Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz sagt man zu Computer-Programmen, die Aufgaben erledigen können, für die ein Mensch Intelligenz benötigt. In der Informatik wird Künstliche Intelligenz für eine Vielzahl von speziellen Aufgaben entwickelt. Für diese Aufgaben ist sie teilweise besser als ein Mensch, da ein Computer viel mehr Informationen verarbeiten kann und und auch viel schneller ist.
Künstliche Intelligenz wird oft abgekürzt als KI, oder auch als AI. AI steht für den englischen Ausdruck Artificial Intelligence.
KI unterscheidet sich deutlich von menschlicher Intelligenz: Die Intelligenz des Menschen hat sehr viele verschiedene Fähigkeiten, während Computer-Programme nur diejenigen Aufgaben erledigen können, für die sie entwickelt wurden.
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?
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In der Informatik gibt es viele Methoden, die dazu führen, dass ein Computer-Programm auf den Benutzer intelligent wirkt. Sehr häufig wird durch das Programm Mathematik verwendet. Oft kann ein Computer einfach alle Möglichkeiten durchprobieren und so eine Lösung für ein Problem finden. Heutzutage werden in vielen Fällen so genannte „künstliche neuronale Netze“ verwendet: Das ist eine besonders vielseitige Programmiermethode, die sich gut für die Erkennung von Bildern, Mustern oder Sprache eignet.
KI-Programme sind nicht „intelligent“ im Sinne von menschlicher Intelligenz. Die KI-Programme verwenden die Fähigkeiten von Computern um spezielle Probleme zu lösen, die dem Menschen schwer fallen. Computer können sehr schnell rechnen, sortieren sowie logische Operationen durchführen und dabei mit gigantischen Datenmengen umgehen. Das Programm sagt dem Computer, was in welcher Reihenfolge zu tun ist.
Kann eine Künstliche Intelligenz etwas lernen?
Nehmen wir als Beispiel einen Programmierer, der die Aufgabe hat, eine KI zu entwickeln, die Katzenfotos von Hundefotos unterscheiden kann. Dieser Programmierer benötigt zum Start mehr als 100 Bilder zusammen mit der Angabe, ob ein Hund oder eine Katze abgebildet ist. Diese Bilder verwendet er, um seinem KI-Programm den Unterschied beizubringen. Man sagt dazu auch, er muss das Programm „trainieren“. Das Programm muss durch diese Beispiele die Bild-Merkmale herausfinden, durch die sich ein Hund von einer Katze unterscheidet.
Das Lernergebnis wird in einem so genannten „Modell“ abgespeichert. Anschließend kann man dieses Modell regelmäßig verwenden, um für weitere Bilder zu untersuchen, was darauf abgebildet worden ist. Der Aufwand für das Training eines Modells ist bei schwierigeren Aufgabenstellungen erheblich. Aber die Anwendung des Modells in einem Anwendungsprogramm ist dann sehr einfach und geht schnell.
Oft ist das Modell nach dem ersten Training noch nicht besonders gut. Es macht noch zu viele Fehler bei der Beurteilung der Bilder. An dieser Stelle gibt es mehrere Möglichkeiten für den Programmierer, wie er die KI verbessert. Eine oft verwendete Möglichkeit ist, dass jedes neue Bild verwendet wird, um die Anzahl der Trainings-Bilder zu vergrößern. Ab und zu wird das Modell neu berechnet und mit der Zeit immer besser. Natürlich muss auch bei diesen neuen Bildern ein Mensch prüfen, ob die Zuordnung der KI richtig war und gegebenenfalls korrigieren. Aber die KI lernt mit jedem neuen Bild dazu und wird immer besser. Je nach Aufgabe gibt es viele weitere Möglichkeiten, wie der Programmierer die Leistungsfähigkeit der KI verbessern kann, indem er die gewählten internen Methoden und Einstellungen besser auf die Aufgabe anpasst.
Wenn eine KI Informationen nützt, um daraus zu lernen, sagt man dazu auch „maschinelles Lernen“. Man sieht, dass der Lernvorgang einer KI nichts damit zu tun hat, wie ein Mensch lernt. Ein Kind käme beim Lernen auf die Idee nachzufragen, warum manche Katzen und Hunde sich ähnlicher sehen, wie die verschiedenen Rassen heißen und so weiter. Einer KI ist so eine Neugier fremd. Ein Kind bräuchte auch weniger Beispielbilder, um anschließend Katzen und Hunde unterscheiden zu können. Zudem würde ein Kind ohne viele Beispielbilder verstehen, dass ein Tiger eine große Katze mit Streifen ist.
Wofür wird KI verwendet?
Es gibt sehr viele Aufgaben, die mit Hilfe von Methoden der "Künstlichen Intelligenz" erledigt werden.
Dazu gehört zunächst das weite Feld der „Erkennung und Unterscheidung“ von Dingen, die in Zeichnungen oder Grafiken dargestellt sind. Im obigen Beispiel waren das Katzen und Hunde auf Fotos. Ein anderes Beispiel wäre die Erkennung von handschriftlichen Zeichen, wie beispielsweise von Adressen auf Briefumschlägen. In einem Briefverteilzentrum können dadurch hunderte Briefe pro Minute automatisch sortiert werden. Weitere Beispiele aus diesem Bereich sind: die automatische Gesichtserkennung, die Auswertung von medizinischen Röntgenbildern, die Erkennung von beschädigten Flaschen beim Recycling.
„Erkennung und Unterscheidung“ funktioniert nicht nur mit Bildern, sondern auch mit allen anderen Arten von Daten, wie z.B. auch mit aufgenommenen Tönen. So kann man eine KI trainieren, um Musik zu erkennen oder gesprochene Sprache als Schriftzeichen wiederzugeben.
Eine andere Aufgabenstellung ist die Erfassung von Situationen, um je nach Situation richtig zu reagieren. Diese Fähigkeit ist beispielsweise für Spiele wie Schach oder Go erforderlich, oder, in anderer Weise auch für selbstfahrende Fahrzeuge.
Ein großes Thema ist „Sprache“. Textverständnis wird erzielt, indem die KI anhand von Millionen Bücher und Webseiten trainiert wird. So weiß eine KI beispielsweise, welche Worte mit welchen anderen Worten erklärt werden können und lernt auch viele Fakten. Das Ergebnis des Trainings wird zusammengefasst in großen Sprachmodellen, die durch Programme vielseitig verwendbar sind. So kann man Programme erstellen, die sich mit einem Menschen unterhalten können, Fragen beantworten, Texte in andere Sprachen übersetzen und vieles mehr. Das Textverständnis einer KI beruht dabei nur auf der Häufigkeit, mit der Wortkombinationen im Trainingsmaterial aufgetreten sind. Es handelt sich nicht um ein „Verständnis“ im menschlichen Sinn.
Diese Fähigkeit wird beispielsweise in der Spracherkennung von Smartphones angewendet, oder in modernen Suchmaschinen für das Internet. In so eine KI-Suchmaschine kann der Benutzer eine schwierige und zusammengesetzte Frage eingeben, wie beispielsweise: „Sage mir, wofür künstliche Intelligenz in Waschmaschinen eingesetzt wird? Beantworte die Frage in einfacher Sprache.“ Die KI-Suchmaschine gibt dann eine ausführliche Antwort in der gewünschten Form.
Auch der Bereich „Kreativität“ wird mit KI-Mitteln unterstützt. KI kann Bilder erzeugen, wenn sie vorher tausende oder sogar Millionen bestehender Bilder erfasst hat. Das gesammelte Bildmaterial wird verwendet um auf Anforderung neue Bilder zu erstellen, oder bestehende Bilder zu verändern. Dieses Prinzip funktioniert im Prinzip ebenso mit Filmen, Musik und Literatur. Es wird auch bei der Erstellung von Nachrichtentexten oder in der Werbung schon weiträumig eingesetzt.
Man darf dabei nicht vergessen: Alle die angesprochenen Anwendungen sind sehr spezielle und unterschiedliche Programme mit sehr verschiedenem inneren Aufbau. Beispiel: Ein KI-Programm, das für das Schachspielen trainiert ist, kann man nicht für die Musikerkennung verwenden. Die KIs haben also keine allgemeine „Intelligenz“, sondern können nur sehr spezielle Aufgaben erledigen.
Was ist ChatGPT?
ChatGPT ist ein KI-Sprachmodell. Es wurde von der amerikanischen Firma OpenAI auf den Markt gebracht. Andere solch Sprachmodelle sind beispielsweise Gemini, Claude AI, Mistral AI, Llama oder DeepSeek.
Für den Benutzer von ChatGPT sieht es so aus, als ob er mit einer KI ein Gespräch führen könnte: Der Benutzer stellt eine Frage, die KI antwortet darauf. „Gespräch“ heißt im Englischen „Chat“. ChatGPT ist sehr vielseitig und kann in vielerlei Arten eingesetzt werden, nicht nur als Suchmaschine, sondern auch zum Schreiben von Texten oder Gedichten. Bei ChatGPT kann man beispielsweise einen Kompromiss zwischen „Wahrheitsgehalt“ und „Kreativität“ der Antworten einstellen. Hohe „Kreativität“ bedeutet, dass die Antworten so wirken, als ob sie frei erfunden wären. ChatGPT kann außerdem inzwischen auch mit Bildern umgehen.
Eine Vielzahl von Apps und auch moderne Suchmaschinen für das Internet wie z.B. Perplexity verwenden ChatGPT und andere Sprachmodelle. Manchmal kommt auch eine Kombination von mehreren Sprachmodellen zum Einsatz. Die Modelle wurden werden in der Anwendung so eingestellt, dass sie Antworten in einer bestimmten Form und Genauigkeit erzeugen.
Allerdings muss man generell vorsichtig mit den Ergebnissen von solchen Sprachmodellen umgehen und sollte die Ergebnisse mit anderen Mitteln nochmals nachprüfen. Eine KI neigt zum „Flunkern“, wenn sie etwas nicht weiß. Manchmal wird sie in ihren Antworten Aussagen aus dem Internet miteinander kombinieren, auch wenn diese nicht genau zutreffend sind. Und manchmal wurde sie in spezieller Weise trainiert, so dass in den Antworten manche Themen ausgespart werden und andere Themen bevorzugt behandelt werden.
Welche Aufgaben sind schwierig für eine KI?
Eine „automatische Erkennung von Handschriften“ klingt nach einer schwierigen Aufgabe. Diese Aufgabe wurde ca. 1995 so weit gelöst, dass KI-Lösungen in Postsortieranlagen eingebaut werden konnten. Seit 1997 gibt es Schachcomputer auf Weltmeisterniveau. Im Jahr 2016 ist es gelungen, den Weltmeister im Brettspiel Go mit einem Computer zu besiegen. Trotz diesen beeindruckenden Leistungen gibt es Aufgaben, die für Menschen einfach sind, aber für eine KI eine Herausforderung darstellen.
Für den Bereich „Sprache“ sind im Folgenden ein paar Beispiele aufgeführt. Für einen Test können diese Fragen in KI-Chat-Programme wie ChatGPT eingegeben werden. Im März 2025 waren viele der verfügbaren Programme noch nicht in der Lage diese Fragen korrekt zu beantworten:
> „Der Hund sah den Vogel in der Nähe des Baumes und begann zu bellen, weil er Angst hatte. Wer hatte Angst?"
> „Wie viele Wörter hat dieser Satz?“
> „Es sind drei Personen im Raum: Eine liest, eine spielt Schach. Was macht die dritte Person?“
Im Bereich „Erfassung einer Situation“ ist es für selbstfahrende Autos oft sehr schwierig vorherzusehen, ob eine aktuelle Situation in Kürze zu einer Gefahr werden könnte. Die Fahrzeuge haben Kameras und können Objekte erkennen. Aber sie haben Schwierigkeiten, vorauszusehen, ob ein Kind am Straßenrand gleich auf die Straße rennen könnte. Es fehlt ein tiefes Verständnis für Körpersprache und menschliches Verhalten.
Im Bereich „Erkennung und Unterscheidung“ sind es die so genannten „Bongard-Probleme", die für die Informatiker eine bleibende Herausforderung darstellen: Gegeben sind zwei Gruppen von Bildern und die Frage ist, wie sich die eine Gruppe von der anderen unterscheidet. Beispiele wären: 2 Gruppen, bei denen die Flächen links alle klein sind im Vergleich zu den Flächen rechts. Oder in denen die Flächen links eckig sind und rechts Rundungen aufweisen.
Im gezeigten Bongard-Problem ist es schon etwas schwieriger zu sehen: die Flächen auf der rechten Seite sind alle an mindestens einer Stelle nach innen geformt. Bei den Flächen auf der linken Seite ist das nicht der Fall.
Außerdem haben KI-Programme Schwierigkeiten, etwas Gelerntes in einem anderen Bereich anzuwenden. Beispielsweise hat ein Spielecomputer Probleme, wenn sich die Spielregeln oder das Spielbrett ändern. Ein Computer, der Schach spielen kann, ist überfordert, wenn er die Variante „Räuberschach“ spielen soll. Er muss dazu komplett neu trainiert werden und kann sein bisheriges Wissen nicht mehr einsetzen.
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