Frage: Gibt es Themen, bei der die KI nicht durch Informationen Entscheidung trifft, sondern durch eine fest stehende Programmierung?

Anna-Maria Brandtner Beantwortet am 3 Jun 2024:

Ohne „Informationen“ kann keine KI funktionieren, wenn man Informationen einfach als Daten über die Welt definiert. Es gibt aber zwei grundlegend verschiedene Funktionsweisen von KI, die du vielleicht meinen könntest.

„KI“ ist in der Informatik „Machine Learning“. Heutzutage läuft dies meines Wissens nach ausschließlich über statistisches Lernen, also das Auswerten von großen Mengen von Daten, bei dem der Rechner/die Maschine gewisse Muster erlernt und dann umsetzt. Zum Beispiel lernt ein Sprachprogramm wie ChatGPT, dass im Deutschen auf ein „q“ immer ein „u“ folgt oder dass alle Ländernamen groß-, Länderartikel aber kleingeschrieben werden. Dazu gibt man dem Programm grob Millionen von Textseiten, und es „merkt“ und „erschließt“ sich alle Zusammenhänge von Buchstaben. Wenn „q“ immer zusammen mit „u“ auftaucht, wird es so lernen, immer ein „u“ an ein „q“ bei seinen Antworten zu hängen.

Bis vor knapp zwanzig Jahren war Machine Learning jedoch hauptsächlich noch das Aufstellen von Regeln, nach denen der Rechner gewisse Eingaben zu gewissen Ausgaben übersetzt. Das nennt man „symbolische KI“. Die Regeln wurden von Menschen bewusst entworfen und in die Maschine einprogrammiert, während in modernen Machine-Learning-Systemen die Maschinen relativ selbstständig die Verbindungen von Aus- und Eingaben erlernen. Hierfür ist ein bekanntes Beispiel „Eliza“, ein Übersetzungsprogramm von Joseph Weizenbaum aus den 60ern, das bei einer Texteingabe bestimmte Schlüsselwörter nach vordefinierten Regeln suchte und auf Basis dieser einen Antworttext produzierte. Das Ergebnis ist ein KI-System, das wie ChatGPT Text auf Eingaben produziert, nur dass „unter der Haube“ technisch ein ganz anderes System wirkt. Die alten Systeme sind also vielleicht in deinem Sinn „feststehend“(er).