Simon Künstliche Intelligenz

Das Wichtigste, was Du wissen musst
7. Auflage 2023
ISBN: 978-3-7578-6620-4
Verlag: BoD - Books on Demand
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark

E-Book, Deutsch, 436 Seiten

Dieses Buch beschreibt ausführlich und verständlich die Hauptbereiche des Themas Künstliche Intelligenz (KI). Der Autor positioniert sich eindeutig im Sinne einer freiheitlichen Gesellschaft, die er gefährdet sieht. Die Bedrohungen resultieren aus der neoliberalen Ideologie der KI-Protagonisten aus dem Kreise des GAFAM-Verbundes (Google, Amazon, Facebook, Apple und Microsoft). Künstliche Intelligenz hat natürlich auch ihre positiven Seiten, beispielsweise in der medizinischen Diagnostik, der Verkehrs- oder Verbrechensbekämpfung. Die Spracherkennung und Sprachübersetzung eröffnen ungeahnte Möglichkeiten für Information und Kommunikation. Es kommt darauf an, wofür sie genutzt werden. Im Milieu der 1970er Jahre war das Internet als eine Technik geplant, die den Menschen neue Freiräume eröffnen sollte. Nachdem sich aber der Neoliberalismus der digitalen Wirtschaft bemächtigte, ist Ernüchterung der Euphorie gewichen. Der Idee, dass sich Roboter eines Tages als Endprodukt der menschlichen Evolution an die Spitze des Universums setzen, erteilt der Autor eine Absage. Zurück zur Vernunft, rät er den sogenannten Transhumanisten und Singularisten. Inhalt: - Was ist Intelligenz? - Was ist maschinelles Lernen? - Was sind künstliche neuronale Netze? - Was ist Deep-Learning? - Was sind Algorithmen? - Was ist Big Data? - Was ist das Internet der Dinge? - Notwendigkeit eines Grundeinkommens - Robotik - 3-D-Drucker - Industrie 4.0 - Gesichtserkennung - Künstliche Intelligenz in der Medizin - Künstliche Intelligenz im Militär - Autonomes Schreiben und Übersetzen - Wirkung von Robotern auf Jobs und Arbeitsplätze - Künstlichen Intelligenz und Demokratie - Wie intelligent oder gefährlich können Roboter werden?- Gibt es eine Ethik der Künstlichen Intelligenz? - Künstliche Intelligenz in der Militärtechnologie - Künstliche Intelligenz in der Medizin - Google - Meta/Facebook - Microsoft - Amazon - Apple - Überwachung der Menschen - Metaverse, Metaversum

Prof. Dr. Walter Simon ist gebürtiger Hamburger und gelernter Drogist. Nach der Lehre fuhr er zunächst zur See. Anschließend studierte er als Stipendiat der Hans Böckler-Stiftung an der Universität für Wirtschaft und Politik in Hamburg, später an der Johann-Wolfgang-von-Goethe-Universität in Frankfurt am Main sowie an der Sophia-Universität in Tokio Wirtschafts- und Sozialwissenschaften mit den Abschlüssen Dipl.-Volkswirt und Dipl.-Soziologe. 1978 promovierte er zum Dr. rer. pol. Im gleichen Jahr trat er in die AEG-Telefunken AG als Managemententwickler in das Berufsleben ein. 1982 gründete er das Innovationsteam für Produktion und Wirtschaft GmbH mit Sitz in Bad Nauheim, aus dem später das Corporate University Center hervorging. Aus seiner "Feder" stammen 22 Bücher und etwa 200 Artikel. 2006 gewann er den Internationalen Trainingspreis in Silber (Wirtschaft). Etwa 15000 Menschen nahmen an seinen Seminaren und Vorträgen teil. Von 1995 bis 2002 hatte er den Lehrstuhl für Unternehmensführung an der Hochschule Rhein-Main (Wiesbaden Business School) inne. Seit 1985 lebt und wirkt er in Bad Nauheim.

Autoren/Hrsg.

Simon, Walter

Leseproben

2. Klärung: Was ist KI?
2.1 KI-Push durch Speicher- und Rechenleistung 2.2 Die „Kluger Hans (Blend)Strategie“ 2.3 Elementare Fähigkeiten der KI 2.4 Notwendige Begriffsklärungen 2.5 Was ist Intelligenz? 2.6 Was ist schwache KI? 2.7 Was ist starke KI? 2.8 Das meinen die Experten 2.9 Was ist maschinelle Intelligenz? 2.10 Wer ist intelligent: Maschine oder Algorithmus? 2.11 Quellen 40 Jahre lang erledigten Personal Computer klar strukturierte, berechenbare oder routinebehaftete Aufgaben, und das schneller und zuverlässiger als wir Menschen. Eingabe-Verarbeitung-Ausgabe (EVA-Prinzip) nannte sich der Vorgang. Word ersetzte die Sekretärin und Excel die Rechenmaschine. Wir speicherten unsere Daten auf Disketten, CDs und Festplatten. Die konkreten Aufgaben wurden aus den Köpfen der Programmierer in die Software oder den Rechner übertragen. Aber anspruchsvolle Tätigkeiten, etwas Bild- oder Gesichtserkennung, Spracheingabe, Übersetzungen und Prognosen, um nur wenige Beispiele zu nennen, waren mit der damaligen Technik nicht möglich. Die bis dato gebräuchlichen Algorithmen scheiterten an der unzureichenden Qualität der Daten, beispielsweise von Bildern oder Texten. Im Gegensatz dazu erkennt ein Mensch auch im Dunkeln seinen Nachbarn, kann eine unleserliche Handschrift entziffern und versteht trotz einer undeutlich ausgesprochenen Beschreibung, worum es dem Sprecher geht. Dabei hilft ihm die Künstliche Intelligenz. Wie macht sie das? Bei der KI handelt es sich um Softwareprogramme, die menschliche Intelligenz nachahmen. Im engeren Sinne sprechen wir von KI, wenn ein IT-System wahrnehmen, verstehen, handeln und lernen kann, mithin menschliche Intelligenzleistungen vollbringt. Microsoft definiert KI als Technologien, die menschliche Fähigkeiten im Sehen, Hören, Analysieren, Entscheiden und Handeln ergänzen und stärken. KI-Programme geben keine vorprogrammierten Antworten, sondern erledigen Aufgaben, für die man normalerweisemenschliche Intelligenzbenötigt. Sie reagieren nicht starr nach dem Muster „ja“ oder „nein“, sondern können mit Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten umgehen. In der Fähigkeit, die eigenen Berechnungen und die Anordnung ihrer Ergebnisse selbstständig zu verbessern, liegt der wesentliche Unterschied zwischen KI und klassischen IT-Systemen. Die Selbstkorrektur ist im KI-System eingebaut. Aus Erfahrung wird man klug, lautet ein geflügeltes Sprichwort, das auch hier zutrifft. 2.1 KI-Push durch Speicher- und Rechenleistung Die Leistungsfähigkeit von Computerintelligenz wurde 1996 mit dem Sieg des Programms Deep Blue (IBM) über den Schachweltmeister Gary Kasparow deutlich. Maschinenintelligenz besiegte einen Menschen. Bis dahin fristete die KI ein Schattendasein. Natürliche Sprache, Robotik und Sehen wurden außerhalb der KI erforscht. Experten bezeichnen die Zeit vor und nach 1980 als den jahrzehntelangen KI Winter“. Erst im „KI-Frühling“ mit dem mobilen Internet, den sozialen Medien und der sich verbreitenden Digitalisierung wurde es wärmer. Neue Technologien standen zur Verfügung, solche, die es erlaubten, Daten zu interpretieren und Handlungsanweisungen zu generieren. KI wurde durch zwei Dinge befeuert: 1. Exorbitante Steigerung der Rechenleistung der Prozessoren. Für Experten, die es genau wissen wollen: Das aktuelle Flaggschiff von AMD (Ryzen Threadripper 3970X) integriert 64 Kerne bei 2,9 GHz und 4,4 GHz Boosttakt. Dagegen ist der iPhone X-Prozessor mit nur sechs Kernen und 2,1 GHz eine lahme Ente. Nach wie vor gilt das Mooresche Gesetz, nach dem sich die Rechenleistung eines Computers alle 18 Monate verdoppelt. Optimierte Computerarchitekturen, Quantencomputer und Mehrkernprozessoren weisen den Weg in Richtung „More than Moore“ zum Quadrat. 2. Exorbitante Speicherleistungen. Die Kombination von Rechenleistung und Speicherplatz ermöglicht es der KI, ihr Potenzial voll auszuspielen. Ansonsten würde sie „untertourig“ fahren und ihren „Motor“ schädigen. Die weltgrößte SSD-Festplatte (2018) hat Platz für 100 Terabytes. Das sind 1.024 Gigabytes oder 1.048.576 Megabytes. 2.2 Die „Kluger Hans (Blend)Strategie“ KI (engl. Artificial Intelligence) ist ein Buzzword und für manche gar ein Magicword. Kapitalgeber öffnen ihre Ohren, wenn sie diesen Begriff hören. IT-Akteure nutzen die magische Aura des Begriffs, indem sie eine Software oder ein technisches Teil mit dem Label „KI“ versehen, obwohl deren Innenleben in puncto Intelligenz keiner IQ-Messung, wenn es eine solche gäbe, standhalten würde. Viele Geräte oder Programme, die den Aufdruck „intelligent“ tragen, sind mit normaler Software ausgestattet, die einfach nur ihre Routinen abarbeitet. Anfang 2019 untersuchte eine englische Investmentgesellschaft 2830 Startups in Europa, die damit warben, dass KI Teil ihres Angebotes sei. 40 Prozent der Angebote hatten nichts mit KI zu tun. Für diese Art von KI-Blendwerk hat sich der Begriff „Kluger Hans Strategie“ eingebürgert. Der Kluge Hans war Anfang des 20. Jahrhunderts ein Hengst, der rechnen konnte. Er beantwortete per Hufklopfen die gestellten Aufgaben. In Wahrheit verriet der Pferdebesitzer mit seiner Körpersprache dem Hengst das Ergebnis, so das Résumé gründlicher Prüfung durch die Preußische Akademie der Wissenschaften. Nicht viel anders sieht die Praxis vieler KI-Systemanbieter aus. Statt eines präzisen Lösungsnachweises nehmen sie den indirekten Weg zu einer Problemlösung indem sie den Kontext betrachten. Soll ein digitales System einen länglichen Gegenstand auf Wasser bestimmen schlussfolgert es automatisch „Schiff“, obwohl dieses als solches nicht eindeutig identifiziert wurde. Schiffe auf Land sind unüblich. Auch wenn das Ergebnis „Schiff“ zufällig richtig ist und Erstaunen hervorruft, gilt, dass die genutzte KI keinerlei Verständnis oder gar „Bewusstsein“ davon hat, was die Daten bedeuten und was der Kontext ist. Prof. Klaus-Robert Müller von der Technischen Universität Berlin schätzt, dass knapp die Hälfte aller KI-Systeme so vorgehen. Die Londoner Investmentfirma MMV Ventures bestätigt ihn. Sie will herausgefunden haben, dass bei rund 40 Prozent aller KI-Start-ups in Europa KI gar kein Teil des Geschäftsmodells ist. Mehr Schein als Sein. Bei der KI handelt es sich um Softwareprogramme, die menschliche Intelligenz nachahmen. Im engeren Sinne sprechen wir von KI, wenn ein IT-System wahrnehmen, verstehen, handeln und lernen kann, mithin menschliche Intelligenzleistungen vollbringt. Microsoft definiert KI als Technologien, die menschliche Fähigkeiten im Sehen, Hören, Analysieren, Entscheiden und Handeln ergänzen und stärken. Solche Programme geben keine vorprogrammierten Antworten, sondern erledigen Aufgaben, für die man normalerweise menschliche Intelligenz benötigt. Ein Programm gilt dann als intelligent, wenn es die Fähigkeit hat, abstrakte Probleme zu lösen und zu lernen. Es reagiert nicht starr nach dem Muster „ja“ oder „nein“, sondern kann mit Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten umgehen. KI steckt in Gerätschaften, Anti-Spam-Software, Autos, Industrie-Robotern, Computern oder in Spielprogrammen, Suchmaschinen, und Navigationsgeräten sowie in allen Anwendungen, die etwas „erkennen“, so etwa Bild-, Sprach-, Schrift- und Gesichtserkennung. 2.3 Elementare Fähigkeiten der KI Diese zwei Fähigkeiten sind für KI-Systeme wesentlich:
1. Mustererkennung: Sie können abnormale Objekte, Gesichter, Ausdrucksformen, Sprache oder Abweichungen von normalen Mustern und Regeln erkennen. So erkennt ein Virenscanner ein merkwürdiges Muster in einer Banküberweisung und meldet Alarm.
2. Prognose: Sie prognostizieren aus vorliegenden Informationen die Wahrscheinlichkeit für das Eintreffen zukünftiger Ereignisse, beispielsweise das Wetter oder Epidemien. Aus diesen elementaren Fähigkeiten ergeben sich vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Nachfolgend diese Beispiele: Industrie 4.0 ist mittlerweile ein bekannter Begriff. Hier ermöglicht KI den Betrieb von Industrierobotern und somit von Effizienzsteigerungen und Ressourcenschonung. Roboter lernen durch Zuschauen und Entscheiden selbstständig, welche Handgriffe die Besten sind. In der Medizin ermöglichen Smartphone-Apps eine Selbstdiagnose. Die App greift auf medizinische Datenbanken zu. Klinikärzte werden bei der Tumorerkennung unterstützt. Durch die Regulierung vom Stromangebot und Nachfrage in intelligenten Stromnetzen leistet die KI einen wichtigen Beitrag zum Schutz der natürlichen Lebensgrundlagen. Das gilt im Kleinen auch für den eigenen Haushalt. Smart City ist die KI-basierte Steuerung von Ampeln, Warnleitsystemen, Parkflächen, Müllcontainern und Straßenbeleuchtung. Im Januar 2020 gab Google bekannt, mittels KI genauere Wetterprognosen als bisher abgeben zu können. Hierzu werden historische Messdaten...