Kapitel 1:
Denkende Maschinen
Das erste Kapitel gibt dir einen leicht verständlichen Einstieg in die Welt der KI. Du gewinnst einen Überblick über Formen des Machine Learnings und erfährst, welche Rolle künstliche neuronale Netze hierbei spielen. Ganz nebenbei lernst du die Grundlagen der Programmiersprache Python.
1.1 Was ist künstliche Intelligenz?
Der Begriff »Künstliche Intelligenz« (KI) ist gar nicht so neu, wie man vielleicht glauben mag. Tatsächlich hat man die ersten funktionierenden Computer in den 1960er-Jahren gerne als »denkende Maschinen« oder »Elektronengehirne« bezeichnet. Heute würde man diese Vorstellung belächeln. Die damaligen Computer konnten zwar schon große Datenmengen zur Buchhaltung und Verwaltung verarbeiten, aber sie konnten nicht im Entferntesten selbstständig denken wie ein Mensch. Inzwischen ist viel Zeit vergangen. Heute gibt es tatsächlich digitale Systeme, die Autos steuern, Musik komponieren und Aufsätze schreiben können. Und es gibt ernst gemeinte Warnungen, dass künstliche Intelligenzen den Menschen überflügeln und ihm gefährlich werden könnten.
»Künstliche Intelligenz« umfasst ein weites Gebiet der Digitaltechnik. Man unterscheidet grob zwischen symbolischer KI und subsymbolischer KI:
Beisymbolischer KI wird das intelligente Verhalten durch klare Regeln bestimmt, die jeder Mensch nachvollziehen kann. Beispiele sind konventionelle Chatbots, mit denen man einfache Gespräche führen kann, und Programme, die auf der Grundlage von vorgegebenen Merkmalen Objekte erkennen können.
Beisubsymbolischer KI erlernt das System durch viele Beobachtungen intelligente Verhaltensweisen, etwa die Fähigkeit, Buchstaben zu erkennen. Jedoch ist das Wissen, das das Verhalten bestimmt, für Menschen nicht nachvollziehbar. Das System ist wie eine »Black Box«. Das Innere bleibt verborgen und rätselhaft. Diese Art von Intelligenzerwerb nennt man »Machine Learning« oder auf Deutsch »maschinelles Lernen«.
In diesem Buch geht es vor allem um die Programmierung künstlicher neuronaler Netze. Sie gehören zum zweiten Typ, der subsymbolischen KI. Um besser zu verstehen, was den Unterschied ausmacht, werden wir uns zunächst mit zwei Beispielen symbolischer KI beschäftigen. Du wirst in diesem Kapitel einen Chatbot und ein lernfähiges Programm, das Personen erkennen kann, entwickeln.
1.2 Chatbots
Im Jahr 1950 beschrieb der englische Wissenschaftler Alan Turing in seinem Artikel »Computing Machinery and Intelligence« eine Methode, mit der man – seiner Meinung nach – beweisen kann, ob eine Maschine intelligent ist und denken kann wie ein Mensch. Er nannte sie »imitation game«; inzwischen ist sie als »Turing-Test« in die Geschichte eingegangen. Die Grundidee des Turing-Tests ist, dass sich Intelligenz im Gespräch zeigt. Ein Mensch (der Befrager) unterhält sich über geschriebenen Text mit zwei Gesprächspartnern A und B. Der eine Partner ist ein Computer, der andere ein Mensch. Wenn der Befrager aufgrund der Antworten seiner Gesprächspartner Mensch und Computer nicht unterscheiden kann, zeigt der Computer Intelligenz.
1966 entwickelte der deutsch-amerikanische Informatiker Joseph Weizenbaum am MIT (Massachusetts Institute of Technology) in den USA das erste Computerprogramm, das in Ansätzen den Turing-Test bestehen konnte. Das Programm heißt Eliza und wurde rasch weltberühmt. Eliza verhält sich wie eine Gesprächstherapeutin. Du kannst dich mit ihr unterhalten und sie versucht, dich zum Reden zu bringen.
Im Internet findest du einige Online-Versionen von Eliza, zum Beispiel auf der Webpräsenz von Medical Artificial Intelligence,http://www.med-ai.com/models/eliza.html.de.
Ein Dialog mit Eliza kann z.B. so verlaufen:
Eliza: Hallo, ich bin Eliza. Was hast du auf dem Herzen?
Du: Ich hasse meinen Job.
Eliza: Hass kann Wertvolles zerstören.
Du: Außerdem schlafe ich schlecht.
Eliza: Kannst du mir das Problem näher erklären?
...
Eliza funktioniert so: Bei jeder Benutzereingabe prüft das Programm, o
