Hypothese

Was ist die Hypothese bei Künstlicher Intelligenz?

Eine Hypothese ist eine in sich logische Annahme, die auf Grundlage von Annahmen und Erfahrungen getroffen wird und noch nicht bewiesen ist.

Für die Künstliche Intelligenz (KI) gibt es KI-Hypothesen in zwei verschiedenen Denkrichtungen. Bei der starken KI-Hypothese ist die Maschine in der Lage tatsächlich wie ein Mensch zu denken und ein wirkliches Selbstbewusstsein zu entwickeln. Hingegen ist bei der schwachen KI-Hypothese die Maschine lediglich in der Lage nur einzelne intelligente Funktionen in Vertretung vom Menschen zu übernehmen. So gibt es Mustererkennung, Suchprogramme oder auch Systeme (wie Autos, Computerprogramme) welche ihr Verhalten an den Bediener optimal anpassen (wie bei sportlichen Fahrern oder auch bevorzugte Funktionen).

Da allgemein noch wenig darüber bekannt ist, wie sich menschliche Intelligenz ganzheitlich beschrieben werden kann, fehlt ein brauchbarer Maßstab für eine starke KI-Hypothese. Die Hardware des Gehirns ist nicht grundsätzlich anders als bei einem Computer. Jedes Element, egal ob es sich um einen Transistor oder eine Nervenzelle handelt, erledigt ganz einfache Funktionen – diese lassen sich von Rechnern nachbilden.

Technologische Singularität beschreibt eindrucksvoll eine verbreitete Hypothese, nach der die Entwicklung einer künstlichen Superintelligenz möglich, die ein rasantes technologisches Wachstum ermöglichen kann. So könnte eine starke KI mit unaufhaltsamen Folgen von Selbstverbesserungszyklen sich weiterentwickeln und damit eine „Intelligenzexplosion“ nach sich ziehen. Solch eine Superintelligenz könnte die menschliche Intelligenz weitaus übertreffen.

Welche Anwendungen mit Hypothesenbildung sind bekannt?

Es gibt KI im Gesundheitswesen, die erfolgreich eingesetzt werden kann. Eine der bekanntesten ist IBM Watson. Dieses System versteht natürliche Sprache und es kann auf Fragen antworten, die gestellt werden. Solch ein System wertet Patientendaten aus und kann anhand dieser Hypothesen bilden.

Es gibt auch KI-Anwendungen wie virtuelle Online-Gesundheitsassistenten und funktionsfähige Chatbots, welche Patienten und Kunden in dem Gesundheitswesen helfen, medizinische Informationen direkt zu finden. Es können auch Termine vereinbart werden. KI-Anwendungen können dabei behilflich sein, Abrechnungsprozesse zu verstehen und verschiedene Verwaltungsvorgänge zu erledigen.

Können robuste Hypothesen durch KI geschaffen werden?

Das menschliche Gehirn besitzt die Fähigkeit mentale Modelle aus der Erfahrung zu bauen und damit systematisch über aktuelle Sinneseindrücke hinaus weiter reichende Schlüsse zu ziehen, welche sogar Erklärungen ermöglichen. Es gibt die Form der Erklärungsstruktur, die auch als ein generatives Modell bezeichnet werden kann. Dieses beruht auf einer entsprechenden Vielzahl von unterschiedlichen Erfahrungen und generiert durch bestimmte Sinneswahrnehmungen eine Hypothese. Dadurch können Aussagen darüber getroffen werden, wie sich Objekte bewegen oder ob diese verdeckt sind. Diese Hypothesen sind dabei deutlich robuster als klassifikationsorientierte Systeme, die beim Deep Learning zugrunde liegen.

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