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Künstliche Intelligenz: Dümmer als man denkt

Künstliche neuronale Netze sprechen mit Menschen und gewinnen Strategiespiele. Mit Denken und Intelligenz hat das noch wenig zu tun, erklärt die aktuelle c't.

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Künstliche Intelligenz: Dümmer als man denkt

Weil künstliche neuronale Netze in Spezialdisziplinen Erfolge feiern, wächst der Traum von der künstlichen Intelligenz, die weniger Vorurteile pflegt als der Personaler, Kinder individueller fördert als der Lehrer, Diagnosen besser stellt als der Arzt und Autos souveräner steuert als der Mensch.

Die Werbetexte für solche Verfahren nennen eine beeindruckende Menge an Trainingsdaten und eine nicht minder beeindruckende Anzahl an Zusammenhängen, die der Algorithmus automatisch in den Daten gefunden haben soll. Dazu noch eine hohe Genauigkeit – fertig ist das Bild von der neutralen, intelligenten und verlässlichen KI.

Doch häufig vernebeln die Zahlen den Blick aufs Wesentliche. Entscheidend für einen erfolgreichen Lernprozess ist außer der Datenmenge auch deren Qualität. Und eine Fehlerrate von nur einem Prozent kann für die eine Anwendung hervorragend, für die andere inakzeptabel sein.

Dazu kommen grundlegende Schwächen der heutigen Systeme: Der Lernprozess etwa läuft deutlich ineffizienter ab als beim Menschen. Außerdem erkennen künstliche neuronale Netze nur Muster, keine kausalen Zusammenhänge. Die meisten Experten sind sich einig, dass ein fundamentaler Durchbruch in der KI nötig ist, um menschliches Denken auch nur ansatzweise zu simulieren.

Wo es bei den KIs in Praxis und Theorie noch hakt und welche Folgen ein allzu naiver Umgang mit der Technik haben kann, erfahren Sie in der aktuellen c't ab Seite 128:

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