Was ist künstliche Intelligenz?
Bei künstlicher Intelligenz handelt es sich um ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Automatisierung von intelligentem Verhalten beschäftigt. Die Begriffserklärungen für künstliche Intelligenz sind so vielfältig, wie die Versuche die Technologie in einfachen Worten zu erklären. Eine allgemeingültige Definition gibt es bislang nicht. Um die Frage: “Was ist eine künstliche Intelligenz?” dennoch leicht verständlich beantworten zu können, sind durchaus ein paar Abgrenzungen möglich, die wir im Folgenden betrachten.
Die Ideen zu heutiger künstlicher Intelligenz kommen aus der angewandten Informationstechnologie und dem Bereich der Neurowissenschaften. Das scheint auf den ersten Blick ein Widerspruch zu sein – haben doch Informationstechnologien und die Wissenschaft um die Struktur und Funktionsweise von Nervensystemen nicht viel gemeinsam. Und doch gibt es diese kleine Schnittmenge, bei der es um die Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens geht. So sind viele aktuelle Computerprogramme und Dialogsysteme wie selbstlernende Chatbots inspiriert von ihren natürlichen Vorbildern und zeigen in ihren Algorithmen ein intelligentes, d.h. lernendes Problemlösungsverhalten. In ein paar Ausnahmen übertreffen sie sogar schon die Ergebnisse menschlicher Intelligenz.
Schon in den 50er Jahren baute Allen Newell auf Basis von GPS (General Problem Solver) ein erstes Modell des menschlichen Denkens auf, bei dem – abhängig vom Kontext und Zustand – das Programm selbständig lernen und entscheiden kann.
Künstliche Intelligenz ist demnach…
ein System von Algorithmen, das anhand von (zum Teil sehr großen Mengen an) Inputdaten lernt, Problemstellungen zu lösen. Die Inputdaten können hier bereits gelöste Beispiele sein oder einfach die Texte von ganz vielen Internetseiten oder die Lenkbewegungen eines Autofahrers zusammen mit den (gleichzeitigen) Bildern der Straße. Eine künstliche Intelligenz anzulernen, man sagt dazu auch “trainieren”, macht vor allem dann Sinn, wenn herkömmliche Algorithmen die “nur” auf vorher definierten Regelsätzen basieren die Aufgabe nicht oder nur mit extrem hohen Programmier- und Rechenaufwand zu bewältigen wären. So kann man zum Beispiel schlecht einen Regelsatz aufstellen, der anleitet handschriftlichen Text zu erkennen, weil es so unfassbar viele Handschriften gibt, die sich in wichtigen Nuancen unterscheiden.
KI-Systeme sind bereits heute in unseren Alltag integriert und sollen dort mithilfe von innovativen Methoden Probleme lösen. Beispiele dafür sind neben selbstlernenden Chatbots: Übersetzungsprogramme, automatisierte Bildverbesserung in Kameras und Smartphones oder automatische Empfehlungssysteme. Wie wichtig die KI für sämtliche Bereiche der Technik ist kann man nicht zuletzt daran erkennen, dass es kaum noch neue Computer/Smartphone-Prozessoren gibt, die nicht dafür ausgelegt KI massiv zu unterstützen / zu beschleunigen.
Wann gilt eine Maschine als intelligent?
Ähnlich wie Intelligenztests beim Menschen gibt es auch für Maschinen/Modelle standardisierte Aufgabensets, die deren Intelligenz “messen” sollen und entscheiden ob sie sich dem Mensaclub der künstlichen Intelligenzen anschließen dürfen. Anders als menschliche Tests beschränken sich die Tests für KI Modelle aber immer auf bestimmte Aufgabenbereiche, Domänen.
Einer dieser Benchmarks ist GLUE, welcher mit 16 verschiedenen Teilaufgaben ein NLP System (die Domäne wäre hier also Sprachverständnis) bewertet.
Dazu gehören unter anderem:
- Bedeutungsähnlichkeit von Sätzen
- Stimmungsanalyse
- Frage-Antwort-Test
NLP Systeme, die bei derartigen Aufgaben gut abschneiden, bilden die Basis für moderne Chatbots. Und auch wenn es noch kein perfektes NLP System gibt, lernen die heutigen Spitzenreiter mit jeder Anwendung und jedem Training dazu.
Wie funktioniert eine künstliche Intelligenz?
Da sich künstliche Intelligenz immer mehr in unserem Alltag festsetzt, gibt es auch immer mehr große und kleine Player, sowohl aus der Welt der Konzerne als auch aus der Open Source Community, die den Einsatz von KI vereinfachen. Gerade das Anlernen von mächtigen KI-Modellen benötigt auch heute noch viel Rechenpower und sehr viele Trainingsdaten. Teilgebiete von KI wie “Deep Learning” justieren Milliarden von Parametern in künstlichen neuronalen netzen, bis diese Netze “gute Entscheidungen treffen”. Solche Modelle, z.B. GPT-3 von OpenAI schaffen es mit ihrer spektakulären Leistungsfähigkeit sogar in nicht-technik-affinen Medien Erwähnung zu finden.
Aber genau diese Basis stellen glücklicherweise zahlreiche Unternehmen frei oder mit fairen Lizenzkosten zur Verfügung. Im NLP-Bereich ist hier z.B. Hugging Face und dessen Community zu erwähnen, die “vortrainierte” Sprachmodelle und Werkzeugkästen zur Verfügung stellen, die dann von Unternehmen wie moinAI fein-justiert und passend zusammengestellt werden. Die Nutzung dieser Tools erfordert dann auch nur noch einen Bruchteil der Rechenleistung und Daten im Vergleich zu den Basis-Modellen. Ein gutes Kochrezept profitiert natürlich von den Zutaten, aber erst die Zusammenstellung und Würze macht es zu einem leckeren Gericht, das man auch Gästen vorsetzt.
Einsatzbereiche von einer künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz ebnet oft den Weg für menschliche Entscheidungen oder nimmt belastende Arbeiten ab. Es gibt viele Beispiele, die zeigen, wie vielfältig die Einsatzbereiche für eine künstliche Intelligenz sind.
Autonomes Fahren mit künstlicher Intelligenz: Augen zu am Steuer?
Netzwerke mit vielen Ebenen, den sogenannten Konzepten, tragen auch zur Prozessautomatisierung oder dem autonomen Fahren bei. Intelligente Programme können diese Aufgaben innerhalb kürzester Zeit lösen und komplizierte Konzepte erlernen.
Das autonome Fahren ist auf die künstliche Intelligenz angewiesen und benötigt die Technologie beispielsweise für die Signalverarbeitung und/oder Umfelderkennung. Bis sich ein Auto vollständig in jeder Situation autonom, also ohne das Eingreifen des Fahrers, fortbewegen kann, ist es jedoch noch ein langer Weg. Die Fähigkeit eines selbstfahrenden Autos wird in fünf Stufen unterteilt:
- Assistiertes Fahren
- Teilautomatisiertes Fahren
- Hochautomatisiertes Fahren
- Vollautomatisiertes Fahren
- Autonomes Fahren
Level fünf bedeutet demnach, dass das Auto die volle Autonomie übernehmen kann. Alle fahrrelvanten Aufgaben steuert und realisiert eine intelligente Software. Kameras, Sensoren und zentrale Steuereinheiten generieren dabei riesige Datenmengen. Diese sollen relevante Fragen in Echtzeit beantworten – zum Beispiel wie gut die momentanen Sicht- oder Straßenverhältnisse sind. Die künstliche Intelligenz muss also ständig Entscheidungen treffen.
Heute überlassen noch Fahrerassistenzsysteme dem Fahrer weitgehend die Initiative, Mercedes hat aber sogar schon für ein erstes System die offizielle deutsche Straßen-Zulassung, das Auto in bestimmten Situationen (niedriger Geschwindigkeit) auf der Autobahn autonom siche selber steuern zu lassen, so dass der Fahrer Videos schauen darf. Schon in wenigen Jahren, sollen aber viel mehr Situation voll-autonom gehandhabt werden. Ob diese Prognose in Anbetracht der gesetzlichen Vorschriften, moralischen Abwägungen und technischen Voraussetzungen tatsächlich eintritt, bleibt abzuwarten.
Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0
Auch die Industrie setzt künstliche Intelligenz vielfältig ein. Fast jede vierte Maschine ist mittlerweile smart. KI erleichtert den Umgang mit komplexen Zusammenhängen und führt zu vernetzten Prozessen. In dem optimierten Fertigungsablauf kommunizieren Maschinen und Bauteile miteinander, beispielsweise durch Bildanalyse und Bilderkennung. Ein weiteres Beispiel aus dem Industriebereich sind kollaborative Roboter, die nicht nur die Mitarbeiter bei der physisch schweren Arbeit entlasten, sondern auch noch die Montagepräzision steigern können. KI ermöglicht eine verbesserte Qualitätskontrolle rund um die Uhr.
Künstliche Intelligenz im Alltag
Smarte Prozesse und Maschinen unterstützen uns bei Alltagsaufgaben. Sie können lesen, sehen, sprechen und vor allem durch stetiges Lernen verstehen. Beispielsweise ist eine spezielle Software in der Lage, stundenlange Audioaufnahmen zu transkribieren. Die bekannten Sprachassistenten Alexa, Siri und Cortana sind zu kleinen Alltagshelfern geworden und im Kundenservice warten intelligente Chatbots mit individuellen Lösungen.
- Medizin (zum Beispiel für die Versorgungsqualität und verbesserte Diagnostik im Rahmen bildgebender Verfahren)
- Banken (zum Beispiel individuelle Tipps zu Geldanlagen durch einen Robot Advisor)
- Übersetzer (zum Beispiel das Übersetzen von langen Textabschnitten innerhalb weniger Sekunden)
- Smartphone (z.B. das Entsperren des Geräts mittels Gesichtserkennung)
- E-Mails und Nachrichten (mit integriertem Spam-Filter, Sprach-Assistenz, etc.)
- Google-Suche (KI verbessert hier die Verarbeitung von Suchanfragen mittels “RankBrain”)
- Netflix und andere Streaming-Anbieter (für sehr individuelle und personalisierte Empfehlungen)
- Kommunikation mit Unternehmen (z.B. bei Fragen zu Produkten via KI-Chatbot)
Die aufgeführten Beispiele zeigen, was eine künstliche Intelligenz ist und kann. Derartige Systeme arbeiten natürlich noch nicht perfekt und selbst wenn, es braucht immer einen prüfenden Blick des Menschen, um mögliche Gefahrenquellen auszuschließen.
Insbesondere selbstlernende Chatbots haben jedoch das Potenzial in Zukunft noch ertragreicher zu werden und ihre Qualität nachhaltig zu steigern, da sie kontinuierlich dazulernen und zeitraubende Aufgaben übernehmen können. Welche Aufgaben das sein können, kannst du in unseren kostenlosen Whitepapers über Chatbot-Use-Cases lesen.
Wie nutzen selbstlernende Chatbots künstliche Intelligenz?
Selbstlernende Chatbots sind ein gelungenes Beispiel für eine effektive Anwendungsmöglichkeit von Artificial Intelligence und helfen auch bei der Beantwortung der Frage, was eine künstliche Intelligenz eigentlich ist. Sie zeigen auf, welche enormen Vorteile die Technologie für ihre Anwender in unterschiedlichen Stationen der Customer Journey mitbringt.
Ein selbstlernender Chatbot mit künstlicher Intelligenz registriert, basierend auf der Erkennung von natürlicher Sprache, um welches Anliegen es sich handelt. Doch das ist längst noch nicht alles: Er erfasst auch in welcher Stimmungslage sich der Kunde gerade befindet. Die Grenzen zwischen einem „echten“ menschlichen Dialog und einem Chatbot-Kontakt verschwimmen.
Selbstlernende Chatbots nutzen jede neue Aufgabe, um ihre Wissensdatenbank zu erweitern. Sie sind rund um die Uhr verfügbar und einsatzbereit. Im Kundenservice kümmern sich selbstlernende Chatbots mit KI um die Probleme, Fragen oder Reklamationen der Kunden. Eine Entlastung, von der nicht nur die Mitarbeiter, sondern auch die Kunden profitieren: Anfragen werden schnell entgegengenommen, weitergeleitet oder im besten Fall komplett vom Chatbot selbst gelöst.
Exkurs: Bedroht künstliche Intelligenz Arbeitsplätze?
Was soll eine künstliche Intelligenz leisten können? Bei dieser Frage taucht zeitnah auch die Sorge um den Wegfall von Arbeitsplätzen auf. Diese ist jedoch völlig unbegründet: Intelligente Programme ersetzen keine Mitarbeiter, sondern unterstützen diese.
Selbstlernende Chatbots etwa können standardisierte Aufgaben und Abfolgen übernehmen und entlasten das Personal dadurch – beispielsweise im Kundenkontakt, bei der Erledigung von ineffizienten Aufgaben und der Vorqualifizierung oder Beantwortung repetitiver Fragen. Das schafft neue Kapazitäten für andere wichtige Aufgaben.
Da eine künstliche Intelligenz den Menschen nicht vollends ersetzen kann, muss ihr Verhalten auch immer wieder von einer realen Person geprüft und weiterentwickelt werden. Computerprogramme steuern jede künstliche Intelligenz und jedes künstliche neuronale Netz. Diese Software wird von Menschenhand erstellt und programmiert, zahlreiche technisch ausgerichtete Arbeitsplätze sind so schon geschaffen worden und der Bedarf wird zukünftig noch steigen. In Industrie, Wirtschaft und Dienstleistung steckt – wie wir gesehen haben – eine Menge Potenzial für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt.
Dialoge mit selbstlernenden Chatbots werden Standard
Künstlicher Intelligenz wird in Zukunft immer mehr Bedeutung beigemessen – das zeigt bereits das veröffentlichte Strategiepapier der Bundesregierung. KI-Systeme werden auch in Bereiche vordringen, die heute noch verschlossen erscheinen.
Selbst ein hohes Aufkommen von Anfragen stellt für ein künstlichen neuronales Netzwerk kein Problem dar: Ob eine oder tausende Nachrichten eintreffen, stellt für das Netzwerk kein Problem dar.
Die Frage ”Was ist eine künstliche Intelligenz?” lässt sich in diesem Kontext auch so beantworten: Künstliche Intelligenz ist wie eine Art digitaler Mitarbeiter, der den Menschen durch sein Problemlösungsverhalten an seinem Arbeitsplatz unterstützt, entlastet und Freiräume schafft.
