Heiligenstädter Forscher erklären Künstliche Intelligenz

Heiligenstadt.  Die „schwache“ Künstliche Intelligenz hält bereits in unseren Alltag Einzug. Auch das Heiligenstädter Institut iba profitiert bereits davon.

Künstlerisches Themenbild „Roboter-Gehirn“ zum Verständis dessen, was Künstliche Intelligenz ist.

Künstlerisches Themenbild „Roboter-Gehirn“ zum Verständis dessen, was Künstliche Intelligenz ist.

Foto: 123rf.com

Die sogenannte Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei, unseren Alltag zu erobern. Was aber ist eigentlich künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie? Wie wird sich mein Leben in Zukunft durch sie verändern? Sind wir vielleicht sogar durch intelligente Maschinen in Gefahr? Das sind Fragen, auf die es keine kurzen Antworten gibt. Aber vielleicht kann dieser Artikel Ihnen eine Idee geben, wie technische Geräte Entscheidungen treffen, die man weithin als intelligent bezeichnet. Zuerst ist es wichtig, zu wissen, dass zwischen der „starken KI“ und der „schwachen KI“ unterschieden wird. Die „starke KI“ besitzen Maschinen, die mit menschlicher Intelligenz ausgestattet sind. Über diese prophezeite Albert Einstein, dass sie zum Untergang der Menschheit führen kann, wenn die Entwicklung nicht sorgfältig gesteuert wird. Freunde von Science Fiction werden in vielen Protagonisten Vertreter der „starken KI“ entdecken. Allerdings ist die Menschheit noch meilenweit von Maschinen mit Intelligenz entfernt, die der menschlichen entspricht.

Anders sieht es bei der „schwachen KI“ aus. Entwicklungen auf diesem Gebiet durchdringen bereits in vielfältiger Weise unser Leben. Die sozialen Medien nutzen die „schwache KI“. Die gezielte Werbung entsteht durch Sammlung und intelligente Verknüpfung von Daten mittels KI und beeinflusst unser Konsumverhalten beim Einkaufsbummel im Internet. Fahrassistenzsysteme unterstützen den Fahrer. Der Verkehr wird durch intelligente Leitsysteme gesteuert oder einfach nur unsere Lieblingsmusik durch Smartphone-Apps erkannt.

Menschliches Gehirn als Vorbild

Intelligenz, wie wir sie kennen, ist das Ergebnis der Signalverarbeitung im Gehirn. Es verarbeitet Signale aus der Umwelt mit Hilfe von Nervenzellen, den Neuronen. Etwa 100 Milliarden Neuronen gibt es im menschlichen Gehirn. Und jedes der Neuronen ist mit mehr als 1000 anderen über Synapsen verbunden. Damit ergibt sich ein Netzwerk, das die unglaublich hohe Zahl von mehr als 100 Billionen Synapsen aufweist (eine 1 mit zwölf Nullen). Werden Reize von Sinneszellen in Augen, Ohren, Mund oder Haut aufgenommen, gelangen diese als elektrische Signale zum Gehirn und aktivieren dort andere Neuronen. Diese leiten die Signale an Neuronen weiter, mit denen sie verbunden sind. Dies passiert in Echtzeit und parallel. Nach heutigem Wissensstand werden je nach Art und Dauer des Reizes unterschiedliche Muster der Weiterleitung ausgebildet. Muster sind im Gehirn eine Art Abbildung der Erfahrung, wie Informationen am effektivsten verarbeitet werden. Sie sind umso intensiver, je häufiger die Signale verarbeitet werden. Die Folge ist: wir lernen. Derartige Verschaltungsmuster müssen trainiert werden. Werden sie nicht aktiviert, verliert das Gehirn die Form der Muster auch wieder … und wir vergessen.

Um eine künstliche Intelligenz zu erschaffen, werden heute Techniken entwickelt, mit denen man versucht, intelligente Entscheidungen von Menschen nachzuahmen. Ein Gehirn nachzubauen ist bis heute nicht möglich. Allerdings können Entscheidungsabläufe mit Hilfe von Berechnungen (Algorithmen) modelliert werden. Die Basis dafür stellen Software-Einheiten (Units) in Form kleiner Computerprogramme dar, die miteinander verbunden sind. Man kann sie mit den Neuronen im Gehirn vergleichen. Diese Units bilden ein künstliches neuronales Netz (KNN). Zuerst erfolgt die Eingabe von Daten, dann die Berechnung nach Vorgaben des Betreibers des KNN. Zum Schluss wird das Ergebnis ausgegeben und an eine andere Unit weitergeleitet, die neue Ergebnisse nach neuen Vorgaben berechnet. Mit jedem neuen Durchgang verfeinert sich ein Ergebnis. In den Ergebnissen sucht der Computer nach Mustern und vergleicht diese mit vorhandenen Daten. Daraus kann er Entscheidungen ableiten.

Wie ein solches KNN nun aus zusammenhangslosen Informationen eine intelligente Entscheidung trifft, lässt sich anhand einer Bilderkennung zeigen. Für den Computer besteht das Foto einer Pflanze nur aus einzelnen Pixeln. Die Units analysieren zum Beispiel, wo sich die Pixel genau im Bild befinden. Eine weitere analysiert, welche Lichtintensität und welche Farbe jedes einzelne Pixel besitzt und wie sie nebeneinanderliegen. Alle Pixel werden dann kombiniert, so wie unser Gehirn auch einzelne Merkmale einer Pflanze erkennt. Anschließend werden alle Ergebnisse zusammengefügt. Durch den Vergleich der Eigenschaften aller Pixel mit Bildern in einer Datenbank erkennt der Computer die Pflanze oder kann mehrere Pflanzen vorschlagen. Solche Systeme gibt schon für das Handy.

Bündelung künstlicher neuronaler Netze

Auch wenn dieses Beispiel nur eine sehr vereinfachte Sicht auf die KI wirft, werden jedoch prinzipielle Abläufe bei der technischen Simulation unseres Gehirns deutlich. Die für Signalverarbeitung und Entscheidungsfindung notwendige Zahl an Units eines KNN variiert stark entsprechend der Komplexität der Aufgabe. Die heutige Prozessortechnik ermöglicht die Bildinterpretation mit vergleichsweise einfachen Computern. Bei steigender Komplexität eines neuronalen Netzes wird es auch als „Deep Network“ bezeichnet, das idealerweise ein „Deep Learning“ ermöglicht. Der Begriff wurde geprägt, da aus immer besseren Berechnungsprozessen immer tiefere (englisch deep) Einblicke in Zusammenhänge erzielt werden können. Durch die Bündelung verschiedener KNN’s können noch komplexere Aufgaben gelöst und detailliertere Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden. Damit diese im Alltag zum Beispiel beim autonomen Fahren funktionieren, wird in Zukunft auch die 5G-Technik mit der hohen Geschwindigkeit des Datenaustausches einen großen Beitrag liefern.

Unter realistischer Betrachtung der heutigen technischen Möglichkeiten kann uns die KI bei Entscheidungen unterstützen, viel Zeit einsparen sowie unsere Sicherheit und Lebensqualität erhöhen. So kann in Zukunft ein Arzt mittels KI eine bessere Diagnose bei komplizierter Fällen stellen. Und in Notfällen sind schnelle automatisierte Gegenmaßnahmen möglich, um Leben zu retten. Auch das Institut für Bioprozess- und Analysenmesstechnik (iba) in Heiligenstadt profitiert von den Möglichkeiten der KI. Herkömmliche Standardimplantate für die Orthopädie zeigen viel zu oft Lockerungserscheinungen. Dies ist dem Umstand geschuldet, dass ein Standardimplantat in der Regel nicht an die Knochenstruktur des Patienten angepasst ist. Die Folge ist eine weitere Operation, um das Implantat zu erneuern.

Entwicklung individueller Prothesen

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert gerade ein Projekt, damit durch Methoden der KI die Form von Prothesen so angepasst werden kann, dass sie ideal zur individuellen Knochenstruktur passt und so eine rasche Lockerung verhindert wird. Solche Prothesen sind durch 3D-Druckverfahren heute bereits vergleichsweise einfach herstellbar. Es besteht die berechtigte Hoffnung, Patienten mit Endoprothesen damit eine deutlich höhere Lebensqualität anbieten zu können. Andere Beispiel für KI-Anwendungen im iba sind die Simulation von Strömungen und elektrischen Feldern sowie die Auswertung von Bildern, um in der Erde verborgene Objekte bei geothermischen Arbeiten sichtbar zu machen. Künstliche Intelligenz, wie sie heute als „schwache KI“ technisch möglich ist, wird in unserem Alltag in Zukunft nicht mehr wegzudenken sein. Trotz der Euphorie, die damit oft verbunden ist, muss man aber auch an die Risiken bei neuen Technologien denken, spätestens, wenn die Anstrengungen zur Entwicklung von Maschinen mit „starker KI“ Fortschritte erzielen.

Die Autoren sind Wissenschaftler des Heiligenstädter Instituts iba.

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