KI - Eine der spannendsten Themen von Heute
Was ist Künstliche Intelligenz?
Da fragen wir doch einfach mal die KI (hier ChatGPT):
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Computern und Systemen befasst, die menschenähnliche Intelligenz nachbilden oder simulieren können. KI-Systeme verwenden Algorithmen und Techniken, um aus Daten zu lernen, Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Es gibt verschiedene Arten von KI:
Schwache KI (auch als Narrow oder Weak Artificial Intelligence (AI) bezeichnet): Diese Form der KI ist auf eine spezifische Aufgabe oder ein bestimmtes Problem beschränkt. Beispiele hierfür sind Spracherkennungssysteme, Gesichtserkennung oder Empfehlungssysteme. Obwohl sie komplexe Aufgaben ausführen können, sind sie nicht in der Lage, außerhalb ihres spezialisierten Bereichs zu agieren.
Starke KI (auch als General oder Strong AI bezeichnet): Diese Art der KI zielt darauf ab, eine allgemeine Intelligenz zu erreichen, die mit menschlicher Intelligenz vergleichbar ist. Sie soll in der Lage sein, eine breite Palette von Aufgaben zu bewältigen und flexibel auf neue Herausforderungen zu reagieren. Starke KI-Systeme wären theoretisch in der Lage, menschenähnliche Kognition, Bewusstsein und Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
KI wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in selbstfahrenden Autos, der medizinischen Diagnose, dem Finanzwesen, der Robotik, dem Sprachübersetzung und vielem mehr. Fortschritte in der KI haben das Potenzial, unsere Gesellschaft und Wirtschaft in vielerlei Hinsicht zu revolutionieren, aber sie werfen auch ethische, soziale und rechtliche Fragen auf, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen.
Ich persönlich finde: Gar nicht so schlecht, aber vielleicht doch noch ein wenig verbesserungswürdig.
Wie lange gibt es KI?
Ein Großteil der theoretischen und technologischen Grundlagen wurde bereits in den letzten 70 Jahren entwickelt.
Als erster ernsthafter Vorschlag in der Geschichte gilt ein Papier von Alan Turing aus dem Jahr 1950, in dem er seinen berühmten Turing-Test entwickelte. Eine Methode, um zu bestimmen, ob ein Computer als „intelligent“ gilt oder nicht. Beim Turing-Test kommuniziert ein Mensch über Text- oder Spracheingabe mit einer Maschine. Der Test ist dann bestanden, wenn der Mensch nicht unterscheiden kann, ob es sich beim Gegenüber um einen Menschen oder eine Maschine handelt.
Der Begriff künstliche Intelligenz selbst wurde vom amerikanischen Informatiker John McCarthy auf der Konferenz von Dartmouth 1956 geprägt. Sie gilt als Geburtsstätte der Disziplin. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Dartmouth-Konferenz befassten sich damals mit folgenden Themen: Automatisierung heuristischer Prozesse und regelbasierter Fertigkeiten sowie der Fähigkeit, Schach auf hohem Niveau zu spielen.
Kann KI wirklich selbst denken?
Kurz: Nein.
Was unterscheidet aber nun eine KI von einem simplen Programm?
Standard-System nennt man auch regelbasiert (Wenn Fall A eintritt, führe Schritt B aus). Bei einer künstlichen Intelligenz wird aber nicht jeder Programmschritt vorgegeben, sondern der Algorithmus ist selbstständig in der Lage, seine eigenen Parameter auf ein bestimmtes Problem hin anzupassen. Eine KI schreibt in der Regel dabei nicht ihren eigenen Programmcode (auch wenn es hier schon erste Ansätze gibt), sondern verändert bestimmte Parameter innerhalb ihres Codes, um ein generelles Muster in Daten zu finden, Regeln abzuleiten und diese dann auf neue Daten anwenden zu können.
Daten? Wofür braucht die KI Daten?
Es gibt heute den Spruch, Daten sind das neue Gold. Aber wieso ist das so? Das erklärt sich aus der generellen Funktionsweise von KI.
KI-Systeme benötigen zum Aufbau ihrer selbstständigen Lösungskompetenz mittels maschinellen Lernens große Mengen an Daten, d.h. KI-Systeme können immer nur so gut sein wie die zum Training benutzten Daten.
Gesichtserkennung funktioniert zum Beispiel nur dann präzise und robust, wenn das zugrunde liegende KI-System mit sehr vielen hochwertigen, diversen und breitgefächerten Gesichtsbildern trainiert und immer wieder getestet wurde. Dafür benötigt der Entwickler oft mehrere Durchläufe. Danach kann das KI-System selbstständig Entscheidungen über neue Datensätze treffen und z.B. Gesichter erkennen. Um neuartige Eingabedaten zuverlässig verarbeiten zu können, müssen KI-Systeme mittels neuer Daten nachtrainiert werden.
Warum ist KI wichtig?
Weil bestimmte Probleme so komplex sind, dass es unmöglich ist, dafür einen Code von Hand zu schreiben. KI wird nahezu alle Bereiche unseres Lebens beeinflussen und birgt das Potenzial, einen großen wirtschaftlichen und sozialen Fortschritt zu erzielen. Sie kann uns außerdem dabei helfen, die drängenden Herausforderungen unserer Zeit zu bewältigen. Zum Beispiel in den Bereichen Klima- und Artenschutz, Medizin (z.B. Automatisierte Diagnose von Krankheiten anhand von Bilddaten) und autonomes Fahren.
Müssen jetzt alle Unternehmen in KI investieren?
Einer Umfrage des Branchenverbands Bitkom zufolge ist der Anteil der Unternehmen, für die KI kein Thema ist, steigt von 59% auf 64%.
Ist es daher besser, zu warten? Die Antwort ist klar: jein.
Für Unternehmen ist die Investition in künstliche Intelligenz ein Wagnis aber auch eine Chance. Die ersten Fragen sollten daher also sein: Wie könnte eine KI meinen Umsatz erhöhen? Wie könnte eine KI meine Kosten senken und Services verbessern? Wie können meine Kunden profitieren?
Zwar bieten auch die großen Cloud-Konzerne, wie IBM, Google oder Amazon KI-Lösungen an, jedoch können diese schnell überdimensioniert sein, zumal es trotzdem Experten braucht, diese erfolgreich zu implementieren. Und Fachkräfte sind gerade im Bereich KI rar. Alle, die aktuell keinen Einsatzzweck für eine KI bei sich sehen, sollten dennoch am Ball bleiben: Denn eines Tages wird es so weit kommen, dass Konkurrenten darauf setzen, und spätestens dann ist es zu spät. Darüber hinaus, wird dieser Zeitpunkt eher früher als später kommen, bei dem Tempo, in dem sich die KI derzeit weiterentwickelt. Gleichzeitig sinken die Kosten und die benötigten Ressourcen für den Einsatz von KIs rapide. Seit einigen Jahren gibt es sogenannte Frameworks, welche die grundsätzlichen Tools mitbringen, um schnell eigene KI-Netzwerke einzurichten – TensorFLow und PyTorch sind die Verbreitesten.
Was sind die Vor- bzw. Nachteile der Künstlichen Intelligenz?
Unternehmen, die Künstliche Intelligenz einsetzen, profitieren in erster Linie von sehr effizienten Arbeitsabläufen. Schnellere und möglichst fehlerfreie Produktionsabläufe bedeuten wiederum, dass jede Menge Geld eingespart werden kann. Privatpersonen wissen vor allem zu schätzen, dass Maschinen und Roboter unangenehme oder monotone Aufgaben übernehmen. Die Lebensqualität steigt und es bleibt Zeit für andere Dinge. Was so schön klingt, hat aber auch Nachteile. Dort, wo Softwares zum Einsatz kommen, besteht zum Beispiel auch immer die Gefahr, dass die Technik versagt. Neben Soft- und Hardware-Fehlern stellen Cyberangriffe ein großes Risiko dar. Bei intelligenten Küchenhelfern mag das nicht so dramatisch sein. Aber wie gefährlich wird es, wenn wir in Zukunft nur noch selbstfahrende Autos nutzen? Ein weiterer Nachteil ist schon viel diskutiert worden: Über kurz oder lang werden Computer immer mehr Menschen ersetzen können. Dementsprechend werden Arbeitsplätze wegfallen – vor allem solche, die körperlichen Einsatz fordern und mit eher einfachen Aufgaben verbunden sind. Prognosen zufolge werden dafür aber auch andere Arbeitsplätze entstehen. Dort, wo Maschinen zum Einsatz kommen, braucht es schließlich auch Menschen, die diese überwachen.
