Was ist Künstliche Intelligenz? – KI verständlich erklärt

Wie wird Künstliche Intelligenz definiert?

In der Welt der Technologie und Innovation spielt die Künstliche Intelligenz (abgekürzt: KI) eine zunehmend bedeutendere Rolle. Ihre vielfältigen Teilgebiete prägen nicht nur die Art und Weise, wie wir denken und arbeiten, sondern auch die Zukunft zahlreicher Branchen maßgeblich. Der Begriff Künstliche Intelligenz bezeichnet die Lernfähigkeit von Maschinen oder Computersystemen auf Basis von Daten. Artificial Intelligence (dt.: Künstliche Intelligenz) oder AI wurde in den 1950er-Jahren von dem Informatiker John McCarthy geprägt. Die erste KI-Anwendung war das "Logic Theorist" genannte Programm, das 1956 von Allen Newell, Herbert A. Simon und Cliff Shaw entwickelt wurde und in der Lage war, mathematische Beweise zu führen.

Welche Vorteile bietet Künstliche Intelligenz?

Die Bedeutung der Künstlichen Intelligenz heute liegt in ihrer Fähigkeit begründet, komplexe Probleme zu lösen, Muster in Daten zu erkennen und menschenähnliche Entscheidungen zu treffen. Dadurch kann sie Innovationen vorantreiben und die Effizienz von Prozessen steigern. Der Einsatz von KI kann zur Reduktion von manuellen, aufwändigen und fehleranfälligen Prozessen führen. Heutzutage können bereits komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und automatisierte Entscheidungsfindung durch diese Technologie bewältigt werden.

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz basiert auf der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen mithilfe von Algorithmen. KI-Systeme nutzen mathematische Modelle, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren. Zunächst werden sie durch maschinelles Lernen trainiert, wobei sie aus vorhandenen Daten lernen und ihr Verhalten anpassen können.

Vom Algorithmus zur Künstlichen Intelligenz

Die Grenzen zwischen klassischer Algorithmik und Künstlicher Intelligenz verlaufen fließend. Eine Übersicht der Funktionsweise ist in Bild 1 dargestellt. In der Regel ist die Unterscheidung anhand der folgenden Merkmale möglich: Bei klassischer Algorithmik werden die Regeln zur Problemlösung durch die Programmierer*innen vorgegeben. Das Modell hält sich strikt an die Vorgaben. Im Gegensatz dazu entwickelt die KI eigene Regeln zur Problemlösung anhand des Trainingsdatensatzes. Die entwickelten Regeln der KI sind auf den ersten Blick nicht immer ersichtlich.

Abgrenzung zwischen KI und klassischer Algorithmik — Bild 1: Funktionsweise von KI und klassischer Algorithmik

Wie wird eine Künstliche Intelligenz programmiert?

Um eine KI zu programmieren, benötigt man Kenntnisse in verschiedenen Bereichen wie Datenverarbeitung, Statistik und maschinellem Lernen. Es gibt mehrere Programmiersprachen, die für die Entwicklung von KI-Systemen verwendet werden. Python, R, Java und C++ sind hier beispielhaft zu nennen. Python ist besonders beliebt aufgrund seiner einfachen Syntax, großen Auswahl an Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch und breiten Anwendungsbereichen.

Für die Umsetzung eines KI-Projektes werden zunächst Daten gesammelt und vorverarbeitet. Die Vorverarbeitung besteht häufig aus einer statistischen Verarbeitung der Daten, um Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen. Diese Vorverarbeitung sichert im Nachhinein auch die Interpretierbarkeit der Daten. Anschließend werden Modelle mit einem Teil der Daten (dem Trainingsdatensatz) trainiert. Nach dem Training wird das Modell mit den Validierungs- und Testdatensätzen getestet und optimiert. Dadurch kann sichergestellt werden, dass kein Overfitting vorliegt. Overfitting heißt, dass das Modell zu genau an die Trainingsdaten angepasst ist und bei neuen Daten aufgrund zu geringer Generalisierbarkeit nicht gut performt. Der Prozess der KI-Entwicklung ist oft iterativ und erfordert eine kontinuierliche Anpassung und Verbesserung der Modelle.

Welche Arten von Künstlicher Intelligenz gibt es?

Eines der prominentesten Teilgebiete ist das Maschinelle Lernen (ML), das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden. Innerhalb des Maschinellen Lernens gibt es verschiedene Ansätze wie Supervised Learning (dt.: überwachtes Lernen), Unsupervised Learning (dt.: unüberwachtes Lernen) und Reinforcement Learning (dt.: bestärkendes Lernen). Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die sich auf künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (daher "tief") konzentriert, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu interpretieren.

Starke vs. schwache KI

Eine grundlegende Unterscheidung besteht zwischen schwacher KI und starker KI. Schwache KI ist darauf spezialisiert, spezifische Aufgaben zu lösen, wie etwa Sprachverarbeitung oder Bildanalyse. Sie besitzt keine allgemeine Intelligenz und ist stark auf vordefinierte Algorithmen angewiesen. Starke KI hingegen strebt danach, menschenähnliches Denken und Problemlösungsfähigkeiten zu entwickeln. Sie soll in der Lage sein, komplexe Zusammenhänge zu verstehen, zu lernen und autonom Entscheidungen zu treffen – eine Vision, die bislang noch nicht vollständig realisiert ist.

Unterscheidung anhand der Lernmethode

Die Lernmethoden von Künstlicher Intelligenz lassen sich kategorisieren. Beim Supervised Learning wird die KI mit beschrifteten Datensätzen trainiert, sodass sie Muster erkennen und zukünftige Daten korrekt einordnen kann. Ein Beispiel ist die Klassifikation von E-Mails in "Spam" oder "Nicht-Spam".. Unsupervised Learning hingegen arbeitet mit unbeschrifteten Daten. Die KI sucht eigenständig nach Strukturen, Mustern oder Anomalien, was zum Beispiel bei der Kundensegmentierung nützlich ist. Reinforcement Learning basiert auf Belohnungssystemen. Die KI lernt durch Versuch und Irrtum, indem sie für gewünschte Ergebnisse belohnt wird. Diese Methode findet Anwendung in Robotik und Spielen.

Techniken der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz bedient sich einer Vielzahl von Methoden und Techniken, um Aufgaben zu lösen und Probleme zu bewältigen. Dazu gehören unter anderem maschinelles Lernen, neuronale Netze, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und generative Algorithmen.

Maschinelles Lernen ist eine zentrale Technik, bei der Algorithmen verwendet werden, um aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden.
Neuronale Netze sind ein Teilbereich des maschinellen Lernens und werden verwendet, um komplexe Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabedaten zu modellieren.
Natural Language Processing ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, während Computer Vision die Fähigkeit von Maschinen verbessert, visuelle Informationen zu interpretieren und zu analysieren.

Wo wird Künstliche Intelligenz eingesetzt?

Künstliche Intelligenz findet heute in einer Vielzahl von Branchen und Unternehmensbereichen Anwendung. In der Gesundheitsbranche wird KI beispielsweise für die Diagnoseunterstützung, die Analyse medizinischer Bilder und die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne eingesetzt. Im Finanzwesen unterstützt KI bei der Betrugserkennung, der Portfolio-Optimierung und der automatisierten Handelsausführung. In der Fertigungsindustrie ermöglicht KI die Prozessoptimierung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle. Weitere Anwendungsbereiche umfassen Kundenservice, Marketing und Logistik. Mit KI-Anwendungen lassen sich effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen und innovative Produkte realisieren. Darüber hinaus wird KI auch in der Automobilbranche für autonomes Fahren, Verkehrsmanagement und Fahrzeugdiagnose eingesetzt. Im Einzelhandel unterstützt KI bei der Bestandsverwaltung, personalisierten Empfehlungen für Kunden und der Analyse von Kaufverhalten. Im Bereich der Cybersicherheit hilft KI bei der Erkennung von Angriffen, der Analyse von Bedrohungen und der Verbesserung der Sicherheitsinfrastruktur.

KI in der Medizin: Früherkennung von Krankheiten

In der Medizin wird KI zunehmend zur Bildanalyse eingesetzt, um Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungsoptionen zu verbessern. Ein Beispiel ist die Verwendung von KI-Algorithmen zur Analyse von medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen, MRT-Scans und CT-Scans zur Früherkennung von Krankheiten wie Krebs oder zur Unterstützung bei der Erstellung von individuellen Behandlungsplänen.

Optimierte Produktion dank smarter Wartung

In der Fertigung wird KI zur Optimierung von Produktionsprozessen und zur vorausschauenden Wartung (oft Predictive Maintenance genannt) eingesetzt. Ein Beispiel ist die Anwendung von KI-basierten Algorithmen zur Analyse von Sensordaten in Fabrikanlagen, um Ausfälle vorherzusagen und Wartungsarbeiten zu planen, bevor es zu Produktionsunterbrechungen kommt. Dadurch können Unternehmen ihre Betriebszeiten maximieren und Ausfallzeiten minimieren.

Sicherheitsmaßnahme KI: Betrüger öfter und früher erkennen

Im Finanzwesen wird KI zur Betrugserkennung und zur Risikobewertung eingesetzt. Ein Beispiel ist die Verwendung von KI-Algorithmen zur Analyse von Transaktionsdaten, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen. Dadurch können Finanzinstitute ihre Sicherheitsmaßnahmen verbessern und finanzielle Verluste minimieren.

Chancen und Gefahren durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bringt eine Reihe von Problemen und Herausforderungen mit sich. Sobald KI in den Kontakt mit persönlichen, menschenbezogenen Daten kommt, müssen die Themen Datenschutz, Privatsphäre und Bias (dt.: Verzerrung) betrachtet werden. Hinzu kommen auch Bedenken hinsichtlich Kontrolle und möglichen Missbrauchs von KI-Technologien (z. B. bei autonomen Waffensystemen und Überwachungstechnologien). Ob KI eher sinnvoll oder gefährlich ist, hängt stark von ihrer Anwendung und dem Kontext ab. KI kann viele Vorteile bringen, darunter Effizienzsteigerungen, bessere Entscheidungsfindung und innovative Lösungen für komplexe Probleme. Allerdings birgt der unüberlegte Einsatz von KI auch potenzielle Gefahren, wie etwa den Verlust von Arbeitsplätzen, die Entstehung von Überwachungsstaaten und die Verschärfung sozialer Ungleichheiten. Daher ist es wichtig, die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt konstant zu überwachen und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen, um negative Folgen zu minimieren und die Chancen zu nutzen, die KI bietet. Daher wurde im März 2024 der Artificial Itelligence Act von der Europäischen Union verabschiedet, der sich mit der Regulierung und dem sicheren Einsatz von Künstlicher Intelligenz beschäftigt. Der AI-Act definiert verbindliche Regeln für die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen innerhalb der EU. Dabei stehen Transparenz, Sicherheit und ethische Standards im Vordergrund. Besondere Aufmerksamkeit gilt dabei hochriskanten Anwendungen, etwa in den Bereichen Gesundheit, Justiz oder Bildung, die strengen Anforderungen unterliegen. Der AI-Act soll nicht nur Risiken minimieren, sondern auch Innovation fördern, indem klare Rahmenbedingungen geschaffen werden. Damit setzt die EU weltweit Maßstäbe für den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien und stärkt das Vertrauen der Gesellschaft in diese zukunftsweisende Technologie.

Entwicklungen Künstlicher Intelligenz in der Zukunft

Die KI wird zweifellos die Arbeitswelt prägen, indem sie bestimmte Aufgaben automatisiert und neue Arbeitsmethoden und -möglichkeiten schafft. Berufe, die repetitive Aufgaben ausführen oder einfache Entscheidungen treffen, könnten durch KI ersetzt werden, darunter beispielsweise Datenverarbeitung, Buchhaltung und bestimmte Tätigkeiten in der Fertigungsindustrie. Auf der anderen Seite wird die Nachfrage nach Fachkräften mit Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse und KI-Entwicklung voraussichtlich zunehmen. In naher Zukunft wird Künstliche Intelligenz voraussichtlich weiterhin ein exponentielles Wachstum erleben und eine immer größere Rolle in unserem täglichen Leben spielen. Einige Trends, die in der KI-Entwicklung abzusehen sind, umfassen:

Weiterentwicklung des maschinellen Lernens: Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens werden dazu führen, dass KI-Systeme immer präziser und effizienter werden. Neue Algorithmen und Techniken werden entwickelt, um komplexere Probleme zu lösen und menschenähnliche Intelligenz zu simulieren.
Erweiterung von KI-Anwendungen: KI wird zunehmend in verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Bildung, Landwirtschaft und Umweltschutz. Neue Anwendungen werden entwickelt, um spezifische Herausforderungen in diesen Bereichen anzugehen und innovative Lösungen zu bieten.
Ethik und Verantwortung: Mit dem zunehmenden Einsatz von KI werden auch Fragen der Ethik und Verantwortung immer wichtiger. Es wird verstärkt daran gearbeitet, ethische Richtlinien und Standards für den Einsatz von KI zu entwickeln und sicherzustellen, dass KI-Systeme fair, transparent und verantwortungsbewusst eingesetzt werden.
Erweiterung der Autonomie: Autonome Systeme, wie selbstfahrende Autos und autonome Roboter, werden weiterentwickelt und verbreiten sich. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, birgt aber auch Herausforderungen im Hinblick auf Sicherheit, Haftung und Regulierung.
Personalisierte KI: Die Entwicklung von personalisierten KI-Systemen wird voranschreiten, um individuelle Bedürfnisse und Präferenzen besser zu verstehen und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten. Dies wird zu einer stärkeren Integration von KI in unser tägliches Leben führen, von personalisierten Empfehlungen bis hin zu individuellen Gesundheitsdiensten.

Dienstleistungen im Bereich KI

Das Hinzuziehen eines professionellen Dienstleisters für KI-Projekte ist wichtig, da es eine fundierte Expertise und Erfahrung in diesem komplexen Bereich erfordert. Ein solcher Dienstleister kann Unternehmen dabei unterstützen, die richtigen KI-Technologien und -Lösungen für ihre spezifischen Anforderungen zu identifizieren, zu entwickeln und zu implementieren. Das IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH bietet umfassende Dienstleistungen und Expertise im Bereich der Künstlichen Intelligenz für die industrielle Produktion an. Dazu gehören die Entwicklung von KI-basierten Lösungen zur Prozessoptimierung, Qualitätssicherung und vorausschauenden Wartung, sowie die Beratung und Schulung von Unternehmen im Umgang mit KI.

Künstliche Intelligenz im Überblick: Ein Leitfaden