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Was ist künstliche Intelligenz?

Hintergründe
Was ist künstliche Intelligenz und Machine Learning?

Bild: ipopba/stock.adobe.com

Künstliche Intelligenz wird immer mehr vom Hype mit wenig Anwendungsgebieten in immer mehr Branchen und Produkten eingesetzt. Die Technologie hat Menschen in manchen Bereichen bereits überholt. Nun stellt sich die Frage: Wie können Unternehmen diese am besten für sich nutzen? Ein Stichwort taucht in dem Zusammenhang immer wieder auf: künstliche Intelligenz (KI), auch Artificial Intelligence (AI) genannt. Zur KI gehört auch das Machine Learning (ML), das bereits von vielen Unternehmen genutzt wird. Dieser Artikel gibt einen Überblick und Antworten auf die wichtigsten Fragen.

Künstliche Intelligenz ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen, Urteilen und Problemlösen erbringen. Die Technologie des maschinellen Lernens (ML) – ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz – lehrt Computer aus Daten und Erfahrung zu lernen und Aufgaben immer besser auszuführen. Ausgefeilte Algorithmen können in unstrukturierten Datensätzen wie Bildern, Texten oder gesprochener Sprache Muster erkennen und anhand dieser Entscheidungen selbstständig treffen.

Definition von Künstlicher Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen. Darunter fallen das maschinelle Lernen oder Machine Learning, das Verarbeiten natürlicher Sprache (NLP – Natural Language Processing) und Deep Learning. Die Grundidee besteht darin, durch Maschinen eine Annäherung an wichtige Funktionen des menschlichen Gehirns zu schaffen – Lernen, Urteilen und Problemlösen.

Natural Language Processing (NLP)

Diese Art des Lernens ermöglicht unter anderem das sogenannte Natural Language Processing (NLP). Dabei geht es um die Verarbeitung von Texten und natürlicher menschlicher Sprache, die unter anderem bei dem Sprachdienst Alexa von Amazon zur Anwendung kommt. Als vielversprechendste Methode des Machine Learning wird aktuell Deep Learning (DL) gesehen, das sehr tiefe neuronale Netze mit mehreren Ebenen und einem großen Datenvolumen nutzt.

Im Gegensatz zu NLP geht der Algorithmus beim DL tiefer: Die Maschine erkennt Strukturen, kann diese evaluieren und sich in mehreren vorwärts wie rückwärts gerichteten Durchläufen selbständig verbessern. Dabei verwendet der Algorithmus mehrere Knotenebenen (Neuronen) parallel, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise findet die Medizin mit Deep Learning Unterstützung bei der Früherkennung von Krebs oder Herzkrankheiten und kann DNA-Profile von Kindern nach Genmarkern untersuchen, die auf Typ 1 Diabetes hinweisen.

In der Forschung wird Deep Learning unter anderem eingesetzt, um tausende Zellprofile und deren aktive Gene auszuwerten oder Teilchenschauer, die entstehen, wenn in einem Teilchenbeschleuniger Protonenstrahlen aufeinanderprallen. Da diese Art des Lernens komplexe, nicht lineare Probleme löst, kommt sie etwa auch bei selbstfahrenden Fahrzeugen zum Einsatz, um unübersichtliche Verkehrsszenen richtig zu interpretieren: Fußgänger, Radfahrer, Wetter, Verkehrszeichen oder Bäume – das Verhalten der Verkehrsteilnehmer muss unter Berücksichtigung aller möglichen Einflussfaktoren richtig erkannt und vorhergesagt werden.

Seit wann gibt es künstliche Intelligenz?

Seit in den 1950er Jahren das Potenzial der Computer deutlich wurde, entwickelte sich auch die KI zu einem Thema, das Phantasien weckte. 1970 erklärte Marvin Minsky, der „Vater der KI“, dass Maschinen in wenigen Jahren Shakespeare lesen würden. Aber nichts dergleichen passierte.

Dann feierten Computer Erfolg nach Erfolg: Zuerst durch pure Rechenleistung. 1997 schlug ein Computer den damaligen Schachweltmeister Kasparov in einem Turnier und 2011 gewann ein Computer die Quizshow „Jeopardy“. Doch über die pure Rechenleistung hinaus wuchsen die Computer erst, als eine Software den Go-Ausnahmespieler Lee Sedol überraschenderweise mit vier zu eins besiegte. Denn das asiatische Strategiespiel Go ist viel komplexer als Schach oder Jeopardy, bei dem der Computer im Grunde nur Fragen verstehen und Antworten in einer Datenbank suchen muss. Die Go-Partien hat der Computer gewonnen, weil er weit mehr als ein schneller Rechner ist – die Software lernt dazu. Eine stärkere Version lernte später das Spiel sogar von Grund auf selbst und gewann gegen seine Vorgänger.

Wie lernen Maschinen dazu?

Das maschinelle Lernen geschieht entweder durch Training anhand eines Datensatzes mit bereits bekannten Outputs (überwacht), oder Algorithmen müssen selbst Muster in Daten erkennen (unüberwacht). Möglich ist auch Lernen durch Belohnung und Bestrafung (verstärkt), bei dem der Algorithmus selbstständig erkennt, ob die Lernkomponente dem gesamten System nutzt (Belohnung) oder nicht (Bestrafung). Die Daten liegen entweder strukturiert vor, etwa in Tabellenform, oder unstrukturiert als Text, Bild oder Sprache – wie bei E-Mails oder Social Media Posts. Machine Learning kann alle Daten verarbeiten, was ein großer Vorteil ist.

In welchen Bereichen kann KI eingesetzt werden?

KI ist für alle Branchen interessant, in denen großen Datenmengen anfallen. Beispielsweise für die produzierenden Unternehmen, bei denen Lieferanten, Sensoren in den Maschinen und das ERP-System viele Daten liefern können. Selbstlernende Algorithmen unterstützen hier die Qualitätskontrolle und liefern Prognosen für die vorausschauende Wartung der Maschinen. So vermeiden Unternehmen Produktionsausfälle und minimieren die Lagerhaltungskosten, um nur einige Beispiele zu nennen.

Auch im Gesundheitswesen bieten sich durch medizinische Bildanalysen oder roboterassistierte Chirurgie nahezu unbegrenzte Möglichkeiten für den Einsatz der KI. In jeder Branche entstehen derzeit Ideen, die oft zu deutlichen Effizienzgewinnen führen, da wiederholbare Aufgaben in Prozessen automatisch ablaufen. Die Menschen erhalten dadurch mehr Zeit für strategisch wichtige und kreative Aufgaben. Aber KI führt auch zu neuen Geschäftsmodellen – zum Beispiel, wenn ein Unternehmen keine Maschinen mehr verkauft, sondern stattdessen deren Leistung.

Was sind die Vorteile für Unternehmen mit KI?

Künstliche Intelligenz vereinfacht Arbeitsabläufe, ermöglicht genauere Prognosen und schafft neue datenbasierte Geschäftsmodelle. Sie erlaubt schnellere Entscheidungen auf einer besseren Datenbasis, erhöht die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen auf Marktveränderungen durch Echtzeitinformationen sowie Vorhersagen jenseits menschlicher Fähigkeiten. KI schafft für Unternehmen also weit mehr als Effizienz – sie ist ein Schlüssel zu erhöhter Wettbewerbsfähigkeit.

Wie steht es mit Machine Learning?

Machine Learning ist in sehr vielen deutschen Unternehmen angekommen, dass sagt zumindest die in 2020 durchgeführte Studie „Machine Learning 2020“ von IDC. Dort gaben 75 % an, dass ihr Unternehmen bereits Machine Learning-Anwendungen verwendet oder diese gerade einführt. Das sind rund 20 % mehr als im Vorjahr und es zeigt, wie deutlich der Stellenwert dieser Technologie mittlerweile erkannt wurde. Zudem scheinen die KI- / ML-Lösungen einen beachtlichen Reifegrad erreicht zu haben: Innerhalb von sechs Monaten nach der Einführung einer ML-Lösung stellten rund 70 % der Befragten einen positiven Effekt fest.

Allerdings ist das Thema noch nicht auf allen Ebenen gleich stark präsent. Während die Executive-Ebene das Businesspotenzial von Machine Learning erkannt hat, ist die Skepsis in IT und Fachabteilungen noch stärker vorhanden. Denn nur 36 % der IT-Fachleute und Fachbereichsspezialisten sehen ML als Möglichkeit, um neue Geschäftsmodelle zu erarbeiten. Auf C-Level-Managerebene sind es hingegen rund 60 %. Es gilt also weiterhin Überzeugungsarbeit zu leisten und auch die Angst vor dem angeblichen Job-Killer KI / ML abzubauen, aber: Der generell eingeschlagene Weg stimmt schon mal.

Die Studie wurde von IDG Research Services im Februar 2020 durchgeführt und folgt damit auf die Erhebung „IDG-Studie – Machine Learning / Deep Learning 2019“ aus 2019. Befragt wurden insgesamt 406 Unternehmen in Deutschland aus unterschiedlichen Branchen und mit verschiedenen Jahresumsätzen und Unternehmensgrößen. Lufthansa Industry Solutions hat dabei als Partner der Studie mitgewirkt.

Die Studie kann hier heruntergeladen werden. 

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19.2021
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