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Es vergeht kaum ein Tag, an dem nicht von ihr die Rede ist: Künst­li­che In­tel­li­genz - die un­end­li­che Mög­lich­kei­ten schafft und in einer digitalen Welt nicht weg­zu­den­ken ist. Doch wie funk­tio­niert die Künst­li­che In­tel­li­genz ei­gent­lich und was kann sie tat­säch­lich?


Künst­li­che In­tel­li­genz wird oft mit men­schen­ähn­li­cher In­tel­li­genz ver­gli­chen. Genau genommen ist die mensch­li­che In­tel­li­genz wohl das an­ge­streb­te Resultat der KI Forschung. Eine ein­heit­li­che De­fi­ni­ti­on der In­tel­li­genz existiert nicht, wie also soll die KI definiert werden? Im Gegensatz zu einer passenden De­fi­ni­ti­on, sind sich die Experten aber über bestimmte Kern­fä­hig­kei­ten sicher, welche KI ausmachen: Wahr­neh­men, Verstehen, Handeln und Lernen.


Bei KI un­ter­schei­det man zwischen ma­schi­nel­lem Lernen (Machine Learning), dem Ver­ar­bei­ten na­tür­li­cher Sprache (NLP - Natural Language Pro­ces­sing) und dem tief­ge­hen­den Lernen (Deep Learning). Doch alle Maschinen verfolgen dasselbe Ziel: Mithilfe von Al­go­rith­men sollen Aufgaben bewältigt werden, die nor­ma­ler­wei­se von dem Menschen, oft über einen längeren Zeitraum, ausgeübt werden. Zu diesen mensch­li­chen Lei­stun­gen zählen z.B. Urteilen und Pro­blem­lö­sen.


Um den Alltag eines Menschen dank KI zu ver­ein­fa­chen, werden mensch­li­che Fä­hig­kei­ten ge­nau­stens ana­ly­siert und auf die Maschinen über­tra­gen:


Wahr­neh­men: Menschen nehmen mit ihren Sinnen ihre Umgebung wahr. KI erfasst nun durch un­ter­schied­li­che Sensoren Daten, um die Wahr­neh­mung des Menschen zu erlangen. Diese Daten ergeben sich bei­spiels­wei­se durch Au­dio­da­ten mittels Mikrofone, oder Gesichts- und Ob­jekter­ken­nung durch Kameras. Je mehr Sensoren zum Einsatz kommen, desto ganz­heit­li­cher wird die Wahr­neh­mung und somit iden­ti­scher mit der mensch­li­chen Wahr­neh­mung.


Verstehen: KI ver­ar­bei­tet Daten, bereitet sie auf und versteht sie. So er­schließt das System Be­deu­tun­gen und Zu­sam­men­hän­ge. Wenn bei­spiels­wei­se das Wort «Be­schwer­de» in einer E-Mail vorkommt, wird diese E-Mail au­to­ma­tisch an die Be­schwer­de­ab­tei­lung eines Un­ter­neh­mens wei­ter­ge­lei­tet. Diese Ver­ste­hens­lei­stung funk­tio­niert dank Machine Learning, einem Teil­ge­biet der Künst­li­chen In­tel­li­genz. Das System wird mit Daten gefüttert und trainiert, um aus dieser Erfahrung neues, ei­gen­stän­di­ges Wissen ge­ne­rie­ren zu können.


Handeln: Der Ver­ste­hens­pro­zess führt zu un­ter­schied­li­chen Hand­lun­gen von KI-Systemen. Roboter bewegen sich, mähen den Rasen oder saugen die dreckigen Ecken in der Wohnung sauber. Sprich: Sie un­ter­stüt­zen Sie bei Ihrer Arbeit. Andere KI-Systeme treffen z.B. Ent­schei­dun­gen, oder geben be­grün­de­te Emp­feh­lun­gen ab, die durch Text oder Sprache mit­ge­teilt werden.


Lernen: KI-Systeme setzen die Fähigkeit des Lernens auf zwei Arten ein: Zum einen lernt das System während des Ver­ste­hens­pro­zes­ses, indem es durch Daten trainiert wird, sodass ein Ler­n­al­go­rith­mus erstellt wird, auf dessen Grundlage KI wei­ter­ge­hen­des Wissen ge­ne­rie­ren kann. Zum anderen verhelfen Feedback-Schleifen, während ihres Ar­beits­pro­zes­ses, Hand­lun­gen als positiv oder negativ ein­zu­schät­zen. Die er­folg­rei­chen Hand­lun­gen können durch diese Erfahrung verstärkt und die weniger er­folg­rei­chen vermieden oder verändert werden. Wenn Sie z.B. online ein Produkt kaufen, das Ihnen vor­ge­schla­gen wurde, bewertet das System diese Handlung positiv. Daraus folgt, dass weitere Produkte angeboten werden, die häufig mit dem er­wor­be­nen Produkt gekauft wurden.


Wei­ter­füh­rend findet bei der KI eine Emo­tio­na­li­sie­rung durch so­ge­nann­tes «Deep Learning» statt. Dies ist nicht ganz einfach, aber von grosser Bedeutung, wenn es um die Akzeptanz und In­ter­ak­ti­on von Maschinen und Menschen geht. Das Ziel ist es, dass Maschinen Kör­per­si­gna­le und Ge­fühls­aus­drücke au­to­ma­tisch ana­ly­sie­ren und somit nicht nur als in­tel­li­gent, sondern auch als emotional gelten. Die ersten emo­tio­na­len Roboter tun ihren Job gut: Bei der ja­pa­ni­schen Tokyo-Mi­tsu­bi­shi Bank werden die Kunden von NAO, einem Roboter der als Service Mit­ar­bei­ter ein­ge­stellt wurde, begrüsst. Er spricht 19 Sprachen und ist top geeignet, wenn es darum geht, die Kunden mit ihren un­ter­schied­lich­sten Anliegen zum richtigen Schalter zu leiten. Denn er ana­ly­siert und erkennt ihre Ge­sichts­aus­drücke und Stimm­la­gen.


Diese be­schrie­be­ne Künst­li­che In­tel­li­genz wird als «Schwache KI» be­zeich­net, denn die KI's (z.B. Siri, E-Mail Spam­fil­ter) sind nur auf einem Gebiet in­tel­li­gent und richtig gut. Vom echten Gehirn und somit von einer «Starken KI», die über die gleichen in­tel­lek­tu­el­len Fä­hig­kei­ten wie ein Mensch verfügt, ist das alles noch weit entfernt. Trotzdem sind viele Spe­zia­li­sten davon überzeugt, dass das Erreichen einer «Su­per­in­tel­li­gen­ten KI», die in jeder Hinsicht in­tel­li­gen­ter als der Mensch ist, nur eine Frage der Zeit ist.


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