Oberflächlich betrachtet könnte man auf die Idee kommen, dass Künstliche Intelligenz ein Hype-Thema ist. Würde man den englischen Begriff "Intelligence" – was korrekt wäre – mit Informationsverarbeitung übersetzen, würde "künstliche Informationsverarbeitung" schon viel harmloser klingen. Ein Blick in die Tagespresse, aber auch in Fachpublikationen zeigt, dass der englische Begriff "Artificial Intelligence" (AI) nur allzu häufig mit "Künstlicher Intelligenz" übersetzt wird. "Die Central Intelligence Agency heißt ja auch nicht so, weil die so gescheit sind", sagt der österreichische Kybernetiker, Artificial-Intelligence-Experte und emeritierter Universitätsprofessor Robert Trappl.
AI beschäftigt sich im Kern mit der Nachbildung menschenähnlicher Entscheidungsstrukturen durch Algorithmen. Das heißt ein Computer wird so programmiert, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. So kann der Algorithmus bzw. Computer beispielsweise Auto fahren, Texte übersetzen oder Schach bzw. Go spielen. AI wiederum untergliedert sich in viele weitere Teilgebiete. Ein Anwendungsfeld liegt etwa darin, dass aus einer großen Menge von Daten eine allgemeine Regel abgeleitet wird oder Wissen aus Erfahrung "künstlich" generiert wird ("maschinelles Lernen").
Große Fortschritte erzielte AI in den vergangenen Jahren unter anderem im Bereich künstlicher neuronaler Netze ("Deep Learning"), angewendet im Bereich der Sprach- oder Bilderkennung sowie im Bereich "autonomes Fahren".
So wird deutlich, dass AI nicht (nur) ein Hype-Thema ist, sondern eines der wichtigsten digitalen Zukunftsthemen ist und daher auch einen regelrechten Boom in Wissenschaft, Wirtschaft und Medien erlebt. Doch KI ist nicht Zukunft, sondern wird heute in vielen Alltagstechnologien verwendet. Dank KI können wir mit unseren Smartphones sprechen, am Montag früh Sportberichte lesen (die nicht selten von Bots geschrieben werden) oder bei Google sehr effektiv Bilder suchen oder bei DeepL Texte in allen möglichen Sprachen übersetzen.
Erst vor wenigen Monaten veröffentlichte eine Forschergruppe den "AI Index 2018 Report”. Basierend auf der weltweiten Analyse ist seit dem Jahr 1996 bis 2017 die Anzahl veröffentlichter KI-Fachpublikationen um das Achtfache gestiegen. 28 Prozent der Fachpapiere kamen übrigens im Jahr 2017 aus Europa. Damit liegt Europa vor China (25 Prozent) und den USA (17 Prozent).
Die Experten kommen außerdem zu dem Ergebnis, dass Dank Deep Learning seit dem Jahr 2016 AI in der Objekterkennung, seit 2017 in der Spracherkennung und seit 2018 in Lesetests und bei Übersetzungen auf Augenhöhe mit Menschen ist und teilweise sogar besser.
Auch die Anzahl der Startups rund um Artifical Intelligence hat sich in den USA verdoppelt. Und im Zeitraum 2013 bis 2017 stiegen die Investitionen in KI-Startups um das 4,5-fache.
Das Buch "Die Bit-Revolution" von Gernot Brauer nimmt den Leser mit auf eine spannende Reise durch die Welt der "Artifical Intelligence", die vom Autor – wie allgemein üblich – mit "Künstlicher Intelligenz" übersetzt wird. Der Autor widmet sich beispielsweise der Frage, ob Künstliche Intelligenz heute schon schlauer ist als wir. Weitere Fragen sind: Entscheiden Maschinen intelligenter? Wie viele Menschen werden durch AI arbeitslos machen? Hebeln Computer Handel und Wettbewerb aus? Werden wir eine bessere Medizin mit unseren Daten bezahlen? Gibt es für Privatheit noch eine Chance? Und ist das ewige Leben kein bloßer Traum, sondern schon bald Realität?
Diese und weitere Fragen versucht das Buch zu beantworten. Bei der Lektüre des Buches fällt einem die klare und verständliche Sprache des Autors Gernot Brauer auf, der in der Vergangenheit als Kommunikationsmanager und Journalist gearbeitet hat. Daher macht das Querlesen im Buch wirklich sehr viel Spaß, da man auf fast jeder Seite auf interessante Hintergrundinformationen aus der Welt der Datenverarbeitung oder AI stößt. Was allerdings bei der Lektüre wirklich stört, ist die schier unglaublich hohe Anzahl an Tippfehlern (insbesondere fehlende Leerzeichen auf so ziemlich jeder Seite), die weder dem Lektorat noch dem Korrektorat aufgefallen sind. Dies wäre ein schönes Anwendungsfeld für "Artificial Intelligence", die sicherlich einen Großteil der "Bugs" gefunden und eliminiert hätte. Vermisst habe ich auch ein Literaturverzeichnis, was sich der Leser im Internet als pdf-Datei herunterladen kann.
Das Buch kann nur Lesern empfohlen werden, die keine große Angst vor Textwüsten haben. Die 340 Seiten enthalten weder eine Abbildung noch eine einzige Tabelle. Bei einer Neuauflage sollte der Autor darüber nachdenken, ob in der Metapher "Ein Bild sagt mehr als tausend Worte" nicht doch ein Fünkchen Wahrheit steckt.
Trotz dieser kritischen Anmerkung kann das Buch allen Lesern empfohlen werden, die sich über die Chancen und Risiken der Digitalisierung und "Künstlichen Intelligenz" in einer unterhaltsamen Form informieren möchten. Besonders hervorzuheben sind hierbei die vielen Praxisbeispiele, etwas von Prisma Analytics, RavenPack, Quantum Relations etc.