Was ist KI? – Die wichtigsten Informationen
KI, die künstliche Intelligenz von Maschinen und Computern ist in den vergangenen Jahren immer mehr in den Mittelpunkt des Interesses gerückt. Leistungsfähige Computersysteme ermöglichen immer mehr und immer komplexere KI Anwendungen in der Industrie und im Alltag. Was KI genau ist, wie sie funktioniert und wo sie heute bereits genutzt wird, zeigt dieser Ratgeber.
KI – Die wichtigsten Fragen & Antworten
KI (Künstliche Intelligenz) nutzt Computer und Maschinen, um die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Gehirns zu imitieren.
Künstliche Intelligenz basiert auf Algorithmen, die es ermöglichen, Computer darauf zu trainieren, bestimmte Aufgaben zu erfüllen, indem sie große Datenmengen verarbeiten und Muster in den Daten erkennen.
KI gilt als Schlüsseltechnologie bei der digitalen Transformation der Industrie. Sie spielt somit eine wichtige Rolle und ist ein wesentliches Element der Industrie 4.0.
Typische Beispiele für künstliche Intelligenz sind Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder der Google Assistent. Weitere Bereiche, in denen KI genutzt wird, sind Navigationssysteme, Diktiersysteme und lernfähige Thermostate. Dies sind jedoch nur ein paar Beispiele, denn es gibt noch unzählige andere Bereiche , in denen KI für einen höheren Komfort sorgt.
KI – Erklärung
KI nutzt Algorithmen, um Computer und Maschinen so zu programmieren, dass sie die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Gehirns imitieren können. Der Begriff der künstlichen Intelligenz wurde 1956 geprägt. In den 1950er-Jahren standen Themen wie Problemlösung und symbolische Methoden im Vordergrund. In den 1960er-Jahren begannen IT-Spezialisten auf Veranlassung des US-Verteidigungsministeriums, Computer so zu programmieren und zu trainieren, dass sie grundlegende menschliche Denkprozesse nachahmen konnten. Die ersten neuronalen Netzwerke und Machine Learning Algorithmen wurden in dieser Zeit entwickelt. Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) begann bereits in den 1970er Jahren Projekte mit künstlicher Intelligenz zur Straßenkartierung für das US-Militär. Die DARPA war es auch, die 2003 erste intelligente persönliche Assistenten entwickelte, lange bevor Siri, Alexa oder Cortana bekannt wurden.
Was ist KI? – Arten von künstlicher Intelligenz
Bei der künstlichen Intelligenz wird zwischen der sogenannten schwachen und der starken KI unterschieden.
Die starke KI ist bisher noch nicht existent. Zielsetzung der starken KI ist es, eines Tages zu ermöglichen, dass Menschen und Maschinen im gleichen Arbeits- oder Handlungsumfeld gegenseitiges Verständnis und Vertrauen aufbauen können. Eine starke künstliche Intelligenz soll in der Lage sein, selbstständig Aufgabenstellungen zu erkennen, zu interpretieren und das erforderliche Wissen für die Erledigung dieser Aufgabe zu erarbeiten. Starke künstliche Intelligenz soll Probleme untersuchen und analysieren und auf Basis dieser Analyse eine Lösung finden, die bekannt, aber auch kreativ oder neu sein kann.
Als schwache künstliche Intelligenz werden Systeme bezeichnet, die für die Erledigung einer ganz bestimmten Aufgabe entwickelt wurden. Hierzu zählen beispielsweise Sprachassistenten und Industrieroboter, die für wiederkehrende Arbeiten eingesetzt werden. Diese künstliche Intelligenz verleiht Systemen keine Kreativität und keine Fähigkeit selbständig zu lernen. Eine andere Bezeichnung für schwache KI ist methodische KI. Allgemein ist künstliche Intelligenz der Oberbegriff für verschiedene Arten oder Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Die wichtigsten Teilbereiche sind:
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen oder Machine Learning, abgekürzt ML, ist ein wichtiger Teilbereich der künstlichen Intelligenz. ML bedeutet im Prinzip lernen aus Erfahrung. Beim Machine Learning erfolgt nur eine grundlegende Programmierung eines Computersystems, sodass es in der Lage ist, aus Erfahrungen zu lernen und sich selbst aufgrund dieser Erfahrungen kontinuierlich zu verbessern, ohne dass eine weitere explizite Programmierung erforderlich ist. Machine Learning umfasst Algorithmen, die in der Lage sind, Daten zu analysieren und auf Grundlage dieser Analyse Vorhersagen zu treffen. Einsatzgebiete sind beispielsweise die Krankheitsdiagnose in der Medizin, die Entwicklung von Medikamenten oder die Vorhersage, welche Filme einem Streaming-Dienst Nutzer gefallen können.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Natural Language Processing, abgekürzt NLP auf Deutsch „Natürliche Sprachverarbeitung“ versetzt Computer in die Lage, menschliche Sprache zu erkennen, zu interpretieren und selbst auszugeben. Ziel dieses Teilbereichs ist es, die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen nahtlos zu gestalten.
Dies soll erreicht werden, indem Computersystemen beigebracht wird, die menschliche Sprache im Kontext zu verstehen und selbst logische, auf diesem Kontext basierende Antworten zu geben.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings. Hierbei werden programmierte neuronale Netze eingesetzt, die aus der Verarbeitung von großen Datenmengen lernen können. Beim Deep Learning arbeiten mehrere Schichten neuronaler Netze zusammen. Deep Learning wird eingesetzt um beispielsweise ein Gesicht in einer Menschenmenge zu erkennen.
Deep learning ist auch für die Spracherkennung beispielsweise bei Chatbots oder persönlichen digitalen Assistenten wie Apple Siri oder Google Assistant von Bedeutung.
Neuronale Netze
Neuronale Netze sind Voraussetzung für Deep Learning. Hierbei werden die neuronalen Verbindungen des menschlichen Gehirns nachgebildet. Die Entsprechung des Neurons im menschlichen Gehirn ist das Perzeptron in einem Computersystem. Schichten mit zahlreichen Perzeptronen sind die Entsprechung von Bündeln mit Neuronen im menschlichen Gehirn, die ein neuronales Netz bilden. Neuronale Netze müssen trainiert werden. Beispielsweise mit umfangreichen Datensätzen, die Bilder eines bestimmten Objektes oder Tieres enthalten. Das Computersystem ist dann später in der Lage zu erkennen, ob ein Bild dieses bestimmte Objekt enthält oder nicht.
Vorteile von KI für Unternehmen
KI kann Unternehmen helfen, ihre Produktion zu verbessern, Arbeitsabläufe zu beschleunigen und Mitarbeiter:innen zu entlasten. Die größten Vorteile der künstlichen Intelligenz in Unternehmen sehen Experten in der Verbesserung von Prozessen, einem effizienteren Einsatz unterschiedlicher Ressourcen, einer Verringerung von Materialverschwendung sowie in Zeitersparnis. Auch der Wegfall sogenannter repetitiver Aufgaben wird als Vorteil der künstlichen Intelligenz in Unternehmen angesehen. Analysten von Frontier Economics und Accenture schätzen, dass sich durch den zunehmenden Einsatz von KI die Arbeitsproduktivität in entwickelten Ländern wie Schweden, Deutschland, Großbritannien oder Frankreich bis zum Jahr 2035 und bis zu 40 % steigern wird.
Was ist KI? – Beispiele künstlicher Intelligenz
| Beispiel | Erklärung |
| Autonomes Fahren | Hier wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um situationsabhängig Entscheidungen zu treffen |
| Medizinische Diagnostik | KI Systeme sind in der Lage durch die Analyse von Röntgenbildern Brustkrebs mit einer Zuverlässigkeit von mehr als 99 % zu erkennen |
| Analyse großer Mengen ungeordneter Daten | KI Systeme können fast beliebig viele Daten analysieren, um Muster und Verhaltensweisen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen |
| Streaming Dienste | Streaming Dienste wie Netflix nutzen beispielsweise künstliche Intelligenz, um Kunden Filme vorzuschlagen. Diese Vorschläge beruhen auch auf dem Nutzungsverhalten zahlreicher vergleichbarer Kunden |
Künstliche Intelligenz im Alltag
KI wird bereits in vielen Bereichen des täglichen Lebens eingesetzt. Ein typisches und vielleicht das bekannteste Beispiel sind die Sprachassistenten Alexa von Amazon oder Google Assistant. Diese Systeme sind in der Lage, menschliche Sprache zu verstehen und selbstständig Produkte zu bestellen oder in ein SmartHome eingebundene Geräte zu steuern. Weitere Beispiele sind Navigationssystem im Auto, die selbstständig die gewünschte Route berechnen oder Diktiersysteme, mit denen Texte diktiert oder Computer gesteuert werden können. Künstliche Intelligenz kann im Alltag für einen höheren Komfort und mehr Lebensqualität sorgen und beispielsweise den Energieverbrauch für die Heizung reduzieren. Lernfähige Thermostate müssen nicht immer wieder neu programmiert werden, wenn sich die Verhaltensweisen ändern. Sie passen sich automatisch an.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Ziel der KI darin besteht, Software bereitzustellen, die auf der Grundlage von Eingaben in der Lage ist, bestimmte Aufgaben selbstständig zu erledigen und zu lernen. Künstliche Intelligenz wird menschenähnliche Interaktionen mit Software ermöglichen und Entscheidungshilfen für bestimmte Aufgaben bieten, ist aber kein Ersatz für den Menschen und wird es auch in naher Zukunft nicht sein.
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