Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich auf die Entwicklung von Maschinen konzentriert, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Dies geschieht durch lernen, schlussfolgern, verstehen und anpassen. KI gibt es schon seit vielen Jahren und wird für spezifische, oft eng begrenzte Anwendungen eingesetzt, wie etwa für Empfehlungs-Engines bei der Suche im Internet oder für Computervision (maschinelles Sehen) zur Erkennung von und Reaktion auf Objekte in Bildern oder Videos.
KI arbeitet mit komplexen Software-Algorithmen, die Befehls- und Logikmustern folgen, um Entscheidungen in einem Prozess zu treffen, der als maschinelles Lernen bezeichnet wird. Daneben gibt es noch das „Deep Learning“, bei dem (in Anlehnung an das menschliche Gehirn) mehrere Ebenen von Prozessen des maschinellen Lernens in einem neuronalen Netzwerk strukturiert werden, um es der KI zu ermöglichen, Muster zu erkennen und daraus selbsttätig zu lernen, was letzten Endes fundiertere Entscheidungen ermöglicht.
Schwache KI und allgemeine (starke) KI
Mit der Einführung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und Tools für generativen KI (GenAI) wie ChatGPT hat KI im Alltag an Bedeutung und Nützlichkeit gewonnen. Dies hat auch zu einer neuen Kategorisierung von KI geführt, die zukünftige Anwendungsfälle berücksichtigt:
- Schwache KI (auch „schmale KI“ genannt): Diese Art von KI ist für die Ausführung bestimmter Aufgaben wie Gesichtserkennung oder Fahren eines Autos konzipiert. Die meisten aktuellen KI-Anwendungen gehören zu dieser Kategorie.
- Allgemeine KI oder (auch starke KI genannt): Diese Art KI steht für eine breitere Palette kognitiver Fähigkeiten, mit denen beliebige Aufgaben des „Nachdenkens“ und der Schlussfolgerung ausgeführt werden können, wie es einem Menschen möglich ist. Diese allgemeine KI gibt es noch nicht, sie ist jedoch ein langfristiges Ziel in der KI-Forschung.
Vorteile von künstlicher Intelligenz
KI bietet zahlreiche Endanwendern und Unternehmen in jeder Branche zahlreiche Vorteile. Je nach Anwendungsfall ist KI in der Lage, Muster zu erkennen und Ereignisse zu prognostizieren, komplexe Prozesse zu automatisieren und Workflows an die individuellen Bedürfnisse eines Projekts oder einer Person anzupassen. Ebenso kann KI eine entscheidende Rolle bei der Überwachung und Optimierung des Ressourcenmanagements spielen. Dank Fortschritten in dieser Technologie wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) kann KI als Basis für Chatbots und Benutzerschnittstellen dienen, um Benutzern personalisierte Interaktionen zu bieten, was den Zugriff auf Informationen erleichtert. KI kann die Art und Weise, wie Menschen und Unternehmen oder Einrichtungen arbeiten, Entscheidungen treffen und Kreativität umsetzen, grundlegend verändern.
Wie künstliche Intelligenz funktioniert
Der Kern der KI-Technologie ist die Befähigung zu maschinellem Lernen und Deep-Learning-Prozessen, die als KI-Modelle bezeichnet werden und in der Lage sind, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimalen menschlichen Eingriffen zu treffen. Aus technischer Sicht arbeiten KI-Modelle mit ausgefeilten Algorithmen und neuronalen Netzen, die es Maschinen ermöglichen, Daten zu verarbeiten, daraus zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
KI-Modelle sind im Wesentlichen Software, die Datenwissenschaftler und KI-Entwickler programmieren und mit aufbereiteten Daten trainieren. Frameworks wie TensorFlow und PyTorch spielen eine entscheidende Rolle in der KI-Entwicklung, da sie Tools, Bibliotheken und Plattformen für effizientes Design, Trainieren und Implementieren von maschinellem Lernen und Deep-Learning-KI-Modellen bereitstellen.
Ablauf der KI-Entwicklung
Die KI-Entwicklung lässt sich in drei Hauptphasen unterteilen. Die erste Phase ist die Vorverarbeitung bzw. Aufbereitung von Daten, in der die zu analysierenden Daten bereinigt und formatiert werden. Als Nächstes folgt die KI-Modellierung, bei der Algorithmen und Frameworks für die Entwicklung des Modells ausgewählt werden und das Modell aus den vorverarbeiteten Daten lernt. In der letzten Phase wird das trainierte Modell bereitgestellt und für Inferenzverfahren verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf neuen Daten zu treffen und seine praktische Anwendbarkeit zu demonstrieren. Dieser gesamte Prozess – vom Anfang bis zum Ende – wird oft als KI-Pipeline bezeichnet.
Die Maßstäbe von LLMs und Gen-KI
Angesichts des großen Interesses an LLMs fragen sich viele vielleicht, was LLMs von herkömmlichen KI-Implementierungen unterscheidet. LLMs unterscheiden sich von typischen Deep-Learning-KI-Modellen in ihrer Größe und Komplexität. Für LLMs werden umfangreiche, als Transformer bezeichnete neuronale Netze verwendet, um die Feinheiten von Sprache zu verstehen und mit riesigen Mengen an Textdaten aus unterschiedlichsten Quellen zu trainieren. Dies ermöglicht es LLMs und Tools wie ChatGPT, menschenähnlich formulierten Text zu generieren, der kreativ sein und unterschiedliche Syntax, Stile und Kontexte beherrschen kann. Im Vergleich dazu konzentrieren sich Deep-Learning-KI-Modelle normalerweise auf eine bestimmte Aufgabe wie Bilderkennung oder einfache Sprachübersetzung.
Wie künstliche Intelligenz eingesetzt wird
Aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit und ihres Potenzials für noch nicht ausgedachte Anwendungen entwickelt sich KI als grundlegende Komponente der digitalen Transformation in verschiedenen Branchen weiter. Hier sind einige bedeutende Beispiele:
- KI in der Automobiltechnik: KI leistet einen erheblichen Beitrag zur Realisierung fahrerloser Fahrzeuge. Sie nutzt Computervision, um die Beobachtung von Fahrer und Passagieren zu ermöglichen und ergänzt die Ausstattung mit GenAI-Assistenten und KI-gestütztem Gaming.
- KI im Bankwesen, KI im Finanzdienstleistungssektor: KI-Chatbots personalisieren Kundeninteraktionen, während KI im Backend dazu beiträgt, Betrug zu erkennen und zu verhindern, die Risikobewertung zu automatisieren und algorithmischen Aktienhandel zu erleichtern.
- KI in der Fertigung: KI forciert die Robotertechnik in der Fabrik und im Lager, automatisiert die Wahrnehmung der Situation mit digitalen Zwillingen, hilft mit vorausschauender Wartung, Ausfallzeiten zu reduzieren, und ermöglicht mit automatisierter Fehlererkennung eine höhere Ausbeute.
- KI im Bereich Nachhaltigkeit, KI im Energiesektor: KI verbessert intelligente Stromnetze, die erneuerbare Energien effizient integrieren, ermöglicht vorausschauende Wartung der Energieinfrastruktur wie Stromleitungen, hilft bei der Optimierung des Energieverbrauchs in Gebäuden und analysiert Umwelt- und Emissionsdaten, um gegen den Klimawandel vorzugehen.
Mit künstlicher Intelligenz verbundene Problematik
Bei der Einführung von KI sind einige Hindernisse zu überwinden, darunter hohe Anfangskosten im Zusammenhang mit der Einrichtung der KI-Infrastruktur und der Einstellung qualifizierter Fachleute für die Entwicklung und Wartung dieser Systeme. Führungskräfte in der Wirtschaft werden möglicherweise auch feststellen, dass die Integration der KI-Technologie in ihre bestehenden Betriebsabläufe zeitraubend sein und Betriebsunterbrechungen verursachen kann, und dass für bestmögliche Ergebnisse ständige Überwachung, Analyse und Optimierung von Modellen erforderlich sind. Wenn Unternehmen KI als Entscheidungsgrundlage verwenden, müssen sie außerdem proaktiv gegen mögliche verzerrende Tendenzen (Voreingenommenheit) in KI-Modellen vorgehen.
Glücklicherweise können Unternehmen für ihre KI-Prozesse eventuell die vorhandene IT-Infrastruktur – zusätzlich zu Hybrid-Cloud-Ressourcen – nutzen, um die Anfangskosten zu mindern. Eine stufenweise Implementierung und Pilotprogramme können den Übergang zur KI vor der vollständigen Einführung erleichtern, und die kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen kann im Lauf der Zeit die Effizienz der KI verbessern. Um verzerrende Tendenzen in KI-Modellen zurückzudrängen, können Unternehmen regelmäßig Daten und Inferenzergebnisse überprüfen, um mehr Transparenz zu erhalten, verschiedene Bestände an Trainingsdaten verwenden und die Diversität und Gleichstellung innerhalb der Teams fördern, die KI-Systeme designen und entwickeln.
Zukunft der künstlichen Intelligenz
Die KI entwickelt sich rasch weiter und bringt bemerkenswerte Fortschritte hervor, die auf eine Zukunft voller Potenzial schließen lassen. Fortschritte auf bereits etablierten Gebieten wie maschinellem Lernen und Deep Learning könnten in Kombination mit der schöpferischen Fähigkeit von LLMs ganze Branchen umgestalten, die Effizienz verbessern und neue Dimensionen der Kreativität erschließen. Das Streben nach verantwortungsvoller KI, die transparent, fair und nachvollziehbar ist, kann dazu beitragen, das Bewusstsein für die potenziellen Auswirkungen der KI auf die Gesellschaft zu fördern und sicherzustellen, dass Fortschritte in der KI die Gemeinschaften weiterhin stärken.
Von ihrem Konzept her könnte KI in Zukunft über Fähigkeiten verfügen, die weit über das hinausgehen, was mit heutigen Computing-Infrastrukturen und neuronalen Netzen möglich ist. Zu diesen Möglichkeiten zählt eine allgemeine („starke“) KI, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten vollständig realisiert, und eine KI, die eine Verstandeskraft erreicht, die sie zum Verstehen und Interpretieren von Emotionen, Überzeugungen und Absichten anderer Wesen befähigt („Theory of Mind“). Eine KI mit „Theory of Mind“ könnte im Gespräch viel empathischer sein als die personalisierten Chatbots, mit denen Benutzer heute interagieren. Und schließlich beschreibt KI mit Selbstbewusstsein ein System, das seine eigene Existenz verstehen könnte, was zum gegenwärtigen Zeitpunkt in weiter Ferne liegt und in den Bereich der Science-Fiction fällt.