Künstliche Intelligenz. Eine praxisorientierte Einführung am Beispiel von Drohnen

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung und Zielsetzung

2 Abgrenzung von Intelligenz und künstlicher Intelligenz
2.1 Definition von „Intelligenz“
2.2 Definition von „künstlicher Intelligenz“

3 Künstliche Intelligenz
3.1 Geschichte
3.2 Anwendungsbereiche und Teilgebiete von KI
3.3 Agenten und wissensbasierte Systeme

4 Relevanz von künstlicher Intelligenz im Wirtschaftsleben
4.1 Einsatzgebiete von Drohnen
4.2 Drohnen als Unterstützer im Wirtschaftsleben

5 Zukunftsprognose und Schlussbetrachtung
5.1 Zukunftsprognose
5.2 Fazit

Literaturverzeichnis

Eidesstattliche Erklärung

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1 Turing-Test

Abb. 2 Teilgebiete der KI

Abb. 3 Architekturmodell eines einfachen Agenten

Abb. 4 Architekturmodell eines lernenden Agenten

Abb. 5 Struktur eines wissensbasiertes Systems

Abb. 6 militärische und zivile Drohne

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung und Zielsetzung

Was bedeutet es zu denken? Können auch Maschinen denken oder nur Menschen? Die- se essentiellen Fragen sind seit mehr als 60 Jahren Bestandteil der wissenschaftlichen Diskussion in der Informatik. Mit jedem Tag des technologischen Fortschritts wird der „Ruf“ nach der Beantwortung dieser Frage lauter, denn „das Firmament des Internets schließt sich über unseren Köpfen und lässt uns im bedeutungsschweren Halbdunkel des Cyberspace zurück.“¹

Obwohl die Menschheit viele Versuche unternahm, ihre eigene intellektuelle Leistungs- fähigkeit zu definieren, gibt es bis heute noch kein Naturgesetz oder Schema, nach des- sen Regeln Intelligenz gemessen werden kann. Intelligenz wird heute anhand von rein subjektiv empfundener Verhaltensweise definiert. An diesem Punkt versucht die mo- derne Wissenschaft anzusetzen, mit dem Ziel, Intelligenz durch computergestützte Sys- teme darzustellen.²

Der Begriff „künstliche Intelligenz“ (KI) weckt in uns Menschen Emotionen. Die besondere Faszination des Begriffs ergibt sich aus der Tatsache, dass Intelligenz dem Menschen ein Alleinstellungsmerkmal unter den Lebewesen verleiht. Von immenser Bedeutung für das Verständnis von KI sind Fragen wie: „Was ist Intelligenz?“, „Wie kann man Intelligenz messen?“ oder „Wie funktioniert unser Gehirn?“. Die zentrale Frage für einen Informatiker ist jedoch die Frage nach der intelligenten Maschine, die sich verhält wie ein Mensch und intelligentes Verhalten zeigt.³

Im Rahmen der Ausarbeitung „Künstliche Intelligenz - eine praxisorientierte Einfüh- rung am Beispiel von Drohnen“ wird zunächst darauf eingegangen, was Intelligenz ist und welche Mechanismen das „Tun und Handeln“ von Menschen bestimmen. Es wer- den der geschichtliche Verlauf, die Teilgebiete von KI sowie Agenten und wissensba- sierte Systeme vorgestellt. An praxisbezogenen Beispielen wird der Status Quo der heu- te bereits zum Einsatz kommenden KI-Technik skizziert. Im Zuge der Schlussbetrach- tung wird aufgezeigt, welche Zukunftsperspektive für KI im Wirtschaftsleben prognos- tiziert werden kann. Das Thema wird mit einer kritischen Würdigung und einem daraus resultierenden Fazit abgeschlossen.

2 Abgrenzung von Intelligenz und künstlicher Intelligenz

2.1 Definition von „Intelligenz“

Seit mehreren hundert Jahren sind Wissenschaftler damit beschäftigt, eine geeignete Definition für den Begriff „Intelligenz“ zu finden. Die Begriffsdefinition tangiert unterschiedliche Bereiche der Wissenschaft. So beschäftigen sich beispielsweise Psychologen, Neurobiologen, Neurowissenschaftler und eine Reihe weiterer Naturwissenschaftler mit der Frage, was Intelligenz ist.⁴

In der Psychologie wird Intelligenz definiert als „ein hypothetisches Konstrukt (d.h. eine Erklärung für ein nicht direkt beobachtetes Phänomen), das die erworbenen kogni- tiven Fähigkeiten und Wissensbestände einer Person bezeichnet, die ihr zu einem gege- benen Zeitpunkt zur Verfügung stehen.“⁵ Einige wissenschaftliche Ansätze unterglie- dern den Intelligenz-Begriff in eine „kristalline“ und eine „fluide“ Intelligenz. Unter „kristalliner“ (fester) Intelligenz wird all das verstanden, was man gelernt hat und kann. Unter „fluider“ (flüssiger) Intelligenz subsumieren Wissenschaftler die Fähigkeit, sich an eine Situation anzupassen - zum Beispiel, Neues zu lernen und Schlussfolgerungen zu ziehen.⁶

Auch die Intelligenzmessung kann bei dem Definitionsansatz eine Rolle spielen und ergibt sich aus dem Ansatz des US-amerikanischen Biochemikers Isaac Asimov. Er beschreibt Intelligenz als „das, was der Intelligenztest misst.“ In solchen Tests werden bestimmte Eigenschaften untersucht, etwa die Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu lösen. Das Ergebnis ist ein Zahlenwert, der Intelligenzquotient.⁷

Die vorliegende Ausarbeitung konzentriert sich bei der Definition des Begriffs Intelli- genz auf einen sehr allgemeinen Ansatz. Demnach ist Intelligenz „die Umschreibung für die Fähigkeit, sich in neuen Situationen durch Einsicht zurechtzufinden und Aufga- ben durch Denken zu lösen. Erfahrung spielt dabei keine Rolle, eher das schnelle Erfas- sen von Beziehungen und deren Kombinationen. So kann ein neuer Blick auf ein beste- hendes Problem entstehen und zu einer schnellen Lösung führen - ohne Ausprobieren und Lernen“⁸

2.2 Definition von „künstlicher Intelligenz“

Schon seit Jahrhunderten wird versucht, Menschen durch Automaten oder Maschinen nachzuahmen. Maßgebend für diese Entwicklung war ein lang geprägtes mechanist- isches Weltbild, das in diesem Zusammenhang besagt, dass der Mensch letztendlich nur eine Maschine ist, die den Gesetzen der Physik und speziell der Mechanik unterliegt.⁹ Ein Umdenken dieser Sichtweise ist auf die Entwicklung des Computers bzw. der digi- talen Technik zurückzuführen. Der Computer ermöglichte es erstmals, bis dato mensch- liche Aufgaben - wie beispielsweise das Denken - zu übernehmen und Informationen in digitaler Form wiederzugeben. In diesem Zusammenhang trat der Begriff der Intelligenz auf, welcher zu einem Faktor geworden ist, der von Intellektuellen auf Maschinen über- tragen wird.¹⁰

Das Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Untersuchung der intelligenten Maschine beschäftigt, ist die KI. Ziel von KI ist es jedoch nicht nur, die Intelligenz von Maschinen zu verstehen, sondern auch intelligente Einheiten zu erstellen.¹¹ Es ist gibt kaum ein anderes Teilgebiet der Informatik, das in den letzten Jahrzehnten mehr emotional geladene Debatten ausgelöst hat als der Bereich KI. Ein Auslöser hierfür ist u.a. die amerikanische Wortwahl - „Artifictial Intelligence“ (AI) - und deren Übersetzung ins Deutsche. Die Inhalte des Themenbereichs wären vermutlich besser übersetzt mit Synonymen wie „gekünstelter oder synthetischer Intelligenz“.¹²

Mit der Schaffung der Maschine und dem Beweis, dass alles, was berechenbar auch schaltbar ist, veröffentlichte Alan Turing 1951 den Gedanken, dass man ab einem be- stimmten Zeitpunkt davon ausgehen muss, dass Maschinen die Macht übernehmen. Der Ursprung dieser Zukunftsansicht war der ein Jahr zuvor erschienene Aufsatz mit dem Titel „Computing Machinery and Intelligence“. Die zentrale Fragestellung, die sich Turing in diesem Aufsatz stellte, war: Kann eine Maschine denken?¹³ Der nach Turing benannte Turing-Test hatte die Intention, eine zufriedenstellende operationale Definiti- on der Intelligenz zu erzielen. Er verzichtete dabei auf die Etablierung von Parametern, die die Intelligenz auszeichnen und schlug einen Test vor, der auf der Unmöglichkeit der Unterscheidung von zweifellos intelligenten Einheiten basierte - dem Menschen. Der Computer bestand dann den Test, wenn eine menschliche Testperson, die einige schriftliche Fragen stellte, nicht erkennen kann, ob die schriftlichen Antworten von ei- nem Menschen stammen oder nicht.¹⁴ Die nachfolgende Abbildung zeigt schematisch den Aufbau des Turing-Tests.

Abb. 1 Turing-Test¹⁵

Im Laufe der Jahre haben sich einige Definitionsansätze für KI entwickelt. Einer der ersten Definitionsansätze für KI beruht auf John McCarthy aus dem Jahr 1956: „Ziel der KI ist es, Maschinen zu entwickeln, die sich verhalten, als verfügen sie über Intelli- genz.“¹⁶

Heutzutage kann KI aus zwei unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet werden. Zum einen zieht man den Menschen als Vergleich heran.¹⁷ Demnach ist KI „die Kunst, Ma- schinen zu schaffen, die Funktionen erfüllen, die, werden sie von Menschen ausgeführt, der Intelligenz bedürfen.“¹⁸ Eine andere Herangehensweise bei der Definition von KI ist, den Begriff durch das Aufzählen der Arbeitsgebiete zu charakterisieren. Demnach ist KI ein „Teilgebiet der Informatik, das so unterschiedliche Problembereiche wie Bildverarbeitung, Robotik, Fließtext- und Spracherkennung, mechanische Beweise und anderes umfasst und auch die Konstruktion von wissensbasierten Systemen ein- schließt.“¹⁹

In der Fachliteratur gibt es eine Reihe weiterer Definitionsansätze für KI. Die vorliegende Arbeit legt den Fokus der weiteren Betrachtung auf folgenden Ansatz: KI ist ein „Teilgebiet der Informatik, welches versucht, menschliche Vorgehensweisen der Problemlösung auf Computern nachzubilden, um auf diesem Weg neue oder effizientere Aufgabenlösungen zu erreichen.“²⁰

3 Künstliche Intelligenz

3.1 Geschichte

KI hat viele wissenschaftliche Vorreiter, die sich schon lange vor der Entwicklung des „digitalen Zeitalters“ mit Fragen über die Intelligenz in der Mechanik beschäftigten. Bereits im alten China, Ägypten und Griechenland tauchten Dokumente auf, die bewei- sen, dass Menschen das Ziel verfolgten, den Menschen mithilfe von Technologien an sich selbst zu modellieren. Als Vorreiter für KI kann jede Technik angesehen werden, die gezielt dazu genutzt wird, intelligente Agenten oder Modelle des Geistes nachzubil- den. Der maßgebende Ursprung für Intelligenz lag jedoch nicht in der Technik, sondern in der Philosophie. Vor gut 400 Jahren begannen Philosophen wie Hobbes, Decantes und Pascal, über die Natur des Denkens und der Vernunft zu sinnieren. Diese intellektu- elle Diskussion kann als Ursprung für KI angesehen werden.²¹

[...]

¹ Gelernter, D. (2010).

² Vgl. Schiffer, B. (2000) S. 1.

³ Vgl. Ertel, W. (2013) S. 1.

⁴ Vgl. Kern, S. / Schadwinkel, A. / Zielke, J. (2013).

⁵ Maier, G. W. (2010).

⁶ Vgl. PM-Magazin (2012).

⁷ Vgl. Kern, S. / Schadwinkel, A. / Zielke, J. (2013).

⁸ Kern, S. / Schadwinkel, A. / Zielke, J. (2013).

⁹ Vgl. Gierhardt, H. (2014).

¹⁰ Vgl. Schmitz, O. (2014).

¹¹ Vgl. Rusell, S. / Norvig, P. (2003) S. 18.

¹² Vgl. Lämmel, U. / Cleve, J. (2012) S. 11.

¹³ Vgl. Schmitz, O. (2014).

¹⁴ Vgl. Rusell, S. / Norvig, P. (2003) S. 19.

¹⁵ Eigene Darstellung.

¹⁶ Ertel, W. (2013) S. 1.

¹⁷ Vgl. Lämmel, U. / Cleve, J. (2012) S. 13.

¹⁸ Rusell, S. / Norvig, P. (2003) S. 18.

¹⁹ Lämmel, U. / Cleve, J. (2012) S. 13.

²⁰ Dicke, R. (2006) S. 131.

²¹ Vgl. Poole, D. / Mackworth, A. (2010).