Künstliche Intelligenz – was steckt dahinter und wie profitieren Unternehmen?
Autonome Maschinen, selbstfahrende Autos und automatisierte Prozesse in Betrieben. Hört sich zunächst nach Fiktion an. Doch ist künstliche Intelligenz keinesfalls Science Fiction. Tatsächlich wird bereits seit einigen Jahrzehnten an ihr geforscht. Die Resultate dieser Forschungen begegnen uns bereits im alltäglichen Leben und bei der Arbeit. Für Unternehmen nimmt sie sogar eine essenzielle Rolle ein, um vielfältige Abläufe zu steuern und zu optimieren.
Was genau ist die KI?
Hinter der Künstlichen Intelligenz verbirgt sich primär ein Überbegriff, der unterschiedlichste Anwendungen von Maschinen zusammenfasst, die menschenähnliche Intelligenzleistungen vollbringen. Das wohl bekannteste Beispiel hierfür sind das sogenannte Machine Learning sowie das Deep Learning. Die Idee hinter dem Einsatz und der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz besteht darin, Maschinen immer mehr an die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns heranzuführen. Sie sollen lernen, urteilen und Probleme lösen können – und das selbstständig. Wenngleich vielen dieser Umstand nicht bekannt ist, begegnet die KI uns täglich:
- Smart Home
- Sprachassistenten
- Sprachübersetzung
- Autonomes Fahren
- Navigation
Nicht selten kommt es aufgrund der unterschiedlichen Abkürzungen zu Irritationen. Im Deutschen wird die künstliche Intelligenz schlicht mit KI abgekürzt. Dennoch findet sich in zahlreichen Beiträgen zum Thema oftmals die Abkürzung AI. Hierbei handelt es sich um die englische Abkürzung für Artificial Intelligence. Wenn also von AI die Rede ist, ist die KI gemeint.
Unterschieden wird die künstliche Intelligenz in die schwache KI und die starke KI. Bei der schwachen KI soll sich ein System auf die konkrete Lösung von Anwendungsproblemen konzentrieren. In der Praxis bedeutet dies, dass Aufgaben und Anforderungen anhand von festgelegten Informationen, Methoden und mathematischen Elementen erledigt werden. Die starke KI hingegen soll die intellektuellen Fähig- und Fertigkeiten des Menschen sogar übertreffen und somit aus eigenem Antrieb reaktiv und intelligent handeln. Es sei gesagt, dass es bislang noch nicht gelungen ist, eine starke KI zu entwickeln. Forscher und Wissenschaftler gehen davon aus, dass dies noch etwa 20 bis 40 Jahre dauern wird.
Anfänge und Turing Test
Die Frage, ob und wie Maschinen beziehungsweise Computer in der Lage sind, wie ein Mensch zu denken und daraufhin Entscheidungen zu treffen, stellt sich bereits seit Mitte des 19. Jahrhunderts. Um festzustellen, ob ein Computer wie ein Mensch denken kann, erfand der Mathematiker Alan Turing 1950 einen Test, der einen Nachweis vollbringen sollte. Beim Turing-Test muss ein Computer unter vorher festgelegten Bedingungen menschliche Antworten auf Fragen bestimmen. Anschließend muss eine Testperson mehrmals fehlerfrei erkennen, ob die Antwort auf die zuvor gestellte Frage von einem Menschen oder dem Computer gegeben wurde. Ist der Proband dazu nicht in der Lage, gilt der Test als bestanden und dem Computer wird die künstliche Intelligenz zuerkannt.
Alternativen zum Turing Test
In der Wissenschaft wird seit Bekanntwerden des Turings Tests darauf hingewiesen, dass dieser über gewisse Mängel verfügt. Dies führte dazu, dass im Laufe der Jahre weitere sowie komplexere Tests entwickelt wurden. Zum einen sei an dieser Stelle der Lovelace-Test angeführt. Nach diesem ist es unabdingbar, dass eine Kreativität besitzen und anwenden können muss. Darüber hinaus beschäftigt sich der Metzinger-Test mit einem ganz anderen Bereich der KI. So muss es der künstlichen Intelligenz sogar möglich sein, über das eigene, angeblich vorhandene Bewusstsein argumentativ debattieren zu können.
Beispiel für künstliche Intelligenz im Alltag
Das wohl bekannteste Beispiel für den Einsatz von KI sind die Entwicklungen in der Fahrzeugindustrie hin zum autonomen Fahren. Ein autonomes Fahrzeug muss in der Lage sein, gänzlich ohne das Eingreifen von Menschen, fehler – und unfallfrei durch den Straßenverkehr zu kommen. Besondere Gewichtung hat hierbei das Deep Learning. So muss das Auto die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen und sein Fahrverhalten anhand von Prognosen und Ereignissen bestimmen. In der Praxis orientieren sich selbstfahrende Autos anhand von Kameras sowie Sensoren und trifft anhand des erlernten Wissens, wie es sich im Straßenverkehr zu bewegen hat und nimmt dabei jegliche Art von Hindernissen und Ereignissen wahr.
Ähnlich verhält es sich beim Natural Language Processing. Dieses Teilgebiet der KI bezieht sich darauf, dass der Computer die menschliche Sprache verstehen, interpretieren und bei Bedarf sogar manipulieren kann. Letzteres findet sich häufig in der Autokorrektur von Smartphones. Beim Schreiben von Texten passieren schnell Tippfehler. Und dennoch wird dieser Fehler oftmals korrekt behoben. Grundlage hierfür ist die Lernfähigkeit des Smartphones, das die Informationen aufnimmt und anhand von Wahrscheinlichkeiten überprüft und eingreift. Ähnliche Vorgehensweisen lassen sich auf beliebige Programm und Maschinen adaptieren, weshalb das Natural Language Processing wesentlicher Bestandteil der aktuellen Forschungen ist.
Einsatz der KI in Unternehmen und der Wirtschaft
Zukünftig wird der künstlichen Intelligenz mehr Bedeutung zukommen. Nicht nur im Alltag, sondern insbesondere in der Industrie wird sie zum unverzichtbaren Bestandteil. Laut Umfragen möchte jedes vierte Unternehmen in die KI investieren. Moderne KI Systeme sorgen vielerorts für optimierte und effizientere Abläufe. In puncto Industrie hat sich daher bereits ein eigener Begriff für die Integration von KI Technologien durchgesetzt: die Industrie 4.0.
Dieser Teil der Nutzung von künstlicher Intelligenz ist schon heute vielfältig und kommt vielerorts zum Einsatz. Viele Lagerhäuser werden bereits mit künstlicher Intelligenz betrieben. Diese hilft unter anderem dabei, die gesamte Logistik zu optimieren und für den Menschen zu vereinfachen. Lagerbestände werden automatisch und autonom gezählt und bei Bedarf aufgefüllt und ideale Lieferwege berechnet. Die Folge ist ein optimaler Warenfluss ohne Verzögerungen. Im Hintergrund sind entsprechende Systeme wiederum in der Lage, sich selbstständig zu überprüfen und zu warten. Das Resultat dieser komplexen und weitgehend eigenständigen Technologie ist eine Smart Factory, die effizienter arbeitet, als es von Menschenhand möglich wäre.