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Artificial Intelligence: Intelligenz oder Aufklärung?

Der Hype um die künstliche Intelligenz

Es muss eine Lanze gebrochen werden: Gegen den Hype um künstliche Intelligenz, aber für die Idee dahinter. Einerseits bietet der englische Begriff ‚Artificial Intelligence‘ eine bemerkenswerte Projektionsfläche, um Wünsche, Erwartungen und Vorstellungen darüber zu formulieren, was aus diesem Bereich der technischen Entwicklung zu erwarten ist und welche Möglichkeiten sich daraus für Anwender ableiten lassen. Andererseits darf diese Projektionsfläche aber nicht damit verwechselt werden, was derzeit technisch umsetzbar ist.

Kleine Begriffskunde

Das englische Wort ‚Intelligence‘ lässt sich in die deutsche Sprache übersetzen als ‚Intelligenz‘, aber auch als ‚Aufklärung‘. Im Unterschied zur üblichen Übersetzung ‚Künstliche Intelligenz‘ bietet die ‚künstliche Aufklärung‘ jedoch nicht dieselbe Projektionsfläche wie erstere und liefert überdies ein viel realistischeres Bild des gegenwärtigen Zustands von ‚Artificial Intelligence‘. Es sind nämlich schlicht mehr oder weniger komplexe Algorithmen, die eine vorgegebene Sondierung von Zuständen aus Sensordaten zulassen und dadurch die Entscheidung für ein konkretes Handeln (unter mehreren denkbaren) ermöglichen. Diese Deutung kennt man auch aus der militärischen Aufklärung, deren Ziel darin besteht, zuverlässige Informationen über die Absichten, die Verteilung und das Verhalten gegnerischer Kräfte zu gewinnen.

Ein Objekt bietet mehr als nur optische Eigenschaften

Ein gutes Beispiel gibt der häufig verwendete Aspekt der Artificial Intelligence, der sich auf Objekterkennung bezieht. Anstatt einem künstlichen neuronalen Netz aber die Fähigkeit zuzusprechen, sein Umfeld zu erkennen oder gar zu begreifen, lässt sich künstliche Objekterkennung eher vergleichen mit einem nächtlichen Spähtrupp, der die Anzahl der Gegner und deren Ausstattung abschätzt. Dabei geht es weder im einen noch im anderen Fall darum, die Personen oder Objekte zu identifizieren, sondern lediglich um die Erkennung wesentlicher Eigenschaften. Dieser Vergleich ist auch bzgl. der Informationsübertragung passgenauer: Es ist nämlich nicht der General selbst, der nachts durch das Gras kriecht. Vielmehr wird der Spähtrupp seine Ergebnisse an ihn berichten.

Bei der Objekterkennung durch Artificial Intelligence geht es um vergleichbare Qualitäten: Also um die Erkennung wesentlicher Eigenschaften des Objekts, aber nicht um die Erkennung des Objekts für sich. Beispielsweise benennen neuronale Netze derzeit die Klasse, der ein Gegenstand zugehört, wie etwa ein Auto oder einen Schraubenzieher. Neuronale Netze erkennen bei Bedarf auch Unterklassen, wie etwa Autotypen oder den Qualitätszustand des Schraubenziehers. Entsprechende Informationen werden jedoch nach diesem Erkenntnisprozess nicht abgespeichert und dem speziellen Objekt zugeordnet in einer Weise, dass dieses identifizierbar wird: „Ich (er)kenne Dich, hattest Du nicht beim letzten Mal Winterreifen drauf?“.

Der Weg zu menschlicher Intelligenz ist noch weit

Daher bleibt die reine Objekterkennung zunächst ein mechanischer und rein aufklärender Prozess, dem das wesentliche Moment zur Intelligenz fehlt: Das Objekt im Kontext seines Umfelds, seiner Historie, seines Zwecks. Es obliegt weiterhin dem General, aus allen Fakten, einem entsprechenden Studium und seiner Erfahrung die Konsequenzen abzuleiten.

Was wir sehen wollen, heißt ‚Künstliche Intelligenz‘. Was wir heute erleben, ist eher ‚Künstliche Aufklärung‘. Aber dem Zeitalter der Aufklärung folgt bekanntlich die Moderne, so dass einiges an Entwicklung der ‚Artificial Intelligence‘ zu erwarten bleibt.

 

Dr. Igor Schnakenburg
Detecon Engineering Center ‘Data Analytics’, Berlin

 

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