Fiktion vs Realität
Mit dem Begriff der künstlichen Intelligenz, kurz KI, verbinden wir ganz Unterschiedliches: menschenähnliche Science-Fiction-Roboter oder bösen Maschinen, die unsere Welt beherrschen, aber auch unfehlbare Diagnose-Geräte oder heilbringende Altenpflege-Roboter. Tatsächlich gibt es keine standardisierte Definition für künstliche Intelligenz. Es geht um Maschinen und Systeme, die über Datenbanken, aber auch Kameras oder Sensoren verfügen, aus vorhandenen Informationen lernen und daraus folgend Handlungen setzen können. Deshalb ist in diesem Zusammenhang auch oft die Rede von "Machine Learning".
Starke KI eine Utopie?
Häufig wird zwischen "schwacher KI" und "starker KI" unterschieden. Erstere bewältigt einen jeweils eng begrenzten Teilbereich, wie zum Beispiel Spam-Mails filtern oder ein Auto lenken, und wird auf Englisch deshalb auch als "narrow AI" (AI = Artificial Intelligence) bezeichnet. Zweitere soll dem menschlichen Gehirn nahekommen. Dazu erwarten manche Experten einen Durchbruch in frühestens zwanzig bis vierzig Jahren, andere halten "starke KI" gar für pure Utopie, die niemals verwirklicht werden wird.
Was ist Intelligenz?
Michael Affenzeller sieht die menschliche Intelligenz als "Versuch, bestehendes Wissen mit neuen Informationen zu kombinieren, um daraus neue Erkenntnisse und Muster zu entwickeln." Künstliche Intelligenz sei davon ausgehend "die maschinelle Übersetzung von Intelligenz - mit großen Abstrichen bei Intuition und Kreativität." Die Stärke von KI zeigt sich beim Verarbeiten von großen Datenmengen, hier sind KI-Systeme aufgrund ihrer Rechenleistung dem Menschen bereits überlegen. Menschliche Entscheidungen werden allerdings auch von Kreativität und Hausverstand beeinflusst - hier stößt die KI an ihre Grenzen.
Erfolg mit Heuristik
Die Arbeiten von Michael Affenzeller und seinem Team finden international viele Tausend Anwender. In Hagenberg war zuletzt sogar eine Forschungsgruppe aus Sibirien zu Besuch, Vorträge bringen Michael Affenzeller bis nach Japan. Sein besonderer Zugang zum Thema künstliche Intelligenz ist die "Heuristik". Dahinter steckt das altgriechische Wort für "finden". Die Methode bezeichnet ein analytisches Vorgehen, das nicht die einzig wahre und hundertporzentig perfekte Lösung ermitteln will, sondern schnell gute Ergebnisse findet und diese immer weiter verbessert. Die Ergebnisse sind inexakt, aber praxistauglich. "Es muss nach Bedarf die passende Herangehensweise gewählt oder entwickelt werden. So schaffen wir es, ansonsten schwer oder gar nicht lösbare Aufgaben in vernünftiger Zeit praxistauglich zu lösen."
Anwendungsgebiete
Mit seinem Team des "Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory" (HEAL) entwickelt Michael Affenzeller Lösungen für die produzierende Industrie und Logistik. Es werden Datenmengen interpretiert, Ursachen von Ausfällen von Maschinen erklärt und Vorhersagemodelle entwickelt. Dadurch können ganze Industrieanlagen und Logistik-Abläufe verbessert werden. Eigene Simulationsmodelle können in der Ausschuss-Früherkennung, Instandhaltung und für andere Anwendungen in physikalischen, chemischen oder metallurgischen Zusammenhängen eingesetzt werden.
Stärken
Bilder analysieren, Daten auswerten, Muster erkennen: Hier ist die künstliche Intelligenz dem Menschen teils schon überlegen. Sie ermüdet nicht und liefert Ergebnisse in Sekundenbruchteilen - ein echter Vorteil für die Prozessautomatisierung. Eine populäre Studie sagt übrigens voraus, dass zwar weltweit ungefähr die Hälfte aller Jobs teilweise automatisiert werden können, jedoch weniger als 5% aller Arbeitsplätze das Potential für eine komplette Automatisierung aufweisen.
Schwächen
Grenzen der KI zeigen sich am stärksten, wo es um den direkten Umgang mit Menschen geht. KI-Systeme verfügen weder über emotionale Intelligenz noch über soziale Intelligenz, deshalb müssen KI-Ergebnisse oft in letzter Instanz noch von einem Menschen überwacht werden. Besonders heikel ist der Anwendungsbereich autonomes Fahren, da hier in bestimmten Situationen über Leben und Tod entschieden werden muss.
Perspektiven
Die EU will in den kommenden beiden Jahren 1,5 Milliarden Euro für Projekte der KI-Forschung ausgeben. Die größten privatwirtschaftlichen Treiber sitzen in den USA: Amazon, Apple, Facebook und Google investieren selbst und kaufen Startup-Unternehmen aus diesem Bereich auf. Bis 2030 möchte China an die Spitze klettern und Weltmarktfüher im Bereich der künstlichen Intelligenz werden.
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