*

* * *

• Autor:                               Maximilian Wittmann                                 
• Rubrik/Kategorie:                               Künstliche Intelligenz (KI)
• Geschätzte Lesezeit des Artikels:   7 Minuten, KI Definition

*

Hallo liebe Leser, Technologie-Begeisterte und digitale Stöberer!

Ich freue mich über deinen Besuch auf meinem TechBlog! In Zukunft erwarten dich in der Rubrik „KI“ Experten-Interviews, fundierte Artikel und Gastbeiträge rund um das Thema Künstliche Intelligenz (KI)*. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, im ersten Beitrag das Fundament zu legen und folgende wichtigen Fragen zu klären:

• • • Was bedeutet der Begriff Künstliche Intelligenz? Gibt es eine KI Definition?
    • Ist KI neu und warum ist die Thematik omnipräsent?
    • Wo werden Methoden der Künstlichen Intelligenz eingesetzt?
    • Welche Potentiale und Chancen eröffnet die Technologie?

Wer in diesen Tagen mit Freunden oder Familie in geselliger Runde auf das Thema „Künstliche Intelligenz“ bzw. KI zu sprechen kommt, wird es wahrscheinlich bereits gemerkt haben: Das Thema polarisiert  und bewegt die Gemüter – in positiver wie in negativer Art und Weise. 

Oftmals fällt auf, dass zwar alle von <<der KI>> oder dem <<Maschinellen Lernen>> sprechen, aber alle Teilnehmer der Diskussion verstehen darunter komplett unterschiedliche Dinge. Ebenfalls werden Begriffe wie Industrie 4.0, KI, Roboter, Neuronale Netze und Digitalisierung großzügig miteinander vermengt oder verwechselt.

Apropos, das Folgende kommt euch bestimmt bekannt vor: Während die eine Fraktion der Freunde oder Familie die Unterjochung des Menschen durch Terminator-ähnliche Science-Fiction-Roboter heraufbeschwört und Massenarbeitslosigkeit prophezeit,  bemühen sich die Anderen um ein Plädoyer pro <<KI>>:

Es schaffe langfristig mehr Arbeitsplätze als vernichtet würden. Die KI-gestützten Roboter würden mit dem Menschen (in einer Mensch-Maschine-Kollaboration) gemeinsam arbeiten. Die Produktivität könne gesteigert werden. Und ohnehin würde die Effizienz von Maschinen und Anlagen verbessert so wie der Wohlstand unserer Volkswirtschaft erhöht. Beide Seiten argumentieren aus Ihrer Warte durchaus schlüssig, jedoch meist subjektiv und hoch-emotional. Genau hier versucht mein Blog anzusetzen und Licht in das Dunkel zu bringen: Was ist real, was ist Fiktion und was verbirgt sich hinter dem „Ungetüm“  KI denn jetzt im Detail? Existiert eine KI Definition?

* **

Bedeutung des Begriffs Künstliche Intelligenz

Zunächst einmal ist es entscheidend, festzulegen, was konkret Intelligenz ist* und wodurch intelligentes Verhalten gekennzeichnet ist. An dieser Stelle scheiden sich die Geister und es gibt keine einheitliche Definition von Intelligenz. Noch schwieriger wird der Versuch einer Definition im Hinblick auf intelligentes Verhalten einer Maschine/eines technischen Systems.

Turing-Test

Der britische Mathematiker Alan Turing hatte jedoch bereits in den 1950er Jahren den folgenden Ansatz, um die „Intelligenz“ von Maschinen zu beurteilen: Im sogenannten <<Turing-Test>>¹ stellt ein Mensch mehrere Fragen an zwei (ihm unbekannte und nicht sichtbare) Gesprächspartner – an einen anderen Menschen und an eine Maschine.

Die Maschine zählt laut Turing-Test genau dann als intelligent, wenn der Fragesteller die Antworten der Maschine nicht mehr von den Antworten des Menschen unterscheiden kann. Turings nicht unumstrittener Test wirkt vor allem im Hinblick auf heutige Chatbots visionär und seiner Zeit voraus.  Lies mehr über einen der bedeutendsten Wissenschaftler des 20. Jahrhunderts in diesem Buch von Robert Deutsch*.

Zurück zur Bedeutung von KI: Künstliche Intelligenz ist eine Teildisziplin der Informatik. Sie zielt darauf ab, intelligentes Verhalten zu automatisieren und menschliche Intelligenz virtuell zu rekonstruieren². Die KI ist ein digitales System und nutzt/basiert auf Algorithmen. Sie ist vor allem dadurch gekennzeichnet, dass sie die Semantik hinter den Daten – also die Bedeutung der Daten – interpretiert und verstehen lernt³. 

*

Laut einer anderen KI Definition⁴ ist Künstliche Intelligenz aber auch die Erforschung von Methoden, wie Maschinen Tätigkeiten lernen besser auszuführen als Menschen. Klingt futuristisch und unrealistisch, oder? Weit gefehlt, denn in bestimmten Bereichen und Anwendungsfällen (Beispiel: Schachspiel-KI-Spieler) sind KI-gestützte Systeme dem Menschen bereits überlegen (Stichwort: Schwache vs. Starke KI). 

Je nach Anwendung lernt es aus bestehenden historischen Datenbeständen (wie z. B. beim Überwachten Lernen des Machine Learnings*) oder lernt beispielsweise als Software-Agent aus der Interaktion mit seiner Umwelt (Reinforcement Learning als weitere Form des Machine Learnings).

Künstliche Intelligenz* bündelt⁵ die drei Gebiete des Handelns, Lernens und der Wahrnehmung. Zu diesen gehören unter Anderem die folgenden Subdisziplinen: 

• • • • Expertensysteme
      • Natural Language Processing
      • Robotik
      • Predictive Analytics
      • Maschinelles Lernen (Tolle Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python*)
      • Sprach-, Text- und Gesichtserkennung
      • Bildverarbeitung.

Ist KI neu und warum ist die Thematik omnipräsent?

Oftmals wird von einer Revolution durch Künstliche Intelligenz gesprochen. Da stellt sich schlagartig die Frage, ob die KI erst in den letzten Jahren entstanden ist und nun „plötzlich“ unseren Alltag umkrempelt. Ist sie aber tatsächlich ein neues Phänomen? Nein, ganz im Gegenteil. Den meisten Menschen, die in Zeitungsartikeln oder in den Nachrichten über KI lesen oder hören, ist oft nicht bewusst, dass sie schon viele Phasen und Wellen⁶ durchlaufen hat. Sie hat bereits mehrere Jahre auf dem „Buckel“.

*                *                     *

Bestimmte Voraussetzungen und Weichenstellungen ermöglichen nun den Durchbruch der KI. Lasst uns zum Einstieg kurz auf die Historie und auf wichtige Meilensteine^{1, 6} der Künstlichen Intelligenz eingehen:

Geburtstunde KI

Vor rund 60 Jahren, 1956, hielten John McCarthy⁷ und weitere KI-Pioniere eine Konferenz mit dem Titel „Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“ ab. Dort wurde unter Anderem das Ziel formuliert, intelligente Maschinen zu simulieren. Die Idee war, Maschinen zu befähigen, Probleme des Menschen zu lösen und sich selbstständig zu verbessern. Dies ist der Moment, in dem sich erstmals auf den Begriff Künstliche Intelligenz geeinigt wird.

Anfängliche Entwicklung

In den ersten Jahrzehnten der KI standen vor allem Expertensysteme im Fokus der Forschung. Diese waren jedoch auf symbolisches Wissen und spezielle Regeln angewiesen, sodass die Übertragung auf neue Themengebiete und die Skalierbarkeit eingeschränkt war. Wissensbasierte Systeme beispielsweise können zu konkreten Fragestellungen logische Schlüsse ziehen. Die Grundlage ist formalisiertes Fachwissen.

Ende der 1970er Jahre mussten KI-Forscher den ersten Winter durchleben, da die Speicherkapazität zu klein und die Rechengeschwindigkeit der Computer zu langsam waren. Bereits in den 1980er Jahre wurden Neuronale Netze* sowie Agenten-Systeme entwickelt¹. (Einen verständlichen Einstieg zur Programmierung von Neuronalen Netzen in der Programmiersprache Python findet ihr hier*. Falls ihr statt einem Buch lieber einen Udemy-Kurs besuchen wollt, kann ich euch den meiner Meinung nach sehr gelungenen und umfangreichen Python Bootcamp Kurs* sehr empfehlen: Python Bootcamp Udemy)

Die erste Sensation schaffte der Supercomputer von IBM⁸ , welcher den Weltmeister Kasparov im Schach bezwang. 2011 folgte der nächste mediale Coup, als IBMs Watson in der TV-Quizsendung „Jeopardy“ siegte.

*

Du interessierst dich für KI und möchtest unbedingt tiefer in die Materie einsteigen? Dann sichere dir jetzt meinen Online Crashkurs zur KI. Hier ist der Link zum Crashkurs KI*. 

Der Durchbruch und die rasante Entwicklung der KI sind auf folgende Gründe zurückzuführen: 

• Verfügbarkeit an Daten sowie enorme Speicherkapazität: In Zeiten von Big Data und einer wahren „Datenflut“ ist es extrem wichtig, riesige Datenmenge effizient, schnell und zuverlässig zu analysieren und zu verstehen. Genau an diesem Punkt scheitern jedoch viele konventionelle Daten-Auswertungswerkzeuge⁹.
  • • Bei vielen KI-Methoden (wie z. B. dem Machine Learning mittels Neuronalen Netzen) müssen die intelligenten Systeme zunächst eine Trainingsphase mit bekannten Trainingsdaten durchlaufen, um beispielsweise selbstständig in Zukunft Merkmale auf Bildern zu erkennen.
    • Das heißt, der Algorithmus muss zunächst mit den Daten „gefüttert“ (trainiert) werden. Das erfordert eine hohe Datenverfügbarkeit sowie günstige Daten-Speichertechnologien (wie z. B. die Cloud).
• Extreme Verbesserung der Rechenleistung: Hochleistungsprozessoren sind mittlerweile in der Lage, mehrere Millionen Operationen pro Sekunde durchzuführen. Das ist auch notwendig, denn mittels KI werden gigantische Mengen an Daten verarbeitet oder als Input für das Training des Algorithmus benötigt. 

Wo werden Methoden der Künstlichen Intelligenz eingesetzt?

KI hat in vielen Bereichen unseres alltäglichen Lebens Einzug gefunden und begleitet uns jeden Tag – ob bewusst oder unbewusst. Schauen wir uns eine Auswahl von Einsatzgebieten dieser faszinierenden Technologie in unserem Alltag als auch in der industriellen Fertigung an:

• Sprachverarbeitung: Übersetzungs-Apps, natürliche Sprachverarbeitung¹
• Chatbots / Intelligente Sprachassistenten (Siri, Alexa, Cortana & Co.)
• Medizin/Medizintechnik¹⁰ Beispiele:
  • Medizinische Diagnostik: z. B. Auswertung von medizinischen Bildaufnahmen oder Anomalie-/Tumor-Früherkennung mittels Neuronalen Netzen (Technik des Maschinellen Lernverfahrens)
  • Digitaler Unterstützer von Ärzten bei Entscheidungen zu Therapiemöglichkeiten und Verbesserung der Patientenversorgung
• Smart Home, intelligente Anlagentechnik: Beispiele:
  • Erhöhung der Sicherheit: KI-basierte Gesichtserkennung von Sicherheitscams¹⁰, welche Hausbewohner und potentiellen Eindringling voneinander unterscheiden kann und Alarm schlägt
  • Entsperrung des mobilen Telefons über das Gesicht des Nutzers
• Fahrerassistenzsysteme und selbstfahrende Autos: Diese können ihre Umgebung (Verkehrsteilnehmer, Verkehrsschilder, …) wahrnehmen, die Zustände interpretieren (Achtung: Baustelle in 100 Metern) und verstehen, sowie auf Basis von Algorithmen Eintrittswahrscheinlichkeiten berechnen sowie Entscheidungen (z. B. Geschwindigkeit reduzieren, Gangwechsel, Fahrbahn wechseln ) treffen 
• Autonome Robotik
• Mensch-Maschine-Kollaboration, Koboter¹¹
• Vorausschauende Instandhaltung und Wartung (Predictive Maintenance)
• Erweiterung menschlicher Intelligenz: Viele Kritiker befürchten, dass viele Arbeitsplätze durch die zunehmende Digitalisierung und KI-Durchdringung verloren gehen werden.
  • • Ich stimme dem grundsätzlich zu und werde mich diesem Thema in einem späteren Blog-Post ausführlicher widmen. Ich bin gleichzeitig jedoch überzeugt, dass im Zuge des digitalen Transformations-Prozesses von Unternehmen (und unserer Gesellschaft) in Zukunft sehr viele neue, anspruchsvollere Arbeitsplätze geschaffen werden. Experten sehen durch die KI ebenfalls eine sehr große Chance für eine Erweiterung unserer Intelligenz¹².
  • • Beispielsweise können Anwälte oder Ärzte bessere, daten-basierte Entscheidungen treffen (es entsteht eine Synergie). Dies könnte dazu führen, dass Menschen durch KI nicht weg-rationalisiert werden, sondern (durch die Kombination der menschlichen Intuition und der intelligenten Unterstützung durch kluge Software-Systeme) unterstützt werden.
  • • Ein gutes Beispiel in diesem Zusammenhang sind digitale Assistenzsysteme für Werker (= z. B. Fabrik-Arbeiter) in der industriellen Fertigung¹³. Der Werker erhält über Smart-Glasses oder Augmented Reality-Brillen die Montageanleitung/das 3D-CAD-Modell des Motors/… in sein Blickfeld projiziert und wird dadurch optimal in seiner Arbeit unterstützt.
  • • Die logische Folge durch die Einbindung dieser digitalen Informationen ist ein geringerer Ausschuss, höhere Effizienz und bessere Rückverfolgbarkeit im Wertschöpfungsprozess. Unternehmen sind durch die Verschmelzung der physischen und virtuellen Welt im Stande, Kosten zu sparen und höherwertigere Produkte herzustellen. 

*

AUSBLICK

Die Chancen der Künstlichen Intelligenz sind enorm und die Anwendungsfälle stecken aktuell erst noch in den Kinderschuhen. Trotz allem berechtigtem Optimismus und Euphorie über die Möglichkeiten sollte man nicht verschweigen, dass die KI wie jede Technologie selbstverständlich auch Risiken und Gefahren birgt. Im nächsten Blog-Eintrag in der Kategorie KI erfahrt ihr, wie eine Bild- oder Musterkennung mittels Maschinellen Lernmethoden prinzipiell abläuft. Außerdem erläutern wir die Vorteile und Nutzpotentiale der Künstlichen Intelligenz. Selbstverständlich sprechen wir auch ausführlich über potentielle Risiken und ethische Fragen im Kontext der KI:

• Wie zuverlässig sind die Vorhersagen und können wir die zugrundeliegenden Algorithmen im Detail zu jedem Zeitpunkt nachvollziehen?
• Ist es vertretbar, die vollständige Kontrolle an ein autonomes  Fahrzeug zu übergeben?
• KI-Systeme werden von Daten „gefüttert“ und erkennen Zusammenhänge in Datenstrukturen. Wie kann Datenschutz von Personen, Patienten usw. garantiert werden?
• Birgt KI die Gefahr einer totalitären Massenüberwachung?

 Loading ...

Danke für das Lesen des Beitrags und bis zum nächsten Post.

Euer Maximilian

PS: Teilt mir gerne eure Gedanken zum Thema KI und zu diesem Artikel mit dem Thema KI Definition: Was ist Künstliche Intelligenz konkret? Welchem Lager gehört ihr an? Dem der Dystopie einer Zerstörung der Menschheit durch KI oder überwiegen für euch die neuen Chancen durch diese Technologie? Eventuell irgendwo in der Mitte der beiden Pole? Welche KI Definition findet ihr am besten? Oder habt ihr eure eigene KI Definition? Habt ihr weitere Anmerkungen oder konkrete Themen-Wünsche für zukünftige Artikel in der Kategorie Künstliche Intelligenz? Ich bin gespannt auf eure Meinungen und euren Input.

Euch hat der Artikel „KI Definition“ gefallen? Ihr möchtet in Zukunft keine Blog-Beiträge mehr verpassen und automatisch über neue Artikel zur KI, Robotik, Industrie 4.0, 3D-Druck,… informiert werden? Außerdem wollt ihr exklusive Rabatte auf meine Online-Kurse und Bücher erhalten? Dann abonniert gerne hier meinen Newsletter:

*

Empfohlene Lektüre/Bücher für die behandelten Themen dieses Artikels:

• Toby Walsh – It’s Alive: Wie Künstliche Intelligenz unser Leben verändern wird*
• Ralf Otte – Künstliche Intelligenz für Dummies*
• Wolfgang Ertel – Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung (Computational Intelligence)*
• Manuela Lenzen – Künstliche Intelligenz: Was sie kann und was uns erwartet* 
• Fabian Raschke – Künstliche Intelligenz: Einblick in Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze, NLP, Robotik und das Internet der Dinge*
• Kersting, Lampert und Rothkopf – Wie Maschinen lernen: Künstliche Intelligenz verständlich erklärt*
• Ranga Yogeshwar: Nächste Ausfahrt Zukunft: Geschichten aus einer Welt im Wandel*

* * *

Artikel zur KI Defintion; KI Definition Blog; Künstliche Intelligenz; KI Definition Beispiel; TechBlog Maximilian Wittmann

Quellen dieses Blog-Artikels sowie empfohlene Lektüre:

1 Burkhard, H. D. (2004): Einführung In Die KI. Grundfragen Der KI. Vorlesung Winter-Semester 2004/05. HU Berlin. https://www.informatik.hu-berlin.de/de/forschung/gebiete/ki/lehre/ws0405/vlki-skript/EinfuehrungKI0405-kurz.pdf. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

2 Schuh, M. (2019). Recode.Law. Center of Legal Innovation. https://recodelaw.com/einfuehrung-kuenstliche-intelligenz#_ftn4. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

3 Rittershaus, Axel (2019): Was Sie Zum Thema KI Wissen Müssen. Computerwoche. https://www.computerwoche.de/a/was-sie-zum-thema-ki-wissen-muessen,3544140. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

4 Ertel, W. (2019): Grundkurs Künstliche Intelligenz. Hochschule Weingarten. http://www.hs-weingarten.de/~ertel/kibuch/kibuch-folien.pdf. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

5 Bernecker, M. (2019) : Künstliche Intelligenz – Was Ist Das Eigentlich? DIM Deutsches Institut für Marketing GmbH. https://www.marketinginstitut.biz/blog/kuenstliche-intelligenz/#11_Teilgebiete_der_Kuenstlichen_Intelligenz. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

6 Smart Data Forum (2018): Künstliche Intelligenz In Deutschland. Ein Systematischer Katalog Von Anwendungen Des Maschinellen Lernens. https://smartdataforum.de/wp-content/uploads/2018/11/Studie_KI_in_De_20181107.pdf. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

7 McCarthy, J. et al. (1955): A Proposal For The Dartmouth Summer Research Project On Artificial Intelligence. http:// www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

8 Dürand, D. (2016): Der Durchbruch Ließ Lange Auf Sich Warten. WirtschaftsWoche. https://www.wiwo.de/technologie/digitale-welt/serie-kuenstliche-intelligenz-der-durchbruch-liess-lange-auf-sich-warten/14885882-2.html. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

9  Schön, C. (2017): Was Ist Künstliche Intelligenz Und Was Kann Sie Leisten. Big Data Blog. https://bigdatablog.de/2017/11/13/kuenstliche-intelligenz/. Zuletzt geprüft am 12.11.2019.

10 Tißler, J. (2016) : Praktische Anwendungen Für Künstliche Intelligenz – Heute und Morgen. Upload Magazin. https://upload-magazin.de/blog/13645-anwendungen-beispiele-kuenstliche-intelligenz/. Zuletzt geprüft am 13.11.2019.

11  Hecker, D. et al. (2017): Zukunftsmarkt Künstliche Intelligenz. Potenziale und Anwendungen. Fraunhofer-Allianz Big Data. https://www.bigdata.fraunhofer.de/content/dam/bigdata/de/documents/Publikationen/KI-Potenzialanalyse_2017.pdf. Zuletzt geprüft am 13.11.2019.

12 Wittenpahl, V. (2019): Künstliche Intelligenz. Technologie | Anwendung | Gesellschaft. Institut für Innovation und Technik. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-662-58042-4.pdf. Zuletzt geprüft am 13.11.2019.

13 Bannat, A. (2014): Ein Assistenzsystem Zur Digitalen Werker-Unterstützung In Der Industriellen Produktion. Technische Universität München. https://mediatum.ub.tum.de/doc/1206607/1206607.pdf. Zuletzt geprüft am 13.11.2019.

* = Affiliatelinks/Werbelinks

Bitte dieses Feld leer lassen

Vorname

E-Mail *

Wir halten deine Daten privat und teilen sie nur mit Dritten, die diesen Dienst ermöglichen. Lies unsere Datenschutzerklärung für weitere Informationen.

Prüfe deinen Posteingang oder Spam-Ordner, um dein Abonnement zu bestätigen.