What exactly is Artificial Intelligence

Was genau bedeutet Künstliche Intelligenz?

Wofür steht Künstliche Intelligenz?

Ein menschliches Gehirn besteht aus etwa 85 Milliarden Nervenzellen – einem Netzwerk von Nervenzellen (Neuronen), die Verbindungen zu ihren Nachbarzellen haben und ständig Informationen austauschen. Sie sind die Grundlage dafür, dass wir lernen und abstrahieren können.

Was hat dies mit künstlicher Intelligenz zu tun? Auch wenn das menschliche Gehirn längst nicht mehr mit den Geschwindigkeiten moderner Computer mithalten kann, besitzt es durch seine Anpassungsfähigkeit und effiziente Informationsverarbeitung Fähigkeiten, mit denen es (derzeit noch) KI-Algorithmen in den Schatten stellt. Die komplexe Arbeitsweise des Gehirns ist es, was Wissenschaftler versuchen nachzuahmen, zum Beispiel mit künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN).

„Ein KNN ist ein Netzwerk aus Neuronen, die miteinander verknüpft sind. Die Neuronen kann man sich als kleine Datenverarbeitungseinheiten vorstellen. Das neuronale Netz ist dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Die Aufgabe eines KNN ist es, in Datensätzen wiederkehrende Muster zu erkennen und die Daten zu ordnen. Dadurch kann das Netzwerk Modelle erstellen und logische Zusammenfassungen, sogenannte Cluster, bilden. Vor allem beim Deep Learning sind künstliche neuronale Netze wichtig.“

Im Bereich der künstlichen Intelligenz hat ein KNN die Aufgabe, Informationen zu strukturieren und zu gruppieren. Denn KI bedeutet Mustererkennung durch menschenähnliche Wahrnehmungs- und Entscheidungsstrukturen. Wie stark (hierzu später mehr) ein künstliches neuronales Netzwerk ist, hängt von der Fähigkeit ab, mehr oder weniger selbstständig aus Trainingsdaten zu lernen.

Auch wenn der Themenbereich uns durch die mediale Aufmerksamkeit neu vorkommt, gab es bereits vor mehr als zehn Jahren Definitionen und Projekte auf diesem Gebiet:

„KI-Technologien sind als Methoden und Verfahren zu verstehen, die es technischen Systemen ermöglichen, ihre Umwelt wahrzunehmen, das Wahrgenommene zu verarbeiten und selbständig Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen, zu handeln und aus den Konsequenzen dieser Entscheidungen und Handlungen zu lernen.“

Im Kontext von Künstlicher Intelligenz sprechen Data Scientists und Wissenschaftler häufig von Machine Learning. Hierbei handelt es sich um einen Teilbereich des großen Forschungsgebiets KI. Dieser beschäftigt sich mit dem Erschließen von Zusammenhängen und Regeln auf Basis von einer großen Menge an Beispieldaten.

Gradations of Artificial Intelligence

Quelle: aisoma.de

Beim sogenannten Deep Learning hingegen lernt der Algorithmus anhand von Beispielen, bei denen die Merkmale nicht explizit vorgegeben werden. Hierbei werden riesige Mengen an Daten analysiert, bewertet, logische Schlüsse gezogen und Lösungswege ausgewählt. Es handelt sich somit um ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, das sich durch komplexe Lösungsmethoden auszeichnet.

Starke oder schwache KI?

In Wissenschaft und Wirtschaft wird zwischen schwacher und starker KI unterschieden (Weak und Narrow Artificial Intelligence). Auf Basis von Algorithmen, die für eine spezielle Aufgabenstellung entwickelt werden, unterstützt die schwache künstliche Intelligenz Menschen bei verschiedenen Tätigkeiten. Sie zielt auf die Lösung klar umrissener Anwendungsprobleme und überträgt Schlüsse nicht auf andere Bereiche.

Dies ist zum Beispiel der Fall bei der Zeichen- und Bilderkennung in Bereichen wie Sprachsteuerung, Navigation, Spam-Filter oder bei der zielgruppenspezifischen Aussteuerung von Werbung. Das berühmte Schachturnier, bei dem 1997 der damalige Schachweltmeister Garri Kasparow in den USA einen Schach-Wettkampf gegen den IBM-Computer Deep Blue verlor, ist eines der bekanntesten Beispiele für schwache KI.

Bei den bisherigen Anwendungsszenarien sprechen Wissenschaftler noch nicht von starker künstlicher Intelligenz. Die starke künstliche Intelligenz soll auch bei ungewohnten Aufgaben Lösungen finden, Schlüsse übertragen können und ohne menschliches Ergreifen Probleme lösen.

Auch eine sogenannte Superintelligenz ist möglich (Strong Artificial Intelligence). Bei dieser würde die Technologie die intellektuellen Fähigkeiten von Menschen sogar übertreffen. Doch trotz der bisherigen rasanten technologischen Entwicklungen der vergangenen Jahre, liegen alle bisherigen Projekte noch im Bereich der schwachen KI.

Wer sich mehr mit dem Thema beschäftigen will, findet bei Anbietern wie Coursera, Udacity oder edX zahlreiche Kurse und Möglichkeiten, das eigene Wissen weiterzuentwickeln. Auch der Einsatz von Open-Source Software kann zur Umsetzung von KI-Projekten hilfreich sein (z. B. das von Google entwickelte TensorFlow).

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