In der Diskussion um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kommen meist drei Formen von KI zur Sprache: Assisted, Augmented und Autonomous Intelligence. Doch was unterscheidet sie und wo werden sie bereits angewendet? Ein Überblick.
9. Juni 2021
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»In drei bis acht Jahren werden wir eine
Maschine mit der durchschnittlichen Intelligenz eines Menschen haben.« Diese
Prognose traf Marvin Minsky, amerikanischer Forscher und Pionier auf dem Gebiet
der Künstlichen Intelligenz (KI), bereits 1970. Erst 14 Jahre zuvor fand das »Summer
Research Project on Artificial Intelligence« am Dartmouth College in New
Hampshire/USA statt, das als Geburtsstunde der KI als akademisches
Fachgebiet gilt.
Da Computer immer schneller und preisgünstiger wurden, bekam die Forschung im Anschluss an die Konferenz viel Aufwind. Allerdings hatten die ersten Erfolge zu optimistische Fehleinschätzungen zur Folge, weshalb viele Erwartungen nicht erfüllt werden konnten. Daher sank das Interesse zunächst und der sogenannte KI-Winter folgte. Bis sich in den 1990er Jahren die Fortschritte beschleunigten und der Sieg des Schachcomputers Deep Blue über den damaligen Weltmeister Garri Kasparow weltweit für Schlagzeilen sorgte.
Von Maschinen mit menschlicher Intelligenz sind wir auch heute weit entfernt. Dank rapide steigender Rechenleistungen und der Verfügbarkeit von großen Datenmengen macht die KI-Forschung aber immense Fortschritte. Das Spektrum der Künstlichen Intelligenz geht von Assisted Intelligence über Augmented Intelligence bis hin zur Autonomous Intelligence. Diese drei Formen lassen sich anhand ihrer Entscheidungskompetenz voneinander abgrenzen.
Automatisierte Fließbänder in Produktionsanlagen oder ein persönlicher Assistent in Navigationssystemen – in vielen Bereichen ist Assisted Intelligence heute nicht mehr wegzudenken. Diese Form der Intelligenz imitiert keine menschlichen Denkprozesse, sondern liefert gezielt Lösungen für konkrete Probleme. Damit steht Assisted Intelligence am unteren Ende des Spektrums der KI und wird eingesetzt, um einfache Aufgaben zu automatisieren, damit diese schneller und kostengünstiger durchgeführt werden können. In der Regel handelt es sich dabei um klar definierte, regelbasierte und wiederholbare Aufgaben, die mithilfe der kombinierten Leistung von Big Data, Cloud und Data Science gelöst werden. Wenn im Voraus keine Aktion klar definiert wurde, liegt die endgültige Entscheidung aber immer beim Menschen.
Im Gegensatz dazu kann Augmented Intelligence nicht nur vorgegebene Lösungen anwenden, sie schlägt auch neue Lösungen vor. Dieses Level der Künstlichen Intelligenz basiert auf Maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung, Bilderkennung und neuronalen Netzen. Durch die Analyse von riesigen Datenmengen werden gefundene Muster oder Abhängigkeiten als situationsbasierte Entscheidungsgrundlagen zur Verfügung gestellt.
Die »erweiterte« Intelligenz kombiniert menschliche Intelligenz mit der künstlichen Intelligenz von Computern. Von dieser Mensch-Maschine-Kollaboration profitieren beide Seiten: Die Künstliche Intelligenz lernt von menschlichen Eingaben. Menschen wiederum können auf Basis der KI-Informationen präzisere Entscheidungen treffen. Insbesondere in zeitkritischen Anwendungen ist es dadurch möglich, schneller und effizienter zu handeln.
Heute wird Augmented Intelligence unter anderem in der Landwirtschaft angewendet. Die Analyse landwirtschaftlicher Daten liefert eine Entscheidungsgrundlage, welche Bereiche wann bewässert werden sollen. So können die Erträge für jede Nutzfläche maximiert werden.
Die fortschrittlichste Form der KI ist Autonomous Intelligence. Auf dieser letzten Ebene trifft das System eigenständig Entscheidungen und handelt dementsprechend völlig ohne menschliches Eingreifen. Dabei lernen die Maschinen kontinuierlich hinzu.
Nur wenige autonome Systeme sind heute bereits im Einsatz. Es gibt einige »Early Adopters« wie zum Beispiel in Gesichtserkennungsverfahren oder bei der Wartung von Raumstationen. Die wohl am meisten erwartete Anwendung – vollständig autonome Fahrzeuge, die auch ohne Passagier fahren können – ist für den allgemeinen Einsatz noch nicht bereit. Bis das System verlässlich auf alle Veränderungen reagiert und fehlerfrei funktioniert, ist noch viel Forschung notwendig.
»Die nächsten Jahre werden uns die drei Formen der Künstlichen Intelligenz auf jeden Fall noch begleiten«, so Adrian Schwaiger, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IKS. Grund dafür sei unter anderem, dass mit höheren Stufen der KI auch ein deutlich erhöhter Entwicklungsaufwand einhergehe, insbesondere bei hohen Anforderungen an die Sicherheit und Zuverlässigkeit. Je nach Problemstellung sei es deshalb sinnvoller, so Schwaiger, auch weiterhin auf Assisted Intelligence zu setzen, wenn diese für die Komplexität der Aufgabe geeignet sei. Auch eine Kombination der verschiedenen KI-Stufen könne in vielen Bereichen der praktikabelste und effizienteste Ansatz sein.
