IHK-Angebote zum Thema: Künstliche Intelligenz

Wenn von Künstlicher Intelligenz (KI) die Rede ist, ist meist die so genannte schwache KI gemeint: Einzelne Fähigkeiten des Menschen - etwa das Erkennen von Texten, Bildinhalten oder bestimmten Mustern - werden auf Maschinen übertragen. Ein Teilgebiet ist das „maschinelle Lernen“: Es beschreibt mathematische Techniken, die es einer Maschine ermöglichen, aus großen Datenmengen selbstständig Zusammenhänge zu erkennen und die gewonnenen Erkenntnisse auf zukünftige Arbeitsschritte zu projizieren.

Diese Verfahren benötigen jedoch in der Regel große und qualitativ hochwertige Datensätze und sind in vielen Bereichen nur eingeschränkt anwendbar. Zudem können maschinelle Lernverfahren bisher nur Vorhersagen treffen und keine Erklärungen für Zusammenhänge liefern.

Ziel der starken Künstlichen Intelligenz ist es, eine Intelligenz zu schaffen, die im Prinzip alles kann, was auch ein Mensch kann. Bislang ist diese Form der KI noch eine Zukunftsvision. Algorithmen sind schon lange Teil der Mathematik, an künstlicher Intelligenz wird seit 20 Jahren gearbeitet. Aber erst die enorme Rechenleistung von heute macht es möglich, riesige Datenmengen zu verstehen, aus Datenmustern Schlüsse zu ziehen, zu lernen und Ergebnisse zu verändern und nicht zuletzt mit Systemen oder Kunden zu interagieren.

Ob daraus jedoch jemals eine leistungsfähige KI entstehen kann, ist umstritten, auch im Hinblick auf GPT-KI (siehe auch weitere Fachbeiträge und Angebote für Online-Impulse am Ende dieses Artikels).

Schwarm-Intelligenz: Eine Population autonomer Softwareprogramme arbeitet zusammen, um Probleme zu lösen. Basierend auf diesem Prinzip kann beispielsweise ein Schwarm autonomer Roboter entwickelt werden, der über eine kollektive Wahrnehmung verfügt. Das bedeutet, dass die einzelnen Schwarmroboter nicht nur eigene Daten über ihre Umgebung sammeln, sondern auch auf die Daten der anderen Schwarmmitglieder zugreifen können. Auf diese Weise verfügt der Schwarm über kollektives Wissen und Aufgaben können durch Kooperation der Schwarmmitglieder gelöst werden.

Sprachverstehen: Durch maschinelles Lernen sind Softwareprogramme in der Lage, aus einem gesprochenen Satz herauszulesen, um welche Sprache es sich handelt und welchen Inhalt der Satz hatte. Darüber hinaus ermöglichen Spracherkennungsalgorithmen die Bildung von Antwortsätzen und damit einen Dialog mit dem Nutzer der Technologie. Solche Anwendungen künstlicher Intelligenz begegnen uns im Alltag häufig bei der Sprachsteuerung technischer Geräte.

Emotionale Fähigkeiten: Systeme, die zur Erkennung und Interpretation menschlicher Emotionen entwickelt werden, fallen in den Forschungsbereich des Affective Computing. Anhand von Faktoren wie Stimmlage oder Gesichtsausdruck können solche Systeme Rückschlüsse auf den emotionalen Zustand einer Person ziehen. Ziel solcher Anwendungen ist es, dass Maschinen den Menschen besser verstehen und zu sozialer Interaktion fähig werden.

Künstlerische Kreativität: Auch in der Kunst können u.a. durch maschinelle Lernverfahren Muster erkannt werden. Diese können dann automatisiert zu völlig neuen Kunstwerken zusammengesetzt werden.  Durch die Analyse der Werke eines Künstlers können so neue Werke in seinem Stil geschaffen werden. Inzwischen haben Kunstwerke künstlicher Intelligenz bereits Dichterwettbewerbe gewonnen und hohe Summen auf Kunstauktionen erzielt.

Bildverstehen: KI eignet sich auch zur Erkennung von Mustern in Bildern, wenn dem maschinellen Lernverfahren genügend Bilder als Referenz zur Verfügung stehen. So kann beispielsweise die visuelle Qualitätskontrolle in der Logistik automatisiert werden. Künstliche Intelligenz erzielt hier inzwischen in der Regel bessere und über die Zeit konstantere Ergebnisse.

Robotik: Roboter können durch künstliche Intelligenz selbstständig lernen, neue Aufgaben zu lösen und auf ihre Umgebung zu reagieren. Damit werden auch komplexere Aufgaben automatisierbar. In der Robotik kommen auch andere hier aufgeführte Anwendungsmöglichkeiten der KI wie Bild- oder Spracherkennung zum Tragen.  Durch künstliche Intelligenz können Roboter den Menschen außerhalb einer kontrollierten Umgebung besser unterstützen, z. B. in Privathaushalten oder öffentlichen Einrichtungen.

Logisches Schließen: Sobald menschliches Wissen formalisiert und damit maschinenlesbar gemacht wurde, können mit Hilfe von Algorithmen logische Schlüsse aus diesem Wissen gezogen werden. Solche Verfahren werden unter anderem zur Automatisierung mathematischer Beweisverfahren eingesetzt. Einige mathematische Gesetzmäßigkeiten konnten sogar erst durch solche Verfahren und die hohe Rechenleistung moderner Computer bewiesen werden.

Automatische Planung: Planungs- und Optimierungsprobleme können durch künstliche Intelligenz auf der Basis gesammelter Daten gelöst werden. Anwendung finden diese Verfahren unter anderem in der Logistik, der Produktionsplanung oder der automatisierten Preisfindung. KI trifft Entscheidungen auf der Basis von Optimierungsalgorithmen und prognostiziert zukünftige Ereignisse.

Das Thema Künstliche Intelligenz boomt, seitdem ChatGPT von open.ai die Laien- und Businesswelt erobert hat. Deshalb werden regelmäßig Fachbeiträge und Veranstaltungen zum großen KI-Trend angeboten. Gleich im ersten Fachbeitrag wird diskutiert, was das Missverständnis von KI ist und woher der Begriff eigentlich kommt. Aber lesen Sie selbst, was möglich ist und was nicht.

(Autoren: Sebastian Wiekenberg (2018), Emmanuel Beule (2024))