Künstliche Intelligenz – ein Überblick

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Im Rahmen meiner Bachelorarbeit hatte ich die Gelegenheit, mich mit einigen Buzzwords auseinanderzusetzen. Eines davon ist die Künstliche Intelligenz (KI) oder in Englisch Artificial Intelligence (AI).

Da der Begriff KI zurzeit geradezu inflationär verwendet wird, gebe ich in einem ersten Teil einen Überblick über den Begriff der KI an sich und skizziere in einem zweiten Teil die Geschichte der künstlichen Intelligenz.

Der Begriff künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff, welcher ein Teilgebiet der Informatik und Robotik bezeichnet, in welchem eine Intelligenz nachzubilden versucht wird, die ähnlich funktioniert wie menschliches Denken. Die Schwierigkeit bei der Begriffsdefinition beginnt damit, dass es keine exakte Definition von Intelligenz gibt.

Unterscheidung in starke und schwache KI

Unterscheiden lässt sich die KI in starke und schwache KI. Die schwache KI setzt sich damit auseinander, Intelligenz oder Intelligentes Verhalten zu imitieren, wohingegen das Ziel der starken KI darin liegt, Intelligenz nachzubilden und nicht bloss zu imitieren.

Die heutigen Systeme funktionieren mittels schwacher KI. Auch wenn gewisse Systeme zu beeindruckenden Leistungen mit Selbstoptimierung imstande sind, sind sie weiterhin der schwachen KI zuzuordnen. Denn die Problemlösung basiert noch immer auf klar spezifizierten Modellen und Regeln, auch wenn diese mittlerweile sehr komplex geworden sind.

Machine Learning und Deep Learning als Teilgebiet der KI

Im Zusammenhang mit KI und dessen Selbstoptimierung ist auch oft von Machine Learning (ML) oder etwas neuer auch Deep Learning die Rede. ML ist dabei ein Unterthema der KI, Deep Learning wiederum ein Unterthema von ML. Machine Learning bezeichnet allgemein das künstliche generieren von Wissen, auf Basis von Daten und dem Erkennen von darin vorkommenden Mustern.

Deep Learning beschreibt dagegen konkreter eine Methode wie das künstliche Lernen ablaufen soll: mittels künstlicher neuronaler Netze. Dabei verarbeiten die neuronalen Netzwerke die Informationen in Schichten von Knotenpunkten, ähnlich dem Lernprozess kleiner Kinder. Viele Netzwerkschichten sind vorhanden und mit Hilfe eines Algorithmus werden diese Schichten darauf trainiert, Merkmale und Muster zu erkennen und diese mit den anderen Netzwerkschichten zu verknüpfen.

Auch bei einem Kleinkind, wird in einer Schicht die Information gespeichert, dass Hitze Schmerzen bereitet und in einer anderen, dass eine Herdplatte Hitze ausstrahlt. Fasst das Kind nun auf eine heisse Herdplatte, so wird eine neue Verknüpfung zwischen den Schichten erstellt, welche diese Informationen verknüpft und das Kind lernt, dass die heisse Herdplatte Schmerzen bereitet


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