Verstehen, was KI ist und wie sie funktioniert
Der Begriff "Künstliche Intelligenz" (KI) begegnet uns heute überall - von der schnellen Suche im Internet bis hin zu personalisierten Empfehlungen für Filme oder Musik.
Der Begriff "KI" (Künstliche Intelligenz) ist die deutsche Übersetzung des englischen Begriffs "AI" (Artificial Intelligence). Aber was genau ist damit gemeint, und welche Relevanz hat dieses Phänomen für unsere tägliche Arbeit in der Suchthilfe?
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik. Es beschäftigt sich damit, Maschinen oder Computersysteme so zu entwickeln, dass sie Fähigkeiten besitzen, die wir klassischerweise mit menschlicher Intelligenz verbinden.
KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen: Lernen aus Erfahrungen. KI-Systeme sind keine statischen Programme. Sie werden mit riesigen Mengen an Daten „gefüttert”, seien es Texte, Bilder, Zahlen oder andere Informationen. Aus diesen Daten lernen sie selbstständig Muster, Zusammenhänge und Regeln. Je mehr Daten sie verarbeiten, desto „schlauer” werden sie. Man spricht hier oft vom Maschinellen Lernen (Machine Learning), einer zentralen Teildisziplin der KI, bei der Algorithmen trainiert werden, um selbstständig Probleme zu lösen oder Vorhersagen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. Ein bekanntes Beispiel dafür ist die Fähigkeit, Spam-Mails zu erkennen, die sich ständig weiterentwickeln.
KI kann komplexe Aufgaben angehen, die Präzision und die schnelle Verarbeitung großer Informationsmengen erfordern. Sei es, die beste Route zu finden, Diagnosen im medizinischen Bereich zu unterstützen oder in unserem Kontext möglicherweise Muster in Verläufen von Klient*innen zu erkennen – KI kann hier wertvolle Unterstützung bieten.
Ein besonders spannender Bereich für uns ist die Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Das bedeutet, dass KI-Systeme menschliche Sprache verstehen, interpretieren und sogar selbst verfassen können. Dadurch wird die Entwicklung von Chatbots oder Tools, die Texte zusammenfassen können, ermöglicht.
Es geht also nicht darum, menschliches Denken zu replizieren, sondern vielmehr darum, Maschinen mit intelligenten Fähigkeiten auszustatten, die uns in spezifischen Aufgabenfeldern entlasten und unterstützen können. KI ist dabei nicht nur eine futuristische Vision, sondern bereits heute ein integraler Bestandteil vieler digitaler Anwendungen, die uns das Leben erleichtern – und das Potenzial für unsere Fachbereiche ist enorm (Europäisches Parlament, 2023 & Plattform Lernende Systeme, o.J.-a).
KI – Ein Spektrum von Methoden und Anwendungen
Innerhalb des weiten Feldes der KI gibt es verschiedene spezialisierte Bereiche, die unterschiedlich komplexe Aufgaben lösen können.
Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML): Wie bereits erwähnt, ist dies eine der wichtigsten Säulen der modernen KI und die Grundlage vieler Anwendungen. Beim maschinellen Lernen entwickeln Algorithmen die Fähigkeit, aus großen Datenmengen zu lernen, ohne dass sie für jede mögliche Situation explizit programmiert werden müssen. Stellen Sie sich vor, Sie „zeigen” dem System Tausende von Bildern von Katzen und Hunden. Das System lernt dann selbstständig, die beiden Tiere zu unterscheiden. In unserem Bereich könnte ML genutzt werden, um aus anonymisierten Klient*innendaten Muster zu erkennen, die beispielsweise auf ein erhöhtes Rückfallrisiko hinweisen, oder um Therapiemaßnahmen zu optimieren.
Deep Learning (DL): Hierbei handelt es sich um eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens. Es verwendet sogenannte „künstliche neuronale Netze” mit vielen Schichten („deep” = tief), die lose vom Aufbau des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Diese tiefen Netze sind besonders gut darin, sehr komplexe Muster in unstrukturierten Daten wie Bildern, Audiodateien oder Freitexten zu erkennen. So ist es beispielsweise möglich, Stimmen in einem Gespräch zu identifizieren oder handgeschriebene Notizen zu lesen. In der Suchthilfe könnte Deep Learning in der Sprachanalyse von Beratungsgesprächen (mit Einwilligung und Anonymisierung der Daten) oder bei der automatischen Erkennung bestimmter Stimmungsindikatoren eingesetzt werden (IBM, o.J.-a).
Generative KI ist ein hochaktueller und besonders spannender Anwendungsbereich der KI, der oft auf Deep Learning basiert. Generative KI-Modelle können neue, originäre Inhalte erzeugen, die den Daten ähneln, mit denen sie trainiert wurden. Dazu gehören Texte, wie Sie sie vielleicht von großen Sprachmodellen wie ChatGPT kennen, aber auch Bilder, Musik oder sogar Softwarecodes. Im Kontext der Suchthilfe könnten generative KIs beispielsweise dabei helfen, personalisierte Informationsmaterialien zu erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse einer Klientel zugeschnitten sind. Ebenso könnten sie Entwürfe für allgemeine E-Mails und Berichte generieren, was eine erhebliche administrative Entlastung bedeuten könnte (IBM, o.J.-b).
Literaturangaben
Europäisches Parlament. (2023). Was ist Künstliche Intelligenz und wie wird sie genutzt?
Plattform Lernende Systeme. (o.J.-a). Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.