Höher, schneller, weiter, schlauer – Maschinen überflügeln den Menschen in vielen Bereichen. Auch beim Denken klappt das schon ganz gut. Ist die künstliche Intelligenz der Weisheit letzter Schluss?
Und weiter?
Alles erst ein Anfang
Langsam, aber sicher schleicht sich künstliche Intelligenz in unser Leben.
Ihr Erfolg ist so vorhersehbar wie der von Mobiltelefonen. Vor 30 Jahren hätte sich niemand vorstellen können, dass wir heute jeden Tag durchschnittlich 88 Mal auf unser Handy schauen. Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz gibt es viele. Die Spracherkennung beispielsweise wird weltweit durch den Erfolg der Navigationssysteme vorangetrieben. Cortana – die Assistentin im Betriebssystem Windows – steckt zwar noch in den Kinderschuhen, aber ob wir in zwanzig Jahren noch eine Tastatur verwenden, ist fraglich. Sprache, Gesten und Blicke wären ungleich schneller und genauer.

Die gute Nachricht zuerst: Sie sind klüger als jede Maschine. Und Sie werden diesen Vorsprung Ihr Leben lang halten. Zumindest, wenn man Ihre Intelligenz als Gesamtheit sieht. Nun die schlechte: Es gibt keinen technischen oder logischen Bereich, in dem eine Maschine Ihnen nicht überlegen wäre. Die Liste der menschlichen Niederlagen ist lang: Am 10. Februar 1996 beispielsweise entthronte der IBM-Rechner Deep Blue den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow. Nach dem Wettkampf schnellten die Aktienkurse von IBM in ungeahnte Höhen, während Deep Blue (zur Vorsicht?) in zwei Teile getrennt und in ein Museum verbannt wurde.

Danach hatten die menschlichen Spieler die Hoffnung, dass zumindest das japanische Brettspiel „Go“ für immer eine menschliche Bastion bleiben würde. Die Sterne, beziehungsweise Steine, standen gut dafür. Denn anders als beim Schach mit „nur“ 10 hoch 120 möglichen Zügen (also eine Zahl mit 120 Stellen), sind es bei Go 10 hoch 172. Das sind mehr, als Atome im Universum existieren. Am 15. März 2015 tritt das von Google in Auftrag gegebene Programm AlphaGo gegen den Südkoreaner Lee Sedol an. Der 37. Zug im zweiten Spiel wird zum Höhepunkt des Kampfes.

Es war ein sehr guter Zug der Maschine. Ein Zug, den ein Mensch nie machen würde. Der aber zum Sieg führte. Beobachter sprachen von Intuition, Überraschung und Genialität. Am Ende musste sich Lee Sedol geschlagen geben – vernichtend 1:4. Letztes Jahr waren dann die Poker-Spieler dran. Auch hier galt lange das Prinzip Hoffnung. Allerdings nicht, weil Poker ebenso komplex wie Go ist, sondern weil bei diesem Spiel Psychologie, Emotionen, Beobachtungsgabe, Schweißtropfen und nervöse Zuckungen eine Rolle spielen – alles zutiefst menschliche Merkmale. Doch im Dezember 2016 deklassierte das Pokerprogramm DeepStack die elf weltbesten Profis. Nur ein einziger konnte bestehen. Noch. Das war’s also für uns Menschen; zumindest in Sachen Spiel.

Aber es gibt auch eine optimistische Sichtweise. Der Technikphilosoph Luciano Floridi hat für KI nur Spott übrig. „AlphaGo gewinnt jeden Tag Go-Partien. Nonstop. Würde aber in dem Raum ein Feuer ausbrechen, wird der menschliche Spieler rausrennen. Nur der Computer spielt weiter. Er wird gewinnen und mit dem ganzen Gebäude niederbrennen. Weil es das Einzige ist, was er kann. Herzlichen Glückwunsch!“ Und das ist auch der Grund, warum Sie unter dem Strich jedem Computer überlegen sind.

Die Macht der Maschinen

Dafür gibt es mehrere gute Gründe. Zum einen die technische Entwicklung. Die beschreibt das Moor‘sche Gesetz: „Die Anzahl an Transistoren, die in einen integrierten Schaltkreis passen, verdoppelt sich etwa alle 18 Monate.“ Damit wächst auch die Rechenkraft der jeweils aktuellen Chip-Generation. Zudem werden für die Berechnung von Künstlicher Intelligenz zunehmend leistungsstärkere Grafikprozessoren eingesetzt. Während konventionelle Rechnerchips darauf spezialisiert sind, in Reihe eine Aufgabe nach der anderen zu erledigen, besitzen Grafikprozessoren eine parallel aufgebaute Struktur. Hier arbeiten viele kleine, aber effiziente Kerne alles auf einmal ab: entweder die vielen tausend Bildpunkte einer Blu-ray-Disk oder eben die Stellung eines Go-Spiels. Einer der Marktführer für Grafikprozessoren ist Nvidia. Der aktuelle Grafikchip „Volta“ ist so groß wie eine Hand, kostet knapp 1.000 Dollar und bietet Platz für 21 Milliarden Transistoren sowie für 5.120 Rechenkerne.

Vor allem aber lernen Maschinen heute anders. Die ersten Schachcomputer griffen noch auf gewaltige Bibliotheken zurück, in denen die Spielregeln sowie eine Vielzahl von historischen Spielen abgelegt waren. Auf Basis dieser Daten wurde die jeweilige Situation bewertet und der laut Datensatz beste Zug herausgesucht. Die zugrundeliegende Bibliothek wurde aber vom Menschen definiert – streng genommen handelte es sich dabei nicht um künstliche Intelligenz, sondern um die pseudointelligente Verwendung von vorgegebenem Wissen.

Der Nachfolger von AlphaGo heißt AlphaZero und spielt ausschließlich Schach. Google hat dieser Software nur die Grundregeln beigebracht. Danach spielte das Programm einfach gegen sich selbst – ein paar Millionen mal. Ein Algorithmus verfolgte jede einzelne Partie und speicherte die Erkenntnisse und Ergebnisse daraus ab. Nach vier Stunden war AlphaZero besser als jeder potentielle Gegner (Deep Blue und Menschen eingeschlossen). Schachspieler dürfte interessieren, dass AlphaZero alle populären, vom Menschen gefunden Eröffnungsvarianten entdeckt hat (wie zum Beispiel das Damengambit) und sie anfangs auch regelmäßig verwendete. Mit zunehmender Spielstärke hat AlphaZero dann aber doch lieber auf die eigenen Eröffnungsvarianten zurückgegriffen – sie waren stärker als ihre historischen Vorbilder.

Beim Ablegen der eigenen Erfahrungen verwenden KI-Systeme neuronale Netze, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Anders als bei klassischen Speicherelementen, die bedingungslos Nullen und Einsen verarbeiten, reagieren künstlichen Neuronen erst beim Erreichen eines bestimmten Schwellenwertes. Dieser Schwellenwert wird durch das System selbst festgelegt. Erst unter bestimmten Bedingungen gibt der Speicher seine Information an die nächsthöhere Ebene ab – was die Zahl der notwendigen Abrufe drastisch reduziert. Die Informationen verwalten sich quasi selbst.

Und weiter?
Alles erst ein Anfang
Langsam, aber sicher schleicht sich künstliche Intelligenz in unser Leben.
Ihr Erfolg ist so vorhersehbar wie der von Mobiltelefonen. Vor 30 Jahren hätte sich niemand vorstellen können, dass wir heute jeden Tag durchschnittlich 88 Mal auf unser Handy schauen. Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz gibt es viele. Die Spracherkennung beispielsweise wird weltweit durch den Erfolg der Navigationssysteme vorangetrieben. Cortana – die Assistentin im Betriebssystem Windows – steckt zwar noch in den Kinderschuhen, aber ob wir in zwanzig Jahren noch eine Tastatur verwenden, ist fraglich. Sprache, Gesten und Blicke wären ungleich schneller und genauer.
„Der Vorteil der Klugheit besteht darin, dass man sich dumm stellen kann. Das Gegenteil ist schon schwieriger.“
Kurt Tucholsky
KI in den 90ern
Das Tamagotchi
Ohne hingebungsvolle Pflege stirbt das Tamagotchi innerhalb einer Woche.
Der nächste spielerische Versuch künstlicher Intelligenz legte in den späten 90er Jahren ganze Schulklassen lahm: das Tamagotchi. Das kleine Küken lebte in einem Plastikei und wollte den ganzen Tag bemuttert werden. Wenn es nicht via Tastendruck gepflegt, gehätschelt und gesäubert wurde, machte es sich nach einiger Zeit auf in Richtung Hühnerhimmel.

Das ist ein Haus. Vermutlich

Ein weltweit führendes Beispiel für ein neuronales Netz ist Inception. Mit diesem Projekt will Google die Bilderkennung revolutionieren. Anders als ein Mensch, der auf einem Foto mühelos ein Haus, ein Auto und eine Jacht erkennt, ist das für eine Maschine Schwerstarbeit. Bei Inception arbeiten dafür insgesamt 22 neuronale Schichten. Die erste dient quasi als Sensor für die einzelnen Bildpunkte. Die zweite Schicht analysiert Hell-dunkel-Kontraste im Bildraum und findet so zum Beispiel die charakteristischen Kanten eines Hauses oder den gleichförmigen Verlauf des Himmels. Die nächste Schicht wertet die Zahl und die Orientierung der Kanten aus und legt sich dann auf Architektur fest. Oder eben auf ein Landschaftsbild. Die nächste Ebene kombiniert anschließend die Ergebnisse der letzten. Und so weiter: Je tiefer die Schicht, desto komplexer die analysierten Strukturen. Die letzte Schicht gibt dann das Gesamtergebnis bekannt: „Das Brandenburger Tor, aufgenommen von Süden.“

Unterläuft dem System ein Fehler, gibt es eine Rückmeldung, die zu einer Neujustierung mancher oder aller Schwellenwerte führt. „Mit jedem Bild läuft eine Aktivitätswelle durch das ganze Netzwerk, von der Input- zur Output-Schicht“, erläutert Aditya Khosla, Forscher am Labor für Computerwissenschaften und künstliche Intelligenz des Massachusetts Institute of Technology (MIT). Die Fehlermeldung führt dazu, dass sich die Beziehungen zwischen den Neuronen selbständig so ausrichten, dass dieser Fehler in Zukunft unwahrscheinlicher wird. Ab diesem Punkt ist der Mensch außen vor: Die Forscher wissen nicht, auf welche Formen, Farben oder Strukturen sich die Neuronen konzentrieren. Sie sehen nur, dass die Maschinen mit zunehmender Übung immer besser werden. Und die überraschen dann ihre Schöpfer mit faszinierenden Ergebnissen.

So wie bei Google Translate. Auch dieser Übersetzungsdienst basiert auf einem neuronalen Netz, das insgesamt 103 Sprachen umfasst und alle möglichen Übersetzungskombinationen beherrscht – selbst wenn das System ein bestimmtes Sprachpaar nicht anhand von Beispielsätzen erlernen konnte. Samoanisch zu Schottisch-Gällisch zum Beispiel. Die Forscher vermuten, dass sich das System eine eigene Universalsprache beigebracht hat, die als Drehscheibe zwischen allen anderen dient.

Fehlerfrei sind die Systeme indes bei allem Training noch lange nicht. Auch wenn die Spracherkennung moderner Navigationssysteme über große Serverparks läuft: Nicht jede Eingabe klappt auf Anhieb. Zudem werden alle Daten dort einige Zeit gespeichert – das gefällt nicht jedem Nutzer. Allerdings haben die Aufzeichnungen von Alexa schon zur Aufklärung eines Verbrechens beigetragen. Das System hat sich während eines Mordes selbständig aktiviert und das Geschehen vor Ort live an Amazons Cloud-Dienst geschickt. Und inzwischen kennen die digitalen Assistenten auch ihre Grenzen. Wer Siri fragt, ob sie an Gott glaubt, bekommt die Antwort: „Menschen haben Religion. Ich habe nur Silizium.“

Können Maschinen lügen?

Wie gedruckt. Wenn ein Fahrzeug auf dem Abgas-Prüfstand steht, lügt unter Umständen eine Software die andere an. Künstliche Intelligenz ist das allerdings nicht – sondern ein programmiertes Feature. KI kommt immer nur dann ins Spiel, wenn das System eigene Entscheidungen fällen kann. Entscheidungen, die so nicht vorgegeben sind und vorgesehen waren. Was die Fragen nach den ethischen Konsequenzen erhebt. Inzwischen sind alle Premiumhersteller dabei, ihren Autos das selbständige Fahren beizubringen. Und die fahren unter dem Strich schon sicherer und unfallfreier als der Mensch: Weil sie nicht müde werden, nicht mit dem Handy herumspielen und weil sie schneller und gezielter reagieren.

Allein der Gesetzgeber will das Lenkrad noch nicht aus der Hand geben. Aus diesem Grund meckert heute der Stau-Assistent, wenn der Fahrer erkennbar nicht aktiv mitfährt. Wie aber soll sich in Zukunft das Fahrzeug entscheiden, wenn es die Wahl zwischen einem Frontalunfall oder der Gefährdung eines unbeteiligten Passanten hat? Dazu meint die „Ethik-Kommission für vernetztes und automatisiertes Fahren“ in bestem Behördendeutsch: „Die an der Erzeugung von Mobilitätsrisiken Beteiligten dürfen Unbeteiligte nicht opfern.“

Diskutiert wird derzeit noch die Frage nach der Verantwortung: Wer haftet letztlich? Der Fahrer? Der Programmierer? Der Autohersteller? Der Gesetzgeber? Die Versicherer sehen den Autofahrer weiter in der Pflicht, der Gesetzgeber will die Hersteller und Programmierer haftbar machen. Noch stehen zwei Drittel der Deutschen den Selbstfahrern skeptisch gegenüber. Womöglich zu Unrecht. Die amerikanische Denkfabrik RAND rechnet vor, dass allein in den USA in den nächsten fünfzig Jahren mehr als eine Million Unfalltode vermieden werden können – die schnelle Einführung autonomer Fahrzeuge vorausgesetzt. Allerdings prognostizieren die gleichen Forscher zuerst einmal mehr Opfer in der Übergangsphase. Mit dem irrationalen menschlichen Verhalten haben Chips so ihre liebe Not. In der Luftfahrt ist die Technik inzwischen schon weiter: 90 Prozent aller Landungen übernimmt der Autopilot.

Eine Million Überlebende

Das Bruttoinlandsprodukt Deutschlands lässt sich durch den konsequenten Einsatz von intelligenten Robotern und selbstlernenden Computern bis 2030 jährlich um vier Prozent steigern – das rechnen die Berater von McKinsey in ihrer 2017 veröffentlichten Studie „Smartening up with Artificial Intelligence (AI) – What’s in it for Germany and its Industrial Sector?“ vor. Dies entspricht einem zusätzlichen jährlichen Wachstum von 0,25 Prozentpunkten oder insgesamt einer Summe von 160 Milliarden Euro. Dabei zeichnen sich vor allem drei Aufgabengebiete für den Einsatz künstlicher Intelligenz ab: im Rahmen von Predictive Maintenance, bei der Qualitätskontrolle und bei der Automatisierung von Prozessen.

Predictive Maintenance steht für vorausschauende Wartung. Während heute Wartungsintervalle nach einem festen Muster und mit großzügigen Sicherheitspuffern stattfinden, sagen künftig Sensoren die Standzeiten von Werkzeugen präzise voraus. Sie reagieren unter anderem auf typische Vibrationen, Temperaturanstiege oder verdächtige Geräusche. Erkennt das System eine kritische Situation, wird beispielsweise die Bohrspitze in einem CNC-Zentrum ausgewechselt – rechtzeitig, aber erst kurz vor dem Ausfall. Damit lassen sich die Wartungskosten und nicht zuletzt auch Stillstandszeiten um ein Viertel reduzieren. Innovative Qualitätskontrolle wird vor allem auf der Bildverarbeitung basieren.

In 17 Min bricht der Bohrer

Lernt das System im Laufe der Zeit „sein“ Produkt immer besser kennen, kann es minimale Abweichungen schon melden, bevor sie die Qualität beeinträchtigen – besser und gründlicher als das menschliche Auge und die menschliche Hand. Das gilt übrigens auch für die Qualitätskontrolle eines Menschen: Während ein Radiologe jahrelange Übung braucht, um aus dem schwarz-weißen Pixelgewirr einer Magnetresonanztomographie eine treffende Diagnose abzuleiten, wird das in Zukunft eine Maschine übernehmen – und danach die OP durchführen. 2017 fanden weltweit mehr als eine halbe Million roboterassistierter Operationen statt. Nach deutschem Recht müssen sich Chirurg und Patient im gleichen Raum befinden; in Frankreich und England sind sie auch über weite Entfernungen erlaubt. Die digitale Krankenakte wird eines Tages Teil des weltweiten menschlichen Inventars werden. Damit werden Wechselwirkungen globalen Ausmaßes sichtbar: Schadstoffe und Symptome, Kultur und Klima, Arbeitszeiten und Anamnese, Essgewohnheiten und ihre Auswirkungen auf Gesundheit und Gewicht.

Learn global, act local

Hat der Hausarzt damit ausgeheilt? Er kennt einerseits die Krankheitsgeschichte seines Patienten, gegebenenfalls dessen ganze Familie. Was er aber nicht kennt, nicht kennen kann, sind alle aktuellen Studien, die seinen Patienten betreffen. Das mag bei einem Schnupfen nicht weiter tragisch sein, bei einer seltenen Allergie aber schon. Eine KI kann sämtliche Behandlungsrichtlinien, klinische Studien, medizinische Fachzeitschriften sowie alle Online-Patientendaten bei seiner Analyse berücksichtigen.

Alle fünf Jahre verdoppelt sich das medizinische Wissen – und damit die Heilungschancen für den künstlichen Arzt. Ein Großrechner wie Watson von IBM braucht nur eine einzige Stunde, um ganz Wikipedia auswendig zu lernen. Watson reagiert auf Spracheingabe und durchsucht danach alle einschlägigen Quellen nach vergleichbaren Fällen und Urteilen. Experten sind sich sicher, dass er nicht nur Heilberufe, sondern viele andere Branchen revolutionieren wird. „Wenn meine Kinder Jura studieren würden, wäre ich etwas beunruhigt“, sagte dazu Todd Solomon, Partner in einer der weltweit größten Rechtsanwaltskanzleien in Chicago, über die Möglichkeit, dass Computer die nächste Juristen-Generation arbeitslos machen könnten. Gerade die Rechtsberatung, die auf einem starren Regelwerk fußt, ließe sich durch das sogenannte LegalTech schneller und wirtschaftlicher abhandeln. Wie flexibel die Systeme agieren, zeigt ein weiteres Beispiel: Watson hat als erster Computer eigenständig den Trailer zu einem Hollywood-Buster geschnitten. Dazu hat er sich zuerst zahlreiche andere Filme plus deren Kurzfassungen angesehen und danach einen unter die Haut gehenden Clip für den Horrorthriller Morgan kreiert. Bezeichnenderweise geht es in dem Film um ein künstlich intelligentes Wesen, das seinen Schöpfern entgleitet. Die Sache geht nicht gut aus.

Schon immer haben neue Technologien die Arbeitswelt verändert. Kupferstecher und Schriftsetzer haben längst Stichel und Frosch an den Nagel gehängt – dafür sind jede Menge andere Berufe entstanden; Social Media Manager zum Beispiel. Wenn ein Produkt oder eine Dienstleistung dank innovativer Technologien wirtschaftlicher produziert werden kann, fallen die Preise. Das reale Einkommen steigt und damit der Absatz für andere Produkte – so die Befürworter der schönen neuen Welt. Kritiker dagegen warnen vor der Schnelligkeit und Komplexität des sich abzeichnenden Wandels. Sie zeichnen das Bild eines geteilten Arbeitsmarktes: einerseits hochbezahlte Spezialisten, die sich um die künstlich intelligenten Systeme kümmern. Auf der anderen Seite stehen Niedrigqualifizierte in den Dienstleistungsbranchen. Führende Ökonomen und Manager wie Tesla-Chef Elon Musk oder Telekom-Chef Timotheus Höttges plädieren deshalb für ein bedingungsloses Grundeinkommen. Ein erster Modellversuch in Finnland verläuft vielversprechend.

Von 1769 bis heute

Der erste – fast echte und fast intelligente – Roboter stammt aus dem Jahre 1769. Er wurde vom österreichisch-ungarischen Hofbeamten Wolfgang von Kempelen konstruiert und gebaut. Die Maschine schlug die damals weltbesten Schachspieler. Sie bestand aus einer in türkische Tracht gekleideten Puppe, die hinter einem Kasten am Schachbrett saß. Die Puppe bewegte sich ratternd und führte die Figuren selbständig. Allein – im Kasten saß ein kleiner Mensch. Der Betrug flog erst auf, als während einer Jahrmarktsvorführung ein Besucher aus Übermut laut „Feuer, Feuer“ rief und Kempelen seinen Kumpan eiligst aus dem Kasten holte.

Da sind heutige Spielroboter wesentlich ansprechender. Der Roboterhund AIBO erblickte im Jahr 2000 das künstliche Licht der Welt. Die ersten 3.000 Exemplare waren innerhalb von 18 Minuten verkauft. AIBO steht für Artificial Intelligence Robot und kostete den stolzen Preis von 2.500 Euro. In Japan werden die kleinen Synthetikhunde sogar auf speziellen Friedhöfen bestattet, wenn ihre Platinen das Zeitliche segnen und sie ihren Besitzer trauernd zurücklassen.

Anfang 2018 brachte Sony den Nachfolger auf den Markt – diesmal mit echter künstlicher Intelligenz ausgestattet. Das neue Modell lernt im Laufe der Zeit seinen Besitzer zu lieben und reagiert auf Lob, Tadel und Streicheleinheiten. Dazu verfügt es hinter seinem putzigen Äußeren über zwei Kameras, Berührungssensoren, schnellen LTE-Datenfunk und leuchtende OLED-Augen. Allerdings verursacht es auch laufende Kosten: monatlich 22 Euro für die Internetanbindung. Um zu lernen, muss er ständig mit den KI-Servern von Sony verbunden sein. Aus dem Internet der Dinge wird das Internet der Hunde.

Später ist man immer klüger

Aber nicht nur Maschinen werden immer klüger, auch der Mensch verbessert sich weiter. Unsere Töchter und Söhne sind durchschnittlich intelligenter als wir. Diesen Effekt hat James Flynn im Jahr 1987 entdeckt – seither trägt er seinen Namen. Der Politologe konnte nachweisen, dass Intelligenztests aus 14 westlichen Ländern seit Mitte des 20. Jahrhunderts kontinuierlich immer besser ausfallen: um etwa drei Punkte pro Jahrzehnt. Bei professionellen IQ-Tests wird sowohl Wissen abgefragt als auch logisches Denken und Abstraktionsvermögen. Der Durchschnitt aller Menschen liegt bei 100. Schlaumeier liegen drüber, einfach strukturierte Zeitgenossen darunter. Flynn erklärt den Effekt mit der zunehmenden Komplexität unserer Welt. Der Umgang mit Computern schärft unser abstraktes Denken, der Zugriff auf jede gewünschte Information erhöht unser Wissen. Eine gute Voraussetzung dafür, mit der von uns geschaffenen künstlichen Intelligenz umzugehen.

KI in den 90ern
Das Tamagotchi
Ohne hingebungsvolle Pflege stirbt das Tamagotchi innerhalb einer Woche.
Der nächste spielerische Versuch künstlicher Intelligenz legte in den späten 90er Jahren ganze Schulklassen lahm: das Tamagotchi. Das kleine Küken lebte in einem Plastikei und wollte den ganzen Tag bemuttert werden. Wenn es nicht via Tastendruck gepflegt, gehätschelt und gesäubert wurde, machte es sich nach einiger Zeit auf in Richtung Hühnerhimmel.
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