Künstliche Intelligenz : KI kurz erklärt: Die Chancen und die Grenzen von Künstlicher Intelligenz

Unter Künstlicher Intelligenz (KI) werden in der Regel Systeme verstanden, die maschinelles Lernen beherrschen. Die Grundlage dafür bilden mathematische und statistische Verfahren, die es Programmen ermöglichen, sich durch Wiederholungen von Aufgaben sowie durch Datenanalyse selbstständig zu verbessern. Treiber der Entwicklung sind vor allem die gesteigerte Verfügbarkeit von Daten und verbesserte Rechenleistung.

Als Künstliche Intelligenz (KI) werden lern- und anpassungsfähige Programme bezeichnet. KI-Systeme können durch Analyse großer Datenmengen und Erfahrung lernen, sich auf neue Situationen einstellen und Aufgaben bewältigen, die kognitive Fähigkeiten ähnlich jener des Menschen erfordern. Angetrieben wird die Entwicklung vor allem durch große vorhandene Datenmengen und immer bessere Rechenleistung.

Laut der OECD‐Sachverständigengruppe für KI (AIGO) handelt es sich um maschinenbasierte Systeme, die "für bestimmte von Menschen definierte Ziele Voraussagen machen, Empfehlungen abgeben oder Entscheidungen treffen können, die reale oder virtuelle Umgebungen beeinflussen". Der Österreichische Rat für Robotik und Künstliche Intelligenz (ACRAI) bezeichnet KI als "Systeme mit 'intelligentem' Verhalten, die ihre Umgebung analysieren und mit einem gewissen Grad autonom handeln".

Konkret sollen von einer KI gesteuerte technische Systeme - etwa Roboter, selbstfahrende Autos, Online-Shops oder ganze Fabrikstraßen - Probleme eigenständig erkennen und lösen. Im Alltag sind KI-Systeme bereits angekommen, etwa in Form smarter Lautsprecher, Sprachsteuerung am Handy, Übersetzungsprogrammen oder Musik-Empfehlungen bei Streamingdiensten. Sie liefern auch beeindruckende Ergebnisse, etwa wenn solche Programme Schach-Großmeister überflügeln oder Krebszellen treffsicherer identifizieren als menschliche Experten.

Weil KI-Systeme große Datenmengen benötigen, um Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen, gibt es auch Bedenken bezüglich des Datenschutzes. Zudem kann es durch einseitige Daten zu einer Voreingenommenheit ("Bias") von Entscheidungen solcher Systeme kommen. Vielfach ist auch nicht nachvollziehbar, wie KI-Systeme zu ihren Entscheidungen gelangen. (apa/red)