Über KI, japanische Karatekämpfer, Magie und weltbeherrschende Maschinen - Video-Podcast

Vermutlich hatten Sie auch schon einen Berater, ein Systemhaus oder einen Softwareanbieter bei sich im Haus sitzen, der Ihnen erzählt, dass Sie künftig alle Ihre bestehenden Probleme (und sämtliche anderen auch) mit Künstlicher Intelligenz werden lösen können. Die klügeren (und ehrlicheren) Berater werden Ihnen vielleicht sogar gestanden haben, dass Sie neben dieser ultimativen KI-Lösung auch (leider) künftig (noch) Menschen brauchen. Denn KI-unterstützte Entscheidungen seien "der neueste heiße Scheiß", wird er oder sie nicht gesagt haben. Aber KI-unterstützte Entscheidungen seien die ultimative, die unumgängliche und die nicht aufzuhaltende Zukunft.

Die Zukunftsaussage ist perspektivisch sicher richtig. Aber sie gilt nicht heute und auch nicht für morgen. Sie gilt noch nicht einmal für kommendes Jahr - zumindest nicht in der Schlichtheit. Denn man kann ein KI-System nicht so einfach einführen wie eine simple Software - sagen wir: sie ist nicht so simpel wie eine unternehmensweite SAP-Implementation. Der Hauptgrund: Künstliche Intelligenz ist weder künstlich noch intelligent. Im Video-Podcast sprechen iBusiness-Analyst Dominik Grollmann und Herausgeber Joachim Graf über die Chancen von Künstlicher Intelligenz - und ihre Limitationen.

Ihr Argument: KI funktioniert zuverlässig heute noch nicht einmal bei komplizierten Sachverhalten - geschweige denn bei komplexen. Komplizierte Situationen sind jene, die wir mit einem endlichen Set von Regeln beschreiben können. Die Software eines Routenplaners beispielsweise löst ein kompliziertes Problem, indem sie den optimalen Weg durch eine gegebene Karte berechnet. Immer wieder passiert es, dass Navigationssysteme ihre Fahrer in die Irre leiten - so manches Auto landete deswegen sogar in einem Hafenbecken  . Der Grund sind mangelhafte Daten, fehlerhafte Algorithmen - aber vor allem der den Systemen fehlende gesunde Menschenverstand.

Bild: Joachim Graf

Systemtheorie: Einfache komplizierte komplexe und chaotische Systeme - woran KI-Systeme scheitern

Die Folge: Menschen verstehen kausale Abhängigkeiten und Wechselwirkungen, Algorithmen sehen nur Korrelationen. Wo die Maschine nur den kürzesten Weg von A nach B sieht, weiß der Mensch, dass man besser nicht im Hafenbecken parkt. Maschinen entdecken ein Muster. Menschen einen Grund.

Das rettet auch nicht das Mehr an Daten, das viele Berater, Systemhäuser und Softwareanbieter als Goldenen Gral der KIs empfehlen. Selbst das hochgelobte Computersystem AlphaGo eignet sich nicht als Weltbeherrschungs-Vorbild. Dieses hatte zwar bereits im Jahr 2016 den letzten menschlichen Go-Weltmeister besiegt  . Die von Googles   Deepmind   entwickelte Software arbeitet mit Machine Learning und entwickelte im Laufe ihres Trainings damit sogar eigene Spielweisen. Auf dem 19x19 Felder großen Go-Spielfeld macht AlphaGo keinem Mensch mehr etwas vor - so lange sich dieser an die einprogrammierten Regeln hält. Sobald dieses komplizierte System des Go-Spielbretts allerdings komplex wird - indem ein Mensch zum Beispiel eine Schale Tee darauf abstellt - kommt der hochgezüchtete Algorithmus an seine Grenzen: Er wird an dieser komplexen - nicht regelbasierten - Situation scheitern.

Dominik Grollmann und Joachim Graf entzaubern also mit einem fröhlichen "Kah-Ihhhh" auf den Lippen zu Recht KI-Wunderglauben und die Horrorvorstellung von weltbeherrschenden Maschinen gleichermaßen.