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8 Vorwort Neben klassischen Brettspielen wurden auch Video- und Computerspiele genutzt, um die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen aufzuzeigen. So war im Jahr 2015 die KI von DeepMind imstande, 49 verschiedene Atari-Spiele für die Atari-2600-Konsole wie „Breakout“, „Video Pinball“ und „Space Invaders“ erfolgreich zu bewältigen. Im Test schaffte es die KI, sich die Regeln der Atari-Spiele selbst beizubringen (Spiegel Online 2015). Für das Spiel „Breakout“ entdeckte sie sogar eine optimale Strategie. Insgesamt gelang es dem KI-System, Menschen in 29 der 49 unterschiedlichen Spiele zu schlagen (Tegmark 2017). Im Jahr 2018 gelang es einer weiteren KI, den Atari-Klassiker Q*bert zu spielen – sie erreichte dank eines Bugs „unmögliche“ (Wittenhorst 2018) Highscores. Forschende hatten evolutionäre Algorithmen auf die Atari-Spieleklassiker losgelassen, um zu untersuchen, wie sie sich gegen das etablierte Reinforcement Learning schlagen. Dabei fand die KI im Hüpfspiel Q*bert einen „Bug“ und trickste ungeplant das Gamedesign aus. Das Jahr 2018 bot aber noch weitere „spielende“ Erfolge von selbstlernender KI: In dem komplexem Computerspiel Dota 2, einem Multiplayer- Online-Battle-Arena-Game, hat ein Team aus fünf kollaborativen KI-Systemen eine Gruppe von Menschen im Teamwork geschlagen (Knight 2018). Eine weitere KI brachte sich selbst mittels tiefem Lernen (Deep Learning, DL) bei, wie man den Zau- berwürfel (Rubik‘s Cube) löst. Die theoretisch kleinste Anzahl der Schritte, die not- wendig sind, um den Würfel aus einer zufälligen Position zu lösen, ist 26. Die KI kann jeden zufällig eingestellten Würfel zu 100 Prozent lösen und erreicht dabei eine mitt- lere Schrittzahl von 30. Das ist genauso viel wie oder weniger als Menschen erreichen (TR online 2018). KI-Sprachassistenten sind auf dem Vormarsch, seit 2011 Siri in das Betriebssystem von iPhones integriert wurde: Siri steht inzwischen 700 Millionen Nutzerinnen und Nutzern von iPhones zur Verfügung, 400 Millionen Menschen können mit dem Google Assistant sprechen, weitere 400 Millionen mit Microsofts Assistent Cortana. Zu diesen gesellen sich seit der Markteinführung von Alexa durch Amazon im Jahr 2015 auch noch Millionen von Smart Speakern, die als Assistenten zu Mitgliedern des Haushalts werden (Boeing 2018). Um die Akzeptanz KI-gestützter Assistenzsysteme zu steigern, müssen die Sprachas- sistenzen wie echte Menschen klingen. Googles aktuelle synthetische Sprachaus- gabe ist klanglich kaum mehr als Roboterstimme zu erkennen. Die KI hat eine verbes- serte Intonation für einen natürlicheren Sprachfluss. Sie berücksichtigt bei der Beto- nung den Schreibstil und die Position von Wörtern im Satz. Wenn ein Fragezeichen am Satzende steht, geht die Stimme nach oben. Emotionen im Klang sowie Sprach- ausgabe in Echtzeit sind jedoch noch nicht möglich (Bastian 2018a). Ergänzend zu dem Einsatz der Sprachassistenzen entwickelt sich derzeit das Klonen von Stimmen und Gesichtern. So ist das chinesische Unternehmen Baidu mit seiner