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Künstliche Intelligenz

Ist künstliche Intelligenz ein nur ein Thema für die Forschung und große Konzerne der Digital-Branche? Steckt die Technologie noch in den Kinderschuhen oder gibt es auch konkrete Anwendungen, die Heute bereits breite Relevanz haben? Wir möchten an dieser Stelle Aufklären, was genau die Definition von Künstlicher Intelligenz ist, wie der Stand der Entwicklung ist, welche Arten von KI bereits Verwendung finden und welche Geschäftsmodelle davon profitieren.

Was genau ist künstliche Intelligenz?

Eine einfache Erklärung für Künstliche Intelligenz ist: der Versuch, menschliches Denken und Lernen via Software auf den Computer zu übertragen und ihm damit Intelligenz zu verleihen. Diese künstliche Intelligenz soll eigenständig Antworten finden und dabei selbständig Probleme lösen können, anstatt für jede Fragestellung bzw. Aufgabe neu programmiert zu werden.

Bei wikipedia.org findet sich folgende Kurzdefinition: „Künstliche Intelligenz (KI), auch artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence (AI bzw. A. I.) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierungintelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet.“

Wenn wir in der Realität von KI Technologien sprechen hat das wenig mit dem zu tun, was wir aus Science Fiction Filmen oder Büchern kennen. Im Alltag begegnen den meisten von uns KIs in Form von Produktempfehlung bei Online-Shops, Gesichtserkennung auf Fotos wie z.B. bei Facebook oder als Spracherkennungs-Assistenten wie bei Alexa. Vielleicht ohne es richtig gemerkt zu haben, leben wir bereits in der "Zukunft" und Menschne, die aktuelle Consumer Services des Alltags nutzen, interagieren täglich mit künstlicher Intelligenz. KI Technologien haben praktischen Einzug in unseren Alltag erhalten. Um so ertaunlicher ist es, dass gerade Unternehmen aus dem Mittelstand häufig immer noch skeptisch sind, was die Kosten, Sicherheit und Umsetzbarkeit von KI Software in KMUs angeht.

Definition des Begriffes KI und Unterscheidung in starker und schwacher KI

Bildlich gesprochen kann man sich starke KI Systeme tatsächlich als das vorstellen, was man aus der Science Fiction je her kennt. Maschinen oder KI-Module die jegliche Probleme generelle Art lösen können und komplexe Aufgaben auf Augenhöhe mit dem Menschen übernehmen könnten. Bislang ist dieses tatsächlich noch Fiction und in der Realität nicht umsetzbar. Mit den Jahren der immer stärkeren Forschung großer Unternehmen und Universitäten kommen die aktuellen Systeme diesem Ziel immer näher. Allerdings ist der Rahmen aktuell noch dadurch gesteckt, dass Menschen die Richtung und Regeln maschinell lernender Systeme noch monitoren und steuern müssen. Auf Grund der sehr hohen Komplexität und Vernetzung von Daten muss eine Starke KI steuerbar bleiben, damit auch die gestellten Probleme richtig erkannt und produktiv gelöst werden können. Graduell verbessern sich diese Systeme aber mit der Zeit.

Schwache Ki ist das, was uns im Alltag und in Unternehmen begleitet und bestimmte Arbeitsprozesse automatisiert übernimmt. Somit kann man vereinfacht sagen, dass KI komplexe Algorithmen sind, die spezielle Fragestellungen beantworten können, die sie selbständig erlernt hat, nachdem sie dafür von Menschenhand trainiert wurde. Die kommerziell relevante Form ist somit immer eine schwache KI. Sie wird zum Beispiel verwendet für Überwachungs- und Sensor-Systeme in Fertigungsanlagen, Generierung von Empfehlungen für Konsumenten und die Analyse menschlichen Verhaltens, Automatisierung von Customer Service Anwendungen und Erkennen von Mustern in Big Data Projekten.

Unterscheidung künstliche Intelligenz vs. Computerprogramm

Der Unterschied besteht darin, dass normalerweise ein Programmiercode aus einem beliebigen Satz an Anweisungen besteht: Wenn dies, dann das. Also zum Beispiel das betätigen des Buttons senden, verschickt eine Mail an Server XYZ. Diese Systeme sind regelbasiert. Bei KI hingegen, muss vom Programmierer nicht jeder Schritt vorhergesagt werden, sondern der Algorithmus ist in der Lage, diese Einzelschritte selber zu erstellen. Dieser Algorithmus kann somit komplexerer Aufgabenstellungen bewältigen, da bestimmte Probleme so komplex in der Fragestellung sind, dass es ein enormer Aufwand wäre jeden der Einzelschritte zu programmieren bzw. einen Code dafür zu erstellen.

Um dieses zu verdeutlichen nehmen wir die Bilderkennung als Beispiel: zwar kann eine KI nicht jedes Bild von mir erkennen, aber sie kann aus einer bestimmten Anzahl an Bildern lernen, mich auf anderen Bildern zu erkennen, egal ob das Bild nachts aufgenommen wurde, oder in sonstiger Umgebung. Würde man dieses regelbasiert versuchen, würde man deshalb schon scheitern, da der jeweilige Programmierer alles möglichen Settings vorab kennen müsste.

Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Viele unterschiedliche Arten von Machine Learning Systemen werden unter dem Begriff KI, beziehungsweise AI (Artificial Intelligence) zusammengefasst. Die relevantesten Verfahren in Unternehmen und im kommerziellen Gebrauch sind Machine Learning. Dies bedeutet Lernen aus Erfahrung und betrifft z.B. die Bereiche automatisierte Spracherkennung, Bildverarbeitung und wurden vorher im Artikel besprochen etc.

Expertensysteme haben den gegenläufigen Prozess zum Lernen aus Erfahrung, da sie enormes Expertenwissen aufbauen, und können aus bestimmten Regeln und Daten-Punkten Schlüsse ziehen. Diese beiden Systeme werden auch symbolische und subsymbolische Künstliche Intelligenz genannt. Das Expertensystem kommt somit auf einem nachvollziehbaren Weg zu Ergebnissen, indem es Symbole nach vorprogrammierten Regeln und Daten-Wissen aus Erfahrungssysteme kombiniert um einen Schluss zu ziehen. Machine Learning ist subsymbolisch, d.h. sie löst Informationen und konrekte Daten-Zusammenhänge in mathematische Formeln auf, optimiert diese und der Erfahrungsweg ist für den bedienenden Mensch im Nachhinein nicht nachvollziehbar. Beide Arten schliessen sich allerdings nicht gegenseitig aus.


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