Einführung

Künstliche Intelligenz (künftig vereinfacht auch KI genannt) wird heutzutage überall diskutiert. Es ist ein Thema, das die Menschen bewegt, denn intelligent sein, das wollen wir doch alle. Und nun sollen selbst die Maschinen intelligent sein oder zumindest bald intelligent werden. Wie soll das gehen? Wieso können Maschinen auf einmal intelligent sein und sogar selbstständig lernen? Und wieso gewinnen Maschinen sogar im Schach oder im Go gegen die besten Spieler der Welt? Ist das dann bereits intelligent? Sie werden erstaunt sein, dass fast jeder, auch jeder Fachmann, darauf eine andere Antwort hat. Das liegt daran, dass es sehr viele Erklärungen für Intelligenz gibt, doch leider keine eindeutige Definition. Natürlich ist man erst einmal enttäuscht, wenn man bemerkt, dass in einem solch bedeutenden Fachgebiet mit Begriffen operiert wird, die nicht exakt geklärt sind und die keine eindeutigen Abgrenzungen besitzen. Aber der Mensch ist sehr flexibel. Mit unscharfen und nicht korrekt definierten Begriffen kann er ganze Weltgebäude aufbauen. Er kann das, weil er wahrlich intelligent ist. Ob dazu auch eine Maschine fähig sein kann?

Was also ist maschinelle oder Künstliche Intelligenz? Dies werden wir gleich zu Beginn des Buches klären oder zumindest uns auf einige Arbeitsbegriffe einigen. Aber unabhängig von allen Definitionen, eines ist uns intuitiv klar: Intelligenz ist das Gegenteil von Dummheit und Dummheit bedeutet, aus Wahrnehmungen nicht die richtigen Schlüsse zu ziehen. Dies bedeutet jedoch im Umkehrschluss, mit Intelligenz kann man aus Wahrnehmungen, in der Maschinensprache »Daten« und »Speicherinhalte«, die richtigen Schlussfolgerungen ableiten. So einleuchtend diese Erklärung auch erscheinen mag, so erweist sie sich bei näherem Hinsehen doch als äußerst problematisch, denn dazu müsste man stets wissen, was richtige Schlüsse wären. Leider weiß man das aber oft nicht oder noch schlimmer: Es gibt manchmal gar keine objektive Wahrheit. Selbst in der klaren und rationalen Mathematik gibt es tatsächlich Aussagen, deren Wahrheitsgehalt nicht prüfbar ist. Damit werden wir uns auseinandersetzen müssen, denn es könnte zu Überraschungen führen, wenn man bedenkt, dass die Künstliche Intelligenz zurzeit noch voll und ganz auf Mathematik setzt.

Viele Menschen meiner Generation (in ihren 60ern) sind zumindest früher sorglos mit Computern umgegangen. Wir wussten, dass die Computer einige Dinge besser können als ein Mensch, doch damit hatten wir kein Problem. Uns war klar, dass ein Bagger viel besser Erde ausheben kann als ein Mensch, doch niemand fühlt sich von einem Bagger in seinem Menschsein bedroht und auch nicht von seinem Taschenrechner. Wir wussten rein intuitiv, dass wir klüger, und zwar viel klüger sind als unsere coolsten Rechner. Denn wir haben eine Eigenschaft, die uns von all diesen Maschinen unterscheidet, oder vorsichtiger ausgedrückt, bisher unterschied. Wir Menschen können lernen! Unsere Intelligenz hat also etwas mit der Fähigkeit zum Lernen zu tun. Doch seit einigen Jahren sind viele Menschen irritiert und überrascht, denn es ist klar geworden, dass auch ein technisches KI-System lernen kann. Es kann Regeln lernen, Wissen generieren und dies alles vollautomatisch. Aber das ist noch nicht alles. Man kann davon ausgehen und sogar beweisen, dass KI-Systeme mittlerweile (fast) alles lernen können, was lernbar ist. Lesen Sie diesen Satz ruhig zweimal, denn durch diese Fähigkeit dringen die KI-Systeme weit in unser Leben vor. Sie rücken uns ziemlich dicht auf die Pelle.

Manche von uns denken und glauben daher, die KI könne uns im Intellekt bald einholen oder gar überholen. Man nennt diesen Punkt Singularität, also jenen einmaligen Punkt in der Geschichte der Menschheit, an dem sich ein künstlich geschaffenes System ohne unser Zutun weiterentwickeln könnte, klüger und klüger und klüger wird . und letztlich seinen Schöpfer überholt. Das klingt gar nicht mehr so nett. Was kommt da auf uns zu? Es ist wirklich an der Zeit, sich die KI näher anzusehen.

Über dieses Buch

Das Buch besteht aus mehreren Teilen. Die Teile bauen zwar aufeinander auf, aber man kann sie auch einzeln lesen. Jeder Teil besteht aus mehreren Kapiteln, diese beziehen sich aufeinander, sollten also in dieser Reihenfolge gelesen werden.

Da die KI in der Fachsprache sehr mathematisch ist, kommen auch wir nicht umhin, einige Zusammenhänge mathematisch zu beschreiben. Das ist immer auch der erste Schock, wenn Studenten eine Einführung zur Künstlichen Intelligenz hören. Ich hoffe, Sie sind jedoch nicht erschrocken. Ich habe mich bemüht, die Mathematik in »Mathe-Boxen« zu verstecken; diese sind für Fachleute und Studenten geschrieben. Der mathematisch nicht interessierte Leser kann diese Boxen getrost auslassen und versteht dennoch alle weiteren Texte.

Das Buch soll Ihnen als Nachschlagewerk dienen. Ich habe daher versucht, überall dort, wo es irgendwie möglich war, Onlinequellen zu zitieren (zum Beispiel auch Wikipedia), damit Sie sofort weiter recherchieren können, ohne sich mühsam neue Bücher zum Thema zu besorgen. Betrachten Sie das Buch als ordnende Hand und Struktur, wenn Sie sich zum weiteren Studium der KI durch das große weite Netz arbeiten wollen.

Allerdings sollten Sie auf weitergehende Literatur nicht verzichten. Eines der weltweit besten Bücher zum Thema KI mit Schwerpunkt Problemlösen, Planen und Schließen auf Universitätsniveau ist immer noch das Buch »Künstliche Intelligenz« von Stuart Russell und Peter Norvig aus dem Jahre 2012, in der Neuauflage »Künstliche Intelligenz - ein moderner Ansatz« [Russell 2023]. In dem vorliegenden »für Dummies«-Buch wird zwar auch mathematisch, aber unterhalb des Universitätsniveaus der Schwerpunkt auf die heute ganz besonders favorisierte Seite der KI, auf das sogenannte maschinelle Lernen, gelegt, da man unter Künstlicher Intelligenz fast nur noch die Fähigkeit zum maschinellen Lernen versteht. Damit Sie eine realistische Einschätzung der »aktuellen KI-Szene« erhalten, werde ich in diesem Buch aber auch intensiv über die jetzt schon sichtbaren Grenzen des maschinellen Lernens berichten.

Neben Lehr- und Fachbüchern zu KI gibt es auch Sachbücher. Ein solches Sachbuch ist das Buch »Künstliche Intelligenz« von Manuela Lenzen [Lenzen 2018]. Ein Beispiel aus dem Hause Wiley wäre »Allgemeinbildung Künstliche Intelligenz« [Otte 2021a]. Dort ist versucht worden, die Künstliche Intelligenz (ohne Formeln) einer allgemeinen Leserschaft nahezubringen. Und für Programmierfreunde: Ein praktisch orientiertes Buch über ein wichtiges Thema der KI stellt das Buch von Steinwendner »Neuronale Netze programmieren mit Python« [Steinwendner 2025] dar. Dies sei den informatikaffinen Lesern empfohlen, da mein KI-Buch keine Programmierhinweise gibt. Das Buch von Karatas »Eigene KI-Anwendungen programmieren: Ihr Einstieg in die KI mit zwölf Programmierprojekten« ist sogar außerhalb des akademischen Bereiches zu empfehlen, wenn man KI wirklich programmieren will [Karatas 2025].

Das vorliegende Buch ist - wie bei der »für Dummies«-Reihe üblich - als erweitertes Grundlagenbuch konzipiert, um sich in das Gebiet einzuarbeiten, aber auch vertiefende Einblicke in aktuelle Forschungen zu erhalten. Erfahrene für Dummies-Leser wissen, es kann auch anspruchsvoll werden, und einige Themen in diesem Buch sind tatsächlich anspruchsvoll und mathematisch geworden.

Was das Buch eventuell von anderen Lehrbüchern unterscheidet, ist, dass ich an vielen Stellen persönliche Einwürfe einbringe. Ich hoffe, das stört Sie nicht. So wie in der Vorlesung und den Seminaren auch beziehe ich Stellung zu vielen Kernaussagen der KI und vertrete meine persönliche Meinung. Der Grund ist, dass viele KI-Verfahren noch voll und ganz in den Bereich der Forschung und Entwicklung einzustufen sind. Das Buch geht deshalb an zahlreichen Stellen auf solche Forschungsfragen ein und damit über die übliche Beschreibung der KI hinaus. Beispiele dafür sind die Abschnitte über Bewusstsein und »Bewusstsein auf Maschinen« ab Kapitel 16. In jenen Kapiteln vertrete ich auch eigene Forschungspositionen, werde Ihnen aber auch gegensätzliche Meinungen aufzeigen, damit Sie sich ein besseres Bild machen können. Wer sich näher für solche Themen interessiert, dem sei das Buch »Maschinenbewusstsein« aus dem Campus-Verlag empfohlen [Otte 2021b]. Dort wird ein umfangreicherer Einblick in diese Themen gegeben als hier möglich.

Viele Themen der KI - so die mathematischen Grundlagen - sind Stand der Technik und werden an Universitäten und Hochschulen gelehrt. Diese Grundlagen werden in dem hier vorliegenden Buch vorgestellt, doch selbst hier gilt: Zahlreiche Anwendungsfragen obliegen erneut den persönlichen Ansichten der KI-Entwickler. Ein Paradebeispiel für eine solche persönliche Sichtweise bietet das vollautonome Fahren. Trotz der großen Euphorie und all der Ankündigungen der Konzerne seit 2015 glaube ich beispielsweise überhaupt nicht daran, dass vollautonome Roboterautos in den nächsten Jahrzehnten massenweise auf unseren Straßen fahren werden. Auch...