29 Jan Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, solche Aufgaben zu lösen, die, wenn sie vom Menschen gelöst werden, Intelligenz erfordern.
Der Begriff der künstlichen Intelligenz umfasst zwei grundlegende Aspekte.
- Zum einen wird darunter die Schaffung und Nachahmung menschlichen Verhaltens und Denkens verstanden. Das ist das anspruchsvollere und visionäre Ziel.
- Der zweite Aspekt ist die automatische und autonome Aufgabenerledigung, die klar definierte und abgegrenzte Aufgabenbereiche übernehmen kann.
Besonders der zweite Aspekt wird kurzfristig für Unternehmen relevant und das Arbeitsleben, die Prozesse und Aufgaben in Unternehmen verändern.
Beispiele für autonome Aufgabenerledigung kennen wir: Das autonome Fahren, intelligente Softwareassistenten in Unternehmen oder auch für den privaten Gebrauch in Apps oder direkt auf dem Smartphone, sowie automatische Sprach- und Bilderkennung.
Diese Systeme funktionieren bereits sehr zuverlässig und integrieren sich zunehmend in unseren Alltag. Merkmal beider Ansätze der KI ist das selbstständige Lernen und Verarbeiten neuer und unbekannter Daten. Neue Informationen fließen in das interne Modell ein, was dann zur Anpassung des Systems an neue Umweltbedingungen und Anforderungen führt.
Das immer stärkere Zusammenwachsen von Big Data mit künstlicher Intelligenz ist aktuell die wichtigste Entwicklung, die beeinflusst wie Firmen in Zukunft Geschäftswerte aus ihren Daten und ihren analytischen Möglichkeiten erzielen.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning werden momentan gerne austauschbar verwendet. Beide Begriffe tauchen regelmäßig auf, wenn es um Big Data, Analytik und die breiteren Auswirkungen der technischen Veränderungen geht. Bei beiden besteht der wahre Wert für das Unternehmen in den Daten.
Künstliche Intelligenz ist also der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen, Urteilen und Problemlösen erbringen. Die Technologie des maschinellen Lernens (ML) – ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz – lehrt Computer aus Daten und Erfahrung zu lernen und Aufgaben immer besser auszuführen. Ausgefeilte Algorithmen können in unstrukturierten Datensätzen wie Bildern, Texten oder gesprochener Sprache Muster erkennen und anhand dieser Entscheidungen selbstständig treffen.
Das maschinelle Lernen geschieht entweder durch Training anhand eines Datensatzes mit bereits bekannten Outputs („überwachtes Lernen“), oder Algorithmen müssen selbst Muster in Daten erkennen („unüberwachtes Lernen“). Möglich ist auch Lernen durch Belohnung und Bestrafung („verstärktes oder Reinforcement Learning“), bei dem der Algorithmus selbstständig erkennt, ob die Lernkomponente dem gesamten System nutzt (Belohnung) oder nicht (Bestrafung). Die Daten liegen entweder strukturiert vor, etwa in Tabellenform, oder unstrukturiert als Text, Bild oder Sprache – wie bei E-Mails oder Social Media Posts. Machine Learning kann prinzipiell alle Daten verarbeiten, was natürlich ein großer Vorteil ist.
Und wo bleiben wir dabei? Wir Menschen neigen dazu, ein System immer dann für intelligent zu halten, wenn und solange wir nicht genau wissen, wie es funktioniert. Gleichzeitig ist genau das auch unheimlich für uns und wir fühlen uns verunsichert. Als es noch keinen Computer gab, der professionelle Schachspieler schlagen konnte, war man überzeugt, dass ein System wirklich „intelligent“ sein müsse, wenn es tatsächlich selbständig die besten Menschen im Schach besiegen könnte. Nachdem das System gebaut wurde (IBM’s DeepBlue) und die besten Schachspieler der Welt schlagen konnte, drehte sich die Wahrnehmung sehr schnell, da es sich ja doch nur um einen raffinierten Algorithmus handelte, kombiniert mit sehr viel Rechenleistung. Unsere Einstellung zu KI und Einschätzung ihrer Folgen auf uns und unser Leben und Arbeiten kann sich also durchaus aufgrund von Erfahrung und Gewöhnung ändern.
Ähnlich verhält es sich mit vielen anderen Problemen, die heute scheinbar selbstverständlich mit KI Algorithmen gelöst werden können, bei denen man sich vor nicht allzu langer Zeit aber sicher war, dass für ihre Lösung Intelligenz erforderlich ist. Die Wahrnehmung von Intelligenz hängt also zum einen davon ab, ob wir die Art und Weise der Lösungsfindung lückenlos verstehen. Andererseits bezieht sich Intelligenz immer auf eine bestimmte Problemstellung, und Menschen sind sehr gut darin, ihre Intelligenz zur Lösung sehr vieler unterschiedlicher Problemarten einzusetzen.
Wichtig ist es vor allem ein Verständnis davon zu haben, wie Technologien und Verfahren der Künstlichen Intelligenz funktionieren und nach welchen Regeln und Prinzipien sie arbeiten. Nur wer die regeln kennt, kann ein Spiel auch spielen und beurteilen.
Verständnis und Wissen ist die unabdingbare Basis für Souveränität, Sicherheit und Entscheidungsfähigkeit. Damit lassen sich auch Veränderungen und Innovationen gestalten und Unternehmen in dynamischen Umbruchzeiten führen.
Deswegen wollen wir hier eine Übersicht und Erklärungen über die wichtigsten Technologien, Zusammenhänge und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz geben. Auch wenn’s manchmal komplex und mühsam werden kann: Es lohnt sich!
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Künstliche Intelligenz umfasst zwei grundlegende Aspekte. Zum einen wird darunter die Schaffung und Nachahmung menschlichen Verhaltens und Denkens verstanden. Der zweite Aspekt ist die automatische Aufgabenerledigung, die klar definierte Aufgabenbereiche übernehmen kann.
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