Das Wichtigste vorweg:
- KI ist in der Lage Probleme selbstständig zu lösen.
- Wichtige Begriffe: Maschinelles Lernen, Deep Learning, Robotik, künstliche neuronale Netze, starke vs. schwache KI
- KI bietet viele Potenziale, eröffnet aber auch ethische und moralische Debatten.
Immer häufiger hört man von neuen Anwendungsbereichen Künstlicher Intelligenz (KI) und damit verbundenen Neuerungen in den verschiedensten Berufsfeldern und Produktumsetzungen. Ein paar davon möchten wir dir hier vorstellen. Doch was ist eigentlich Künstliche Intelligenz?
KI bzw. Artificial Intelligence (AI) ist der Überbegriff für Maschinen, die wie Menschen intelligente Denk- und Lernleistungen erbringen. Dazu gehören z.B. die Unterkategorien Robotik und maschinelles Lernen, also die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Das Ziel der Künstlichen Intelligenz ist es, selbstständig Probleme zu lösen und Menschen in ihrem Alltag zu unterstützen. Ein modernes Beispiel dafür sind Sprachassistenten wie Alexa und Siri.
Was macht eine KI aus?
Im Gegensatz zu einem regelbasierten, zweckgebundenen Programm soll Künstliche Intelligenz eigenständig Probleme lösen. Dazu sind drei Schritte erforderlich: sie muss zuerst verstehen, welche Informationen zusammengehören, um diese dann zu Wissen zu verbinden und es in verständlicher Form wiederzugeben. Der zweite Schritt besteht darin, dass sie einen Argumentationsprozess verstehen und dokumentieren kann. Im letzten Schritt schließlich muss sie fähig sein, zu lernen.
Während der Algorithmus bei einer einfachen Programmierung die genauen Schritte festlegt, die erforderlich sind, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, wird der Algorithmus für die KI so programmiert, dass sie selbstständig die notwendigen Schritte erstellt. Dies ist erforderlich, weil es Probleme gibt, die zu komplex sind, um sie in einer Schritt-für-Schritt-Anweisung zu codieren.
Ein gutes Beispiel für den Unterschied ist die Bilderkennung: würde man versuchen, alle möglichen Fälle in einem Code zu berücksichtigen, wäre dieser unendlich lang: so müssten beispielsweise bei einem Personenfoto verschiedene Lichtverhältnisse, Frisuren, Kleidung und die gesamte Umgebung des Fotos vorhergesehen und aufgeschrieben werden, damit das Programm die Person auf dem Bild erkennen kann.
Die KI hingegen lernt aus einer Anzahl an vorhandenen Bildern das Aussehen einer Person kennen und überträgt dieses Wissen auf neue Bilder, um zu prüfen, ob es sich um dieselbe Person handeln kann. Sie ist somit in der Lage, auf unbekannte Situation zu reagieren und aus Erfahrungen zu lernen.
Die wichtigsten Begriffe aus dem Umfeld künstlicher Intelligenz
Maschinelles Lernen (Machine Learning) und Tiefes Lernen (Deep Learning):
- Computer erfüllt Aufgaben auf Grundlage von Daten und wird dabei durch den Menschen korrigiert
- Computer lernt dadurch aus Fehlern und vermeidet diese beim nächsten Versuch
- Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die die Struktur des menschlichen Gehirns abbilden sollen – dadurch sollen Computer verborgene Muster in Daten finden
Roboter:
- Automaten, die ferngesteuert oder nach Sensorsignalen oder einprogrammierten Befehlsfolgen mechanische Tätigkeiten verrichten oder bestimmte Funktionen eines Menschen ausführen
- charakterisiert durch 4 Eigenschaften: Mobilität, Interaktivität, Kommunikation, Autonomie
Künstliche neuronale Netze:
- künstliche Neuronen = vereinfacht dargestellte Ebenbilder einer menschlichen Nervenzelle
- als Netz ahmen sie das menschliche Gehirn nach und trainieren sich gegenseitig
Starke KI:
- alle Ansätze, die versuchen, den Menschen und die im Gehirn ablaufenden Vorgänge abzubilden und zu imitieren
- Haupteigenschaften: Bewusstsein und Empathie
- Kriterien für starke KI können derzeit noch nicht erfüllt werden
Schwache KI:
- Algorithmen für bestimmte, abgegrenzte Problemstellungen
- Bereits in zahlreichen Softwarelösungen implementiert
KI in der Automobilindustrie
Das wohl bekannteste Anwendungsbeispiel für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz sind die modernen Fahrassistenzsysteme in Autos. Von Spurhalteassistenzsystemen über automatische Gefahrenbremsungen bis hin zu autonomem Fahren: Neue Automodelle beinhalten zunehmend auch immer mehr eigenständige Funktionen und reagieren ohne das Zutun der eigentlichen Fahrer:innen auf bestimmte Situationen.
Je mehr Aufgaben das Fahrzeug dabei übernimmt, desto komplexer werden auch die vorprogrammierten Szenarien und Reaktionen. Philosophische und moralische Fragen sowie Handlungsempfehlungen spielen dann zunehmend eine Rolle bei der Programmierung der KI.
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Checkliste
Chancen und Stärken von KI
- Automatisierungen: durch KI können Prozesse optimiert und repetitive Aufgaben abgegeben werden – das verschafft dem Menschen mehr Zeit und Raum für kreative Aufgaben und wird voraussichtlich auch zur Schaffung neuer Berufsbilder beitragen
- Forschung: KI bietet die Möglichkeit, menschliche Intelligenz näher zu erforschen
- Kostenfaktor: KI ist kostengünstiger als menschliche Arbeitskräfte
- Überlegenheit: KI ist dem Menschen in zahlreichen Bereichen überlegen: selbstfahrende Autos führen zu weniger Unfällen, Krankheitsdiagnosen und Wettervorhersagen können präziser erstellt und die Effizienz von Geschäftsprozessen durch Automatisierungen gesteigert werden
- Robotik: Roboter sind präziser, stärker und schneller als Menschen und können für spezifische Aufgaben angepasst werden, außerdem können sie auch unter extremen Umweltbedingungen arbeiten (im Weltraum, in der Tiefsee, bei extremer Hitze…) und werden nie müde
- Lernfähigkeit: KI ist grundsätzlich lernfähig und dazu in der Lage, sich weiterzuentwickeln
Risiken und Schwächen von KI
- Abhängigkeit: der Einsatz immer komplexerer Algorithmen birgt das Risiko des Ausfalls – wenn sich das Unternehmen in vielen Bereichen auf die KI verlässt, kann so ein Ausfall das ganze System lahmlegen und gerade im militärischen Bereich fatal sein
- Arbeitsplätze: Höhere Automatisierungsrate kann zu höherer Arbeitslosigkeit führen
- Fehlende Kreativität: KI ist zwar lernfähig, aber nicht kreativ und kann daher mit unerwarteten Situationen schlecht bis gar nicht umgehen; sie ist außerdem nicht zu Emotionen oder Empathie fähig
- Ethik und Verantwortung: Wer ist beispielsweise verantwortlich, wenn eine KI eine falsche Diagnose stellt und das medizinische Personal sich darauf verlässt? Solche und ähnliche Fragen werden derzeit noch diskutiert.
- Datenschutz, Sicherheit und Privatsphäre: KI als technisches System ist anfällig für Programmierfehler und Hackerangriffe und birgt ein hohes Missbrauchsrisiko – wenn die intelligenten Systeme in falsche Hände geraten, können sie enormen Schaden anrichten
- Lernfähigkeit: Zwei Gefahrenquellen liegen in der Lernfunktion der KI: 1. sie kann von den falschen Leuten lernen, 2. eine Superintelligenz, die den Menschen übertrifft, könnte unkontrollierbar sein
Der Bereich der Künstlichen Intelligenz ist sehr komplex und entwickelt sich stetig in alle möglichen Richtungen weiter. Ihr Potenzial wird deshalb auch entsprechend hoch eingeschätzt.
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