EntscheidestDu künftig noch selbst?

Wir müssen entscheiden, wie viel wir Maschinen entscheiden lassen.

Denn die Künstliche Intelligenz (KI) macht rasante Fortschritte …

… und prägt in einzelnen Bereichen schon unseren Alltag.

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Zunehmende
Rechenleistung

Zunehmende Rechenleistung & Speicherkapazitäten machen KI möglich.

Nahe Stuttgart steht der erste in Europa gebaute Quantencomputer. Es ist der erste, den der US-Konzern IBM außerhalb der Vereinigten Staaten in Betrieb genommen hat. Noch arbeiten Forschende daran, Quantencomputer anwendungsreif zu bekommen. Gelingt dies, steht uns eine gigantische Rechenleistung zur Verfügung, die auch der KI zugutekäme.

Bilder: IBM

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In der KI spielen Grafikkarten (GPUs) eine wichtige Rolle. Mit ihnen können am besten in Analogie zum menschlichen Gehirn neuronale Netzwerke mit mehreren „Schichten“ aufgebaut werden. Je mehr Schichten vorliegen, desto besser kann die Maschine lernen. Mit jeder Schicht wird die Maschine „tiefer“ – deshalb spricht man auch von „deep learning“.

Seit den 1970er-Jahren sind Taschenrechner gern gesehene Rechenhilfen. Damals scheint ihre Leistung schier unvorstellbar, worüber man sich heute wundern könnte. Viele frühe Exemplare wie das hier gezeigte – das einem Lippenstift ähneln soll – können noch keine Wurzel ziehen.

Was nutzte man eigentlich vor Taschenrechnern? Jahrhundertelang halfen bei komplexeren Rechnungen Rechenschieber. Sie basieren auf dem Logarithmus: Über einfache Gesetze lässt sich zum Beispiel eine Addition zweier Zahlen mit ihrer Multiplikation verknüpfen: log(a x b) = log(a) + log(b). Diese Verknüpfung erfolgt über die verschiebbaren Skalen. Das TECHNOSEUM besitzt eine große Sammlung an Rechenschiebern.

Die Menschheit versucht nicht erst seit dem 20. Jahrhundert, mit Computern das Rechnen zu erleichtern. Lange Zeit sind diese Maschinen jedoch in ihrer Leistung dadurch limitiert, dass sie rein mechanisch funktionieren müssen. Eines der frühesten Beispiele dafür wird am TECHNOSEUM bewahrt: Die ab 1770 von Philipp Matthäus Hahn entworfene „Hahn’sche Rechenmaschine“, die alle vier Grundrechenarten beherrscht.

Das älteste bekannte Beispiel einer mechanischen Rechenhilfe ist der Abakus. Von ihm wird schon in Quellen aus der Antike berichtet In der Ausstellung des TECHNOSEUM kann man selbst einen solchen Abakus ausprobieren.

02

Das Lernen
lernen

KI heißt: Maschinen sind lernfähig.

Aber wie und was lernen wir eigentlich? Unserer Erfahrung – was wir gelernt haben – beeinflusst sehr grundlegend unsere Entscheidungen. Wo und wie wir diese Erfahrungen gemacht haben, ebenso. Selbst einfache Fragen erfordern häufig schwierige Antworten.

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Ein Beispiel: „Sollte ich Menschen töten”? Die moralische Entschei­dungs­maschine gibt darauf mit KI eine Antwort, doch welche? Aus einer Vielzahl menschlicher Texte hat die Maschine Moralvorstellungen abgeleitet. Liegt die Künstliche Intelligenz mit ihrem moralischen Kompass richtig?

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Wie Maschinen
lernen

KI ist nicht
gleich KI.

Es gibt drei verschiedene Arten, wie Maschinen lernen: Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.

Bild: Collins Lab / MIT

Überwachtes Lernen: Vorgegebene Beispiele helfen der Maschine bei einer Entscheidung. Aufgrund ihrer höheren Rechenleistung kann sie in der Folge besser „filtern” als Menschen das könnten. Auf diese Weise ist am MIT ein neues Antibiotikum entdeckt worden, das gegen ansonsten resistente Keime wirkt: Halicin.

Unüberwachtes Lernen: Die Maschine erhält einen reinen Datensatz und stellt über Wahrscheinlichkeiten eigene Zusammenhänge her. Das personalisierte Angebot von Streaming-Anbietern basiert zum Beispiel auf der Wahrscheinlichkeit, dass der Nutzerin bzw. dem Nutzer etwas gefällt.

Bestärkendes Lernen: Feedback hilft der Maschine beim Lernen. Richtiges Verhalten wird „belohnt”. Menschen müssen dabei nur anfänglich festlegen, was belohnenswert ist. Das Schachprogramm AlphaZero lernte zum Beispiel, indem es gegen sich selbst spielte – und wurde damit besser als die besten menschlichen Spieler.

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Wie Menschen
lernen

„Bildung“ kommt von „Bild“

Wer gebildet wird, lernt auch, einem gesellschaftlich festgelegten Bild zu entsprechen. Anders formuliert: Lernen ist kulturabhängig und häufig national sehr unterschiedlich. In Deutschland hat darauf bis heute das ganzheitliche Bildungsideal Wilhelm von Humboldts großen Einfluss. Wird es auch eine typisch deutsche KI geben?

Von Humboldt hatte die Idee, dass man sich durch Bildung selbst verwirklichen könne. Die Realität der Kinder von Fabrikangehörigen sah häufig anders aus. Hier ging es darum, neue Arbeitskräfte auszubilden. Es ging um den Nutzen, deshalb spricht man auch von Utilitarismus.

Spielen ist eine sehr effektive Art zu lernen. Was gespielt wird, ist stark zeit- und kulturabhängig. Vor dem ersten Weltkrieg konnte man an diesem Schießautomaten die Zielgenauigkeit erhöhen: „Ueb Aug und Hand für’s Vaterland“. Spätestens nach zwei Weltkriegen erhält dies einen bitteren Beigeschmack. Würde KI das auch erkennen?

Sind Computer gefährlich? Wer in der DDR mit diesem programmierbaren Auto aus den 1970er-Jahren spielte, wird sicherlich eine andere Meinung gehabt haben. Zu Recht?

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Entscheidungen
und Maschinen

Entschei­dungen mit Hilfe von Maschinen

An vielen Stellen treffen wir unsere Entscheidungen nur mit Hilfe von Maschinen oder Maschinen nehmen uns bereits Entscheidungen ab.

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Viele Maschinen können bei falscher Bedienung ziemlich gefährlich sein. Diese Offsetdruckmaschine schaltet sich selbst aus, wenn ein Gegenstand zwischen ihre Walzen gerät. Das verhindert vor allem größere Verletzungen. Denn die Maschine kann in diesem Fall viel schneller „reagieren“ als ein Mensch.

Mit dieser Rechenhilfe kann der Wärmebedarf eines Raumes berechnet werden. Die Anleitung zu ihrer Bedienung umfasst mehrere Seiten; die zugrundeliegenden Zusammenhänge sind recht komplex. Aber wird jede Nutzerin und jeder Nutzer sie hinterfragt haben? Man wird wohl eher darauf vertraut haben, dass die Rechenhilfe fehlerfrei konstruiert ist.

Seit Jahrzehnten wird technische Hilfe bei Wahlen kontrovers diskutiert. Sind Zählmaschinen unsicher, weil Manipulation schwerer zu erkennen ist? Sind sie vielleicht sogar zuverlässiger als eine Auszählung von Hand? Dieses Gerät wurde bei Kommunalwahlen in Baden-Württemberg schon in den 1960er-Jahren eingesetzt.

An vielen Stellen in der täglichen Infrastruktur erfolgt eine Optimierung mit Hilfe von Daten, die von Maschinen ausgelesen werden. So kann die Route der Müllabfuhr vom jeweiligen Grad der Füllung einzelner Mülltonnen mitbestimmt werden. Dem Fahrer wird seine Route vom Computer vorgegeben. In der Ausstellung des TECHNOSEUM kann man das im Kleinen ausprobieren.

06

Emotionen

Entschei­dungen sind häufig auch emotional.

Können wir Maschinen auch emotional vertrauen? Müssen wir sie respektieren?

Der „Lovot” ist ein Umarmungsroboter aus Japan. Weich, warm, große Augen und quiekende Töne – und schon vergessen wir, dass der Roboter kein Lebewesen ist. Können Roboter vielleicht sogar menschliche Beziehungen ersetzen oder führen diese künstlichen Bindungen zu verstärkter Isolation?

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Bild: The Protected Art Archive / Alamy Stock Photo

Der berühmte Science Fiction Sammelband „I, Robot“ von Isaac Asimov enthält 1950 drei Gesetze für den Umgang mit Robotern: ein Roboter darf keinen Menschen verletzen oder zu Schaden kommen lassen; er muss jedem Befehl gehorchen solange er nicht der ersten Regel widerspricht; und ein Roboter muss die eigene Existenz beschützen, solange dies nicht der ersten oder zweiten Regel widerspricht. Das Buch war später Grundlage für einen Film mit Will Smith.

In den 1990ern verzweifeln viele Eltern an dem starken Verantwortungsgefühl, das ihre Kinder gegenüber Tamagotchis entwickeln und sie alles andere vernachlässigen lässt.

Bild: Museum Rotterdam, https://museumrotterdam.nl/collectie/item/78041, CC BY-SA 3.0 NL: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/nl/

Diese „Robbe“ wird in der Pflege eingesetzt. Sie kann gestreichelt werden und Laute von sich geben. Ersetzt das menschliche Interaktion?

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Meilensteine

Und was folgt, ist Geschichte

Bild: Geopix / Alamy Stock Photo

Alan Turing war einer der größten Visionäre der Informationstechnik. Bekannt ist er vor allem für das Entschlüsseln der „Enigma“. Mit dieser Maschine verschlüsselte die Wehrmacht im Zweiten Weltkrieg ihren Nachrichtenverkehr. Außerdem entwickelte er den „Turing Test“: Er besagt, dass eine Maschine intelligent ist, wenn ein Mensch sie für einen anderen Menschen hält. Sie muss also nicht unbedingt so „ticken“ wie ein Mensch. Nur die Ergebnisse zählen.

Walter Pitts war am MIT ein Pionier der Anwendung neuronaler Netzwerke und legte damit die Grundlage für „deep learning“. Obwohl sein Name allgemein wenig bekannt ist, wird er schon zu Lebzeiten als Genie gewürdigt, wenn auch als exzentrisches.

Bild: Science Photo Library / Estate of Francis Bello

Marvin Minsky ist einer der Gründer der KI-Gruppe am MIT, zu der auch Walter Pitts stößt. Seine optimistischen Prognosen aus den 1960er-Jahren lassen sich zwar nicht halten, aber er ist einer der unbestrittenen Pioniere der KI. Im Bild ist er mit einem Roboter zu sehen, der Türme bauen lernt – ein großes Problem war, dass die Logik der Maschine dabei immer die Spitze zuerst bauen wollte.

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