„Alexa was steht für heute in meinem Kalender?“, „Ok Google, Flugmodus aktivieren!“ Dies sind Ausschnitte aus der Werbung zu Amazons Alexa und Google Home. Die Sprachassistenten sollen das Alltagsleben für die Menschen erleichtern und in allen Lebenslagen behilflich sein. Sie sind sprachgesteuerte intelligente Assistenten und somit Teil der künstlichen Intelligenz.
Die intelligenten Maschinen sind bereits Teil unseres Lebens und nicht mehr wegzudenken. Kein anderes Thema löst so viele Diskussionen aus wie die künstliche Intelligenz. Sie stellt für die eine Gruppe von Menschen Bedrohung, Angst und Unsicherheit dar und für die Andere Faszination und zugleich Chance für die Zukunft. Auch die Regierung sieht die künstliche Intelligenz als ein zentrales Zukunftsthema und ist bestrebt in diesem Bereich Führender am Markt zu werden. Es wurde eine nationale Strategie beschlossen, die vorsieht, dass mehr Geld in diese Entwicklung investiert werden soll. Die Bundesregierung sieht Deutschland derzeit hinter den USA und China und möchte diese Lücke schließen.
Der Begriff Intelligenz weckt bei uns Menschen ein bestimmtes Bild, wir verbinden ihn mit dem Verstand. Mit dem Verstand können wir überlegen, Entscheidungen treffen und dies befähigt uns zu denken. Wie sieht es mit der künstlichen Intelligenz aus? Greifen wir noch einmal den Werbespot von Alexa auf, so gibt es eine weitere Ausführung, bei der Alexa die Herrschaft übernimmt. Aufgrund der Sprachbefehle kann sie das gehörte verarbeiten, lernen und selbstständig Dienste ausführen. Dies würde bedeuten, dass Alexa intelligent wäre und könnte somit intelligent handeln. Wäre so eine Situation in der Zukunft vorstellbar? Kann daraus resultiert werden, dass Maschinen ebenso denken können? Kann die Zukunftsvision der künstlichen Intelligenz sein, dass Maschinen intelligenter werden als wir?
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis II
1 Einleitung
2 Unterschied menschliche VS. künstliche Intelligenz
2.1 Menschliche Intelligenz
2.2 Künstliche Intelligenz
3 Stand der Technik
3.1 Intelligente Agenten
3.2 Expertensysteme
3.3 Neuronale Netze
4 Grenzen und Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz
5 Diskussion und Fazit
Literaturverzeichnis
Intemetquellen
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Unterschied der Depth-First und Breadth-First Suchstrategien
Abbildung 2: Komponenten eines Expertensystems
Abbildung 3: Aufbau eines menschlichen und künstlichen Neurons
1 Einleitung
״Alexa was steht för heute in meinem Kalender?“ ״Ok Google, Flugmodus aktivieren!“ Dies sind Ausschnitte aus der Werbung zu Amazons Alexa und Google Home. Die Sprachassistenten sollen das Alltagsleben für die Menschen erleichtern und in allen Lebenslagen behilflich sein. Sie sind sprachgesteuerte intelligente Assistenten und somit Teil der künstlichen Intelligenz (Nowak, Gotta, Wiesmüller, 2017, 0. s.; Ohse, 2017, 0. s.). Die intelligenten Maschinen sind bereits Teil unseres Lebens und nicht mehr wegzudenken. Kein anderes Thema löst so viele Diskussionen aus wie die künstliche Intelligenz. Sie stellt für die eine Gruppe von Menschen Bedrohung, Angst und Unsicherheit dar und für die Andere Faszination und zugleich Chance för die Zukunft (.Michler, 2017, 0. s.). Auch die Regierung sieht die künstliche Intelligenz als ein zentrales Zukunftsthema und ist bestrebt in diesem Bereich Führender am Markt zu werden. Es wurde eine nationale Strategie beschlossen, die vorsieht, dass mehr Geld in diese Entwicklung investiert werden soll. Die Bundesregierung sieht Deutschland derzeit hinter den USA und China und möchte diese Lücke schließen (Baiser, 2018, 0. s.).
Der Begriff Intelligenz weckt bei uns Menschen ein bestimmtes Bild, wir verbinden ihn mit dem Verstand. Mit dem Verstand können wir überlegen, Entscheidungen treffen und dies befähigt uns zu denken (Russell, Norvig, 2012, s. 24-25). Wie sieht es mit der künstlichen Intelligenz aus? Greifen wir noch einmal den Werbespot von Alexa auf, so gibt es eine weitere Ausführung, bei der Alexa die Herrschaft übernimmt. Aufgrund der Sprachbefehle kann sie das gehörte verarbeiten, lernen und selbstständig Dienste ausführen (extra 3 Familie, 2017, 00:01:14). Dies würde bedeuten, dass Alexa intelligent wäre und könnte somit intelligent handeln. Wäre so eine Situation in der Zukunft vorstellbar? Kann daraus resultiert werden, dass Maschinen ebenso denken können? Kann die Zukunftsvision der künstlichen Intelligenz sein, dass Maschinen intelligenter werden als wir?
Mit diesen Fragen beschäftigt sich die nachfolgende Arbeit. Zu Beginn wird in Kapitel 2 die Definition der menschlichen Intelligenz von der künstlichen Intelligenz abgegrenzt. Der Unterschiede der beiden Intelligenzarten soll deutlich machen, dass eine Maschine keine menschlichen Eigenschaften benötigt, um als intelligente Maschine bezeichnet zu werden. Kapitel 3 gibt einen Überblick über den Stand der Technik der Systeme, die för die Beantwortung der gestellten Problemstellung ausschlaggebend sind. In Kapitel 4 werden aktuelle Beispiele der künstlichen Intelligenz angeführt, um die Grenzen und Möglichkeiten abzugrenzen. Zum Abschluss der Arbeit wird das Thema kritisch beleuchtet und ein Fazit gezogen (Kapitel 5).
2 Unterschied menschliche VS. künstliche Intelligenz
2.1 Menschliche Intelligenz
Eine Definition für den Begriff der Intelligenz im allgemeinen biologischen Sinne zu finden, erscheint im ersten Moment ganz einfach, aber es bestehen in der Literatur verschiedene Auffassungen über dieser Begriff. Eine noch sehr ungenaue Beschreibung lieferte William Stern: ״Intelligenz ist die allgemeine Fähigkeit eines Individuums, sein Denken bewußt auf neue Forderungen einzustehen; sie ist allgemeine geistige Anpassungsfähigkeit an neue Aufgaben und Bedingungen des Lebens.“ (1912, s. 3). So einfach, wie diese Definition es beschreibt, lässt sich die Intelligenz der Gegenwart nicht beschreiben, wenn auch die Unterscheidung von Abhängigkeit und Teilung immer noch gilt. Intelligenz wird vom lateinischen Wort intelligentia abgeleitet und kann mit den Begriffen Verstand oder Erkenntnis übersetzt werden. Wird zusätzlich der Begriff inter legere betrachtet, so kann die Liste um die Eigenschaften Einsicht, das Herstellen von Zusammenhängen und die Erfassung der verschiedenen Optionen ergänzt werden (Gittler, Arendasy, 2005, s. 229; Neubauer, Stern, 2007, s. 12). Demnach kann intelligentes Verhalten mit dem Einsatz des Verstandes assoziiert werden sowie der Fähigkeit des Problemlösens. Mit dem Versand können logische Schlussfolgerungen gezogen werden sowie Spracherkennungen, Symbole und Zeichen verarbeitet werden. Intelligenz kann zwei Ausprägungen annehmen, die Anpassung an seine Umgebung oder die Angleichung der Umweh an den Menschen {Cruse, Dean, Ritter, 1998, s. 9; Görz, Wachsmuth, 2003, s. 2).
Die menschliche Intelligenz lässt sich in verschiedene Bereiche unterteilen, dazu gehören die emotionale, sensomotoriselle und soziale Intelligenz. Bei der emotionalen Intelligenz werden die eigenen und fremden Emotionen realisiert, verstanden und können somit beeinflusst werden {Goleman, 1997, s. 65). Unter der kognitiven Intelligenz werden die kognitiven Fähigkeiten eines Menschen verstanden, wie zum Beispiel, das Wahmehmen von Informationen sowie sich Wissen anzueignen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen {Gittler, Arendasy, 2005, s. 229; Schweizer, 0. J., 0. s.). Das Zu- sammenspiel von der Wahrnehmung und den motorischen Fähigkeiten wird durch die sensomotoriselle Intelligenz gesteuert (Piaget, 2003, s. 16-18). Bei der sozialen Intelligenz stehen die Reaktionsfähigkeit und zwischenmenschlichen Beziehungen in Gruppen im Vordergrund, zum Beispiel sich in einer Gruppe angemessen zu verhalten (Süß, Beauducel, 2013, s. 212-214).
2.2 Künstliche Intelligenz
Die künstliche Intelligenz ist ein Teilbereich der Informatik und beschäftigt sich mit der Untersuchung von intelligenten Maschinen. Ein übergeordnetes Ziel von künstlicher Intelligenz ist, dass Maschinen nicht nur verstehen lernen, sondem selbstständig intelli- gént lemen und Zusammenhänge herstellen können. Dieser Ansatz löst seit mehreren Jahren emotionale Diskussionen aus, was ebenso auf die übersetzte amerikanische BeZeichnung ״Artificial Intelligence“ zurückzuführen ist. Die Wort für Wort Übersetzung des Begriffes, wirft Fragen und Diskussionen auf, da sie mit dem Wort Intelligenz verknüpft wird und dies zur Annahme führen könnte, dass Maschinen intelligent sind (Görz, Schmid, Wachsmuth, 2014, s. 1-2).
In der Literatur eine einheitliche Definition für den Begriff der künstlichen Intelligenz zu finden, gestaltet sich schwierig. Zum einen kann künstliche Intelligenz über den Vergleich Maschine - Mensch betrachtet werden. Maschinen besitzen zwar nicht die Fähigkeiten eines Menschen, aber es wurden bereits entsprechende Programme entwickelt, welche es ermöglichen, die Lösung eines Problems schneller vorzunehmen als ein Mensch dies erledigen könnte. Es unterstützt und erleichtert dem Menschen viele Aufgaben und Situationen. Demnach sollen die Maschinen künftig so eingesetzt werden, dass sie die Intelligenz eines Menschen ersetzen könnten. Die Maschinen lernen vom Verhalten sowie den Eigenschaften eines Menschen (Lämmel, Cleve, 2012, s. 12-13). Durch diese Annahmen wird berechtigt die Frage aufgeworfen, ob eine Maschine denken könnte? Diesen Ansatz verfolgte Turing 1950 und entwickelte den Turing-Test. Mit diesem wollte er eine wissenschaftliche Definition für den Begriff der Intelligenz erzielen. Der Turing-Test wird dann als bestanden angesehen, wenn die menschliche Testperson, nicht identifizieren und unterscheiden kann, ob eine Maschine oder ein Mensch auf seine gestellten schriftlichen Fragen reagiert und diese beantwortet. Beim Turing- Test wurde auf kognitiven Eigenschaften verzichtet, da sie für eine Einschätzung nicht maßgeblich sind (Russell, Norvig, 2012, s. 23).
Aus dem Turing-Test sind die Unterscheidungen zweier Arten von künstlicher Intelligenz entstanden, die schwache und starke künstliche Intelligenz. Nach der schwache künstlichen Intelligenz lösen künstliche Systeme konkrete Anwendungsprobleme. Das Hauptziel von ihnen ist es, ein intelligentes Verhalten zu simulieren. Dies wird durch den Einsatz von Algorithmen oder Formeln der Mathematik und der Informatik erzielt. Der heutige Stand der Technik bewegt sich vorwiegend in der schwachen künstlichen Intelligenz. Dazu zählen zum Beispiel Expertensysteme, Navigationssysteme oder Sprach- und Bilderkennung (Russell, Norvig, 2012, s. 1176-1182; Moeser, 2017, 0. s.).
Im Gegensatz zur schwachen künstlichen Intelligenz hat die starke sich zum Ziel gesetzt, dass Maschinen in der Lage sein werden zu denken und Probleme zu lösen. Dies würde bedeuten, dass eine Maschine die gleichen Fähigkeiten und Fertigkeiten eines Menschen besitzen und eine eigenständige Intelligenz entwickeln würde. Die starke künstliche Intelligenz ist als Zukunftsvision zu sehen und müsste die folgenden Fähig- keften erfüllen: Denken, Lernen, Problemlösen, Zusammenhänge herstellen, natürliches Sprachvemiögen (Russell, Norvig, 2012, s. 1182-1185; Moeser, 2017, 0. s.).
Die künstliche Intelligenz kann in mehrere Teilbereiche untergliedert werden, wozu der symbolverarbeitende und der nicht symbolverarbeitende Ansatz gehören. Die Wiedergabe von Subjekten und Objekten als Symbole sowie deren Kennzeichen und Wechselseitigen Beziehung zueinander, wird als symbolverarbeitender Ansatz definiert. Zu den nicht symbolverarbeitenden Ansatz gehören auch die neuronalen Netze, welche in Kapitel 4 detailliert beschrieben und beleuchtet werden (Lämmel, Cleve, 2012, s. 18-19).
Die Vielzahl an Definitionen können zu einem Ziel zusammengefasst werden, dass die künstliche Intelligenz sich auf die Erschaffung intelligenter Maschinen bzw. Computer konzentriert. Sie treiben die Entwicklung und Forschung voran, intelligente Systeme zu erschaffen.
3 Stand der Technik
Ein System kann als intelligent bezeichnet werden, wenn es eigenständige, also ohne der Einwirkungen des Menschen, Handlungen durchführen kann, um ein gesetztes Ziel zu erreichen (Lunze, 2016, s. 2). Um die Grenzen und auch die damit verbundenen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu erfassen, ist es sinnvoll den aktuellen
Stand der Technik zu betrachten. Aufgrund der Vielfalt der künstlichen Intelligenz, werden insbesondere die Systeme genauer betrachtet, welche sich auch mit dem Problemlösen, Lernen und Wissen beschäftigten. Eine deutliche Abgrenzung der Bereiche ist oftmals schwierig, da zum Beispiel Programme als Expertensysteme benannt werden, aber auch Teile der intelligenten Agenten erfassen können.
3.1 Intelligente Agenten
Als intelligente Agenten werden Systeme bezeichnet, die konkrete Anwendungsprob- lerne lösen können. Intelligente Systeme bauen auf feste Algorithmen auf und sind kein System, das selber lernen kann. Sie müssen nicht alle Fähigkeiten eines Menschen besitzen, um gut zu funktionieren. Die sozialen Aspekte, wie zum Beispiel die Sprache oder Kooperationen, bleiben hierbei oftmals unberücksichtigt. Der Agent besitzt Sensoren und Aktuatoren. Mit seinen Sensoren kann er Dinge wahmehmen und mit den Aktuatoren Handlungen durchführen. Die intelligenten Agenten stellen eine Basis für die weitere Entwicklung von künstlicher Intelligenz, insbesondere der selbstlernenden Systeme. Es gibt verschiedene Strategien mit denen intelligente Agenten funktionieren, die Strategie zum Suchen, Begrenzung von Lösungen sowie die Kombination aus Beideni {Russell, Norvig, 2012, s. 60-63; Becker, 2017, 0. s.).
Bei der Such-Strategie sind Suchalgorithmen hinterlegt, welche eine Auswahl der Reihenfolge der Suchabfolge trifft. Stehen dem intelligenten Agenten mehrere Optionen zur Verfügung, wird jeder der Knoten aus den Entscheidungsbäumen getestet. Bei diesem Test wird überprüft, ob der gewünschte Zustand erreicht ist, ansonsten wird er verworfen und ein neuer Knoten überprüft. Die einfachste Variante ist die Depth-First oder auch als Tiefensuche bekannt. Sie überprüft immer den tiefsten Knoten eines Entscheidungsbaumes, demnach die möglichen End-Ziele. Jeder Ast wird bis zum Ende überprüft, erst dann wird eine neuer Ast des Entscheidungsbaumes durchsucht {Russell, Norvig, 2012, s. 121-122). Das Gegenteil zur Tiefensuche ist die Breitensuche, auch die Breadth-First genannt. Bei diesem Such-Algorithmus werden die Ebenen jedes Knoten des Baums komplett überprüft, bevor die Knoten in der nächsten Ebene getestet werden. Die Abbildung 1 macht den Unterschied der beiden Such-Strategien deutlich
Abbildung 1: Unterschied der Depth-First und Breadth-First Suchstrategien
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
3.2 Expertensysteme
Im Gegensatz zu den intelligenten Agenten sind die Expertensysteme wissembasierte Systeme, welche sehr divergent aufgebaut sein können. Sie können bestimmte Fachaufgaben qualitativ hochwertig lösen. Diese Systeme verfolgen das Ziel, dass sie vergleichbar mit einem menschlichen Experten werden. Sie bestehen aus unterschiedlichen miteinander verbundenen Komponenten: Wissensbasis, Wissenserwerbskomponente, Erklärungskomponente, Dialogkomponente und eine Inferenzkomponente (siehe Abbildung 2) (Styczyński, Rudion, Naumann, 2017, s. 9-11).
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