Automatisierung, gleich Technisierung, gleich Künstliche Intelligenz?

Unter der Definition Intelligenz werden in der Kognitionsforschung alle geistigen Fähigkeiten der menschlichen Psyche zusammengefasst, die sich aus dem Verständnis der eigenen inneren Welt sowie der äußeren Welt in Form einer gegebenen Wahl ergeben. Diese geistige Fähigkeit setzt somit per Definition eine Entscheidung voraus, die bewusst getroffen als Willensfreiheit interpretiert werden kann.

Trotz den Zweifeln, den der Begriff des „Freien Willens“ seit der Aufklärung ausgesetzt war und ist, bleibt die Autonomie des Subjektes und seine Moralität an Begriffen wie Freiheit und Demokratie gerade in einer politischen Wahl entscheidungsfrei. Ob dies immer so ist, sei einmal dahingestellt. Viel interessanter ist in diesem Zusammenhang jedoch die Tatsache, dass wir einer Maschine diese Intelligenz durchaus zutrauen, um sie uns selbst scheinbar abzusprechen. Das autonome Verhalten, welches die Selbstbestimmungstheorie schlüssig zu analysieren versucht, hat in ihrer Empirie drei kulturübergreifende psychologische Grundbedürfnisse nachgewiesen: die Kompetenz, Autonomie und die soziale Eingebundenheit.

Ich denke, also bin ich – Descartes Erben und ihre Zukunft!

Zunächst, um einen Begriff wie Künstliche Intelligenz ins Feld zu führen, sollte die derzeit vorherrschende Automatisierung näher in den Fokus gezogen werden. Als Maschine werden demnach alle technischen Hilfsmittel und Werkzeuge bezeichnet, die künstlich geschaffen (lat. machina; künstliche Vorrichtung) Arbeitsprozesse vereinfachen oder Alltagsschritte erleichtern.

In diesem Zusammenhang bilden Maschinen das ultimative Hilfsmittel, dessen Sensorik, zum Beispiel bei der Registrierung unerwarteter Verkehrshindernisse weitaus schneller reagieren kann, als die menschliche Sensorik. Somit sind heutzutage nahezu alle Neu- und Gebrauchtwagen, die bei www.autouncle.at erhältlich sind mit Bremsassistenten ausgestattet, die eine Reaktion des Fahrers ermöglichen, bevor dessen eigene Aufmerksamkeit das Hindernis überhaupt registriert hat.

Diese Sensorik setzt von der Software ein Erkennen des Hindernisses voraus, welches per Definition als intelligent bezeichnet wird. Bei näherer Betrachtung handelt es sich aber hier ausschließlich um eine Musteranalyse eines Objektes, der Sprache oder sonstiger Inputs, welches zwar via Feedback eine Fehleranalyse durchführen kann (Deep Learning) ansonsten jedoch kaum intelligentes Verhalten zeigt.

Autonomes Fahren – die Zukunft der Automobilität?

Positive und nahezu marktreife Trends in der Forschung bedeuten noch lange keine Alltagstauglichkeit. Dass sich die anfängliche Euphorie autonomen Fahrens langsam wieder legt, liegt laut Experten der Automobilindustrie zunächst am Bestand gängiger Fahrzeugmodelle, die oft weit über zwanzig Jahre aktiv für die Straße genutzt werden und andererseits an der Vorsicht heutiger Fahrzeuginhaber, welche nur zur Hälfte an die Verlässlichkeit moderner Fahrzeugtechnologien glaubt und zudem eine große Angst vor Hackern hat.

Demzufolge wird der Trend zunächst zu einer Flächendeckung automatisierter Assistenzsysteme führen, welche in puncto Unfallvermeidung sowie Sicherheitsgewinn dem Fahrer ein Gefühl von Hilfsassistenz vermitteln.

Automatisiertes Fahren mithilfe eines Citypiloten wird demzufolge erst zur Mitte des vorliegenden Jahrhunderts in der breiten Öffentlichkeit ankommen, so die vorsichtigen Prognosen. Dies liegt laut den Experten jedoch nicht an der Sensorik, welche mit hochauflösenden Kameras, Laser sowie genauen GPS-Karten sehr gut ausgestattet ist, sondern an der Datenverknüpfung, die an entsprechende Software-Algorithmen angewiesen ist. Dies setzt intelligentes und innovatives Know-how der Entwickler voraus.

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