Künstliche Intelligenz – ein Faultier?

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ lässt jeden erschauern. Hier möchte ich kurz und knackig erklären, warum wir keine Angst vor dem maschinellen Intellekt haben müssen.

Was bedeutet Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) ? Zuallererst: Ein „Ai“ ist unter anderem die Gattungsbezeichnung für eine lateinamerikansiche Faultierart. Ähnlich wie ein Faultier, steht die Künstliche Intelligenz noch ganz am Anfang ihrer Möglichkeiten. Es gibt erste rudimentäre Versuche und Ansätze „intelligent“ zu agieren.

 Wer von „KI“ spricht, der meint vorallendingen: Erkenntnis. Ein hochtrabendes philopshischer Begriff. Erkenntnis, der Begriff wird insbesondere als Wahrnehmung interpretiert. Erkenntnis bedeutet im Bereich der Künstlichen Intelligenz die Wahrnehmung der äußeren Umgebung der Maschine. Künstliche Intelligenz wird nämlich in den meisten Fällen für die Bildanalyse eingesetzt, also zur Erkennung der Umwelt.

Normale Maschinen funktionieren auf immer gleiche Art und Weise: Sie erledigen monoton einen Arbeitsschritt. Die Künstliche Intelligenz funktioniert anders. Die KI lernt in einer sich ständig wandelnden Umgebung, sich auf Bilder einzustellen, auf die es vorher nicht exakt vorzubereitet war. Eine Bildanalyse der Umgebung benötigt man beispielsweise für ein selbstfahrendes Auto. Die KI-Software in einem selbstfahrenden Auto muss in jeder Sekunde hunderte Bilder auswerten, um zu wissen, ob es bremsen oder beschleunigen muss.  Erkennt das selbstfahrende Autos bei einer Straßenkreuzung ein rotes Stoppschild, wird das Auto anhalten und warten.

Bildergebnis für faultier stoppschild
Aufgrund der Schatten der herunterhängenden Zweige, könnte dieses Stoppschild für die KI-Software große Verwirung bei der Wiedererkennung auf der Straße auslösen 

Damit dieser Schritt funktioniert, bedarf es jedoch nicht Zauberei, sondern mühsame Detailarbeit der Entwickler. Man muss manuell der KI-Software über tausende von Bildern mit einem Stoppschild gezeigt haben, bevor das Auto eigenständig neue Bilder von Stoppschildern erkennen kann, die nicht in dem sogenannten „Trainingsdatensatz“ für Entwickler vorhanden waren.Dieses sogenannte „Labeling“ von Bildern ist ein langer und aufwendiger Prozess. Denn schlussendlich müssen nicht nur Stoppschilder, sondern auch Hunde, Zäune, Ampeln, Beete … für das Auto „gelabelt“ werden. Genauso wie wir einem 4-jährigen Kind ein Stoppschild einmal zeigen und das Kind, dann das Zeichen bei der nächsten Kreuzung wiederkennen kann, genauso so wir der KI-Software immer und immer wieder verschiedene Bilder mit demselben Symbol gezeigt.

Es werden dem selbstfahrenden Auto Stoppschilder aus jedem erdenklichen Winkel, vor jedem erdenklichen Hintergrund (Himmel, Regen, Schnee, Bäume, Häuserwände) vorgelegt und diese Bilder jedes Mal mit dem Befehl verbunden, sofort die Bremsfunktion einzuleiten. Das Auto „merkt“ sich aus dem Erfahrungsschatz seiner Bilder, nach welchen Regeln ein Stoppschild erkannt werden kann (sechseckig, Pixelstruktur rot) und  kann dieses theoretische Wissen mit der Realität auf der Straße abgleichen, die es noch nie zuvor gesehen hat.  Mit diesem Datenmaterial bereitet man KI zur „Hilfe zur Selbsthilfe vor“ – Es beantwortet die Frage für die KI: Was passiert wenn ich das Stoppschild sehe? Bremsen.

Die KI – das Faultier unter den Autos


Zusammengefasst noch einmal die Definition von „Künstlicher Intelligenz“: Der Vorgang, aus der Erfahrung neue Zusammenhänge zu erkennen, nennt man „intelligent“. Wenn das eine  Maschine, und nicht ein Mensch macht, heißt es „Künstliche Intelligenz“.


Doch das die KI ziemlich faul ist, zeigt die Quantität der Trainingsbilder: Ungefähr 17.000 Bildern von Stoppschilder muss man einer KI-Software  eines selbstfahrenden Autos vorlegen, damit es dieses Zeichen eigenständig  im Verkehr wiedererkennt.  Das 4-jährige Kind braucht hierfür deutlich kürzer. Die KI-Bildanalyse trägt (bislang) also noch echte Faultierzüge. Aus diesem Grund, brauchen wir auch keine Angst haben, dass die KI irgendwann unser Denken „übernimmt“, denn ihr Lernprozess noch sehr… sehr… langsam.