{"id":206485,"date":"2025-04-15T07:00:22","date_gmt":"2025-04-15T05:00:22","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/?p=206485"},"modified":"2025-04-15T11:09:13","modified_gmt":"2025-04-15T09:09:13","slug":"was-ist-kuenstliche-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2025\/04\/was-ist-kuenstliche-intelligenz\/","title":{"rendered":"Was ist k\u00fcnstliche Intelligenz?"},"content":{"rendered":"

N\u00fcchtern betrachtet ist KI zweierlei: ein m\u00e4chtiges Werkzeug einerseits, das man verstehen, wissenschaftlich greifen und vorteilhaft nutzen kann. Andererseits ist es eine plakative Worth\u00fclse, der Science-Fiction entlehnt, mit der sich Hypes anfeuern und je nach Weltanschauung \u00c4ngste sch\u00fcren oder Utopien kreieren lassen. Beide Bedeutungsvarianten sind relevant, da sie Einfluss auf unsere wirtschaftliche, private und gesellschaftliche Lebensrealit\u00e4t haben.<\/p>\n

Ein Werbebegriff befl\u00fcgelt die Fantasie<\/h2>\n

Die Wurzeln des wissenschaftlichen Fachgebiets \u00abK\u00fcnstliche Intelligenz\u00bb reichen bis in die 1950er-Jahre zur\u00fcck, in Forschungskreise an der US-amerikanischen Ostk\u00fcste. Am sogenannten Dartmouth Workshop, oft als Geburtsstunde der KI bezeichnet, fiel nach circa zweimonatiger Besch\u00e4ftigung mit Forschungsfragen wie automatischer \u00dcbersetzung, Bilderkennung oder strategischen Brettspielen die Wahl f\u00fcr ein Label auf die englische Entsprechung \u00abArtificial Intelligence\u00bb. Dies erfolgte aus monet\u00e4ren Erw\u00e4gungen: Die Forscher wollten F\u00f6rdergelder einwerben mit den neuen \u00abkomplexen Computeranwendungen\u00bb. Diese Begriffswahl sorgt bis heute f\u00fcr st\u00e4rkere Emotionen und mehr Hype als in der Wissenschaft sonst \u00fcblich, da Intelligenz dem Menschen sehr nahe geht.<\/p>\n

Nach entsprechenden Hochs und Tiefs erwachte die KI-Forschung erst Mitte der 2010er-Jahre wieder aus einem Winterschlaf. So bekannten sich noch 2014 laut einer Studie in der Schweiz nur wenige Forschungsgruppen zu dem Thema. Gleichzeitig war damals schon das sogenannte maschinelle Lernen dabei, durch N\u00fctzlichkeit Einzug in die Unternehmen zu finden. Dieser Nutzen spiegelt die kontinuierlich fortschreitende Entwicklung in einem Fachgebiet wider, das inh\u00e4rent anwendungsorientiert agiert. Heute arbeiten allein in Winterthur Dutzende Fachpersonen im Rahmen des ZHAW Centre for AI am Transfer in die Praxis.<\/p>\n

Die \u00c4ngste und Hypes rund um KI aber sind Ausdruck der extremen Erwartungen, welche durch die Antropomorphisierung der Technologie von Mensch und Gesellschaft in sie hineinprojiziert werden.<\/p>\n

Wissenschaftliche Grundlage<\/h2>\n

KI ist das wissenschaftliche Fachgebiet, welches sich mit der Erzeugung intelligent wirkenden Verhaltens mittels des Computers besch\u00e4ftigt. Als solches geh\u00f6rt es zur Informatik. W\u00e4hrend Vorbild f\u00fcr die Qualit\u00e4t der Ergebnisse oft der Mensch ist, geht es bei KI weder um eine Simulation der biologischen Prozesse, noch greift KI methodisch auf eine einheitliche Theorie von Intelligenz zur\u00fcck. Vielmehr handelt es sich um eine methodische Werkzeugkiste unterschiedlichster Verfahren, welche die Vorteile moderner Computer ausnutzen.<\/p>\n

Historisch bietet die \u00abWerkzeugkiste KI\u00bb zwei grosse F\u00e4cher. Im ersten finden sich wissensbasierte Methoden, welche darauf abzielen, eine Faktenbasis mittels Logik zu bearbeiten und so zu neuen Aussagen \u00fcber die Welt zu kommen. Der Versuch, alles intelligente Verhalten allein auf Logik zur\u00fcckzuf\u00fchren, kann als gescheitert betrachtet werden. Trotzdem finden die dahinterliegenden Methoden t\u00e4glich millionenfach Anwendung: Die schnelle Suche \u00fcber Kombinationen von Schritten verhalf nicht nur IBMs Schachcomputer \u00abDeep Blue\u00bb 1997 zum Sieg gegen Schachweltmeister Garri Kasparov, sondern erm\u00f6glicht heute auch die Wegfindung in Navigationssystemen.<\/p>\n

Es ist jedoch das zweite Fach der Werkzeugkiste, das f\u00fcr den aktuellen Boom verantwortlich ist: Vermutlich jedes der aktuell \u00f6ffentlich diskutierten KI-Systeme, inklusive der generativen KI wie Chat-GPT und anderer, basiert auf den Methoden des maschinellen Lernens. Hierbei handelt es sich um Verfahren, um den Zusammenhang zwischen meist sensorischem Input (Bilder oder andere physikalische Signale) und einem gew\u00fcnschten Output zu erfassen, welchen wir nie zufriedenstellend in logischen Regeln ausdr\u00fccken k\u00f6nnten, wohl aber mittels Beispielen beschreiben. Bei der Herausforderung etwa, auf Fotos Katzen von Hunden zu unterscheiden, ist unklar, welche Menge von Regeln diese Trennung eindeutig beschreiben w\u00fcrde. Hingegen ist es einfach, einen Datensatz zusammenzustellen, aus dem ein Mensch den Zusammenhang erlernen w\u00fcrde.<\/p>\n

Beim Machine-Learning (ML) \u00fcbernimmt der Computer dieses Training: Er bekommt die Bilder in geeigneter Kodierung sowie eine anpassbare Funktion (gleich kommt ein Beispiel, dann wird es klarer). Nun passt er die Parameter dieser Funktion sukzessive so an, dass der Fehler zwischen vorhergesagtem und korrektem Output f\u00fcr alle Datensatzpaare minimiert wird.<\/p>\n

Ein konkretes Beispiel maschinellen Lernens<\/h2>\n

Stellen wir uns etwa Bilder repr\u00e4sentiert nur mittels zweier Pixel vor \u2013 damit sind sie lediglich Punkte in einem zweidimensionalen Koordinatensystem (siehe Abbildung). Wir k\u00f6nnen annehmen, dass die Hundebilder ein Cluster bilden, etwas entfernt von allen Katzenbildern. Die beiden Cluster k\u00f6nnten wir mit einer Geraden (unsere \u00abanpassbare Funktion\u00bb) zu trennen versuchen, indem etwa alle Hundebilder oberhalb und alle Katzenbilder unterhalb der Gerade zu liegen k\u00e4men. Training heisst dann, durch Variieren der Parameter (Steigung und Schnittpunkt mit der vertikalen Achse), also Herumbewegen der Gerade im Raum, eine Konfiguration zu finden, die die Cluster optimal trennt. F\u00fcr neue Bilder gibt das so trainierte Modell dann direkt aus, ob es sich seiner Ansicht nach um einen Hund oder eine Katze handelt.<\/p>\n

KI nutzt maschinelles Lernen, um Katzen- von Hundebildern zu unterscheiden, indem eine Trennfunktion passend im Raum positioniert wird<\/h2>\n

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Quelle Einzelbilder: Image Net \/ Die Volkswirtschaft<\/div>\n

In realen Anwendungsf\u00e4llen mit hochdimensionalen Eingaben und komplexen Zusammenh\u00e4ngen wird man eine anpassungsf\u00e4higere Zielfunktion w\u00e4hlen \u2013 etwa ein neuronales Netz (stellen Sie es sich wie eine Gerade vor, nur viel kurviger), womit man zu Deep Learning \u00fcbergeht. Dessen bis zu Milliarden Parameter sorgen f\u00fcr eine hohe Anpassungsf\u00e4higkeit an die Daten. Die Lernprinzipien bleiben die gleichen.[1]<\/a><\/p>\n

Die Grenzen von KI<\/h2>\n

Ein ML-Modell wird also ohne explizites Vorwissen direkt aus den Daten gelernt. Ergo steckt das, was nicht in den Daten war, auch nicht im Modell. Es lernt datengetrieben und besitzt einen rein statistischen Blick auf die Welt, denn die Optimierung sch\u00e4tzt implizit ab, wie sehr die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Vorhersagen zur beobachteten Verteilung passt. Dieser Ansatz funktioniert f\u00fcr viele Anwendungsf\u00e4lle im Schnitt besser als manuelle menschliche L\u00f6sungen. Dies gilt f\u00fcr Klassifikatoren (etwa Hund vs. Katze) genauso wie f\u00fcr sogenannte Large Language Models wie Chat-GPT. Allerdings kann das Ergebnis im Einzelfall v\u00f6llig danebenliegen, da Aussagen \u00fcber statistische Plausibilit\u00e4t keine Aussagen \u00fcber Wahrheit sind.<\/p>\n

Spekulationen \u00fcber hypothetische \u00abArtificial General Intelligence\u00bb (AGI) geh\u00f6ren daher dem Science-Fiction-Fl\u00fcgel des Begriffs KI an und entbehren jeder technischen Grundlage. Dass das Erreichen von AGI vermutlich trotzdem noch dieses Jahr vermeldet werden wird, hat mehr mit einer Anpassung der Definitionen an den dann existierenden Stand der Forschung zu tun als mit tats\u00e4chlich menschen\u00e4hnlicher Technologie. Ungemein n\u00fctzlich bleibt sie bei bleibenden fundamentalen Begrenzungen trotzdem.<\/p>\n

  1. F\u00fcr eine detailliertere Einf\u00fchrung siehe Segessenmann et al., Kapitel 2. [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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