Gegenstand der KI

Geglückter Durchbruch in die Praxis

Seit über vier Jahrzehnten gibt es einen Wissenschaftszweig, Künstliche Intelligenz genannt, den man heute allgemein als ein Teilgebiet der Informatik ansieht. Er ist auf der einen Seite wie wenige andere wissenschaftliche Disziplinen mit hohen Erwartungen verknüpft. Auf der anderen Seite ist er wegen seines etwas provozierenden Anspruchs Gegenstand heftiger wissenschaftlicher und publizistischer Kontroversen.

Die Künstliche Intelligenz (KI) bekommt immer größere Bedeutung. Für diese Entwicklung gibt es mehrere Gründe:

• Erstens erfordert die KI heute keine Spezialrechner und -programme mehr. KI-Techniken können inzwischen dank der technischen Entwicklung auch auf jedem PC und unter vielen Programmiersprachen eingesetzt werden.
• Zweitens hat sich der Horizont der KI geändert. Wie wir mittlerweile wissen, kann die Leistungsfähigkeit eines DV-Systems schon durch Ergänzungen aus der KI-Werkstatt deutlich gesteigert werden. Dass sich die KI zunehmend als Ingenieurwissenschaft versteht, kommt damit nicht von ungefähr.
• Drittens hat sich der Umgang mit dem Computer gewandelt. Immer mehr Spezialisten wie Ärzte, Ingenieure oder Facharbeiter nutzen den Rechner als zentrales Werkzeug für die Organisation, Kommunikation und Datenerfassung. Von der Maschine werden Kooperation, Integrationsfähigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Lernfähigkeit erwartet - Anforderungen, die mit Hilfe von KI-Methoden besser erfüllt werden können.

Wirtschaft und Wissenschaft haben diese vielfältigen Vorteile erkannt. KI-Methoden kommen heute in den unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz: zur Unterstützung von Geschäftsprozessen, für multimediale Auskunftssysteme, zur Steuerung von Maschinen oder auch zur Unterstützung anderer Wissenschaftsdisziplinen. Ob bei der Interpretation von Umweltdaten, der Vorbereitung betrieblicher Entscheidungen, der Lösung von Transportproblemen, der Konstruktion von technischen Geräten oder der Ermittlung von Versicherungsrisiken - oftmals beinhalten moderne Systementwicklungen an zentralen Stellen KI-Techniken. Inhaltlich wurde zwischenzeitlich das klassische Methodenspektrum der KI durch Verfahren wie neuronale Netze und Fuzzy-Logik erweitert, die insbesondere bei unpräziser Datenlage und unvollständigen Modellen weiterhelfen können.

Forschungsbedarf noch lange nicht gedeckt

Mit der KI werden heute Probleme angegangen, für die es bislang keine zufrieden stellenden Lösungen gab, z. B. autonome Systeme, die automatische Interpretation von Bildern, das Verstehen und Übersetzen von Sprache durch den Rechner oder die computergestützte Diagnose von Fehlern. Wesentliche und qualitätsentscheidende Ziele bei der Entwicklung von Informationssystemen bleiben weiterhin die Automatisierung des Wissenserwerbs und die Erleichterung von Suchvorgängen, so dass das System rasch an die Begriffswelt des Nutzers angepasst werden kann. Für diese anspruchsvollen Anwendungen müssen in der Forschung jedoch noch viele grundsätzliche Fragen geklärt werden.

Bedeutung für die Gesellschaft

Systeme mit KI-Komponenten können die Fähigkeiten des Menschen sinnvoll unterstützen. So leistet die KI nicht nur einen erheblichen Beitrag zur Qualitätsverbesserung und Produktivität, sondern auch zur Humanisierung der Arbeit und Steigerung der Lebensqualität. Der Bundestag hat sich im Rahmen von Kommissionen mit der Verantwortungsthematik auseinandergesetzt und viele Verbände und Berufsorganisationen haben die Diskussion über die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz aufgenommen. Dabei haben die erkenntnistheoretischen Gesichtspunkte eine mindestens so große Bedeutung wie die technischen und erklären vielleicht auch das besonders große öffentliche Interesse an diesem Gebiet. Gerade vor dem Hintergrund weltweiter Probleme durch Überbevölkerung, Umweltzerstörung und sozialen Ungleichgewichten bestehen hier Lösungschancen durch vermehrte Einsicht. Aus diesem Grunde sind die anstehenden Forschungsaufgaben in der KI in ihrer gesellschaftlichen Bedeutung mit den aufwendigsten Arbeiten in anderen Disziplinen vergleichbar.

Der interdisziplinäre Charakter der KI

KI ist heute eine etablierte Forschungsdisziplin mit Tausenden von produktiven Forschern und einem beträchtlichen Vorrat an Theorien und Ergebnissen. Die Forschungsarbeiten der KI verfolgen in Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen im Wesentlichen zwei Richtungen:

• Verstehen menschlicher Intelligenz und
• Entwurf und Realisierung komplexer informationsverarbeitender Systeme und Aufgaben, die gemeinhin Intelligenz erfordern.

Beide Richtungen sind sowohl im fachlichen Selbstverständnis als auch in den Arbeiten einzelner Forscher eng miteinander verwoben.

Die erste Richtung hat den Menschen und die an ihm beobachtete Intelligenz zum Forschungsgegenstand. Die KI versucht, die geistigen Leistungen des Menschen als Informationsverarbeitung zu verstehen, also als Vorgänge, die zumindest teilweise auf einem Rechner nachgebildet werden können. Verschiedenen geistigen Fähigkeiten entsprechen Teilgebiete der KI, zum Beispiel Sprachverstehen, Bildverstehen, Lernen, Problemlösen usw. Hier besitzt die KI teilweise enge Beziehungen zu den entsprechenden traditionellen Disziplinen, zum Beispiel Linguistik, Psychologie, Neurobiologie und Philosophie.

Die zweite Richtung lässt sich als die ingenieurwissenschaftliche Seite der KI verstehen. Wie kann man komplexe Aufgaben, zum Beispiel das Auswerten von Bildern zur Fahrzeugsteuerung oder das Diagnostizieren von Störungen in technischen Anlagen, besser als bisher mit Rechnerprogrammen bewältigen? Hier geht es um technische, den Fragestellungen angemessene Lösungen für praktische Probleme, ähnlich wie in anderen anwendungsorientierten Teilgebieten der Informatik. Die KI hat allerdings Methoden und Techniken anzubieten, die bei bestimmten komplexen Aufgaben Vorteile gegenüber herkömmlichen EDV-Verfahren bieten können. Dazu gehören insbesondere Techniken der Wissensrepräsentation und Wissensverarbeitung.

Die KI benutzt in der Regel auch dieselbe Hardware wie herkömmliche EDV-Systeme. Sie bietet neue Lösungsmethoden an und erweitert dadurch die Palette existierender Informatik-Methoden. Tatsächlich gelten heute zahlreiche in der KI entstandene Methoden, speziell aus dem Bereich der Software-Technik, als integraler Bestandteil der Informatik. Es ist deshalb nicht sinnvoll, eine scharfe Grenze zwischen KI und konventioneller EDV zu ziehen oder eine solche zu erwarten. Insbesondere gilt für die Entwicklung von KI-Anwendungen, dass dafür außer KI-Fachwissen auch der Hintergrund und das Know-how traditioneller EDV erforderlich ist.