Künstliche Intelligenz – was bedeutet der Begriff und was muss man darüber wissen?

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Künstliche Intelligenz, kurz KI, versetzt Maschinen in folgende Lage: Sie lernen aus Erfahrung, stellen sich auf neu eingehende Informationen ein und bewältigen Aufgaben, die menschenartiges Denkvermögen erfordern. Die meisten Beispiele für KI (selbstfahrende Autos, Schach spielende Computer etc.) basieren vor allem auf natürlicher Sprachverarbeitung und Deep Learning. Mithilfe von derartigen Technologien können Computer für spezielle Aufgaben trainiert werden. Das erfolgt, indem sie große Mengen an Daten verarbeiten und in diesen Informationen notwendige Muster erkennen.

KI – wie wird sie uns in Zukunft unterstützen können?

  1. Mithilfe von KI wird das Lernen durch die Discovery und Wiederholung anhand von Daten automatisiert. Mittels Robotik unterscheidet sich die KI allerdings von der hardwarebasierten Automatisierung. Das System dient nicht der Automatisierung von manuellen Tätigkeiten – es führt vielmehr computergesteuerte und mit riesigen Datenmengen anfallende Aufgaben ohne Ermüdung und zuverlässig aus. Für diese Art von Automatisierung bleibt die menschliche Intelligenz dennoch unverzichtbar (zum Beispiel für die Ermittlung von richtigen Fragestellungen oder für die System-Einrichtung).
  2. Bestehende Produkte werden durch KI intelligenter. Eine eigenständige KI-Anwendung wird es in den wenigen Fällen zu kaufen geben. Produkte werden stattdessen um KI-Fähigkeiten erweitert. Intelligente Maschinen, Gesprächsplattformen, Bots und Automatisierung können in Kombination mit größeren Datenmengen etliche Technologien am Arbeitsplatz und zu Hause verbessern.
  3. Dank progressiver Lernalgorithmen ist KI wandlungsfähig – somit kann die Programmierung letztendlich durch die Daten erfolgen. KI findet Regelmäßigkeiten und Strukturen in Daten. Der Algorithmus erwirbt dadurch eine bestimmte Fähigkeit und wird zum Prädikator oder Klassifizierer. Genauso wie er sich das Schachspielen beibringen kann, kann er auch erlernen, welche Produkte als Nächstes im Netz angeboten werden sollte. Sobald neue Daten eingehen, verändert sich auch das Modell. Sollte die ursprüngliche Antwort des Modells ungenügend sein, kann es erneut trainiert und mit neuen Daten versorgt werden.
  4. Durch KI erfolgt die Analyse von großen Datenmengen in größerer Tiefe. Das erfolgt mithilfe von neuronalen Netzen, die häufig eine Vielzahl an verborgenen Schichten aufweisen. In den vergangenen Jahren war es beinahe unmöglich, ein Betrugserkennungssystem mit mehreren verborgenen Schichten aufzubauen. Dank Big Data und einer enorm hohen Rechenleistung, sieht das Ganze inzwischen anders aus. Deep-Learning-Modelle werden mithilfe von großen Datenmengen trainiert – je mehr Daten für derartige Modelle bereitgestellt werden, desto exakter werden sie.
  5. Mithilfe von KI wird das volle Potenzial von Daten erschlossen. Daten werden bei selbstlernenden Algorithmen selbst zum geistigen Eigentum. Alle Antworten befinden sich in den Daten und KI hilft dabei, sie zu finden. Heute spielen Daten eine größere Rolle als je zuvor: Unternehmen können Sie einen riesigen Wettbewerbsvorteil verschaffen. In einer Branche, die vom Wettbewerb stark geprägt ist, gewinnen die Firmen mit den besten Daten – und zwar selbst dann, wenn alle anderen Firmen ähnliche verfahren nutzen.

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