Künstliche Intelligenz - Grundlagen

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) gibt es in zahlreichen Erscheinungsformen. Dabei wird in der Regel zwischen der sogenannten schwachen und starken KI unterschieden.
Anwendungen der schwachen KI basieren auf Methoden der Mathematik sowie Informatik und orientieren sich an den intellektuellen Fähigkeiten der Menschen. Lösungen mithilfe von schwacher KI sind heute z.B. in der Sprachsteuerung via Smartphone, in Smart Speakern oder in der vorausschauenden Wartung im Einsatz.
Ziel einer starken KI ist es, Probleme zu lösen, zu lernen und für die Zukunft zu planen, auch ohne menschliche Interaktion. Anwendungsfälle gibt es aber noch nicht. Aktuell basieren die Versuche starker KI mehrheitlich auf Machine-Learning-Methoden, die vielversprechende Ansätze darstellen.
Ein Grundelement der KI ist die Fähigkeit des Lernens. Durch die Nutzung meist großer Datenmengen ist es einer künstlichen Intelligenz möglich, Zusammenhänge zu erkennen und die gewonnenen Erkenntnisse anzuwenden.

KI in der Anwendung

KI-Systeme werden u.a. für das Monitoring großer Datenmengen angewandt, für das Auffinden von Mustern und neuen Erkenntnissen, das Vorhersagen und die Interpretation von unstrukturierten Daten, aber auch für die Interaktion mit der physischen Umgebung, mit anderen Maschinen und Menschen. Die Einsatzmöglichkeiten der KI sind vielfältig und lassen sich in den unterschiedlichsten Branchen nutzen.
Die künstliche Intelligenz bietet der Wirtschaft in Bayern die Chance, eine Vorreiterrolle in der Entwicklung einzunehmen. Dies gilt insbesondere für Anbieter von KI - aber auch Anwender profitieren von möglichen Effizienzgewinnen, Kosteneinsparungen und weiteren, gänzlich neuen Potenzialen.

Mögliche Anwendungsfelder (Auswahl)

Analyse des Kundenverhaltens Erkennung bislang unbekannter Muster im Verhalten abgewanderter Kunden. Ableitung eines Modells zur Früherkennung abwanderungswilliger Kunden.
Empfehlungssysteme Analyse von Mustern in umfangreichen Bestellungen/Warenkörben von Kunden, die über offensichtliche Zubehörteile oder ähnliche Produkte hinausgehen. Ableitung von entsprechenden Empfehlungssystemen (online oder als Anwendung für Vertriebsmitarbeiter).
Erkennung von Fehlern in Prozessen Suche nach Mustern im Vorfeld von Störungen, z. B. in komplexen Produktionsanlagen oder auch manuellen Abläufen. Ableitung von Methoden zur Fehlervermeidung.
Kognitive Services in Chatbots Nutzung vorhandener Dienste, z. B. für die Erkennung der Stimmungslage von Anrufern bzw. in Nachrichten. Ableitung von Maßnahmen zur Priorisierung oder gezielten Weiterleitung.
Sprachassistenten Einbindung von Sprachassistenten in Produkte aller Art, Verknüpfung mit anderen Produkten und Services, Vereinfachung der Bedienung mittels natürlicher Spracheingaben.
Beratungs-Systeme Trainieren eines Systems anhand des bislang aufgebauten Beratungswissens. Verlagerung eines Teils der Beratung beispielsweise in Online-Anwendungen.
Autonome Fahrzeuge und Maschinen Entwicklung entsprechender Systeme, Komponenten oder zugehöriger Services für (Nutz-)Fahrzeuge, Drohnen oder (fahrende) Maschinen aller Art.

KI am Beispiel Chatbots

Als Bot werden Programme bezeichnet, die Aufgaben selbständig und automatisiert erledigen. Chatbots gibt es in vielen Ausprägungen. Sie können den Nutzer durch ein Programm oder eine App führen, personalisierte Nachrichten zuspielen, als Ansprechpartner zur Verfügung stehen, wenn kein menschlicher Support zur Verfügung steht, Reisen oder Flüge buchen oder Kalendereinträge verwalten.
Die Komplexität von Chatbots kann je Bedarf sehr unterschiedlich ausfallen: Einfachere Lösungen basieren auf einem einfachen Keyword-Modell. Gibt der Benutzer einen festgelegten Schlüsselbegriff ein, gibt der Bot passende Antworten dazu aus. Komplexere Modelle hingegen nutzen Algorithmen, damit auch aus vielschichtigeren Nutzereingaben eine passende Lösung gefunden werden kann. Zudem ist ein “Lernen” aus den Eingaben bisheriger Nutzerkontakte möglich und kann die Effizienz des Bots automatisch steigern. Für solche Chatbot-Lösungen sind meist interne Lernphasen notwendig, um die Technologie auf den Praxisbetrieb vorzubereiten.

KI in der Region

Der KI Campus Ostbayern ist eine Kooperationsplattform, mit der die ostbayerischen Hochschulen ihre Kompetenzen zum Thema KI bündeln, den wissenschaftlichen Austausch stärken und die Zusammenarbeit mit Wirtschaft und Gesellschaft ausbauen wollen.
Kontaktmöglichkeit:
An der Universität Regensburg ist das Thema an unterschiedlichen Fakultäten angesiedelt. Das Spektrum reicht von der Medieninformatik über die Medizinische Bioinformatik bis hin zur Wirtschaftsinformatik. Mit der Fakultät für Informatik und Data Science konnte die Universität Regensburg eine Lücke schließen, die seit ihrer Gründung bestanden hat. Die Schwerpunkte in der Forschung sind Data Analytics Technologies, Explainable AI, Algorithms in Precision Medicine Human Computer Interaction sowie IT Security, Process & Data Science.
  • Kontakt über die Transferstelle der Universität Regensburg:
    FUTUR Universität Regensburg | 0941 943 2099 | futur@ur.de
Die OTH Amberg-Weiden forscht und lehrt rund um das Thema Künstliche Intelligenz. Schwerpunkte der inhaltlichen Ausrichtung sind u.a. Automotive, Maschinelles Lernen, Robotik/Automatisierung/Mechatronik und Big Data-Analytics. Die Kompetenzen vereint die OTH im Innovations- und Kompetenzzentrum Künstliche Intelligenz (IKKI).
Die OTH Regensburg bietet diverse KI-Studiengänge und ist in verschiedenen Forschungsfelder tätig, u.a. Robotik, Computer Vision oder Simulation. Ihre Kompetenzen bündeln sie im Regensburg Center for Artificial Intelligence (RCAI), an dem 38 Professoren beteiligt sind.
AIR steht für “Artificial Intelligence Regensburg” und ist ein 2020 gegründetes Cluster. Hinter AIR steht ein Verbund aus Industrie- und Hochschulpartnern, die sich mit der Erforschung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz beschäftigen. Gemeinsames Ziel ist es ein übergreifendes Ökosystem für Künstliche Intelligenz und Smart Data in Regensburg zu schaffen. Durch das Zusammenspiel aus verschiedensten Richtungen, bildet AIR einen Handlungsraum, um Herausforderungen durch KI zu meistern und branchenübergreifende Zusammenarbeit zu fördern.

Landkarte KI in Deutschland

Mit der Landkarte für Künstliche Intelligenz liefert die Plattform Lernende Systeme eine Übersicht über verschiedene Beispiele zu Anwendungen und Entwicklungsprojekten der KI-Technologie in Deutschland. Die Übersicht wird fortlaufend aktualisiert und um weitere Beispiele aus Forschung und Praxis ergänzt.

Kostenloser Grundlagenkurs KI

Mit dem kostenlosen Online-Kurs "Elements of AI" der Industrie- und Handelskammern in Deutschland kann ab sofort jeder Wissen über KI erwerben und testen.
Der Kurs ist vor allem für Einsteiger gedacht und soll daher möglichst viele Menschen den Zugang zu KI erleichtern und Ängste abbauen. Für die Teilnahme an dem deutschsprachigen Kurs sind weder mathematische noch Programmierkenntnisse erforderlich. Die sechs Module können bei völlig freier Zeiteinteilung in 30 bis 60 Stunden online absolviert werden.