Künstliche Intelligenz (KI): Definition, Arten und Anwendung

Mehr Daten, stärkere Rechenleistung und die Preissenkung von Datenverarbeitung sind drei wesentliche Gründe dafür, dass sich das Forschungsfeld der KI in den letzten Jahren mit enormer Schnelligkeit entwickelt hat. Wo man auch hinschaut, haben automatisierte Prozesse, smarte Geräte und chattende Roboter Einzug ins Alltagsleben erhalten. Künstliche Intelligenz existiert längst nicht mehr nur in Science-Fiction-Filmen, sondern erleichtert das private und berufliche Leben der Menschen.

Wir zeigen Ihnen, warum bei der Definition von Künstlicher Intelligenz von unterschiedlichen Strömungen gesprochen wird und welche wichtigen Methoden und Teilbereiche Sie kennen müssen. Sie erfahren, in welchen Anwendungsbereichen KI bereits heute Einsatz findet und welche Vorteile die Technologie für Unternehmen bereithält.

Künstliche Intelligenz, auf Englisch Artificial Intelligence (kurz: AI), universell zu definieren, ist bis dato gescheitert. An der Definition für Künstliche Intelligenz scheiden sich die Geister, denn es ist von unterschiedlichen Strömungen und Meinungen die Rede.

Obwohl Forscher und Forscherinnen schon in der Renaissance erste Versuche der Robotik sehen, entsteht die erste tatsächliche KI-Definition 1956 auf der Dartmouth-Konferenz in New Hampshire. Die Wissenschaftler John McCarty, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon stellen damals das Forschungsprojekt „A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“ vor. Die Definition lautet wie folgt:

"Die Studie geht von der Vermutung aus, dass jeder Aspekt des Lernens oder jedes andere Merkmal der Intelligenz im Prinzip so genau beschrieben werden kann, dass eine Maschine dazu gebracht werden kann, es zu simulieren. Es wird versucht, herauszufinden, wie man Maschinen dazu bringen kann, Sprache zu benutzen, Abstraktionen und Konzepte zu bilden, Probleme zu lösen, die heute dem Menschen vorbehalten sind, und sich selbst zu verbessern."

Maschinen sollen demnach in der Lage sein, komplexe Aufgaben zu lösen, die eigentlich dem Menschen vorbehalten sind. Heute findet AI Anwendung in verschiedenen Bereichen wie zum Beispiel im Gesundheitswesen, Finanzen, Verkehr, Energie und auch im Unternehmenskontext."

Geschichte der Künstlichen Intelligenz: Seit wann gibt es KI?

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz ist vielschichtig und wird im vorangegangenen Jahrhundert als interdisziplinäres Forschungsfeld betrieben. Geisteswissenschaften, die Medizin, Kybernetik, Mathematik und viele weitere Disziplinen beteiligen sich an der Diskussion. Bereits vor der erwähnten Dartmouth-Konferenz entwarfen Forschende Konzepte, die zur Entwicklung der Künstlichen Intelligenz beitrugen. Hier ein kurzer historischer Überblick:

1945: John von Neumann vergleicht in „First Draft of a Report on the EDVAC“ das menschliche Gehirn mit dem Prozessor eines Computers.

1948: Norbert Wiener gründet das Forschungsfeld der Kybernetik. Gegenstand ist die Untersuchung gemeinsamer Elemente in der Funktionsweise von Menschen und Maschinen.

1950: Alan Turing entwickelt den Turing-Test mit seinem Gedankenexperiment „Imitation Game“ und somit die Grundlage dafür, herauszufinden, ob Maschinen menschliche Intelligenz zumindest imitieren können.

1956: Auf der Dartmouth-Konferenz wird das Forschungsfeld der Künstlichen Intelligenz gegründet. Gleichzeitig wird der Logic Theorist entwickelt, der als erstes AI-System gilt. Das System schaffte es, mathematische Theoreme zu lösen.

1970er: In der KI-Entwicklung sind die 70er-Jahre vor allem die Zeit der Expertensysteme. Eines der wohl bekanntesten Beispiele eines solchen Expertensystems ist der Sprachassistent ELIZA, der 1966 entwickelt wurde.

1980er: Die 80er-Jahre werden in der Historie oft als Winter der KI bezeichnet. Der symbolische Ansatz stieß schnell an seine Grenzen und zeigte, dass Künstliche Intelligenz weit davon entfernt war, menschliche Intelligenz zu überholen. Mehr und mehr rücken in den 80er- und 90er-Jahren jedoch neuronale Netze und das Thema des maschinellen Lernens in den Fokus.

1996: Der von IBM entwickelte Schachcomputer Deep Blue gewinnt gegen den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow.

2010/11: AI erlebt eine neue Hochphase. Das Computerprogramm Watson von IBM schlägt in der Quizshow Jeopardy! seine menschliche Konkurrenz.

2013: DeepMind entwickelt ein System, das eigenständig lernt, Atari-Spiele zu spielen.

2015: Microsoft Research gewinnt mit seinem tiefen neuronalen Netz beim Imagenet-Wettbewerb. Die KI erkennt Objekte in Bildern und Videos genauso gut wie ein Mensch.

2021: Mercedes erhält eine Modellzulassung im Level 3 des autonomen Fahrens, dem automatisierten Modus, bis 60 km/h. Fahrer müssen den Wagen nicht mehr permanent überwachen.

2022: Google arbeitet an einem neuen Turing-Test, „Beyond the Imitation Game“.

Ende 2022: Das Unternehmen OpenAI veröffentlicht den Prototypen ChatGPT, ein Chatbot, der auf maschinellem Lernen beruht.

Anfang 2023: Google stellt Bard vor, ein AI-Sprachmodell für Dialoge. Bard soll mit ChatGPT konkurrieren. Außerdem inkludiert ein Windows-Update die KI-gestützte Bing-Suche in die Startleiste.

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz basiert auf programmierten Algorithmen. Diese mathematischen Prozeduren sorgen dafür, dass die AI Muster in Daten erkennen und Aufgaben lösen kann. Beim maschinellen Lernen werden nicht einfach regelbasierte Lösungen gefunden, sondern die KI kann aus den vorliegenden Informationen lernen und so neue Aufgaben erlernen.

Liegen der AI beispielsweise eine Reihe von Bildern vor, so kann sie lernen, wie ein Mensch aussieht, und ihn von anderen Objekten auf den Bildern unterscheiden. Im Unterschied zum menschlichen Gehirn ist es der KI möglich, eine enorme Menge an Daten, sogenannte Big Data, zu erfassen.

Künstliche Intelligenz: Arten und Typen

Artificial Intelligence wird grob in die beiden Lager der starken KI und der schwachen KI und in vier Arten eingeteilt. Sie unterscheiden sich folgendermaßen:

Starke KI vs. Schwache KI

Die starke KI (auch: strong AI) vertritt die Annahme, dass es Maschinen geben kann, die so intelligent sind, dass sie Sprache verstehen. Dieser Strömung zufolge sollen Systeme und Maschinen existieren, die der menschlichen Intelligenz vermögen und sie teilweise sogar übertreffen. Starke KI-Systeme handeln jedoch nicht nur intelligent, sondern auch aus eigener Motivation. Gleichzeitig können sie flexibel auf Anpassungen reagieren.

Bis dato ist es nicht gelungen, eine solche starke KI zu entwickeln. Denkbar wäre die Umsetzung jedoch mit autonomen Autos. Starke AI-Systeme haben ein eigenes Denkvermögen, handeln in einer sich verändernden Umwelt, reagieren auf Veränderungen, besitzen Planungssicherheit, können kommunizieren und verfolgen ein übergeordnetes Ziel. Bisher gibt es keine autonomen Fahrzeuge, die all diese Fähigkeiten umsetzen; theoretisch ist es jedoch denkbar.

Die schwache KI-These geht hingegen davon aus, dass Kognition von Maschinen immer nur simuliert werden kann. Schwache KI-Systeme beschränken sich in der Regel auf eine Fähigkeit, wie beispielsweise die Beantwortung von Fragen. Realisiert wird das System durch mathematische Berechnungen und ihnen zugrunde liegende Datensätze. Ein tiefes Verständnis für Problemlösungen erlangen schwache KI-Systeme hingegen nicht. Beispiele für die Umsetzung einer schwachen KI sind unter anderem Spracherkennungen, Chatbots und Navigationssysteme.

Vier unterschiedliche KI-Typen

Neben der groben Unterscheidung in starke und schwache KI lassen sich darüber hinaus vier verschiedene Typen Künstlicher Intelligenz ausmachen. Diese sind:

Typ 1: Reaktive Maschinen

Der erste Typ von KI sind die sogenannten reaktiven Maschinen. Sie kennzeichnen sich dadurch, dass sie auf eine bestimmte Aufgabe trainiert sind. Beispiele sind der Logic Theorist oder auch der Schachcomputer Deep Blue.

Typ 2: Begrenzte Speicherkapazität

Die zweite Form von KI ist heute allgegenwärtig. Begrenzte Speicherkapazität – auch Limited Memory AI – bezeichnet Systeme, die vergangene Daten auf aktuelle Situationen und Entscheidungen anwenden können. Wurde einem Chatassistenten bereits des Öfteren eine bestimmte Frage gestellt, so kann er zukünftig besser darauf antworten.

Ebenso funktionieren die Algorithmen von Social Media: Gefällt einer Userin oder einem User ein Beitrag, so weiß die KI aus vergangenen Daten, dass Content zu diesem Thema eine hohe Relevanz für diese Person hat und spielt ähnliche Inhalte im Newsfeed aus.

Typ 3: Theorie des Geistes

Das Leib-Seele-Problem beschäftigt nicht nur die Geisteswissenschaften, sondern auch die KI-Forschung. Mit Theorie des Geistes – auch Theory of Mind AI – werden Systeme bezeichnet, die menschliche Erkenntnisse einschließlich der Wahrnehmung von Gefühlen beschreiben. Bis heute gibt es keine Systeme oder Maschinen, die das umsetzen können. Vor allem Emotionen können in KI nicht nachgebildet werden.

Typ 4: Selbstwahrnehmung

Maschinen, die ein Verständnis von sich und der Welt haben, sind bis dato nur in Science Fiction anzutreffen. Der vierte Typ Künstlicher Intelligenz ist dadurch gekennzeichnet, dass er – wie der Mensch – eine Selbstwahrnehmung und ein Bewusstsein hat. Typ 4 stellt die höchste Stufe von KI dar und würde eine vollkommene Nachbildung des Menschen bedeuten.

Künstliche Intelligenz: Methoden der AI

Methodisch wird im Bereich KI zwischen einem symbolischen und subsymbolischen (neuronalen) Ansatz unterschieden. Die klassische Künstliche Intelligenz verwendet normalerweise eine Reihe von Schritten, um Probleme zu lösen. Sie folgt einem Pfad, der auf internen Darstellungen von Ereignissen im Vergleich zum verhaltensbasierten Ansatz fußt.

Künstliche neuronale Netze sind hingegen dem menschlichen Nervensystem nachgeahmt und erlernen ihr Wissen eigenständig. Die Leistungsfähigkeit beider Methoden wird maßgeblich durch immer größeren Datenmengen erhöht.

Symbolische KI

Den klassischen Ansatz der Künstlichen Intelligenz bezeichnet die symbolische KI. Sie führt auf die philosophische Aussagenlogik zurück, die mithilfe von Symbolmanipulation, formalen Regeln und mechanischen Verfahren für Maschinen zugänglich gemacht wurde.

Auf Grundlagen der Logik wird in der symbolischen KI Top-to-Bottom konstruiert: Die formale Aussage wird dabei durch algorithmische Rechenoperationen bewiesen. Das Wissen zur Lösung des mathematischen Problems zieht die Maschine aus sogenannten Expertensystemen. Diese enthalten strukturierte Daten, zwischen denen die Maschine nach einer geeigneten Lösung sucht.

Künstliche symbolische Systeme haben sich deshalb vor allem in Techniken wie der Sprach- und Texterkennung oder auch dem Gewinnen eines Schachspiels bewiesen. Die symbolische KI wird oftmals als GOFAI, die Good Old-Fashioned Artificial Intelligence, bezeichnet. Der in dieser Methode verankerte Intelligenzbegriff gilt heute als überholt.

Zweifelsohne sind Maschinen, die Schachspiele gewinnen, als Kundenservice-Bot kommunizieren oder scheinbar unlösbare Rechenaufgaben meistern, zu einem gewissen Grad intelligent. Dennoch beziehen sie ihr Wissen einzig allein aus einem Expertensystem, welches wiederum durch einen Menschen programmiert wurde.

Subsymbolische KI

Neben der symbolischen KI hat sich heute eine Methode etabliert, die oftmals als vielversprechender erlebt wird, nicht zuletzt weil die Maschine ihr Wissen hierbei eigenständig erlernt. Das sogenannte maschinelle Lernen ist dem Lernprozess im Gehirn nachempfunden: Mithilfe neuronaler Netze kann das System unterschiedliche Sachverhalte erlernen.

Aufgrund der starken Leistungsfähigkeit, die neuronale Netze mithilfe großer vorhandener Datenmengen erzeugen, zählen sie heute in der KI-Forschung als zukunftsträchtige KI-Methode.

Künstliche Intelligenz: Teilgebiete und wichtige Begriffe

Machine Learning, neuronale Netze, tiefes Lernen: All diese Begriffe werden häufig im Zusammenhang mit KI genannt. Teilweise werden sie – vor allem umgangssprachlich – synonym verwendet. Technisch betrachtet gibt es jedoch Unterschiede, die wir deshalb nachfolgend erläutern. Wichtige Teilgebiete, die mit der KI-Forschung einhergehen, sind:

Natural Language Processing

Natural Language Processing (kurz: NLP) befasst sich mit der Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Dabei geht es nicht nur um das Erkennen von Wörtern und Sätzen, sondern auch um die Analyse von Bedeutungen, Kontexten und Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen – wie bei der natürlichen Sprache, die wir benutzen. NLP wird beispielsweise bei der Spracherkennung, der Content-Generierung, bei automatisierter Übersetzung sowie bei Chatbots eingesetzt.

Neuronale Netze

Neuronale Netze basieren auf künstlich zusammengeschalteten Neuronen, die schichtweise angeordnet sind. Die unterschiedlichen Gewichtungen werden dabei mithilfe von Maschinenlernverfahren eingestellt. Jedes Neuron verarbeitet Informationen und gibt sie an die nächste Schicht weiter, bis das gewünschte Ergebnis erreicht wird. Neuronale Netze werden unter anderem bei der Bilderkennung eingesetzt.

Machine Learning

Anders als die symbolische KI nutzt die subsymbolische KI keine Regeln, sondern der Algorithmus löst mathematische Prozeduren so lange, bis das richtige Ergebnis eintritt. Die Künstliche Intelligenz „lernt“ also während der Ergebnissuche. Daher wird vom sogenannten Machine Learning (deutsch: maschinelles Lernen) gesprochen.

Die Methoden des Lernens werden in der neuronalen KI in verschiedene Verfahren unterteilt. Zu den drei wichtigsten gehören überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und das verstärkte Lernen (auch: Reinforcement Learning). Machine Learning ist ein wichtiger Bestandteil der modernen Technologie und wird in vielen Branchen eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren und Entscheidungen zu optimieren.

Deep Learning

Ein Teilbereich des Machine Learning ist das sogenannte Deep Learning (deutsch: tiefes Lernen). Besteht ein künstlich neuronales Netz aus fünf oder mehr Schichten, so wird von einem Deep Neural Network (deutsch: tiefes neuronales Netz) gesprochen. Das entsprechende Lernverfahren ist demnach das Deep Learning.

Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, große Mengen an Daten zu verarbeiten und zu analysieren, um automatisch zu lernen, wie sie eine bestimmte Aufgabe ausführen sollen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten und Rechenleistung hat Deep Learning in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen.

Knowledge Presentation

Knowledge Presentation ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Darstellung und Organisation von Wissen beschäftigt. Es geht darum, wie Wissen in einer formalen Sprache dargestellt werden kann, um es für den Computer verständlich und zugänglich zu machen. Knowledge Presentation wird beispielsweise in der Datenintegration, bei Suchanfragen im Internet oder bei der Automatisierung von Entscheidungsprozessen angewandt.

Künstliche Intelligenz im Alltag: Beispiele

Womöglich stellen Sie sich jetzt die Frage, ob Sie bereits mit KI in Berührung gekommen sind. Die Antwort darauf ist ein klares „Ja“. Jede Person, die auf Social Media surft, smarte Geräte nutzt oder Filme bei Netflix streamt, ist bereits in Kontakt mit Künstlicher Intelligenz gekommen.

Algorithmen verbessern bereits jetzt das Nutzungserlebnis der Userschaft, indem sie relevante Beiträge vorschlagen, Musik per Spracheingabe abspielen oder genau den richtigen Blockbuster für Ihren Filmabend vorschlagen. Beispiele für KI im Alltag sind:

• Relevanz-Algorithmen auf Social Media
• Gesichtserkennung am Smartphone
• Betrugserkennung bei Kreditkarten oder PayPal
• Automatische Diagnosen durch Medizinprodukte
• Personalisierte Startseiten in Onlineshops

Nachfolgend erläutern wir Ihnen einige Beispiele, bei denen Ihnen KI im Alltag begegnet, etwas genauer.

Saugroboter

Was ist alltäglicher als Putzen? Staubsaugen gehört wohl zu einer der lästigsten Aufgaben im Haushalt und viele Menschen würden sich über intelligente Hilfe freuen. Saugroboter sind ein praxisnahes Beispiel für die Integration von Künstlicher Intelligenz in unseren Alltag.

Diese autonomen Roboter nutzen fortschrittliche Algorithmen und Sensortechnologie, um Böden und Teppiche zu reinigen, ohne menschliches Eingreifen zu erfordern – solange keine Treppen oder Stufen im Weg sind. Die Artificial Intelligence im Saugroboter erkennt Hindernisse, passt seine Bewegungen an und lernt mit der Zeit, wie der Roboter seine Reinigungsaufgaben am besten erfüllen kann.

Übersetzungstools

Übersetzungsprogramme wie DeepL und der Google-Übersetzer sind weitere Beispiele für Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz im Alltag. Diese Tools nutzen fortschrittliche maschinelle Lernmodelle und neuronale Netze, um automatisch Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.

Die KI im Hintergrund erkennt kontextuelle Zusammenhänge und Grammatik, um die bestmögliche Übersetzung zu liefern. Während es in der Anfangszeit des Google-Übersetzers keine hundertprozentige Garantie dafür gab, dass ein übersetzter Satz überhaupt richtig war, lassen sich heute ganze Dokumente exakt in eine andere Sprache übersetzen.

Sprachassistenz

„Alexa, spiel meine Gute-Laune-Playlist“: Wer sich mit Siri, Alexa oder Cortana unterhält, spricht gewissermaßen mit einer Künstlichen Intelligenz. Diese Assistenzen verwenden Spracherkennungs- und Verarbeitungstechnologien, um den Nutzenden eine natürliche und intuitive Interaktion mit ihren Geräten zu ermöglichen.

Egal ob das Abspielen von Musik, das Einrichten von Erinnerungen, das Senden von Nachrichten und das Steuern von Smart-Home-Geräten – Siri, Alexa und Cortana können all diese Aufgaben übernehmen. Die Fähigkeit von solchen Programmen, natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, ist ein wichtiger Fortschritt in der KI-Technologie und hat das Potenzial, unsere Interaktionen mit Technologie noch weiter zu verbessern.

Künstliche Intelligenz: Unternehmen werden effizienter

KI krempelt nicht nur das private Leben der Menschen um, sondern hat auch im beruflichen Kontext zunehmend an Bedeutung gewonnen. Unternehmen profitieren durch den Einsatz intelligenter Systeme, etwa durch die Automatisierung bestimmter Prozesse und die Effizienzsteigerung.

Ein Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie müssten eigenhändig die gesamte Datenbank Ihrer Kontakte durchsuchen, um Ihre Kundschaft zu segmentieren. An diesem Punkt wird klar, dass AI dem Menschen in der Aufbereitung von Daten einen großen Schritt voraus ist. Algorithmen durchsuchen riesige Datensätze in Windeseile und strukturieren die Daten für die weitere Verarbeitung.

Die Frage, die sich Unternehmen beim Einsatz von Artificial Intelligence jedoch stellen müssen, ist: Welche konkrete Aufgabe soll die KI übernehmen? Die Anwendungsgebiete reichen von Kundenservice und Logistik über Vertrieb bis hin zu Marketing und Business Intelligence.

Während große Unternehmen teilweise in die Entwicklung eigener KI-Systeme investieren, ist es für kleinere und mittelständische Unternehmen ratsamer, auf bereits existierende Lösungen zu setzen. Mithilfe von Software, die auf Künstlicher Intelligenz basiert oder einzelne Funktionen an Algorithmen abgibt, lassen sich Prozesse maßgeblich optimieren.

Einige Beispiele, KI in Unternehmen einzusetzen, sind:

• Chatbots als Entlastung des Kundenservices
• Automatisiertes Lead Scoring, um noch mehr Verkäufe abzuschließen
• Datenbereinigungen, um wertvolle Kundschaft schneller zu identifizieren
• Prozessautomatisierung für mehr Effizienz
• Predictive Analytics, um logistische Kosten genauestens zu kalkulieren

Nachfolgend beleuchten wir drei Fälle, in denen Unternehmen gezielt KI einsetzen – vielleicht ist für Sie direkt etwas dabei.

Content Generator

Stetig neue Ideen zu finden, stellt Marketingteams vor eine enorme Herausforderung. Doch nicht nur die Content-Planung nimmt Zeit in Anspruch, sondern auch die Strukturierung und Erstellung desselben. Mit dem Auftauchen von ChatGPT, dem KI-Chat von OpenAI, können Marketeers ihre Arbeit durch Künstliche Intelligenz effizienter gestalten.

Aber es geht noch besser und einfacher: Mit HubSpots Content Generator lassen sich automatisiert Blogideen finden, Textelemente generieren und Templates für Artikel erstellen. Ein einfaches Briefing genügt und schon legt der Contentgenerator los und erarbeitet Lösungsvorschläge für Sie.

Automatisierung von Anruftranskripten

Sowohl im Vertrieb als auch im Kundenservice gehört das Verfassen von Skripten während Kundentelefonaten zu einer zeitintensiven Arbeit. Nicht immer ist es möglich, jedes Wort so schnell mitzutippen. Die Folge sind Fehler und Unklarheiten.

Durch die Verwendung eines CRM-Systems, das mittels Künstlicher Intelligenz automatisch die gesprochene Sprache erfasst, ist das jedoch kein Problem mehr. Automatische Anrufprotokolle erleichtern nicht nur die Arbeit, sondern sorgen auch dafür, noch gezielter auf Kundenbedürfnisse eingehen zu können, da alles digital in der Kundenakte abgespeichert werden kann.

Personalisierung

Personalisierung spielt in vielen Bereichen des Marketings eine enorm wichtige Rolle. Marketingteams versenden personalisierte Newsletter und Onlineshops individualisieren ganze Startseiten, um Usern ein noch besseres Einkaufserlebnis zu bieten. Ein gern zitiertes Beispiel, wie KI die Personalisierung im Marketing weiter vorantreiben kann, ist der Amazon-Algorithmus. Aus einer Vielzahl von Daten, die das Nutzerverhalten widerspiegeln, zieht die KI Rückschlüsse darauf, welche Produkte den Userinnen und Usern gefallen könnten.

Diese werden ihnen anschließend auf der Startseite vorgeschlagen. Je besser die vorgeschlagenen Produkte den Interessen der Käuferschaft entsprechen, desto höher ist die Chance, Umsatz zu generieren. KI-Tools können daher ganz gezielt den Verkauf ankurbeln und gleichzeitig ein kundenorientiertes Einkaufserlebnis ermöglichen.

Künstliche Intelligenz: Vor- und Nachteile

Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und wird immer häufiger eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dass technische Geräte die menschliche Intelligenz in naher Zukunft jedoch nicht ablösen werden, sollte bis hierhin klar geworden sein. Dennoch erhalten intelligente Geräte mehr und mehr Einzug in das Alltagsleben der Menschen.

Zu den Vorteilen von KI gehören unter anderem:

• eine schnellere und präzisere Datenanalyse,
• die Automatisierung von Prozessen,
• die Möglichkeit, personalisierte Produkte und Dienstleistungen anzubieten,
• Vorhersage von Trends und
• Unterstützung bei Entscheidungsfindung.

Allerdings gibt es auch einige Nachteile von KI, die berücksichtigt werden müssen. Zum Beispiel kann der Einsatz von AI zu Arbeitsplatzverlusten führen, wenn automatisierte Prozesse menschliche Arbeit ersetzen, wie die Diskussion um ChatGPT zeigt. Zudem besteht das Risiko von Datenschutzverletzungen und Sicherheitsproblemen, wenn sensible Daten von unzureichend geschützten KI-Systemen verarbeitet werden.

Künstliche Intelligenz kann auch dazu beitragen, bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten und Diskriminierungen zu verstärken. Ein prominentes Problem von Artificial Intelligence ist nämlich, dass die zugrundeliegenden Daten und Algorithmen oft nicht ausreichend divers sind und somit Bias aufweisen.

2017 ging ein Twitter-Post um die Welt, der offenbarte, dass Algorithmen häufiger aus den Daten weißer Menschen lernen. Der Beitrag zeigt einen schwarzen Nigerianer, der einen automatischen Seifenspender nutzen wollte. Jedoch wurde dieser unwissentlich nur auf weiße Hautpigmente programmiert.

Es ist daher wichtig, den Einsatz von KI kritisch zu hinterfragen und sicherzustellen, dass sie ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt wird.

Fazit: Hype um Künstliche Intelligenz – Zukunft bleibt spannend

Dass Künstliche Intelligenz Probleme lösen und das Leben der Menschen vereinfachen kann, ist eindeutig. Noch ist der derzeitige technische Fortschritt weit davon entfernt, dass AI den Menschen vollends ersetzt. Trotzdem bietet der technologische Fortschritt sowohl im privaten Leben als auch für Unternehmen wichtige Vorteile.

KI-Tools unterstützen immer dort, wo riesige Datenmengen verarbeitet werden müssen und die menschliche Kapazität nicht ausreicht – KI im Marketing, KI-Videos, KI-Bilder und KI im Kundenservice sind längst Alltag geworden. So lassen sich Prozesse optimieren, Alltagsaufgaben bequemer gestalten, personalisierte Erlebnisse schaffen und zeitfressende Aufgaben an die KI abgeben. Ob und wann Künstliche Intelligenz jemals den Menschen nachahmen kann, bleibt ungeklärt.