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Künstliche Intelligenz

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Künstliche Intelligenz

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Mit dem Begriff künstliche Intelligenz, englisch Artificial Intelligence (AI), assoziieren viele Menschen Science Fiction und Maschinen, die eigenständig denken und handeln. Allerdings ist künstliche Intelligenz bereits heute fest in unseren Alltag integriert.

Definition: Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) stellt einen bahnbrechenden Fortschritt in der modernen Informatik dar. Sie revolutioniert unsere Welt durch komplexe Algorithmus-Strukturen, die an menschliche Neuronen angelehnt sind. Diese Algorithmen arbeiten in Schichten, um tiefe neuronale Netzwerke zu bilden, die in der Lage sind, Zusammenhänge und Muster in großen Datenmengen zu erkennen. 

IT-Systeme zeigen also menschenähnliche Verhaltensweisen. Häufig geht es dabei um Analyseaufgaben, für die Lernen, Verstehen und Handeln notwendig ist. Nach dieser einfachen Definition von künstlicher Intelligenz sammeln und verarbeiten Anwendungen Daten mit dem Ziel einer Datenausgabe oder einer Handlung. Solche Systeme können zum Beispiel genutzt werden, um Lösungen für Probleme zu finden oder Sprache und visuelle Daten zu erkennen.

Die eingangs erwähnte „Science Fiction-KI“ mit sehr menschenähnlichen Eigenschaften, eigenem Bewusstsein oder dem Menschen überlegenen Fähigkeiten, ist weder derzeit noch in naher Zukunft realisierbar. Diese KI-Technologie wird als „starke KI“ bezeichnet. Alle bisher zur Anwendung kommenden Systeme fallen in den Bereich der „schwachen KI“ oder „methodischen KI“. Diese besitzt eine sehr eingeschränkte Selbständigkeit und meist sehr spezifische Lernfähigkeiten, da sie für bestimmte Probleme und Domänen optimiert ist. Den im Jahr 1950 formulierten Turing-Test, benannt nach dem Mathematiker Alan Turing, hat bisher noch keine KI bestanden. Der Test – von Turing selbst als Imitation Game formuliert – soll feststellen, ob eine Maschine eine dem Menschen gleichwertige Intelligenz simuliert.

Künstliche Intelligenz: Teilgebiete und Technologien

Das sehr weite Feld der künstlichen Intelligenz gliedert sich in mehrere Teilbereiche auf. Diese nutzen Eigenschaften und Vorteile von KI für jeweils unterschiedliche Zwecke. Insgesamt lassen sich KI-Technologien exemplarisch in diese fünf Bereiche einteilen:

  • Machine Learning und Deep Learning: Beim Machine Learning (maschinelles Lernen) sind Algorithmen und Tools speziell darauf ausgerichtet, ständig neu zu lernen oder auf Basis von verfügbaren Daten Vorhersagen zu treffen. Eine Sonderform stellt dabei das Deep Learning dar. Mit dieser Funktion können Computer automatisch Muster erkennen und große Datenmengen kategorisieren, ähnlich wie es Menschen tun. Für das maschinelle Lernen kommen neuronale Netze zum Einsatz. Um eine erste und sehr oberflächliche Intuition für die Funktionsweise neuronaler Netze zu geben, wird oftmals eine Analogie zum menschlichen Gehirn gezogen. Künstliche neuronale Netze werden z. B. zur Fehlererkennung oder für Frühwarnsysteme angewendet.
  • Kybernetik und Robotik: Bereits heute unterstützt künstliche Intelligenz die automatisierte Fertigung durch Roboter und übernimmt verschiedene Aufgaben. KI kommt hier vor allem zum Einsatz, um die riesigen Datenmengen von zahlreichen Sensoren zu verarbeiten, die nötig sind, um einen reibungslosen Ablauf zu ermöglichen. Genauso wird KI für die Regelkreise verschiedener kybernetischer Systeme, etwa in der Steuerung von Smart Homes, verwendet.
  • Wissensmodellierung/Expertensysteme: Die Imitation menschlicher Denkweisen macht KI nützlich, um große Mengen Wissen zugänglich zu strukturieren. So können Expertensysteme zum Beispiel automatisierte Diagnosen und Diagnoseempfehlungen im medizinischen oder IT-Bereich liefern.
  • Bilderkennung/Machine Vision: Die Fähigkeit, Muster und Unregelmäßigkeiten zu erkennen, ist auch bei der Analyse von Bildern hilfreich. So kann KI zum Beispiel für die Qualitätskontrolle in der Industrie eingesetzt werden. Mit dieser Methode werden etwa Deformationen oder Schweißfehler erkannt.
  • Spracherkennung, Sprachverarbeitung und Texterstellung: Eine der fortschrittlichsten Eigenschaften von KI ist die Verarbeitung menschlicher Sprache. Zugleich ist dies ein besonders komplexer Bereich. Hierfür werden sprachwissenschaftliche Erkenntnisse mit IT-Technologie kombiniert und die KI muss umfassend trainiert werden. Durch generative Algorithmen ist es inzwischen möglich, KI-Anwendungen selbständig komplette Texte, etwa im journalistischen Bereich, erstellen zu lassen (s. z. B. ChatGPT).

Künstliche Intelligenz: Beispiele und Anwendungsbereiche

Im Alltag begegnet künstliche Intelligenz sowohl Privatpersonen als auch Unternehmen in vielen verschiedenen Erscheinungsformen. Ein typisches Beispiel für künstliche Intelligenz sind Empfehlungen, z. B. beim Onlineshopping oder bei Streaming-Diensten: Eine KI wertet das Nutzungsverhalten aus und erstellt, basierend auf dem Verhalten aller Nutzenden, personalisierte Vorschläge für Filme oder Produkte. 

Ein riesiges Anwendungsgebiet sind Sprachassistenten und Chatbots, die auf KI basieren. Durch ihr Training können sie menschenähnliche Interaktionen durchführen und kontextbezogene Antworten liefern.

Auch Suchmaschinen setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz. Social-Media-Plattformen nutzen im Rahmen der Content-Moderation KI-basierte Bild- und Videoerkennung, um hochgeladenes Material zu identifizieren, das gegen die Nutzungsbedingungen verstößt.

Weitere spannende Einsatzbereiche für Unternehmen sind:

  • Prozessautomatisierung
  • Optimierungen in der Logistik sowie der Supply Chain
  • Umsatzprognosen
  • Kundenservice und Support
  • Cybersicherheit und Betrugserkennung
Darüber hinaus ist künstliche Intelligenz Grundlage für viele selbstlernende Spam-Filter. Kurz gesagt – fast überall, wo große Datenmengen anfallen (s. auch Big Data), kommt heutzutage KI zur Optimierung sowie zur Kosten- oder Zeitersparnis zum Einsatz. Nicht zuletzt setzen einige moderne Smartphones KI-gestützte Gesichtserkennung, anstelle eines Passworts, ein.
 

Die Arbeit im Bereich der KI umfasst unter anderem die Programmierung von Algorithmen, das Trainieren von Modellen und die Entwicklung von Computerprogrammen sowie Systemen, die diese Modelle einsetzen. Fachkenntnisse in diesem Gebiet gewinnen heutzutage immer mehr an Bedeutung.

Welche Vorteile und Nachteile hat eine KI?

Neben düsteren und derzeit eher unwahrscheinlichen Zukunftsszenarien zur „starken KI“ gibt es ebenfalls berechtigte Kritik an der Entwicklung von künstlicher Intelligenz. Diese spricht nicht gegen den KI-Ansatz als solches, sollte aber bei der Nutzung berücksichtigt werden.

Ein wichtiger Punkt ist die potenzielle Intransparenz von intelligenten Systemen: Entscheidungen werden basierend auf Lernprozessen, Daten und Algorithmen getroffen, sodass sie oft von außen nicht mehr vollständig nachvollziehbar sind. Dies spielt gerade auch aus ethischer Sicht eine Rolle, weswegen der Ruf nach Erklärbarkeit lauter wird. Ein Nachteil bezieht sich bspw. auch auf mögliche Sicherheitsrisiken: KI kann von Hackern genutzt werden, um an persönliche Informationen und Daten zu gelangen. Hierbei entstehen durch Automatisierung und Personalisierung neue Zugangsmöglichkeiten.

In vielen Situationen überwiegen jedoch die Vorteile von künstlicher Intelligenz deutlich:

  • Durch intelligente Automatisierung können wiederkehrende Prozesse effizienter gestaltet und Ressourcen eingespart werden.
  • Datenanalysen, die wichtige Ergebnisse und Erkenntnisse liefern, auf deren Basis Handlungsempfehlungen abgeleitet werden können, helfen dabei, den Umsatz zu steigern.
  • Da KI-Software diese in Echtzeit durchführen kann, ist es möglich, jede wichtige Entscheidung datenbasiert zu treffen.
  • Vorhersagen von Zukunftstrends helfen Unternehmen dabei, im Wettbewerb zu bestehen.

Viele Prozesse lassen sich nicht nur in der industriellen Fertigung, sondern ebenso im betrieblichen Alltag mit künstlicher Intelligenz automatisieren. Hier kann die „schwache KI“ voll punkten, indem sie repetitive und monotone Aufgaben mit großer Präzision erledigt, um Mitarbeitende von diesen Tätigkeiten zu entlasten und diesen zuzuarbeiten. So entstehen neue Potentiale.

Nicht zuletzt ist eine individualisierte Customer Experience durch maßgeschneiderte Angebote und personalisierten Service in vielen Branchen kaum noch wegzudenken. Ein Vorteil dabei ist, dass der KI-Assistent niemals schläft, womit Service rund um die Uhr kein Problem mehr ist.

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Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics