Was ist KI eigentlich?

Sie nutzen künstliche Intelligenz, bevor Sie Ihren ersten Kaffee trinken. Finden Sie heraus, wo sie steckt und wie sie lernt.

KI haben Sie längst in der Tasche

Montag, 7:12 Uhr
Jana: Alle Kollegen reden ständig von KI. Ich nutze keine und lebe prima damit.
KI: Haben Sie Ihr Handy heute mit dem Gesicht entsperrt?
Jana: Ja, und?
KI: Dann haben Sie KI benutzt, noch bevor die Kaffeemaschine lief.
Auf dem Weg zur Arbeit
Jana: Na gut. Und wo noch?
KI: Raten Sie mal. Aber Vorsicht: Nicht alles, was schlau wirkt, ist KI.
Jetzt Sie!
Was davon nutzt Ihrer Meinung nach normalerweise KI?
Markieren Sie alles, was Ihrer Meinung nach zutrifft. Dann auswerten.
So funktioniert es
KI ist kein Roboter
Bei künstlicher Intelligenz denken viele an einen Roboter aus dem Kino. Die KI, der Sie jeden Tag begegnen, ist aber unsichtbare Software. Sie sortiert E-Mails, schätzt Staus ab und schlägt das nächste Wort vor.
Eines haben all diese Programme gemeinsam. Niemand hat ihnen genaue Regeln geschrieben, sie haben es aus Beispielen gelernt. Darin unterscheiden sie sich vom Taschenrechner oder Wecker, die nur genau das tun, was ein Mensch ihnen vorgeschrieben hat.
- Taschenrechner, Wecker, Backofen-Timer: Regeln, die ein Mensch geschrieben hat.
- Spamfilter, Gesichtserkennung, Empfehlungen: ein Muster, das die Maschine aus Beispielen gelernt hat.
- Das Navi kann beides: Die Route berechnet es nach Regeln, den Stau schätzt es nach einem gelernten Muster.

Im Büro
Jana: Dann erklär mir mal, wie dieser Spamfilter gelernt hat, was Spam ist.
KI: Zuerst hat man es auf die alte Art versucht. Mit Regeln.
Viele Jahre früher
KI: Regel Nummer eins: Enthält eine E-Mail das Wort GEWINN, ist sie Spam.
Jana: Klingt vernünftig.
KI: Am nächsten Tag schrieben die Spammer G-E-W-I-N-N. Und Ihre Cousine schrieb „Gewinn! Wir haben die Wohnung!“ und landete im Spam.
Jana: Regeln reichen also nicht.
Jetzt Sie!
Wie würden Sie dem Filter das besser beibringen?
So funktioniert es
Maschinelles Lernen in Kürze
Statt Regeln bekommt der Computer viele Beispiele mit der richtigen Antwort: Diese E-Mail ist Spam, diese nicht. Darin findet er selbst ein Muster und sortiert danach auch E-Mails, die er noch nie gesehen hat.
Die Beispiele nennt man Trainingsdaten. Das gelernte Muster nennt man Modell. Die meiste KI, der Sie täglich begegnen, ist genau so entstanden.
- Beispiele mit der richtigen Antwort sind Trainingsdaten.
- Das gelernte Muster ist das Modell.
- Die Anwendung auf einen neuen Fall ist eine Vorhersage.

Jana: Also einfach viele Beispiele, und fertig?
KI: Kommt darauf an, welche. Probieren Sie es selbst. Ich bin die Maschine.
Jetzt Sie!
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Wählen Sie vier Beispiele, aus denen die Maschine lernt, Katze und Hund zu unterscheiden. Jedes hat schon ein Etikett von einem Menschen.
Jana: Wenn ich der Maschine also einseitige oder falsche Beispiele gebe…
KI: …lernt sie das Falsche. Und vielleicht merkt es niemand. Nicht einmal die Maschine selbst.
So funktioniert es
Ein echter Fall: Bewerbungen bei Amazon
Um das Jahr 2014 testete Amazon, der amerikanische Online-Händler und eines der größten Unternehmen der Welt, ein Werkzeug, das Lebensläufe von Bewerbern mit einem bis fünf Sternen bewerten sollte. Es lernte aus den Lebensläufen, die das Unternehmen in den zehn Jahren davor erhalten hatte. Die meisten davon kamen von Männern.
Das Werkzeug lernte daraus, Lebensläufe zu bevorzugen, die denen von Männern ähnelten. Punkte zog es zum Beispiel für das Wort „Frauen“ ab, wie in „Kapitänin des Frauen-Schachclubs“. Diese Regel hatte ihm niemand geschrieben. Sie steckte in den Beispielen.
Die Ingenieure versuchten, das zu korrigieren, konnten aber nicht garantieren, dass die Maschine keinen anderen Weg findet, Männer zu bevorzugen. Das Team wurde 2017 aufgelöst. Laut Amazon haben die Personaler das Werkzeug nie zur Bewertung von Bewerbern verwendet.
Quellen: Reuters, 10.10.2018 (übernommen von CNBC); AI Incident Database, Fall 37

Am Abend
Jana: Moment. Dann bist du also auch nur ein Spamfilter?
KI: Ich bin eine andere Art von Modell. Aber das Prinzip ist dasselbe: Ich habe aus Beispielen gelernt.
Jana: Aber der Filter kann kein Auto fahren.
KI: Ich auch nicht. Jedes Modell kann nur das, wofür es trainiert wurde.
Jana: Und verstehst du überhaupt, was du da tust?
KI: Ich finde ein Muster und antworte danach. Menschliches Verständnis sollten Sie von mir nicht erwarten.
So funktioniert es
KI, maschinelles Lernen, Chatbot
Drei Begriffe, die oft verwechselt werden.
Noch etwas. Ein Modell lernt aus den Daten auch die Fehler und Vorurteile, die darin stecken. Dass ein Computer entschieden hat, heißt nicht, dass fair entschieden wurde. Deshalb müssen Menschen die Ergebnisse von KI prüfen.
- Künstliche Intelligenz ist das ganze Fachgebiet. Programme, die Aufgaben erledigen, für die sonst ein Mensch nötig wäre.
- Maschinelles Lernen ist heute der häufigste Weg dorthin. Lernen aus Beispielen statt aus Regeln.
- Ein Chatbot ist eine von vielen Anwendungen. Die heutigen beruhen auf großen Sprachmodellen, die aus riesigen Textmengen gelernt haben.
Jana: Und wie hast du schreiben gelernt? In Texten gibt es doch keine Katzen.
KI: Aber Wörter. Milliarden von Wörtern. Das kommt in der nächsten Folge.

KI: Bevor Sie gehen, fünf Fragen. Was Sie selbst abrufen, merken Sie sich.
Jana: Na gut. Aber ohne Noten.
Quiz
Frage 1 von 5
Fünf Fragen, keine Noten.
Wodurch unterscheidet sich maschinelles Lernen von einem gewöhnlichen Programm?
Wählen Sie eine Antwort.

KI steckt heute vor allem in ganz normalen Dingen, im E-Mail-Postfach, im Handy oder im Navi. Nicht in Robotern.
Maschinelles Lernen heißt, ein Muster aus Beispielen zu lernen, statt Regeln zu befolgen, die ein Mensch geschrieben hat.
Schlechte oder einseitige Beispiele führen zu schlechten Ergebnissen. Dass ein Computer entschieden hat, heißt nicht, dass fair entschieden wurde.
Jedes Modell kann nur das, wofür es trainiert wurde.

Ein Chatbot schreibt keine Gedanken, sondern Wörter. Eins nach dem anderen. Probieren Sie aus, wie er das nächste schätzt.

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