Was ist künstliche Intelligenz?

Definition KI — einfach erklärt

Künstliche Intelligenz (KI) oder im Englischen Artificial Intelligence (AI) umfasst eine Vielzahl von Anwendungen, bei denen Maschinen darauf ausgelegt sind, menschenähnliche Intelligenzleistungen zu erbringen. Künstliche Intelligenz gliedert sich in verschiedene Teilgebiete, darunter das maschinelle Lernen oder Maschinelles Lernen (ML), die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Deep Learning (DL). Das übergeordnete Ziel dieser Ansätze besteht darin, Maschinen die Fähigkeit zur Annäherung an bedeutende Funktionen des menschlichen Gehirns zu verleihen, wie etwa das Lernen, das Treffen von Entscheidungen und das Lösen von Problemen.

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Alexander Pinker ist Innovation-Profiler, Zukunftsstratege und Medienexperte und hilft Unternehmen, die Chancen hinter Technologien wie künstlicher Intelligenz für die nächsten fünf bis zehn Jahre zu verstehen. Er ist Gründer des Beratungsunternehmens „Alexander Pinker – Innovation-Profiling“, der Agentur für Innovationsmarketing "innovate! communication" und der Nachrichtenplattform „Medialist Innovation“. Außerdem ist er Autor dreier Bücher und Dozent an der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt.

Teilgebiete der KI

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen, auch Machine Learning, ermöglicht Maschinen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Dies kommt beispielsweise in Empfehlungssystemen zum Einsatz, die uns passende Produkte oder Inhalte vorschlagen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache, auch Natural Language Processing, befähigt Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Chatbots und Übersetzungsprogramme sind Beispiele für NLP-Anwendungen, die die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine erleichtern.

Deep Learning (DL)

Deep Learning ist eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netzwerke in mehreren Schichten angeordnet sind. Diese Netzwerke können komplexe Muster erkennen, was beispielsweise in der Bild- und Spracherkennung eingesetzt wird.

Was zeichnet eine KI aus?

Künstliche Intelligenz strebt grundsätzlich danach, Maschinen so zu gestalten, dass sie nicht nur bestimmte Aufgaben mechanisch ausführen, sondern auch in der Lage sind, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen und flexibel auf neue Situationen zu reagieren – ähnlich den kognitiven Fähigkeiten des menschlichen Denkens.

Eigenschaften, die künstliche Intelligenz (KI) auszeichnen

Adaptiv

Künstliche Intelligenzen sind in der Lage, aus sich verändernden Situationen zu lernen. Ähnlich wie Menschen können Maschinen ihre Fähigkeiten kontinuierlich verbessern, indem sie Erfahrungen sammeln und sich auf neue Gegebenheiten einstellen.

Interaktiv

KI-Programme agieren in einer Weise, die der menschlichen Interaktion ähnelt. Sie können mit Nutzern kommunizieren und auf Anfragen reagieren, wodurch eine natürliche Kommunikation ermöglicht wird. Diese Interaktion kann Fragen beantworten, Anweisungen geben oder Empfehlungen aussprechen.

Kommunikativ

Eine bemerkenswerte Eigenschaft von KI ist ihre Fähigkeit, eigenständig nach weiteren Informationen zu fragen, um ein Problem besser zu verstehen und zu definieren. Ähnlich wie Menschen, die nach Klärung suchen, wenn etwas unklar ist, können KI-Systeme gezielte Fragen stellen, um die bestmögliche Lösung zu finden.

Kontextuell

Künstliche Intelligenz geht über das bloße Erkennen von Wörtern und Sätzen hinaus. Sie kann die Syntax und Bedeutung einer Unterhaltung erfassen und den tiefgreifenden Kontext eines Gesprächs verstehen. Dadurch kann sie individuell und nutzernah reagieren, was zu einer präziseren und effizienteren Interaktion führt.

Wie funktioniert eine KI?

Künstliche Intelligenzen verwenden Algorithmen, um aus großen Datenmengen Muster zu erkennen und Wissen zu extrahieren. KI-Systeme bestehen oft aus neuronalen Netzwerken, die Schichten von virtuellen "Neuronen" enthalten und Informationen verarbeiten. Durch das Training mit Beispieldaten optimiert die KI ihre Parameter, um Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverstehen oder Entscheidungsfindung zu bewältigen. KI umfasst verschiedene Ansätze wie maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze, die es ihr ermöglichen, Aufgaben zu automatisieren und menschenähnliche Ergebnisse zu erzielen.

Welche Arten von KI gibt es?

Bei künstlichen Intelligenzen unterscheidet man häufig zwischen einer starken und einer schwachen KI.

Schwache KI

Die schwache KI, auch als enge KI bekannt, ist darauf spezialisiert, konkrete Anwendungsbereiche zu bewältigen. Beispielsweise analysiert sie Muster im Nutzerverhalten auf Streaming-Diensten oder ermöglicht es Menschen, mithilfe von Erfahrungswerten und Navigationstechniken von einem Ort zum anderen zu gelangen.

Starke KI

Im Gegensatz dazu verfolgt die starke KI das ehrgeizige Ziel, eine allgemeine Intelligenz zu erreichen, die der menschlichen Intelligenz entspricht oder diese sogar übertrifft. Während echte Beispiele für eine solche hochentwickelte starke KI noch sehr selten sind, setzen Forscher und Wissenschaftler alles daran, diese visionäre Form der KI zu realisieren.

Um den Unterschied zwischen der schwachen und starken künstlichen Intelligenz zu verdeutlichen: Die schwache KI wird oft als eine Simulation von Intelligenz betrachtet, während die starke KI tatsächlich eine Form von authentischer Intelligenz darstellen würde.

KI Anwendungsbeispiele und Einsatzgebiete

Es gibt eine breite Palette von KI-Anwendungen, die in verschiedenen Bereichen und Branchen eingesetzt werden. Die fortschreitende Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz führt zu ständig neuen Anwendungsmöglichkeiten und Innovationen. Hier sind einige Beispiele für KI Anwendungen und ihre Einsatzgebiete:

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

• Chatbots und virtuelle Assistenten zur Kundeninteraktion
• Automatisierte Übersetzungsdienste
• Sentiment-Analyse zur Bewertung von Stimmungen in Texten
• Textgenerierung für Artikel, Berichte usw.

Bild- und Videoverarbeitung

• Gesichtserkennung und biometrische Authentifizierung
• Objekterkennung und -verfolgung
• Medizinische Bildgebung und Diagnoseunterstützung
• Videoüberwachung und Sicherheitssysteme

Autonome Systeme

• Selbstfahrende Autos und autonome Drohnen
• Industrieroboter für Fertigung und Logistik
• Automatisierte Landwirtschafts- und Erntemaschinen

Gesundheitswesen

• Diagnoseunterstützung bei medizinischen Bildern (z.B. Röntgenaufnahmen, MRTs)
• Medikamentenentwicklung und Wirkstoffforschung
• Patientenüberwachung und Gesundheitsanalysen

Finanzwesen

• Betrugserkennung in Finanztransaktionen
• Anlageberatung und Portfolioverwaltung
• Kreditrisikobewertung

Bildungswesen

• Adaptive Lernplattformen, die sich an den Lernenden anpassen
• Automatische Bewertung von Tests und Hausaufgaben
• Bildungsberatung und -führung

Marketing und Werbung

• Zielgruppenanalyse und personalisierte Werbung
• Empfehlungssysteme für Produkte und Dienstleistungen
• Marketinganalysen und Trendvorhersagen

Energie und Umwelt

• Optimierung des Energieverbrauchs in Gebäuden und Industrie
• Vorhersage und Analyse von Umweltveränderungen
• Steuerung und Überwachung von erneuerbaren Energiequellen

Unterhaltung

• Empfehlungssysteme für Filme, Musik und Bücher
• KI-generierte Kunstwerke und Musikstücke
• Videospiel-KI für intelligentere NPCs (Non-Playable Characters)

Rechtswesen

• Automatisierte Vertragsgenerierung
• Rechtsberatung und Dokumentenanalyse
• Vorhersage von Gerichtsurteilen basierend auf historischen Daten

Vor- und Nachteile von KI

Künstliche Intelligenz (KI) bietet eine Vielzahl von Vor- und Nachteilen, die je nach Anwendungsbereich und Implementierung unterschiedlich ausfallen können. Hier sind einige der wichtigsten Vor- und Nachteile:

Vorteile von künstlicher Intelligenz

Automatisierung: KI-Systeme können wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, was die Effizienz steigert und menschliche Ressourcen freisetzt.

Verarbeitung großer Datenmengen: KI kann große Mengen an Daten schnell analysieren, Muster erkennen und nützliche Erkenntnisse gewinnen, die für menschliche Analysen zu komplex oder zeitaufwendig wären.

Präzision und Konsistenz: KI-Systeme können Aufgaben mit hoher Präzision ausführen und sind nicht anfällig für menschliche Fehler, die durch Ermüdung oder Unaufmerksamkeit entstehen können.

Einsatz in gefährlichen Umgebungen: KI kann in Umgebungen eingesetzt werden, die für Menschen gefährlich oder unzugänglich sind, wie zum Beispiel bei der Erkundung des Weltraums, in tiefen Ozeanen oder bei der Handhabung von gefährlichen Chemikalien.

Personalisierte Erfahrungen: KI kann personalisierte Empfehlungen und Dienste bereitstellen, basierend auf dem individuellen Verhalten und den Vorlieben eines Nutzers.

Nachteile von künstlicher Intelligenz

Arbeitsplatzverlust: Die Automatisierung durch KI kann zu Arbeitsplatzverlusten in Bereichen führen, in denen menschliche Arbeit durch Maschinen ersetzt wird.

Ethik und Datenschutz: KI-Systeme können sensible Daten sammeln und analysieren, was Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und des Missbrauchs von Informationen aufwirft. Auch ethische Fragen im Zusammenhang mit Entscheidungen von KI-Systemen sind relevant.

Mangelnde Kreativität und emotionales Verständnis: KI kann zwar Muster erkennen, aber ihr fehlt oft das Verständnis für menschliche Emotionen und kreative Denkprozesse.

Abhängigkeit von Technologie: Eine übermäßige Abhängigkeit von KI-Systemen kann dazu führen, dass Menschen ihre eigenen Fähigkeiten und Fertigkeiten vernachlässigen.

Fehlende menschliche Intuition: KI kann Schwierigkeiten haben, subtile oder nicht quantifizierbare Faktoren zu verstehen, die für menschliche Entscheidungsfindung wichtig sind.

Hohe Kosten und Komplexität: Die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher KI-Systeme erfordert oft erhebliche finanzielle Investitionen und technische Expertise.

Künstliche Intelligenz — Interessante Fakten

Die Welt der künstlichen Intelligenz birgt faszinierende Aspekte und Entwicklungen, die unser tägliches Leben nachhaltig beeinflussen. Ein Blick auf einige dieser spannenden Fakten verdeutlicht die Vielseitigkeit und das enorme Potenzial der KI:

1. Zukunftsmarkt KI und Wirtschaftsbeitrag: Aktuelle Prognosen deuten darauf hin, dass bis zum Jahr 2030 die künstliche Intelligenz einen beeindruckenden Beitrag von bis zu 15 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft leisten könnte. Dies unterstreicht die wachsende Bedeutung der KI in der globalen Wirtschaftslandschaft.
2. Vielfältige Anwendungsbereiche im Alltag: Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein abstraktes Konzept, sondern hat sich in zahlreichen Bereichen unseres Alltags etabliert. Von personalisierten Empfehlungssystemen in Streaming-Plattformen über intelligente Routenplanung im Verkehr bis hin zu digitalen Sprachassistenten unterstützt uns KI dabei, effizientere und präzisere Ergebnisse zu erzielen.
3. Einkommen von KI-Programmierern: Die Arbeit hinter der Entwicklung von KI-Systemen ist gefragt. Statistiken zufolge liegt in Deutschland das durchschnittliche Jahresgehalt eines KI-Programmierers bei rund 70.000 €, während es in den USA sogar bei etwa 100.000 € liegt. Diese attraktiven Verdienstmöglichkeiten spiegeln die hohe Nachfrage nach Fachkräften in diesem Bereich wider.
4. Förderung der KI durch Regierungen: Regierungen weltweit erkennen die Bedeutung der künstlichen Intelligenz und investieren in deren Weiterentwicklung. Die Deutsche Bundesregierung beispielsweise plant, bis 2025 insgesamt 5 Mrd. € in die Förderung von KI-Projekten zu investieren. Dieses Engagement soll dazu beitragen, Deutschland als Innovationsstandort zu stärken. Hier geht es zur KI-Strategie der Bundesregierung.
5. Länderwettbewerb in der KI-Entwicklung: Nationen wie China und die USA setzen auf umfangreiche Pläne zur KI-Entwicklung, um sich eine Spitzenposition auf dem Weltmarkt zu sichern. China verfolgt das Ziel, bis 2030 zum Weltmarktführer in Sachen KI zu werden, während die USA im Jahr 2022 das ehrgeizige „Chips and Science Act“-Paket verabschiedet haben. Dieses 280 Mrd. USD schwere Paket beinhaltet nicht nur Forschung und Entwicklung im Halbleiterbereich, sondern auch im Bereich der KI.
6. Ursprung der KI und erste Meilensteine: Die Geschichte der künstlichen Intelligenz reicht bis in die 1950er Jahre zurück. Das Streben nach Maschinen, die menschenähnliche Denkprozesse vollziehen können, führte zu den Grundlagen der KI-Forschung. Die erste KI wird oft dem Computerprogramm "Logic Theorist" zugeschrieben, das von Allen Newell und Herbert A. Simon entwickelt wurde. Dieses Programm war in der Lage, mathematische Theoreme zu beweisen, indem es symbolische Logik und Regeln nutzte, um automatisch Beweise für mathematische Aussagen zu generieren. Ein weiteres frühes Beispiel für KI ist der Schachcomputer "IBM 7090", der in den 1950er Jahren entwickelt wurde und in der Lage war, Schachzüge zu berechnen. Dies war ein bedeutender Schritt in der Entwicklung von KI-Anwendungen, da Schach als komplexes Spiel mit vielen möglichen Zügen und Strategien galt. Ein Meilenstein in der KI-Entwicklung war der Schachcomputer Deep Blue, der 1997 den Schachweltmeister besiegte.
7. Die bekannteste künstliche Intelligenz ist wahrscheinlich "Siri", die von Apple entwickelte virtuelle Assistentin. Siri ist ein Teil des Betriebssystems iOS und kann natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um Benutzern bei einer Vielzahl von Aufgaben zu helfen, darunter das Beantworten von Fragen, das Senden von Nachrichten, das Setzen von Erinnerungen und das Ausführen von Aktionen auf dem Gerät. Siri hat dazu beigetragen, die Idee von künstlicher Intelligenz einem breiten Publikum zugänglich zu machen und den Weg für weitere KI-basierte virtuelle Assistenten zu ebnen, die von anderen Unternehmen wie Amazon (Alexa) und Google (Google Assistant) entwickelt wurden.

Quellen:

https://mindsquare.de/knowhow/kuenstliche-intelligenz/#starke-und-schwache-ki

https://www.gabo.de/kuenstliche-intelligenz-vs-machine-learning-definition-und-abgrenzung/

https://datasolut.com/was-ist-kuenstliche-intelligenz/#:~:text=Die%20Funktionsweise%20von%20KI%20basiert,Muster%20erkennen%20und%20Vorhersagen%20treffen