Wall-E hat sein Herz verloren. Seine Angebetete: Eve, die so schön glänzt und grazil durch die Lüfte schwebt. In Wirklichkeit hat Wall-E natürlich gar kein Herz, denn Wall-E ist ein Roboter. Im gleichnamigen Animationsfilm erkundet er mit neugierigen Kulleraugen die menschenverlassene Erde. Er räumt den Schutt der Zivilisation auf – und entwickelt zu seiner eigenen Überraschung Gefühle.
Künstliche Intelligenz (KI) regt seit Jahrzehnten die Phantasie des Menschen an. Die Vorstellung einer uns ebenbürtigen Maschine ruft zugleich Faszination und Grusel hervor. Aber ist das, was im Disney-Film für viel Rührung sorgt, technisch überhaupt machbar?
Lernende Maschinen
Im Allgemeinen versteht man unter Künstlicher Intelligenz computerbasierte Systeme, die ihre Umgebung analysieren und eigenständig Lösungen für ein bestimmtes Problem ermitteln. Als intelligent werden die Programme deshalb bezeichnet, weil sie aus ihrer bisherigen Tätigkeit lernen und ihr Verhalten auf veränderte Umstände anpassen. Ihr Anwendungsbereich reicht etwa von einfachen Zählfunktionen bis hin zur Berechnung komplexer Klimadaten.
Längst ist Künstliche Intelligenz zu einem ständigen Begleiter unseres Alltags geworden. Warum es trotzdem unrealistisch ist, dass Roboter wie der Filmstar Wall-E uns demnächst auf dem Heimweg begegnen – ob als Freund oder Feind –, kann die Mathematikerin Gitta Kutyniok erklären. Sie ist Professorin an der Ludwig-Maximilians-Universität München und forscht dort in einem Projekt zu Chancen und Grenzen Künstlicher Intelligenz. Die KI-Expertin gibt Entwarnung: Eine feindselige Übernahme durch Roboter und Computer müssen wir nicht fürchten.
ifp: Frau Kutyniok, wie Menschen und Lebewesen lernen, wissen wir. Aber wie lernt eigentlich eine Maschine?
Kutyniok: Stellen Sie sich vor, Sie wollen einer Maschine beibringen, eine Katze von einem Hund zu unterscheiden. Dann zeigen Sie der Maschine viele Bilder von Katzen und viele von Hunden. Ähnlich wie bei einem kleinen Kind, dem man sagt: Schau mal, das ist Nachbars Katze und da ist ein Hund. Bei diesem Trainingsprozess erkennt die Maschine bestimmte Strukturen, die eine Katze als Katze klassifizieren und einen Hund als Hund. Wenn man der Maschine dann das Bild einer Katze zeigt, das sie bisher nicht kennt, dann hofft man, dass sie das Tier aufgrund der erlernten Merkmale richtig zuordnen kann. Der Unterschied zum Kind ist, dass man der Maschine viele Millionen Bilder zeigen muss, während das Kind die Transferleistung schon nach ein paar Mal erbringen kann.
ifp: Seit wann kann eine Maschine solche Lernprozesse vollziehen?
Kutyniok: Das ist im Grunde nichts Neues. Derartige Lernalgorithmen waren im Wesentlichen schon in den 1940er Jahren bekannt. Aber damals standen noch nicht ausreichend große Datenmengen zur Verfügung und konnten auch nicht verarbeitet werden, weil die Rechenleistung nicht ausreichte. Beide Probleme liegen heutzutage nicht mehr vor, so dass diese Algorithmen ihre volle Kraft entfalten können. Ich denke, man kann guten Gewissens sagen, dass die Entwicklung von KI ein ähnlicher Quantensprung ist wie die Erfindung der Glühbirne oder des Internets.
ifp: Was macht diesen Quantensprung aus, durch den Computersysteme nun intelligent werden?
Kutyniok: Ich würde in Frage stellen, ob diese Vorgänge wirklich schon intelligent sind. Es gibt vieles, was Maschinen heute noch nicht können. Sie werden bisher nur auf bestimmte Aufgaben trainiert – zum Beispiel Hunde von Katzen zu unterscheiden. Multifunktionale Anwendungen, die man tatsächlich als intelligent bezeichnen könnte, befinden sich gerade erst in einer sehr frühen Entstehungsphase. Dafür müssten sich die Maschinen selbstständig auf verschiedene Aufgaben einstellen können.
Eine andere Einschränkung ist, dass sie bisher keine Kausalität verstehen können. Sie erkennen beispielsweise nicht den Zusammenhang, dass eine Tasse kaputt ist, weil sie mir aus der Hand gefallen ist. Was sie wahrnehmen, sind nur Korrelationen, also das Zusammentreffen zweier Ereignisse, nicht aber, dass eines das andere auslöst. Das ist bisher ein fundamentales Problem in der Entwicklung von KI. Es gibt hier erste Lösungsansätze, die aber frühestens in den nächsten fünf bis zehn Jahren realisierbar scheinen.
„Die KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie trainiert ist.“
Gitta Kutyniok, Mathematikerin
ifp: Also müssten wir „Künstliche Intelligenz“ eigentlich immer in Anführungszeichen schreiben?
Kutyniok: Auf jeden Fall. Von den Eigenschaften menschlicher Intelligenz sind wir noch meilenweit entfernt. Die KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie trainiert ist. Und je nachdem, wie man Intelligenz definiert, bezweifle ich auch, ob wir sie maschinell jemals erreichen werden. In sehr speziellen Bereichen aber, die durch ganz konkrete Regeln definiert sind, kann die KI einen klaren Vorteil gegenüber uns Menschen haben. Das kann zum Beispiel ein Computerspiel sein oder eine bestimmte Rechenaufgabe mit hohen Datenmengen.
ifp: Warum erinnern Symbolbilder zur KI oft an das menschliche Gehirn?
Kutyniok: Die derzeit häufigste Form der KI sind sogenannte künstliche neuronale Netze. Diese sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Dort haben die Nervenzellen, die Neuronen, die Aufgabe, Reize nach bestimmten Mustern weiterzuleiten. KI bildet dieses System ab, wobei mathematische Formeln die Neuronen ersetzen. Je mehr solcher Verknüpfungen ich hintereinander schalte, umso präziser wird das Ergebnis, das ich auf eine bestimmte Frage erhalte.
Wo hilft KI? Ein Wimmelbild zum Anklicken
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft werden mancherorts Roboter und Drohnen eingesetzt, um Ackerflächen zu überwachen. Mit den Daten, die sie sammeln, können Bauern beispielsweise die Bewässerung und Düngung ihrer Felder anpassen, aber auch die Veränderung durch den Klimawandel analysieren.
Übersetzung
Die Verständigung im Auslandsurlaub war früher ohne Wörterbuch kaum möglich. Heute verstehen entsprechende Übersetzungsprogramme den Sinn eines Satzes und übertragen so auch mehrdeutige Wörter korrekt. Zudem gleichen sie Grammatik und Satzstellung an die jeweilige Sprache an, um möglichst natürlich klingende Sätze zu produzieren.
Abfallbeseitigung
457 Kilogramm Haushaltsmüll produziert jede*r Einwohner*in Deutschlands pro Jahr – und nicht immer landet der in der richtigen Tonne. In Bremen helfen KI-gesteuerte Sensoren dabei, Störstoffe in den Müllanlagen herauszufiltern. Und Wissenschaftler*innen forschen daran, wie KI den Füllstand der Tonnen und Container messen kann. Das hilft den Müllabfuhren, ihre Routen besser zu planen und Leerfahrten zu vermeiden.
Energieversorgung
Wenn das Stromnetz zusammenbricht, hat das Auswirkungen auf alle Bereiche unseres Lebens. KI sorgt heute dafür, die Netze sicherer und weniger anfällig für Störungen zu machen, indem sie zum Beispiel Cyberattacken frühzeitig erkennt oder die Auslastung der Netze prognostiziert. So kann der Strom rechtzeitig umverteilt und einer Überlastung vorgebeugt werden.
Überproduktion
Lebensmittelverschwendung ist eines der großen Probleme der westlichen Welt. KI kann Bäckereien und anderen Betrieben helfen, den Lebensmittelbedarf und das Kaufverhalten ihrer Kund*innen vorauszusagen. Dabei werden Faktoren wie die Wetterprognose ebenso berücksichtigt wie mögliche Straßensperrungen oder Schulferien.
Gesundheit
Manche Operationen – zum Beispiel am Gehirn – kann ein Roboter viel genauer durchführen als ein Mensch. Auch bei der Diagnose unterstützt die KI heute den Menschen, indem sie Muster in Bildern erkennt und diese bestimmten Krankheiten und Therapien zuordnet.
Intelligentes Erkennen
Taubnessel, Sand-Mohn oder doch Kriechender Hahnenfuß? Ein bis drei Fotos von Blüte, Blatt und Stiel reichen aus und die KI in einer App erkennt, was da am Wegrand blüht. Ähnliche Programme sind in vielen Bereichen längst Teil unseres Alltags, etwa bei der Musik- oder Gesichtserkennung.
Aktenverwaltung
KI kann Datenmengen leichter und schneller verarbeiten und archivieren als der Mensch. So werden etwa in der gesetzlichen Unfallversicherung neue Akten zum Teil digital erfasst und von der KI mit ähnlichen Fällen verglichen. Aufgrund der ermittelten Chance auf Schadensersatz entscheiden die Beamt*innen anschließend über die bestmögliche Prozessführung.
Paketzustellung
Auch bei der Paketzustellung kommt KI zum Einsatz. Sie kann etwa die schnellsten Routen für die Waren in den Lagerhallen bestimmen, beim Verpacken helfen und Versorgungsengpässe vorhersagen. In den USA bereitet Amazon aktuell die Paketlieferung per Drohne vor.
Brandmelder
Damit Brände auch in großen Räumen wie Lagerhallen schnell erkannt werden, werden verstärkt videobasierte Brandmeldeanlagen eingesetzt. Die KI erkennt die gefährliche Rauchentwicklung in Echtzeit. Hier stehen Entwickler*innen vor der Herausforderung: Wie kann die KI eine Kerze von einem Brand unterscheiden?
ifp: Wie würde die Welt ohne KI aussehen? Könnten wir das Leben heute überhaupt noch bewältigen?
Kutyniok: Dass wir die Welt ohne KI nicht meistern können, soweit würde ich nicht gehen. Aber es gibt ohne Zweifel eine enorme Datenmenge, die wir ohne KI kaum noch auswerten könnten. Und wir haben durch diesen Umgang heute Möglichkeiten, die wir früher nicht hatten. Eine große Hilfe ist die KI etwa im medizinischen Bereich, wo sie die Diagnose genauer macht, ohne dabei den Arzt zu ersetzen. In diesem flankierenden Einsatz stecken große Chancen, die wir unbedingt nutzen sollten. Es kommt darauf an, KI verantwortlich einzusetzen und vor allem sicher zu machen. Nehmen wir das Beispiel selbstfahrender Autos: Da steckt wahnsinnig viel Potenzial drin, aktuell sind sie aber noch nicht sicher, weil sie fehleranfällig und manipulierbar sind.
ifp: Ist es denn technisch denkbar, dass die Maschine den Menschen überholt?
Kutyniok: Wenn man sich die Robotik derzeit anschaut, sind wir von Robotern mit einer dem Menschen vergleichbaren Intelligenz noch sehr weit entfernt. Und es geht in der Forschung auch darum, die Maschinen vertrauenswürdig zu gestalten. Sollte KI also jemals dazu in der Lage sein, auf dem gleichen Level wie der Mensch zu agieren, dann wird der Mensch die KI trotzdem noch beherrschen können. Gerade Roboter sollten wir als Hilfe für den Menschen betrachten und nicht die Gefahr in den Vordergrund stellen.
ifp: Ist es denkbar, dass eine Maschine nicht nur von selbst, sondern auch aus sich selbst etwas Neues hervorbringt – also das tut, was die Kreativität des Menschen ausmacht?
Kutyniok: Wenn eine KI heute beispielsweise schöne Bilder zeichnet, dann ahmt sie bisher nur nach, was sie aufgrund von Daten gelernt hat. Das ist keine Kreativität, obwohl man das vielleicht visuell erst einmal denkt. Auch lebenslanges Lernen wie ein Mensch, der immer wieder neue Fähigkeiten aufnimmt, kann KI noch lange nicht.
ifp: Wie sieht es mit Bewusstsein von KI aus?
Kutyniok: Hier gilt ähnliches. All diese Stufen – also Kausalität zu erkennen, wirklich kreativ zu sein, einen Selbstbezug herstellen zu können – müssten erst erreicht werden, bevor wir bei einer Maschine von so etwas wie Bewusstsein sprechen könnten. Und aus meiner Sicht müssen wir fragen, ob wir eine solche Maschine wirklich schaffen sollten. Nicht, weil sie uns unbedingt zur Gefahr werden könnte, sondern weil wir damit den Grenzbereich von Leben berühren. Was würde das Abschalten einer Maschine mit Bewusstsein von Mord unterscheiden? Über diese ethischen Konsequenzen müssen wir uns vorher klar werden.
ifp: In Filmen wird KI oft mit apokalyptischen Szenarien verbunden. Wie erklären Sie sich den Grusel der Öffentlichkeit vor der KI?
Kutyniok: In Deutschland haben wir eher eine Tendenz, bei neuer Technologie vorsichtiger zu sein. Die USA sind etwas risikofreudiger. Allgemein spielt Unwissen eine große Rolle, denke ich. Wir fürchten uns vor den Dingen, die wir nicht verstehen. In der Forschung haben wir deswegen auch die Aufgabe, verständlich zu erklären, was KI ist und wo ihre Grenzen liegen. Und wir sollten mehr von den schönen Beispielen sprechen, wo KI eine echte Hilfe für den Menschen ist – zum Beispiel der Roboter, der einer alten Frau zu Hause das Leben leichter macht.
