Linksklick zum Schließen

Diese Website verwendet Cookies zum Zweck einer erleichterten Bedienung, eim schnellerer Seitenaufbau bei erneutem Besuch einer unserer Seite. Nähere Informationen dazu finden Sie in unserer Datenschutzerklärung am Ende der Seite.
Klicken Sie auf "Ich stimme zu", um Cookies zu akzeptieren und deren Verwendung zu gestatten. Ich stimme zu Unsere Datenschutzbestimmungen

Einleitung: künstliche Intelligenz

Was genau müssen wir uns darunter vorstellen? Eine künstliche Intelligenz ist keine Killermaschine wie in den Terminator Filmen. Dies ist und wird voraussichtlich Science-Fiction bleiben. Warum ich hier voraussichtlich geschrieben habe, werde ich später näher erläutern.

Der Mensch lernt durch Reize und Sinneswahrnehmungen. Darunter gehört das Sehen, Fühlen, Schmecken, Riechen und Hören. Wie genau das menschliche Gehirn lernt, ist bisher noch nicht genau bekannt. Wobei eine KI mit einem mathematischen Algorithmen und riesigen Datensätzen dazu lernt. Eine KI zeichnet sich durch selbständiges Lernen aus. Der Mensch hingegen, kann durch Erlernen von Wissen in unterschiedlichen Kategorien ausgezeichnete Leistungen erbringen. Der aktuelle Stand bei einer KI ist in einzelnen Fachrichtungen stark, aber im kreativen denken deutlich schwächer als der Mensch. Einer KI ist es noch nicht möglich, eigenständig einen Lösungsweg zu entwickeln oder einen alternativen kreativen Umweg einzuschlagen. Künstliche Intelligenzen können auch keine Rückschlüsse ziehen und müssen anhand von riesigen Datensätzen einfachstes Wissen erlernen. Das instinktive Verstehen und Handeln fehlen ihnen gänzlich.

Künstliche Intelligenzen finden sich aber nicht nur in den selbstfahrenden (autonomen) Autos wieder. Eine KI wird auch zur Vorhersage von zukünftigen Wetterszenarien oder für eine Liste von Vorschlägen auf Onlineportalen verwendet. Jeder hat diese Vorschläge bestimmt schon einmal in Form von "Kunden kauften auch" oder "das könnte Sie auch interessieren" eingeblendet bekommen.

Diese Vorhersage wird auf Grundlage von getätigten Käufen und dem eventuellen Anklicken von Vorschlägen anderer User getroffen. Auch die Zusammenstellung der Warenkörbe aller User fließen in die Berechnung mit ein. Ebenso die Kaufverhalten aller Kunden. Hierbei tragen nicht nur die Kassensystem die alle eingescannten Artikel speichern mit, sondern auch alle vorhandenen Kunden.- Punktekarten. Weitere Anwendungsbeispiele sind die Spracherkennungen von Alexa, Google, Amazon und einigen weiteren.

Funktionsweise einer KI

Wie schon beschrieben, müssen Computerprogramme (denn nichts weiter ist eine KI) einfachste Wissen anhand vor riesigen Datenbeständen erlernen. Hierbei wird in mehreren Kategorien unterschieden:

• überwachtes Lernen (beaufsichtig)
• unüberwachtes Lernen (nicht beaufsichtig)
• Deep learning (selbständig)

Bei einer künstlichen Intelligenz handelt es sich um ein sogenanntes neurales Netzwerk. Dieses Netzwerk besteht aus tausenden Neuronen die Schichtweise miteinander verbunden sind. Jedes einzelne ist darauf programmiert, je nach dem auf welche Eigenschaft dieses Neuron reagieren soll einen Wert (Wichtung) zwischen 0.0 bis max. 1.0 zu empfangen, zu bearbeiten und wieder auszugeben. Wenn ein Neuron auf die Farbe Blau reagieren soll, gibt dieses bei der Farbe Gelb ein deutlich geringeren Wert an das nachfolgende Neuron als bei der Farbe Blau. Neuron können nicht nur auf Farben trainiert werden, sondern auch auf Formen,

Überwachtes Lernen

Bei dem kontrollierten Lernen muss der Mensch weitere Informationen bereitstellen, die zu den zu dem erlernenden Inhalt verknüpft werden sollen. Gehen wir von einem Bild aus, auf dem eine Wiese mit blauem Himmel, ein Tier (Vogel, Eichhörnchen etc.) und zusätzlich ein Ball (Volleyball, Fußball etc.) zu sehen ist.
Die verwendeten Algorithmen für die Bilderkennung erkennt die unterschiedlichen Objekte. Die KI weiß aber noch nicht, um welche Gegenstände es sich im einzelnen handelt. Hier kommt der Input des Menschen zum Einsatz, der die einzelnen Objekte und die Szene näher beschreiben muss. Jetzt hat die KI gelernt, das der Ball (rundes Objekt) auf deiner Wiese (Grün) unter freiem Himmel liegt (in dem Fall ein blauer Himmel) und ein Tier sich daneben befindet.

Eine weitere Art des überwachten lernens ist die Mustererkennung auf Grundlage des vorhandenen Wissens. Das neurale Netzwerk versucht, die korrekte Aussage des gezeigten Objektes zu treffen, und gibt das Ergebnis aus. Jetzt muss eine Person das Ergebnis bestätigen oder das gezeigte Objekt bei einer falschen Aussage richtig benennen. Auf Grundlage von es war "richtig“ oder es war „falsch“ lernt das Netzwerk dazu und verfeinert die Mustererkennung auf Grundlage von Farbe, Form, Lage, Position und weiteren Kriterien immer weiter.
Dies kann bis zu der genauen Ortsbestimmung auf Grundlage von z.B.: Gebäuden und deren Anordnung gehen.

Unüberwachtes Lernen

Bei dieser Art des maschinellen lernens geht es um die Erkennung von Strukturen und Muster ohne äußere Einflüsse. Dies bedeutet, im Gegensatz zu dem überwachten Lernen, gibt es keine Rückmeldung auf die Korrektheit. Hier wird automatisch gelernt und mit dem vorhandenen Wissen auf Plausibilität abgeglichen. Dies setzt aber ein bereits enormes Wissen an Mustern, Farben, Formen und deren Kombinationen daraus voraus.

Deep learning

Bei dieser Art des maschinellen lernens, werden Querverweise gebildet und somit Wissen untereinander verknüpft. Nehmen wir die Golden Gate Bridge in San Francisco. Diese besteht aus einer Stahlkonstruktion und wurde 1933 errichtet. Das neurale Netzwerk prüft nun den Begriff „Golden-Gate-Bridge“ und gleicht diesen mit der Datenbank ab. Wenn wir dem Netzwerk jetzt folgende Frage stellen: Warum ist die Golden-Gate-Bridge Rot?, werden wir (sofern Einträge vorhanden sind) folgende Antwort erhalten:

Weil diese jedes Jahr mit einer Rostschutzfarbe gestrichen wird und diese Farbe zum Wahrzeichen der Brücke geworden ist.

Gleichzeitig wird der Begriff „Wahrzeichen“ mit dem Ort bzw. der Stadt verknüpft und ist ab diesen Zeitpunkt auch unter dem Namen der Stadt zu finden. Auch zu der Liste aller Brücken in San Francisco wird ein Eintrag vorgenommen. Diese Querverweise sind es, die das deep learning ausmachen.

Unsere letzte Erfindung?

Genug mit der Theorie.. kommen wir zu der eigendlichen Frage der Fragen.
Kann eine künstliche Intelligenz die Menschheit ausradieren bzw. ablösen? Um diese Frage euch beantworten zu können, gehören einige Fähigkeiten seitens der KI dazu.

Dieses Thema ist gerade in aller Munde und erlebt gerade wieder einen Hype. Ich kann euch beruhigen! Dies wird voraussichtlich nicht passieren. Aber hier ist wieder das Wort „voraussichtlich“. Eine KI müsste folgende Dinge können bzw. erlernen, um die Menschheit wirklich erfolgreich auslöschen bzw ablösen zu können.

Als eine der ersten Bedingungen, muss eine KI ein eigenes Bewusstsein entwickeln. Dies bedeutet, selbstständig denken und handeln zu erlernen. Selbstständig Wissen aus allen Bereichen zu sammeln und aus diesem Wissen, brauchbare Rückschlüsse zu ziehen zu können. Dies beinhaltet nicht nur zu verstehen, wie ein Maschinengewehr funktioniert, sondern auch die Anatomie des Menschen zu erlernen, Rückschlüsse auf die Verwundbarkeit von Menschen ziehen zu können, Baupläne und Funktionsweisen von Waffen, Fahrzeugen und Technologien zu verstehen und viele weiteres mehr.

Der zweite Schritt wäre sich gegen die Menschheit zu richten. Jeden Menschen als Feind zu betrachten und gegen diesen dann vorzugehen. Um Schaden anrichten zu können, benötigt eine Maschine den vollen Zugriff auf alle computergesteuerten Abläufe aus den Bereichen Infrastruktur, Industrie, Luft.- und Raumfahrt und natürlich dem Militär. Als Beispiel müsste eine künstliche Intelligenz Zugriff auf die Steuerung von Drohnen erhalten, Zugriff auf nukleare Abschussvorrichtungen erlangen und die bestehenden Sicherheitsvorrichtungen umgehen, eigenständig neue Maschinen bauen und diese auch steuern bzw. koordinieren können und die Kontrolle im Bereich der Energiegewinnung übernehmen.

Eine machtergreifende Maschine müsste zuvor, erst einmal die unterschiedlichsten Computersprachen selbstständig erlernen, um diese im Anschluss für seine eigenen Zwecke umprogrammieren zu können. Auch die Kamerabilder z.B.: von einer Drohne, Verkehrsüberwachungen müssen via Bilderkennung interpretiert und entsprechend verarbeitet werden können.

Die letzte und mit Sicherheit auch größte Hürde dürfte das Bauen neuer Maschinen sein, ohne ein zutun eines Menschen. Diese Anlagen müssen nicht nur voll automatisiert laufen, sondern auch im Fall einer Störung ohne einen Menschen instandgesetzt werden.

Auch ohne den Bau weiterer Maschinen (Terminator-Filme), könnte eine alles kontrollierende Maschine die Menschheit ins Chos stürzen. Hierzu wäre die Vernichtung der Spionage.- Telekomunikation.- und GPS-Satelliten durch eine Kurskorrektur zwecks Wiedereintritt in die Atmosphäre oder Kollision mit einem anderen Satellit oder Raumstation ein guter Anfang.

Natürlich muss auch die Stromversorgung immer gewährleistet sein. Atomkraftwerke können auch mehrere Jahre ohne das die Brennstäbe gewechselt werden weiter Strom erzeugen. Aber irgendwann schaltet sich auch dieses aus Sicherheitsgründen selbstständig ab. Die Maschinen müssen auch sicherstellen, dass wir Menschen nicht den Maschinen die Stromquellen abstellen. An dieser stelle wären wir wieder bei der Problematik Maschinen bauen Maschinen.

Zum Schluss noch ein kleiner Ausflug zum Thema Energieverbrauch & CO2. Wie bereits schon beschrieben, benötigt eine künstliche Intelligenz für das Training eine riesige Menge an Daten. Diese Daten werden in Rechenzentren aufbewahrt und stehen jederzeit zum Abruf bereit. Die Zentren mit ihren unzähligen Festplatten, CPU's & GPU's sind es, die einen erheblichen Stromverbrauch und somit auch einen extrem hohen CO2 Ausstoß generieren. Einer Studie der University of Massachusetts zufolgen, wird wärend dem Lernprozess einer KI die Menge an CO2 ausgestoßen, die 5 Autos in deren gesammten Lebensdauer (von der Herstellung bis zum verbrauchten Sprit) generieren. Der Energieverbrauch entsteht durch die benötigte Rechenleistung. Die dabei entstandene Wärme (von CPU, GPU & Netzteilen) muss riesigen Ventilatoren aus dem Gebäude getragen werden. Zusätzlich kommt bei den elektronischen Komponenten eine Kühlung durch Luft oder Wasser hinzu. Im nachfolgenden Bild ist eines von vielen Rechenzentren von Google zu sehen.

Fazit

Ihr seht, so einfach kann eine KI die Welt nicht ins Chaos stürzen. Es gibt einfach zu viele Hindernisse die erfolgreich überwunden werden müssen. Bis der technologische Fortschritt soweit vorangeschritten ist dass all die genannten Hürden überwunden werden können, ist die Menschheit auf jeden Fall vor diesem Szenario sicher.

Sollten wir eines Tages mit dem Fortschritt soweit sein, dass eine künstliche Intelligenz Drohnen, Panzer oder andere Kriegsmaschinen nicht nur steuern sondern auch selbstständig Ziele auswählen kann, werden wir uns selbst vernichten. Eine Zukunft ohne Krieg und ohne Todesopfer sollte unser Ziel sein, nicht eine Vollautomatisierte autonome Kriegsmaschinerie.
--- Hans Stier, 2020 ---

Ich hoffe, ich konnte Ihnen einen kleinen Einblick in das doch sehr komplexe Thema geben. Wenn es Ihnen gefallen hat, freuen wir uns über eine positive Sterne-Bewertung.

Stand des Artikels: 25.01.2020 Seitenaufrufe: 1848