigen – und das sind nur die von Menschen produzierten Daten. Ein durchschnittliches autonomes Fahrzeug erzeugt 4.000 Gigabyte pro Tag und eine intelligente Fabrik sogar eine Million.

Autonome Fahrzeug erzeugen riesige Datenmengen und helfen damit anderen Wagen.
Autonome Fahrzeug erzeugen riesige Datenmengen und helfen damit anderen Wagen.

Laut Chappell sind autonome Fahrzeuge ein gutes Beispiel für AI und ML in der Praxis. Ein Auto hat beispielsweise einen eingebauten Computer, der selbstständig lernt. Wenn solche Fahrzeuge ihre Daten dann noch an die Cloud senden, können sie auch von anderen Fahrzeugen zum Lernen genutzt werden. Dieser Vorgang lässt sich als Crowd-Sourcing von Daten betrachten. Wenn beispielsweise ein Auto ein Baustellenschild erkennt, hilft das erstmal nur diesem Auto. Wenn es diese Information aber an die Cloud sendet, kann die Warnung an andere autonome Fahrzeuge weitergegeben werden. Je mehr Fahrzeuge über das Hindernis Bescheid wissen, desto fließender ist der Verkehr. AI, ML und DL haben ihren Ursprung in der Science-Fiction, sind jetzt aber zur Realität geworden. „KI ist überall um uns herum“, so Diane Bryant, Vice President und General Manager der Data Center Group von Intel. „Sie verändert, wie Menschen mit ihrer Umwelt interagieren.“

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