Künstliche Intelligenz

Was ist künstliche Intelligenz?

Mit dem wachsenden Hype um KI haben sich Anbieter bemüht, die Verwendung von KI in ihren Produkten und Dienstleistungen zu bewerben. Künstliche Intelligenz erfordert dabei eine Plattform aus spezialisierter Hardware und Software, um maschinelle Lernalgorithmen zu schreiben und zu trainieren. Keine Programmiersprache ist gleichbedeutend mit KI, aber einige, darunter Python, R und Java, sind sehr beliebt.

Im Allgemeinen arbeiten KI-Systeme, indem sie große Mengen ausgewählter Trainingsdaten sammeln und die Daten analysieren, um Korrelationen und Muster zu finden, und diese Muster verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Zustände zu treffen. Auf diese Weise könnte beispielsweise ein Chatbot anhand von Beispielen für Textchats lernen, echte Gespräche mit Menschen zu führen, oder ein Bilderkennungsprogramm könnte anhand von Millionen von Beispielen lernen, Objekte in Bildern zu identifizieren und zu beschreiben.

Die Programmierung von Künstlicher Intelligenz konzentriert sich auf drei kognitive Fähigkeiten: Lernen, Logisches Denken und Selbstkorrektur.

• Lernen: Dieser Aspekt der KI-Programmierung konzentriert sich auf das Sammeln von Daten und das Erstellen von Regeln, wie Daten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden können. Regeln, auch Algorithmen genannt, geben Computern Schritt-für-Schritt-Anweisungen, wie sie eine bestimmte Aufgabe ausführen sollen.
• Logisches Denken: Dieser Aspekt der KI-Programmierung konzentriert sich auf die Auswahl des richtigen Algorithmus, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
• Selbstkorrektur: Dieser Aspekt der KI-Programmierung wird verwendet, um Algorithmen kontinuierlich zu verfeinern, um sicherzustellen, dass sie möglichst genaue Ergebnisse liefern.

Welche Bedeutung hat Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist wichtig, weil sie Unternehmen Einblicke in ihre Betriebsabläufe geben kann, von denen sie zuvor möglicherweise nichts wussten, und weil KI in einigen Fällen Aufgaben besser ausführen kann als Menschen. Besonders bei sich wiederholenden und detaillierten Aufgaben wie der Analyse einer großen Anzahl von Rechtsdokumenten, um sicherzustellen, dass nichts ausgelassen wird. KI-Tools erledigen die Arbeit gewöhnlich sehr schnell und mit relativ wenigen Fehlern.

Arten von künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann in vier Kategorien unterteilt werden, von aufgabenspezifischen intelligenten Systemen, die heute weit verbreitet sind, bis hin zu empfindungsfähigen Systemen, die noch nicht existieren. Die Kategorien lassen sich wie folgt unterteilen:

• Typ 1, Reactive Machines: Diese KI-Systeme haben kein „Gedächtnis“ und sind aufgabenspezifisch. Ein Beispiel ist das IBM-Schachprogramm “Deep Blue”, das Garry Kasparov in den 1990er Jahren besiegte. Deep Blue kann Figuren auf dem Brett identifizieren und Vorhersagen treffen, aber da es kein Gedächtnis hat, kann es nicht auf vergangene Erfahrungen für die zukünftige Verwendung zurückgreifen.
• Typ 2, Limited Memory: Diese KI-Systeme verfügen über ein Gedächtnis, das es ihnen ermöglicht, vergangene Erfahrungen zu nutzen, um zukünftige Entscheidungen zu treffen. Selbstfahrenden Autos sind auf dieser Basis gestaltet.
• Typ 3, Theory of Mind: “Theory of Mind” ist ein psychologischer Begriff. Übertragen auf KI bedeutet dies, dass das System über soziale Intelligenz verfügt, um Emotionen zu verstehen. Diese Art von KI ist in der Lage, menschliche Absichten zu erkennen und Verhalten vorherzusagen – eine Fähigkeit, die KI-Systeme benötigen, um vollwertige Mitglieder eines menschlichen Umfelds zu sein.
• Typ 4, Selbstwahrnehmung: In dieser Kategorie haben KI-Systeme ein Selbstgefühl, das ihnen Bewusstsein verleiht. Selbstwahrnehmende Maschinen verstehen ihren eigenen aktuellen Zustand. Diese Art von KI existiert heute noch nicht.

Welche Vor- und Nachteile hat künstliche Intelligenz?

Die Technologie der künstlichen Intelligenz verändert sich schnell, vor allem, weil die KI große Datenmengen viel schneller verarbeitet und genauere Vorhersagen trifft als der Mensch. Während die riesige Menge an täglich generierten Daten überwältigend wäre, können KI-Anwendungen, die maschinelles Lernen verwenden, diese Daten schnell in nützliche Erkenntnisse umwandeln. Doch auch die künstliche Intelligenz hat Vor- sowie Nachteile.

Vorteile

• Stark bei detailorientierten Aufgaben
• Weniger zeitaufwändig bei datenintensiven Aufgaben
• Liefert konsistente Ergebnisse
• KI-gesteuerte Systeme sind immer verfügbar

Nachteile

• Aufwändig
• Erfordert vertiefendes Technisches Fachwissen
• Begrenztes Angebot an qualifizierten Arbeitskräften zur Entwicklung von KI-Tools
• Kann nur Inhalte lernen, mit denen die KI in der Vergangenheit Erfahrung gemacht hat
• Mangelnde Fähigkeit, von Aufgabe zu Aufgabe zu verallgemeinern