Einleitung

In der Künstliche Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence, AI) geht es darum, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden. Das Gebiet der KI wird unterteilt in starke und schwache KI.

Starke KI

Die Idee der starken KI ist es eine Intelligenz zu schaffen, die wie der Mensch in der Lage ist, kreativ nachzudenken und Probleme zu lösen, die sich nur mit einer Form von Bewusstsein respektive Selbstbewusstsein sowie Emotionen lösen lassen. Diese Art der KI stammt aus der Zeit der Aufklärung. Damals stellte man sich den «Mensch als Maschine» vor, die man mit genügend technologischem Fortschritt nachbauen kann. Die Ziele der starken KI sind nach Jahrzehnten der Forschung weiterhin visionär.

Schwache KI

Im Gegensatz zur starken KI, versucht die schwache KI, konkrete Anwendungsprobleme zu lösen. Meist geht es um Anwendungen, zu deren Lösung nach allgemeinem Verständnis eine Form von «Intelligenz» notwendig zu sein scheint. Diese Probleme werden durch Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik gelöst. Es geht aber nicht um Schaffung von Bewusstsein. Auf der Seite der schwachen KI sind in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte erzielt worden. Wir befassen uns im folgenden ausschliesslich mit der schwachen KI.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist, vereinfacht ausgedrückt, die Lehre vom Bau intelli­genter Maschi­nen. Sie zerfällt in zwei Schulen: symbolische KI und neuronale KI. Symbolische KI ist eine der ältesten Ansätze innerhalb der KI und beschäftigt sich mit Experten-Systemen, fall­basiertem Schliessen und Bayes-Netzwerken. Neuronale KI hingegen ist jünger und behandelt z.B. Künstliche Neuro­nale Netz­werke, evolu­tio­näre Modelle und unscharfe Logik. Robotik ergänzt die KI durch Inter­aktion mit der realen Welt.

Übersicht KI
Übersicht KI

Einflüsse anderer Forschungsgebiete

Obschon die KI ein Teilgebiet der Informatik ist, sind Ideen aus verschiedensten anderen Forschungsgebieten eingeflossen. So sind Ergebnisse aus der Psychologie und Neurologie, Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik eingeflossen. Zusätzlich sind neue Gebiete entstanden: So z.B. die Neuroinformatik, die durch die Beeinflussung der Neurologie auf die Informatik entstanden ist. Oder die Kognitionswissenschaft, welche sich wesentlich auf die Ergebnisse der künstlichen Intelligenz in Zusammenarbeit mit der kognitiven Psychologie stützt.

Anwendungen

Zahlreiche Anwendungen wurden auf der Grundlage von Techniken entwickelt, die einst Forschungsgebiete der KI waren oder es noch sind. Einige Beispiele:

  • Suchmaschinen erleichtern den Umgang mit der im Internet vorhandenen Informationsflut.
  • Bei der Exploration von Ölquellen, der Steuerung von Marsrobotern oder der medizinischen Diagnose werden Expertensysteme eingesetzt.
  • Maschinelle Übersetzung ist weit verbreitet. Ihre Ergebnisse sind noch nicht vergleichbar mit denen menschlicher Übersetzer, sparen jedoch viel Zeit und Geld.
  • Data-Mining und Text-Mining bieten Methoden zur Extraktion von Kerninformationen aus nicht- oder nur schwach strukturierten Texten, wie es etwa zur Erstellung von Inhaltsanalysen benötigt wird.
  • Information Retrieval oder Informationsrückgewinnung hat das Wiederauffinden und Zusammenführen bereits bestehender, komplexer Strukturen in sehr großen Datensätzen zum Ziel, ein Anwendungsgebiet sind Internet-Suchmaschinen.
  • Analyse und Prognose von Aktienkursentwicklungen wird gelegentlich durch künstliche neuronale Netze unterstützt.
  • Optische Zeichenerkennung liest gedruckte Texte zuverlässig.
  • Handschrifterkennung wird millionenfach in PDAs verwendet.
  • Spracherkennung ermöglicht das Diktieren eines Textes.
  • Computeralgebrasysteme, wie Mathematica oder Maple, unterstützen Mathematiker, Wissenschaftler und Ingenieure bei ihrer Arbeit.
  • Computer-Vision-Systeme überwachen öffentliche Plätze, Produktionsprozesse oder sichern den Straßenverkehr.
  • In Computerspielen dienen die Algorithmen, die in der KI entwickelt wurden dazu, computergesteuerte Mitspieler intelligent handeln zu lassen. Beispiele solcher Anwendungen sind Deep Blue, ein Schachcomputer, der 1997 den Weltmeister Garri Kasparow besiegte, und das Programm Chinook, das seit 1994 Dame-Weltmeister ist.
  • Bei Gruppensimulationen für Sicherheitsplanung oder Computeranimation wird ein möglichst realistisches Verhalten von (Menschen-)Massen berechnet.
  • Ein wissensbasiertes System bzw. spezieller ein Expertensystem stellt Lösungen bei komplexen Fragestellungen zur Verfügung.
  • Semantische Suchmaschinen wie etwa Wolfram Alpha
  • Selbstfahrende Kraftfahrzeuge
  • Humanoide Roboter