Forschungsfeld in der Informatik und technologisches Anwendungsfeld zur Automatisierung als intelligent angesehenen Verhaltens im Sinne einer selbstständigen und effizienten Problemlösung durch Maschinen.

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Algorithmus (Medienwissenschaft), Big Data (Medienwissenschaft)

Was bezeichnet dieser Begriff?

Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) bezeichet ein Forschungsfeld der Informatik, in dem Technologien wie beispielsweise das sogenannte 'Maschinelle Lernen' und gegenwärtig insbesondere Deep Learning mittels künstlicher neuronaler Netze entwickelt werden. Konkrete Anwendungen finden sich etwa in Robotern oder Sprachassistenten. Im Zentrum steht die Automatisierung intelligenten Verhaltens, die in der Frühzeit der KI-Forschung als computerisierte Nachbildung menschlichen intelligenten Verhaltens verstanden wurde. Da bereits der Intelligenzbegriff vielfältig und unterschiedlich definiert ist, überträgt sich diese definitorische Unschärfe auch auf den Begriff der künstlichen Intelligenz. Nach Klaus Mainzer heißt ein System „intelligent, wenn es selbstständig und effizient Probleme lösen kann. Der Grad der Intelligenz hängt vom Grad der Selbstständigkeit, dem Grad der Komplexität des Problems und dem Grad der Effizienz des Problemlösungsverfahrens ab.“^[1]

Etabliert hat sich die Unterscheidung von 'schwacher KI', die sich mit der Lösung konkreter Probleme auseinandersetzt - beispielsweise die natürlichsprachliche Interaktion mithilfe des Maschinellen Lernens -, und 'starker KI', die über allgemeine Problemlösungsfähigkeiten und quasi menschenähnliche oder höhere Intelligenz verfügt. Während die schwache KI in vielen alltäglichen Anwendungen zu finden ist, wird die starke KI bisher als nicht realisierbar und als Zukunftsvision in den Bereich der Science Fiction oder dystopischer Prophezeiungen verwiesen.

Woher kommt der Begriff?

Als Geburtsstunde der künstlichen Intelligenz gilt eine im Jahr 1956 durchgeführte interdisziplinäre Konferenz am Dartmouth College in Hanover, New Hampshire (USA). Die Dartmouth-Konferenz basierte auf der Prämisse, dass grundsätzlich alle Aspekte des Lernens und anderer Merkmale von Intelligenz so beschreibbar seien, dass sie von einer Maschine simuliert werden könnten.^[2] Diese funktionalistische Perspektive auf geistige Prozesse kommt auch in Alan Turings Frage „Can machines think?“ und dem sogenannten Turing-Test (Imitationsspiel) zum Ausdruck.^[3] Nach den optimistischen Erwartungen, die nach der Dartmouth-Konferenz geäußert wurden, erlebte die KI-Forschung zunächst einen sogenannten 'KI Winter'. Obwohl viele grundlegende Konzepte und Algorithmen bereits vor Jahrzehnten entwickelt wurden, folgten nach übersteigerten Erwartungen zahlreiche Enttäuschungen über die ersten technischen Umsetzungen. Erst mit der Verfügbarkeit digitaler Datenmassen (Big Data) für das Training von KI-Systemen (Maschinelles Lernen), den exponentiell gestiegenen Prozessorleistungen und der günstigen Verfügbarkeit der Hardware werden seit einigen Jahren große Erfolge in der Realisierung von KI-Anwendungen erzielt. Diese finden nun zunehmend alltagspraktische Verwendung, beispielsweise in den Sprachassistenten von Smartphones.

Wonach muss ich fragen?

• Welche Probleme sollen mit künstlicher Intelligenz gelöst werden und wer hat Interesse an solchen Lösungen?
• Welche Annahmen liegen der Problemlösung zugrunde?
• Welches Verständnis von Intelligenz wird zugrundegelegt?
• Welche Aspekte menschlichen Verhaltens sollten - beispielsweise unter ethischen Gesichtspunkten - nicht 'intelligent' automatisiert werden?
• Was zeichnet menschliches Verhalten (z.B. eine Entscheidung mit sozialen Folgen) im Unterschied zu seiner technischen Simulation aus?
• Wer trägt Verantwortung für die Gestaltung und die einzelnen Entscheidungen von KI-Systemen?

Wann ist das wichtig?

Mit der fortschreitenden Durchdringung der Lebenswelt mit intelligenten Maschinen und Algorithmen ist grundlegendes Verständnis von der Arbeitsweise von Anwendungen der künstlichen Intelligenz, ihrer Potenziale und Grenzen im Sinne einer digitalen Aufklärung wichtig. Insbesondere die ethische Reflexion ihrer Grenzen sollte ein Thema für Entwickler_innen, Anwender_innen und Betroffene sein.

Wie wird der Begriff erfasst/festgelegt?

Ob und in welcher Ausprägung künstliche Intelligenz vorliegt, hängt von der Definition von Intelligenz als solcher ab, die der jeweiligen Betrachtung von künstlicher Intelligenz zugrundeliegt. Die wohl bekannteste Weise, künstliche Intelligenz zu testen, stellt der sogenannte Turing-Test aus dem Jahr 1950 dar. Sein Erfinder, der britische Mathematiker Alan Turing, hielt die Frage, ob ein Computer intelligent sein kann, jedoch für "bedeutungslos"^[4]. Stattdessen entwickelte er das sogenannte 'Imitation Game' ('Nachahmungsspiel'), bei welchem eine Interaktion zwischen einem Menschen und einem Computer durch eine dritte Person beobachtet wird, die schließlich erraten muss, bei welchem der Teilnehmenden es sich um eine Maschine und bei welchem es sich um einen Menschen handelt.

Heutzutage arbeiten Wissenschafter_innen an der Entwicklung von Tests des Intelligenzquotienten (IQ-Test) für künstliche Intelligenz. Als Basis hierfür werden beispielsweise menschliche Fähigkeiten wie explizites Wissen, sprachliche Adäquanz, Gedächtnisleistungen, verbale und numerische Argumentation sowie kritisches und kreatives Denken definiert.^[5]

Welche Bildungsprojekte gibt es dazu?

• KI-Campus ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes F&E-Projekt, welches den prototypischen Aufbau einer auf das Thema KI spezialisierten digitalen Lernplattform zum Ziel hat: https://ki-campus.org/.
• Elements of AI - Online Lernprogramm: https://www.elementsofai.de/.
• A People's Guide to AI: https://www.bigdataliteracy.net/2020/12/02/a-peoples-guide-to-ai/.
• Das Projekt "Suspicious Behavior" (2020) der Medienkunstduos Linda Kronman und Andreas Zingerle gibt einen beeindruckenden Einblick in eine Welt, in der künstliche Intelligenzen darauf trainiert werden, verdächtige Situationen automatisch zu erkennen und 'normales' von 'anormalem' Verhalten zu unterscheiden. Ziel des Projekts ist es, zu zeigen, wie problematisch diese Praktiken sind und wie groß die Gefahr ist, dass menschliches Verhalten selbst damit programmiert wird: https://kairus.org/suspicious/
• Die Website "How normal am I?" ist ein interaktives Online-Erlebnis, das das Bewusstsein für Gesichtserkennung und Künstliche Intelligenz-Systeme schärfen soll. Indem die Nutzer_innen sehen, wie der Algorithmus - richtig oder falsch - Alter, Geschlecht, Schönheit und andere Faktoren einschätzt, beginnen sie, kritisch über den Einsatz und die Funktionsweise von Gesichtserkennungssystemen nachzudenken: https://www.hownormalami.eu/

Weiterführende Literatur

• Ertel, Wolfgang. 2021. Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung. 5. Auflage. Wiesbaden: Springer Vieweg.
• Hochrangige Expert[_inn]engruppe für KI. 2019. Ethik-Leitlinien für eine vertrauenswürdige KI. Brüssel: Europäische Kommission. https://op.europa.eu/de/publication-detail/-/publication/d3988569-0434-11ea-8c1f-01aa75ed71a1.
• Misselhorn, Catrin. 2018. "Maschinenethik und 'Artificial Morality': Können und sollen Maschinen moralisch handeln?" APuZ 6-8: 29-33.
• Bundeszentrale für politische Bildung. 2018. "Künstliche Intelligenz." APuZ 6-8: https://www.bpb.de/apuz/263673/kuenstliche-intelligenz.
• Diethelm, Ira u.a. "Künstliche Intelligenz." Digitales Deutschland: https://digid.jff.de/ki-expertisen/.

Quellenverzeichnis

Die erste Version dieses Beitrags wurde von Harald Gapski im Rahmen des Projekts "Digitale Souveränität" am Institut für Medienrecht und Kommunikationsrecht und am Institut für Medienkultur und Theater der Universität zu Köln erstellt.

Zitiervorschlag: Glossar Digitale Souveränität. 2021. "Künstliche Intelligenz (Medienwissenschaft)". https://www.bigdataliteracy.net/glossar/. Zugegriffen am tt.mm.jjjj.