In der rasant fortschreitenden Technologiewelt nimmt die Künstliche Intelligenz einen immer bedeutsameren Stellenwert ein. Doch was steckt wirklich hinter diesem weitreichenden Begriff? Der Einstieg in das Thema KI kann auf den ersten Blick etwas einschüchternd wirken, doch keine Sorge, unser Guide ist genau dafür gedacht, diesen Einstieg so einfach wie möglich zu gestalten. Mit einem Fokus auf "KI für Anfänger" wollen wir Ihnen die essenziellen Konzepte und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz näherbringen. Schritt für Schritt werden wir die Grundlagen erläutern, sodass Sie am Ende mit einem soliden Verständnis für das Thema ausgestattet sind.
Der Begriff "Künstliche Intelligenz" (KI) wurde im Jahr 1956 von John McCarthy eingeführt, der weithin als der Vater der KI anerkannt wird. McCarthy definierte KI als "die Wissenschaft und Technik des Erstellens intelligenter Maschinen". Im Laufe der Jahre hat sich die Definition der KI weiterentwickelt. Heute bezeichnet KI Computersysteme, die ihre Umgebung wahrnehmen, denken, lernen und auf das, was sie wahrnehmen und ihre festgelegten Ziele, reagieren können.
KI zielt darauf ab, künstliche Systeme zu entwickeln, die in Aufgaben, die derzeit von Menschen ausgeführt werden, effizienter sein können. Ein bedeutender Meilenstein im Bereich der KI ist der Turing-Test, benannt nach Alan Turing, der versuchte, die Frage zu beantworten: "Können Maschinen denken?". Im Turing-Test führt eine Person Gespräche mit einer anderen Person und einer Maschine; wenn die erste Person nicht unterscheiden kann, wer der Mensch und wer die Maschine ist, gilt die Maschine als intelligent.
Die KI kann in unterschiedliche Kategorien unterteilt werden: "Artificial Narrow Intelligence (ANI)", auch bekannt als schwache KI, und "Artificial General Intelligence (AGI)", auch als starke KI bezeichnet. Schwache KI ist auf spezifische Aufgaben spezialisiert und bildet den größten Teil der aktuell existierenden KI-Anwendungen ab. Starke KI hingegen zielt darauf ab, die umfassende Autonomie des menschlichen Gehirns nachzubilden und könnte in der Lage sein, viele Arten von Problemen zu lösen und sogar selbstständig zu entscheiden, welche Probleme sie lösen möchte. Starke KI bleibt bis heute größtenteils theoretisch, mit keinen praktischen Beispielen ihrer Anwendung. In der KI-Forschung wird auch vorsichtig die Möglichkeit einer künstlichen Überragenden Intelligenz (KÜI) erforscht, die über menschliche Intelligenz oder Fähigkeiten hinausgeht.
Die Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Maschinen und Computern, die Wahrnehmung, das Lernen, die Problemlösung und die Entscheidungsfindung des menschlichen Geistes nachzuahmen.
Hier sind einige gängige Beispiele für KI, die uns im Alltag begegnen:
Was ist maschinelles Lernen? Ein einfacher Weg, den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu erklären, besteht darin zu sagen: "Jedes ML ist KI, aber nicht jede KI ist ML." Doch was ist maschinelles Lernen genau?
Gemäß dem "Paten" der modernen KI, Dr. Al Yoshua Bengio, ist "Maschinelles Lernen ein Forschungsbereich innerhalb der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Computern durch Daten, Beobachtungen und Interaktionen mit der Welt Wissen zu vermitteln. Das erworbene Wissen ermöglicht es Computern, korrekt auf neue Situationen zu generalisieren."
Im Grunde genommen geht es beim maschinellen Lernen darum, Programme zu erstellen, die selbstständig durch Training lernen können, ohne dass ein Programmierer zunächst Regeln festlegt, denen das Programm folgen soll.
Die Hauptaufgabe eines ML-Algorithmus besteht darin, Muster und Merkmale in großen Datenmengen zu finden. Je besser der Algorithmus, desto gültiger werden die Entscheidungen und Vorhersagen, wenn er mehr Daten verarbeitet. Maschinelles Lernen nutzt viele Algorithmen, zu denen auch neuronale Netzwerke mit nur einer versteckten Schicht gehören.
Das grundlegendste neuronale Netzwerk besteht aus:
Für den Aufbau einer Anwendung (oder eines Modells) des maschinellen Lernens gibt es sieben grundlegende Schritte:
Die Methoden des Maschinenlernens gliedern sich in vier Hauptkategorien.
Die Entscheidung eines Data Scientists für einen bestimmten Algorithmus richtet sich nach der spezifischen Problemstellung, die gelöst werden soll. Dabei ermöglicht jede dieser Methoden eine unterschiedliche Herangehensweise an die Datenanalyse und Vorhersagemodelle. Durch die gezielte Auswahl des passenden Machine Learning-Verfahrens können optimale Ergebnisse erzielt und wertvolle Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden.
Was ist Data Science (Datenwissenschaft)? Laut Oracle verbindet Data Science "mehrere Bereiche, einschließlich Statistik, wissenschaftliche Methoden und Datenanalyse, um Wert aus Daten zu extrahieren." Kurz gesagt, bezieht sich Data Science auf das multidisziplinäre Gebiet, das Wissen und Einsichten aus den ständig wachsenden Datenmengen extrahiert.
DS (Data Science) umfasst Statistik, Machinelles Lernen (ML) und Datenanalyse, wobei jede Disziplin genutzt wird, um Daten zu verarbeiten, die Eingaben zu analysieren und Ergebnisse zu präsentieren. Data Science bietet eine Möglichkeit, Muster zu finden und Vorhersagen zu treffen, um eine stärker vernetzte Welt besser zu verstehen.
Datenwissenschaftler verwenden KI-Algorithmen und Daten, um wertvolle Einsichten aus den verfügbaren Informationen zu gewinnen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Der Prozess der Datenanalyse und -aktion ist iterativ statt linear, doch so fließt der Lebenszyklus der Datenwissenschaft typischerweise in einem Datenmodellierungsprojekt:
Wenn Sie mit Data Science beginnen möchten, lohnt es sich, die gefragtesten Fähigkeiten für Datenwissenschaftler zu kennen. Darüber hinaus gibt es viele Quellen, um herauszufinden, welche Sprachen für Datenwissenschaftler am wünschenswertesten sind. Die folgenden drei sind die wichtigsten und am häufigsten verwendeten:
Big Data, wie der Name bereits nahelegt, bezieht sich auf den Prozess der Sammlung und Analyse großer Datenmengen, um nützliche, verborgene Muster zu entdecken.
Laut dem Cambridge-Wörterbuch bezeichnet Big Data „sehr große Datensätze, die von Menschen beim Surfen im Internet erzeugt werden und die nur mit Hilfe spezieller Werkzeuge und Methoden gespeichert, verstanden und genutzt werden können.“
Um Big Data korrekt zu verstehen, sind sieben Schlüsselaspekte zu berücksichtigen:
Big Data ermöglicht neue Erkenntnisse, die neue Möglichkeiten und Geschäftsmodelle eröffnen. Der Einstieg erfordert drei Schlüsselaktionen:
Neuronale Netzwerke, auch bekannt als Artificial neural network (ANN), repräsentieren einen speziellen Bereich des maschinellen Lernens (ML) und bilden das Herzstück von Deep Learning (DL) Algorithmen. Sie sind inspiriert vom menschlichen Gehirn und simulieren die Art und Weise, wie biologische Neuronen miteinander kommunizieren. Dadurch ermöglichen sie es Computerprogrammen, Muster zu erkennen und gängige Probleme in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Deep Learning zu lösen.
Ein neuronales Netzwerk besteht aus künstlichen Neuronen, die in verschiedene Einheiten unterteilt sind:
Eine komplexere Struktur, die aus vielen verschiedenen Schichten zwischen der Eingabe und der Ausgabe besteht, wird als Deep Neural Network (DNN) bezeichnet. DNNs werden eingesetzt, um komplexere Probleme zu adressieren.
Die Eingabeschicht empfängt verschiedene Datenformate aus der Außenwelt, die das Netzwerk zu lernen versucht. Die Daten werden eingegeben, aktivieren die versteckten Einheiten und erzeugen Ausgaben. Die Gewichtung der Verbindung zwischen zwei Einheiten wird schrittweise angepasst, während das Netzwerk lernt.
Das Lernen in neuronalen Netzwerken erfolgt durch Backpropagation, einem Feedback-Prozess. Dies bedeutet, dass das Netzwerk den beabsichtigten Ausgang mit dem tatsächlichen Ausgang vergleicht und die Differenz nutzt, um die Gewichtungen der Verbindungen zwischen den Einheiten anzupassen. Dieser Prozess arbeitet rückwärts von den Ausgabe- zu den Eingabeeinheiten. Im Laufe der Zeit führt Backpropagation dazu, dass das Netzwerk die Differenz zwischen dem tatsächlichen und dem gewünschten Ausgang minimiert, sodass die beiden synchronisiert werden und das Netzwerk wie beabsichtigt funktioniert.
Nach ausreichendem Training mit zahlreichen Beispielen erreicht das Netzwerk einen Punkt, an dem es mit einem neuen Datensatz konfrontiert werden kann, den es zuvor noch nie gesehen hat, um zu sehen, wie es darauf reagiert.
Was ist Deep Learning? Deep Learning (DL), oder Deep Neural Learning ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens und nutzt neuronale Netzwerke mit komplexeren Architekturen als traditionelle ML-Anwendungen, um verschiedene Faktoren in einer Weise zu analysieren, die der Struktur des menschlichen Nervensystems ähnelt. Während ein neuronales Netzwerk mit einer einzigen Schicht Vorhersagen treffen kann, helfen zusätzliche versteckte Schichten, die Genauigkeit zu optimieren und zu verfeinern. DL befasst sich mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten.
Deep Learning-Netzwerke versuchen, das menschliche Gehirn nachzuahmen, indem sie eine Kombination aus Dateninputs, Gewichtungen und Verzerrungen nutzen. Diese Elemente arbeiten zusammen, um Gegenstände innerhalb der Daten zu erkennen, zu klassifizieren und zu beschreiben.
Tiefe neuronale Netzwerke bestehen aus zahlreichen Schichten von verbundenen Punkten, wobei jede Schicht auf der vorherigen aufbaut, um die Vorhersage oder Kategorisierung zu optimieren. Der Fortschritt der Berechnungen durch das Netzwerk wird als Vorwärtspropagierung bezeichnet. Der entgegengesetzte Prozess, bekannt als Rückpropagierung, verwendet Algorithmen, um Fehler in den Vorhersagen zu berechnen und dann die Verzerrungen und Gewichtungen der Funktion anzupassen, indem rückwärts durch die Schichten gegangen wird, um das Modell zu trainieren. Beide Methoden ermöglichen es einem NN, Vorhersagen zu treffen und entsprechende Fehler zu korrigieren. Im Laufe der Zeit wird der Algorithmus immer genauer.
Der beschriebene Prozess stellt die einfachste Art von tiefen neuronalen Netzwerken dar. Dennoch sind Deep Learning-Algorithmen sehr komplex und unterschiedliche neuronale Netzwerke adressieren spezifische Fragen oder Datensätze.
Zum Beispiel:
Was ist Computer Vision? Computer Vision ist ein Forschungsbereich, der Computer und Systeme darauf trainiert, wesentliche Informationen aus Bildern, Videos und anderem visuellen Material zu interpretieren und zu verstehen — und auf Basis dieser Informationen Handlungen auszuführen oder Empfehlungen abzugeben. Durch Computer Vision können Maschinen ihre Umgebung beobachten, sehen und verstehen.
Computer Vision führt wiederholt Datenanalysen durch, bis es Unterscheidungen erkennt und letztendlich Bilder erkennt. Zwei grundlegende Technologien kommen hierbei zum Einsatz:
Verschiedene Arten von Computer Vision werden auf unterschiedliche Weise genutzt:
Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist ein Studienfeld, das primär darauf abzielt, Computersoftware die menschliche Sprache, sowohl gesprochen als auch geschrieben, verstehen zu lassen. NLP verbindet die Computerlinguistik – eine regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache – mit statistischen, maschinellen Lern- und Deep-Learning-Modellen. Diese Technologien ermöglichen es Computern, menschliche Sprache in Text- oder Sprachdaten zu verarbeiten und deren gesamte Bedeutung zu "verstehen", einschließlich der Absicht und Empfindung des Sprechers oder Schreibers.
NLP nimmt Eingaben aus der realen Welt auf und verarbeitet diese in eine Form, die ein Computer verstehen kann, egal ob die Sprache gesprochen oder geschrieben wird. Computer nutzen Programme zum Lesen, Mikrofone zum Erfassen von Audio und ein Programm zur Verarbeitung der gesammelten Daten. Die Informationen werden dann in Code umgewandelt, den der Computer während der Verarbeitung verstehen kann.
NLP findet Anwendung in:
Die natürliche Sprachverarbeitung ist ein kritischer Bestandteil moderner KI-Systeme, die darauf abzielen, eine effizientere und natürlichere Interaktion zwischen Menschen und Maschinen zu ermöglichen. Durch die Weiterentwicklung der NLP-Technologien werden die Möglichkeiten der Automatisierung und Datenanalyse erweitert, was die Geschäftsoptimierung und die Entscheidungsfindung unterstützt.
Was ist Robotic Process Automation? Robotic Process Automation (RPA) besteht aus einer Reihe von Algorithmen, die verschiedene Anwendungen integrieren, um repetitive und monotonöse Aufgaben zu vereinfachen. Hierzu gehören das Anmelden in einem System, das Herunterladen von Dateien, das Wechseln zwischen Anwendungen und das Kopieren von Daten.
RPA erweist sich als nützlich in Fabrikeinstellungen, wo Aktivitäten oft repetitiv sind und wenig intellektuelle Überlegung erfordern. Eine Maschine wird einfach angeleitet, wie eine Aufgabe ausgeführt wird, und wiederholt diese dann automatisch. Doch auch im Büroumfeld leistet Robotic Process Automation gute Dienste, vor allem in Geschäftsprozessen, die Software nutzen, um riesige Datensätze zu analysieren (hauptsächlich Datenblätter), oder in Anwendungen und ERP-Systemen, die CRM-Daten aktualisieren.
Ein einzelner RPA-Bot kann so produktiv sein wie bis zu dreißig Vollzeitmitarbeiter. Er kann die Effizienz interner Prozesse steigern, Mitarbeiter von langweiligen Aufgaben entlasten und menschliche Fehler reduzieren.
Die Hauptgründe für Unternehmen, RPA zu nutzen:
RPA konzentriert sich auf die Übernahme einfacher Aktivitäten, die typischerweise von Menschen ausgeführt werden. Dabei wird oft die letzte Entscheidung von einem Menschen getroffen, da diese professionelles Wissen erfordert, über das Roboter nicht verfügen. Doch es gibt auch RPA 2.0, das Menschen durch maschinelles Lernen im Entscheidungsprozess ersetzt.
In RPA 2.0 trifft der Roboter die letzte Entscheidung, wobei Menschen diese nur überprüfen, und das auch nur bei Bedarf.
Was ist Predictive Modeling? Die "prädiktive Modellierung" ist eine statistische Methode, die Machine Learning und Data Mining einsetzt, um zukünftige Ergebnisse auf Basis von historischen und aktuellen Daten vorherzusagen und zu prognostizieren. Sie wird regelmäßig validiert oder angepasst, um Änderungen in den zugrunde liegenden Daten zu berücksichtigen. Mit anderen Worten, es handelt sich nicht um eine einmalige Vorhersage. Zeigen neue Daten Änderungen im aktuellen Geschehen, muss auch das wahrscheinliche zukünftige Ergebnis neu berechnet werden. Die meisten prädiktiven Modelle arbeiten zügig und führen ihre Berechnungen oft in Echtzeit durch.
Was ist Cognitive Computing? "Kognitives Computing" repräsentiert ein System, das in großem Maßstab lernen, mit Absicht argumentieren und mit Menschen interagieren kann. Es ist das Zusammenspiel von Informatik und Kognitionswissenschaft, durch welches das Verständnis der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachgebildet wird.
Durch den Einsatz selbstlernender Algorithmen, die Datenanalyse, visuelle Erkennung und Natural Language Processing (NLP) nutzen, ist das System in der Lage, Probleme zu lösen und menschliche Prozesse zu optimieren. Das Cognitive Computing zielt darauf ab, komplexe Szenarien zu meistern, die von Unsicherheit und Ambiguität geprägt sind – Herausforderungen, die normalerweise nur durch menschliche kognitive Fähigkeiten bewältigt werden können.
Die Struktur des Cognitive Computings ermöglicht es, eine Brücke zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz zu schlagen, und eröffnet ein weites Feld an Anwendungsmöglichkeiten in verschiedensten Bereichen. Mit dem Ziel, Entscheidungsprozesse zu verbessern und die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu fördern, stellt das Cognitive Computing einen entscheidenden Schritt in Richtung einer intelligenteren und intuitiveren Technologielandschaft dar.
Was ist das Internet der Dinge? Das Internet of Things (IoT) umfasst eine Reihe von Geräten, Fahrzeugen und Haushaltsgeräten, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind. Diese ermöglichen es ihnen, Daten über ein drahtloses Netzwerk zu sammeln, auszutauschen und zu verbinden, und das mit minimalem oder keinem menschlichen Eingriff.
Durch das IoT können Geräte über private Internetverbindungen miteinander kommunizieren. Die Kombination dieser vernetzten Geräte mit automatisierten Systemen erlaubt die Sammlung von Informationen, Datenanalyse und das Auslösen bestimmter Aktionen, um jemandem bei einer speziellen Aufgabe zu helfen oder aus einem Prozess zu lernen.
Das IoT wird durch die Zusammenführung mehrerer Technologien ermöglicht:
Künstliche Intelligenz ist ein dynamisches und fortschrittliches Technologiefeld, das in den letzten Jahren erhebliche Aufmerksamkeit erregt hat. Die Möglichkeiten, die sie bietet, sind weitreichend und haben das Potenzial, zahlreiche Aspekte unseres täglichen Lebens und der geschäftlichen Praxis zu verbessern.
Menschen machen manchmal Fehler. Maschinen hingegen machen diese Fehler nicht, wenn sie richtig programmiert sind. Dadurch werden Fehler minimiert und die Möglichkeit, Genauigkeit mit einem höheren Grad an Präzision zu erreichen, wird ermöglicht.
Tägliche Anwendungen wie Apple's Siri, Window's Cortana, und Google's OK Google werden häufig in unserer täglichen Routine verwendet, sei es für die Suche nach einem Ort, das Aufnehmen eines Selfies, das Tätigen eines Anrufs oder das Beantworten einer E-Mail, unter anderen routinemäßigen Aufgaben.
Die Automatisierung hat große Auswirkungen auf die Bereiche Transport, Kommunikation, Konsumgüter und Dienstleistungen. Sie führt zu höheren Produktionsraten und gesteigerter Produktivität in diesen Sektoren und ermöglicht eine effektivere Nutzung von Rohstoffen, verbesserte Produktqualität und reduzierte Vorlaufzeiten.
Mit der Hilfe von KI und anderen Technologien können Maschinen schneller Entscheidungen treffen und Aktionen rascher ausführen als Menschen. Während der Entscheidungsfindung analysieren Menschen viele Faktoren, sowohl emotional als auch praktisch, während KI-gestützte Maschinen auf der Grundlage der Programmierung arbeiten und Ergebnisse schneller liefern.
KI-gestützte Lösungen können Unternehmen dabei helfen, schnell auf Kundenanfragen und -beschwerden zu reagieren und die Situationen effizient zu bewältigen. Der Einsatz von KI-basierten Chatbots mit Natural Language Processing-Technologie ermöglicht die Erstellung hochpersonalisierter Nachrichten für Kunden, die nicht wissen werden, ob sie mit einem Menschen oder einer Maschine sprechen.
KI kann die 24-stündige Serviceverfügbarkeit sicherstellen und den ganzen Tag über dieselbe Leistung und Konsistenz bieten. Darüber hinaus kann KI monotone Aufgaben produktiv automatisieren, „langweilige“ Aufgaben für Menschen eliminieren, den Stress für Mitarbeiter reduzieren und sie für kritischere und kreativere Aufgaben freisetzen, die manuelle Eingriffe erfordern.
KI und Machine Learning können Daten viel effizienter analysieren als ein Mensch. Diese Technologien helfen dabei, prädiktive Modelle und Algorithmen zu erstellen, um Daten zu verarbeiten und die möglichen Ergebnisse verschiedener Trends und Szenarien zu verstehen.
Besonders Deep Learning hat das Potenzial, die Kosten zu senken und die Diagnose akuter Krankheiten durch radiografische Bildgebung zu verbessern. Dieser Vorteil ist besonders bei Krebspatienten ausgeprägt, wenn eine frühe Erkennung den Unterschied zwischen Leben und Tod bedeuten kann.
KI hat das Potenzial, den Naturschutz und Umweltbemühungen zu unterstützen, von der Bekämpfung der Auswirkungen des Klimawandels bis hin zur Entwicklung von Recycling-Systemen. KI , in Verbindung mit Robotik, kann die Recycling-Industrie transformieren und eine bessere Sortierung von recycelbaren Materialien ermöglichen.
KI hat positive Auswirkungen auf den Klimawandel, einschließlich der Maximierung der Effizienz erneuerbarer Energien, der Effizienzsteigerung landwirtschaftlicher Praktiken und der Prognose des Energiebedarfs in großen Städten.
Naturkatastrophen können plötzlich auftreten und den Bürgern wenig Zeit zur Vorbereitung lassen. Künstliche Intelligenz hat nicht die Kraft, sie zu verhindern, kann aber Experten helfen, vorherzusagen, wann und wo Katastrophen eintreten könnten, und den Menschen mehr Zeit geben, sich selbst und ihre Häuser in Sicherheit zu bringen.
KI kann effizient 24 Stunden am Tag unterrichten und hat das Potenzial, allen Schülern Einzelunterricht zu bieten. Es ermöglicht allen Schülern regelmäßige, personalisierte Nachhilfe basierend auf ihren Bedürfnissen.
Es besteht auch das Potenzial, hochpersonalisierte Unterrichtspläne für Schüler zu erstellen und die Zeit der Lehrer für administrative Aufgaben zu reduzieren.
Die Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz (KI) sind breit gefächert und dringen in diverse Industrien und Geschäftsbereiche vor. Im Folgenden sind einige prägnante Beispiele aufgeführt, die das Spektrum und die Reichweite von KI in der modernen Welt verdeutlichen.
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