Künstliche Intelligenz

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Bei Künstlicher Intelligenz, auch KI oder AI (englisch artificiall intelligence), handelt es sich um den Versuch, menschliche Denkweisen und kognitive Lernprozesse auf den Computer zu übertragen. Das Ziel hierbei ist, dass nicht mehr für den Zweck programmiert werden muss, sondern, dass künstliche Intelligenzen eigenständig das Problem erkennen und Lösungen entwickeln.

Unterscheidung zwischen starker und schwacher KI

In Deutschland wird oft zwischen starker und schwacher KI unterschieden. Bei starker KI handelt es sich bisher noch um ein Phantasieprodukt, das wir aus Science-Fiction Filmen oder Comics kennen. Sprich, Maschinen, die nahezu jede Aufgabe verstehen und eigenständig ausführen können.

Schwache KI hingegen begegnet uns schon in unserem Alltag. Dabei handelt es sich um Algorithmen, die spezielle Fragen beantworten können, deren Lösungswege sie vorher selbstständig erlernt haben. Bei schwacher KI handelt es sich um die einzige heute kommerziell relevante Form. Man findet sie schon in Smartphones oder Computern.

Kennzeichen einer KI

Künstliche Intelligenz zeichnet sich dadurch aus, dass sie auf einem geschriebenen Algorithmus basiert, der selbstständig in der Lage ist, Handlungsweisen und Lösungswege zu entwickeln. Die Eigenschaften einer KI sind aber am besten zu erkennen, wenn man sie in Vergleich zu geschriebenen Programmen betrachtet.

Beim Programmieren wird ein Code in einer Programmiersprache geschrieben. Bei diesem Code handelt es sich um komplexe Anweisung; es ist also regelbasiert. Nach der Formel „Wenn dies, dann das“ werden bestimmte Handlungsweisen vorgegeben, nach denen das Programm sich verhält. Für komplexere Sachverhalte, wie beispielsweise die Bilderkennung eignen sich eher Algorithmen, die selbstständig das Problem betrachten und Handlungsweisen entwickeln.

Die Bilderkennung ist hierfür ein anschauliches Beispiel. Ein regelbasiertes Programm ist nicht in der Lage, das gleiche Gesicht in unterschiedlichen Umgebungen wiederzuerkennen. Dafür müssten alle Fälle im Vornehinein bekannt sein und mit ins Programm reingeschrieben werden. Eine KI kennt zwar auch nicht zu Anfang alle Bilder, jedoch kann sie anhand vorhandener Bilder lernen, das jeweilige Gesicht wiederzuerkennen und zuzuordnen. Dies ist möglich, da KIs darauf ausgelegt sind, mit bisher unbekannten Daten umzugehen, Muster zu finden und Handlungen daraus abzuleiten. Eine KI lernt eigenständig aus den ihr vorliegenden Daten. Was die KI zu welchem Zweck lernt wird vom Menschen designt. Eine KI ist im Vergleich zu einem regelbasierten System mächtiger und flexibler, da sie auf unbekannte Situationen reagieren und aus Erfahrung lernen kann.

Unterschiedliche KI-Technologien

• Maschinelles Lernen (ML):

Beim maschinellen Lernen handelt es sich um eine Methode, bei der KIs Schritte zur Erreichung eines Ziels entwickeln, das vorher im Prozess des Programmierens definiert wurde. Die Maschine erlernt diese Schritte selbst durch Training; es handelt sich um Erfahrungsgewinn. Das Ziel wird also nicht durch explizite Angabe und Kodierung der Details erreicht, sondern indem eine Menge an Daten zur Verfügung gestellt wird. Anhand dieser kann die Maschine selbst Schritte entwickeln und definieren.

• Natural Language Processing (NLP):

NLP wird allgemein als softwarebasierte automatische Erkennung von Gesprochenem und Text definiert. Eine KI, die von der Technologie NLP Gebrauch macht, nutzt also Text als Datengrundlage zur Entwicklung von Handlungsschritten. Ein Beispiel aus unserem Alltag für diese Art dieser Technologie sind die immer besser werdenden Spamfilter unserer E-Mails.

• Machine Vision:

Bei der Machine Vision werden mit einer Kamera und digitaler Signalverarbeitung visuelle Informationen erfasst und analysiert. Es kann mit dem menschlichen Sehvermögen verglichen werden, jedoch ist das Sehvermögen von KIs im Vergleich zum menschlichen nicht begrenzt.

• Robotik:

Robotik bezeichnet einen Ingenieurbereich, der sich auf die Konstruktion und Fertigung von Robotern konzentriert. Roboter werden oft eingesetzt, um sich wiederholende oder für den Menschen schwierige Aufgaben zu erfüllen.

Die Anfänge Künstlicher Intelligenz

Bei der Frage, ob Maschinen denken können, handelte es sich zunächst um keine tatsächliche, sondern abstrakte Vorstellung. 1950 stellte der britische Mathematiker und Kryptoanalytiker Alan Turing diese Frage in seinem Aufsatz Computing Machinery and Intelligence und leitete damit zahlreiche Forschungen in die Wege. In seiner Überlegung grenzte Turing die Begriffe Maschine und Denken ein, um definitorische Klarheit zu schaffen. Er begrenzte den Begriff Maschine auf Digitalrechner und konzipierte einen einfachen praktischen Test, der zeigen sollte, ob ein Computer intelligentes Verhalten simulieren kann. Der Computer hat den Turingtest bestanden, wenn sein menschliches Gegenüber, das schriftliche Fragen stellt, nicht erkennen kann, ob die schriftlichen Antworten von einem Menschen oder einem Computer stammen.

Konkrete Forschungen hinsichtlich Künstlicher Intelligenz begann in den 1950er-Jahren. Jedoch basiert die Konstruktion Künstlicher Intelligenz auf der langen Denktradition, menschliches Denken zu formalisieren und zu imitieren. Erste Überlegungen diesbezüglich finden sich schon bei Aristoteles, der ein System entwickelte, mit dem logische und mechanische Schlüsse möglich waren.

Der Neurophysiologe Warren McCulloch und der Logiker Walter Pitts haben den Grundstein für die KI-Forschung gelegt. Inspiriert von neuen Ergebnissen der Hirnforschung veröffentlichten sie 1943 die erste Arbeit zum Thema KI. Gemeinsam hatten sie ein Modell künstlicher Neuronen entworfen und mit mathematischen Mitteln bewiesen, dass Nervenzellen alle logischen Operationen wie UND, ODER oder NICHT ausführen können, wenn sie zu Netzwerken verknüpft werden. Diese Erkenntnis bildet bis heute die Basis für künstliche neuronale Netze. Forschungen und Entwicklungen um die Zeit mangelte es jedoch oft an materieller Grundlage, um künstliche neuronale Netzwerke zu stimulieren.

Der Begriff Künstliche Intelligenz wurde erstmals 1956 von John McCarthy verwendet. Seine zweimonatige Tagung „Summer Research Project on Artificial Intelligence“ gilt als offizieller Startschuss akademischer Forschung zu Künstlicher Intelligenz. Bei dieser Tagung tauschten sich Wissenschaftler über Computer aus, dessen Fähigkeiten über das Rechnen mit Zahlen hinausgehen sollten. Es wurde darüber diskutiert, wie Maschinen dazu gebracht werden können, Sprache zu verwenden, Spiele zu spielen, zu lernen und Abstraktionen und Konzepte zu bilden.

Einen ersten Erfolg demonstrierte Arthur Samuel, der ein Programm geschrieben hat, mit dem er das Spiel Dame spielen konnte. Anfangs kannte das Programm nur die Regeln des Brettspiels und verlor jedes Mal. Samuel integrierte ein weiteres Programm, das während des Spiels für jeden Zug die Erfolgs- und Misserfolgswahrscheinlichkeit berechnete. Mit jedem Spiel lernte das Programm dazu und wurde besser, bis dieser Samuel schlug. Zum ersten Mal war es gelungen, einer Maschine eine Fähigkeit beizubringen, die sie selbstständig verbessern konnte und letztlich besser beherrschte als der Mensch.

Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenzen

Wie zuvor deutlich geworden ist, bestehen Überlegungen zu KI-Technologien schon seit vielen Jahren. Die fortschreitende Digitalisierung eröffnet jedoch immer wieder neue Möglichkeiten zum Einsatz Künstlicher Intelligenzen. Insbesondere die Verfügbarkeit großer Datenmengen und neue Algorithmen haben in den letzten Jahren zu bahnbrechenden Durchbrüchen in der KI geführt. KIs sind in unserem Alltag sehr präsent und gelten als wesentlicher Treiber für die digitale Transformation unserer Gesellschaft und Veränderungen in der Zukunft. Es folgen nun Beispiele aus unserem Alltag, bei denen KIs schon lange zum Einsatz kommen, vielen aber wahrscheinlich gar nicht bewusst sind.

• Optimierung der Online-Präsenz und Werbung

Künstliche Intelligenz wird im Bereich Werbung insofern eingesetzt, dass sie beispielsweise frühere Produktsuchen und sonstiges Onlineverhalten von Kunden analysiert und anhand dessen personalisierte Empfehlungen, sprich Werbung, anzeigt. KI ist somit besonders wichtig für die Optimierung von Produkten, die Planung von Beständen und in der Logistik. Ein daran anschließendes Beispiel ist die Web-Suche. In Suchmaschinen genutzte KIs lernen aus umfangreichen Daten, die von Nutzern eingegeben werden. Anhand dessen ermöglichen KIs das Anzeigen für den Nutzer relevanter Suchergebnisse.

• Digitale persönliche Assistenten

Digitale persönliche Assistenten begegnen uns in unterschiedlichen Alltagssituation – sowohl bei der Nutzung des Smartphones als auch auf Websites im Hilfebereich. Dahinter stecken immer künstliche Intelligenzen, die die Personalisierung des Dienstes optimieren. Virtuelle Assistenzen beantworten Fragen, geben Empfehlungen und leisten Unterstützung bei der Optimierung des Alltags. 

• Automatische Übersetzungen

Übersetzungstools sind ebenfalls KI-gestützt. KIs stellen hier Übersetzungen zur Verfügung und verbessern ihre Übersetzungsfähigkeiten ständig. So gibt es Tools zur Übersetzung geschriebener und gesprochener Texte. KIs lassen sich aber auch einsetzen, um automatische Untertitel von Videoinhalten oder TV-Sendungen zu erzeugen.

• Smart Home

In dem sog. Smart Home kommen auch Künstliche Intelligenzen zum Einsatz. So gibt es beispielsweise intelligente Thermostate, die aus unserem Nutzungsverhalten lernen und ein optimiertes Heizverhalten zur Einsparung von Energie entwickeln.

• Autonomes Fahren

KIs kommen im Verkehr in Form von intelligenten Städten, (weitestgehend) selbstfahrenden Autos und Sicherheitsstandards zum Einsatz.  Ein weiteres Einsatzgebiet von KI ist die intelligente Navigation.

• Cybersicherheit

KI-Systeme können hilfreich sein, um Cyberangriffe und Bedrohungen anderer Art zu erkennen und zu bekämpfen. Sie betrachten dazu die kontinuierliche Eingabe von Daten, wobei Muster erkannt und Angriffe zurückverfolgt werden können.

Grenzen künstlicher Intelligenzen

Auch wenn künstliche Intelligenz in vielerlei Hinsicht hilfreich ist, stößt sie auch an ihre Grenzen und kann somit dem Menschen nicht übergeordnet werden.

So sind Künstliche Intelligenzen auf eine riesige Datenmenge angewiesen. Ist diese nicht gegeben, kann sich keine nutzbare KI herausbilden. KI zeichnen sich dadurch aus, dass sie auf der Grundlage von Daten lernen. Schlussfolgernd ist diese nicht in der Lage, implizit wie der Mensch zu lernen und kann daher uneindeutige, nicht geplante Situationen nicht einordnen und angemessen reagieren. Im Gegensatz dazu sind Menschen flexibel und sind in der Lage zu verallgemeinern, sprich Probleme in verschiedene Kontexte setzen. Für die schnelle und umfassende Analyse von Daten ist die KI auf hohe Rechenleistungen angewiesen. Rechenleistungen werden zwar immer besser, doch für viele KI-Anwendungen sind sie heute noch nicht gut genug. Zudem stehen für viele Anwendungen Daten nicht in entsprechender Qualität und Quantität zur Verfügung, weshalb KIs sich dahingehend nicht weiterentwickeln können.

Künstliche Intelligenzen in Unternehmen – Chancen und Risiken

Künstliche Intelligenzen finden vermehrt Einsatz in Unternehmen. Der Einsatz Künstlicher Intelligenzen hält viele Vorteile bereit, insbesondere wirtschaftliches Wachstum. Wie KIs im Einzelnen dazu beitragen können, möchten wir im Folgenden vorstellen.

• Individualisierung und Optimierung

Das Erleben von Online-Diensten kann dank KIs optimal und individuell an jeden Nutzer angepasst werden. Besonders vorteilhaft ist der Einsatz von KIs im Bereich Online Shopping, denn optimiertes Marketing erhöht das Engagement, trägt zur Kundenbindung bei und verbessert den Umsatz. Mit KIs können Muster in dem Browserverhalten und im Kaufverhalten der Kunden identifiziert werden. So können KIs Angebote für einzelne Kunden erstellen.

• Automatisierung von Kundeninteraktionen

Die Interaktion und Pflege von Kunden benötigt derzeit noch überwiegend menschliche Beteiligung, sprich das Verfassen von E-Mails, Chat-Nachrichten. Social-Media Post und Telefonate. Mit KIs können jedoch diese Formen der Kommunikation zum Großteil automatisiert werden. Es ist möglich, Computer so zu programmieren, dass sie genau auf Kundenanfragen reagieren und diese bearbeiten, indem sie die Daten aus früheren Kommunikationen analysieren. Ein Beispiel dafür sind KI-Chatbots, die im Gegensatz zu Menschen gleichzeitig mit unbegrenzten Kunden interagieren.

• Echtzeit-Assistenz

KIs sind insbesondere für die Unternehmen nützlich, die täglich mit einem hohen Kundschaft kommunizieren müssen. KIs können hier Prozesse erleichtern und schneller abwickeln. So können beispielsweise Transportunternehmen über die KI in Echtzeit interagieren, um personalisierte Reiseinformationen wie z.B. Verspätungsanzeigen zu versenden.

• Data Mining

Einer der größten Vorteile der Verwendung von Cloud-basierter KI besteht darin, dass Anwendungen der künstlichen Intelligenz wichtige und relevante Ergebnisse bei der Datenverarbeitung schnell entdecken können. Dies kann Unternehmen bisher unentdeckte Erkenntnisse liefern, die ihnen helfen können, einen Marktvorteil zu erhalten.

• Betriebsautomatisierung

Mit einer KI können Technologien gesteuert werden, die die Automatisierung des Geschäftsbetriebs erhöhen. So kann die KI beispielsweise intelligente Heizungen nutzen, um ideale Temperaturen aufrecht zu erhalten.

• Bessere Prognosen

Weiterhin ist es mit KIs möglich, datenanalysebasierte Ergebnisse vorherzusagen. Diese können Muster in den Kundendaten erkennen, die zeigen, ob und in welchen Mengen die aktuellen Produkte voraussichtlich verkauft werden. Zudem können sie auch vorhersagen, wann die Nachfrage nachlassen wird. Dies kann sehr nützlich für die Logistik eines Unternehmen sein. Nicht nur im Einzelhandel ist dies nützlich, sondern auch in vielen anderen Bereichen, wie z.B. im Bankwesen, da Währungs- und Aktienkursschwankungen vorhergesagt werden können, oder im Gesundheitswesen, wodurch Verläufe von Infektionsausbrüchen äußerst präzise vorhersagt werden können.

• Personalrekrutierung

KI-Technologien können Unternehmen bei der Rekrutierung neuer Mitarbeiter unterstützen, indem sie diesen Prozess automatisieren. Bewerbungen können schnell durchgegangen werden und solche abgelehnt werden, die nicht den individuellen Vorgaben des Unternehmens entsprechen. Dies ist sowohl hinsichtlich der Ersparung von Ressourcen (Zeit und Geld) vorteilhaft, als auch eines fairen Auswahlprozesses, der dadurch nichtdiskriminierend oder verzerrt verläuft.

Daneben bestehen aber auch viele Risiken, die durch die Nutzung von Künstlichen Intelligenzen entstehen können:

• Verletzte Privatsphäre und mangelnder Datenschutz

Wie schon zuvor ausführlich beschrieben, benötigt eine KI einen großen Satz an Daten, um optimierte Handlungsschritte entwickeln zu können. Oft sind diese Daten eng mit persönlichen Informationen verbunden, die sehr intim und vertraulich sind. Insbesondere in den Bereichen öffentliche Sicherheit und Gesundheit ist dies der Fall. Zwar ist es nicht möglich, aus einer fertigen KI die dafür benötigten Daten zu extrahieren, jedoch gibt es häufig die Sorge, dass das Recht auf die Privatsphäre in Bezug auf die eingesetzten Daten verletzt wird. Es wird daher eine Gesetzgebung benötigt, die sowohl die Daten und Rechte eines jeden Individuum schützt, aber gleichzeitig auch den technischen Fortschritt und die damit verbundenen Chancen ermöglicht.

• Unzureichendes ethisches Bewusstsein

Die Entwicklung Künstlicher Intelligenzen ist Teil der großen digitalen Revolution, in der wir uns momentan befinden. So wie jeder gesellschaftlicher Umbruch benötigt auch dieser bestimmte ethische Richtlinien, damit dieser Prozess zu unserem Vorteil geschieht. Die momentan stattfindende Veränderung braucht einen öffentlichen Diskurs und einen Austausch über grundlegende Fragen, wie beispielsweise darüber, ob eine KI über das Schicksal eines Menschen entscheiden darf.

• Abhängigkeit von Technik

KIs sowie andere fortschrittliche Technologien stellen eine Erleichterung unsers (Arbeits)alltags dar. Jedoch kann dies auch schnell ins Gegenteil kippen, wenn eine zu große Abhängigkeit von Technologien entsteht. Trotz digitalem Fortschritt sollte sichergestellt werden, dass wichtige Entscheidungen getroffen und grundsätzliche Arbeit erledigt werden können, wenn keine technischen Mittel zur Verfügung stehen.