Künstliche Intelligenz (KI) findet sich in vielen Anwendungen des Alltags. Das Navigationsgerät im Auto, das Buchen und Stornieren von Hotels oder Reisen im Internet, der Spam-Ordner oder die Verfolgung eines Pakets beruhen alle auf der Anwendung von KI. Hat die Digitalisierung in der Vergangenheit einfache und routinemäßige Tätigkeiten ersetzt, so wird KI zunehmend Tätigkeiten von Spezialisten (z.B. Juristen, Ärzte) verändern. Als Intelligenz soll im Folgenden die Fähigkeit eines Systems verstanden werden, neues Wissen zu schaffen, mit dem es auf veränderte Bedingungen der Umwelt adäquat reagieren kann. Von Dr. Andreas Berke

Algorithmen

Algorithmus ist der zentrale Begriff von Automatisierung und KI. Sie bestehen aus endlich vielen, wohldefinierten Einzelschritten, um ein Problem zu lösen oder einen Arbeitsprozess auszuführen. Ein Kochrezept ist ein einfaches Beispiel für einen Arbeitsprozess, der in Form eines Algorithmus bearbeitet werden kann. Ein Algorithmus kann durch Anwendung von Regeln der Logik (z.B. Aussagenlogik, Prädikatenlogik) in eine mathematische Form überführt werden. Nur diese kann von einem Computer erkannt werden. Was nicht durch einen Algorithmus darstellbar ist, kann ein Computer nicht bearbeiten. Die enormen Fortschritte der letzten Jahre im Bereich der KI und der Automatisierung sind nur z. T. der gestiegenen Rechnerleistung zuzuschreiben, die Entwicklung immer intelligenterer Algorithmen übersteigt den Einfluss der gesteigerten Rechnerleistung.

Für die subjektive Refraktionsbestimmung steht mit der Kreuzzylindermethode ein durch einen Algorithmus darstellbares Messverfahren zur Verfügung. Daher kann dieses Refraktionsverfahren automatisiert werden. In ihrer klassischen Form werden Zylinder und Achse getrennt voneinander bestimmt; die Sphäre muss regelmäßig nachjustiert werden. Intelligente Algorithmen erlauben es, Astigmatismus und Achse gleichzeitig zu bestimmen und dadurch die benötigte Zeit zu verkürzen. Was ein Algorithmus nicht zu leisten vermag, ist der persönliche Kontakt mit dem Kunden und das individuelle Eingehen auf dessen Besonderheiten.

Nicht durch einen Algorithmus darstellbar sind nach dem heutigen Stand des Wissens Bewusstsein und Selbstbewusstsein. KI muss sich auch mit ethischen Fragen auseinandersetzen. Auch beim autonomen Autofahren, das als Königsdisziplin der KI gilt, können Situationen auftreten, bei denen Entscheidungen mit weitreichenden ethischen Konsequenzen verlangt werden. Es muss im Vorfeld programmiert werden, ob ein Auffahrunfall riskiert wird, bei dem das eigene Leben akut bedroht ist, oder das Auto in eine Gruppe von Fußgängern gesteuert wird, bei dem das eigene Leben verschont wird.

Künstliche Intelligenz

Innerhalb der KI werden schwache und starke KI unterschieden. Zurzeit ist nur schwache KI, bei der es sich um Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und Informatik handelt, realisierbar. Ein Kennzeichen von KI ist die selbstständige Generierung von neuem Wissen. Schwache KI zeigt keinerlei Verständnis von Intelligenz. Umstritten ist, ob KI kreativ ist. Es ist zwar gelungen, mittels KI Bachchoräle zu „komponieren“. Hierzu hat man der KI einige 100 Bachchoräle vorgelegt, auf deren Basis dann die KI einen neuen Choral erstellt hat. Neu und nützlich sind zwei Kriterien, anhand derer das neu generierte Wissen bewertet wird. Neu ist ein KI-Choral nicht, ob er nützlich – hier unter dem Gesichtspunkt der Ästhetik – ist, ist diskussionsfähig.

Ein KI-Programm lernt innerhalb seines Interpolationsraumes. Die Tragweite der Unterscheidung von Interpolations- und Extrapolationsraum wird am Beispiel eines tödlichen Unfalls beim autonomen Fahren offensichtlich. Im Falle einer tödlich verunglückten Radfahrerin konnte das KI-Programm eine am Lenker des Fahrrads hängende Plastiktüte, die im Interpolationsraum nicht vorkam, nicht richtig zuordnen. Das KI-System interpretiert diese als eine durch den Wind über die Straße gewehte Tüte. Die Radfahrerin wurde „übersehen“.

Als starke KI wird eine KI bezeichnet, die in der Lage ist, auch Bewusstsein und Selbstbewusstsein zu simulieren. Starke KI ist heute nicht realisierbar, da es keine Algorithmen gibt, mit denen Bewusstsein und Selbstbewusstsein beschrieben werden können. Ebenfalls nicht durch Algorithmen darstellbar ist Intentionalität, die wichtig ist für planvolles Handeln. Ein KI-System ist in der Lage die Farbe „Rot“ oder einen Hund zu erkennen. Individuelle Assoziationen aber wie z.B. Zuneigung, Furcht oder Gefahr, die ein Mensch bei der Wahrnehmung dieser Objekte haben kann, sind der KI fremd. Dass KI keine Emotionen simulieren kann, zeigt das Zitat von Schachweltmeister Kasparow nach seiner Niederlage gegen Deep Blue: „Wenigstens genoss es [Deep Blue] nicht, mich zu schlagen.“1

KI-Systeme können lernen. Hier wird zwischen überwachtem und nicht überwachtem Lernen differenziert. Screening-Programme, die zur Diagnose der diabetischen Retinopathie entwickelt worden sind, haben dies anhand von mehr als 120.000 Netzhautbildern gelernt. Beim überwachten Lernen wird das Lernergebnis des KI-Programms abschließend anhand des tatsächlichen Falls überprüft. Durch kontinuierliches Lernen wird der Output immer weiter optimiert. Nichtüberwachtes Lernen lernt ohne abschließende Überprüfung des Outputs. Es stellt eine Art Blackbox dar, die insbesondere bei medizinischen Untersuchungen trotz richtiger Diagnose für Bedenken sorgt, da nicht nachvollziehbar ist, wie das Ergebnis zustande gekommen ist.

Der Beitrag beruht auf einem Vortrag, den der Autor auf dem Blick.2019 gehalten hat. Lesen Sie den zweiten Teil des Beitrags in der kommenden Woche.

1 Kasparow G. Deep Thinking. Vol 1. Public Affairs New York 2017



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