KI (künstliche Intelligenz)

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, dessen Ziel es ist, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben ausführen können, für die gewöhnlich menschliche Intelligenz erforderlich ist. KI ermöglicht es Maschinen, menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen, Entscheidungsfindung und Verständnis zu simulieren.

Zu den gängigen Anwendungsbereichen von KI gehören Spracherkennung, Bilderkennung, Generierung von Inhalten, Empfehlungssysteme, selbstfahrende Autos und KI-Agenten.

Geschichte der KI

Das Konzept der künstlichen Intelligenz begann in den 1950er Jahren Fuß zu fassen, als der Informatiker Alan Turing 1950 die Abhandlung "Computing Machinery and Intelligence" veröffentlichte, in der er die Frage stellte, ob Maschinen denken können und wie man die Intelligenz einer Maschine testen könnte. Diese Abhandlung legte den Grundstein für die Forschung und Entwicklung im Bereich der KI und war der erste Vorschlag für den Turing-Test, eine Methode zur Bewertung der maschinellen Intelligenz. Der Begriff "künstliche Intelligenz" wurde 1956 von den Informatikern John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude E. Shannon auf einer akademischen Konferenz am Dartmouth College geprägt.

Nach der Konferenz am Dartmouth College und während der gesamten 1970er Jahre wuchs das Interesse an der KI-Forschung seitens akademischer Einrichtungen und der US-Regierung, die diese finanziell unterstützte. Innovationen in der Computertechnik ermöglichten in dieser Zeit die Etablierung mehrerer Grundlagen der KI, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung.

Trotz dieser Fortschritte erwies sich die Skalierung von KI-Technologien als schwieriger als erwartet, sodass das Interesse und die Finanzierung zurückgingen und es bis in die 1980er Jahre zum ersten KI-Winter kam.

Mitte der 1980er Jahre erwachte das Interesse an KI erneut, als Computer leistungsfähiger wurden, Deep Learning populär wurde und KI-gestützte "Expertensysteme" eingeführt wurden. Aufgrund der Komplexität der neuen Systeme und der Unfähigkeit der bestehenden Technologien, mit ihnen Schritt zu halten, kam es jedoch zu einem zweiten KI-Winter, der bis Mitte der 1990er Jahre andauerte.

Mitte der 2000er Jahre lösten Innovationen in den Bereichen Rechenleistung, Big Data und fortschrittliche Deep-Learning-Techniken die bisherigen Hindernisse für KI und ermöglichten weitere Durchbrüche auf diesem Gebiet. Moderne KI-Technologien wie virtuelle Assistenten, selbstfahrende Autos und generative KI begannen in den 2010er Jahren den Mainstream zu erobern und machten KI zu dem, was sie heute ist.

Bemerkenswerte KI-Entwicklungen seit den 2010er Jahren

Seit Anfang der 2010er Jahre haben Fortschritte im Deep Learning, bei generativen Modellen und im Bereich des Hochleistungsrechnens zu einigen der transformativsten Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz geführt, die ganze Branchen neu gestaltet und den Fortschritt in Richtung allgemeinerer KI-Systeme beschleunigt haben.

Definition von künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Intelligenz und kognitive Fähigkeiten zu simulieren. KI kann eingesetzt werden, um Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und Aufgaben auszuführen, die normalerweise von Menschen erledigt werden.

Während KI eine übergreifende Wissenschaft mit mehreren Ansätzen ist, verändern insbesondere die Fortschritte im maschinellen Lernen und Deep Learning praktisch jede Branche und machen KI zu einem immer wichtigeren Bestandteil des Alltags.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computersysteme, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die traditionell mit menschlicher Intelligenz in Verbindung gebracht werden – wie Vorhersagen treffen, Objekte identifizieren, Sprache interpretieren und natürliche Sprache generieren. KI-Systeme lernen dies, indem sie riesige Datenmengen verarbeiten und nach Mustern suchen, die sie für ihre eigenen Entscheidungen nutzen können. In vielen Fällen überwachen Menschen den Lernprozess einer KI, indem sie gute Entscheidungen verstärken und schlechte Entscheidungen unterbinden, aber einige KI-Systeme sind so konzipiert, dass sie ohne Aufsicht lernen.

Mit der Zeit verbessern KI-Systeme ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben, sodass sie sich an neue Eingaben anpassen und Entscheidungen treffen können, ohne dafür explizit programmiert worden zu sein. Im Wesentlichen geht es bei künstlicher Intelligenz darum, Maschinen das Denken und Lernen wie Menschen beizubringen, mit dem Ziel, Arbeit zu automatisieren und Probleme effizienter zu lösen.

Warum ist künstliche Intelligenz wichtig?

Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, Maschinen mit ähnlichen Verarbeitungs- und Analysefähigkeiten wie Menschen auszustatten, wodurch KI zu einem nützlichen Gegenstück zum Menschen im Alltag wird. KI ist in der Lage, Daten in großem Umfang zu interpretieren und zu sortieren, komplizierte Probleme zu lösen und verschiedene Aufgaben gleichzeitig zu automatisieren, was Zeit spart und operative Lücken füllt, die Menschen übersehen.

KI dient als Grundlage für maschinelles Lernen und wird in fast allen Branchen eingesetzt – vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zur Fertigung und Bildung –, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und repetitive oder rechenintensive Aufgaben auszuführen.

Viele bestehende Technologien nutzen künstliche Intelligenz, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Wir sehen dies in Smartphones mit KI-Assistenten, E-Commerce-Plattformen mit Empfehlungssystemen und Fahrzeugen mit autonomen Fahrfähigkeiten. KI trägt auch zum Schutz von Menschen bei, indem sie Betrugserkennungssysteme im Internet und Roboter für gefährliche Arbeiten steuert sowie führende Forschung im Gesundheitswesen und bei Klimainitiativen leistet.

Wie funktioniert KI?

Künstliche Intelligenzsysteme arbeiten mit Algorithmen und Daten.

Zunächst wird eine riesige Datenmenge gesammelt und auf mathematische Modelle oder Algorithmen angewendet, die die Informationen nutzen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen – ein Prozess, der als Training bezeichnet wird.

Sobald die Algorithmen trainiert sind, werden sie in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, wo sie kontinuierlich aus neuen Daten lernen und sich an diese anpassen. Dadurch können KI-Systeme komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Datenanalyse mit zunehmender Genauigkeit und Effizienz ausführen.

Teilbereiche der KI

Künstliche Intelligenz besteht aus mehreren spezialisierten Teilbereichen, die sich jeweils auf die Lösung spezifischer Probleme und die Weiterentwicklung bestimmter Aspekte des KI-Verhaltens konzentrieren. Zu den wichtigsten Teilbereichen der KI gehören:

1. Maschinelles Lernen

Der primäre Ansatz zum Aufbau von KI-Systemen ist das maschinelle Lernen (ML), bei dem Computer aus großen Datensätzen lernen, indem sie Muster und Beziehungen innerhalb der Daten identifizieren. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet statistische Techniken, um zu "lernen", wie er eine Aufgabe zunehmend besser ausführen kann, ohne notwendigerweise für diese bestimmte Aufgabe programmiert worden zu sein. Er verwendet historische Daten als Eingabe, um neue Ausgabewerte vorherzusagen.

Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Arten von Lernmethoden:

Beim überwachten Lernen werden Modelle anhand von gekennzeichneten Daten trainiert, wobei die richtigen Ausgabewerte bereitgestellt werden, um den Modellen zu helfen, Zuordnungen von Eingaben zu Ausgaben zu lernen.
Beim unüberwachten Lernen werden Modelle trainiert, um Muster oder Strukturen in nicht gekennzeichneten Daten zu identifizieren, z. B. durch Gruppierung ähnlicher Elemente (Clustering) oder Vereinfachung der Daten durch Reduzierung ihrer Dimensionen (Dimensionsreduktion).
Beim halbüberwachten Lernen werden Modelle anhand einer Kombination aus gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten trainiert, um die Lerneffizienz und -genauigkeit zu verbessern.
Verstärkendes Lernen lehrt KI-Agenten, Entscheidungen zu treffen, indem es gewünschte Verhaltensweisen belohnt und Fehler durch Interaktionen mit einer Umgebung bestraft.

Neuronale Netze

Maschinelles Lernen erfolgt in der Regel mithilfe neuronaler Netze, einer Reihe von Algorithmen, die Daten verarbeiten, indem sie die Struktur des menschlichen Gehirns nachahmen. Diese Netze bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten oder "Neuronen", die Informationen verarbeiten und untereinander weitergeben. Durch die Anpassung der Stärke der Verbindungen zwischen diesen Neuronen kann das Netzwerk lernen, komplexe Muster in Daten zu erkennen, Vorhersagen auf der Grundlage neuer Eingaben zu treffen und sogar aus Fehlern zu lernen. Dadurch eignen sich neuronale Netze für die Erkennung von Bildern, das Verstehen menschlicher Sprache und die Übersetzung von Wörtern zwischen Sprachen.

2. Deep Learning

Deep Learning ist ein wichtiger Teilbereich des maschinellen Lernens. Es verwendet eine Art künstliches neuronales Netzwerk, das als tiefes neuronales Netzwerk bekannt ist und eine Reihe von versteckten Schichten enthält, durch die Daten verarbeitet werden. Dadurch kann eine Maschine "tief" lernen und immer komplexere Muster erkennen, Verbindungen herstellen und Eingaben gewichten, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Deep Learning ist besonders effektiv bei Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung sowie der Verarbeitung natürlicher Sprache und damit ein wichtiger Bestandteil bei der Entwicklung und Weiterentwicklung von KI-Systemen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) wird Computern beigebracht, geschriebene und gesprochene Sprache auf ähnliche Weise wie Menschen zu verstehen und zu produzieren. NLP kombiniert Konzepte aus den Bereichen Informatik, Linguistik, maschinelles Lernen und Deep Learning, um Computern dabei zu helfen, unstrukturierte Text- oder Sprachdaten zu analysieren und relevante Informationen daraus zu extrahieren. NLP befasst sich hauptsächlich mit Spracherkennung und der Generierung natürlicher Sprache und wird für Anwendungsfälle wie Spam-Erkennung und virtuelle Assistenten genutzt.

Computersicht

Computersicht ist eine weitere verbreitete Anwendung von Deep-Learning-Techniken, bei der Maschinen Rohbilder, Videos und visuelle Medien verarbeiten und daraus nützliche Erkenntnisse gewinnen. Deep Learning und konvolutionelle neuronale Netze werden verwendet, um Bilder in Pixel zu zerlegen und entsprechend zu kennzeichnen, was Computern hilft, den Unterschied zwischen visuellen Formen und Mustern zu erkennen. Computersicht wird für die Bilderkennung, Bildklassifizierung und Objekterkennung verwendet und erfüllt Aufgaben wie Gesichtserkennung und -erkennung in selbstfahrenden Autos und Robotern.

3. Generative KI

Generative KI ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung neuer Inhalte – wie Texte, Bilder, Videos und mehr – konzentriert, die die menschliche Kreativität auf der Grundlage von Benutzeranweisungen nachahmen. Mithilfe von Deep-Learning-Technologien wie großen Sprachmodellen (LLMs) und generativen gegnerischen Netzwerken (GANs) lernt generative KI Muster aus großen Datensätzen, um Inhalte auszugeben, die den ursprünglichen Trainingsdaten sehr ähnlich sind.

Generative KI findet Anwendung in verschiedenen Branchen wie Kunst, Unterhaltung, Marketing und Softwareentwicklung und definiert die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine im kreativen Prozess neu.

4. KI-Agenten und agentische KI

KI-Agenten sind KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, ihre Umgebung autonom wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen.

Agentische KI bezieht sich auf ein System aus mehreren KI-Agenten, die im Laufe der Zeit ihr Denkvermögen und ihr Gedächtnis kombinieren. Dadurch kann ein agentenbasiertes KI-System komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführen, die ein einzelner Agent allein nicht bewältigen könnte, wie z. B. Recherchen oder die Fehlerbehebung bei Software ohne ständige menschliche Eingriffe.

Die Fähigkeiten von KI-Agenten und agentenbasierter KI basieren auf Deep-Learning-Modellen, die es diesen Systemen ermöglichen, Sprache zu verstehen, Daten zu interpretieren und Ergebnisse auf der Grundlage von Mustern vorherzusagen, die aus großen Datensätzen gelernt wurden.

Generative KI und wie sie funktioniert

Generative KI hat in den 2020er Jahren massiv an Popularität gewonnen, insbesondere da Chatbots und Bildgeneratoren immer ausgefeilter werden. Diese Tools werden häufig zur Erstellung von Texten, Code, digitaler Kunst und Objektdesigns verwendet und kommen in Branchen wie Marketing, Unterhaltung, Konsumgüter und Fertigung zum Einsatz.

Generative KI bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. So kann sie beispielsweise zur Erstellung schädlicher Inhalte und Deepfakes verwendet werden, die Desinformation verbreiten und das soziale Vertrauen untergraben könnten. Außerdem könnten einige KI-generierte Materialien möglicherweise die Urheberrechte und geistigen Eigentumsrechte von Personen verletzen.

Um zu funktionieren, wird ein generatives KI-Modell mit riesigen Datensätzen gefüttert und darauf trainiert, Muster darin zu erkennen, um anschließend Ergebnisse zu generieren, die diesen Trainingsdaten ähneln. Hier ist eine Aufschlüsselung der einzelnen Schritte:

1. Training

Die Grundlage generativer KI-Modelle sind Fundamentmodelle, bei denen es sich um groß angelegte KI-Systeme handelt, die mit riesigen Datenmengen trainiert werden, um ein umfassendes Verständnis von Sprache, Bildern, Code und verwandten Inhalten zu entwickeln. In der Trainingsphase der generativen KI wird ein Fundamentmodell mit großen Datensätzen aus dem Internet, Büchern und Literatur gefüttert, um Muster und Beziehungen innerhalb dieser Daten zu lernen und zu verstehen.

Mit der Zeit lernt das Modell, Ergebnisse zu generieren, die den Trainingsdaten ähneln, ohne diese jedoch direkt zu speichern.

2. Feinabstimmung

Nach dem allgemeinen Training werden generative KI-Modelle häufig für spezifischere Anwendungen feinabgestimmt, sei es zur Generierung von Bildern, Texten oder anderen spezifischen Medien. Die Feinabstimmung umfasst das erneute Training des Modells anhand eines kleineren, anwendungsspezifischen Datensatzes, wie z. B. technischen Dokumenten oder Rechtstexten. Dadurch wird das Modell in seinem jeweiligen Kontext genauer und relevanter.

In einigen Fällen wird auch verstärktes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) eingesetzt, um das Modell zu bevorzugten Ergebnissen zu führen und Halluzinationen zu reduzieren.

3. Generierung, Bewertung und weitere Feinabstimmung

Nach dem Training und der ersten Feinabstimmung kann das generative KI-Modell Inhalte auf der Grundlage von Benutzeranweisungen generieren. Die Art und Weise, wie es Inhalte generiert, basiert auf probabilistischen Vorhersagen, um Ergebnisse zu erstellen, die kontextuell angemessen sind und mit den gegebenen Eingaben übereinstimmen.

In dieser Phase wird das Modell in der Regel anhand automatisierter Metriken und menschlicher Beurteilung bewertet, um die sachliche Genauigkeit, Qualität und Übereinstimmung mit der Absicht des Benutzers zu beurteilen.

Abhängig von regelmäßigen Modellbewertungen kann ein generatives KI-Modell auch weiter optimiert werden, um eine höhere Relevanz und Genauigkeit zu erzielen.

Arten von KI

Künstliche Intelligenz kann auf verschiedene Weise klassifiziert werden.

KI kann in zwei große Kategorien unterteilt werden: schwache KI (Weak AI) und starke KI (Strong AI).

Schwache KI bezieht sich auf KI, die bestimmte Aufgaben automatisiert. Sie übertrifft in der Regel den Menschen, arbeitet jedoch in einem begrenzten Kontext und wird auf ein eng definiertes Problem angewendet. Derzeit sind alle KI-Systeme Beispiele für schwache KI, von Spamfiltern für E-Mail-Posteingänge über Empfehlungsmaschinen bis hin zu Chatbots.
Starke KI, oft auch als künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bezeichnet, ist ein hypothetischer Maßstab, bei dem KI über menschenähnliche Intelligenz und Anpassungsfähigkeit verfügen und Probleme lösen könnte, für deren Bearbeitung sie nie trainiert wurde. AGI existiert noch nicht, und es ist unklar, ob es jemals existieren wird.

4 Haupttypen von KI

KI kann weiter in vier Haupttypen unterteilt werden: reaktive Maschinen, begrenzte Speicherkapazität, Theory of Mind und Selbstbewusstsein.

Reaktive Maschinen nehmen die Welt vor sich wahr und reagieren darauf. Sie können bestimmte Befehle und Anfragen ausführen, aber sie können keine Erinnerungen speichern oder sich auf vergangene Erfahrungen stützen, um ihre Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Dadurch eignen sich reaktive Maschinen für die Ausführung einer begrenzten Anzahl spezialisierter Aufgaben. Beispiele hierfür sind die Empfehlungsmaschine von Netflix und Deep Blue von IBM (zum Schachspielen).
KI mit begrenztem Speicher hat die Fähigkeit, bei der Sammlung von Informationen und der Entscheidungsfindung frühere Daten und Vorhersagen zu speichern. Im Wesentlichen sucht sie in der Vergangenheit nach Hinweisen, um vorherzusagen, was als Nächstes kommen könnte. KI mit begrenztem Speicher entsteht, wenn ein Team ein Modell kontinuierlich darin trainiert, neue Daten zu analysieren und zu nutzen, oder wenn eine KI-Umgebung geschaffen wird, in der Modelle automatisch trainiert und erneuert werden können. Beispiele hierfür sind ChatGPT und selbstfahrende Autos.
Die Theory of Mind ist eine Art von KI, die es noch nicht wirklich gibt, aber sie beschreibt die Idee eines KI-Systems, das menschliche Emotionen wahrnehmen und verstehen kann und diese Informationen dann nutzt, um zukünftige Handlungen vorherzusagen und selbstständig Entscheidungen zu treffen.
Selbstbewusste KI bezieht sich auf künstliche Intelligenz, die über Selbstbewusstsein oder ein Selbstgefühl verfügt. Diese Art von KI gibt es derzeit noch nicht. Theoretisch verfügt selbstbewusste KI jedoch über ein menschenähnliches Bewusstsein und versteht sowohl ihre eigene Existenz in der Welt als auch den emotionalen Zustand anderer.

Vorteile von KI

KI ist vorteilhaft für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Lösung komplexer Probleme, die Reduzierung menschlicher Fehler und vieles mehr.

Automatisierung sich wiederholender Aufgaben

Sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe und Fabrikarbeit sowie Kundendienstgespräche können mithilfe von KI-Technologie automatisiert werden. Dadurch können sich Menschen auf andere Prioritäten konzentrieren.

Reduzierung menschlicher Fehler

Die Fähigkeit, Zusammenhänge in Daten schnell zu erkennen, macht KI effektiv für das Aufspüren von Fehlern oder Anomalien in Unmengen digitaler Informationen, wodurch insgesamt menschliche Fehler reduziert und Genauigkeit gewährleistet werden.

Lösung komplexer Probleme

Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen auf einmal zu verarbeiten, ermöglicht es ihr, schnell Muster zu erkennen und komplexe Probleme zu lösen, die für Menschen zu schwierig sein könnten, wie z. B. die Vorhersage von Finanzprognosen oder die Optimierung von Energielösungen.

Fortschritte in Gesundheitswesen und Medizin

KI trägt zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei, indem sie medizinische Diagnosen, die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten sowie den Einsatz von medizinischen Robotern in Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen beschleunigt.

Verbesserung des Kundenerlebnisses

KI kann durch Benutzerpersonalisierung, Chatbots und automatisierte Selbstbedienungstechnologien eingesetzt werden, wodurch das Kundenerlebnis nahtloser wird und die Kundenbindung für Unternehmen erhöht wird.

Nachteile von KI

Künstliche Intelligenz hat zwar ihre Vorteile, aber die Technologie birgt auch einige Risiken und potenzielle Gefahren, die es zu berücksichtigen gilt.

Verlust von Arbeitsplätzen

Die Fähigkeit von KI, Prozesse zu automatisieren, schnell Inhalte zu generieren und über lange Zeiträume hinweg zu arbeiten, kann für menschliche Arbeitnehmer den Verlust ihres Arbeitsplatzes bedeuten.

Datenschutzbedenken

Die von KI-Systemen gesammelten und gespeicherten Daten können ohne Zustimmung oder Wissen der Nutzer erfolgen und im Falle einer Datenverletzung sogar von unbefugten Personen abgerufen werden.

Voreingenommenheit und Diskriminierung

KI-Modelle können mit Daten trainiert werden, die voreingenommene menschliche Entscheidungen widerspiegeln, was zu Ergebnissen führt, die voreingenommen oder diskriminierend gegenüber bestimmten Bevölkerungsgruppen sind.

Halluzinationen

KI-Systeme können unbeabsichtigt "halluzinieren" oder ungenaue Ergebnisse liefern, wenn sie mit unzureichenden oder voreingenommenen Daten trainiert werden, was zur Generierung falscher Informationen führt.

Mangelnde Erklärbarkeit

KI-Systeme können auf eine Weise entwickelt werden, die nicht transparent oder inklusiv ist, was zu einem Mangel an Erklärungen für potenziell schädliche KI-Entscheidungen sowie zu negativen Auswirkungen auf Nutzer und Unternehmen führt.

Umweltkosten

Groß angelegte KI-Systeme können für den Betrieb und die Verarbeitung von Daten einen erheblichen Energieaufwand erfordern, was zu einem Anstieg der CO2-Emissionen und des Wasserverbrauchs führt.

Anwendungsfälle für KI

Zu den spezifischen Anwendungsfällen und Beispielen für KI gehören:

Generative KI-Tools

Generative KI-Tools – darunter ChatGPT, Gemini, Claude und Grok – nutzen künstliche Intelligenz, um schriftliche Inhalte in einer Vielzahl von Formaten zu erstellen, von Aufsätzen über Code bis hin zu Antworten auf einfache Fragen.

Intelligente Assistenten

Persönliche KI-Assistenten wie Alexa und Siri nutzen natürliche Sprachverarbeitung, um Anweisungen von Nutzern zu empfangen und eine Vielzahl von "intelligenten Aufgaben" auszuführen. Sie können Befehle wie das Einrichten von Erinnerungen, die Suche nach Online-Informationen oder das Ausschalten der Küchenbeleuchtung ausführen.

Selbstfahrende Autos

Selbstfahrende Autos sind ein bekanntes Beispiel für Deep Learning, da sie tiefe neuronale Netze verwenden, um Objekte in ihrer Umgebung zu erkennen, ihren Abstand zu anderen Autos zu bestimmen, Verkehrszeichen zu identifizieren und vieles mehr.

Wearables

Viele tragbare Sensoren und Geräte, die in der Gesundheitsbranche eingesetzt werden, nutzen Deep Learning, um den Gesundheitszustand von Patienten zu beurteilen, darunter ihren Blutzuckerspiegel, ihren Blutdruck und ihre Herzfrequenz. Sie können auch Muster aus den früheren medizinischen Daten eines Patienten ableiten und diese verwenden, um zukünftige Gesundheitszustände vorherzusagen.

Visuelle Filter

Filter, die auf Social-Media-Plattformen wie TikTok und Snapchat verwendet werden, basieren auf Algorithmen, um zwischen dem Motiv eines Bildes und dem Hintergrund zu unterscheiden, Gesichtsbewegungen zu verfolgen und das Bild auf dem Bildschirm entsprechend den Aktionen des Benutzers anzupassen.

Anwendungen von KI in der Industrie

Künstliche Intelligenz findet in vielen Branchen Anwendung und trägt letztlich dazu bei, Prozesse zu rationalisieren und die Geschäftseffizienz zu steigern.

Gesundheitswesen

KI wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um die Genauigkeit medizinischer Diagnosen zu verbessern, die Arzneimittelforschung und -entwicklung zu erleichtern, sensible Gesundheitsdaten zu verwalten und Online-Patientenerfahrungen zu automatisieren. Sie ist auch eine treibende Kraft hinter medizinischen Robotern, die bei der unterstützten Therapie oder der Führung von Chirurgen während operativer Eingriffe zum Einsatz kommen.

Einzelhandel

KI im Einzelhandel verbessert das Kundenerlebnis durch Personalisierung, Produktempfehlungen, Einkaufsassistenten und Gesichtserkennung für Zahlungen. Für Einzelhändler und Lieferanten hilft KI dabei, das Einzelhandelsmarketing zu automatisieren, gefälschte Produkte auf Marktplätzen zu identifizieren, Produktbestände zu verwalten und Online-Daten abzurufen, um Produkttrends zu erkennen.

Kundenservice

Im Kundenservice ermöglicht KI einen schnelleren und persönlicheren Support. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können routinemäßige Kundenanfragen bearbeiten, Produktempfehlungen geben und häufige Probleme in Echtzeit beheben. Durch NLP können KI-Systeme Kundenanfragen besser verstehen und menschlicher darauf reagieren, was die allgemeine Zufriedenheit verbessert und die Antwortzeiten verkürzt.

Fertigung

KI in der Fertigung kann Montagefehler und Produktionszeiten reduzieren und gleichzeitig die Sicherheit der Mitarbeiter erhöhen. Fabrikhallen können durch KI-Systeme überwacht werden, um Vorfälle zu identifizieren, die Qualitätskontrolle zu verfolgen und potenzielle Geräteausfälle vorherzusagen. KI steuert auch Fabrik- und Lagerroboter, die Fertigungsabläufe automatisieren und gefährliche Aufgaben übernehmen können.

Finanzen

Die Finanzbranche nutzt KI, um Betrug bei Bankgeschäften aufzudecken, die Bonität zu bewerten, finanzielle Risiken für Unternehmen vorherzusagen und den Aktien- und Anleihehandel auf der Grundlage von Marktmustern zu verwalten. KI wird auch in Fintech- und Banking-Apps eingesetzt, um Bankgeschäfte zu personalisieren und einen 24/7-Kundenservice zu bieten.

Marketing

In der Marketingbranche spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Kundenbindung und der Durchführung gezielterer Werbekampagnen. Dank fortschrittlicher Datenanalysen können Marketingfachleute tiefere Einblicke in das Verhalten, die Präferenzen und Trends ihrer Kunden gewinnen, während KI-Content-Generatoren ihnen helfen, personalisiertere Inhalte und Empfehlungen in großem Umfang zu erstellen. KI kann auch zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie E-Mail-Marketing und Social-Media-Management eingesetzt werden.

Gaming

Videospielentwickler setzen KI ein, um das Spielerlebnis noch intensiver zu gestalten. Nicht spielbare Charaktere (NPCs) in Videospielen nutzen KI, um entsprechend auf die Interaktionen der Spieler und die Umgebung zu reagieren und so Spielszenarien zu schaffen, die realistischer, unterhaltsamer und für jeden Spieler einzigartig sind.

Militär

KI unterstützt das Militär auf und außerhalb des Schlachtfelds, sei es bei der schnelleren Verarbeitung von militärischen Geheimdienstdaten, der Erkennung von Cyberangriffen oder der Automatisierung von militärischen Waffen, Verteidigungssystemen und Fahrzeugen. Insbesondere Drohnen und Roboter können mit KI ausgestattet werden, wodurch sie für autonome Kampf- oder Such- und Rettungsaktionen eingesetzt werden können.

KI-Regulierung und -Governance

Da KI immer komplexer und leistungsfähiger wird, versuchen Gesetzgeber auf der ganzen Welt, ihre Nutzung und Entwicklung zu regulieren.

Der erste große Schritt zur Regulierung von KI erfolgte 2024 in der Europäischen Union mit der Verabschiedung des umfassenden Gesetzes über künstliche Intelligenz, das sicherstellen soll, dass die dort eingesetzten KI-Systeme "sicher, transparent, nachvollziehbar, nicht diskriminierend und umweltfreundlich" sind. Auch Länder wie China und Brasilien haben Maßnahmen zur Regulierung künstlicher Intelligenz ergriffen.

In den Vereinigten Staaten hingegen ist die Regulierung der KI noch in Arbeit.

Der US-Kongress hat mehrere Versuche unternommen, strengere Gesetze zu erlassen, ist jedoch weitgehend gescheitert, sodass es keine Gesetze gibt, die die Nutzung von KI speziell einschränken oder deren Risiken regulieren.

Die Zukunft der KI

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz ist vielversprechend und birgt das Potenzial, Branchen zu revolutionieren, die Fähigkeiten des Menschen zu verbessern und komplexe Herausforderungen zu lösen. Sie kann zur Entwicklung neuer Medikamente, zur Optimierung globaler Lieferketten und zum Antrieb fortschrittlicher Roboter eingesetzt werden – und damit unsere Lebens- und Arbeitsweise verändern.

Mit Blick auf die Zukunft besteht einer der nächsten großen Schritte für die künstliche Intelligenz darin, über schwache oder enge KI hinauszugehen und allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) – und schließlich Superintelligenz – zu erreichen. Mit AGI werden Maschinen in der Lage sein, wie Menschen zu denken, zu lernen und zu handeln, wodurch die Grenze zwischen organischer und maschineller Intelligenz verschwimmen wird. Dies könnte den Weg für eine verstärkte Automatisierung und verbesserte Problemlösungsfähigkeiten in der Medizin, der Fertigung, dem Transportwesen und anderen Bereichen ebnen – sowie für empfindungsfähige KI in der Zukunft.

Andererseits weckt die zunehmende Komplexität der KI auch Bedenken hinsichtlich eines erhöhten Verlusts von Arbeitsplätzen, weit verbreiteter Desinformation und Verlust der Privatsphäre. Und es bleiben Fragen offen, ob KI das menschliche Verständnis und die menschliche Intelligenz übertreffen könnte – ein Phänomen, das als technologische Singularität bekannt ist und zu unvorhersehbaren Risiken und möglichen moralischen Dilemmata führen könnte.

Derzeit blickt die Gesellschaft weitgehend auf KI-Vorschriften auf Regierungs- und Unternehmensebene, um die Zukunft dieser Technologie zu gestalten.

Stand: 30.11.-0001