Künstliche Intelligenz - Wie sie funktioniert und wann sie scheitert

KAPITEL 1

Was ist KI?

Man könnte glauben, dass KI bereits alle Lebensbereiche durchdrungen hat. Das liegt zum Teil daran, dass der Begriff »künstliche Intelligenz« so viele verschiedene Bedeutungen hat. Je nachdem, ob Sie Science-Fiction-Literatur lesen, eine neue App verkaufen oder wissenschaftliche Forschung betreiben, wird er anders interpretiert. Wenn jemand sagt, er habe einen Chatbot mit KI-Fähigkeiten, können wir dann erwarten, dass er Meinungen und Gefühle hat wie C-3PO? Oder ist es nur ein Algorithmus, der gelernt hat, zu erraten, wie Menschen wahrscheinlich auf einen bestimmten Satz reagieren? Oder eine Tabelle, die Wörter in Ihrer Frage mit vorformulierten Antworten abgleicht? Oder ein unterbezahlter Mensch, der alle Antworten von irgendeinem Ort der Welt von Hand eintippt? Oder vielleicht sogar eine komplett vorgefertigte Unterhaltung, in der Mensch und KI vordefinierte Textzeilen vorlesen wie die Figuren in einem Theaterstück? Verwirrenderweise wurden alle diese Definitionen schon benutzt, um zu erklären, was KI bedeutet.

In diesem Buch benutzen wir den Begriff künstliche Intelligenz (KI) so, wie er heutzutage üblicherweise von Programmierern verwendet wird: als eine bestimmte Art von Computerprogramm, die als Algorithmus für maschinelles Lernen bezeichnet wird. Das folgende Diagramm zeigt eine Reihe von Begriffen, die wir in diesem Buch behandeln und wie sie nach dieser Definition einzuordnen sind.

Alles, was in diesem Buch als KI bezeichnet wird, ist auch ein Algorithmus für maschinelles Lernen. Daher wollen wir zunächst einmal sehen, was das eigentlich ist.

Klopf klopf, wer ist da?

Um eine KI in freier Wildbahn zu erkennen, müssen Sie zuerst den Unterschied zwischen Algorithmen für maschinelles Lernen (die wir in diesem Buch als KI bezeichnen) und traditionellen Programmen kennen (die Programmierer üblicherweise als regelbasiert bezeichnen). Wenn Sie sich jemals mit einfacher Programmierung beschäftigt oder auch nur eine HTML-Seite erstellt haben, werden Sie mit großer Sicherheit ein regelbasiertes Programm benutzt haben. Sie erstellen eine Liste mit Befehlen oder Regeln in einer Computersprache, und der Computer tut genau das, was Sie ihm gesagt haben. Um mit einem regelbasierten Programm ein Problem zu lösen, müssen Sie alle dafür nötigen Schritte kennen und beschreiben können.

Ein Algorithmus für maschinelles Lernen findet die Regeln dagegen durch selbstständiges Ausprobieren, indem er seine Fortschritte ständig mit dem vom Programmierer vorgegebenen Ziel abgleicht. Das kann eine Liste mit Beispielen sein, die imitiert werden sollen, ein Spielstand, der verbessert werden soll, oder etwas vollkommen anderes. Während die KI versucht, ihr Ziel zu erreichen, kann sie sogar Regeln und Beziehungen finden, deren Existenz der Programmierer nicht einmal geahnt hat. Die Programmierung einer KI hat mehr Ähnlichkeit damit, einem Kind etwas beizubringen, als damit, einen Computer zu programmieren.

Regelbasierte Programmierung

Angenommen, wir wollten regelbasierte Programmierung benutzen, um einem Computer beizubringen, wie man Klopf-klopf-Witze* erzählt. Zuerst müssen wir herausfinden, nach welchen Regeln die Witze funktionieren. Ich würde ihre Struktur analysieren und feststellen, dass sie nach einer Art Formel ablaufen:

Klopf klopf.

Wer ist da?

[Name/Begriff]

[Name/Begriff] Wer?

[Name/Begriff] [Pointe]

Sobald wird diese Formel kennen, gibt es nur noch zwei Stellen, die das Programm erzeugen muss: [Name/Begriff] und [Pointe]. Aber auch hierfür werden Regeln gebraucht.

Ich könnte eine Liste mit Namen/Begriffen und dazu passenden Pointen erstellen, wie etwa diese:

Namen/Begriffe

Pointen

Mani

Manitu. Für Mani tu ich alles.

Muh

Muh-Tation.

Salat

Klopf-Salat.

Werner

Wer nervt mich andauernd mit diesen Klopf-klopf-Witzen?

Karla

Karla Gerfeld.

Tupper

Tupperware.

Australien

Kängurus kommen Aus Tralien.

Corona

Corona-Impfstoff. Bitte warten! Bitte warten!

Jetzt kann der Computer einen Klopf-klopf-Witz erzeugen, indem er ein Paar aus Name und Pointe auswählt und in die Vorlage einfügt. Hierbei werden allerdings keine neuen Witze erzählt, sondern nur solche, die wir bereits kennen. Ich könnte versuchen, das etwas interessanter zu machen, indem wir [Manitu] zum Beispiel durch [Manipulation] ersetzen. Dann kann das Programm einen neuen Witz erzeugen:

Klopf klopf.

Wer ist da?

Mani

Mani wer?

Manipulation. Du wirst jetzt ganz müde.

Ich könnte [Manitu] durch [Manifest], [Manila] oder irgendetwas anderes ersetzen, und der Computer könnte noch mehr neue Witze produzieren. Mit genug Regeln könnte ich vermutlich Hunderte neuer Witze ausgeben lassen.

Je nachdem, wie ausgeklügelt das Programm sein soll, könnte ich sehr viel Zeit mit dem Festlegen neuer Regeln verbringen. Ich könnte eine Liste mit vorhandenen Pointen finden und nach einer Möglichkeit suchen, sie in das nötige Format für die Klopf-klopf-Witze umzuwandeln. Ich könnte sogar versuchen, Ausspracheregeln zu programmieren oder Reime, Homophone oder kulturelle Anspielungen und so weiter. Diese könnte der Computer dann zu neuen interessanten Pointen zusammensetzen. Wenn ich das schlau genug anstelle, kann das Programm Pointen erstellen, die es nie zuvor gehört hat. (Allerdings hat eine Person, die das tatsächlich ausprobiert hat, festgestellt, dass die vom Algorithmus verwendeten Wörter und Phrasen so altmodisch und verworren waren, dass sie heutzutage niemand mehr verstehen würde.) Dennoch, egal wie ausgeklügelt meine Witzeregeln auch sein mögen: Ich gebe dem Computer immer genau Anweisungen dazu, wie er das Problem lösen soll.

KI trainieren

Wenn ich dagegen eine KI darauf trainiere, Klopf-klopf-Witze zu erzählen, lege ich keine Regeln fest. Die KI muss die Regeln selbst herausfinden.

Ich übergebe ihr nur eine Reihe schon bekannter Klopf-klopf-Witze und ein paar absolut notwendige Spielregeln: »Hier hast du ein paar Klopfklopf-Witze. Versuche, mehr davon herzustellen.« Und das Rohmaterial, mit dem die KI arbeiten soll? Ein Sack voll zufälliger Buchstaben und Satzzeichen.

Danach hole ich mir erst mal einen Kaffee.

Die KI macht sich an die Arbeit.

Zuerst versucht sie, ein paar Buchstaben zu finden, die in Klopfklopf-Witzen vorkommen. Im Moment sind die Rateversuche dabei komplett zufällig. Der erste Versuch könnte also alles Mögliche sein, zum Beispiel: »qasdnw,m sne?mso d.« Soweit die KI im Moment weiß, wird so ein Klopf-klopf-Witz erzählt.

Dann sieht sich die KI an, was Klopf-klopf-Witze tatsächlich sein sollen. Sehr wahrscheinlich liegt sie dabei ziemlich falsch. »Also gut«, sagt sich die KI und passt ihre eigene Struktur ein wenig an, damit sie beim nächsten Mal etwas besser rät. Dabei ist die Stärke der Änderungen begrenzt, um zu verhindern, dass sich die KI jedes neu gefundene Textstück merkt. Aber schon mit minimalen Anpassungen findet die KI heraus, dass sie zumindest nicht vollkommen falsch liegt, wenn sie nur ks und Leerzeichen errät. Nachdem sie sich den ersten Stapel Klopf-klopf-Witze angesehen und ein paar Korrekturen vorgenommen hat, ist das nun Folgende ihre Vorstellung davon, wie ein Klopf-klopf-Witz auszusehen hat:*

k k k k k

kk k kkkok

k kkkk

kk

kk k kk

klokp k

k

k

Das ist jetzt nicht gerade der beste Klopf-klopf-Witz der Welt. Aber mit diesem Startpunkt kann die KI mit einem zweiten Stapel Witze weitermachen und dann mit noch einem. Bei jedem Durchgang verfeinert sie ihre Witzeformel weiter, um zu immer besseren Ergebnissen zu gelangen.

Nach ein paar Runden mit Rateversuchen und Anpassungen mehr hat die KI weitere Regeln gelernt. Sie weiß nun, dass am Ende einer Zeile gelegentlich ein Fragezeichen auftauchen muss. Sie lernt, Vokale zu benutzen (insbesondere o). Sie versucht sich sogar an der Verwendung von Kommata.

noo,

Lnop...