16.12.2019

#unchAIn, Teil 1: Was ist eigentlich Intelligenz?

Bei der neuen Artikelreihe "#unchAIn - Demystifying AI" kooperiert der brutkasten mit Ms. AI, um Vorurteile rund um Künstliche Intelligenz zu entmystifizieren. In einem Deep Dive beantworten Expertinnen dazu die heikelsten Fragen rund um das Thema KI. Beginnen wir also mit den Basics: Was ist eigentlich Intelligenz?
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Wie funktioniert unser Gehirn? Und was hat es mit unserer Intelligenz zu tun? (c) Adobe Stock / georgejmclittle

Künstliche Intelligenz ist eines der wichtigsten Tech-Themen unserer Zeit – denn es gibt wohl keinen Bereich des politischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Lebens, der nicht das Potenzial hat, von KI grundlegend verändert zu werden. Zugleich gibt es in diesem  Bereich viele Falschinformation und überzogene Erwartungen. Bei dem Projekt “#unchAIn – Demystifying AI” kooperiert der brutkasten mit Ms. AI, um gängige falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. Expertinnen der jeweiligen Felder – von Philosophie über Wissenschaftbis zum Management – beantworten dabei in einer mehrteiligen Artikelreihe die wichtigsten Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz.

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Zum Beginn der Artikelserie stellen wir grundlegenden Fragen zu diesem Thema: Wie definiert man eigentlich Intelligenz? Wie funktioniert das menschliche Gehirn, und wie macht es uns intelligent? Diese Fragen werden beantwortet von der AI-Expertin und Quantenphysikerin Dilek Demir, Isabell Claus, Co-Founder & Managing Director thinkers.ai, dem Philosophen Reid Blackman und Nancy Nemes, Founder Ms. AIA und #humanAIze, sowie CEO von Nemes Ventures.

Wie definiert man Intelligenz?

Dilek Demir, AI-Expertin und Quantenphysikerin: Intelligenz ist die Fähigkeit, Informationen im Zuge der emotionalen Intelligenz zum richtigen Zeitpunkt zu lernen, zu verstehen, zu speichern, wiederaufzurufen und wiederzuverwenden.

Dr. Isabell Claus, Co-Founder & Managing Director thinkers.ai: Menschliche Intelligenz umfasst die Möglichkeit, situationsspezifisch zu reagieren, die Neugier und eine sich über die Generationen weiterentwickelte Problemlösungskompetenz, sowie das Lernen aus bereits Erlebtem, also Fehler nicht immer wieder zu machen.

Nancy Nemes, Founder Ms. AI und #humanAIze, CEO Nemes Ventures: Das Verständnis der menschlichen Intelligenz entwickelt sich im Laufe der Zeit. Und obwohl es verschiedene Definitionen dafür gibt, müssen wir noch viel mehr tun, um die menschliche Intelligenz wirklich zu verstehen. Momentan definiere ich menschliche Intelligenz gerne als die Fähigkeit, Emotionen und emotionales Wissen zu erzeugen, wahrzunehmen, und darauf zuzugreifen; Emotionen kreativ, reflektierend und effektiv zu regulieren, um das intellektuelle Wachstum zu fördern; sowie klug aus Erfahrungen zu lernen, um sich an Umgebungen anzupassen und diese zu formen. 

Reid Blackman, Philosoph: An dieser Stelle ist es sinnvoller, das zu fragen, was Philosophen als eine “metaphysische Frage” bezeichnen: “Was ist Intelligenz?” oder “Was macht Intelligenz aus?” oder “Was ist die Natur der Intelligenz.” In der Beantwortung einer dieser Fragen erhalten Sie verschiedene Darstellungen darüber, was Intelligenz ist. Und alle diese Darstellungen werden verschiedenen Gegendarstellungen unterschiedlicher Stärke ausgesetzt sein. Was diese verschiedenen Sichtweise und  Analysen zusammenführt, ist die Tatsache, dass sie von einer Reihe von Beispielen ausgehen werden, bei denen die Menschen mehr oder weniger übereinstimmen, dass sie eine Art von Intelligenz besitzen.

Natürlich werden wir auf mehr oder weniger durchschnittliche, erwachsene Menschen verweisen und sagen: “Sie haben Intelligenz”. Ein Zeichen ihrer Intelligenz ist die Fähigkeit, sich an Ketten des Denkens zu beteiligen. Sie können zum Beispiel darüber nachdenken, wie sie das bekommen, was sie wollen – das, was wir “Means/End Reasoning” nennen können. Sie können auch darüber nachdenken, ob es sich lohnt, diese Ziele überhaupt zu verfolgen. Wir nennen das “Ends Reasoning”. Und wir können beobachten, dass andere Tiere sich mit Means/End-Reasoning beschäftigen, aber nicht mit Ends Reasoning.

Nemes: Auf der Technologieseite sollten wir zwischen maschineller Intelligenz, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz unterscheiden. Maschinelle Intelligenz ist, wenn Maschinen mit einigen (aber nicht allen) Aspekten der menschlichen Intelligenz programmiert werden, einschließlich Lernen, Problemlösung und Priorisierung. Es besteht aus verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens, sowie Automatisierungstechniken. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Computern, verfügbare Informationen zu verarbeiten und zu neuen Lösungen zu kombinieren, um bestimmte Ziele zu erreichen. Daher haben wir auf dem Weg zur KI (der höchsten Form der rechnergestützten Intelligenz) maschinelles Lernen und dessen Entwicklung, die maschinelle Intelligenz.

Blackman: Mathematisches Denken ist eine andere Art des Denkens. Wir machen es die ganze Zeit. Es scheint ein Merkmal unserer Intelligenz zu sein. Es stellt sich jedoch heraus, dass sich Maschinen mit mathematischem Denken beschäftigen können – wir nennen sie Rechner! Man könnte sagen: “Sie sind nicht wirklich an der Argumentation interessiert”, oder so etwas in der Art. “Es sind alles Nullen und Einsen, also ist es keine Argumentation”, könnte man sagen. Aber dann möchte ich darauf hinweisen, dass, wenn wir uns mit dem Denken beschäftigen, es sich immer um neuronale Zündungen und Synapsen handelt. Und daraus würde niemand rückschließen, dass Menschen nicht denken.

Es würde mich also nicht stören, wenn die Leute die Rechner als eine Art von Intelligenz beschreiben würden. Interessanterweise dachte Renee Descartes, dass eine Maschine nie in der Lage sein würde, sich mit mathematischem Denken zu beschäftigen, denn das war etwas, was nur der menschliche Verstand tun konnte. Das war eines der vielen Dinge, bei denen er falsch lag.

Wie funktioniert das menschliche Hirn, und wie macht es uns intelligent?

Blackman: Ganz allgemein würde ich sagen, dass das Gehirn eine Komplexität aufweist, die es möglich macht, dass es zum Beispiel glauben, begehren, hoffen, Angst haben, sowie zum Beispiel sehen oder hören kann.

Demir: Es ist bekannt, dass das Gehirn aus einem Bündel von wenigen Millionen neuronaler Cluster besteht, die mit Lichtgeschwindigkeit arbeiten und interagieren. Die interessantesten und herausforderndsten Teile sind die Nerven, die zu den Synapsen oder synaptischen Verbindungen führen. Hier, im Zusammenspiel mit den chemischen Wechselwirkungen und geladenen Ionen, findet der Informationsfluss statt, und das ist sehr interessant. Bisher wurden einige Krankheiten im Zusammenhang mit dem ZNS-System des Menschen beobachtet… und das ist schon fast alles, was wir darüber wissen.

Claus: Wenn wir wüssten, wie das Gehirn als Ganzes arbeitet, bräuchten wir wahrscheinlich nicht so lange, bis wir Maschinen ähnliche Abläufe beibringen. De facto bleibt uns aber genau das verborgen. Wir zerlegen einzelne Charakteristika, Fähigkeiten und Prozesse in unzähligen Studien und untersuchen sie mit Hilfe verschiedener Ansätze, Methoden und in mehreren Disziplinen. So kommen wir Stück für Stück zu neuen Erkenntnissen. Gleichzeitig fehlt uns aber der gesamtheitliche Überblick über alles, was die Menschheit heute über das Gehirn weiß. Maschinen haben in dieser Hinsicht eine Fähigkeit, die uns Menschen nach vorne katapultieren könnte: Die Verarbeitung massenhafter Daten. Sobald die massenhafte Datenverarbeitung zum Beispiel im Bereich der Erforschung des Gehirns mit der menschlichen Intelligenz verknüpft wird, haben wir die Chance, zu durchblicken, was alles in unserem Kopf passiert und was Intelligenz ausmacht.

Nemes: Das menschliche Gehirn ist das komplexeste Organ im menschlichen Körper und komplexer als jede bekannte Struktur des Universums. Unser Gehirn hat fast 100 Milliarden Neuronen, die Informationen in Form von elektrischen Signalen sammeln, verarbeiten und weitergeben. Bisher wissen wir jedoch nicht, wie die Unterschiede oder Ähnlichkeiten in den Eigenschaften dieser Zellen für menschliche kognitive Fähigkeiten wie Intelligenz von Bedeutung sind. Wissenschaftler, die im Rahmen des Human Brain Project arbeiten, haben zum ersten Mal einen direkten Zusammenhang zwischen der Größe der Gehirnzellen und dem IQ-Niveau entdeckt. So würden größere Neuronen im Temporallappen des Gehirns, die elektrische Signale mit höherer Geschwindigkeit erzeugen, zusammenhängen mit höheren Verarbeitungsraten und höherem Intelligenzniveau. Zu sagen, dass das Gehirn “wie ein großer Computer funktioniert”, ist eine ziemliche Vereinfachung, da es so viel mehr gibt, was das menschliche Gehirn einzigartig und intelligent macht. Zum Beispiel könnten wir ohne das Gehirn nicht atmen, sprechen, singen, spielen, lieben, arbeiten oder uns erinnern. Einzigartig menschlich ist es, abstrakte Konzepte zu verstehen, zu handhaben und zu erfinden, uns auszudrücken und unser Wissen zu nutzen, um unsere Umwelt zu manipulieren. Darwinisten (wie ich) glauben, dass die menschliche Intelligenz nur eine bestimmte Überlebensstrategie unter vielen anderen ist. Und während wir Computerprogramme haben, die Schach besser spielen können als der beste menschliche Schachspieler, haben wir immer noch keine einzige Maschine (man kann es auch “Roboter” nennen), die wie eine Katze springen oder wie ein Adler sehen oder fliegen kann. Es heißt zudem, Kultur, Fürsorge und Altruismus seien einzigartig menschlich.

Demir: Wir wissen also nicht viel über das menschliche Gehirn. Es werden nur Bereiche des Gehirns spezifiziert, und dennoch beobachtet die Medizin ständig neue knifflige und große Unterschiede in diesem Bereich. Eine Sache, die ich liebe und gelernt habe, ist, über ein bestimmtes Thema nachzudenken, indem ich Artikel lese, mit den richtigen Kollegen interagiere und die richtigen Dokumentationen anschaue. Ich bin mir nicht sicher, ob ein Gehirn uns intelligent macht. Es ist vielmehr das Zusammenspiel weniger verschiedener Parameter. Gefühle werden zum Beispiel überhaupt nicht beobachtet, aber sie sind auch in diesem Spiel ein wichtiger Faktor.

Deshalb kann ich hier nur eine Hypothese vorschlagen, und diese wäre die folgende: Ich denke, dass die Quantenphysik eine große Rolle im Prozess des Denkens, der Informationsspeicherung und des Wiederaufrufs von Informationen im menschlichen Gehirn spielt. Die Tatsache, dass es sich um geladene Ionen handelt, ist für mich ein Indikator dafür, dass dort eine gewisse “Quantenmagie” stattfindet.

Im nächsten Teil der Serie werden wir uns mit der Frage beschäftigen, ob Maschinen die menschliche Intelligenz kopieren können. Somit nähern wir uns schrittweise dem komplexen Thema der Künstlichen Intelligenz an.

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(c) Adobe Stock - and.one

Vor einem Jahr war man noch skeptisch: Nicht mal ein Viertel der heimischen Bevölkerung nutzte Generative KI rund um ChatGPT am Arbeitsplatz. Eine neue Studie von EY – namentlich die EY Work Reimagined Studie – zeigt nun, wie schnell sich das Blatt wenden kann.

Wie die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft am heutigen Montag vermeldet, sollen unter den von ihnen befragten Arbeitnehmer:innen mittlerweile drei Viertel – genau 75 Prozent – zu generativer KI am Arbeitsplatz greifen. Am häufigsten greift man zu KI-Tools im Technologiesektor. Dort liegt die Nutzungsrate schon bei 90 Prozent. Der öffentliche Sektor bildet mit einer Nutzungsrate von 60 Prozent das Schlusslicht.

EY: KI-Schulung sei “überdurchschnittlich” und “exzellent”

Von den drei Vierteln all jener, die KI regelmäßig am Arbeitsplatz nutzen, merkt ein Drittel bereits positive Auswirkungen durch den Einsatz von Generativer KI. Folgen genannt werden etwa gesteigerte Produktivität (37 Prozent) sowie die Möglichkeit, sich auf stärker wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren (36 Prozent).

Darüber hinaus beobachten KI-Nutzende einen starken Kompetenzaufbau: 58 Prozent der Befragten bewerten die themenbezogenen Entwicklungs- und Schulungsprogramme ihres Unternehmens als “überdurchschnittlich” oder “exzellent”.

Boomer hinken hinten nach

Wenig überraschend macht sich allerdings eine Alterskluft bei der Nutzung von KI am Arbeitsplatz bemerkbar: So nutzen 27 Prozent der befragten Millennials KI regelmäßig, während dies nur bei sieben Prozent der Babyboomer der Fall ist.

Dass die Einführung von KI im Unternemen auch einen wesentlichen Einfluss auf das Standing im Arbeitsmarkt und das Mithalten im Wettbewerb hat, weiß Regina Karner von EY Österreich. der EY-Partnerin zufolge habe GenAI “Wichtige Themen für die Belegschaft in den Fokus gerückt”. Darunter Technologie- und Kompetenzinvestitionen, Unternehmenskultur, Vertrauen und Mitarbeiterbindung.

GenAI sei überdies essenziell für die Talentestrategie von Arbeitgeber:innen – und beeinflusse damit deren Standing am Arbeitsmarkt.

KI beeinflusst Blick auf Karriere

Allerdings zeigt EY mit seiner neuen Studie auch, dass sich KI nicht nur auf die Arbeit selbst, sondern auch auf arbeitsbezogene Sichtweisen auswirkt. So vermeldet die Wirtschaftsprüfung das Stimmungsbild, dass sich Mitarbeitende zwar als “motivierte Unterstützung” ihres Arbeitgebers sehen, gleichzeitig dennoch “nach höheren Verdienstmöglichkeiten” Ausschau halten (81 Prozent der Befragten).

Zudem rückt KI und dessen Effizienzsteigerung die Themen “Work-Life-Balance” und “Karriereaussichten” (79 Prozent) sowie die Nachfrage nach einer “besseren Führungskultur” (76 Prozent) in den Vordergrund. Auch die Möglichkeit, remote arbeiten zu können, ist für drei Viertel der befragten Belegschaft ein essentielles Kriterium, das durch den Einsatz von GenAI stärker in das Rampenlicht gerückt ist.

Im Rennen um das Gewinnen und Halten von Talenten sind Unternehmen dazu angehalten, sich auf die eben genannten “Soft”-Aspekte zu bemühen. Allen voran: Unternehmenskultur, Anreizsysteme und Bildungsangebote, sagt Karner, “um so die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erreichen”.

Lust zur Kündigung steigt – vor allem bei jungen Männern

Außerdem hebt EY die Haltung jüngerer Generationen – allen voran die GenZ (geboren 1996 und 2012) und Millennials (geboren zwischen 1980 und 1995). Die beiden Jung-Generationen am Arbeitsmarkt haben eine fast doppelt so hohe Kündigungsabsicht wie Babyboomer. Außerdem sind Männer im Vergleich zu Frauen um ein- bis zweimal eher bereit, ihren Job zu kündigen.

Diese Bereitschaft sei allerdings nicht schlichte Utopie, sondern ein konkreter Plan: Denn die jüngste EY-Studie verzeichnet, dass rund 38 Prozent der befragten Mitarbeitenden in “den nächsten zwölf Monaten kündigen wollen”. Von diesen planen 26 Prozent, so EY, “einen Wechsel in ihrer aktuellen Sparte”. Ein Viertel der Kündigungs-Sympathisanten plant allerdings den Wechsel in eine andere Branche.

Am ehesten stünden Millennials der Kündigung nahe – ganze 40 Prozent denken laut EY darüber nach. Unter Babyboomern sei es nur ein knappes Viertel – konkret 23 Prozent.

Die Kündigungsabsicht ist im Vergleich zum Vorjahr im Allgemeinen gestiegen – um ganze vier Prozent, heißt es von EY. Auch über einen Wechsel des primären Arbeitsortes wird immer mehr nachgedacht (37 Prozent).

Individualismus im Vordergrund

“Individuelle Erwartungen stehen immer mehr im Vordergrund, und traditionelle Ansätze zu Karriere, Belohnungen und Arbeitsort greifen nicht mehr”, stellt Karner in Bezug auf die Studienergebnisse klar. Ein häufiger Wechsel des Arbeitgebers bringe neue Erfahrungen, andere Fähigkeiten und zudem die Möglichkeit auf Flexibilität. Für Personalverantwortliche sei ein Fokus auf Werte und Erfahrungen indes ein Vorteil, so Karner.

Dass KI dezidiert zur Kündigungsbereitschaft von jungen Generationen beiträgt, wird so in der Studie nicht dargelegt. Dennoch könnte der technologische Fortschritt, flexibleres Arbeiten und das Schaffen neuer Geschäftsbereiche – in Kombination mit der immer größer werdenden Bedeutung von Individualismus und Selbstbestimmtheit – zur Wechselbereitschaft der Generation beitragen.

Talente-Management soll in den Fokus

Angesichts der präsentierten Studienergebnisse empfiehlt Karner, sich als Unternehmen einen Vorsprung im Talente-Management zu erarbeiten. Dafür sei ein Fokus auf folgende Bereiche notwendig: Gesundheit, Technologie und GenAI, faire Vergütung sowie Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten und Unternehmenskultur. Bei 70 Prozent der Befragten bleibt dahingehend allerdings noch Luft nach oben, heißt es.


*Im Rahmen der Studie befragte EY weltweit 17.350 Mitarbeitende und 1.595 Arbeitgeber:innen aus 23 Ländern und 27 Branchen.

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Bei dem Projekt “#unchAIn – Demystifying AI” kooperiert der brutkasten mit Miss AI, um gängige falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. Dilek Demir, AI-Expertin und Quantenphysikerin: Intelligenz ist die Fähigkeit, Informationen im Zuge der emotionalen Intelligenz zum richtigen Zeitpunkt zu lernen, zu verstehen, zu speichern, wiederaufzurufen und wiederzuverwenden. Auf der Technologieseite sollten wir zwischen maschineller Intelligenz, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz unterscheiden. Reid Blackman, Philosophin: Hier ist es sinnvoller, das zu fragen, was Philosophen als eine “metaphysische Frage” bezeichnen: “Was ist Intelligenz?” oder “Was macht Intelligenz aus?” oder “Was ist die Natur der Intelligenz.” Claus: Wir nutzen die einzelnen Erkenntnisse rund um die menschliche Intelligenz als konzeptionelle Basis für maschinelles Lernen. Sicherlich erfordert eine “intelligente” menschengemachte Maschine eine andere Art der Intelligenz als der Mensch selbst.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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