Das mensch­li­che Gehirn, das gemein­hin als evo­lu­tio­nä­rer Genie­streich gilt, ist das End­pro­dukt einer Ent­wick­lung. Die For­schung hin­sicht­lich künst­li­cher Intel­li­genz hin­ge­gen steckt der­zeit noch in den Kinderschuhen.

„Die Intel­li­genz ist ein Geschenk des Teu­fels“, behaup­tete Fjo­dor Dos­to­jew­ski, und für Arthur Scho­pen­hauer war sie „die Magd des Wil­lens“, was beweist, dass sich schon immer intel­li­gente Men­schen mit dem beschäf­tig­ten, was sie rea-liter aus­machte. Aber was genau ist Intel­li­genz, abge­se­hen von einem dehn­ba­ren Begriff, zu dem es über hun­dert Defi­ni­tio­nen gibt ? David Wechs­ler bei­spiels­weise beschreibt die Intel­li­genz eines Men­schen als „zusam­men­ge­setzte oder glo­bale Fähig­keit des Indi­vi­du­ums, zweck­voll zu han­deln, ver­nünf­tig zu den­ken und sich mit sei­ner Umge­bung wir­kungs­voll auseinanderzusetzen“.
Lapi­dar klingt dage­gen die Erklä­rung „Intel­li­genz ist das, was Intel­li­genz­tests mes­sen“. Der Begriff „Arti­fi­cial Intel­li­gence“, künst­li­che Intel­li­genz (KI), wurde am 1956 am ame­ri­ka­ni­schen Dart­mouth Col­lege wäh­rend einer Kon­fe­renz geprägt. Unab­hän­gig von den Metho­den gibt es in der KI zwei ver­schie­dene Ziel­set­zun­gen : Im kogni­ti­ons­wis­sen­schaft­li­chen Zweig geht es darum, Theo­rien über die mensch­li­che Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tung zu über­prü­fen, mit dem Ziel, das Den­ken bes­ser zu ver­ste­hen. Im inge­nieur­wis­sen­schaft­li­chen, pro­dukt-ori­en­tier­ten Zweig hin­ge­gen wird mensch­li­che Intel­li­genz simu­liert, das heißt intel­li­gente Pro­gramme wer­den ent­wi­ckelt und Maschi­nen kon­stru­iert, die spre­chen, ler­nen und Pro­bleme lösen können.
Doch zurück zum Begriff : Ein Maß für künst­li­che Intel­li­genz lie­fert ein 1950 von Alan Turing erson­ne­ner Test, der die Frage klä­ren soll : „Kön­nen Maschi­nen den­ken?“ Dabei wer­den einem Men­schen und einer Maschine Fra­gen gestellt. Je schwe­rer die Ant­wor­ten der Maschine von jenen des Men­schen zu unter­schei­den sind, umso intel­li­gen­ter ist sie. Turing ver­mu­tete, dass es bis zum Jahr 2000 mög­lich sein werde, Com­pu­ter so zu pro­gram­mie­ren, dass der durch­schnitt­li­che Anwen­der eine höchs­tens 70-pro­zen­tige Chance habe, Mensch und Maschine erfolg­reich zu iden­ti­fi­zie­ren, nach­dem er fünf Minu­ten mit ihnen „gespro­chen“ hat. Dass sich diese opti­mis­ti­sche Vor­her­sage nicht erfüllte, gilt heute für einige als Zei­chen der Über­heb­lich­keit sei­tens der Pio­niere der künst­li­chen Intel­li­genz. Bis­lang hat kein Com­pu­ter­pro­gramm den Turing-Test bestan­den, doch schaffte im Okto­ber 2008 das beste Pro­gramm bei einem Expe­ri­ment an der Uni­ver­sity of Rea­ding es, 25 Pro­zent der mensch­li­chen Ver­suchs­teil­neh­mer zu täuschen.

Kickende Robo­ter
KI wurde einer brei­ten Masse durch das legen­däre Schach­du­ell von Welt­meis­ter Garri Kas­pa­row gegen den Com­pu­ter „Deep Blue“ zum Begriff. Sci­ence – Fic­tion wurde zur Rea­li­tät – zumin­dest auf dem Schach­brett. Doch an der Auf­gabe, die viel­schich­tige mensch­li­che Intel­li­genz nach­zu­bauen, beißt sich die Wis­sen­schaft nach wie vor die Zähne aus. Noch spie­len Robo­ter mit Bau­klöt­zen oder Fuß­ball. Aber die Fort­schritte sind gewal­tig. Die Tat­sa­che, dass bereits im Jahr 2015 men­schen­ähn­li­che Robo­ter die öster­rei­chi­sche Fuß­ball­na­tio­nal­mann­schaft“ schla­gen sol­len, wie der Wie­ner TU-Pro­fes­sor Peter Kopacek erklärte, dürfte eher ein Indiz gegen die Kicker aus Fleisch und Blut denn für die Kühn­heit sei­ner Gedan­ken sein. Die For­scher kon­zen­trie­ren sich mit Vehe­menz auf andere Fel­der, etwa am Deut­schen For­schungs­zen­trum für Künst­li­che Intel­li­genz (DFKI), einer gemein­nüt­zi­gen Pri­vate- Public-Part­ner­ship-Ein­rich­tung mit über 500 Mit­ar­bei­tern, die sich in den letz­ten 25 Jah­ren auf dem Gebiet inno­va­ti­ver Soft­ware-Tech­no­lo­gien zu einem der welt­weit wich­tigs­ten „Cen­ters of Excel­lence“ eta­bliert hat. Auf­trag des DFKI ist, Ergeb­nisse anwen­dungs­ori­en­tier­ter Grund­la­gen­for­schung in kun­den­ori­en­tierte Anwen­dun­gen und Pro­dukte umzu­set­zen. Inhalt­li­che Schwer­punkte sind Bild­ver­ste­hen und Mus­ter-erken­nung, Wis­sens­ma­nage­ment, Gra­fik und Agen­ten, Sprach­tech­no­lo­gie, intel­li­gente Benut­zer­schnitt­stelle, Wirt­schafts­in­for­ma­tik, sichere kogni­tive Sys­teme, Mensch-Maschine-Inter­ak­tion und Robotik. 

Intel­li­gente Suche
Ein gro­ßes Thema ist die seman­ti­sche Ver­ar­bei­tung und Suche von Infor­ma­tio­nen in hete­ro­ge­nen Daten­quel­len im Bereich Wis­sens­ma­nage­ment. Mit­hilfe seman­ti­scher Tech­no­lo­gien sol­len Ori­en­tie­rung im Web und Effi­zi­enz in Unter­neh­men geför­dert wer­den. Dabei ist die Suche so intel­li­gent, dass sie ein Ergeb­nis lie­fert, gleich­gül­tig ob in einer E‑Mail, Gra­fik oder ver­schie­de­nen Office-Pro­gram­men hin­ter­legt. Auf diese Weise wird Know-how pro­zess- und nicht mehr mit­ar­bei­ter­be­zo­gen abge­ru­fen. Gerade Glo­bal Player kön­nen damit rund um die Uhr auf den gesam­ten Daten­be­stand des gesam­ten Unter­neh­mens zurück­grei­fen. Wann diese Vision wahr wer­den wird, las­sen die For­scher des DFKI offen. Gear­bei­tet wird mit Hoch­druck daran.