Wie lernt künstliche Intelligenz (KI) eigentlich?

Hast du dich auch schon einmal gefragt, wie künstliche Intelligenz eigentlich lernt? Heute gehen wir dieser Frage auf den Grund. An meinen Kursen an verschiedenen Volkshochschulen und Schulungszentren ist das Thema KI besonders gefragt. Viele können sich nicht vorstellen, wie Computer (und damit KI) eigentlich lernen können.

Wenn du schon immer wissen wolltest, wie KI lernt, bist du hier genau richtig. Ich zeige dir ein einfaches Beispiel, wie wir künstliche Intelligenz etwas beibringen können.

Ich werde darauf eingehen, welche Grenzen das Lernen von KI hat und warum beispielsweise Autos noch nicht vollständig autonom fahren können.

Wie immer habe ich dir auch alles in einem Video aufbereitet:

Das Mario Beispiel: Wir bringen KI ein Spiel bei

Stell dir vor, wir möchten eine künstliche Intelligenz entwickeln, die das Spiel Super Mario automatisch spielt. In diesem Spiel geht es darum, dass Mario die Prinzessin rettet, indem er möglichst schnell von links nach rechts rennt, alle Hindernisse überwindet und Gegnern ausweicht. Um Mario zu steuern haben wir verschiedene Optionen: wir können ihm sagen, er soll nach rechts oder links gehen oder wir können sagen, er soll springen oder sich ducken.

Wir könnten das Spiel auf zwei Arten automatisieren: mit und ohne KI.

Ohne KI müssten wir genaue Anweisungen geben und jeden Schritt für Mario programmieren. Wenn wir Mario zur Prinzessin führen wollen, müssten wir in der ersten Methode – ganz ohne KI – Mario Schritt für Schritt sagen, was er tun soll. Also z.B. «3 Sekunden nach rechts gehen. Dann springen. 1 Sekunde warten, dann ducken… usw.» Das alles aufzuschreiben und zu programmieren wäre sehr aufwändig. Der Aufwand würde bei Menschen anfallen, die sozusagen das Spiel selber spielen und dann dem Computer sagen, was er tun soll.

Mit KI nutzen wir den Vorteil, dass Computer über viel Rechenleistung verfügen und wir viele Computer parallel laufen lassen können. Wir gehen ganz anders vor als ohne KI: Wir geben der KI klare Ziele vor, wie zum Beispiel, dass Mario möglichst schnell nach rechts laufen soll, ohne zu sterben. Ähnlich wie einem Kind sagen wir: Versuch mal zu laufen. Das Ziel ist klar. Wie sagen aber nicht wie. Der Computer soll einfach zufällig ausprobieren, was am besten ist. Zum Beispiel geht er nach rechts und schaut, ob Mario so weit kommt. Sobald Mario stirbt «lernt» die KI im Computer, dass sie etwas anders machen muss.

Wir lassen die KI tausende Male spielen, sodass sie alles Mögliche ausprobiert und lernt, was gut ist und was nicht für Mario. Immer wenn Mario weiterkommt, wird das als gut beurteilt, immer wenn er stirb wird etwas anders ausprobiert. Ähnlich wie bei einem Kind, das tausend Mal versucht zu laufen, bis es klappt. Bei dieser Methode fällt der Arbeitsaufwand aber nicht bei den Menschen an, sondern bei der KI im Computer. Wir Menschen können nur zuschauen, wie die KI selber lernt.

Nach tausenden Versuchen lernt die KI so, wie es Mario zur Prinzessin führen kann. Obwohl wir der KI nie gesagt haben, wie sie spielen soll. Wir haben nur gesagt, was das Ziel ist: möglichst schnell möglichst weit nach rechts zu kommen. Schon faszinierend. Wir mussten nicht aufwändig nach der Methode ohne KI alle Schritte einzeln aufschreiben, sondern die KI hat es selber durch Ausprobieren gelernt.

Das Automatisieren des Super Mario Spiels ist ein interessantes Experiment. Geht das auch mit Anwendungsfällen in der richtigen Welt? Wie würde das funktionieren, wenn wir Autos mit KI automatisch fahren lassen wollen oder sogar Ärzte mit KI ersetzen möchten?

Grenzen von KI beim Lernen

Nehmen wir das Beispiel eines Arztes: Wir möchten einen Arzt mit dem gleichen Vorgehen wie bei Super Mario automatisieren. Wir sagen der KI, der Patient soll gesund werden, und probieren tausend Mal verschiedene Medikamente aus. Wenn der Patient stirbt, war es falsch, wenn es ihm besser geht, war es richtig. Du merkst, das ist absurd.

Das funktioniert natürlich nicht. Der Preis eines Fehlers ist beim Thema Gesundheit und wenn es um Leben geht viel zu hoch. Im Gegensatz dazu ist es bei einem Videospiel wie Super Mario nicht so schlimm, wenn Mario tausend Mal stirbt.

Deshalb wird KI vor allem dort eingesetzt, wo Fehler weniger gravierende Folgen haben, wie beispielsweise in Online-Shops, wo Produkte vorgeschlagen werden. Es ist nicht so tragisch, wenn dir ein unpassendes Produkt vorgeschlagen wird, da stirb ja niemand. Vielleicht hast du schonmal gemerkt, wenn du etwas online einkaufst: dir werden andere Produkte angeboten, die du vielleicht auch noch möchtest. Das wird mit KI gemacht, aber die Empfehlungen sind nicht immer super. Das liegt daran, dass die KI nicht alles über dich weiss. Zum Glück! Denn wüsste sie auch deinen Kontostand und andere private Dinge über dich, könnte die KI noch bessere Vorschläge machen und dir die eine neue Kaffeemaschine nach Hause liefern lassen, bevor du bemerkt hast, dass sie kaputt ist. So weit sind wir aber noch nicht.

Fazit: KI lernt schnell – hat aber Grenzen

Wie du siehst, hat künstliche Intelligenz ihre Grenzen, aber auch grosses Potenzial. Es gibt schon viele Anwendungen. KI kann dir zum Beispiel beim IT-Support automatisch helfen wenn du Probleme mit deinem Handy hast oder wir können mit KI automatisch Bilder erzeugen. Wenn du mehr über praktische Anwendungen von KI erfahren möchtest, schau dir gerne meine Serie "KI ganz praktisch" an.

Kursangebote zu Künstlicher Intelligenz

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Volkshochschule beider Basel

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