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Künstliche Intelligenz (KI/AI)

Die künstliche Intelligenz (KI) oder englisch artificial intelligence (AI), ermöglicht es Programmen oder Maschinen, aus Erfahrungen zu lernen und auf neue Eingaben zu reagieren – also prinzipiell menschenähnliche Aufgaben zu erfüllen. KI-Systeme zeigen typischerweise mindestens einige der folgenden Verhaltensweisen, die mit menschlicher Intelligenz verbunden sind: Planung, Lernen, Denken, Problemlösen, Wissensrepräsentation, Wahrnehmung, Bewegung und Manipulation und, in geringerem Maße, soziale Intelligenz und Kreativität.

Bereits in den 1950er-Jahren beschrieben Minsky und McCarthy die künstliche Intelligenz: „Künstliche Intelligenz liegt dann vor, wenn Maschinen Dinge tun, für deren Ausführung man beim Menschen Intelligenz unterstellt.“ John McCarthy sagt auch: „Sobald es funktioniert, nennt es niemand mehr künstliche Intelligenz.“ Deswegen klingt künstliche Intelligenz oft mehr wie eine mythische Zukunftsprognose.

Was ist künstliche Intelligenz?

Eine klare Definition des Begriffes der künstlichen Intelligenz zu geben ist sehr schwer. Eine Definition der Intelligenz kann folgendermaßen sein: Fähigkeit, abstrakt und vernünftig zu denken und daraus zweckvolles Handeln abzuleiten. Schon diese Umschreibung der menschlichen Intelligenz lässt sehr großen Spielraum für Diskussionen und ist wohl auch stark vom Zeitgeist abhängig. Nun solle diese Definition der Intelligenz mit dem Zusatz „künstlich“ auch Computern, Maschinen, Programmen und Algorithmen gereichen. Die Informatik hat durch ihre mathematische Grundlage im Allgemeinen fest abgesteckte Gebiete, jedoch macht hier die künstliche Intelligenz eine Ausnahme und es ist schwer die dazugehörigen Teilgebiete zuzuordnen. Um zu verstehen was künstliche Intelligenz ist, wie sie die Zukunft gestalten wird und was die großen Denker und Fachleute dazu sagen, gibt dieser Artikel eine anschauliche Übersicht.

KI - Die Vierte industrielle Revolution

Der Mitgründer von Intel und Fairchild Semiconductor Gordon Moore proklamierte 1965 das Moorsche Gesetz. Es besagt, dass sich die Prozessorleistung etwa alle zwei Jahre verdoppelt. Diese Verdoppelung der Leistung von Computern hat sich bis heute bewahrheitet und erklärt auch, warum die künstliche Intelligenz nun solche gewaltigen Fortschritte macht. Durch die vierte industrielle Revolution ist ein Zeitalter angebrochen, das durch Automatisierung und allgegenwärtige Konnektivität definiert und bestimmt wird. Die KI wird sich zu einem bestimmenden Faktor entwickeln, der unzählige finanzielle Möglichkeiten eröffnen und Staaten und Unternehmen zu nie dagewesener technologischer Macht verhelfen wird.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz - Zitate

Die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf Gesellschaft, Arbeitsplätze und die Menschheit werden seit Jahrzehnten diskutiert. Hier einige Zitate bekannter Namen aus Wissenschaft und Technik, positiv Meinungen zu Beginn bis hin zu deutlichen Warnungen.

Wenn Sie gegen KI argumentieren, dann argumentieren Sie gegen sicherere Autos und bessere Diagnosen bei Krankheiten.“

– Mark Zuckerberg 2017

Nichts anderes spielt auch nur in der gleichen Liga.“

– Eliezer Yudkowsky 2012

Einige Leute nennen es künstliche Intelligenz, aber die Realität ist, dass diese Technologie uns verbessern wird.“

– Ginni Rometty 2015

Was tatsächlich passiert, ist, dass die Maschinen uns alle beflügeln, sie machen uns schlauer.“

– Ray Kurzweil 2017

Künstliche Intelligenz steht kurz davor, unser Leben produktiver und kreativer zu gestalten.“

– Bill Gates 2017

KI ist eine geisteswissenschaftliche Disziplin. Es ist der Versuch, menschliche Intelligenz und Kognition zu verstehen.“

– Sebastian Thrun 2013

Es wird interessant sein zu sehen, wie die Gesellschaft mit künstlicher Intelligenz umgeht, aber es wird definitiv cool sein.“

– Colin Angle 2013

Ich glaube nicht, dass ein künstliches System mit übermenschlicher Intelligenz gewalttätig sein wird. Ich glaube, dass es unsere Kultur verändern wird.“

– Gray Scott 2012

Die Risiken, dass Maschinen den Menschen im Kampf um Ressourcen und Selbsterhaltung überlisten, können nicht einfach ignoriert werden.“

– Gary Marcus 2013

Wir können nicht leichtfertig davon ausgehen, dass eine Superintelligenz notwendigerweise alle menschlichen Werte teilen wird.“

– Nick Bostrom 2012

Es besteht das Risiko, dass binnen fünf Jahren etwas ernsthaft Gefährliches passiert. Maximal binnen 10 Jahren.“

– Elon Musk 2014

Die Umwälzungen (der künstlichen Intelligenz) können schnell eskalieren und werden erschreckend oder sogar katastrophal.“

– Nick Bilton 2014

Die Entwicklung einer vollständigen künstlichen Intelligenz könnte das Ende der Menschheit bedeuten.“

– Stephen Hawking 2013

Irgendwann müssen wir also erwarten, dass die Maschinen die Kontrolle übernehmen.“

– Alan Turing 1950

Es ist alarmierend, wie viele KI-Experten Rückzugsorte besitzen, in die sie fliehen könnten, wenn alles den Bach runtergeht.“

– James Barrat 2013

Wann wird die künstliche Intelligenz so schlau sein wie der Mensch?

James Barrat (Autor Our Final Invention: Künstliche Intelligenz und das Ende des menschlichen Zeitalters) hat auf der jährlichen KI-Konferenz von Ben Goertzel (Autor, Forscher und Unternehmer im Bereich KI) eine Umfrage gemacht. Er wollte von den Teilnehmern wissen, wann ihrer Meinung nach die KI die Intelligenz des Menschen erreicht. Wird das bis 2030, bis 2050, bis 2100, nach 2100 oder nie geschehen.

  • Bis 2030 sagten 42% der Befragten.
  • Bis 2050 sagten 25% der Befragten.
  • Nach 2100 sagten 10% der Befragten.
  • Niemals sagten 2% der Befragten.

Zukunftsprognose der KI von Ray Kurzweil

Es gibt Menschen, die Angst davor haben, eine Grenze mit der der KI-Technologien zu überschreiten, die gefährlich sein könnte. Andere sehen es sehr positiv, wie künstliche Intelligenz unser Leben und die Gesellschaft verändern könnte. Ray Kurzweil ist einer der größten Vordenker im Bereich KI und Zukunftstechnologien. In seinen Büchern und Präsentationen hat er zahlreiche technologische Fortschritte beschrieben, die sich bisweilen bewahrheitet haben. Laut Bill Gates ist Kurzweil „die kompetenteste Person, um die Zukunft der künstlichen Intelligenz vorherzusagen“.

Hier einige überwältigende und zugegebenermaßen sehr optimistisch scheinenden Vorhersagen der KI-Zukunft für die nächsten 25 Jahre von Ray Kurzweil:

  • In den 2020er-Jahren werden die meisten Krankheiten verschwinden, da Nanoroboter intelligenter werden als die heutige Medizintechnik. Selbstfahrende Autos werden zur Normalität.
  • In den 2030er-Jahren wird sich die virtuelle Realität zu 100% real anfühlen. Wir werden in der Lage sein, unseren Verstand/Bewusstsein bis zum Ende des Jahrzehnts in digitaler Form hochzuladen. Dies kann theoretisch Unsterblichkeit bedeuten.
  • Bis in die 2040er-Jahre wird die nicht-biologische Intelligenz 1 Milliarde Mal leistungsfähiger sein als die biologische Intelligenz (menschliche Rasse).
  • Bis 2045 werden wir unsere Intelligenz um das Milliardenfache vervielfachen, indem wir uns drahtlos von unserem Neokortex zu einem synthetischen Neokortex in einer Cloud verbinden.

Umfrageergebnisse zu den Chancen und Risiken der künstlichen Intelligenz

Der Digitalverband Bitkom hat im November 2018 eine repräsentative Umfrage unter 1.007 deutschen Bundesbürgern ab 16 Jahren in Auftrag gegeben. Bitkom-Präsident Achim Berg sagte dazu: „Künstliche Intelligenz ist die wichtigste Schlüsseltechnologie der kommenden Jahrzehnte. Für die Wirtschaft bedeutet KI eine neue Stunde null. Es muss uns gelingen, die vielfältigen Chancen der KI für alle Lebensbereiche nutzbar zu machen – von der Medizin über die Mobilität bis zur Bildung.“

KI ist eine Chance für die Menschheit 62%
KI wird innerhalb von 10 Jahren einen spürbaren Einfluss haben 66%
KI wird die Welt grundlegend verändern 53%
KI ist eine Gefahr für die Menschheit 35%
Wer die KI kontrolliert, wird auch die Menschen kontrollieren 53%
KI ist entscheidend, ob Unternehmen künftig erfolgreich sind 71%
Forschungsförderung von KI soll massiv ausgeweitet werden 61%
Nutzen der KI in Finanz- und Versicherungsangelegenheiten 48%
Verbindliche intern. Abkommen zum KI-Einsatz sind notwendig 54%
Ablehnung der KI im militärischen Bereich 57%

Quelle: bitcom.org

Warum wir Menschen Probleme mit dem Tempo der KI-Entwicklung haben

Wenn es um Geschichte und Zukunft geht, denkt der Mensch in graden Linien, also linear. Die Fortschritte der letzten 30 Jahre dienen uns als Indikator dafür, wie die Welt wohl in 30 Jahren aussehen wird. Lineares Denken beruht auf der unmittelbaren Lebenserfahrung eines jeden Menschen, exponentielle Entwicklungen betreffen unser Leben und das unserer Vorfahren so gut wie nie.

Menschliche Einschätzung der Entwicklung der künstlichen Intelligenz

Wenn explosionsartige Umstände auf die Menschheit trafen, war diese in der Geschichte nie auf solche Situationen vorbereitet. Ein sehr gutes Beispiel sind Pandemien wie beispielsweise die Pest (Schwarzer Tod) von 1346 bis 1353, die ein Drittel der europäischen Bevölkerung dahinraffte. Ein weiteres folgenschweres Beispiel aus der Physik für einen exponentiellen Prozess ist wohl die Zündung einer Atombombe. Das Moorsche Gesetzt, also die Verdoppelung der Prozessorleistung etwa alle 2 Jahre, ist ein weiteres Beispiel. Diese Vorhersage hat sich in den letzten 50 Jahren bewahrheitet und ist ein wichtiger Faktor für den heutigen Stand der KI.

Menschliche Einschätzung der Entwicklung der künstlichen Intelligenz

Wenn explosionsartige Umstände auf die Menschheit trafen, war diese in der Geschichte nie auf solche Situationen vorbereitet. Ein sehr gutes Beispiel sind Pandemien wie beispielsweise die Pest (Schwarzer Tod) von 1346 bis 1353, die ein Drittel der europäischen Bevölkerung dahinraffte. Ein weiteres folgenschweres Beispiel aus der Physik für einen exponentiellen Prozess ist wohl die Zündung einer Atombombe. Das Moorsche Gesetzt, also die Verdoppelung der Prozessorleistung etwa alle 2 Jahre, ist ein weiteres Beispiel. Diese Vorhersage hat sich in den letzten 50 Jahren bewahrheitet und ist ein wichtiger Faktor für den heutigen Stand der KI.

Es gibt exponentielle Situationen, die unser Leben und unsere Kultur stark beeinflussen. Genau vor solch einer Situation steht die Menschheit momentan mit dem Aufkommen der Künstlichen Intelligenz und es fällt den Menschen schwer das zu realisieren. In der Finanzwelt jedoch kann diese starke Wachstum auch für sehr positive Dinge stehen, wie z.B. sehr große Gewinne, deswegen lohnt es sich die Realität, vor der wir unweigerliche in den nächsten Jahren stehen, zu realisieren, zu verstehen und davon zu profitieren.

Die technolgische Singularität der künstlichen Intelligenz

Der Begriff der Singularität wird in der Mathematik verwendet, um eine asymptotische Situation zu beschreiben, in der normale Regeln nicht mehr gelten, in der Physik, um ein Phänomen wie ein unendlich kleines, dichtes Schwarzes Loch oder etwa den Urknall des Universums. Es handelt sich immer um Zustände, in denen das Regelwerk, wie wir es kennen, an Gültigkeit verliert und somit Ereignisse nicht mehr vorhersehbar sind. Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz stellt für fast alle namhaften Kenner des Faches eine solche Änderung unserer jetzigen Realität in nicht allzu ferner Zukunft in Aussicht. Unter der technologischen Singularität versteht man den Zeitpunkt, bei dem sich Maschinen mittels künstlicher Intelligenz rasant selbst verbessern und damit den technischen Fortschritt derart beschleunigen, dass die Zukunft der Menschheit hinter diesem Ereignis nicht mehr vorhersehbar ist.

Technologische Singularität - Menschlicher Intellekt gegen künstliche Intelligenz

Man findet aber in der Literatur durchaus unterschiedliche Definitionen. Vernor Vinge schrieb 1993 einen berühmten Aufsatz, in dem er den Begriff der technologischen Singularität als den Moment in der Zukunft beschreibt, in dem die Intelligenz unserer Technologie unsere eigene übersteigt. Ray Kurzweil definierte in seinem 1999 erschienene Buch Homo S@piens die Singularität als die Zeit, in der das „Gesetz des sich beschleunigenden Nutzens“ ein so extremes Tempo erreicht hat und sich Mensch und Maschine (bzw. künstliche Intelligenz) verbinden.

Die drei Stadien der künstlichen Intelligenz

ANI - Schwache künstliche Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence)

Bei der schwachen künstlichen Intelligenz handelt es sich um eine KI, die sich auf einen Bereich spezialisiert hat. Ein Beispiel wäre eine KI, die Sprachen in Textform übersetzen kann. Eine KI, die das gesprochene Wort erkennt, wäre eine andere ANI. AlphaGo, die künstliche Intelligenz, die den Go-Champion geschlagen hat, eine andere.

AGI - Allgemeine künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence)

Die allgemeine künstliche Intelligenz wird oft auch als starke KI oder Human-Level-KI bezeichnet. Es handelt es sich dabei um eine KI, die intellektuelle Aufgaben erfüllen kann, die sonst nur ein Mensch bewältigt. Sie deckt also mehr als nur einen bestimmten Aufgabenbereich ab und leistet beispielsweise vernunftbasiertes Schlussfolgern, Problemlösungen und abstraktes Denken.

ASI - Künstliche Superintelligenz (Artificial Super Intelligence)

Die künstliche Superintelligenz ist ein Intellekt, der viel klüger ist als die besten menschlichen Gehirne in praktisch jedem Bereich, einschließlich wissenschaftlicher Kreativität, allgemeiner Weisheit und sozialer Fähigkeiten. Die KI ist dann den Menschen in allen Bereichen überlegen und diese Intelligenzexplosion wäre dann eine technologische Singularität.

Das ANI Zeitalter - Heute

Wir befinden uns in dem Zeitalter bei der die künstliche Intelligenz nur Aufgaben lösen kann die klar umgrenzt sind. Aber auch dort haben sich in den letzten Jahren große Erfolge eingestellt. Zu Unterscheiden sind dabei zwei Grundlegende Systeme der KI.

Regel basierte künstliche Intelligenz

Die ersten 50 Jahre der KI-Forschung waren dominiert durch regelbasierte Systeme geprägt. Diese sind darauf ausgelegt das die KI einen gut ausgearbeiteten Satz von Regeln nutzt um eine Ausgabe zu erzeugen. Ein gutes Beispiel ist der Schachcomputer DeepBlue, die Regeln nach denen er den nächsten Zug wählt hat der Mensch bereits fest einprogrammiert. Die Hauptaufgabe des Computers war dann auf Grundlage dieser Regeln eine sehr große Datenbank an gespielten Schachpartien zu analysieren. Also der Vorteil sehr große Datenbestände innerhalb von Sekunden zu durchforsten gab dem Computer dann den Vorsprung vor dem Menschen. Die Algorithmen, die dann ein Endergebnis berechnen hat jedoch nur der Mensch entworfen.

Machine Learning (maschinelles Lernen) AI / KI

Im Unterschied zu regelbasierten Systemen soll maschinelles Lernen dem Computer ermöglichen durch mathematische Techniken, selbständig Wissen aus Erfahrungen zu generieren. Am Beispiel einer KI, die auf Bildern Katzen und Hund zu unterscheiden vermag ist das gut darzustellen. Die KI optimiert selbständig ihre Trefferquote indem Sie ein Bild bewertet, dann eine Antwort erhält ob es richtig war und sich so mit jedem neuen Bild verbessert. Der Mensch gibt zwar eine grundlegende Architektur vor (Deep Learning und künstliche neuronale Netze), wie der Computer dann jedoch seine Fähigkeit entwickelt ist dem Lernprozess geschuldet, den der Computer dann selbständig durchläuft. Googles AlphaZero konnte unlängst einen beeindruckenden Erfolge erzielen in dem es den besten Starcraft (komplexes Computer-Strategiespiel) Spieler besiegen konnte. Das Können erlangte AlphaZero dabei nur durch Spiele gegen sich selbst.

Meilensteine der künstlichen Intelligenz

1950Turing-Test

Der britische Wissenschaftler Alan Turing entwickelt den Turing-Test. Sollte eine Maschine Menschen davon überzeugen können, dass sie ein Mensch sei, dann ist sie intelligent.

1955AI-Geburt

Der Informatiker John McCarthy prägt in dem Förderantrag an die Rockefeller Foundation für die Dartmouth Conference den Begriff Künstliche Intelligenz.

1961Unimate

Als der erste Industrieroboter ersetzt Unimate bei der Firma Ford Menschen am Fließband. Er manipulierte und schweißte Druckgussteile für Kfz-Karosserien.

1964Eliza

Das Computerprogramm Eliza, entwickelt von Joseph Weizenbaum am MIT, ermöglicht die erste Kommunikation zwischen Menschen und einem Computer über natürliche Sprache.

1966Shakey

Die erste „elektronische Person“ wird an der Universität Stanford entwickelt. Shakey war der erste mobile Roboter, der seine eigenen Aktionen planen konnte.

1967AI-Winter

Viele Enttäuschungen und Sackgassen, gefolgt von Finanzierungskürzungen, läuten einen „Winter“ in der Erforschung der Künstlichen Intelligenz ein.

1997Deep Blue

Der Computer Deep Blue gewann gegen amtierenden Schachweltmeister Garry Kasparow unter Turnierbedingungen mit 3,5:2,5.

1998KISmet

Cynthia Breazeal entwickelt am MIT den Roboter KISmet, eine Maschine, die Emotionen erkennen und simulieren kann.

1999Aibo

Sony stellt den ersten Unterhaltungsroboter Aibo (AI robot) vor. Der hundeartige Roboter kann seine Verhaltensweisen und Fähigkeiten mit der Zeit verändern.

2002Roomba

Der erste in Massen produzierte Staubsaugroboter der Firma iRobot wird eingeführt, er kann selbstständig navigieren und Wohnungen reinigen.

2011Siri

Apple integriert den intelligenten persönlichen Assistenten in das iPhone 4s, ein Meilenstein in der Erkennung und Verarbeitung von natürlicher Sprache.

2011Watson

Das von IBM entwickelte Computerprogramm Watson gewinnt im Frage-Antwort-Spiel Jeopardy gegen die beiden Rekordchampions Ken Jennings und Brad Rutter.

2014Eugene

Chatbot Eugene Goostman überzeugt 33% seiner menschlichen Chatpartner, er sei ein dreizehnjähriger Junge. Einige Wissenschaftler erklärten den Turing-Test daraufhin als bestanden.

2014Alexa

Markteinführung des sprachgesteuerten, internetbasierten intelligenten persönlichen Assistenten Alexa durch Amazon.

2016AIVA

AIVA war der weltweit erste virtuelle Komponist, der von einer Musikgesellschaft (SACEM) anerkannt wurde. Basierend auf Deep Learning kann AIVA musiktheoretische Konzepte verstehen und komponieren.

2016Tay

Microsofts lernfähiger Chatbot Tay tritt via Twitter an die Öffentlichkeit und wird wegen anzüglicher und beleidigender Tweets nach 16 Stunden wieder abgeschaltet.

2017DeepStack

DeepStack besiegt 11 Profispieler im Pokerspiel Heads-Up No-Limit Texas Hold’em, dabei ist das Programm in der Lage intuitiv zu handeln.

2017AlphaGo

Googles KI AlphaGo gewinnt gegen die Weltranglistenerste Ke Jie im Brettspiel Go mit 3:0. Go ist bekannt für seine hohe Anzahl an möglichen Positionen von 2170.

2017AlphaZero

Nur mit den Spielregeln von Go ausgestattet trainiert AlphaZero durch Spiele gegen sich selbst, daraufhin schlägt AlphaZero AlphaGo mit 100:0. Auch erlernt AlphaZero innerhalb weniger Stunden die Spiele Schach, Shogi und viele weiter Bretspiele und besiegte daraufhin neben menschlichen Gegnern jede bekannte Software, die bis dahin entwickelt wurde.

2018Alibaba AI

Die Alibaba Group Holding Ltd. hat ein Modell der künstlichen Intelligenz entwickelt, das in einem Lese- und Verständnistest der Stanford University besser abschneidet als Menschen.

2018DUPLEX

Google stellt den Assistenten Duplex vor, der z.B. Termine und Reservierungen buchen kann. Die L.A. Times beschreibt die Sprachausgabe als nahezu perfekte Nachahmung menschlicher Sprache.

2018OBVIOUS AI

Die KI des Pariser Künstlerkollektiv Obvious trainiert mit 15.000 Portraits aus dem 14. bis 20. Jahrhundert. Das daraufhin erschaffene Bild erreicht bei Christie`s einen Preis von 432.500 US-Dollar.

Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz

Gesundheitswesen

Gesundheitswesen

KI-Analysen von Röntgenbildern und MRT-Scans übertreffen in ihrer Zuverlässigkeit bereits heute jeden Arzt. Auch in der Chirurgie setzten sich KI-unterstützte Roboter mehr und mehr durch. Persönliche Gesundheitshelfer können als Lebensberater fungieren.

Bankwesen

Bankwesen

In Finanzinstituten gibt es sehr viele KI-Techniken, die Verwendung finden können, von Kreditwürdigkeitsprüfungen und Automatisierung von Datenverwaltungsaufgaben bis hin zu Sicherheitsaufgaben und Durchführung von Transaktionen.

Einzelhandel

Einzelhandel

Die KI bietet virtuelle Einkaufsmöglichkeiten, die personalisierte Empfehlungen geben und Kaufoptionen mit dem Verbraucher besprechen. Auch das Bestandsmanagement und die Technologien zur Standortgestaltung werden durch die KI verbessert.

Fertigung

Fertigung

Die KI kann in Echtzeit Daten analysieren, die dann die zu erwartende Last und den Bedarf prognostizieren; dazu werden rekurrente neuronale Netze (spezielle Art von Deep Learning) verwendet. In Zukunft wird KI auch grundlegende Produktionsprozesse deutlich optimieren und neue Fertigungsmöglichkeiten aufzeigen.

Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz

Gesundheitswesen

Gesundheitswesen

KI-Analysen von Röntgenbildern und MRT-Scans übertreffen in ihrer Zuverlässigkeit bereits heute jeden Arzt. Auch in der Chirurgie setzten sich KI-unterstützte Roboter mehr und mehr durch. Persönliche Gesundheitshelfer können als Lebensberater fungieren.

Bankwesen

Bankwesen

In Finanzinstituten gibt es sehr viele KI-Techniken, die Verwendung finden können, von Kreditwürdigkeitsprüfungen und Automatisierung von Datenverwaltungsaufgaben bis hin zu Sicherheitsaufgaben und Durchführung von Transaktionen.

Einzelhandel

Einzelhandel

Die KI bietet virtuelle Einkaufsmöglichkeiten, die personalisierte Empfehlungen geben und Kaufoptionen mit dem Verbraucher besprechen. Auch das Bestandsmanagement und die Technologien zur Standortgestaltung werden durch die KI verbessert.

Fertigung

Fertigung

Die KI kann in Echtzeit Daten analysieren, die dann die zu erwartende Last und den Bedarf prognostizieren; dazu werden rekurrente neuronale Netze (spezielle Art von Deep Learning) verwendet. In Zukunft wird KI auch grundlegende Produktionsprozesse deutlich optimieren und neue Fertigungsmöglichkeiten aufzeigen.

Weltweiter KI-Software-Jahresumsatz bis 2025

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Top 10 Branchen der KI-Nutzung

Telekommunikation
Verbraucher
Werbung
Business Dienstleistungen
Gesundheitswesen
Einzelhandel
Automobile
Rechtswesen
Öffentlicher Sektor
Versicherung

Quelle: tractica.com

Periodensystem der künstlichen Intelligenz

Einen sehr interessanten Ansatz, den Bereichen der künstlichen Intelligenz eine Struktur zu geben, hat Professor Kristian J. Hammond von der Northwestern University erarbeitet: Das Periodensystem der künstlichen Intelligenz. Auch der Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V. – Bitkom – hat diese Arbeit als Grundlage für einen Leitfaden zur Gestaltung der KI-Digitalisierung genutzt.

Kristian Hammond betrachtet die künstliche Intelligenz als eine Kombination von Grundelementen. Drei dieser Grundelemente (KI-Element-Tripel), jeweils eines aus jeder Gruppe, ergeben dann einen typischen Anwendungsfall.

Jedes KI-Element fällt in eine von drei Gruppen:

Gruppe 1: Asses (dt. beurteilen)

Das Erkennen von Sprache, Gefühlszuständen, Geräuschen, Gesichtern, emotionalen Zuständen, individuellen Stimmen, Audiosignaturen, Personen oder konkreten Objekten.

Gruppe 2: Infer (dt. schließen / folgern)

Grundlgend das Vorhersagen von Ereignissen oder Zuständen, basierend auf früheren Zuständen. Auswählen eines bestimmten Plans oder einer Lösung auf der Grundlage vorliegender Fakten.

Gruppe 3: Respond (dt. antworten)

Die intelligente Steuerung von Programmen (z.B. automatisierter Börsenhandel). Das Steuern autonomer Fahrzeuge, Roboter, Maschinen oder die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine.

Sr

Speech
Recognition

Si

Speech
Identification

Ar

Audio
Recognition

Ai

Audio
Identification

Pi

Predictive
Inference

Fr

Face
Recognition

Fi

Face
Identification

Ei

Explanatory
Inference

Ir

Image
Recognition

Ii

Image
Identification

Sy

Synthetic
Reasoning

Gr

General
Recognition

Gi

General
Identification

Da

Data
Analytics

Pl


Planning

Ps

Problem
Solving

Lr

Relationship
Learning

Dm

Decision
Making

Lg

Language
Generation

Lc

Category
Learning

Te

Text
Extraction

Lu

Language
Understanding

Lt

Knowledge
Refinement

Ml

Mobility
Large

Cm


Communication

Ms

Mobility
Small

Ma


Manipulation

Cn


Control

Quelle: Hammond K., 2016 / bitcom.org

Periodensystem der Künstliche Intelligenz

Anwendungsbeispiele des Periodensystems der KI

Automatischer Börsenhandel durch künstliche Intelligenz

Da

Data
Analytics

Pi

Predictive
Inference

Cn


Control

[Da]Analyse der (Markt-)Daten mit dem Ziel, Muster oder Ereignisse zu erkennen.
[Pi]Erstellen einer Strategie (Handelsstrategie) auf der Grundlage einer Reihe von Zielen (u.a. Gewinnmaximierung).
[Cn]Intelligentes Steuern von Software (z.B. Trading-Software).
Automatischer Börsenhandel - Periodensystem der Künstliche Intelligenz
[Da]Analyse der (Markt-)Daten mit dem Ziel, Muster oder Ereignisse zu erkennen.
[Pi]Erstellen einer Strategie (Handelsstrategie) auf der Grundlage einer Reihe von Zielen (u.a. Gewinnmaximierung).
[Cn]Intelligentes Steuern von Software (z.B. Trading-Software).

Autonomes Fahren mithilfe künstlicher Intelligenz

Ir

Image
Recognition

Pl


Planning

Ml

Mobility
Large

[Ir]Das Erkennen bestimmter Objekttypen in Bildern oder Videosignalen (Verkehrssituation).
[Pl]Erstellen eines Aktionsplans (z.B. bremsen / ausweichen) auf der Grundlage eines aktuellen Zustandes (Verkehrssituation) mit dem Wissen über die Konsequenzen.
[Ml]Steuern autonomer Fahrzeuge, die mit ihrer Umwelt interagieren.
Autonomes Fahren - Periodensystem der Künstliche Intelligenz
[Ir]Das Erkennen bestimmter Objekttypen in Bildern oder Videosignalen (Verkehrssituation).
[Pl]Erstellen eines Aktionsplans (z.B. bremsen / ausweichen) auf der Grundlage eines aktuellen Zustandes (Verkehrssituation) mit dem Wissen über die Konsequenzen.
[Ml]Steuern autonomer Fahrzeuge, die mit ihrer Umwelt interagieren.
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