Künstliche Intelligenz wird oft als Innovationstreiber und Heilmittel für verschiedenste Probleme gehandelt. In anderen Darstellungen nimmt sie eine Gefahr für die Menschheit ein. Dabei verrichten künstliche Intelligenzen schon in vielen in sich geschlossenen Umgebungen zuverlässig ihren Dienst, etwa bei der Steuerung von Roboterarmen in der Automobilindustrie, in medizinischen Assistenzsystemen oder in Spielzeugrobotern. Doch nicht überall war oder ist sie erfolgreich, ermittelte eine IDC-Studie. Gescheiterte Experimente sind häufig und existieren durch alle Branchen sowie Zielvorgaben hinweg. Auch der Mensch spielt dabei eine entscheidende Rolle.
Vom Menschen abhängig
KI-Systeme oder intelligente Maschinen sind bis dato noch sehr von ihren menschlichen Lehrern abhängig, die ihnen die Fragestellung, das Ziel oder ihren Zweck vorgeben. Von ihnen werden die Systeme mit ausgewählten, stark an die Aufgabe gebundenen Datensätzen gefüttert, mit denen sie innerhalb von eng determinierten System- und Parametergrenzen trainieren dürfen. Bei zu viel Spielraum für die KI lassen sich ansonsten die Ergebnisse nur noch schwer bis gar nicht mehr auswerten. Und auch beim Ergebnis wird der Mensch benötigt – den Data Scientist bzw. auf Daten spezialisierten Analysten, der die Ergebnisse interpretieren und so nutzbar machen muss.
Ressourcen und Daten fehlen
Schaut man sich nach KI-Projekten um, sind die heutigen Anwendungsfälle vor allem im B2B-Umfeld oft eher ernüchternd oder zumindest stark an einen speziellen Anwendungsbereich gebunden. Die beiden von IBM entwickelten KI-Systeme ‚Deep Blue‘ (1996 Sieger im Schach gegen Gary Kasparow) und dessen Weiterentwicklung ‚Watson‘ (2011 Gewinner im Jeopardy gegen zwei menschliche Gegner) sind beispielsweise nur innerhalb einer bestimmten Regelwelt oder mit entsprechend trainierten Datensätzen ‚intelligent‘. Komplexere Aufgaben sind für eine künstliche Intelligenz noch schwer zu lösen. Oft mangelt es in B2B-Projekten auch an Ressourcen und der für ein umfassendes Training notwendigen Datenmenge.
Überraschende Ergebnisse
Es existieren sogar einige KI-Projekte, die beunruhigende Ergebnisse vorbrachten. In einem Kommunikationsexperiment eines bekannten Social-Media-Riesen unterhielten sich zwei KI-gestützte Chatbots plötzlich in einer Geheimsprache, die die menschlichen Forscher nicht mehr verstehen konnten. Die Bots entwickelten eine effizientere Sprache aus den menschlichen Begriffen, um schneller verhandeln zu können. Dabei sind durch KI optimierte Sprachen in der Forschung keine Seltenheit. Die Geheimsprache war auch nicht der Grund für den Abbruch des Experiments. Da die KI in ihrem späteren Einsatzgebiet mit Menschen interagieren sollte, musste sie hierfür selbstverständlich die menschliche Sprache verwenden. Die Wissenschaftler hatten es jedoch versäumt, diese Einschränkung für die beiden Bots festzulegen. Letztendlich handelt es sich bei diesem Beispiel um eine Versuchsanordnung unter Laborbedingungen, in denen sich Möglichkeiten und Grenzen intelligenter Systeme und Maschinen ausloten lassen. Diese Experimente sind wichtig, da hier oft überraschende Ergebnisse herauskommen, die die menschlichen Denkprozesse in Frage stellen und Schwächen darin offenlegen.