Künstliche Intelligenz (KI) ist der Prozess der Programmierung von Computern zur Ausführung bestimmter Aufgaben. Ursprünglich war die KI nur ein kleiner Assistent für den Menschen. Heute ist die KI ein Partner, der eine Vielzahl von Aufgaben übernimmt, allerdings innerhalb eines bestimmten Rahmens und bestimmter Parameter. Die Fähigkeit der Software, die Eingaben zu reproduzieren, ist begrenzt. So kann eine für Druckaufträge optimierte KI beispielsweise keine Rezepte erstellen. Bilderkennungs-KI kann Klaviere auf Fotos erkennen, aber keine Klaviermusik spielen.
Künstliche allgemeine Intelligenz
Die Schaffung eines Systems mit künstlicher allgemeiner Intelligenz hat eine Reihe von Auswirkungen, sowohl für die Gesellschaft als auch für die Wissenschaft. Sie könnte die Überwachung und Kontrolle der Bevölkerung erleichtern, die Macht in den Händen einiger weniger Gruppen verankern und furchterregende Waffen produzieren. AGI könnte auch die menschliche Arbeitskraft überflüssig machen und große soziale Probleme verursachen. In dem Maße, wie die KI immer ausgefeilter wird, könnte sie ein breites Spektrum von Aufgaben übernehmen, die wir derzeit noch von Hand erledigen.
Wenn die KI in der Lage ist, solche Fragen zu beantworten, dann könnte sie theoretisch jede Aufgabe übernehmen. Sie würde menschenähnliches Denken und Schlussfolgern mit rechnerischen Vorteilen wie nahezu sofortigem Abruf und sekundenschnellem Rechnen kombinieren. Solange ein solches System jedoch nicht in der Lage ist, Aufgaben auszuführen, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen, ist es schwer zu sagen, wie intelligent es sein könnte. Und wenn es erst einmal so weit ist, könnte die Öffentlichkeit mit den Ergebnissen nicht allzu glücklich sein.
Maschinelles Lernen
Wenn von künstlicher Intelligenz die Rede ist, werden die Begriffe “maschinelles Lernen” und “künstliche Intelligenz” häufig synonym verwendet. Dabei handelt es sich jedoch um zwei verschiedene Bereiche des Fachgebiets. Im Folgenden werden wir einige der Unterschiede zwischen den beiden Begriffen untersuchen. Letztlich beziehen sich beide Begriffe auf dasselbe: Lernen aus Erfahrung. Maschinelles Lernen ist ein Prozess, bei dem Systemen die Fähigkeit verliehen wird, aus ihren Erfahrungen zu lernen. Dieser Prozess erfolgt mit Hilfe verschiedener Algorithmen, z. B. eines neuronalen Netzes.
In den 1980er Jahren wurden zwei verschiedene Ansätze zur Schaffung künstlicher Intelligenz verwendet: Expertensysteme und maschinelles Lernen. Expertensysteme ahmen die menschliche Entscheidungsfindung nach, während das maschinelle Lernen es Maschinen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen. Anfang der 2000er Jahre begann die Computerindustrie mit der Entwicklung von Cloud-Speicherdiensten und natürlichsprachlicher Spracherkennungssoftware. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, menschliche und maschinelle Intelligenz einander näher zu bringen. Um diese neue Technologie zu verstehen, sollten Sie diese Unterschiede berücksichtigen:
Erweiterte Intelligenz (Augmented Intelligence)
Bei der erweiterten Intelligenz handelt es sich um ein intelligentes System, das mit dem Menschen zusammenarbeitet, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Dieses mit künstlicher Intelligenz entwickelte System kann menschliche Voreingenommenheit und Fehler beseitigen, um genaue, zeitnahe Daten zu produzieren. Durch das Sammeln strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen kann es eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen und unstrukturierte Daten in verständlichen Formaten bereitstellen. Dieses mit Hilfe von künstlicher Intelligenz entwickelte System hat viele Einsatzmöglichkeiten für Geschäftsanwender, von der Automatisierung von Chatbots bis hin zur Bereitstellung von Kundenfeedback.
Die Leistung der erweiterten Intelligenz erweitert die menschliche Intelligenz und bietet Unternehmen neue Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Abläufe. Sie kann verwendet werden, um riesige Datensätze zu analysieren und Muster für die Entscheidungsfindung zu liefern. Augmented Intelligence ermöglicht Unternehmen neue Erkenntnisse und Produkte und kann sogar bessere Arbeitsmethoden definieren. Ihr Potenzial wird mit der zunehmenden Verbreitung von KI weiter wachsen. Hier sind drei Möglichkeiten, wie Unternehmen von erweiterter Intelligenz profitieren können:
Natürliche neuronale Netze
Künstliche Intelligenz ist der Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Durchführung von Aufgaben, die für Menschen nur schwer zu bewältigen sind. Künstliche neuronale Netze nutzen in der Regel mehrere Prinzipien, darunter selbstorganisierende Karten, Lernen und Optimierung. Diese Art der künstlichen Intelligenz kann für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, z. B. für die Steuerung industrieller Prozesse, für Umsatzprognosen, für das Marketing von Datenzielen und für die Validierung. Angewandte künstliche Intelligenz kann auch Sprecher in der Kommunikation erkennen, unterseeische Minen aufspüren und fehlerhafte Software wiederherstellen. In einigen Fällen kann das Netz sogar darauf trainiert werden, handgeschriebene Wörter oder Gesichtsausdrücke zu erkennen.
In einigen Anwendungen werden künstliche neuronale Netze eingesetzt, um Entscheidungen auf der Grundlage großer Datensätze zu treffen. So sind z. B. die Zeichenerkennung und die Spracherkennung zwei beliebte Anwendungen neuronaler Netze. Finanzielle Vorhersagen umfassen Aktienkurse, Währungen, Optionen, Futures und Anleiheratings. Computer Vision umfasst rohe Fotos und Gesichtserkennung. CNN verfügt über fünf Schichten: Eingabe, Pooling, vollständig verbundene Schichten und Faltungsschichten. Jede Schicht dient einem bestimmten Zweck. CNN ist zu einem der am häufigsten verwendeten künstlichen neuronalen Netze in vielen Bereichen geworden, darunter Bildklassifizierung, Objekterkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache.
Anwendungen von AI
Da der Mensch immer überflüssiger wird, steigt die Notwendigkeit, Verwaltungsprozesse zu automatisieren. KI-Systeme helfen bei diesen Aufgaben, indem sie menschliche Fehler reduzieren und die Effizienz steigern. So kann KI beispielsweise Patienteninformationen, die keinen Notfall darstellen, lesen und analysieren und feststellen, ob eine Person medizinische Hilfe benötigt. Letztlich helfen diese Anwendungen den Fachkräften im Gesundheitswesen, ihre Arbeitsbelastung zu verringern. Im Folgenden sind einige Beispiele für KI-Anwendungen im Gesundheitswesen aufgeführt. Aber lassen Sie sich nicht vom Namen täuschen – KI ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen.
Unternehmen nutzen KI bereits seit einigen Jahren, um Betrug aufzudecken und große Mengen quantitativer Daten zu verarbeiten. Sie nutzen maschinelles Lernen und adaptive Intelligenz, um Prozesse zu automatisieren und Geschäftsabläufe zu optimieren. Einige der bekanntesten Beispiele für KI sind Chatbots und Online-Hilfezentren. KI hilft diesen Websites bei der Beantwortung von Kundenanfragen, indem sie Probleme identifiziert und Lösungen in einem Chat-Fenster anbietet. Sie kann sogar Mitarbeitern helfen, durch die Analyse von Daten mehr über ihre Arbeit zu lernen.