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Spielend Besser Werden – Wie uns künstliche Intelligenz beim Lernen hilft und dabei selber lernt

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Von Siri bis zu selbstfahrenden Autos, künstliche Intelligenz entwickelt sich derzeit so rapide wie noch nie. Bill Gates warnt uns vor möglichen Gefahren, Elon Musk meint Menschen müssen zu Cyborgs werden um nicht als willenlose Haustiere von KI zu enden und das EU-Parlament fordert eine eigene Behörde die sich mit der Regulierung von Robotern befassen soll.

Legislación Tecnologica IA

 

Der breite Anwendungsbereich von KI wirft somit immer mehr Fragen auf, die wir als Gesellschaft beantworten müssen um diese Technologie zukünftig sinnvoll, produktiv und sicher zum Einsatz zu bringen. Dabei sollte aber auch nicht vergessen werden, dass es heute schon viele Applikationen gibt die sich einer KI bedienen.

 

Die Entwicklung von KI beginnt in der Fantasie von Science Fiction Autoren und dann in den Hypothesen der frühen Informatikern. Jedoch basiert die erste praktische Arbeit an einer KI auf Spielen. So gewinnt das Schachprogramm Deep Blue 1997 gegen den damaligen Schachweltmeister Kasparov in sechs Partien. In 2011 siegt die KI namens Watson gegen die bis dato erfolgreichsten Jeopardy Spieler.

 

So arbeitet heute in fast jedem Computerspiel eine (oft recht simple) KI im Hintergrund, die das Verhalten der Computer-generierten Charaktere so menschlich wie möglich erscheinen lassen soll. Je komplexer die KI, desto menschlicher, unberechenbarer und dementsprechend schwieriger wird es das Spielziel zu erreichen. Dabei geht es primär um die Abwägung: was ist der mathematisch und daher der de facto richtige nächste Zug im Spiel und ist dies der richtige Zug für den menschlichen Gegner.

 

Um dies weiter zu Erläutern kann man verschiedene Spiele als Beispiel nehmen. Schach war das erste Spiel für welches eine KI entwickelt wurde, da es zwar eine nahezu unendliche Vielzahl an Variationen gibt, diese können aber (mehr oder weniger, je nach Rechenleistung) berechnet und erfasst werden. Dies nimmt auch den größte Teil der Denkarbeit des Schachspielers in Anspruch, denn eine psychische und menschliche Komponente spielt für den Spielausgang nur eine untergeordnete Rolle. Im Gegensatz dazu stehen z.B. Kartenspiele bei denen die Regeln eine Interaktion auf psychischer Ebene forcieren, so dass man nicht nur gegen Wahrscheinlichkeiten sondern auch mit einem Gefühl für seine Gegner spielen muss.  Dies ist beim Pokern der Fall; dabei geht es bei der Entwicklung einer KI fuer Computer-Gegner, z.B. für Lernprogramme, darum diese Komplexität der menschlichen Interaktion widerzuspiegeln.

 

Derartige, komplexe und auf KI basierende Lernprogramme machen es uns einfach unsere Fähigkeiten und Kompetenzen zu spielerisch zu verbessern und zu erweitern. Dabei verbessern sich aber nicht nur die menschlichen Anwender, sondern eben auch die KI. So lernt diese durch die Interaktion mit dem Menschen. Bleiben wir bei dem vorherigen Beispiel, zeigt sich dies in dem Poker-Bot Liberatus, der sich das Spielen selbst beibrachte und bei dem Brains vs Artificial Intelligence Turnier Anfang Januar in Pittsburgh vier Profispieler über den Tisch zog.

 

Das KI durch Interaktion mit uns lernt ist nicht neu, so geben wir z.B. durch Captcha eingaben Google Algorithmen ein besseres Verständnis von der realen Welt. Interessant wird es jedoch wenn es nicht nur um die Erweiterung von dem Informationsvolumen geht, sondern um das Verständnis von bestimmten und sich wandelnden gesellschaftlichen Verhaltensregeln.

Hier dient das moralische Verständnis einer tödlichen Gefahrensituation von einem selbstfahrendem Auto als gutes Beispiel. Nach welchen Parametern soll hier die KI entscheiden, wenn es darum geht dem Passagier oder dem Passanten eine höhere Überlebenschance zu geben. Und wer ist letztendlich für diese Entscheidung verantwortlich; die KI, die Entwickler und Betreiber, oder doch der Fahrzeughalter?

 

In diesem Extremfall zeigt sich eben die Problematik vor der Experten wie eben Bill Gates und Elon Musk warnen, dass wir uns bei der schnell voranschreitenden Entwicklung von KI für das Zusammenleben mit dieser wappnen müssen.

So sollten wir als Gesellschaft nicht nur von KI Applikationen lernen, sondern auch lernen wie diese Funktioniert, so dass wir alle durch ein besseres Verständnis zukünftig die richtigen Entscheidungen – welchen es auch immer sein werden – treffen. Denn eins ist klar; bald müssen diese getroffen werden.

 

 


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1 Kommentar

  1. 23. Februar 2017 um 13:28 — Antworten

    Interessanter Artikel, danke!
    Lese grade „Die 4. Revolution – Wie die Infosphäre unser Leben verändert“ von Luciano Floridi. Darin ist auch ein gut geschriebenes Kapitel über KI. Er unterscheidet zwischen KI, die zielgerichtet Ergebnisse intelligenten Handelns reproduziert – darin sind Maschinen schon sehr gut, wie auch im Artikel beschrieben. Andererseits KI, die ein Äquivalent menschlicher Intelligenz erzeugt – darin sind Maschinen nach wie vor erstaunlich schlecht. Beispiel Turing-Test: Ein Mensch kommuniziert mit einem Menschen und einem Computer und soll anhand der Antworten herausfinden, wer der Computer ist. Findet er es nicht heraus, gilt der Test für die Maschine als bestanden. Das ist laut Floridi noch weit entfernt – Maschinen beantworten kontextbezogene Fragen oft ausweichend oder unsinnig.
    Bin gespannt, wie die Entwicklung weitergeht!

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