Die Wahrheit über die KI-Revolution

Nach Meinung von Accenture wird die Künstliche Intelligenz schon bald Arbeit und Wertschöpfung umfassend verändern. Die Prognose lautet, dass etwa für Deutschland ein Produktivitätswachstum von 20 Prozent bis 2035 möglich ist.

Das komplexe Brettspiel “Go” galt einst als größte Herausforderung für künstliche Datenverarbeitung. Doch mittlerweile ist ein Computer in der Lage, dieses Spiel zu beherrschen.

Heute können Fahrzeuge autonom fahren und Roboter sowie Automationssysteme erfüllen bereits eine Vielzahl von Aufgaben. Deswegen sind viele dazu verleitet zu glauben, dass die KI-Revolution schon begonnen hat. Zwar gibt es im Bereich der KI tatsächlich erhebliche Fortschritte zu verzeichnen, jedoch ist das nur der Anfang eines Wegs, an dessen Ende die umfassende KI-Nutzung stehen wird.

Eine vollständige KI – also ein umfassendes autonomes Denkvermögen – erfordert, dass eine Maschine einen Menschen bis hin zu dem Punkt imitieren kann, an dem beide nicht mehr voneinander zu unterscheiden sind (dies ist der so genannte Turing-Test).

Bis eine solche KI wirklich umgesetzt sein wird, ist es noch ein langer Weg. Bisweilen sieht es so aus, als ob ein wesentliches Hindernis bei der künftigen Entwicklung der KI nicht mehr unsere Fähigkeit ist, die hierfür notwendigen Algorithmen zu entwickeln, sondern das Fehlen der Rechenleistung, um die gigantische Datenmenge auch verarbeiten zu können. Die wird allerdings benötigt, um einer Maschine komplizierte Dinge wie etwa emotionale Reaktionen beizubringen. Bis zu einer vollständigen KI wird es noch etwas, aber demnächst werden praktische Anwendungen einfacher KI zu sehen sein. Diese werden das Potenzial haben, die Lebensqualität ganz erheblich zu verbessern.

Bei der einfachen KI erlernt und interpretiert ein Verarbeitungssystem Reaktionen auf der Grundlage von “Erfahrungen”. Dabei kann dieses wahlweise lokal (im Gerät integriert) oder aber über die Cloud mit einem Netzwerk verbunden sein. Die Erfahrungen sammelt das System in Form von Trainings, bei denen mithilfe vorhandener Datenbestände Situationen simuliert werden, die das System erlernen soll.

Hier kommen Machine Learning (ML) und KI zusammen. Die Fähigkeit, Maschinen das Interpretieren von Daten zu vermitteln, ist die zugrunde liegende Schlüsseltechnologie, die es komplexeren Formen der KI ermöglichen wird, autonom auf Eingaben zu reagieren. Diese Art der KI erhält gegenwärtig die meiste Aufmerksamkeit. In den kommenden zehn Jahren wird die Nutzung einer solchen ML-basierten KI wahrscheinlich in zwei Kategorien unterteilt werden:

1. Optimierung und Automation des täglichen Lebens: Durchführung von Aufgaben im Haushalt, selbstfahrende Autos und Lastwagen sowie grundsätzlich die Automation von Handlungen, die von Robotern schneller und zuverlässiger durchgeführt werden können als von Menschen.
2. Erkundung und Entwicklung neuer Trends und Erkenntnisse: Mit künstlicher Intelligenz können wir die Geschwindigkeit neuer Entdeckungen und wissenschaftlicher Entwicklungen in aller Welt erheblich beschleunigen. Dank der Automatisierung in Wissenschaft und Technik werden rascher neue Heilmethoden, Technologien, Werkzeuge, Zellen, Planeten entdeckt, die dann wiederum an die KI zurück gespielt werden.

Wenn es um kommerzielle Aspekte wie Conversions beim Online-Vertrieb, die Steigerung der Kundenzufriedenheit oder die Verbesserung der betrieblichen Effizienz geht, kann kein Zweifel an den Erfolgsaussichten autonomer Robotiksysteme bestehen. Wir befinden uns bereits jetzt an dem Punkt, an dem eine kommerzielle Nutzung der KI machbar ist – und dies wird der erste Schritt auf dem Weg zu ihrer flächendeckenden Nutzung sein.

Wenn sich damit Geld verdienen lässt, wird die KI selbsttragend und daher auch weiter wachsen. Der digitale Assistant Amazon Echo etwa hat sich bereits in den USA als kommerziell erfolgreiche Anwendung autonomer Technologie etabliert. Autonomes Fahren ist eine der öffentlichkeitswirksamsten und wohl auch sinnvollsten Anwendungen der KI. In Deutschland werden Jahr für Jahr geschätzt 75.000 Personen bei Verkehrsunfällen verletzt oder getötet. Dies ließe sich durch selbstfahrende Fahrzeuge fast vollständig beseitigen. Die Verfügbarkeit und Effizienz der Personenbeförderung könnte erheblich verbessert werden.

Neben der Automation von Personen- und Gütertransport werden gegenwärtig zahlreiche weitere unterschiedliche Technologien entwickelt, die autonome Verarbeitungstechniken einsetzen. Eines der bekanntesten Konzepte ist der künstliche Assistent oder “Chatbot“. Er schafft die Illusion eines vollständig denkfähigen Gesprächspartners und vereinfacht so den Zugang zu modernen Technologien. Zwar gab es hierbei bislang auch eine Reihe von Fehlschlägen (genannt sei als Beispiel Microsofts Chatbot “Tay“), doch stellt die Anwendung sorgsam entwickelter und verwalteter künstlicher Systeme für die Interaktion einen wesentlichen Schritt in Richtung vollständiger KI dar.

Außerdem handelt es sich hierbei um eine KI-Anwendung von größter Bedeutung, denn sie macht die Technologie Menschen zugänglich, die sie bislang aufgrund physischer oder psychischer Beeinträchtigungen nicht bedienen konnten. Das ist deswegen möglich, da Technologien heutzutage einfacher und interaktiver gestaltet werden.

Die Verwendung der KI für Forschung und Entwicklung nimmt gegenwärtig erst Fahrt auf, doch in den kommenden zehn Jahren wird die KI zu einem Bereich werden, der durch erhebliche Investitionen und Entwicklungen gekennzeichnet sein wird. In jedem Wissenschafts- und Forschungsprojekt gibt es so viele sich ständig wiederholende Aufgaben zu erledigen, dass sich durch die Verwendung intelligenter Roboter für Organisation und Perfektionierung einfacher wie komplexer Aufgaben ein erheblicher Zeitgewinn erzielen ließe. Bahnbrechende Entdeckungen könnten deutlich schneller vorangetrieben werden.

Ließen sich die KI-Systeme weiter in Ihrer Leistung steigern, könnten Forschungen und Entdeckungen ganz neue Wege gehen. Das ist zwar noch Zukunftsmusik, aber hierdurch ließen sich Entdeckungen, die für unseren Fortschritt und die Verbesserung unseres Lebens notwendig sind, deutlich schneller auf den Weg bringen.

Dass die dystopische Vision einer Zukunft, in der Roboter die vollständige Kontrolle über die Gesellschaft übernehmen, Wirklichkeit wird, ist dabei eher unwahrscheinlich. Nuancierte Wahrnehmung, Intuition und das gute alte Bauchgefühl werden Maschinen auch langfristig überfordern.

Dagegen liegen das Lernen aus Wiederholung, das Optimieren von Mustern und das Entwickeln neuer Prozesse für aktuelle KI-Modelle durchaus im Bereich des Möglichen und dies wird sich in den kommenden Jahren mit den weiteren Fortschritten der KI noch verstärken. Vor allem gilt dies für Machine Learning und neuronale Vernetzung. Statt also die KI als Bedrohung zu empfinden, wäre es besser, die Chancen zu nutzen, die mit ihr einhergehen.