Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungs- und Tabellenverzeichnis
Abkürzungen
Tabellen
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Vorgehensweise
2 Grundlagen
2.1 Künstliche Intelligenz
2.2 Ubiquitäres Computing
3 Auswirkungen und Anwendungsbeispiele
3.1 Aktuelle Anwendungen
3.1.1 Smartwatch
3.1.2 Virtueller Assistent
3.1.3 Smart TV
3.2 Zukünftige Anwendungen
3.2.1 Smart Cloth
3.2.2 Smart Home
3.2.3 Weitere Anwendungen
3.3 Auswirkungen
4 Schlussbetrachtung
Literaturverzeichnis
Internetquellen
Abkürzungs- und Tabellenverzeichnis
Abkürzungen
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabellen
Tabelle 1: Basistechnologien des ubiquitären Computing 6
Tabelle 2: Aspekte verschiedener Auswirkungen 16
1 Einleitung
Mit dem richtigen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann das Leben vieler Menschen verbessert werden.1 Hierfür ist die Zusammenarbeit von Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und der Gesellschaft elementar, um offene Fragen diskutieren sowie Chancen und Risiken der Technologie ergründen zu können.2 Ebenso müssen bei der Forschung soziale, rechtliche sowie ethnische Aspekte berücksichtigt werden.3 Dies ermöglicht die Vorhersage von Trends sowie die Bestimmung, welche Technik angewandt werden kann und soll – aber auch wo Grenzen gesetzt werden müssen.4 Kernziel des Einsatzes von KI ist es Menschen zu unterstützen und nicht zu entfremden.5
1.1 Problemstellung
Die deutsche Bundesregierung publizierte im November 2018 eine Forschungsstrategie zum Technologiefeld Künstliche Intelligenz, nach welcher sie für die weitere Forschung an der KI bis 2025 insgesamt drei Milliarden Euro bereitstellt.6 Die Strategie sieht zudem vor, Deutschland und Europa zu einem führenden Standort für die Entwicklung als auch Anwendung von künstlicher Intelligenz zu machen.7 Zudem ist das Vertrauen der Deutschen gegenüber der Kommunikation und Interaktion mit Künstlichen Intelligenzen stetig wachsend.8 Demnach stellt sich die Frage: „Welche Auswirkungen hat der Einsatz sowie die weitere Entwicklung künstlicher Intelligenzen mit der wachsenden Interaktionsbereitschaft mittels neuer Endgeräte auf unseren Alltag?“
1.2 Zielsetzung
Ziel der wissenschaftlichen Arbeit ist es, künstliche Intelligenz unter dem Aspekt des ubiquitären Computing hinsichtlich aktueller sowie zukünftiger Anwendungen zu erläutern und damit die Auswirkungen auf unseren Alltag zu beschreiben.
1.3 Vorgehensweise
Zur Beantwortung der in Kapitel 1.1 gestellten Forschungsfrage in die wissenschaftliche Arbeit in vier Hauptkapitel unterteilt.
In Kapitel 2 wird die Künstliche Intelligenz anhand einer Begriffsdefinition und deren Entwicklung näher vorgestellt. Hierbei wird auch näher auf den Begriff ubiquitäres Computing eingegangen. Kapitel 2 vermittelt damit für folgende Kapitel die Grundlagen.
Kapitel 3 widmet sich den Auswirkungen unter Berücksichtig des Einsatzes moderner sowie zukünftiger Anwendungen/Endgeräte mit Künstlicher Intelligenz. Hierzu werden diverse Anwendungen sowie deren Eigenschaften erläutert und kurz beschrieben, welche Auswirkungen dies auf den Alltag haben kann.
Die Schlussbetrachtung in Kapitel 4 schließt die Arbeit anhand einer Zusammenstellung der wichtigsten Erkenntnisse und der Beantwortung der Forschungsfrage ab.
2 Grundlagen
2.1 Künstliche Intelligenz
Als Künstliche Intelligenz wird ein Teilgebiet der Informatik bezeichnet, welches sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens befasst.9 Der amerikanische Informatiker John McCarthy erfand den Begriff „Künstliche Intelligenz“, als er diesen im Jahr 1956 als Titel eines Projektantrags auf einer mehrwöchigen Konferenz im Dartmonth College in den USA nutzte.10 Die Begriffe „Intelligenz“ bzw. „intelligentes menschliches Verhalten“ sind selbst noch nicht gut definiert sowie verstanden, weshalb die allgemeine Definition der KI darunter leidet.11 Empirisch dient eine KI als Werkzeug, mit dessen Hilfe erhobene Theorien der Intelligenz getestet werden können.12 Der Mathematiker Alan Turing stellte in seinem Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence“ die Frage, wie bewiesen werden könne, ob ein Programm intelligent sei.13 Turing definiert Intelligenz nach der Reaktion eines intelligenten Wesens auf eine gestellte Frage.14 Diese Reaktion kann durch den sogenannten Turing-Test festgestellt werden, wonach eine Testperson mittels einem Computerterminal mit zwei ihr unsichtbaren Parteien, einem Programm und einem Menschen, kommuniziert.15 Das Programm wird als intelligent bezeichnet, sofern die Testperson nicht zwischen Mensch und Programm differenzieren kann.16 Die bei der Kommunikation gestellten Fragen können dabei aus beliebigen Gebieten stammen, Eingrenzungen der Gebiete sind tendenziell möglich.17 Eingrenzungen wären bei medizinischen Diagnosen oder auch bei Spielen (Schach, Dame) denkbar.18
Kategorisiert wird die KI nach zwei Ausprägungen: der starken bzw. der schwachen KI.19 Menschliche Problemlösungskreativität, Emotion und Selbstbewusstsein wird bei der starken KI versucht abzubilden.20 Auf die Lösung konkreter Anwendungsprobleme durch Simulation von Intelligenz mittels Einsatz von Methoden der Mathematik und Informatik fokussiert sich die schwache KI.21 Die Künstliche Intelligenz erkennt dabei beispielsweise Gesetz- und Regelmäßigkeiten in den Daten und leitet daraus Aktionen und Konklusionen ab.22 Demnach bildet die KI ein selbstlernendes System, welches das tierische oder menschliche Lernen zum Vorbild, also dem Aspekt tierischer oder Menschlicher Intelligenz.23 Abweichungen können jedoch bewusst vorgenommen werden.24 Der Begriff „Machine Learning“ beschreibt dabei einen Computer der so zu programmieren ist, dass anhand von Erfahrungswerten aus der Vergangenheit oder Beispieldaten ein bestimmtes Leistungskriterium optimiert wird.25 Zentrale Funktionen haben zudem Neuronale Netze, welche kognitive Phänomene simulieren beispielsweise durch die Nachahmung evolutionärer Prozesse, etwa durch genetische Algorithmen.26 Demnach spielt Machine Learning eine immer wichtigere Rolle innerhalb der Disziplin Künstlicher Intelligenzen.27
2.2 Ubiquitäres Computing
Unter dem Begriff ubiquitäres Computing versteht sich die Nutzung vieler digitaler Endgeräte und Systeme, welche nahtlos und simultan in das Alltagsleben integriert werden können.28 Der Begriff wurde 1988 durch Mark Weiser anhand seiner Arbeit am Xerox Palo Alto Research Center (PARC) geprägt und publiziert.29 Somit verschwindet der Computer durch seine Allgegenwärtigkeit aus der Wahrnehmung von Nutzern, wobei der Fokus von einer expliziten hin zu einer Impliziten Nutzung der Informationstechnologie wechselt.30 ubiquitäres Computing ist die enge Kopplung von Alltagshandeln und Informationstechnologie eines interdisziplinären Forschungsbereichs und zählt unter anderem zur Soziologie, (Wirtschafts-) Informatik, Sozial- und Wahrnehmungspsychologie.31 Im Fokus des ubiquitären Computing steht nicht die Entwicklung neuer Basistechnologien, sondern die Kombination aus bereits bestehenden Technologien, welche sowohl im betrieblichen wie privaten Umfeld anwendbar sind.32 Folgende Tabelle illustriert die vier Oberklassen der Basistechnologien des ubiquitären Computing.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1: Basistechnologien des ubiquitären Computing33
Quelle: eigene Darstellung.
Neben der Logistik und dem Supply-Chain-Management zählen Smart Home und Smart Office, Wissensmanagement, Augmentation, Notfall- und Sicherheitsmanagement sowie Medizin und Entertainment zu den Anwendungsfelder des ubiquitären Computing.34 Demnach sind parallelen mit dem Internet der Dinge zu ziehen, welches auf dem Konzept des ubiquitären Computing aufbaut, beliebige physische Gegenstände über ihre bestehende Funktion und Form hinaus durch mikroelektronische Komponenten zu erweitern.35
[...]
1 Vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung (2019), Künstliche Intelligenz, https://www.bmbf.de/de/kuenstliche-intelligenz-5965.html
2 Vgl. Ebd.
3 Vgl. Ebd.
4 Vgl. Ebd.
5 Vgl. Ebd.
6 Vg. Ebd.
7 Vgl. Ebd.
8 Vgl. Ebd.
9 Vgl. Wichert, A. (o. J.), Künstliche Intelligenz, https://www.spektrum.de/lexikon/neurowissenschaft/kuenstliche-intelligenz/6810
10 Vgl. Ebd.
11 Vgl. Ebd.
12 Vgl. Ebd.
13 Vgl. Ebd.
14 Vgl. Ebd.
15 Vgl. Ebd.
16 Vgl. Ebd.
17 Vgl. Ebd.
18 Vgl. Ebd.
19 Felden, C. (2016), Künstliche Intelligenz, https://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/wi-enzyklopaedie/lexikon/technologien-methoden/KI-und-Softcomputing/Kunstliche-Intelligenz/index.html
20 Vgl. Ebd.
21 Vgl. Ebd.
22 Bendel, O. (2019), Machine Learning, https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/machine-learning-120982/version-370915
23 Vgl. Ebd.
24 Vgl. Ebd.
25 Vgl. Ebd.
26 Vgl. Ebd.
27 Vgl. Ebd.
28 Vgl. Pipek, V. (2014), Ubiquitäres Computing, https://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/lexikon/technologien-methoden/Rechnernetz/Ubiquitous-Computing/index.html
29 Vgl. Ebd.
30 Vgl. Ebd.
31 Vgl. Ebd.
32 Vgl. Ebd.
33 In Anlehnung an: Pipek, V. (2014), Ubiquitäres Computing, https://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/lexikon/technologien-methoden/Rechnernetz/Ubiquitous-Computing/index.html
34 Vgl. Pipek, V. (2014), Ubiquitäres Computing, https://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/lexikon/technologien-methoden/Rechnernetz/Ubiquitous-Computing/index.html
35 Vgl. Fleisch, E. / Thiesse, F. (2014), Ubiquitäres Computing, https://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/lexikon/technologien-methoden/Rechnernetz/Internet/Internet-der-Dinge