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Womit beschäftigt sich die künstliche Intelligenz?

Womit beschäftigt sich die künstliche Intelligenz?

In der KI versucht man, intelligente Fähigkeiten, wie sie am ausgeprägtesten beim Menschen zu beobachten sind, mit dem Computer zu simulieren. Die erste Voraussetzung dafür ist, menschliches Wissen in den Computer zu bringen um es dort verarbeiten zu können. Damit fangen die Schwierigkeiten bereits an. Es genügt nicht, nur irgendwelche Dokumente einzulesen, z.B. Bücher aller Art, das könnte man noch maschinell machen. Das darin enthaltene Wissen ist nicht unmittelbar verarbeitbar, vielmehr muss es in eine spezielle Form gebracht werden, damit dies möglich ist. Eine solche Form nennt man allgemein eine formale Sprache. Programmiersprachen sind die bekanntesten Beispiele für formale Sprachen. Für die Darstellung von Wissen im Computer werden aber andere Sprachen verwendet, z.B. Logik-Sprachen. Wichtig ist, dass es die Sprache erlaubt, Inhalte nach genauen Regeln miteinander zu verknüpfen um neue Inhalte zu gewinnen. Diese Regeln müssen ganz exakt sein, damit man sie im Computer in einem automatisch ablaufenden Programm verwenden kann. Bei Logik-Sprachen z.B. gibt es solche Regeln, sie heißen Inferenzregeln, und das Erschließen neuer Inhalte mit Hilfe der Regeln nennt man logisches Schließen.
 
Wir haben schon festgestellt, dass bei reinen Rechenprozessen die Computer uns Menschen weit überlegen sind. Typisch „intelligente“ Aufgaben haben aber einen anderen Charakter als reine Rechenaufgaben. Sie sind Problemlösungsaufgaben. Die Besonderheit dieser Art von Aufgaben ist, dass zu Beginn eine Beschreibung eines (Anfangs-) Zustands und eine Aufgabenbeschreibung vorliegen sowie eine Menge möglicher Operationen (z.B. in Form von Regeln). Der Problemlöser hat nun die Aufgabe einen Zustand zu finden, der eine Lösung der Aufgabe darstellt. Das kann er dadurch tun, dass er eine im Augenblick geeignete Operation auswählt, diese auf den gegenwärtigen Zustand anwendet und so zu einem neuen Zustand kommt. Dies muss er so lange machen, bis er einen Lösungszustand erreicht hat. Man nennt den ganzen Prozess Problemlösen durch Suchen. Er ist ein so allgemeines Verfahren, dass er im Prinzip immer angewendet werden kann, sobald ein Problem in einer formalen Beschreibung im Computer gegeben ist. Er hat aber den Nachteil, dass er sehr zeitaufwendig werden kann, deshalb versucht man für spezielle Probleme speziellere Verfahren zu verwenden.
 
Eine wichtige Aufgabe ist des Planen. Menschen können das sehr gut. Das Planen ist ein gutes Beispiel für allgemeines Problemlösen. Man kann also mit Suchverfahren ein Planungsproblem immer lösen. Um es aber effizienter tun zu können, hat man spezielle Verfahren für das Planen entwickelt. Eine wichtige Voraussetzung dafür ist die detailliertere Beschreibung des Planungsproblems als es mit einer allgemeinen Zustandsformulierung möglich ist. Logik-Sprachen bieten dazu die Möglichkeit. Was man mit einem spezielleren Verfahren erreicht ist, dass die Zahl der nutzlosen Schritte, die zu keiner Lösung führen, reduziert wird.
 
Wie schon erwähnt, ist die Untersuchung von Kommunikation und Kooperation zwischen Computern ein wichtiges Teilgebiet der KI. Das liegt zunächst einmal daran, dass Computersysteme oder Agenten mehr leisten können, wenn sie kooperieren, und dass viele Probleme von Natur aus verteilt sind, so dass ein verteilter Ansatz zur Lösung günstig erscheint. Das lässt sich besonders gut am Beispiel der „reaktiven Agenten“ zeigen, einem Typ besonders einfacher Agenten. Man kann sich die reaktiven Agenten ungefähr wie Ameisen vorstellen, also sehr einfache Tiere, bei denen das einzelne Exemplar nicht viel leisten kann, nicht einmal allein überlebensfähig ist, aber die Gemeinschaft erstaunliche Dinge zustande bringt. Ein weiterer wichtiger Grund für die Beschäftigung mit den Multiagentensystemen ist die Einsicht, dass Intelligenz ein soziales Phänomen ist. Die Intelligenz eines Menschen bildet sich nur im Kontakt mit anderen Menschen aus, wäre ein Mensch von Geburt an auf sich allein gestellt, dann würde sie sich nicht entwickeln, ein berühmtes Beispiel dafür sind die „Wolfskinder“.
 
Die publikumswirksamsten Entwicklungen der KI sind die in der Robotik, genauer gesagt in der mobilen Robotik. Die klassischen Roboter, die schon seit langem in der Industrie eingesetzt werden, sind herkömmlich programmiert, sie sind eigentlich nur Maschinen ohne „Intelligenz“. Die mobilen Roboter benötigen aber ein beträchtliches Maß an Intelligenz, damit sie sich selbstständig oder autonom in einer bestimmten Umgebung bewegen können. So entsteht leicht die Science fiction Vorstellung von Robotern, die menschenähnlich sind, womöglich sogar den Menschen überlegen, und die am Ende die Menschen überflüssig machen. Roboter können aber, wenn sie vernünftig eingesetzt werden, sehr nützliche Maschinen sein Hier geht es darum, was der Stand der Entwicklung ist und wie man einfache Roboter auch zu Lehrzwecken einsetzen kann.
 
Eine besonders wichtige Fähigkeit des Menschen ist die des Lernens. Menschen, oder genauer gesagt unser Gehirn, lernen ständig. Das wird uns nur meist nicht bewusst. Das Gehirn ist aber immer damit beschäftigt, Eindrücke von außen zu verarbeiten und dabei neue Inhalte herauszufiltern und sie in das schon vorhandene Wissen zu integrieren. Auch Computern kann man das Lernen beibringen, wenigstens bestimmte Arten davon. Eine Form des Lernens, die Menschen schon im Kleinkindalter praktizieren, ist das Lernen von Begriffen und Regeln, und diese Form beherrscht auch ein Computer wenn er entsprechend programmiert ist. Man nennt das dann Maschinelles Lernen. Der Lernprozess verläuft kontrolliert, deshalb spricht man hier von überwachtem Lernen oder Lernen mit Lehrer. Man kann sich das etwa so vorstellen wie bei einem Kleinkind, dem man erklären will, was ein Tisch, ein Stuhl oder ein Auto ist. Dazu zeigt man auf bestimmte Gegenstände und sagt „das ist ein ...“ bzw. „das ist kein ...“. Ganz ähnlich lernt ein Computer.
 
Es gibt noch eine andere Form des Lernens, die man mit Computern realisieren kann, und zwar mit (künstlichen) Neuronalen Netzen. Das sind letztlich auch Computerprogramme, in die man etwas eingibt und von denen man eine Ausgabe erhält. Allerdings sind das keine Begriffe, sondern in der Regel relativ abstrakte Kodierungen von Inhalten. Man spricht deshalb auch von „subsymbolischem Lernen“ im Gegensatz zu „symbolischem Lernen“ wie oben. Neuronale Netze führen im Prinzip Prozesse durch, die in ähnlicher Form auch im Gehirn ablaufen, nur sind sie dort noch komplexer. Deshalb interessieren sich die Hirnforscher für sie und verwenden sie als Experimentierwerkzeuge. Auch bei den Neuronalen Netzen gibt es überwachtes Lernen, aber es gibt auch andere Formen, die man allgemein als unüberwachtes Lernen bezeichnet.
 
Es gibt noch eine Reihe anderer Gebiete in der KI, z.B. das Verstehen von Sprache, das Erzeugen von Sprache, das Erkennen von Bildern, die Verarbeitung von unsicherem Wissen und andere.
 
aus: Künstliche Intelligenz in der Schule (Link zur PDF-Datei), Vorlesung an der Technischen Universität Chemnitz, Wintersemester 2004/2005, Prof. Dr. Werner Dilger

Redaktionell verantwortlich: Frank Oppermann