Teilgebiete der künstlichen Intelligenz
Wissensbasierte Systeme modellieren eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Diese sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern. Beispielhafte Anwendungen finden sich in der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen.
Beispiele für wissensbasierte Systeme sind Cyc und Watson.
Visuelle Intelligenz ermöglicht es, Bilder bzw. Formen zu erkennen und zu analysieren. Als Anwendungsbeispiele seien hier Handschrifterkennung, Identifikation von Personen durch Gesichtserkennung, Abgleich der Fingerabdrücke oder der Iris, industrielle Qualitätskontrolle und Fertigungsautomation (letzteres in Kombination mit Erkenntnissen der Robotik) genannt.
Mittels sprachlicher Intelligenz ist es beispielsweise möglich, einen geschriebenen Text in gesprochene Sprache umzuwandeln (Sprachsynthese) und umgekehrt einen gesprochenen Text zu verschriftlichen (Spracherkennung). Diese automatische Sprachverarbeitung kann erweitert werden, so dass etwa durch latente semantische Analyse (kurz LSI) Wörtern und Texten Bedeutung beigemessen werden kann.
Beispiele für Systeme zur Mustererkennung sind Google Brain und Microsoft Adam.[1]
Die Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Sie stellt die Grundlage des von Jeff Hawkinsdefinierten hierarchischen Temporalspeichers dar.
“Prediction is not just one of the things your brain does. It is the primary function of the neocortex, and the foundation of intelligence.”
„Vorhersage ist nicht einfach nur eines der Dinge, die dein Gehirn tut. Sie ist die Hauptfunktion des Neocortex und das Fundament der Intelligenz.“
– Jeff Hawkins: On Intelligence[2]
Solche Systeme haben den Vorteil, dass sie z. B. nicht nur ein bestimmtes Objekt in einem Einzelbild erkennen (Mustererkennung), sondern aus einer Serie von Bildern vorhersagen können, wo sich das Objekt als Nächstes befinden wird.
Die Robotik beschäftigt sich mit manipulativer Intelligenz. Mit Hilfe von Robotern können unter anderem gefährliche Tätigkeiten wie etwa die Minensuche oder auch immer gleiche Manipulationen, wie sie beim Schweißen oder Lackieren auftreten können, automatisiert werden.
Der Grundgedanke ist es, Systeme zu schaffen, die intelligente Verhaltensweisen von Lebewesen nachvollziehen können. Beispiele für derartige Roboter sind ASIMOund Atlas.
KI überlappt sich mit der Disziplin künstliches Leben (Artificial life, AL),[3] und wird als übergeordnete oder auch als eine Subdisziplin gesehen.[4] AL muss deren Erkenntnisse integrieren, da Kognition eine Kerneigenschaft von natürlichem Leben ist, nicht nur des Menschen.
Das junge Forschungsfeld der AI-Alignment (zu deutsch KI-Ausrichtung) beschäftigt sich mit der Ausrichtung von KI nach menschlichen Werten und Normen. Unabhängig von der Frage, ob die jeweilige KI über eine Form von Bewusstsein verfügt, verhält sich jede KI entsprechend ihrem Training. Unter anderem durch Fehler oder Lücken im Training kann einer KI leicht Verhalten antrainiert werden, das nicht mit menschlichen Werten vereinbar ist.[5] Die Forschung versucht herauszufinden, wie und ob ethisches Verhalten in KI sichergestellt werden kann, um Probleme wie im Einsatz von KI in Krankenhäusern und Gerichtssälen zu verhindern, aber auch, um die Risiken durch weit fortgeschrittene KI wie im Falle von Technologischer Singularität, zu minimieren.[6]
- ↑ Daniela Hernandez: Microsoft Challenges Google’s Artificial Brain With ‘Project Adam’. In: Wired. 14. Juli 2014, abgerufen am 5. August 2014(englisch).
- ↑ Jeff Hawkins, Sandra Blakeslee: On Intelligence. Owl Books, 2005, ISBN 0-8050-7853-3, S. 89.
- ↑ Mark A. Bedau: Artificial life: organization, adaptation and complexity from the bottom up. In: Department of Philosophy, ReedCollege, 3023 SE Woodstock Blvd., Portland OR 97202, USA (Hrsg.): Trends in Cognitive Sciences. Band 7, Nr. 11. Portland, OR, USA November 2003 (reed.edu[PDF; abgerufen am 12. März 2019]).
- ↑ Wolfgang Banzhaf, Barry McMullin: Artificial Life. In: Grzegorz Rozenberg, Thomas Bäck, Joost N. Kok (Hrsg.): Handbook of Natural Computing. Springer, 2012, ISBN 978-3-540-92909-3.
- ↑ Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence. Aus: Mind No. 236. Oktober 1950.
- ↑ Nick Bostrom: Superintelligenz. Szenarien einer kommenden Revolution. Suhrkamp, Frankfurt am Main. 2016, S. 50 f.