Was ist KI? Definition, Erklärungen und Beispiele
Was ist Künstliche Intelligenz?Welche Arten der KI gibt es?Worauf basiert die KI?Welche Anwendungen der KI gibt es?Welche ethischen Bedenken gibt es?KI studieren - Zukunft mitbestimmen
Was ist Künstliche Intelligenz?
Die Künstliche Intelligenz (KI) ist ein führender Trend in der Digitalisierung, der in verschiedenen Branchen an Bedeutung gewinnt. Unternehmen nutzen KI für Entwicklung, Produktion und Verwaltung sowie für alltägliche Anwendungen wie Routenplanung und Unterhaltung. Bereits seit den 1950er Jahren entwickeln sich KI-Algorithmen, insbesondere neuronale Netze, die ähnlich dem menschlichen Gehirn funktionieren. KI findet Anwendung in Bilderkennung, Textanalyse und Predictive Maintenance und bietet ein beträchtliches Wertschöpfungspotenzial für die Wirtschaft. Deutschland sieht KI als Schlüsseltechnologie mit enormem Potenzial für Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft und hat eigens eine Strategie formuliert.
Infografik: Wäre die KI ein Mensch, würde sie das tun.
Wäre die KI ein Mensch, würde sie die Herausforderung erkennen, sie verstehen und daraus eine Handlung ableiten. Schon während des Trainings der KI, aber auch durch Feedback nach der Handlung würde die KI lernen.
Fun Fact: Die führenden Länder für Künstliche Intelligenz
USA und China sind und bleiben Spitzenreiter bei der KI. Deutschland verliert seine Stellung laut mehr als 600 befragten Unternehmen in einer Studie des Branchenverbands Bitkom aus dem Jahre 2022.
Infografik: Führende Länder bei Künstlicher Intelligenz. Deutschland fällt zurück. (Quellen: AdobeStock 2rogan 557322636, bitkom)
Welche Arten der KI gibt es?
Zur Unterteilung der Arten der KI hat sich im Deutschen das Bild der Starken KI und der Schwachen KI durchgesetzt. Dabei beschreibt 'stark' und 'schwach' die Fähigkeit der KI, die menschliche Intelligenz zu imitieren. So kann die schwache KI die menschliche Intelligenz im Ganzen nur schwach imitieren, während die starke KI der menschlichen Intelligenz mindestens ebenbürtig ist.
Bislang nur Fiktion: Starke KI (Foto: AdobeStock Stefan 695788983)
Die Starke KI
Starke KI, bekannt aus Science Fiction, löst generelle Probleme. Sie ist bisher reine Fantasie und wird es lange bleiben. Im Englischen ist die starke KI auch als AGI - Artificial General Intelligence - bekannt.
Schwache KI-Systeme unterstützen schon heute. Hier: Bei älteren Menschen. (Foto: AdobeStock Juibo 738457879)
Die Schwache KI
Schwache KI, bekannt von ChatGPT oder Dall-E, ist alltäglich. Mitunter bemerken wir nicht mal, dass wir es mit einer KI zu tun haben: Algorithmen lösen spezifische Aufgaben basierend auf gelernten Mustern, ohne Bewusstsein oder Verständnis. Sie können Fragen beantworten, aber keine Bilder oder Videos erzeugen.
KI basiert unter anderem auf machine learning. Eine Weiterentwicklung ist deep learning. (Foto: AdobeStock yj 672728946)
Worauf basiert die KI?
Unter dem Oberbegriff KI sind verschiedene Technologien erforscht worden, hauptsächlich im Bereich des maschinellen Lernens, dem machine learning. Dieses Gebiet ist für Unternehmen am relevantesten und umfasst Entwicklungen wie Large Language Models (LLM) für Sprachgenerierung und Deep Neural Networks für Bildverarbeitung wie Midjourney. Eine Weiterentwicklung des machine learning ist deep learning. Ein weiterer wichtiger Begriff, um den aktuellen Diskussionen über die KI folgen zu können, ist Algorithmus.
Machine Learning
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das eigenständiges Lernen aus Daten ermöglicht. Es gibt drei Arten: überwachtes Lernen, bei dem ein Algorithmus Ein- und Ausgaben vergleicht; unüberwachtes Lernen, das Muster in Daten erkennt; und bestärkendes Lernen, bei dem der Algorithmus durch Belohnung lernt.
Deep Learning
Deep Learning, eine Methode des Maschinellen Lernens, nutzt künstliche neuronale Netze, die an das menschliche Gehirn angelehnt sind. Diese Netze lernen, komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen abzubilden, indem sie einfache Operationen auf Einzelneuronen-Ebene durchführen und Hunderte, Tausende oder mehr Neuronen miteinander verbinden.
Algorithmen
Beide Technologien des machine learning und des deep learning nutzen Algorithmen. Ein Algorithmus ist eine endliche Folge von Anweisungen zur Zielerreichung. Er besteht aus
- deterministischen Schritten, bei denen dieselbe Eingabe stets dieselbe Ausgabe auslöst,
- die genau ein Teilergebnis produzieren
- mit endlicher Anzahl
- und begrenztem Speicher.
Ein Beispiel ist die Bestimmung des kleinsten gemeinsamen Vielfachen oder die Google-Suchreihenfolge. Im Gegensatz zu einem Programm ist ein Algorithmus sprachunabhängig, während Programme eine synthetische Sprache verwenden. Mit Machine Learning können Algorithmen lernen und sich verbessern, beispielsweise bei der Kundensegmentierung und Datenanalyse für personalisierte Kommunikation und YouTube-Videovorschläge.
Neuronale Netze
Neuronale Netze nutzen Algorithmen an ihren Knotenpunkten. Mit ihrer Hilfe werden Dinge wie Machine Learning oder Deep Learning erst möglich gemacht. Es gibt einen Input-Layer, auf dem die Eingabe erfolgt. Darauf folgen einige versteckte Ebenen mit Knotenpunkten, die jeweils ein Teilergebnis zur Folge haben. Dieses Teilergebnis ist die Eingabe für die nächste Ebene. Wenn die Ebenen durchlaufen sind, ergibt sich ein Endergebnis am Output-Layer.
Infografik: Ein neuronales Netz einfach erklärt.
Welche Anwendungen der KI gibt es?
Für KI-Anwendungen gibt es zahlreiche Beispiele: Bilderkennung für medizinische Diagnostik und autonomes Fahren, Spracherkennung in Assistenzsystemen, semantische Interpretation von Text für Übersetzungsanwendungen und Chatbots, Mustererkennung zur Fehleranalyse in Fahrzeugelektronik, sowie Prozessoptimierung durch maschinell erzeugte Prozessmodelle. Auch wenn diese KI-Systeme in einzelnen Bereichen die menschlichen Fähigkeiten übertreffen, zählen sie zur schwachen KI.
KI Anwendungen gibt es unter Anderem im smart farming. (Foto: AdobeStock Edward 662068878)
| Einsatzgebiet | Beispiele für KI-Anwendungen |
|---|---|
| Privater Bereich | Sprachassistenten, |
| Gesichtserkennungssysteme, | |
| Empfehlungssysteme für Filme. | |
| Humanitärer Einsatz | Vorhersage von Extremwetter, |
| medizinische Diagnose, | |
| Rettungseinsätze von Polizei, Feuerwehr oder Sanitätsdienst. | |
| Branchenspezifisch | Kreditrisikobewertung im Finanzwesen, |
| Produktionsprognosen in der Fertigungsindustrie, | |
| Kundenbindung im Einzelhandel. | |
| Für Unternehmensbereich | Automatisierte Buchhaltung, |
| Personalmanagement, | |
| Lieferkettenoptimierung. |
Welche ethischen Bedenken gibt es?
Die KI wirft eine Vielzahl ethischer Bedenken auf, die unser Verständnis von Autonomie, Privatsphäre und Gerechtigkeit herausfordern. Diese Bedenken umfassen:
- Automatisierung von Entscheidungen ohne menschliche Überprüfung.
- Bias in Daten und Algorithmen, die zu diskriminierenden Ergebnissen führen können.
- Potenzielle Verletzung der Privatsphäre durch Überwachung.
- Arbeitsplatzverlust durch Automatisierung.
- Verstärkung sozialer Ungleichheiten durch den Zugang zu KI-Anwendungen.
Es ist entscheidend, diese Fragen zu adressieren, um eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung sicherzustellen und ihre Vorteile für die Gesellschaft zu maximieren. In ihrem AI-Act versucht die Europäische Union, die Entwicklung der KI zu beeinflussen um Chancen der KI zu maximieren und zeitgleich Risiken zu minimieren.
Ein KI Studium, oder eine Weiterbildung in dem Bereich bereichern unsere Zukunft. (Foto: AdobeStock Ziyan Yang 636129332)
Mit einem Studium im Feld der KI die Zukunft mitbestimmen!
Das interessante Feld der KI wächst rasant. Und mit ihm die Anwendungen und der Bedarf der Unternehmen an Personen, die in diesem Bereich weitere Vorteile bringen können. Denn es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie KI in Unternehmen eingesetzt werden kann: Beispiele sind die Automatisierung von Prozessen, Personalisierung von Marketingkampagnen, Optimierung von Produktionsabläufen oder zur Verbesserung des Kundensupports.
Um diese Anwendungen erfolgreich umzusetzen, suchen Unternehmen Fachkräfte mit Kenntnissen in den Bereichen Maschinelles Lernen, Data Science, Computer Vision, Natural Language Processing und vielen anderen Gebieten der KI. Daher ist die Nachfrage nach qualifizierten KI-Experten derzeit sehr hoch und wird voraussichtlich weiter steigen.
Für Personen, die sich für eine Karriere im Bereich KI interessieren, bieten sich daher viele spannende Möglichkeiten. Von der Entwicklung neuer Algorithmen und Technologien über die Implementierung und Optimierung von KI-Lösungen bis hin zur Beratung von Unternehmen bei der Einführung von KI-Technologien gibt es eine Vielzahl von interessanten Aufgaben, die sie erfüllen können. Ein Studium oder eine Weiterbildung im Bereich der KI lohnt also!
