Bist du noch auf der Suche nach dem passenden Lesestoff für das nächste Jahr? Aber was? Was der eine oder die andere als spannend empfindet, ist in höchstem Maß Geschmacksache. Und da liegt man leicht daneben. Also was Nützliches? Was zum Thema Künstliche Intelligenz vielleicht? Endlich mal begreifen, was es mit diesem Hype wirklich auf sich hat? Um mitreden zu können – und als Investition in die Zukunft. Aber bitte nicht so dröge und mit so viel Mathematik? Wer mit diesen Vorstellungen einen Buchladen betritt oder – noch schlimmer – im Internet sucht, wird schier erschlagen von einer Flutwelle an Büchern.

Hier daher meine fünf definitiven Empfehlungen: eine fiktive Biografie, eine neue Art von Atlas, ein Mitmach-Buch zum Spielen und Experimentieren, ein Buch zur Mathematik von KI, das auch Nicht-Mathematiker verstehen und ein Klassiker, für alle, die es wirklich, wirklich genau wissen wollen.

Benjamín Labatut, Maniac

Fangen wir mit Kontext und Geschichte an: Dass das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz nicht erst mit der Veröffentlichung von ChatGPT angefangen hat, dürfte sich mittlerweile herumgesprochen haben. Was Künstliche Intelligenz mit mathematischer Logik, Militärforschung, der Atombombe, dem Kalten Krieg und Spieltheorie verbindet, ist weniger bekannt. In seinem Roman „Maniac“ verwebt Benjamín Labatut diese Themen in einer fiktiven Biografie von John von Neumann – dem Erfinder der modernen Computer-Architektur. Eine Geisterbahnfahrt durch die jüngere Geschichte, die mit dem Zweikampf zwischen Mensch und Maschine, dem weltbesten koreanischen Go-Spieler Lee Sedol und der Künstlichen Intelligenz AlphaGo endet.

Kate Crawford, Atlas der KI

Wer sich für die Auswirkungen moderner KI interessiert, sich aber von den Versprechungen der Tech-Industrie nicht blenden lassen will, kommt an der zweiten Empfehlung nicht vorbei. Es ist der große Verdienst von Kate Crawford, herausgearbeitet zu haben, dass Künstliche Intelligenz mehr ist als eine wundersame und körperlose Form der maschinellen Klugheit.

Im Atlas der KI lernen wir die ganz greifbare, materielle Seite der K-Industrie kennen: Von den Lithiumminen der Welt, über die Klickfabriken des globalen Südens, in denen „Geistesarbeiter“ für minimale Löhne Daten für das KI-Training aufbereiten, zu automatisierten Arbeitsplätzen und riesigen Datenarchiven, zu AI-Trainingscamps und zum algorithmischen Kriegsführungsteam des Pentagon. Laut Crawford ist KI in erster Linie „eine Technologie der Extraktion“, die auf der Abschöpfung von Mineralien, billiger Arbeitskraft und einer unermesslichen Anzahl von Daten beruht – und daraus schamlos Profit schlägt.

Anil Ananthaswamy, Why Machines Learn

Wer endlich wissen will, wie dieses geheimnisvolle maschinelle Lernen denn nun funktioniert, dem kann ich das dritte Buch der Liste wärmstens empfehlen. Ja, es geht um Mathematik. Aber erstens ist diese Mathematik vergleichsweise einfach. Und zweitens tut Anil Ananthaswamy etwas, das übereifrige Redakteure eigentlich gerne streichen: Er wiederholt sich – allerdings nimmt er dabei immer wieder eine andere Perspektive ein. Damit nähert er sich dem Problem immer wieder auf neue Art und Weise. Und so hat man tatsächlich die Chance zu verstehen, warum und vor allem wie Maschinen lernen.

Pit Noack, Sophia Sanner, Künstliche Intelligenz verstehen

Was kommt heraus, wenn ein Künstler, ein Musiker, der Philosophie studiert hat, aber auch Software entwickelt, ein Buch über Grundlagen der KI schreibt? Auf jeden Fall ein Buch, das trotz der sehr technischen Materie alles andere als langweilig ist. Denn die lockeren Texte und die Cartoons und Infografiken von Sophia Sanner werden ergänzt von zahlreichen im Web bereitgestellten Beispielprogrammen. Dort kann man ganz konkret ausprobieren, wie verschiedene Verfahren funktionieren, wie relativ simple Skripte aus Schnipseln Texte zusammensetzen, und was Sprachmodelle eigentlich machen, wenn man an ihren Parametern herumspielt.

Peter Norvig, Stuart Russell, Artificial Intelligence, A Modern Approach

Der erste Kontakt mag ein wenig einschüchternd wirken: Das Lehrbuch von Norvig und Russell erinnert mit seinem äußeren Format und seinen gut 1.000 Seiten an das gute, alte Telefonbuch.

Aber das ist auch kein Wunder, denn das Buch, das mittlerweile in der vierten Auflage erschienen ist, umfasst weit mehr als nur maschinelles Lernen und neuronale Netze. Als ich den Wälzer vor 15 Jahren zum ersten Mal in der Hand hielt, war ich ziemlich verblüfft, dass Russell und Norvig mit einem Kapitel über Such-Algorithmen anfingen – ja, auch Suche ist KI. Mittlerweile geht es mit einem Abschnitt über Agenten los. Aber auch, wer nicht an allen technischen Details Interesse hat, kommt auf seine Kosten: Auch die Geschichte der KI und ethische Fragen werden behandelt. Nicht umsonst gilt das Werk als meist zitiertes Lehrbuch an Universitäten.