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K√ľnstliche Intelligenz (KI/AI)

Die k√ľnstliche Intelligenz (KI) oder englisch artificial intelligence (AI), erm√∂glicht es Programmen oder Maschinen, aus Erfahrungen zu lernen und auf neue Eingaben zu reagieren – also prinzipiell menschen√§hnliche Aufgaben zu erf√ľllen. KI-Systeme zeigen typischerweise mindestens einige der folgenden Verhaltensweisen, die mit menschlicher Intelligenz verbunden sind: Planung, Lernen, Denken, Probleml√∂sen, Wissensrepr√§sentation, Wahrnehmung, Bewegung und Manipulation und, in geringerem Ma√üe, soziale Intelligenz und Kreativit√§t.

Bereits in den 1950er-Jahren beschrieben Minsky und McCarthy die k√ľnstliche Intelligenz: „K√ľnstliche Intelligenz liegt dann vor, wenn Maschinen Dinge tun, f√ľr deren Ausf√ľhrung man beim Menschen Intelligenz unterstellt.“ John McCarthy sagt auch: „Sobald es funktioniert, nennt es niemand mehr k√ľnstliche Intelligenz.“ Deswegen klingt k√ľnstliche Intelligenz oft mehr wie eine mythische Zukunftsprognose.

Was ist k√ľnstliche Intelligenz?

Eine klare Definition des Begriffes der k√ľnstlichen Intelligenz zu geben ist sehr schwer. Eine Definition der Intelligenz kann folgenderma√üen sein: F√§higkeit, abstrakt und vern√ľnftig zu denken und daraus zweckvolles Handeln abzuleiten. Schon diese Umschreibung der menschlichen Intelligenz l√§sst sehr gro√üen Spielraum f√ľr Diskussionen und ist wohl auch stark vom Zeitgeist abh√§ngig. Nun solle diese Definition der Intelligenz mit dem Zusatz ‚Äěk√ľnstlich‚Äú auch Computern, Maschinen, Programmen und Algorithmen gereichen. Die Informatik hat durch ihre mathematische Grundlage im Allgemeinen fest abgesteckte Gebiete, jedoch macht hier die k√ľnstliche Intelligenz eine Ausnahme und es ist schwer die dazugeh√∂rigen Teilgebiete zuzuordnen. Um zu verstehen was k√ľnstliche Intelligenz ist, wie sie die Zukunft gestalten wird und was die gro√üen Denker und Fachleute dazu sagen, gibt dieser Artikel eine anschauliche √úbersicht.

KI - Die Vierte industrielle Revolution

Der Mitgr√ľnder 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 erkl√§rt auch, warum die k√ľnstliche Intelligenz nun solche gewaltigen Fortschritte macht. Durch die vierte industrielle Revolution ist ein Zeitalter angebrochen, das durch Automatisierung und allgegenw√§rtige Konnektivit√§t definiert und bestimmt wird. Die KI wird sich zu einem bestimmenden Faktor entwickeln, der unz√§hlige finanzielle M√∂glichkeiten er√∂ffnen und Staaten und Unternehmen zu nie dagewesener technologischer Macht verhelfen wird.

Die Zukunft der k√ľnstlichen Intelligenz - Zitate

Die Auswirkungen der k√ľnstlichen Intelligenz auf Gesellschaft, Arbeitspl√§tze 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 k√ľnstliche Intelligenz, aber die Realit√§t ist, dass diese Technologie uns verbessern wird.“

– Ginni Rometty 2015

Was tats√§chlich passiert, ist, dass die Maschinen uns alle befl√ľgeln, sie machen uns schlauer.“

– Ray Kurzweil 2017

K√ľnstliche 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 k√ľnstlicher Intelligenz umgeht, aber es wird definitiv cool sein.“

– Colin Angle 2013

Ich glaube nicht, dass ein k√ľnstliches System mit √ľbermenschlicher Intelligenz gewaltt√§tig sein wird. Ich glaube, dass es unsere Kultur ver√§ndern wird.“

– Gray Scott 2012

Die Risiken, dass Maschinen den Menschen im Kampf um Ressourcen und Selbsterhaltung √ľberlisten, k√∂nnen nicht einfach ignoriert werden.“

– Gary Marcus 2013

Wir k√∂nnen nicht leichtfertig davon ausgehen, dass eine Superintelligenz notwendigerweise alle menschlichen Werte teilen wird.“

– Nick Bostrom 2012

Es besteht das Risiko, dass binnen f√ľnf Jahren etwas ernsthaft Gef√§hrliches passiert. Maximal binnen 10 Jahren.“

– Elon Musk 2014

Die Umw√§lzungen (der k√ľnstlichen Intelligenz) k√∂nnen schnell eskalieren und werden erschreckend oder sogar katastrophal.“

– Nick Bilton 2014

Die Entwicklung einer vollst√§ndigen k√ľnstlichen Intelligenz k√∂nnte das Ende der Menschheit bedeuten.“

– Stephen Hawking 2013

Irgendwann m√ľssen wir also erwarten, dass die Maschinen die Kontrolle √ľbernehmen.“

– Alan Turing 1950

Es ist alarmierend, wie viele KI-Experten R√ľckzugsorte besitzen, in die sie fliehen k√∂nnten, wenn alles den Bach runtergeht.“

– James Barrat 2013

Wann wird die k√ľnstliche Intelligenz so schlau sein wie der Mensch?

James Barrat (Autor Our Final Invention: K√ľnstliche Intelligenz und das Ende des menschlichen Zeitalters) hat auf der j√§hrlichen 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 √ľberschreiten, die gef√§hrlich sein k√∂nnte. Andere sehen es sehr positiv, wie k√ľnstliche Intelligenz unser Leben und die Gesellschaft ver√§ndern k√∂nnte. Ray Kurzweil ist einer der gr√∂√üten Vordenker im Bereich KI und Zukunftstechnologien. In seinen B√ľchern und Pr√§sentationen hat er zahlreiche technologische Fortschritte beschrieben, die sich bisweilen bewahrheitet haben. Laut Bill Gates ist Kurzweil „die kompetenteste Person, um die Zukunft der k√ľnstlichen Intelligenz vorherzusagen“.

Hier einige √ľberw√§ltigende und zugegebenerma√üen sehr optimistisch scheinenden Vorhersagen der KI-Zukunft f√ľr die n√§chsten 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 Normalit√§t.
  • In den 2030er-Jahren wird sich die virtuelle Realit√§t zu 100% real anf√ľhlen. 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 leistungsf√§higer 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 k√ľnstlichen Intelligenz

Der Digitalverband Bitkom hat im November 2018 eine repr√§sentative Umfrage unter 1.007 deutschen Bundesb√ľrgern ab 16 Jahren in Auftrag gegeben. Bitkom-Pr√§sident Achim Berg sagte dazu: ‚ÄěK√ľnstliche Intelligenz ist die wichtigste Schl√ľsseltechnologie der kommenden Jahrzehnte. F√ľr die Wirtschaft bedeutet KI eine neue Stunde null. Es muss uns gelingen, die vielf√§ltigen Chancen der KI f√ľr alle Lebensbereiche nutzbar zu machen ‚Äď von der Medizin √ľber die Mobilit√§t bis zur Bildung.‚Äú

KI ist eine Chance f√ľr die Menschheit 62%
KI wird innerhalb von 10 Jahren einen sp√ľrbaren Einfluss haben 66%
KI wird die Welt grundlegend verändern 53%
KI ist eine Gefahr f√ľr die Menschheit 35%
Wer die KI kontrolliert, wird auch die Menschen kontrollieren 53%
KI ist entscheidend, ob Unternehmen k√ľnftig 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 daf√ľr, 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 Einsch√§tzung der Entwicklung der k√ľnstlichen Intelligenz

Wenn explosionsartige Umst√§nde 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 europ√§ischen Bev√∂lkerung dahinraffte. Ein weiteres folgenschweres Beispiel aus der Physik f√ľr einen exponentiellen Prozess ist wohl die Z√ľndung 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 f√ľr den heutigen Stand der KI.

Menschliche Einsch√§tzung der Entwicklung der k√ľnstlichen Intelligenz

Wenn explosionsartige Umst√§nde 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 europ√§ischen Bev√∂lkerung dahinraffte. Ein weiteres folgenschweres Beispiel aus der Physik f√ľr einen exponentiellen Prozess ist wohl die Z√ľndung 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 f√ľr 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 K√ľnstlichen Intelligenz und es f√§llt den Menschen schwer das zu realisieren. In der Finanzwelt jedoch kann diese starke Wachstum auch f√ľr sehr positive Dinge stehen, wie z.B. sehr gro√üe Gewinne, deswegen lohnt es sich die Realit√§t, vor der wir unweigerliche in den n√§chsten Jahren stehen, zu realisieren, zu verstehen und davon zu profitieren.

Die technolgische Singularit√§t der k√ľnstlichen Intelligenz

Der Begriff der Singularit√§t wird in der Mathematik verwendet, um eine asymptotische Situation zu beschreiben, in der normale Regeln nicht mehr gelten, in der Physik, um ein Ph√§nomen wie ein unendlich kleines, dichtes Schwarzes Loch oder etwa den Urknall des Universums. Es handelt sich immer um Zust√§nde, in denen das Regelwerk, wie wir es kennen, an G√ľltigkeit verliert und somit Ereignisse nicht mehr vorhersehbar sind. Die rasante Entwicklung der k√ľnstlichen Intelligenz stellt f√ľr fast alle namhaften Kenner des Faches eine solche √Ąnderung unserer jetzigen Realit√§t in nicht allzu ferner Zukunft in Aussicht. Unter der technologischen Singularit√§t versteht man den Zeitpunkt, bei dem sich Maschinen mittels k√ľnstlicher Intelligenz rasant selbst verbessern und damit den technischen Fortschritt derart beschleunigen, dass die Zukunft der Menschheit hinter diesem Ereignis nicht mehr vorhersehbar ist.

Technologische Singularit√§t - Menschlicher Intellekt gegen k√ľnstliche Intelligenz

Man findet aber in der Literatur durchaus unterschiedliche Definitionen. Vernor Vinge schrieb 1993 einen ber√ľhmten Aufsatz, in dem er den Begriff der technologischen Singularit√§t als den Moment in der Zukunft beschreibt, in dem die Intelligenz unserer Technologie unsere eigene √ľbersteigt. Ray Kurzweil definierte in seinem 1999 erschienene Buch Homo S@piens die Singularit√§t als die Zeit, in der das ‚ÄěGesetz des sich beschleunigenden Nutzens‚Äú ein so extremes Tempo erreicht hat und sich Mensch und Maschine (bzw. k√ľnstliche Intelligenz) verbinden.

Die drei Stadien der k√ľnstlichen Intelligenz

ANI - Schwache k√ľnstliche Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence)

Bei der schwachen k√ľnstlichen Intelligenz handelt es sich um eine KI, die sich auf einen Bereich spezialisiert hat. Ein Beispiel w√§re eine KI, die Sprachen in Textform √ľbersetzen kann. Eine KI, die das gesprochene Wort erkennt, w√§re eine andere ANI. AlphaGo, die k√ľnstliche Intelligenz, die den Go-Champion geschlagen hat, eine andere.

AGI - Allgemeine k√ľnstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence)

Die allgemeine k√ľnstliche Intelligenz wird oft auch als starke KI oder Human-Level-KI bezeichnet. Es handelt es sich dabei um eine KI, die intellektuelle Aufgaben erf√ľllen kann, die sonst nur ein Mensch bew√§ltigt. Sie deckt also mehr als nur einen bestimmten Aufgabenbereich ab und leistet beispielsweise vernunftbasiertes Schlussfolgern, Probleml√∂sungen und abstraktes Denken.

ASI - K√ľnstliche Superintelligenz (Artificial Super Intelligence)

Die k√ľnstliche Superintelligenz ist ein Intellekt, der viel kl√ľger ist als die besten menschlichen Gehirne in praktisch jedem Bereich, einschlie√ülich wissenschaftlicher Kreativit√§t, allgemeiner Weisheit und sozialer F√§higkeiten. Die KI ist dann den Menschen in allen Bereichen √ľberlegen und diese Intelligenzexplosion w√§re dann eine technologische Singularit√§t.

Das ANI Zeitalter - Heute

Wir befinden uns in dem Zeitalter bei der die k√ľnstliche Intelligenz nur Aufgaben l√∂sen kann die klar umgrenzt sind. Aber auch dort haben sich in den letzten Jahren gro√üe Erfolge eingestellt. Zu Unterscheiden sind dabei zwei Grundlegende Systeme der KI.

Regel basierte k√ľnstliche 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 erm√∂glichen durch mathematische Techniken, selbst√§ndig 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 selbst√§ndig ihre Trefferquote indem Sie ein Bild bewertet, dann eine Antwort erh√§lt ob es richtig war und sich so mit jedem neuen Bild verbessert. Der Mensch gibt zwar eine grundlegende Architektur vor (Deep Learning und k√ľnstliche neuronale Netze), wie der Computer dann jedoch seine F√§higkeit entwickelt ist dem Lernprozess geschuldet, den der Computer dann selbst√§ndig durchl√§uft. Googles AlphaZero konnte unl√§ngst einen beeindruckenden Erfolge erzielen in dem es den besten Starcraft (komplexes Computer-Strategiespiel) Spieler besiegen konnte. Das K√∂nnen erlangte AlphaZero dabei nur durch Spiele gegen sich selbst.

Meilensteine der k√ľnstlichen Intelligenz

1950Turing-Test

Der britische Wissenschaftler Alan Turing entwickelt den Turing-Test. Sollte eine Maschine Menschen davon √ľberzeugen k√∂nnen, dass sie ein Mensch sei, dann ist sie intelligent.

1955AI-Geburt

Der Informatiker John McCarthy pr√§gt in dem F√∂rderantrag an die Rockefeller Foundation f√ľr die Dartmouth Conference den Begriff K√ľnstliche Intelligenz.

1961Unimate

Als der erste Industrieroboter ersetzt Unimate bei der Firma Ford Menschen am Flie√üband. Er manipulierte und schwei√üte Druckgussteile f√ľr Kfz-Karosserien.

1964Eliza

Das Computerprogramm Eliza, entwickelt von Joseph Weizenbaum am MIT, erm√∂glicht die erste Kommunikation zwischen Menschen und einem Computer √ľber nat√ľrliche Sprache.

1966Shakey

Die erste ‚Äěelektronische Person‚Äú wird an der Universit√§t Stanford entwickelt. Shakey war der erste mobile Roboter, der seine eigenen Aktionen planen konnte.

1967AI-Winter

Viele Entt√§uschungen und Sackgassen, gefolgt von Finanzierungsk√ľrzungen, l√§uten einen ‚ÄěWinter‚Äú in der Erforschung der K√ľnstlichen 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 eingef√ľhrt, er kann selbstst√§ndig navigieren und Wohnungen reinigen.

2011Siri

Apple integriert den intelligenten pers√∂nlichen Assistenten in das iPhone 4s, ein Meilenstein in der Erkennung und Verarbeitung von nat√ľrlicher 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 √ľberzeugt 33% seiner menschlichen Chatpartner, er sei ein dreizehnj√§hriger Junge. Einige Wissenschaftler erkl√§rten den Turing-Test daraufhin als bestanden.

2014Alexa

Markteinf√ľhrung des sprachgesteuerten, internetbasierten intelligenten pers√∂nlichen 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 lernf√§higer Chatbot Tay tritt via Twitter an die √Ėffentlichkeit und wird wegen anz√ľglicher 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 f√ľr seine hohe Anzahl an m√∂glichen 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 k√ľnstlichen Intelligenz entwickelt, das in einem Lese- und Verst√§ndnistest 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 K√ľnstlerkollektiv 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.

Einsatzm√∂glichkeiten k√ľnstlicher Intelligenz

Gesundheitswesen

Gesundheitswesen

KI-Analysen von R√∂ntgenbildern und MRT-Scans √ľbertreffen in ihrer Zuverl√§ssigkeit bereits heute jeden Arzt. Auch in der Chirurgie setzten sich KI-unterst√ľtzte Roboter mehr und mehr durch. Pers√∂nliche Gesundheitshelfer k√∂nnen als Lebensberater fungieren.

Bankwesen

Bankwesen

In Finanzinstituten gibt es sehr viele KI-Techniken, die Verwendung finden k√∂nnen, von Kreditw√ľrdigkeitspr√ľfungen und Automatisierung von Datenverwaltungsaufgaben bis hin zu Sicherheitsaufgaben und Durchf√ľhrung 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.

Einsatzm√∂glichkeiten k√ľnstlicher Intelligenz

Gesundheitswesen

Gesundheitswesen

KI-Analysen von R√∂ntgenbildern und MRT-Scans √ľbertreffen in ihrer Zuverl√§ssigkeit bereits heute jeden Arzt. Auch in der Chirurgie setzten sich KI-unterst√ľtzte Roboter mehr und mehr durch. Pers√∂nliche Gesundheitshelfer k√∂nnen als Lebensberater fungieren.

Bankwesen

Bankwesen

In Finanzinstituten gibt es sehr viele KI-Techniken, die Verwendung finden k√∂nnen, von Kreditw√ľrdigkeitspr√ľfungen und Automatisierung von Datenverwaltungsaufgaben bis hin zu Sicherheitsaufgaben und Durchf√ľhrung 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
√Ėffentlicher Sektor
Versicherung

Quelle: tractica.com

Periodensystem der k√ľnstlichen Intelligenz

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

Kristian Hammond betrachtet die k√ľnstliche 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, Gef√ľhlszust√§nden, Ger√§uschen, Gesichtern, emotionalen Zust√§nden, individuellen Stimmen, Audiosignaturen, Personen oder konkreten Objekten.

Gruppe 2: Infer (dt. schließen / folgern)

Grundlgend das Vorhersagen von Ereignissen oder Zust√§nden, basierend auf fr√ľheren Zust√§nden. Ausw√§hlen eines bestimmten Plans oder einer L√∂sung 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 K√ľnstliche Intelligenz

Anwendungsbeispiele des Periodensystems der KI

Automatischer B√∂rsenhandel durch k√ľnstliche 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 B√∂rsenhandel - Periodensystem der K√ľnstliche 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 k√ľnstlicher 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 √ľber die Konsequenzen.
[Ml]Steuern autonomer Fahrzeuge, die mit ihrer Umwelt interagieren.
Autonomes Fahren - Periodensystem der K√ľnstliche 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 √ľber die Konsequenzen.
[Ml]Steuern autonomer Fahrzeuge, die mit ihrer Umwelt interagieren.
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