Was versteht man unter KI?

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, die so programmiert sind, dass sie Aufgaben ausführen, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden. Ob es um die Erstellung neuer Inhalte, die Steuerung von Chatbots oder die Vorhersage von Markttrends geht – die KI-Technologie verändert rasant die Art, wie wir leben und arbeiten. So ist es nicht weiter verwunderlich, dass KI in allen Branchen weit verbreitet ist. Laut IBM haben 59 % der Unternehmen, die diese Technologie bereits erproben oder einsetzen, ihre KI-Initiativen oder -Investitionen zuletzt sogar noch beschleunigt.

Wie funktioniert KI?

KI-Systeme arbeiten mit einer Kombination aus Daten, Algorithmen und Rechenleistung, um die kognitiven Fähigkeiten des Menschen nachzuahmen. Hier ist eine Übersicht über die Funktionsweise von KI:

1. Datenerfassung und -vorverarbeitung 

KI-Systeme benötigen große Mengen an Daten, um zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Sensoren, Datenbanken und das Internet. Sie werden dann vorverarbeitet, d. h. bereinigt, organisiert und in ein Format umgewandelt, das für die Analyse geeignet ist.

2. Algorithmen und maschinelles Lernen 

KI setzt eine Vielzahl von Algorithmen ein, wobei maschinelles Lernen eine Schlüsselkomponente ist. Dank der Algorithmen für maschinelles Lernen können die Systeme aus den Daten lernen und ihre Leistung mit der Zeit verbessern. Überwachte Lernalgorithmen lernen von markierten Beispielen, während unüberwachte Lernalgorithmen Muster und Strukturen in nicht markierten Daten erkennen. Algorithmen für bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) nutzen Rückmeldungen aus der Umgebung, um die Entscheidungsfindung zu optimieren.

3. Trainingsdaten und Inferenz

Während der Trainingsphase lernen die KI-Modelle anhand der vorverarbeiteten Daten und passen ihre internen Parameter an. Dieser Prozess umfasst Optimierungstechniken wie den Gradientenabstieg, bei dem das Modell seine Parameter iterativ anpasst, um Fehler zu vermeiden oder die Leistung zu maximieren. Sobald das Modell trainiert ist, wird es zur Inferenz eingesetzt, d. h. das Modell wendet das erlernte Wissen auf neue, unbekannte Daten an, um Vorhersagen zu treffen, Objekte zu klassifizieren, natürliche Sprache zu verstehen oder andere Aufgaben zu erfüllen.

Denken Sie daran, dass künstliche Intelligenz ein weites Feld mit verschiedenen Unterbereichen und Techniken ist. Die spezifische Funktionsweise kann daher je nach Ansatz variieren, sei es Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder eine andere KI-Methode.

Was macht KI so wichtig?

Die Bedeutung von KI liegt in ihrem Potenzial, Branchen zu revolutionieren, die Effizienz zu steigern und Entscheidungsprozesse zu verbessern.

1. Automatisierung und Effizienz: Mit KI-Technologien lassen sich monotone und alltägliche Aufgaben automatisieren, was zu mehr Effizienz und Produktivität führt. So können Sie beispielsweise mit KI-generierten Inhalten zeitaufwändige und routinemäßige Vorgänge erledigen und so Personalressourcen für komplexere Aufgaben freisetzen. Diese Art der Automatisierung hat das Potenzial, Prozesse in verschiedenen Branchen zu verschlanken, Kosten zu senken und die Genauigkeit zu verbessern. 
2. Verbesserte Entscheidungsfindung: Mithilfe von KI lassen sich riesige Datenmengen analysieren, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und datengestützte Vorhersagen und Entscheidungen treffen, einschließlich genauerer Diagnosen und besserer Investitionsstrategien. Dank der Fähigkeit, komplexe Datensätze zu verarbeiten und auszuwerten, können KI-Systeme Muster erkennen, Anomalien aufspüren und umsetzbare Empfehlungen geben. Ein Beispiel dafür ist die KI-Zusammenfassung. Durch die schnelle Zusammenfassung komplexer Berichte oder Forschungsarbeiten hilft uns die KI, wichtige Informationen effizient zu erfassen. So können sich Entscheidungsträger auf die wichtigsten Details konzentrieren und fundierte Entscheidungen treffen, ohne sich in der Informationsflut zu verzetteln.
3. Fortschritte in verschiedenen Bereichen: Im Gesundheitswesen, im Transport, in der Bildung, der Landwirtschaft und vielen anderen Bereichen ist KI der Motor für Innovationen. Im Gesundheitswesen wird KI für die Analyse medizinischer Bilder, die Entdeckung von Medikamenten und personalisierte Behandlungspläne eingesetzt. Im Transportwesen trägt KI zur Entwicklung von autonomen Fahrzeugen, zur Optimierung des Verkehrsmanagements und zur Verbesserung von Logistikabläufen bei. KI-gestützte Plattformen im Bildungsbereich sorgen für personalisierte Lernerfahrungen und adaptive Lernhilfen. Diese Fortschritte haben das Potenzial, die Lebensqualität zu verbessern, die Sicherheit zu erhöhen und komplexe Probleme zu lösen.

Welche Vor- und Nachteile hat die KI?

Wie jede leistungsstarke Technologie bringt auch die KI je nach Anwendung und Umsetzung Vor- und Nachteile mit sich.

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Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Es gibt sieben Arten von KI. Wir sehen uns im Folgenden die vier Arten genauer an, die in Unternehmen am häufigsten eingesetzt werden.

1. Reaktive KI 

Reaktive KI-Systeme arbeiten ausschließlich auf der Grundlage der aktuellen Eingaben, ohne Gedächtnis oder die Fähigkeit, frühere Erfahrungen zu verarbeiten. Sie sind nicht in der Lage, aus früheren Interaktionen zu lernen oder Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Reaktive KI-Systeme sind darauf ausgelegt, auf bestimmte Situationen zu reagieren und vordefinierte Antworten zu geben. Sie eignen sich hervorragend für Aufgaben, die eine Echtzeitverarbeitung und schnelle Entscheidungsfindung erfordern, wie z. B. Schach spielen oder Auto fahren.

2. KI mit begrenztem Speicher 

Die KI mit begrenztem Speicher baut auf der reaktiven KI auf, wobei Speicherelemente integriert werden. Diese KI-Systeme speichern eine begrenzte Menge an Informationen aus der Vergangenheit, um in der Gegenwart fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie verbessern anhand von historischen Daten ihre Leistung, aber ihr Gedächtnis, d. h. die Speicherung von Daten, ist in der Regel nur von kurzer Dauer. KI mit begrenztem Speicher eignet sich für Aufgaben, die ein gewisses Kontextbewusstsein erfordern, wie z. B. autonome Navigation oder Empfehlungssysteme.

Die generative KI ist eine spezielle Untergruppe der KI mit begrenztem Speicher. Diese Art der KI verarbeitet eine große Menge an Trainingsdaten, um Muster und Strukturen zu erlernen und so neue Ergebnisse zu erzeugen. Dank dieser Fähigkeit eignet sie sich besonders gut für Aufgaben wie kreatives Schreiben, Bilderzeugung und Inhaltssuche.

3. „Theory of Mind“-KI 

Für die „Theory of Mind“-KI wird die Entwicklung von Maschinen angestrebt, die mentale Zustände verstehen und sich selbst und anderen zuordnen können. Diese theoretische Dimension der KI beinhaltet das Verstehen von Emotionen, Überzeugungen, Absichten und Wünschen. Maschinen können so auf natürlichere Weise mit Menschen kommunizieren und deren Sichtweisen nachvollziehen. „Theory of Mind“-KI ist immer noch ein weitgehend theoretisches Konzept und ein aktiver Forschungsbereich.

4. Selbstwahrnehmende KI 

Die selbstwahrnehmende KI ist die hypothetische Stufe der KI, bei der Maschinen ein Bewusstsein und eine Selbstwahrnehmung ähnlich wie Menschen besitzen würden. Eine solche Maschine hätte ein Gefühl für ihre eigene Existenz, ihre Gefühle und Gedanken. Die selbstwahrnehmende KI geht über das Verständnis der äußeren Welt hinaus und konzentriert sich auf innere Erfahrungen.

KI-Tools und -Dienste

Es gibt eine breite Palette von KI-Tools und -Diensten, die auf unterschiedliche Bedürfnisse und Anwendungen zugeschnitten sind. Die folgenden Optionen sind sehr beliebt.

1. Box AI: Diese Suite mit verschiedenen Funktionen integriert fortschrittliche generative KI-Modelle nativ in die Intelligent Content Cloud. Mit Box AI schöpfen Sie das volle Potenzial Ihrer unstrukturierten Daten aus: Sie können Fragen zu mehreren Dokumenten gleichzeitig stellen, neue Inhalte in Sekundenschnelle generieren, wertvolle Metadaten extrahieren, Workflows automatisieren, die Sicherheit verbessern und vieles mehr. Mit Box AI können Unternehmen modernste Technologien nutzen und sich gleichzeitig darauf verlassen, dass ihre Daten sicher sind.
2. TensorFlow: Dieses Open-Source-Framework für maschinelles Lernen – entwickelt von Google – bildet ein umfassendes Ökosystem für die Erstellung und den Einsatz von KI-Modellen, einschließlich Deep-Learning-Modellen. Neben der Unterstützung verschiedener Plattformen zeichnet sich TensorFlow durch eine breite Unterstützung der Community aus.
3. PyTorch: Ein weiteres Open-Source-Framework für Deep Learning, das häufig in der Forschung und der Industrie eingesetzt wird. Dank der dynamischen Berechnungsgraphen ist PyTorch besonders flexibel bei der Modellentwicklung und beim Experimentieren. PyTorch ist bekannt für die nutzerfreundliche Oberfläche und das starke Engagement der Community.
4. Microsoft Azure Cognitive Services: Diese Suite von KI-Diensten stellt gebrauchsfertige APIs für computerbasiertes Sehen (Computer Vision), Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr bereit. Entwickler:Innen können damit ohne großen Aufwand KI-Funktionen in ihre Anwendungen integrieren, ohne die Entwicklung von Grund auf neu beginnen zu müssen.
5. Google Cloud AI Plattform: Google hat eine Reihe von KI-Tools und -Diensten im Angebot, mit denen Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und einsetzen können. Die Plattform bietet Zugang zu vortrainierten Modellen, Funktionen für die Entwicklung eigener Modelle und Optionen für verteiltes Training. Die Plattform unterstützt beliebte Frameworks wie TensorFlow und scikit-learn.
6. IBM Watson: Diese KI-Plattform zeichnet sich durch eine breite Palette von Diensten aus, darunter natürliche Sprachverarbeitung, Chatbots, Bilderkennung und prädiktive Analysen. Mit den APIs und Tools von Watson können Entwickler:Innen KI-Funktionen in ihren Anwendungen einsetzen.
7. Amazon AI Services: Amazon Web Services (AWS) verfügt über eine Reihe von KI-Diensten, die unter dem Namen Amazon AI bekannt sind. Dazu gehören Amazon Rekognition für die Bild- und Videoanalyse, Amazon Polly für die Umwandlung von Text in Sprache, Amazon Lex für die Entwicklung von Chatbots und Amazon Comprehend für die Verarbeitung natürlicher Sprache.
8. OpenAI GPT: Die GPT-Modelle (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI sind leistungsstarke Sprachmodelle, die menschenähnlichen Text erzeugen können. Mit der API von OpenAI können Entwickler:Innen GPT-Modelle für Aufgaben wie Texterzeugung, Sprachübersetzung und Gesprächsgenerierung in ihre Anwendungen integrieren.

Die Wahl des Tools oder Dienstes hängt von den spezifischen Anforderungen, Programmiersprachen, Plattformen und der Komplexität der anstehenden KI-Aufgaben ab.

Ethische Aspekte rund um KI 

Im Zusammenhang mit KI ergeben sich wichtige ethische Überlegungen:

1. Datenschutz und Datennutzung: Für das Training und die Erarbeitung genauer Vorhersagen benötigen KI-Systeme oft Zugang zu großen Datenmengen. Das Sammeln, Speichern und Verwenden von persönlichen Daten wirft Fragen zum Datenschutz, zur Einwilligung und zum möglichen Missbrauch auf. Beispiel: Auf die Frage nach den größten Hindernissen für die Einführung von GenAI gaben 49 % der Befragten im Rahmen einer von Box gesponserten IDC-Studie an, dass sie Bedenken haben, unternehmenseigene Inhalte in die großen Sprachmodelle von KI-Anbietern einzubringen. Deshalb ist es unerlässlich, robuste Datenschutzrichtlinien aufzustellen, Transparenz im Umgang mit Daten zu gewährleisten und nach Lösungen zu suchen, die den Grundsätzen ethischer KI entsprechen.
2. Voreingenommenheit und Fairness: KI-Systeme können aus dem für das Training verwendeten Datenmaterial Vorurteile übernehmen. Vorurteile in Bezug auf Ethnie, Geschlecht oder andere geschützte Merkmale können zu ungerechten Ergebnissen und Diskriminierung führen. Es müssen Anstrengungen unternommen werden, um Verzerrungen bei der Datenerfassung, der Entwicklung von KI-Algorithmen und den Entscheidungsprozessen abzuschwächen, um Fairness zu gewährleisten und zu verhindern, dass gesellschaftliche Verzerrungen fortbestehen.
3. Rechenschaftspflicht und Transparenz: KI-Systeme funktionieren oft als „Black Boxes“. Das erschwert das Verständnis, wie Entscheidungen zustande kommen. Mangelnde Transparenz kann das Vertrauen untergraben und die Übernahme von Verantwortung erschweren. Sorgen Sie dafür, dass Ihre KI-Systeme erklärbar sind und eine nachvollziehbare Begründung für ihre Ergebnisse liefern. Das gilt insbesondere für kritische Bereiche wie das Gesundheitswesen und die Strafjustiz.
4. Verdrängung von Arbeitsplätzen und wirtschaftliche Auswirkungen: Aufgrund der Automatisierungsmöglichkeiten von KI gibt es Bedenken hinsichtlich der Verdrängung von Arbeitsplätzen und der Auswirkungen auf Mitarbeiter:Innen. Zwar schafft KI auch neue Beschäftigungsmöglichkeiten, aber es ist wichtig, sich mit den potenziellen wirtschaftlichen Ungleichheiten zu befassen und angemessene Ausbildungs- und Umschulungsprogramme zur Unterstützung der betroffenen Personen anzubieten.
5. Sicherheit und Schutz: Wenn es um autonome Fahrzeuge oder Kontrollsysteme für kritische Infrastrukturen geht, muss die Zuverlässigkeit, Robustheit und Sicherheit von KI-Systemen gewährleistet sein. Sonst besteht die Gefahr von Unfällen, böswilligen Sicherheitsbedrohungen oder unbeabsichtigten Folgen.
6. Soziale Auswirkungen und Ungleichheit: KI kann bestehende soziale Ungleichheiten verschärfen, wenn sie nicht mit Bedacht implementiert und eingesetzt wird. Der Zugang zu KI-Technologien, Vorurteile in KI-Algorithmen und die digitale Kluft können zur sozialen Benachteiligung und Ausgrenzung bestimmter Gruppen beitragen. Damit ein gleichberechtigter Zugang gewährleistet ist, müssen Anstrengungen unternommen werden, um Ungleichheiten zu verringern und die inklusive Entwicklung und Bereitstellung von KI zu fördern.

Nur durch die Zusammenarbeit von Entscheidungsträger:Innen, Führungskräften verschiedener Branchen, Forscher:Innen und der Gesellschaft als Ganzes können diese ethischen Bedenken ausgeräumt werden. Folgende Punkte sind dabei unverzichtbar:

• Entwicklung einer eigenen KI-Strategie für das Unternehmen
• Einrichtung von Frameworks, Richtlinien und Vorschriften zur Regelung der KI-Nutzung
• Förderung einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung
• Priorisierung ethischer Überlegungen bei der Entwicklung, dem Einsatz und der Governance von KI-Systemen

Wie wird KI heute eingesetzt?

Werfen wir einen Blick auf bekannte KI-Anwendungen.

1. Gesundheitswesen: KI und Algorithmen des maschinellen Lernens helfen bei der Erkennung von Mustern in medizinischen Bildern, bei der Vorhersage von Patientenergebnissen und bei der personalisierten Medizin. KI wird auch in der Arzneimittelforschung, der Genomforschung und bei virtuellen Gesundheitsassistenten eingesetzt.
2. E-Commerce- und Empfehlungssysteme: Durch die KI sind personalisierte Produktempfehlungen möglich, die auf den Vorlieben und dem Verhalten der Benutzer:Innen basieren. Dadurch wird das Einkaufserlebnis verbessert und die Kundenbindung erhöht. Im Einzelhandel wird KI auch für Nachfrageprognosen und Bestandsmanagement eingesetzt.
3. Autonome Fahrzeuge: Dank Computer Vision und Algorithmen für maschinelles Lernen nehmen Fahrzeuge ihre Umgebung wahr, erkennen Objekte und treffen in Echtzeit Entscheidungen für eine sichere Navigation. Unternehmen wie Tesla, Waymo und Uber erforschen und implementieren KI aktiv in autonome Fahrtechnologien.
4. Virtuelle Assistenten: Ob Siri von Apple, Alexa von Amazon oder Google Assistant – sie alle nutzen Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zum maschinellen Lernen, um Sprachbefehle der Benutzer:Innen zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie erledigen Aufgaben wie z. B. das Einstellen von Erinnerungen, die Bereitstellung von Wetterinformationen, das Abspielen von Musik und die Steuerung von Smart Home-Geräten.
5. Finanzdienstleistungen: In der Finanzbranche wird KI in großem Umfang zur Betrugserkennung, Risikobewertung und für den algorithmischen Handel eingesetzt. Modelle für maschinelles Lernen analysieren große Mengen von Transaktionsdaten, um Anomalien und Muster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Außerdem hilft die KI bei der Kreditwürdigkeitsprüfung und bei personalisierten Finanzempfehlungen.
6. Kundenservice und Chatbots: Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache und Algorithmen des maschinellen Lernens sind Chatbots in der Lage, Kundenanfragen zu verstehen und zu beantworten. Sie geben sofortige Hilfe und personalisierte Empfehlungen.
7. Cybersicherheit: Modelle für maschinelles Lernen analysieren den Netzwerkverkehr, das Benutzerverhalten und Systemprotokolle, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf böswillige Aktivitäten hindeuten. KI-gestützte Systeme können automatisch auf Angriffe reagieren und sich an neue Sicherheitsbedrohungen anpassen.

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