Wir hören heutzutage viel über künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und digitale Assistenten. Aber was bedeutet das alles?

Microsoft, Google, Amazon, Apple, Facebook und andere Unternehmen bewerben ihre Produkte und Dienstleistungen aggressiv mit „Intelligenz“. Uns wird gesagt, dass Computersysteme intelligenter werden, unsere Bedürfnisse vorwegnehmen, uns proaktiv bedienen und uns in verschiedenen Zusammenhängen und über verschiedene Methoden wie Sprache, Text und Bewegung verstehen werden.

Das digitale „Gesicht“ dieser vielversprechenden Technologie kommt in Form von Assistenten wie Cortana, Assistant, Siri, Alexa und Bixby. Als intelligente Lautsprecher und die KI-Genies, die sie beherbergen, fangen sie an, einen Platz in unserem Zuhause zu finden, und da die selben digitalen Intelligenzen uns über unsere Telefone und PCs bedienen, wird das Versprechen einer KI-unterstützten Existenz Realität. Aber was verbirgt sich hinter der Magie unseres Ausspruchs „Alexa“ und ihrer Antwort? Sind KI und Machine Learning die gleichen Dinge? Und sind die Begriffe digitaler Assistent und KI austauschbar?

Der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und digitalen Assistenten

(Künstliche) Intelligenz ist wie Intelligenz

KI ist ein Bereich der Informatik, der intelligente Maschinen schaffen will, die sich wie Menschen verhalten, bzw. so arbeiten und reagieren können. Es handelt sich hier um ein sehr komplexes Feld, das die verschiedenen Bereiche berücksichtigen muss, die dazu beitragen, wie Menschen auf die Umwelt und untereinander reagieren und interagieren. Es reicht nicht aus, ein System mit Wissen oder Informationen zu verknüpfen, um Intelligenz zu erzeugen.

Die Fähigkeit zur Vernunft, zur Lösung von Problemen (insbesondere außerhalb vorgegebener Parameter), zur Wahrnehmung der Welt, zur Planung, Interaktion und Manipulation von Objekten und zum Lernen sind notwendige Bestandteile intelligenter Computersysteme. Kinder innerhalb der ersten drei Lebensjahre müssen einer Reihe von Informationen und Erfahrungen ausgesetzt werden, um ihre sich rasch entwickelnden Gehirne für das Erwachsenenalter auszurüsten. Künstliche Intelligenz muss ebenso einer Vielzahl von Erfahrungen ausgesetzt werden.

Diese Aussetzung versorgt KI-Systeme nicht nur mit Daten über Objekte, sondern auch mit Kategorien, in die ähnliche Erfahrungen bzw. Eigenschaften bestimmter Dinge und die Beziehungen zwischen ihnen passen. Dieses Segment der KI-Entwicklung, Knowledge Engineering, ist der Schlüssel zur Unterstützung von KI-Systemen, die menschliche Intelligenz imitieren. Obwohl das Versprechen zuverlässiger KI-Begleiter aus der Science-Fiction stammt, sollten wir unsere Erwartungen an ihre derzeitigen Fähigkeiten mit dem Wissen zurückschrauben, dass wir nur einen Zeh in dieses riesige und komplexe Meer der KI getaucht haben.

Der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und digitalen Assistenten

(Maschinen-)Erlernen der Abläufe

Machine Learning (ML) ist keine KI, aber es ist notwendig für die Entwicklung von KI-Systemen. So wie das Lernen neuer Dinge dem Menschen hilft, Intelligenz auszudrücken und anzuwenden, ist die Lernfähigkeit eines Computersystems entscheidend für seine Intelligenz. Das maschinelle Lernen findet entweder in einem überwachten oder unbeaufsichtigten Kontext statt.

Bei der überwachten ML handelt es sich um die Klassifizierung von Objekten in bestimmte Kategorien. Es beinhaltet auch die Ermittlung von Mengen numerischer Beispiele für Ein- und Ausgabe. So können Funktionen entdeckt werden, die es dem System ermöglichen, aus den jeweiligen Eingängen geeignete Ausgänge zu generieren. Kurz gesagt, es lehrt den Computern, wie sie Prognosen auf der Grundlage der gelieferten Daten erstellen und verbessern können.

Unüberwachtes ML ist die Fähigkeit eines Computersystems, Muster in Eingangsströmen zu identifizieren. Das gibt dem System ein Gefühl von Autonomie, indem es „lernt“. KI-gesteuerte Sicherheitssysteme können beispielsweise Verhaltensmuster wahrnehmen, die eine Bedrohung für ein System darstellen können. Darüber hinaus können sie Bedrohungen proaktiv isolieren oder ganze digitale Datenbestände an einen sicheren Ort verschieben.

Maschinen müssen wie Menschen gelehrt werden.

Unüberwachtes ML ist die Art von „Bildung“ aus Science-Fiction-Geschichten wie dem Film „Nummer 5 lebt!“ und haben uns letztendlich Lust auf unsere digitalen Assistenten gemacht. In diesen Geschichten werten Computersysteme autonom Daten aus, kommen zu unabhängigen Schlussfolgerungen und ergreifen dann Maßnahmen auf der Grundlage dieser Argumentation. Von der Autonomie, die wir in Johnny 5 von „Nummer 5 lebt!“ sehen, sind wir allerdings weit entfernt. Dennoch treibt uns unsere Erfahrung mit den proaktiven, orts- und kontextbasierten Benachrichtigungen von Assistenten wie Alexa und Cortana (kombiniert mit dem Versprechen ihrer Nützlichkeit) dazu, die Köpfe hinter diesen Assistenten dazu zu bewegen, sie noch intelligenter und unabhängiger zu machen.

Der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und digitalen Assistenten

Digitale Assistenten helfen bei der Arbeit

Wir verwenden oft die Begriffe KI und digitale Assistenten synonym, aber die beiden Begriffe sind nicht unbedingt identisch. Digitale Assistenten wie Alexa können das tun, was sie tun, weil sie die KI nutzen. KI muss aber nicht zwingend in Form eines digitalen Assistenten vorliegen.

Microsofts Seeing AI App, die Microsofts Cognitive Services nutzt, verwendet KI, um visuelle Eingaben von der Kamera eines Smartphones zu verarbeiten und kommuniziert diese Informationen anschließend verbal an einen Benutzer mit einer Sehbehinderung. Die Hear AI App des Unternehmens nutzt KI, um den Input des Mikrofons eines Smartphones zu verarbeiten und übermittelt diese Informationen visuell an eine Person, die taub oder schwerhörig ist.

KI ist auch in Produkten wie Microsoft Office, Apples und Googles Messenger-Plattformen, Kamera-Apps und vielem mehr vertreten. Die in die Produkte integrierte KI hilft uns dabei, Dinge zu erledigen, bietet Vorschläge, erinnert sich an frühere Verhaltensweisen, vervollständigt Nachrichten und vieles mehr.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die KI digitale Assistenten nützlich macht, und wir unterrichten über ML KI-Systeme. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die KI digitale Assistenten nützlich macht, und wir unterrichten über ML KI-Systeme. Das gilt so lange, bis diese in der Lage sind, sich selbst zu unterrichten. Aber das ist eine andere Geschichte.

Twitter Facebook