Definition

Was ist Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence?

| Autor / Redakteur: il1411 / Nico Litzel

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat zum Ziel, das menschliche Denken nicht nur zu simulieren, sondern auch zu ergänzen. Inzwischen kommt die KI in der Wirtschaft vielfach zum Einsatz.

Der Begriff „Artificial Intelligence“ wurde auf einer wissenschaftlichen Konferenz in der US-amerikanischen Stadt Dartmouth im Jahr 1954 erstmals erwähnt. Der Wissenschaftler Marvin Minsky, der als einer der Gründungsväter der KI gilt, definierte den Begriff im Jahr 1966 wie folgt: Künstliche Intelligenz liegt dann vor, wenn Maschinen Dinge tun, für deren Ausführung man beim Menschen Intelligenz unterstellt. Ende der 1960er-Jahre wurde der General Problem Solver vorgestellt. Hierbei handelte es sich um ein KI-System, das in der Lage war, einfache Problemstellungen zu lösen. Ebenfalls Ende der 1960er-Jahre sorgte das am MIT entwickelte Programm ELIZA für Aufmerksamkeit. Das Chat-Programm war in der Lage, ein Therapiegespräch zu simulieren.

Bessere Prozessorleistungen und Speichermöglichkeiten sorgten dafür, dass sich die Fähigkeiten der KI in den folgenden Jahren kontinuierlich verbesserten. 2011 stellte IBM das Computerprogramm Watson vor. Watson war in der Lage, in der Quiz-Show Jeopardy gegen zwei menschliche Gegner zu gewinnen. Nutzer von Computern oder mobilen Geräten kommen mittlerweile durch Programme wie Siri oder Cortana mit künstlicher Intelligenz in Kontakt. Bei Siri und Cortana handelt es sich um intelligente Assistenten, die in den Betriebssystemen iOS beziehungsweise Windows 10 zum Einsatz kommen.

Methoden zur Erzeugung von Künstlicher Intelligenz

Die Grundannahme der KI lautet, dass menschliche Intelligenz das Ergebnis verschiedener Berechnungen ist. Dabei lässt sich die KI selbst auf verschiedene Weise erzeugen. Mittlerweile gibt es KI-Systeme, deren Hauptaufgabe darin besteht, Muster zu erkennen und infolgedessen entsprechende Handlungen auszuführen. Außerdem gibt es die sogenannten wissensbasierten KI-Systeme. Diese versuchen, anhand des in einer Datenbank gespeicherten Wissens Probleme zu lösen. Andere Systeme setzen wiederum Methoden aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung ein, um auf gegebene Muster angemessen zu reagieren.

Moderne KI-Ausprägungen

Zu den aktuellsten Ausprägungen der künstlichen Intelligenz zählen Ansätze wie Cognitive Computing, Neuronale Netzwerke und Natural Language Processing. Cognitive Computing ist ein Konzept, das zum Ziel hat, vorhandene Informationssysteme an die Anforderungen der heutigen Zeit anzupassen. Auf diese Weise soll die Interaktion zwischen Computersystem und Mensch verbessert werden.

Ein neurales Netzwerk besteht aus künstlichen Neuronen und orientiert sich hinsichtlich seines Aufbaus und seiner Funktionsweise am menschlichen Gehirn. Dadurch soll ein neurales Netzwerk in der Lage sein, besonders realistische Berechnungen zu erstellen. Neuronale Netze kommen inzwischen in zahlreichen Gebieten aus Wissenschaft und Industrie zum Einsatz. So setzt beispielsweise das Unternehmen Google für sein KI-System DeepMind ein neurales Netzwerk ein und kombiniert dieses mit Methoden aus dem Bereich Machine Learning. Dabei wird mit DeepMind und dem Machine-Learning-Ansatz nicht nur das Ziel verfolgt, Computer mit Intelligenz auszustatten, sondern auch, die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen.

Hierzu wendet man auch das sogenannte Deep Learning an. Das Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning. Zusammen mit neuronalen Netzwerken bietet Deep Learning die momentan beste Möglichkeit, Bilder und Sprache zu erkennen. Mit Natural Language Processing ist die Verarbeitung natürlicher Sprache gemeint. Schwerpunktmäßig befasst sich das Natural Language Processing wie auch das Cognitive Computing mit der Interaktion zwischen Computer und Nutzer.

Einsatzmöglichkeiten und Grenzen

Für KI-Systeme gibt es mittlerweile vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Unternehmen nutzen häufig die Möglichkeit, ihre Kommunikation mit den Kunden durch den Einsatz von Chatbots effizienter zu gestalten. Auch die Lagerverwaltung oder Einkäufe können inzwischen von KI-basierten Systemen übernommen werden. Künstliche Intelligenz in Form von Robotik findet bei der Produktion von Maschinen oder Geräten Anwendung. Darüber hinaus kann KI auch im Automobilbereich zum Einsatz kommen. Dort setzt man künstliche Intelligenz beispielsweise zur Entwicklung und Umsetzung selbstfahrender Autos ein. Zwar ist die KI inzwischen in zahlreichen Bereichen von Nutzen jedoch ist ihr Einsatz immer mit Problemen und Risiken verbunden.

Auf die Gefahren, die mit der Verwendung von KI verbunden sind, wies eine Forschungsgruppe von Google im März 2016 hin. Hierzu formulierten die Forscher einen Fragenkatalog, mit dem mögliche Sicherheitsrisiken selbstlernender und intelligenter Systeme konkretisiert werden sollten. Unter anderen stellten die Forscher die Frage, wie ein Roboter seine Umgebung so erkunden kann, dass er Menschen nicht gefährdet.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Aktuelle Beiträge zu diesem Thema

Informatica erweitert Intelligent Data Platform

Neue Anwendungen vorgestellt

Informatica erweitert Intelligent Data Platform

Mit zahlreichen Updates und neuen Anwendungen baut Informatica seine Intelligent Data Platform weiter aus. Zu den Neuheiten zählen unter anderem der KI-basierte Master-Katalog und der Data Marketplace. lesen

Mapp Smart Alerts erkennt Daten-Anomalien

Zeitersparnis für Analysten

Mapp Smart Alerts erkennt Daten-Anomalien

Mit Smart Alerts hat Mapp eine intelligente Lösung zur frühzeitigen Erkennung von Daten-Anomalien vorgestellt. Dank KI sollen sich damit relevante Metriken und Dimensionen automatisiert überwachen lassen. lesen

Mit Gaia-X zur europäischen Datenautonomie

Eine Cloud-Infrastruktur für Europa

Mit Gaia-X zur europäischen Datenautonomie

Europa hängt bei der Entwicklung digitaler Dienste den USA, aber auch einzelnen europäischen Ländern wie Estland, weit hinterher. Das Projekt Gaia-X, das zum Digitalgipfel 2019 offiziell angekündigt wurde, soll das ändern. Sein Ziel: Digitale Entwicklung ohne Preisgabe europäischer Werte und Rechtsvorstellungen. lesen

Umweltfreundlich dank IoT

Energiemanagement auf den Scilly-Inseln

Umweltfreundlich dank IoT

Die Scilly-Inseln am südwestlichen Ende von England waren bislang vor allem für ihre malerische Schönheit bekannt. Nun hält das Internet of Things Einzug auf der Inselgruppe – und soll die Umwelt schützen. lesen

Chatbots nach dem Hype – wohin geht die Reise?

Kommentar von Yoav Barel

Chatbots nach dem Hype – wohin geht die Reise?

Jede neue Technologie unterliegt in ihren ersten Jahren dem bekannten Hype-Zyklus. Auch Chatbots machen hier keine Ausnahme. Nach einem ersten Peak im Jahr 2016 legte sich der Hype um Chatbots und fand Anfang 2018 seinen Tiefpunkt. Kurze Zeit später zeichnete sich allerdings wieder ein stetiger Aufstieg ab. Eine Vision setzte sich durch: Milliarden von Menschen werden ihre eigene natürliche Sprache verwenden, um durch Technologie zu interagieren. lesen

Maschinelles Lernen ohne großen Datensatz ermöglichen

Induktive Programmierung

Maschinelles Lernen ohne großen Datensatz ermöglichen

Die Informatikerin Ute Schmid forscht an der Methode der induktiven Programmierung – einem Ansatz, der es ermöglicht, ein System des maschinellen Lernens ohne großen Datensatz aufzubauen. Vor allem in der Medizin und der Industrie soll die Methode nützlich sein. lesen

SAS gründet Business Unit für Agrartechnologie

Smart Farming

SAS gründet Business Unit für Agrartechnologie

Der Analytics-Spezialist SAS hat einen globalen Geschäftsbereich für Agrartechnologie gegründet. Im Fokus des neuen Unternehmensteils steht vor allem die Optimierung der Nahrungsmittelproduktion mithilfe von KI und Advanced Analytics. lesen

Die vier Trends der Künstlichen Intelligenz für 2020

Automatisierung

Die vier Trends der Künstlichen Intelligenz für 2020

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits seit einigen Jahren Hype-Thema in den verschiedensten Branchen. lesen

Fünf Vorhersagen für das Jahr 2020

Der Hype um KI lässt noch nicht nach

Fünf Vorhersagen für das Jahr 2020

ThoughtSpot CEO Sudheesh Nair geht davon aus, dass künstliche Intelligenz auch in diesem Jahr weiterhin Trendthema bleiben wird und stellt deshalb fünf Vorhersagen sowie eine Mahnung für das kommende Jahr auf. lesen

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Kontaktieren Sie uns über: support.vogel.de/ (ID: 44398465 / Definitionen)