AI und KI - Was ist das?

Die Basics künstlicher Intelligenz verstehen lernen

Die Algorithmen der KI sind mittlerweile schon lange Bestandteil unseres Lebens, ohne dass wir wirklich etwas davon mitbekommen. Wir nehmen bewusst nicht wahr, wo und wann sie eingesetzt wird. Ich möchte dir heute, so wie ich es immer gerne mache, einen leichten und sanften Einstieg in das Jetzt und die Zukunft geben und mit dir gemeinsam betrachten: Was ist Künstliche Intelligenz eigentlich? 

Wir legen gleich los, indem wir erst einmal betrachten, was die verschiedenen Arten von künstlicher Intelligenz überhaupt sind, denn ja, du hast richtig gehört, es gibt nicht nur eine Art von künstlicher Intelligenz, sondern mehrere. 

Die vier verschiedenen Typen künstlicher Intelligenz

Es gibt vier gängige Arten von künstlicher Intelligenz:

1. die rein reaktive Intelligenz
2. begrenzte Speicherkapazität
3. Theorie des Geistes (Theory of Mind)
4. Selbstwahrnehmende künstliche Intelligenz

•  Typ 1: reaktive Maschinen (Reactive Machines) Diese KI-Systeme haben keinen Speicher und sind an spezifische und vorgegebene Aufgaben gebunden. Ein gutes Beispiel dafür ist Deep Blue, das IBM-Schachprogramm, von dem Garri Kasparow im Mai 1997 besiegt wurde. Deep Blue besitzt die Fähigkeit Figuren auf dem Schachbrett zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Doch es hat kein Gedächtnis, kann also nichts abspeichern, sich nicht erinnern und daher auch nicht auf frühere Erfahrungen zurückgreifen, um künftige Erfahrungen zu nutzen. Die Reactive Machines sind gut einsetzbar für Szenarien, bei denen alle Parameter bekannt sind. Also einfache Klassifizierungs- und Mustererkennungsaufgaben. Die Maschine kann diese Aufgaben im Bezug zu Effektivität schneller und zuverlässiger ausführen als ein Mensch. 
•  Typ 2: Begrenzte Speicherkapazität (Limited Memory). Diese KI-Systeme verfügen über ein Gedächtnis, so dass sie auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können, um künftige Entscheidungen zu treffen. Daten können gespeichert werden und die dann genutzt werden, um mit der Zeit bessere Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel sind einige der Entscheidungsfunktionen in selbstfahrenden Autos auf diese Art und Weise konzipiert. AI mit begrenztem Speicher kann komplexe Klassifizierungsaufgaben bewältigen und historische Daten für Vorhersagen nutzen. Diese Stufe ist der derzeitige aktuelle Stand von KI.
•  Typ 3: Theorie des Geistes (Theory of Mind). Die Theorie des Geistes ist ein Begriff aus der Psychologie. Wenn wir uns diese Begrifflichkeit im Zusammenhang mit KI anschauen, bedeutet dies, dass das System über die soziale Intelligenz verfügt, Emotionen zu verstehen. Diese Art von KI wird in der Lage sein, menschliche Absichten zu erkennen und Verhalten vorherzusagen – eine Fähigkeit, die KI-Systeme benötigen, um integrale Mitglieder z.B. menschlicher Teams zu werden. Die KI kann dann mit wenigen Beispielen lernen, weil es Motive und Absichten versteht. (z.B. beim Einsatz in der Pflege) Diese Form von KI wird als nächster Schritt in der Entwicklung gesehen. 
•  Typ 4: Selbstwahrnehmende KI Die Selbstwahrnehmung beschreibt den Sinn für das Ich, also einen Sinn für sich selbst, was der Künstlichen Intelligenz ein Art Bewusstsein verleiht und bei dem das Erkennen eigener Emotionen möglich wäre. Maschinen mit Selbstwahrnehmung verstehen ihren eigenen aktuellen Zustand. Es könnte eine Art Intelligenz auf menschlichem Niveau sein, die auch menschliche Intelligenz überlisten kann. Diese Art von KI existiert noch nicht.

Das sind die Grundtypen und -prinzipien der KI und KI-Pläne für die Zukunft und auch wenn sich das Ganze jetzt so anhört, als würden selbstwahrnehmende Roboter kurz vor dem Durchbruch stehen, ist die Wahrheit, dass die KI noch weit davon entfernt ist, Roboter zu erschaffen, die unter uns wandeln und wie Menschen aussehen und sprechen.

Warum wird künstliche Intelligenz für unsere Zukunft überhaupt relevant sein?

Gehen wir zurück zur Basisdefinition von KI oder AI = Artificial Intelligenz. Eine Künstliche Intelligenz ist der Einsatz von Computerprogrammierung, um ein System zu schaffen, das in der Lage ist, Aufgaben wie ein Mensch auszuführen oder idealerweise korrekter und schneller als ein Mensch auszuführen. KI-Programme können Entscheidungen in Echtzeit treffen, Sprache und Verhaltensmuster erkennen und auf sie reagieren, als wären sie Menschen.

Wir erleben den Einsatz von KI bereits täglich, ohne uns dessen wirklich bewusst zu sein. Jetzt fragst du dich sicherlich: aber wo denn, wann denn?  z. B. in Chatbots, Spracherkennungsgeräten (Hey Siri, Amazon Echo, usw), in der automatisierten Texterstellung und bei selbstfahrenden Autos, doch wie schon gesagt: die Technologie ist noch weit davon entfernt, Menschen nachzuahmen, zu ersetzen und sich unter ihnen zu bewegen. Seit den Zeiten von ChatGPT, Perplexity und Co. ist der tägliche Einsatz von schreibender KI natürlich viel präsenter geworden!

Machine Learning

Beim Machine Learning handelt es sich um eine komplexere Untergruppe der künstlichen Intelligenz. Computer werden derart programmiert, dass sie Entscheidungen auf der Basis früherer Erfahrungen treffen - also ähnlich wie wir Menschen. Stell dir vor, du nutzt einen Abodienst wie Spotify oder Netflix und bekommst Vorschläge, die auf der Grundlage deiner früheren Entscheidungen berechnet wurden… dir wird also gezeigt, was dir in Zukunft als Nächstes wahrscheinlich gefallen wird, dann hast du bereits Erfahrungen mit Machine Learning gemacht.

Denn genau das geschieht hier. Du wurdest in deinem Verhalten als Mensch beobachtet, die hinterlegte Programmierung der KI hat dich analysiert und trifft über die Vorschläge Wahrscheinlichkeitsaussagen bezüglich deiner Gewohnheiten der Zukunft. 

Wenn wir es einmal ganz wertfrei betrachten, dann ist das Anliegen und Ziel der Forschung, der Erarbeitung und Programmierung von KI die Effizienz, das Sparen von Zeit und Energie: Ziel ist es das Leben einfacher und effizienter zu machen. 

Auswirkungen auf die Wirtschaft

Auch die zukünftigen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die Wirtschaft dürfen nicht unterschätzt werden. Früher konnten es sich nur große Unternehmen leisten, in künstliche Intelligenz zu investieren. Heute automatisiert die KI viele gängige Geschäftsprozesse, von der Akquise bis zum Sortieren von Lebensläufen. Aufgaben, die früher zeitaufwendig waren, können jetzt ganz entfallen - während der Computer die Umsatzprognose berechnet, kannst Du dich mit den eigentlich wirklich wichtigen Aufgaben deiner Tätigkeit  beschäftigen. 

Durch die Rationalisierung der eigenen Arbeit kann die KI helfen, die Effizienz zu steigern und ein Unternehmen kann exponentiell wachsen. Die Skalierung von Unternehmen wird möglicher.

Konkrete Anwendungsbeispiele für KI-Technologien

Klar ist, KI wird in einer Vielzahl unterschiedlicher Technologien eingesetzt.

Wir schauen uns jetzt einfach mal drei Beispiele gemeinsam an (es gibt weitaus mehr!): 

1.Der erste Bereich ist das Machine Learning - das maschinelle Lernen. Dabei geht es darum, wie man einen Computer dazu bringt, ohne Programmierung zu handeln. Deep Learning - so nennt sich ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es gibt drei Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen:

•  Das Überwachte Lernen
•  Das Unüberwachte Lernen
•  Das Bestärkende Lernen

2.Ganz spannend finde ich auch das Maschinelle Sehen: Verrückterweise verleiht diese Technologie einer Maschine die Fähigkeit zu sehen. Dabei erfasst und analysiert die KI visuelle Informationen mit einer Kamera, Analog-Digital-Umwandlung und digitaler Signalverarbeitung. Sie wird oft mit dem menschlichen Sehvermögen verglichen, aber das maschinelle Sehen ist nicht an die Biologie gebunden und kann so programmiert werden, dass es zum Beispiel durch Wände hindurch sieht. Es wird in einer Reihe von Anwendungen eingesetzt: von der Unterschriftenerkennung bis zur medizinischen Bildanalyse.  

3.Dann schauen wir uns noch die Robotik an:  Das ist natürlich der Bereich der Technik, der sich mit der Entwicklung und Herstellung von Robotern befasst. Roboter werden häufig für Aufgaben eingesetzt, die von Menschen nur schwer oder gar nicht ausgeführt werden können. Beispiele dafür sind: Fließbandaufgaben in der Autoproduktion oder auch eingesetzt von der NASA, um große Objekte im Weltraum zu bewegen. Forscher nutzen auch maschinelles Lernen, um Roboter zu entwickeln, die in einem sozialen Umfeld interagieren können.

Du fragst dich jetzt sicher darüber hinaus, wie und wo KI-Anwendungen bereits stattfinden.

Auch hier möchte ich dir fünf Beispiele nennen, denn Künstliche Intelligenz hat bereits in einer Vielzahl von Märkten Einzug gehalten. 

5 Beispiele für KI-Anwendungen im täglichen Umfeld

Gesundheitswesen

Das Ziel ist hierbei die Verbesserung der Untersuchungsergebnisse und die Senkung von Kosten. Unternehmen setzen maschinelles Lernen ein, um bessere und schnellere Diagnosen zu stellen als Menschen. Eine der bekanntesten Technologien im Gesundheitswesen ist IBM Watson. Es versteht natürliche Sprache und kann auf Fragen antworten. Dieses System wertet Patientendaten und andere verfügbare Datenquellen aus, um eine Hypothese zu bilden. Weitere KI-Anwendungen sind virtuelle Online-Gesundheitsassistenten und Chatbots, die Patienten und Kunden im Gesundheitswesen dabei helfen, medizinische Informationen zu finden, Termine zu vereinbaren oder Ähnliches.

Transportwesen

Du kennst bereits die Rolle der KI beim Betrieb autonomer Fahrzeuge, aber es werden auch KI-Technologien im Transportwesen eingesetzt, um z.B. den Verkehr zu regeln, Flugverspätungen vorherzusagen und die Schifffahrt sicherer und effizienter zu machen.

Rechtswesen

Der zeitraubende Rechercheprozess – das Durchsuchen von Dokumenten – ist in der Rechtswissenschaft für Menschen oft eine überwältigende Aufgabe. Der Einsatz von KI zur Automatisierung in der Rechtsbranche spart Zeit und verbessert den Kundenservice. Anwaltskanzleien nutzen maschinelles Lernen zur Beschreibung von Daten und zur Vorhersage von Ergebnissen und sie nutzen die natürliche Sprachverarbeitung zur Interpretation von Informationsanfragen.

Bankwesen

Banken nutzen Chatbots, um ihren Kunden Support anzubieten und um Transaktionen abzuwickeln, die kein menschliches Eingreifen erfordern. Virtuelle KI-Assistenten werden auch eingesetzt, um die Einhaltung von Bankvorschriften zu verbessern und die Kosten dafür zu senken. Interessanterweise nutzen Banken KI auch, um die Entscheidungsfindung bei der Kreditvergabe zu verbessern, Kreditlimits festzulegen und Investitionsmöglichkeiten zu erkennen.

Security-Bereich.

KI und maschinelles Lernen stehen ganz oben auf der Liste der Security Dienstleister. Durch die Analyse von Daten und die Verwendung von Logik im Security Bereich, um z.B. Ähnlichkeiten mit bekannten bösartigen Codes zu erkennen, kann KI viel früher als menschliche Mitarbeiter Warnungen vor neuen und aufkommenden Angriffen liefern. Die Technologie spielt eine wichtige Rolle bei der Abwehr von Cyberangriffen.

Das war’s erstmal für heute von mir einführend über KI und die Zukunft.

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