Was ist Künstliche Intelligenz?
Die künstliche Intelligenz gehört schon heute zu den wichtigsten Technologien der Zukunft. Doch worum geht es explizit, welchen Nutzen bringt die Technologie für Unternehmen und wo liegen mögliche Einsatzbereiche?
Was ist KI?
Wenn von künstlicher Intelligenz (KI) die Rede ist, dann ist in der Regel die sogenannte schwache KI gemeint: Einzelne Fähigkeiten des Menschen – etwa das Erkennen von Texten, Bildinhalten oder bestimmten Mustern – werden auf Maschinen übertragen. Ein Teilgebiet ist das „Maschinelle Lernen“: Es beschreibt mathematische Techniken, die es einer Maschine ermöglichen, anhand großer Datenmengen selbstständig Zusammenhänge zu erkennen und die gewonnenen Erkenntnisse auf zukünftige Arbeitsschritte zu projizieren. Diesen Verfahren benötigen allerdings meist große und qualitativ hochwertige Datensätze und sind auf viele Bereiche nur bedingt anwendbar. Außerdem können maschinelle Lernverfahren bisher nur Vorhersagen machen und keine Erklärungen für Zusammenhänge liefern.
Ziel der starken Künstlichen Intelligenz ist es, eine Intelligenz zu erschaffen, die im Grunde zu allem fähig ist, wozu ein Mensch ebenfalls in der Lage wäre. Bislang ist diese KI-Form noch eine Zukunftsvision. Algorithmen gehören seit Langem zur Mathematik, an künstlicher Intelligenz wird seit 20 Jahren gearbeitet. Aber erst die enorme Rechnerleistung heutiger Tage ermögliche es, Unmengen von Daten zu verstehen, aus Datenmustern Schlussfolgerungen zu ziehen, zu lernen und Ergebnisse zu verändern und nicht zuletzt mit Systemen oder Kunden zu interagieren. Ob daraus jemals eine starke KI erschaffen werden kann, ist jedoch umstritten.
Was kann KI?
Schwarm-Intelligenz
Eine Population aus autonomen Softwareprogrammen kooperiert miteinander, um Probleme zu lösen. Basierend auf diesem Prinzip lässt sich z.B. ein Schwarm aus autonomen Robotern entwickeln, der über kollektive Wahrnehmung verfügt. Das bedeutet, dass die einzelnen Schwarmroboter nicht nur eigene Daten über ihre Umwelt sammeln, sondern auch auf die Daten anderer Schwarmmitglieder Zugriff haben. Auf diese Weise verfügt der Schwarm über kollektives Wissen und Aufgaben können durch Kooperation der Schwarmmitglieder gelöst werden.
Eine Population aus autonomen Softwareprogrammen kooperiert miteinander, um Probleme zu lösen. Basierend auf diesem Prinzip lässt sich z.B. ein Schwarm aus autonomen Robotern entwickeln, der über kollektive Wahrnehmung verfügt. Das bedeutet, dass die einzelnen Schwarmroboter nicht nur eigene Daten über ihre Umwelt sammeln, sondern auch auf die Daten anderer Schwarmmitglieder Zugriff haben. Auf diese Weise verfügt der Schwarm über kollektives Wissen und Aufgaben können durch Kooperation der Schwarmmitglieder gelöst werden.
Sprachverstehen
Durch maschinelles Lernen ist es Software-Programmen möglich, aus einem gesprochenen Satz zu lesen, um welche Sprache es sich handelt und welchen Inhalt der Satz hatte. Außerdem wird durch die Algorithmen der Spracherkennung die Bildung von Antwortsätzen und dadurch ein Dialog mit dem Nutzer der Technologie möglich. Mit solchen Anwendungen künstlicher Intelligenz kommt man im Alltag häufig in Kontakt bei der Sprachsteuerung technischer Geräte.
Durch maschinelles Lernen ist es Software-Programmen möglich, aus einem gesprochenen Satz zu lesen, um welche Sprache es sich handelt und welchen Inhalt der Satz hatte. Außerdem wird durch die Algorithmen der Spracherkennung die Bildung von Antwortsätzen und dadurch ein Dialog mit dem Nutzer der Technologie möglich. Mit solchen Anwendungen künstlicher Intelligenz kommt man im Alltag häufig in Kontakt bei der Sprachsteuerung technischer Geräte.
Emotionale Fähigkeiten
Systeme, die für die Erkennung und Interpretation menschlicher Emotionen entwickelt werden, fallen in den Forschungsbereich des Affective Computing. Anhand von Faktoren wie der Stimmlage oder des Gesichtsausdrucks ist es solchen Systemen möglich, Rückschlüsse auf den emotionalen Zustand einer Person zu ziehen. Zweck solcher Anwendungen ist es, dass Maschinen ein besseres Verständnis für den Menschen entwickeln und zu sozialer Interaktion fähig werden.
Systeme, die für die Erkennung und Interpretation menschlicher Emotionen entwickelt werden, fallen in den Forschungsbereich des Affective Computing. Anhand von Faktoren wie der Stimmlage oder des Gesichtsausdrucks ist es solchen Systemen möglich, Rückschlüsse auf den emotionalen Zustand einer Person zu ziehen. Zweck solcher Anwendungen ist es, dass Maschinen ein besseres Verständnis für den Menschen entwickeln und zu sozialer Interaktion fähig werden.
Künstlerische Kreativität
Auch in der Kunst lassen sich unter anderem durch maschinelle Lernverfahren Muster erkennen. Diese lassen sich dann zu gänzlich neuen Kunstwerken automatisiert zusammensetzen. Durch die Analyse der Werke eines Künstlers lassen sich dadurch auch neue Werke in dessen Stil anfertigen. Inzwischen haben Kunstwerke künstlicher Intelligenz bereits Gedichtwettbewerbe gewonnen und hohe Summen auf Kunstversteigerungen erzielt.
Auch in der Kunst lassen sich unter anderem durch maschinelle Lernverfahren Muster erkennen. Diese lassen sich dann zu gänzlich neuen Kunstwerken automatisiert zusammensetzen. Durch die Analyse der Werke eines Künstlers lassen sich dadurch auch neue Werke in dessen Stil anfertigen. Inzwischen haben Kunstwerke künstlicher Intelligenz bereits Gedichtwettbewerbe gewonnen und hohe Summen auf Kunstversteigerungen erzielt.
Bildverstehen
KI ist auch für die Erkennung von Mustern in Bildmaterial geeignet, wenn im Zuge des maschinellen Lernverfahrens genug Bilder als Referenz zur Verfügung gestellt werden. Dadurch lässt sich beispielsweise in der Logistik die visuelle Qualitätskontrolle automatisieren. Künstliche Intelligenz erzielt in diesem Bereich inzwischen meist bessere Ergebnisse und das über die Zeit konstant.
KI ist auch für die Erkennung von Mustern in Bildmaterial geeignet, wenn im Zuge des maschinellen Lernverfahrens genug Bilder als Referenz zur Verfügung gestellt werden. Dadurch lässt sich beispielsweise in der Logistik die visuelle Qualitätskontrolle automatisieren. Künstliche Intelligenz erzielt in diesem Bereich inzwischen meist bessere Ergebnisse und das über die Zeit konstant.
Robotik
Roboter können mittels künstlicher Intelligenz selbstständig lernen, neue Aufgaben zu lösen und auf ihre Umgebung zu reagieren. Dadurch werden komplexere Aufgaben automatisierbar. In der Robotik kommen auch andere hier aufgeführte Anwendungsmöglichkeiten für KI wie Bild- oder Spracherkennung zum Tragen. Durch Künstliche Intelligenz können Roboter Menschen besser außerhalb einer kontrollierten Umgebung wie z.B. in Privathaushalten oder öffentlichen Einrichtungen unterstützen.
Logisches Schließen
Sobald menschliches Wissen formalisiert und dadurch für Maschinen lesbar gemacht wurde, können auf Basis von Algorithmen logische Schlüsse aus dem Wissen gezogen werden. Solche Verfahren werden unter anderem genutzt, um mathematische Beweisverfahren zu automatisieren. Manche mathematische Gesetzmäßigkeiten konnten sogar erst mit solcher Verfahren und der hohen Rechenleistung moderner Computer bewiesen werden.
Roboter können mittels künstlicher Intelligenz selbstständig lernen, neue Aufgaben zu lösen und auf ihre Umgebung zu reagieren. Dadurch werden komplexere Aufgaben automatisierbar. In der Robotik kommen auch andere hier aufgeführte Anwendungsmöglichkeiten für KI wie Bild- oder Spracherkennung zum Tragen. Durch Künstliche Intelligenz können Roboter Menschen besser außerhalb einer kontrollierten Umgebung wie z.B. in Privathaushalten oder öffentlichen Einrichtungen unterstützen.
Logisches Schließen
Sobald menschliches Wissen formalisiert und dadurch für Maschinen lesbar gemacht wurde, können auf Basis von Algorithmen logische Schlüsse aus dem Wissen gezogen werden. Solche Verfahren werden unter anderem genutzt, um mathematische Beweisverfahren zu automatisieren. Manche mathematische Gesetzmäßigkeiten konnten sogar erst mit solcher Verfahren und der hohen Rechenleistung moderner Computer bewiesen werden.
Automatische Planung
Planungs- und Optimierungsprobleme können von künstlicher Intelligenz auf Basis gesammelter Daten gelöst werden. Die Verfahren finden unter anderem in der Logistik, der Produktionsplanung oder der automatisierten Festsetzung von Preisen Anwendung. Die KI trifft ihre Entscheidungen anhand von Optimierungsalgorithmen und prognostiziert zukünftige Ereignisse.
Planungs- und Optimierungsprobleme können von künstlicher Intelligenz auf Basis gesammelter Daten gelöst werden. Die Verfahren finden unter anderem in der Logistik, der Produktionsplanung oder der automatisierten Festsetzung von Preisen Anwendung. Die KI trifft ihre Entscheidungen anhand von Optimierungsalgorithmen und prognostiziert zukünftige Ereignisse.