Was ist Künstliche Intelligenz?
KI definiert normalerweise die Fähigkeit einer Maschine kognitive Funktionen, die wir eigentlich dem Menschen zuordnen, wie etwa Wahrnehmung, Argumentation, Lernen, Interaktion mit der Umwelt, Probleme lösend und Kreativität, auszuüben. Beispiele für Technologien bei der KI für die Lösung geschäftlicher Probleme eingesetzt werden, sind unter anderem: Roboter, autonome Fahrzeuge, virtuelle Berater im Online-Kundendienst und Maschinelles Lernen.
Bei KI unterscheidet man in der Regel zwischen harter und weicher künstlichen Intelligenz. Letztere findet man in Sprachassistenten, Smartphones oder Navigationssystemen. Harte Intelligenz hingegen versucht, das menschliche Verhalten zu simulieren unter anderem das Bewusstsein, Selbstbewusstsein und Emotionen.
„Ich glaube, es gibt keinen großen Unterschied zwischen dem, was ein biologisches Gehirn erreichen kann, und dem, was ein Computer leisten kann […] Daraus folgt, dass Computer theoretisch menschliche Intelligenz nachbilden können – und sie übertreffen. Die künstliche Intelligenz schreitet nun rasch voran. Jüngste Meilensteine wie selbstfahrende Autos oder ein Computer, der beim Go-Spiel gewinnt, sind Zeichen dafür, was kommen wird.” (Stephen Hawking, englischer Physiker und Mathematiker)
Der Vergleich zeigt deutlich, dass das Thema Künstliche Intelligenz immer mehr an Bedeutung gewinnt. Gab es im Jahr 2016 knapp 91.000 Online-Erwähnungen und Äußerungen, so hat sich die Zahl letztes Jahr beinahe verdoppelt.
Künstliche Intelligenz Glossar:
Wenn man mit dem Thema KI noch nicht so richtig vertraut ist, dann empfiehlt es sich, mit der Terminologie etwas auseinanderzusetzen. Es gibt viele Begriffe, die in Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz oft verwendet werden. Hier folgen nun die wichtigsten Bezeichnungen:
Maschinelles Lernen (Machine Learning): Unter dem Begriff versteht man mathematische Techniken, die einem System oder besser gesagt einer Maschine gestatten, eigenständiges Wissen aus Erfahrungen zu schöpfen.
Natural Language Processing (NLP): Übersetzen würde man den Begriff etwa mit „Datenverarbeitung mit Hilfe natürlicher Sprache” und beschreibt bestimmte Techniken oder Methoden, die zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden. Ziel der NLP ist es, eine auf natürlicher Sprache basierende direkte Kommunikation zwischen Menschen und Computern zu erschaffen. Die Menschen besitzen im Gegensatz zu Computern, einen großen Wortschatz und können vor allem auf die Erfahrungen zum besseren Verstehen von Sprache zurückgreifen. Aus diesem Grund müssen Computer Algorithmen anwenden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning einsetzen.
Natural Language Processing wird bereits in vielen Bereichen verwendet, wie zum Beispiel bei der Digitalisierung von gescannten Schriftdokumenten, Sprachassistenten oder bei der Übersetzung von gesprochener oder geschriebener Sprache. Die NLP-Entwicklung schreitet stetig voran und ist Gegenstand aktueller Forschungen. Der Bereich NLP spielt zukünftig noch eine entscheidende Rolle und wird zu einer der wichtigsten Schnittstellen zwischen dem Mensch und Computer.
Deep Learning: Dieser Prozess ist im Bereich des Maschinellen Lernens angesiedelt und wird unser Leben wohl am stärksten tangieren. Mit Hilfe neuronaler Netze schafft es die Maschine sich in die Lage zu versetzen, Strukturen zu erkennen, diese zu evaluieren und sich in „mehreren vorwärts wie rückwärts gerichteten Durchläufen selbstständig zu verbessern”. Diese neuronalen Netze sind in mehrere Schichten eingeteilt und arbeiten wie ein Filter. Auf diese Art und Weise werden Informationen sortiert und die Wahrscheinlichkeit, dass ein richtiges Ergebnis erkannt und ausgegeben wird, erhöht sich. Das menschliche Gehirn ist ganz ähnlich aufgebaut.
Deep Learning basiert auf einer statistischen Datenanalyse. Diese kommt immer dann zum Einsatz, wenn keine klaren Regeln vorhanden oder sogar nicht einmal bekannt sind. Ein Beispiel soll das verdeutlichen: Aus einer großen Anzahl von Bildern sollen all jene ausgewählt werden, auf denen ein Hund abgebildet ist. Der Maschine werden nun unzählige Bilder von Hunden infiltriert – Hunde im Regen, im Sommerlicht, im Schnee, auf der Wiese, im Wald uvm. Die Vierbeiner unterscheiden sich weiter in Farbe, Größe und Rasse. Jetzt ist es die Aufgabe der Maschine zu lernen, wie ein Hund aussieht. Diese entwickelt dann daraus ein Erkennungsmuster. Nach diesem Prozess folgt das Training, aber eben nicht mit Bildern, die Bestandteil des initialen Trainings waren und beobachtet das Ergebnis. Hat eine Maschine diesen Vorgang erst einmal absorbiert, so kann sie deutlich schneller als ein Mensch arbeiten. So bräuchte dieser für 1000 Hundebilder aus 50.000 beliebigen Fotos schätzungsweise mehrere Stunden, wenn nicht sogar Tage. Eine Maschine könnte mit Hilfe Künstlicher Intelligenz diese Aufgabe innerhalb von Sekunden oder Minuten lösen, abhängig von der Rechenleistung.
Chatbot: Chatbots sind Dialogsysteme, die eine natürlichsprachliche Fähigkeit textueller oder auditiver Art besitzen. Oft erscheinen Chatbots als statische oder animierte Avatare auf Webseiten oder tauchen im Bereich von Instant-Messaging-Systemen auf. Dort preisen sie unter anderem Produkte und Dienstleistungen an oder stehen den Kunden für Fragen zur Verfügung. Gerade im Bereich der digitalen B2C-Kommunikation werden Chatbots immer häufiger eingesetzt. Hinter den Chatbots steckt in der Regel ein algorithmusbasiertes Softwaresystem, das auf menschliche Anfragen in Textform reagiert. Mittels einer hinterlegten Datenbank gleicht das System die über ein Textfeld eingegangenen Inhalte ab, vergleicht diese und reagiert über eine Textausgabe mit einer vordefinierten Antwort. Ist beispielsweise eine Frage zu komplex und eine Übereinstimmung mit der Datenbank entfällt, so schaltet sich ein Kundenmitarbeiter ein. Das System erkennt das und merkt sich diese Antwort. Es lernt also dazu und kann das nächste mal reagieren (siehe Maschinelles Lernen). Am häufigsten finden Chatbots im Bereich des digitalen Kundenservice eine Verwendung. Die Vorteile sind klar erkennbar: Kostenersparnis, schnellere Reaktionszeit und eine intensivere Kommunikation mit den Kunden.
Die Keyword Cloud zeigt, welche Begriffe in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz besonders oft online erwähnt werden.
Quo vadis KI?
Die Künstliche Intelligenz wird eines Tages dazu führen, dass bestimmte Tätigkeiten, besonders Routinetätigkeiten, auf dem Arbeitsmarkt nicht mehr gefragt sein werden. Das bedeutet aber nicht gleich den Untergang des Abendlandes, denn der Mensch wird weder ersetzt noch „ist ein automatisiertes Reich der Freiheit zu erwarten, in welchem Arbeit nicht mehr notwendig sein wird”. Das Gegenteil wird der Fall sein! Zukunftsforscher gehen davon aus, dass die fortschreitende Digitalisierung und die digitale Transformation eine Reihe von neuen Berufen mit sich bringen.
Innerhalb dieser Tätigkeiten werden Menschen solche Aufgaben übernehmen, die mit der Lösung von Problemen, der Umsetzung von Aktivitäten, der Entwicklung und dem Einsatz von Kreativität zusammenhängen. Bereiche also, die Maschinen nicht oder nur bedingt übernehmen können. Künstliche Intelligenz wird es in naher Zukunft nicht schaffen, die menschliche Urteilskraft zu ersetzen. Jedoch wird sie die Denkarbeit (siehe das Beispiel mit den Hundebildern) ausschlaggebend verändern. Dabei geht es in erster Linie nicht, um das Szenario Mensch vs. Maschine. Vielmehr muss erörtert werden, wie beide Komponenten effektiv zusammenarbeiten können. Die relative Stärke des Menschen gepaart mit den anders gelagerten Stärken der Maschinen „führt zur besten Art KI-gestützten Entscheidens.”
Fazit
Künstliche Intelligenz ist ein zentraler Bestandteil der Digitalisierung und hat dieser einen enormen Schub verpasst. Das Thema KI wird die nächsten Jahre bestimmen und man darf gespannt sein, zu was Maschinen noch alles im Stande sind zu leisten. Denkt man zurück an die Zeit, als das Internet gerade am Entstehen war, so hätte niemand gedacht, dass es unsere Umwelt und unsere Art und Weise zu leben, derart verändert. Ganz ähnlich wird es mit der Künstlichen Intelligenz sein. Keiner kann voraussagen, was die KI-Zukunft uns bringen wird, nicht einmal KI gesteuerte Maschinen!
Literatur:
- https://t3n.de/news/ai-machine-learning-nlp-deep-learning-776907/
- https://www.bigdata-insider.de/was-ist-natural-language-processing-a-590102/
- http://www.digitalwiki.de/chatbots/
- https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/chatbot-54248
- Bitkom (Hrsg.): Künstliche Intelligenz. Wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen, menschliche Verantwortung, Berlin 2017.
