Künstliche Intelligenz: Zwischen Philosophie und Problemlösung

Die unterschiedlichsten Forschungsbereiche und Anwendungsgebiete innerhalb der Informatik fallen unter den Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI). Längst nicht allen Forschern und Entwicklern auf diesem Gebiet geht es darum, die Eigenschaften des menschlichen Geistes durch IT-Systeme zu modellieren. Statt dieser so genannten „starken“ KI gewinnt immer mehr die „schwache“ Variante an Bedeutung. Deren Ziel ist vor allem, die Fähigkeiten von IT-Systemen im Allgemeinen schrittweise qualitativ zu erweitern. Anders als bloße Rechenmaschinen sollen diese KI-Systeme Probleme lösen, Entscheidungen treffen und Vorschläge machen können.

Ein Beispiel hierfür ist die automatische Mustererkennung im Bereich von Bildern und Texten. Moderne Bilderkennungssysteme können etwa Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen unterschiedlichen Strukturen auf Fotografien analysieren und auf dieser Grundlage Entscheidungen dazu treffen, ob zwei analysierte Objekte Instanzen eines gemeinsamen Typs sind. Auf diese Weise kann zum Beispiel ein Auto als solches klassifiziert werden. Entsprechende Systeme haben aber auch die Fähigkeit, ein und dieselbe Person auf einer Kamera wieder zu erkennen. Marktreife Anwendungen in diesem Bereich sind noch selten, und der flächendeckende Einsatz in Überwachungskameras könnte noch mehr als zehn Jahre auf sich warten lassen. Aber die ersten Schritte sind gemacht, um diese Form der Intelligenz in Maschinen nachzubilden.

Etwas weiter gediehen sind dagegen die Bemühungen zur maschinellen Sprachanalyse und – synthese. Der Sprecher einer natürlichen Sprache verfügt ja unter anderem über die Kompetenz, geschriebene und gesprochene Sprachäußerungen wechselseitig ineinander zu überführen: Man kann geschriebene Texte laut lesen und gesprochene Wörter niederschreiben. Genau dies gelingt auch immer mehr IT-Systemen. Da aber zum Beispiel Wörter in Fragen anders als in anderen Satzarten ausgesprochen werden, ist hierzu ebenfalls eine Form von Intelligenz erforderlich; es können nicht etwa Tonaufnahmen einzelner Wörter, geschweige denn einzelner Buchstaben, zu ganzen Sätzen zusammengefügt werden. Das Resultat wäre eine vollkommen unnatürliche Betonungsweise. Beispiele für marktreife Anwendungen im Bereich Spracherkennung sind die bekannten Telefon-Dialog-Systeme, die vorgegebene Antworten wie „Ja“ oder „Nein“ der Anrufer auf Fragen des Systems voneinander unterscheiden können.