Deep Learning, Cyborg und Blockchains: Glossar zur KI

16.2.2019, 05:53 Uhr
Deep Learning, Cyborg und Blockchains: Glossar zur KI

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Künstliche Intelligenz

In den Terminator-Filmen übernehmen Maschinen die Macht über die Menschen und in dem Science-Fiction-Drama "2001: Odyssee im Weltraum" tötet der Bordcomputer "HAL" fast die gesamte Besatzung eines Raumschiffs. Von solchen Horrorszenarien ist die Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) noch weit entfernt — trotz aller Fortschritte seit 1956, als eine Gruppe Wissenschaftler im US-Bundesstaat New Hampshire den Begriff KI prägte. 


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Die Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz ist ein Aspekt der Digitalisierung, die in immer mehr Lebensbereiche von immer mehr Menschen eindringt. Die Fragen, mit denen sich KI beschäftigt, sind vielfältig: Lässt sich menschliche Sinneswahrnehmung wie etwa Sehen oder Fühlen durch Maschinen nachempfinden? Können Computer wie Menschen denken und etwa Worte erkennen und ihre Bedeutung interpretieren? Und können Maschinen wie Menschen handeln?
Computer können bereits Schachfiguren clever ziehen: "Deep Blue" erzielte schon 1996 spektakuläre Erfolge gegen den Menschen, in diesem Fall Schachweltmeister Garri Kasparow.

Deep Learning, Cyborg und Blockchains: Glossar zur KI

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Heute werden jeden Tag nahezu unendliche Datenmengen erfasst, gespeichert, miteinander verknüpft und ausgewertet. Computer lernen das Autofahren oder das Schreiben einfacher journalistischer Texte, etwa über Fußballspiele. Autonom, ohne menschliches Zutun kreativ etwas Neues erfinden, ansehnlich Eiskunstlaufen, vertiefte Sozialkompetenz entwickeln oder Gefühle wie Liebe empfinden — das alles können Maschinen (noch) nicht.

Algorithmus

Algorithmen stecken überall in unserem Alltag: Auto-Navigationssysteme ermitteln damit den kürzesten oder schnellsten Weg von A nach B. Ob und wie lange Ampeln Rot, Gelb oder Grün anzeigen, wird mit Algorithmen berechnet. Darin fließen etwa die Tageszeit und die durch Induktionsschleifen im Boden gemessene Anzahl der Fahrzeuge ein.

Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Schritten zur Lösung eines Problems. Eine mathematische Formel wie V = S / T zur Berechnung der Geschwindigkeit (V) aus der Eingabe von Strecke (S) und Zeit (T) ist ein einfacher Algorithmus. Suchmaschinen wie Google und soziale Netzwerke wie Facebook nutzen komplexere Algorithmen als diesen, etwa um zu entscheiden, welche Inhalte uns als Ergebnis einer Suche angezeigt werden oder welche Werbung direkt daneben ausgespielt wird. 
Dahinter stecken Programme, die berücksichtigen, in welchem Land der Suchbegriff eingetippt wird, welches Betriebssystem auf dem Computer oder dem Smartphone läuft und welcher Browser benutzt wird. Oder nach welchen Begriffen der Internetnutzer zuvor gesucht und welche anderen Seiten er kürzlich angeschaut hat. 

Wer also gerade online einen Flug gebucht hat, bekommt mit großer Wahrscheinlichkeit anschließend Werbung für Hotels angezeigt. Mitunter auch dann noch, wenn die Reise schon längst wieder vorbei ist — das ist ein Beispiel für schlecht funktionierende Algorithmen.

Deep Learning

Einen Affen von einem Menschen, einen Mann von einer Frau und einen Erwachsenen von einem Kind zu unterscheiden, das fällt dem menschlichen Betrachter meist relativ leicht. Aber auch Computer können diese Fähigkeit beherrschen — dank Deep Learning. Dabei handelt es sich um den Versuch, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen, das beim Lernen von Informationen oder Fähigkeiten neue Verknüpfungen zwischen seinen unzähligen Gehirnzellen ausbildet. 

Wenn ein Computer etwa auf einem Foto erkennen soll, um wen es sich handelt, sind mehrere Schritte nötig, die mit dem Aufnehmen eines digitalen Bildes beginnen. Die Software muss dann lernen, helle von dunklen Bildpunkten zu unterscheiden. Als nächstes folgt die Erkennung von einfachen Formen wie etwa "rund" oder "eckig". Ein bisschen wie im Kindergarten, wenn Babys nach und nach ein Verständnis für Formen, Größen und Farben entwickeln und irgendwann Bauklötze sortieren können. 

Durch die Bildung künstlicher neuronaler Netze konnten nach und nach auch Computerprogramme menschliche Gesichter von anderen Objekten unterscheiden und ihnen andere Eigenschaften wie etwa Name und Geschlecht zuordnen. Heute arbeitet die Forschung daran, die Stimmung einer Person anhand ihrer Gesichtsausdrücken zu identifizieren.

Blockchain

Datenspeicherung war früher sehr anschaulich: Man legte etwa fertig getippte Schreibmaschinenseiten in Aktenordnern ab, fertig. Haushaltsübliche Computer und Laptops speichern ihre Daten auf der eingebauten Festplatte. Blockchain ist eine völlig neuartige Art und Weise, Informationen abzulegen. Grundlegend ist der Gedanke, nicht nur einfach eine Datei an einem Ort zu speichern, sondern zwischen zwei oder mehr Partnern ausgetauschte Informationen weltweit über ein Netzwerk zu verteilen. 

Eine solche Datenbank, deren Informationen über mehrere Rechner verteilt liegen, kann nicht einfach so zerstört werden: Wer daheim seine private Festplatte ins Feuer wirft, vernichtet mit großer Wahrscheinlichkeit die darauf gespeicherten Daten. Um die Informationen, die mit Blockchain-Technologie gespeichert wurden, zu vernichten, müsste man 10, 100 oder 1000 Computer verbrennen. Aus dem gleichen Grund sind Blockchains auch sehr fälschungssicher, weil 10, 100 oder 1000 Kopien der Daten gleichzeitig manipuliert werden müssten, damit die Fälschung Erfolg hat. 

Mit Blockchains werden vor allem Transaktionen verwaltet, etwa bei der Kryptowährung Bitcoin. Gespeichert werden dabei Informationen darüber, wer wann welche Summe an wen transferiert hat. Diese Informationen werden in Blöcken zusammengefasst. Neue Bitcoins können nur auf Basis der bis dahin erzeugten Bitcoins errechnet werden; die neuen Daten werden an die alten angehängt. So entsteht eine lange Kette von Informationen — die Blockchain.

Cyborg

Wer diesen Begriff hört, denkt womöglich an böse Maschinenwesen aus Science-Fiction-Filmen, etwa an das Volk der Borg aus dem Star-Trek-Universum oder den Terminator. Tatsächlich gibt es reale Cyborgs schon lange, zumindest wenn man der Definition des Gabler Wirtschaftslexikons glaubt: Demnach gilt schon ein Mensch, der einen Herzschrittmacher trägt, oder der ein künstliches Hüftgelenk implantiert bekommen hat, als ein Cyborg. 

Definiert ist dieser Begriff als Lebewesen, dessen Körper durch Technik ergänzt worden ist. Das Ziel, das damit verfolgt wird, ist eine Verbesserung der Handlungsmöglichkeiten, eine Steigerung der Leistung oder ein Ausgleich für Schwächen. Im Falle des Herzschrittmachers geht es darum, das Leben eines Menschen zu verlängern. 

Die moderne Medizin arbeitet heute beispielsweise an Netzhautchips für das menschliche Auge, mit denen Blinden das Sehen ermöglicht werden soll. Bereits im Einsatz sind elektronisch gesteuerte Prothesen, mit denen Gehbehinderte, die sonst auf einen Rollstuhl angewiesen wären, wieder laufen können. 

Auch Tiere können zu Cyborgs werden, etwa Kühe, denen ein Mikrochip ins Ohr eingepflanzt worden ist. Damit können ähnlich aussehende Tiere in einer Herde eindeutig identifiziert werden.

Tracking

Sie haben schon einmal die Online-Sendungsverfolgung genutzt, wenn Sie auf ein Paket gewartet haben? Glückwunsch, dann haben Sie ein Tracking-System verwendet. Auch große Unternehmen setzen auf Tracking, etwa wenn eine Reederei wissen will, wo ihre Schiffe gerade auf den Weltmeeren unterwegs sind. 

Lebensmittelketten können nachverfolgen, welche Produkte in welcher Menge gerade an welche Filialen ausgeliefert werden. Hinter dem Tracking steckt eine Software, die etwa die nachzuverfolgende Lieferung erfassen muss. Das Objekt darf während des gesamten Wegs zwischen Start und Ziel nicht aus dem Fokus verschwinden, weil seine aktuelle Position sonst nicht mehr angezeigt werden kann. 

Aus bisherigen Erfahrungswerten (etwa der Durchschnittsgeschwindigkeit eines Lieferwagens an früheren Tagen) kann eine Tracking-Software auch Vorhersagen berechnen, etwa wann die nächste Station in der Lieferkette voraussichtlich erreicht werden wird. Zu den größten Herausforderungen dabei zählt die Koordination von mehreren sich bewegenden Objekten. Wie bei der Frage, die sich den Disponenten bei der Deutschen Bahn jeden Tag stellt: Welcher Zug kommt wann an welchem Bahnhof an und welche Anschlusszüge, die gerade selbst noch auf der Strecke unterwegs sind, werden noch erreicht — und welche nicht?

Auch Menschen lassen sich tracken: So kann etwa aus den Standortdaten, die das Smartphone in der Hosentasche erfasst, Bewegungsprofile erstellt werden.

Social Bots

Ein Social Bot ist eigentlich etwas ziemlich Simples: Es handelt sich um ein Programm, dass dann, wenn es ein bestimmtes Ereignis A vorfindet, die Aktion B ausführt. Wenn also jemand bei Twitter einen Beitrag absetzt, der die Worte "Donald Trump" enthält, dann könnte ein Social Bot, der auf die Wortkombination "Donald Trump" programmiert ist, eine automatische Antwort zu dem Anfangstweet absetzen. 

Je nachdem, ob ein Fan oder ein Gegner von Donald Trump den Social Bot programmiert hat, könnte die Software also "Toller Typ" oder "Volltrottel" antworten. Wenn genügend Social Bots automatisiert schreiben, dass sie jemanden großartig finden und wählen werden, kann der menschliche Betrachter über das öffentliche Meinungsbild getäuscht werden: Er glaubt, dass ganz viele Menschen, die in Wirklichkeit aber nicht existieren, eine bestimmte Person gut finden. 

Andere Varianten von Social Bots stören inhaltliche Debatten in sozialen Netzwerken durch provokative oder aggressive Kommentare. Wenn mehrere Bots aufeinander treffen, kann es passieren, dass eine lange Diskussion in Gang kommt, an der sich (abgesehen vielleicht von ihrem Ausgangsposting) kein einziger echter Mensch beteiligt hat.

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