Künstliche Intelligenz – Was sie kann, was sie nicht kann und was die meisten Menschen falsch verstehen

Künstliche Intelligenz – Gefühlt kommen diese beiden Wörter in nahezu jeder TV-Sendung mehrmals vor. Es gibt auch kaum noch Produkte zu kaufen, bei denen nicht in irgendeiner Form KI im Einsatz ist. Die KI sei auf einem Siegeszug, schrieb neulich ein Magazin. In Wirklichkeit ist die KI auf einem Durchmarsch.

Erschreckend ist, wie schlecht gerade Journalisten über das Thema KI/AI informiert sind. In den frühen Anfängen der frei zugänglichen Webseiten, die Antworten von einer KI anboten, haben die Leute alles Mögliche ausprobiert und sich über die teils lustigen, teils falschen Antworten amüsiert. Dieser Kenntnisstand wird heute noch hergenommen, um auch über die aktuellen Versionen von z.B. ChatGPT zu sprechen. Dabei leistet eine solche Frage-Antwort-KI heute schon in beeindruckender Weise mehr, als die meisten PISA-Schüler es könnten.

Um ein bißchen mehr Informationen zu liefern und um mit einigen Missverständnissen aufzuräumen, habe ich mal für Euch etwas recherchiert und diesen Artikel hier geschrieben.
Wenn Ihr noch Fragen habt, könnt Ihr mir gerne schreiben.

1. Was ist eigentlich Künstliche Intelligenz?

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) oder auf Englisch Artificial Intelligence (AI) wird heutzutage inflationär verwendet. Jeder hat schon von ChatGPT, Deep Learning, autonomen Autos oder künstlicher Kreativität gehört. Doch viele Menschen – auch in Fachkreisen – haben ein völlig falsches Bild davon, was KI tatsächlich ist und wie sie funktioniert.

Grundsätzlich bezeichnet der Begriff KI Computersysteme, die in der Lage sind, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören unter anderem Spracherkennung, Bilderkennung, Entscheidungsfindung und Mustererkennung.

Doch was KI nicht ist: Eine bewusste, eigenständig denkende Instanz mit menschlicher Kreativität, Emotionen oder Absichten.

2. Wie funktioniert eine Künstliche Intelligenz?

Die meisten modernen KI-Systeme basieren auf maschinellem Lernen (Machine Learning, ML). Dabei handelt es sich um Algorithmen, die aus riesigen Datenmengen Muster erkennen und daraus lernen können.

Die drei wichtigsten Methoden des maschinellen Lernens:

Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Die KI bekommt eine große Menge an Beispieldaten, bei denen die richtige Antwort schon bekannt ist. Beispiel: Ein Modell wird mit Millionen von Katzen- und Hundebildern trainiert, die jeweils als „Katze“ oder „Hund“ markiert sind. Nach dem Training kann es neue Bilder mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig zuordnen.

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Die KI bekommt unmarkierte Daten und muss selbst Muster und Strukturen finden. Beispiel: Eine KI analysiert Kundendaten eines Online-Shops und entdeckt, dass bestimmte Kundengruppen ähnliche Kaufgewohnheiten haben.

Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Die KI lernt durch Belohnung und Bestrafung. Beispiel: Ein selbstspielendes Schachprogramm trainiert sich selbst, indem es Millionen Partien spielt und dabei lernt, welche Züge zum Gewinn führen.

Neuronale Netze und Deep Learning

Viele moderne KI-Anwendungen nutzen künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANN), die sich an der Struktur des menschlichen Gehirns orientieren. Diese Netze bestehen aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und verknüpfen.

3. Häufige Irrtümer über Künstliche Intelligenz

Irrtum 1: „KI kann denken wie ein Mensch.“

KI kann keine eigenen Gedanken oder Ideen entwickeln. Sie folgt programmierten Algorithmen und erkennt Muster aus Daten – aber sie hat kein Bewusstsein oder „Verstand“.

Irrtum 2: „KI ist kreativ.“

KI kann Texte schreiben, Bilder generieren oder Musik komponieren, aber sie versteht nicht, was sie tut. Sie kombiniert lediglich bestehende Muster aus Millionen von Trainingsdaten.

Irrtum 3: „KI wird bald die Menschheit beherrschen.“

Viele Science-Fiction-Filme zeigen KIs als übermächtige, menschenähnliche Superintelligenzen. Tatsächlich sind heutige KI-Systeme sehr spezialisiert und können nur genau die Aufgaben erledigen, für die sie programmiert wurden.

Irrtum 4: „KI ist unfehlbar und objektiv.“

KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Fehlerhafte oder verzerrte Daten führen zu fehlerhaften Ergebnissen.

Irrtum 5: „KI nimmt uns alle Arbeitsplätze weg.“

KI automatisiert viele Tätigkeiten, aber sie schafft auch neue Berufe – ähnlich wie frühere technologische Revolutionen.

4. Was bedeutet das für die Zukunft?

Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz ist rasant, und die Technologie wird in den kommenden Jahren in immer mehr Bereiche des Lebens vordringen. Doch wir sollten realistisch bleiben:

• KI ist ein Werkzeug, das Menschen helfen kann – aber kein Ersatz für menschliches Denken.
• Fortschritte in KI erfordern ethische Richtlinien, um Missbrauch zu verhindern.
• Die Angst vor einer „bösen Superintelligenz“ ist übertrieben.

Fazit: Künstliche Intelligenz ist beeindruckend – aber keine Magie

Viele Menschen sprechen über KI, ohne genau zu wissen, was sich dahinter verbirgt. Oft wird sie überschätzt (Science-Fiction-Szenarien) oder unterschätzt (tatsächliche technologische Möglichkeiten).

Ein gesundes Verständnis von KI hilft dabei, Mythen zu entlarven und die Chancen, aber auch die Risiken, realistisch einzuschätzen.

Quellen & weiterführende Informationen

• KI-Campus – Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz
• Google AI Blog
• DeepMind – Künstliche Intelligenz für Forschung und Wissenschaft
• McKinsey-Bericht über die Auswirkungen von KI
• Alan Turing Institute – Forschung zu Künstlicher Intelligenz

Ich habe noch einmal die wichtigsten Schlagwörter (Hashtags) dieses Artikels für Sie zusammengestellt, damit Sie sich besser orientieren können: