Eine KI kann (nicht) alles

Gerade von KI-Gegnern wird oft die Angst verbreitet, eine KI könne intelligenter als ein Mensch werden, die Weltherrschaft an sich reißen und uns Menschen kontrollieren. In diesem Post werden wir erklären, warum das noch sehr unwahrscheinlich ist und was eine KI momentan kann und was eben nicht.

Schwache KI, starke KI und künstliche Super-Intelligenz

Zu Beginn muss man den Begriff „künstliche Intelligenz“ in 3 Stufen abgrenzen: Die schwache KI, die starke KI und die sogenannte künstliche Super-Intelligenz.

Eine „schwache KI“ wird speziell für einen Anwendungsfall entwickelt und kann Ihre Erkenntnisse daraus nicht auf einen anderen Bereich übertragen. So ist es zum beispielsweise möglich, mittels KI Objekte zu erkennen, diese KI ist dann allerdings nur für die Objekterkennung ausgelegt.

Mit einer „starken KI“ ist es möglich verschiedene Bereiche miteinander zu verknüpfen. Die starke KI kann Erkenntnisse selbstständig auf diese anderen Bereiche übertragen und eigene Schlüsse ziehen. Eine solche KI gibt es allerdings Stand heute noch nicht, doch es wird stark daran geforscht, das menschliche Gehirn noch besser zu verstehen, um diese Forschungsergebnisse dann auch auf die KI-Forschung übertragen zu können.

Die „künstliche Super-Intelligenz“ übertrifft die starke KI nochmals um ein Vielfaches. Diese KI ist in jeglichen Aspekten intelligenter als ein Mensch. Da die momentane Forschung allerdings noch nicht einmal eine starke KI erreichen konnte, liegt eine künstliche Super-Intelligenz noch in sehr weit entfernter Zukunft.

Obwohl es momentan noch keine starke KI und keine Super-KI gibt, bietet bereits eine schwache KI zahlreiche Möglichkeiten den Menschen in seiner Arbeit zu unterstützen. Es gibt sehr viele Themen, die sich durch eine schwache KI lösen lassen, mehr dazu in den nachfolgenden Erklärungen.

Dafür eignet sich eine künstliche Intelligenz nicht:

Mittels KI die (Aktien-)Märkte vorhersagen oder einer KI Roulette spielen beibringen und dadurch schnell reich werden. So verlockend das auch klingt, sind solche Beispiele nichts als unerfüllte Vorstellungen.

Damit eine künstliche Intelligenz ein Problem lösen kann, muss dieses auch mathematisch lösbar sein. Da es beim Roulette um reinen Zufall geht, welcher weder von einem Menschen vorhergesagt noch mathematisch errechnet werden kann, wird diese Aufgabe auch durch eine KI nicht gelöst werden können.

Eine Vorhersage der (Aktien-)Märkte ist zwar prinzipiell durch eine KI möglich, allerdings bräuchte die KI hierfür unbegrenzten Zugang zu allen Informationen, die den Markt beeinflussen. Neben Unternehmensberichten müsste die KI also auch alle Zeitungsartikel, Pressemeldungen, Patentanmeldungen usw. in Echtzeit erhalten. Dies ist zum einen auf Grund der Datenmenge zum anderen aufgrund von der Erreichbarkeit dieser Infos nicht möglich.

Es gibt allerdings auch Anwendungsfälle, in welchen eine KI das Problem zwar lösen kann, jedoch keinerlei Vorteil gegenüber einem klassischen Algorithmus hat. Auch in solchen Fällen ist eine KI ungeeignet, da der Aufwand eine KI zuverlässig zu trainieren den eines klassischen Algorithmus in der Regel übersteigt. So zum Beispiel, wenn es darum geht Dinge zu sortieren oder Bar- und QR-Codes auszulesen.

Dafür eignet sich eine KI:

Als Faustregel kann man sich merken: „Alles was ein Mensch als Experte erlernen kann, kann auch durch eine KI zuverlässig gelöst werden.“

So ist es dem Menschen beispielsweise möglich verschiedene Sprachen fließend zu lernen und dann auch zwischen diesen zu übersetzen. Außerdem kann ein Mensch mit genug Training sämtliche Automarken und Modelle auswendig lernen und diese erkennen. Dies sind nur zwei Beispiele aus unzähligen Anwendungsfällen, die sich mittels KI lösen lassen.

So nutzt zum Beispiel die Übersetzungssoftware „DeepLkünstliche Intelligenz, um Übersetzungen weg von Google-Translate hin zu sinnvoll klingenden Sätzen und Texten zu ermöglichen.

Mittels der Software „Make and Model“ lassen sich Fahrzeugmarken und Modelle zuverlässig erkennen, selbst wenn es sich um Unfallwagen oder modifizierte Fahrzeuge handelt oder der Bildausschnitt beinahe kein Fahrzeug mehr erkennen lässt.

In dem Abschnitt zuvor wurde Roulette als mögliche KI-Anwendung ausgeschlossen. Doch damit sind nicht direkt alle „Glücksspiele“ ausgeschlossen: So schlug beispielsweise die Poker-KI „Pluribus“ mehrere Profispieler gleichzeitig. Dass dies möglich ist, liegt daran, dass es sich beim Poker nicht um ein reines Glücksspiel handelt, sondern hier auch viele menschliche Aspekte einfließen. Genauso wie ein Poker-Profi diese menschlichen Aspekte lernt, kann auch eine KI darauf trainieren werden, z. B. Verhaltensmuster bei einem Bluff zu erkennen und das eigene Spiel dementsprechend anzupassen.

Konkrete Anwendungsfälle bei Compaile

Um Ihnen einen konkreten Einblick zu geben, wie wir bei Compaile künstliche Intelligenz einsetzen und was unter anderem Anwendungsbereiche sind, werden nachfolgend einige Beispiele erläutert.

Fahrzeugerkennung

Wie oben beschrieben, erkennt die Software „COMPAILE Make and Model“ Fahrzeuge anhand der Marke und des Modells. Mit über erkannten 1500 Marken und Modellen und einer Erkennungsrate von 99 % leistet die Software hierbei mehr, als ein Mensch selbst nach langem Training leisten könnte.

Waffenerkennung

Um die Sicherheit in öffentlichen Einrichtungen, auf Veranstaltungen und weiteren Anwendungsbereichen deutlich zu erhöhen oder Strafverfolgungsbehörden bei der Ermittlung zu unterstützen, wurde eine künstliche Intelligenz darauf trainiert, Waffen zu erkennen. Hierbei ist es egal ob es sich um Schuss, Stich, Hieb oder Wurfwaffen handelt und selbst in teilweise verdecktem Zustand werden diese Waffen noch zuverlässig erkannt.

Symbolerkennung

In einem ähnlichen Anwendungsbereich befindet sich die „COMPAILE Symbol Detection“. Hierbei werden vor allem politisch oder religiös extremistische Symbole in jeglicher Art erkannt und markiert. Die KI ist hierbei so trainiert, dass es egal ist, ob das Symbol auf einer Flagge, als Tattoo, als Deko-Artikel oder in ganz anderer Form zu sehen ist.

Zusammenfassung

Anhand von zwei Fragestellungen kann man ein grobes Gefühl dafür bekommen, ob ein Problem für eine KI geeignet ist oder nicht:

  • 1. Ist das Problem mathematisch und rational lösbar?
  • 2. Kann ein Mensch (als Experte) das Problem lösen?

Es gibt unzählige Anwendungsbereiche, in welchen eine KI zuverlässige Arbeit leistet, aber genauso viele, in welchen eine KI ungeeignet ist. In diesem Artikel wurde nur ein kleiner Ausschnitt der klassischen Aufgabenstellungen thematisiert.

Sollten Sie weitere Ideen oder Fragen zu Anwendungsbereichen haben, schreiben Sie uns einfach eine Mail: info@compaile.com.

Simon Pirmann

Verfasst von Simon Pirmann am

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