SEO-Glossar: Künstliche Intelligenz (KI)

 

Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz – kurz: KI – ist eine Technologie, mit der es Computern und Maschinen möglich ist, menschliche Fähigkeiten zu simulieren. Konkret geht es darum, die menschliche Intelligenz sowie die Problemlösungsfähigkeit des Menschen nachzubilden. Sinn und Zweck davon ist, dass KI Aufgaben übernimmt, die normalerweise nur von Menschen erledigt werden können.

 

Im Alltag stößt du in vielen Bereichen auf Künstliche Intelligenz, zum Beispiel:

 

• GPS-Navigation
• autonome Fahrzeuge
• digitale Assistenten
• generative KI-Tools
• Wettervorhersage

 

Dabei arbeitet die KI manchmal allein und manchmal in Kombination mit anderen Technologien wie Sensoren, Robotertechnik oder Geolokalisierung. Generell integrieren all unsere Smartphones und Computer bestimmte Programme, die auf KI basieren.

 

Künstliche Intelligenz versteht sich als Teilgebiet der Informatik. Sie umfasst also andere Disziplinen, die man aus dem Bereich bereits kennt: maschinelles Lernen, Deep Learning und weitere.

 

Diese Methoden helfen KI dabei, immer weiter zu “lernen”, also Entscheidungsprozesse des menschlichen Gehirns immer besser nachzuahmen. Dazu kommen große Datenmengen zum Einsatz, um Künstliche Intelligenz immer aussagekräftiger und wirkungsvoll zu machen.

 

Seit wann gibt es Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz – auf Englisch: Artificial Intelligence (AI) – ist derzeit in aller Munde, aber keineswegs eine neue Erfindung. Schon Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelte man erste Algorithmen, die “lernen” und sich weiterentwickeln konnten. Auf diese Weise war es der Technologie schon damals möglich, Probleme zu lösen.

 

Im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung entwickelte sich KI allerdings immer weiter, sodass inzwischen ein regelrechter Hype besteht. Nicht nur Unternehmen oder Wissenschaftler, sondern auch Privatpersonen machen Gebrauch von KI-Technologien. Entsprechende Systeme haben es geschafft, sich in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erheblich zu verbessern.

 

Damit kann KI heute nicht nur die menschliche Sprache lernen und nachahmen, sondern auch Bilder, Videos, Softwarecode und molekulare Strukturen erschaffen.

 

Tatsächlich stammt die Idee für Künstliche Intelligenz jedoch gar nicht aus unserer Zeit. Schon im antiken Griechenland hatte man die Vision einer “Maschine, die denkt”. Selbstverständlich ließ sie sich damals noch nicht umsetzen, da es noch keine elektronische Datenverarbeitung gab.

 

Wie wichtig ist KI für den Alltag?

Heute ist es kaum mehr möglich, nicht mit KI in Kontakt zu kommen. Es gibt viele Bereiche, in denen Künstliche Intelligenz eine große Rolle spielt. Tagtäglich nimmt die Zahl der Anwendungen für Künstliche Intelligenz zu.

 

Vor allem Tools wie ChatGPT von Open AI führen dazu, dass mehr und mehr Menschen Künstliche Intelligenz nutzen. Das stößt wiederum neue Debatten an. Inzwischen geht es um KI-Ethik, Vertrauen in KI, sichere Verwendung von KI und verantwortungsvolle KI. All das zeigt, dass Künstliche Intelligenz einen großen Stellenwert in der Gesellschaft einnimmt.

 

Arten von KI: starke vs. schwache KI

Wenn es um KI geht, kann man zwei Arten unterscheiden:

 

• schwache KI – auch Narrow AI (schmale KI) genannt: darauf trainiert und fokussiert, bestimmte Aufgaben auszuführen, z.B. Siri von Apple, autonome Fahrzeuge, Alexa von Amazon
• starke KI – bestehend aus künstlicher allgemeiner Intelligenz bzw. Artificial General Intelligenz (AGI): theoretische Form von KI, bei der Mensch und Maschine gleichwertig intelligent sind, auch als Superintelligenz bekannt

 

Schwache KI ist also das, was uns heute tagtäglich begegnet. Für starke KI gibt es keine praktischen Beispiele, da sie in der heutigen Zeit trotz des digitalen Fortschritts vollkommen theoretisch ist.

 

Teildisziplinen von Künstlicher Intelligenz

Die bereits angesprochenen Disziplinen aus der Informatik Deep Learning und maschinelles Lernen machen KI erst zu dem, was sie ist. Es handelt sich um wichtige Teildisziplinen, die für die Funktionen Künstlicher Intelligenz notwendig sind.

 

Eines haben sie gemeinsam: Sie basieren auf neuronalen Netzwerken, die es ihnen ermöglichen, aus großen Datenmengen zu lernen. Das Vorbild für diese Netzwerke ist das menschliche Gehirn, das zahlreiche Verbindungen und Schichten aufweist, durch die intelligentes Denken und Lernen möglich ist.

 

Wenn es darum geht, eine Aufgabe zu lösen, wird das neuronale Netz mit Daten trainiert. Die programmatischen Strukturen bestehen zu diesem Zweck aus Schichten miteinander verbundenen Knoten – ähnlich wie das Gehirn des Menschen.

 

Der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning besteht darin, dass sie unterschiedliche Arten von neuronalen Netzen verwenden. Algorithmen maschinellen Lernens sind mit einer Eingabeschicht und einer Ausgabeschicht versehen. Dazwischen befinden sich noch ein bis zwei versteckte Schichten.

 

Diese Algorithmen sind also auf überwachtes Lernen beschränkt. Es muss immer noch einen menschlichen Experten geben, der die Daten strukturiert. Nur so können die Daten durch KI extrahiert werden.

 

Deep Learning hingegen verwendet – wie der Name bereits andeutet – tiefe neuronale Netze. Sie bestehen aus einer Eingabeschicht und drei oder mehr versteckten Schichten sowie einer Ausgabestruktur. Unüberwachtes Lernen wird möglich. Es ist keine Strukturierung der Daten durch den Menschen mehr nötig.

 

Deep Learning ermöglicht also maschinelles Lernen im großen Stil. So unterscheiden sich die beiden Teilbereiche und greifen doch ineinander.

 

Generative KI als führende Technologie

Heute ist vor allem von generativer KI die Rede. Sie bezieht sich auf Deep-Learning-Modelle, welche dazu in der Lage sind, aus Rohdaten zu lernen. Sie kodieren eine vereinfachte Darstellung der Trainingsdaten und erstellen daraus neue Werke. Diese sind nicht identisch mit den Ursprungsdaten, ähneln ihnen aber stark.

 

Schon seit vielen Jahren sind generative KI-Modelle im Einsatz. Man verwendet sie, um numerische Daten für Statistiken zu analysieren. Inzwischen weitet sich ihr Anwendungsbereich auf Bilder, Sprache und eine Menge anderer komplexe Datentypen aus.

 

Da sich in der KI-Forschung viel tut, werden entsprechende Technologien immer häufiger in Unternehmen eingeführt. Verschiedene Prozesse lassen sich damit verbessern und in einigen Fällen profitieren ganze Workflows davon.

 

 

Anwendungsbereiche von KI

So vielfältig sich KI selbst gestaltet, so umfangreich sind auch die Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz.

 

• Spracherkennung: Künstliche Intelligenz kann verbale Sprache erkennen und interpretieren. Solche Algorithmen werden beispielsweise in Sprachassistenten verwendet. Hinzu kommt, dass KI auch über eine semantische Spracherkennung verfügt. Damit weitet sich der Anwendungsbereich auf geschriebene Texte aus.
• Computervision: KI kann Bilder, Grafiken, Videos und andere visuelle Eingaben erkennen und daraus wichtige Informationen ableiten. Blitzschnell werden große Datensätze verarbeitet, was unter anderem in der medizinischen Diagnostik, aber auch bei der Übersetzung von Handschrift in Druckschrift zum Einsatz kommt.
• Mustererkennung: Maschinelles Lernen hilft KI dabei, Muster in Ereignisfolgen zu identifizieren. Für Menschen sind solche Muster – wenn überhaupt – nur durch eingehende Analysen sichtbar. So kann die KI beispielsweise Fehlermuster in der Fahrzeugelektronik erkennen, sodass Teile ersetzt werden, ehe sie überhaupt zu Problemen führen.

 

Möglichkeiten von KI für Unternehmen

Aus den Anwendungsbereichen von Künstlicher Intelligenz ergeben sich attraktive Möglichkeiten für Unternehmen. Es lassen sich Prozesse optimieren und viele weitere Vorteile erzielen. So wird KI gezielt eingesetzt, um gewisse Unternehmensbereiche zu verbessern.

 

Kundendienst

Immer häufiger trifft man Künstliche Intelligenz im Kundendienst an. Den Support übernehmen in vielen Firmen nicht mehr menschliche Mitarbeiter, sondern Chatbots und virtuelle Online-Agenten. Diese sind darauf trainiert, häufig gestellte Fragen zu beantworten und eine persönliche Beratung zu bieten.

 

Inzwischen kann Künstliche Intelligenz bereits Produkte verkaufen, Kleidergrößen vorschlagen, bei Versand und Retoure helfen und viele weitere Aufgaben übernehmen, die früher ein Mensch erfüllt hat. Damit wird vielen Kunden viel zielgerichteter und schneller geholfen. Das lässt die Kundenzufriedenheit steigern und die Kundenbindung erhöht sich.

 

Prozessoptimierung

Durch die Fähigkeit von KI, Muster zu erkennen, lassen sich auch Fehler in Prozessen einfach identifizieren. So kannst du maschinelles Lernen dazu verwenden, Prozesse zu optimieren, um deine Ressourcen wirkungsvoller einzusetzen.

 

Anomalieerkennung

Ähnliche Mechanismen, die bei der Prozessoptimierung mittels KI zum Einsatz kommen, spielen auch bei der Anomalieerkennung eine tragende Rolle. Künstliche Intelligenz kann schnell und zuverlässig Anomalien in Datensätzen ausfindig machen.

 

Das können fehlerhafte Bauteile, mangelhafte Geräte, menschliches Versagen oder Verstöße gegen die Cybersicherheit sein. Das kann deine Produkte sowie deine Herstellungsprozesse verbessern und sicherer machen.

 

Lieferketten

Du kannst mit KI deine Lieferketten optimieren. Was dabei zum Einsatz kommt, nennt sich adaptive Robotertechnik, die sich auf Geräteinformationen des Internet of Things (IoT) stützt. Such- und Mustererkennungsalgorithmen analysieren Daten in Echtzeit und können Fehler in Lieferketten ausmachen und ausmerzen.

 

Online-Marketing

Auch im Online-Marketing lassen sich KI-Technologien einsetzen. ChatGPT und seine Alternativen helfen dir dabei, passenden Content zu recherchieren und zu erstellen. Zudem kannst du eine Menge andere kreative Projekte mit KI realisieren.

 

Safe AI – Sicherheit geht vor

Wenn sich der Mensch auf Maschinen verlässt, ist es wichtig, Sicherheitsvorkehrungen zu treffen. Mit Safe AI werden KI-Systeme gezielt abgesichert. Vor allem bei Technologien wie autonomem Fahren ist das relevant.

 

Nötig sind dafür eine präzise Datenanalyse und Prozesssteuerung. Um bei dem Beispiel des autonomen Fahrens zu bleiben: Die Fahrzeuge müssen ihre Umgebung erkennen und zuverlässig interpretieren können. Auf dieser Basis folgt eine Reaktion.

 

Hier kommt es aber zu einem Problem: Der Entscheidungsweg von KI ist für den Menschen undurchsichtig. Zudem ist eine Anpassung der Entscheidungen durch Menschenhand nicht möglich. Der Mensch kann nur den Input und das Ergebnis kontrollieren – alles dazwischen liegt nicht in seiner Macht.

 

Daher ist es bis heute noch schwierig, die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI einzuordnen und zu bewerten. Aus diesem Grund kommt Künstliche Intelligenz erst nach und nach bei sicherheitskritischen Anwendungen zum Einsatz.

 

Industrie 4.0 – Maschinelles Lernen für Unternehmen

Wo KI jedoch schon rege Verwendung findet, ist die Industrie. Die Digitalisierung der Industrie wird daher nicht ohne Grund als “Industrie 4.0” bezeichnet. Maschinelles Lernen sorgt hier für eine verbesserte Planung und zuverlässige Voraussagen.

 

Dazu sind die Maschinen miteinander vernetzt und handeln automatisch. Da sie auch einen Zugang zu ihrer Umgebung haben, können sie ihre Handlungen selbstständig daran anpassen.

 

Doch auch hier spielt noch der Sicherheitsaspekt eine Rolle: Damit Menschen und Roboter Hand in Hand arbeiten können und es nicht zu Verletzungen kommt, muss KI entsprechend abgesichert werden.