Künstliche Intelligenz

Was ist Künstliche Intelligenz?

Der technologische Fortschritt ist kaum noch aufzuhalten. Ein Instrument sticht hierbei jedoch besonders hervor: Künstliche Intelligenz, auch KI genannt. Hierbei wird eine Maschine so programmiert, dass sie beispielsweise selbstständig Aufgaben bewältigen oder neue Informationen verarbeiten kann. Von selbstfahrenden Autos über automatisierte Logistiksysteme bis hin zu einem Schach spielenden Computer – eine KI findet in den unterschiedlichsten Bereichen Verwendung.

Mithilfe eines sogenannten Deep Learning Verfahrens sowie natürlicher Sprachverarbeitung ist es möglich, eine Maschine zu programmieren. Diese können anschließend für diverse Aufgaben zurate gezogen werden, indem sie beispielsweise enorme Datenmengen verarbeiten und darin verschiedenartige Muster erkennen.

Geschichtliches über KI

Künstliche Intelligenz ist kein neuer Begriff, sondern wurde bereits im Jahre 1956 erstmalig verwendet. Dennoch hat die KI besonders über die letzten Jahre hinweg einen relativ großen Stellenwert eingenommen. Nicht zuletzt hat dies mit den verbesserten Rechenleistungen, hoch entwickelten Algorithmen und enormer Datenspeicherung zu tun.

Während der 1950er Jahre, als künstliche Intelligenz noch in den Kinderschuhen steckte, beschäftigten sich Forscher intensiv mit grundlegenden Problemlösungen und Symbolik. Bereits rund zehn Jahre später zog die intelligente Maschine das Interesse des US-Verteidigungsministeriums auf sich. Es wurde ein Training veranlasst, mit dem die Denkleistung eines Menschen auf einem Computer nachgeahmt wurde. Das Projekt DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) wurde bereits in den 1970er Jahren für etwaige Straßenkartierungen eingesetzt. Auch waren Forscher in der Lage, die erste intelligente persönliche Assistenz zu erzeugen, noch lange bevor Cortana, Alexa und Siri auf den Markt kamen.

Diese frühen Entwicklungen ebneten den Weg für formale Denkleistungen und Automatisierungen von Computern, wie sie es heute gibt. Gute Beispiele hierfür sind intelligente und Entscheidungsunterstützende Suchsysteme, die die menschlichen Fähigkeiten erweitern und zusätzliche Hilfestellungen bieten.

So furchteinflößend und hoch entwickelt menschenähnliche Roboter oftmals in Hollywood-Filmen dargestellt werden, in Wirklichkeit sind sie noch meilenweit davon entfernt. Aktuelle KI-Technologien sind weder überaus intelligent, noch grausam. Trotz ihrer relativ zahmen Natur, erweist sich KI in unzähligen Bereichen als überaus gewinnbringend.

Künstliche Intelligenz und deren Notwendigkeit

KI als Erweiterung

Eine KI erscheint nicht, wie andere Produkte, eigenständig. Ganz im Gegenteil, sie ist dazu da, um bereits bestehende Produkte intelligenter zu gestalten. Viele Apple-Produkte sind schon längst mit einer KI-Fähigkeit wie Siri ausgestattet – aber das ist noch lange nicht alles. Auch in diversen Heimtechnologien und Arbeitsplätzen gestaltet sich die Verwendung von künstlicher Intelligenz als überaus positiv. Von Anlageanalysen bis hin zu Security Intelligence – KI kann in den unterschiedlichsten Bereichen von Nutzen sein.

Automatisiertes Lernen

Anders als in der Robotik, in der manuelle Tätigkeiten mithilfe von Maschinen ausgeführt werden, dient KI der Verarbeitung von computergesteuerten Aufgaben und großen Datenmengen. Anders als durch Menschenhand werden diese Aufgaben zuverlässig und ohne Zeichen von Ermüdung ausgeführt. Nichtsdestotrotz ist es notwendig, für bestimmte Einrichtungen der Systeme auf menschliche Intelligenz zurückzugreifen – dasselbe gilt auch für die Ausarbeitung der richtigen Fragestellungen.

Innovativ und wandlungsfähig

Mithilfe fortschreitender Lernalgorithmen ist es für KI möglich, sich ständig weiterzuentwickeln. Sie ist daher äußerst wandlungsfähig, wodurch Programmierungen aufgrund von Daten durchgeführt werden können. So kompliziert es sich womöglich anhört, künstliche Intelligenz findet bestimmte Strukturen in Daten. Auf diese Weise ist es für den Algorithmus möglich, sich unterschiedliche Fähigkeiten anzueignen.

Anhand dieser Informationen kann sich der Algorithmus beispielsweise Schachspielen beibringen. Auch bei Online-Unternehmen ist künstliche Intelligenz sehr nützlich, da sie mithilfe von vorliegenden Daten von selbst herausfindet, welche Produkte als nächstes angeboten werden sollen.

Bei jedem neuen Datenkonsum verändert sich der Algorithmus. Ohne der sogenannten Backpropagation, einem Verfahren, dass sich mit dem Einlernen von künstlichen Netzwerken beschäftigt, wäre eine solche Weiterentwicklung nicht möglich. Kommt es daher zu unzureichenden Antworten, wird der Algorithmus mit neuen Daten versorgt und auf diese Weise erneut trainiert, solange, bis das gewünschte Ergebnis erscheint.

Analyse hoher Datenmengen

Mithilfe neuronaler Netze ist es einer KI möglich, enorme Datenmengen in bemerkenswerter Tiefe zu analysieren. Noch vor wenigen Jahren wäre es undenkbar gewesen, ein fünfschichtiges Betrugserkennungssystem aufzubauen – mittlerweile sieht das jedoch ganz anders aus. Durch hohe Rechenleistungen und Big Data konnten Deep-Learning-Modelle noch weiter optimiert werden. Je nachdem, wie viele Daten der Benutzer dem Modell zur Verfügung stellt, desto exakter werden diese.

Höchste Genauigkeit

Mithilfe neuronaler Netzwerke schafft es künstliche Intelligenz, präzise und höchste Genauigkeit zu erreichen – Durchführungen dieser Art waren bis jetzt kaum möglich. Gute Beispiele hierfür sind Interaktionen mit den persönlichen Assistenten – sei es Google-Suche, Alexa oder Google-Fotos. All diese Funktionen basieren auf dem Deep Learning Verfahren. Je öfter diese Funktionen genutzt werden, desto schneller lernt die innewohnende künstliche Intelligenz daraus. In der Medizin ist es mittlerweile möglich, mithilfe des Deep Learning Verfahrens Objekterkennungen und Bildklassifikationen bei Krebsdiagnosen in MRI-Bilder durchzuführen – und das bemerkenswert präzise.

KI schafft Wettbewerbsvorteil

Da künstliche Intelligenz über ein enormes Potenzial an Daten verfügt, können diese in Unternehmen einen starken Wettbewerbsvorteil schaffen. KI macht es möglich, alle Antworten in Daten zu finden und kann daher besonders in Wettbewerbs-tätigen Branchen gut zum Einsatz kommen. Denn auch dort gilt: Wer die besten Daten besitzt, gewinnt.

Praxisnahe Erfahrung mit KI

Immer mehr Branchen entscheiden sich für die Implementierung einer KI und deren Fähigkeiten. Dies gilt besonders in Systeme, wo rasche Antworten oder Rechtsauskünfte notwendig sind. Auch bei medizinischen Forschungsarbeiten, der Patentsuche sowie für Risikohinweise erweisen sich die Fähigkeiten einer KI als äußerst nützlich.

KI im Gesundheitswesen

Mithilfe von KI lassen sich nicht nur Röntgenbilder auswerten, sondern auch unterschiedliche medizinische Leistungen vollbringen. Darüber hinaus könnte die artifizielle Intelligenz in Zukunft Patienten an Medikamenteneinnahmen erinnern oder sie auf eine gesunde Ernährung oder Sport hinweisen.

Fertigung

KI kann übertragene IoT-Daten analysieren, die von vernetzten Geräten in den Fabriken übertragen werden. Mithilfe repetitiver Netzwerke ist es möglich, Nachfrage und Auslastung einfach zu prognostizieren.

Einzelhandel

KI im Einzelhandel kann dem Verbraucher getreue Empfehlungen liefern und auf diese Weise virtuelle Einkaufsmöglichkeiten schaffen. Selbst bei der Wahl der unterschiedlichen Produkte kann eine KI besonders wertvoll sein. Gleichzeitig lässt sich das Bestandsmanagement sowie das Flächenlayout deutlich verbessern.

Sport

Selbst im sportlichen Bereich finden sich Nischen für KI. Sie ermöglicht beispielsweise nicht nur eine optimierte Spielaufstellung beim Mannschaftssport, sondern sorgt auch für eine bessere Vorbereitung der Spieler.
Künstliche Intelligenz und deren Herausforderung

Nach wie vor gibt es auch bei der Künstlichen Intelligenz Grenzen, die es zu kennen und respektieren gilt. Nichtsdestotrotz wird KI in den verschiedensten Bereichen enorme Veränderungen mit sich bringen.

Der springende Punkt ist die Erlernung bestimmter Eigenschaften durch Daten. Bislang gibt es noch keine andere Möglichkeit, dem System Wissen anderweitig zu übertragen. Darüber hinaus müssen alle Analyseschichten separat eingefügt werden. Aus diesem Grund können sich auch die einen oder anderen Ungenauigkeiten einschleichen.

Grundsätzlich sind die meisten KI-Systeme in verschiedene Gruppen unterteilt, die wiederum unterschiedliche Aufgabengebiete betreuen. Um sich davon ein genaueres Bild zu machen: Ein KI-System, dass sich auf das Schachspielen spezialisiert hat, wird nicht in der Lage sein, Solitär oder Poker zu spielen. Es fehlen schlichtweg die notwendigen Daten, um diese Prozesse durchzuführen. Auch kann eine Betrugserkennungssoftware kein Auto steuern. Findet sich ein solches System im Gesundheitsbereich, kann es in vielen Fällen nicht einmal Betrugsfälle von Steuerzahlungen erkennen.

Daher lässt sich eines feststellen: Selbstlernende Systeme werden meist nur auf eine Aufgabe spezialisiert. Gleichzeitig sind sie sehr weit vom menschlichen Verhalten entfernt und können daher auch keine logischen Schlussforderungen ziehen.
Künstliche Intelligenz ist zudem kein autonomes System. So wie eine KI in Film und Fernsehen gezeigt wird, existiert sie nach wie vor nur in der menschlichen Vorstellung.
Wie funktioniert eine künstliche Intelligenz?

Intelligente Algorithmen, gepaart mit schnellen iterativen Berechnungen und großen Datenmengen ermöglichen es einer KI, Eigenschaften automatisch über Merkmale und bestimmte Muster zu erlernen.

KI ist ein sehr breit gefächertes Forschungsgebiet und wird daher in unterschiedliche Themenbereiche unterteilt. Folgende sind ausschlaggebend:

Automatisierung von analytischen Modellen

Mithilfe unterschiedlicher Methoden aus den Bereichen der Statistik, der neuronalen Netze, Physik und Operation Research wird in den Daten nach wichtigen verborgenen Erkenntnissen Ausschau gehalten. Es wird jedoch nicht in das System programmiert, wo nach diesen Erkenntnissen gesucht werden soll.

Deep Learning

Damit in großen Datenmengen komplexe Muster erkannt werden können, wird das Deep Learning Verfahren zurate gezogen. Mithilfe eines großen neuronalen Netzwerks, einem verbesserten Trainingsverfahren und hoher Rechenleistung können komplexe Muster in den Daten erkannt und erlernt werden. Grundsätzlich wird dieses Verfahren im Sprach- und Bilderkennungsbereich angewandt.

Neuronales Netzwerk

Dieses besteht aus verbunden Knoten (Neuronen) und sobald Informationen für die Verarbeitung bereitstehen, reagieren sie auf externe Eingangsdaten und geben diese Informationen untereinander weiter. Meist muss dieses Verfahren mehrere Male durchlaufen werden, da bestimmte Daten eine höhere Priorität aufweisen.

Computer Vision

Hierbei werden das Deep Learning Verfahren sowie Mustererkennungen herangezogen, um Bilder und Videos zu erkennen. Einige Maschinen sind bereits in der Lage, Bilder in Echtzeit zu erfassen und sogar deren Umfeld zu analysieren und verstehen.

Cognitive Computing

In diesem Teilbereich wird eine möglichst menschliche Interaktion mit der jeweiligen Maschine angestrebt. Mithilfe von Cognitive Computing soll letztendlich eine Maschine hervorgebracht werden, die ähnlich wie ein Mensch verschiedene Denkprozesse simuliert und Sprache sowie Bilder genauestens interpretiert. Erhofft wird sich zudem eine Maschine, die schlüssige Antworten liefern kann.

NLP – natürliche Sprachverarbeitung

Mithilfe von NLP sind Computer in der Lage, die menschliche Sprache sinngerecht zu analysieren, verstehen und erzeugen. Ein weiteres Ziel besteht darin, Gespräche mit Menschen in einer ganz natürlichen Sprache zu führen.

Zusätzliche Technologien, die den Einsatz einer KI ermöglichen:

– Das Allesnetz erzeugt große Datenmengen von unzähligen vernetzten Geräten, die überwiegend nicht analysiert werden können. Mithilfe der automatisierten Modellerstellung wird es in Zukunft möglich sein, sämtliche dieser Daten zu erkennen und zu nutzen.

– Überarbeitete Algorithmen werden immer weiter entwickelt und auf unterschiedliche Weise miteinander kombiniert. Dadurch ist es möglich, Daten zügiger und auf diversen Ebenen zu analysieren. Mithilfe dieser digitalen Weiterentwicklung wird es möglich sein, komplexe Systeme auf den Grund zu gehen und einzigartige Ereignisse zu verstehen sowie vorherzusagen.

– GPUs (Grafikprozessoren) zählen zu den Schlüsselelementen einer KI und werden aufgrund hoher Rechenleistung benötigt, um diverse Verarbeitungen durchzuführen.

– Bei Anwendungsprogrammierschnittstellen, kurz APIs, handelt es sich um adaptierte Codepakete, mit denen eine bestimmte Software oder bereits bestehende Produkte mit KI-Funktionen weiter ergänzt werden. Hierzu zählen beispielsweise Erweiterungen für Frage/Antwort-Funktionen oder Hausalarmanlagen.

In Zukunft wird es künstliche Intelligenz ermöglichen, Interaktionen mit einer Software durchzuführen. Darüber hinaus wird sie als Entscheidungshilfe in unzähligen Bereichen nicht mehr wegzudenken sein. Dennoch ist eines sicher – einen Menschen wird sie trotzdem niemals ersetzen können, zumindest nicht mit der heutigen Technologie.