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KI-Systeme - Was sind das eigentlich?
KI-Systeme, also künstliche Intelligenzen kennen viele aus Sciene-Fiction-Filmen als selbstdenkende Maschinen, die versuchen, die Menschheit anzugreifen. So ist das in der Realität jedoch nicht. KI-Systeme werden zwar schon in einigen Bereichen eingesetzt, sind dabei jedoch abhängig von menschlicher Intelligenz, eine Automatisierung von manuellen Tätigkeiten ist nicht möglich. KI-Systeme führen häufige, computergesteuerte Aufgaben mit großen Datenmengen zuverlässig durch und helfen Antworten zu finden, die in den Daten versteckt sind.
Funktionsweise von KI-Systemen - die wichtigsten Teilbereiche
KI-Systeme können automatisch durch Muster oder Merkmale in großen Datenmenge lernen und sich verbessern. Dabei gibt es verschiedene Teilbereiche, in denen die künstlichen Intelligenzen eingesetzt werden:
Maschinelles Lernen, Neuronales Netz und Deep Learning
- Maschinelles Lernen: automatische Konstruktion analytischer Modelle, in Daten enthaltene Erkenntnisse werden gesucht
- Neuronales Netz: Art des maschinellen Lernens, durch Neuronen miteinander verbunden, diese verursachen Reaktion auf Daten verursachen oder geben sie weiter, mehrere Datendurchläufe zum Finden von Mustern und zur Gewichtung von Daten
- Deep Learning: große neuronale Netze mit vielen Schichten von Verarbeitungsknoten, Fortschritte in der Rechenleistung und verbesserte Trainingsverfahren ermöglichen Erlernen komplexer Muster in großen Datenmengen, für Bild- und Spracherkennung eingesetzt
Computer Vision
- Computer Vision: nutzt Mustererkennung und Deep Learning zur Erkennung von Inhalten von Bildern oder Videos, Bilder können verarbeitet, analysiert und verstanden werden und Maschinen können diese in Echtzeit erfassen und deren Umfeld interpretieren
Cognitive Computing und Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Cognitive Computing: Teilbereich der KI zur natürlichen, möglichst menschlichen Interaktion mit Maschinen, Maschine zur Interpretation von Bildern und Sprache, Simulation menschlicher Denkprozesse und schlüssigen Beantwortung soll entstehen
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Computern können (gesprochene) menschliche Sprache analysieren, verstehen und erzeugen, Interaktion in natürlicher Sprache, Kommunikation mit Computern in alltäglicher Sprache, Vermittlung von Anweisungen
KI-Systeme gibt es noch nicht lange?
- 1950er bis 1970er
- Einführung „künstliche Intelligenz“ beim Dartmouth Workshop
- Forschung zu Problemlösung und symbolischen Methoden
- US-Verteidigungsministerium trainiert Computer, menschliche Denkleistungen nachzuahmen
- Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) führt Straßenkartierungsprojekte durch
- Nutzung von neuronalen Netzwerken
- 1980er bis 2010er
- Nutzung von Maschinellem Lernen
- DARPA entwickelt intelligente persönliche Assistenten
- heute
- KI-Boom
- hohe Bedeutung aufgrund großer Datenmengen, differenzierter Algorithmen, Rechenleistung und Datenspeicherung
- Entscheidungsunterstützende Systeme und intelligente Suchsysteme
- Nutzung von Deep Learning
Chancen und Vorteile
- automatisieren das Lernen
- macht bestehende Produkte intelligenter
- dank progressiver Lernalgorithmen wandlungsfähig
- ermöglicht Analyse großer Datenmengen in größerer Tiefe
- erzielt höchste Genauigkeit
- erschließen volles Potenzial von Daten
- Wettbewerbsvorteil
- Unterstützung und Ergänzung von menschlicher Arbei
Risiken und Herausforderungen
- Missbrauchsmöglichkeiten (Fake News, Bots)
- Hoher Energieverbrauch
- Datenschutz oft keine Priorität
- Ungenauigkeiten in Daten spiegeln sich in Ergebnissen widerspiegeln
- Einzelne KI-Systeme eignen sich für genau eine Aufgabe und sind weit von menschlichem Verhalten entfernt
- keine autonomen Systeme
So können KI-Systeme in verschiedenen Bereichen zur Unterstützung eingesetzt werden:
Interesse an weiteren Infos zu KI-Systemen?
Hier gibt es ausführliches Fachwissen zu den Arten und der Anwendung und der Technologie von KI-Systemen:
