Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz bezeichnet das Vermögen von Computern, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren. Dies umfasst Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösung, Entscheidungsfindung und die Anpassung an neue Situationen.

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, welches alle Anstrengungen, Maschinen intelligent zu machen, umfasst. (Foto: @nilanka - stock.adobe.com) Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, welches alle Anstrengungen, Maschinen intelligent zu machen, umfasst. (Foto: @nilanka - stock.adobe.com)

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz, abgekürzt KI oder im Englischen Artificial Intelligence (AI), ist grundsätzlich ein Teilgebiet der Informatik, deren Ziel es ist, menschliche Intelligenz maschinell umzusetzen. Das Europäische Parlament definiert künstliche Intelligenz als "die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität nachzuahmen." Mit Hilfe komplexer Algorithmen kann KI selbstständig erlernte Vorgehensweisen auf neue Aufgaben übertragen. Ziel von KI ist es, menschliche Intelligenz nachzuahmen. Dazu gehört vor allem die Fähigkeit, Umgebungsdaten, beispielsweise Sinneseindrücke, wahrzunehmen und darauf zu reagieren. Weitere Ziele sind die Aufnahme von Informationen, diese zu verarbeiten und als Wissen zu speichern, sowie Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Auch Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen sind wichtige Teile der künstlichen Intelligenz. Eine der Hauptanforderung an jegliche Form der KI ist die Fähigkeit zu lernen. Diese muss integraler Bestandteil des Systems sein und darf nicht nachträglich hinzugefügt werden. Ein weiteres Hauptkriterium für künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit, mit Vorhersagen, sogenannten probabilistischen Informationen, und Unsicherheiten umzugehen.

Man unterscheidet im Bereich KI zwischen starker und schwacher künstlicher Intelligenz. Eine starke KI ist ein kognitives System, das auf Augenhöhe mit Menschen schwierige Aufgaben übernehmen und lösen können. Demgegenüber wird eine schwache KI eingesetzt, um konkrete Anwendungsprobleme zu meistern. Schwacher KI geht es also im Gegensatz zu der starken KI nicht um die Schaffung von Bewusstsein oder um ein tieferes Verständnis von Intelligenz, sondern um die Simulation eines intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik. Die Forschung und Entwicklung von schwacher künstlicher Intelligenz haben in den vergangenen Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, während die Entwicklung von starken KIs bis heute immer noch an ihrer philosophischen Fragestellung, was menschliche Intelligenz genau ist, scheitert.

Im Alltag werden schwache KIs schon sehr regelmäßig eingesetzt. Zu den bekanntesten Beispielen zählen digitale persönliche Assistenten wie Siri oder Alexa, ChatGPT oder autonomes Fahren. Aber auch beim Online-Shopping und in der Werbung wird KI für personalisierte Empfehlungen oder die Analyse von Kaufverhalten eingesetzt. Im Handel ist KI von großer Bedeutung bei der Optimierung von Produkten, der Planung von Beständen und in der Logistik. Auch Suchmaschinen nutzen KI, aus den umfangreichen Daten, die von Nutzern eingegeben werden, relevante Suchergebnisse zu liefern. Auch das bekannte Übersetzungstool DeepL setzt auf KI, um die Übersetzungen schneller bereitzustellen und zu verbessern. 

Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, neuronalen Netzen und Big Data?

Maschinelles Lernen, im Englischen Machine Learning genannt, wird oft synonym für künstliche Intelligenz genutzt. Das kommt daher, dass Machine Learning ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz ist, bei dem Computer aus Daten lernen und sich mit der Erfahrung verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Statt einer expliziten Programmierung, die das Programm verbessern, analysiert das maschinelle Lernen mithilfe von Algorithmen große Datenmengen, lernt aus den Erkenntnissen und trifft dann fundierte Entscheidungen. Durch die fortwährende Analyse großer Datenmengen verbessert sich das Machine Learning im Laufe der Zeit, da es sozusagen trainiert wird. Je mehr Daten das maschinelle Lernsystem zur Verfügung gestellt bekommt, desto mehr kann es folglich trainieren und umso besser wird das System. Machine Learning ist also eine mögliche Anwendung von künstlicher Intelligenz, während KI das allgemeine Konzept eines Computers, welcher menschliches Denken simuliert, darstellt. 

Neuronale Netze sind eine weitere Form der künstlichen Intelligenz. Hierbei ahmen künstliche Neuronen durch Algorithmen die Nervenzellen eines menschlichen Gehirns nach. So entstehen komplexe Verknüpfungen, die es ermöglichen, Aufgaben aus den Bereichen Statistik, Informatik und Wirtschaft zu lösen. Wie beim maschinellen Lernen auch, lernen neuronale Netze ständig dazu und optimieren sich so selbst. Neuronale Netze sind also als Teilbereich des maschinellen Lernens automatisch auch ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Einsatzgebiete für neurale Netze sind zum Beispiel das autonome Fahren, Frühwarnsystem, Wettervorhersagen oder sonstige Vorhersagen.

Unter dem Begriff Big Data werden moderne Techniken der Datenanalyse zusammengefasst. Big Data bezeichnet dabei aber vor allem die Datenquellen, die entweder zu groß, zu schnell oder unzureichend annotiert sind, um von klassischen Datenbanktechnologien analysiert zu werden. Oft werden für Datenanalyse von Big Data dann Technologien der künstlichen Intelligenz eingesetzt. KI-Systeme spielen für Big Data eine wichtige Rolle, da sie es ermöglichen, komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. 

Verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz

Man unterscheidet zwischen zwei zentralen Arten von KI: Software und eingebettete KI. Unter Software fallen zum Beispiel wissensbasierte Systeme, musterbasierte System und natürliche Sprachverarbeitung. Eingebettet KIs sind beispielsweise Roboter oder Anwendungen des "Internet der Dinge".

Wissensbasierte Systeme sind Modellierungen einer rationalen Intelligenz, die in der Lage sind, Fragen des Anwenders zu beantworten. Die Antworten basieren auf formalisiertem Fachwissen und daraus gezogenen logischen Schlüssen. Anwendung finden wissensbasierte Systeme beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen. 

Unter dem Begriff "Muster" werden Mustererkennung, Musteranalyse und Mustervorhersage zusammengefasst. Musteranalyse und Mustererkennung können noch einmal aufgrund der genutzten Intelligenz unterteilt werden. So werden Bilder und Formen mit visueller Intelligenz analysiert und erkannt. Dies ermöglicht beispielsweise Gesichtserkennung, Iris- oder Fingerabdruckabgleiche oder Handschrifterkennung. Alternativ wird sprachliche Intelligenz eingesetzt um zu Beispiel Sprachverarbeitung oder Spracherkennung ("Speech to Text" oder "Text to Speech") zu ermöglichen. Systeme, die Musteranalyse und Mustererkennung einsetzen, sind zum Beispiel Google Brain und Microsoft Adam. Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Aufgrund einer Serie von Mustern können solche Systeme Vorhersagen treffen.

Eng mit der sprachlichen Intelligenz verknüpft ist daher die natürliche Sprachverarbeitung, im Englischen natural language processing (NLP) genannt. NLP ermöglicht es Computern, die natürliche Sprache des Menschen, die von Programmiersprachen stark abweicht, zu verstehen. Anwendungsgebiete von NLP sind Chatbots, Text Mining und digitale Assistenten. Die bekanntesten digitalen Assistenten sind Alexa und Siri.

Die Robotik beschäftigt sich vor allem mit manipulativer Intelligenz. Einer der bekanntesten Einsatzbereiche von KI-fähigen Robotern ist das autonome Fahren. 

Das Internet der Dinge, auch Internet of Things genannt und abgekürzt als IoT, bezeichnet die Verbindung und Kommunikation smarter Geräte miteinander über das Internet. Es ist für viele Unternehmen ein Schlüsseltechnologie. Werden smarte Geräte und KI kombiniert, lässt sich das Potenzial des IoT vollumfänglich ausschöpfen. Durch die Implementierung von KI-Technologien können smarte und vernetzte Geräte voneinander lernen und sich auf diese Weise weiterentwickeln. Smart Devices können so in die Lage versetzt werden, eigene Entscheidung treffen zu können. Ein möglicher Einsatzbereich dafür wäre das Smart Home. Hier könnte beispielsweise der Staubsauger durch eine Einbettung einer KI-Software nicht nur durch Sensoren die Hindernisse erkennen, sondern aufgrund der KI die Strecken speichern und analysieren, um darauf aufbauend die Saugstrecken selbständig zu optimieren und sicherer zu gestalten. 

KI in Logistik und Handel

Künstliche Intelligenz ist eine der Schlüsseltechnologien für die Industrie 4.0. Entlang der gesamten Wertschöpfungskette in der Industrie 4.0 können KI-Anwendungen eingesetzt werden. KI-Anwendungen können also von der Logistik über die Fertigungs- und Montageprozesse bis hin zu Dienstleistungen und dem Handel eingesetzt werden – insbesondere in Bereichen, in denen Menschen an ihre Grenzen stoßen. 

In der Logistikbranche gaben 2019 gut 70 % der Teilnehmer der Bitkom-Studie "Digitalisierung der Logistik" an, dass KI in zehn Jahren für die Logistik unverzichtbar werden wird. KI kann in der Logistik unter anderem für Retouroptimierung, Lagerbestandsmanagement und Prognosemodelle eingesetzt werden. Auch das Lieferkettenmanagement kann durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz optimiert werden, indem mithilfe von KIs präzise Vorhersagen getroffen und effizientere Abläufe gestaltet werden können. 

Neben dem Einsatz in der Logistik hat künstliche Intelligenz im Handel vor allem in den Bereichen Zentrale, Kundenerfahrung und Filiale erhebliche Anwendungspotentiale. In der Zentrale kann KI beispielsweise für dynamische Preisoptimierung, Sortimentsgestaltung, Personaleinsatzplanung, Energie- und Bestandsmanagement. Im Bereich Kundenerfahrung sind zum Beispiel die virtuelle Anprobe, Betrugserkennung, Chatbots oder intelligente Analyse von Kundenverhalten Möglichkeiten für den KI-Einsatz. Allgemein kann das Kundenerlebnis durch KI-basierte Lösungen verbessert werden. In der Filiale kann KI unter anderem durch den Einsatz von Beratungs- oder Verkaufsrobotern sowie Self Check-In/Check-Out-Lösungen genutzt werden.

Vorteile von künstlicher Intelligenz

  • Erhöhte Effizienz: KI-Systeme können große Datenmengen schnell verarbeiten, was zu einer Optimierung der Betriebsabläufe führt. Die Datenverarbeitung kann durch KIs automatisiert werden. Dies ermöglicht vor allem den in der Datenverarbeitung arbeitenden Menschen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. 
  • Verbesserte Genauigkeit: Durch die Nutzung von Algorithmen und maschinellem Lernen kann die Genauigkeit in Prozessen wie Lagerverwaltung und Lieferkettenmanagement erhöht werden.
  • Kostenreduktion: Langfristig können KI-Systeme dazu beitragen, Kosten zu senken, indem sie manuelle Aufgaben automatisieren und Arbeitskraft einsparen.  
  • Personalisierte Kundenerfahrung: KI ermöglicht es, das Einkaufserlebnis durch personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung zu verbessern.
  • Skalierbarkeit: KI-Systeme können mit dem Wachstum des Unternehmens skaliert werden, was eine flexible Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen ermöglicht.
  • Prognose und Datenanalyse: Künstliche Intelligenz kann zukünftige Trends vorhersagen und wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten liefern.
  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Die Entscheidungsfindung in Unternehmen kann durch künstliche Intelligenz erheblich vereinfacht und verbessert werden. Eine KI kann sowohl verschiedene Lösungsansätze vorschlagen als auch deren Ergebnisse vorhersagen, sodass Unternehmen einen Überblick über ihre verschiedenen Optionen erhalten und die beste Wahl treffen können.

Risiken von künstlicher Intelligenz

  • Hohe Anfangsinvestition: Die Implementierung von KI-Systemen erfordert eine erhebliche Anfangsinvestition in Technologie und Fachwissen.
  • Komplexität bei der Integration: Die Integration von KI in bestehende Systeme kann komplex und zeitaufwändig sein. 
  • Datenschutzbedenken: Mit der Verarbeitung großer Datenmengen entstehen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit.
  • Fehlende menschliche Intuition: KI kann zwar Daten analysieren, aber sie fehlt es an menschlicher Intuition und kreativem Denken.
  • Abhängigkeit von Datenqualität: Die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen hängt stark von der Qualität der verfügbaren Daten ab.
  • Arbeitsplatzverluste: Die Automatisierung durch KI kann zu Arbeitsplatzverlusten führen, insbesondere in Bereichen mit repetitiven Aufgaben.
  • Wartung und Updates: KI-Systeme erfordern kontinuierliche Wartung und regelmäßige Updates, um effektiv zu bleiben.

FAQ

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Technologien befasst, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Problemlösung, Lernen, Planung, Sprachverständnis, Wahrnehmung und sogar die Fähigkeit, Objekte zu manipulieren.

Wie funktioniert KI?

KI-Systeme funktionieren durch die Verarbeitung großer Mengen an Daten und das Erlernen von Mustern oder Merkmalen aus diesen Daten. Dies kann durch verschiedene Methoden erfolgen, wie maschinelles Lernen, tiefe neuronale Netze, regelbasierte Systeme und mehr. Durch diesen Lernprozess kann die KI spezifische Aufgaben durchführen, Vorhersagen treffen oder Entscheidungen basierend auf neuen Daten treffen.

Ist KI dasselbe wie maschinelles Lernen?

Nein, maschinelles Lernen (ML) ist ein Unterbereich der KI. Während KI das breitere Ziel hat, Maschinen zu schaffen, die intelligent handeln können, konzentriert sich ML speziell auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen, die Computern das Lernen aus und das Treffen von Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf Daten ermöglichen.

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