Künstliche Intelligenz

Von Daten zu kognitivem Wissen

Künstliche Intelligenz. Digitalisierung beeinflusst den Erfolg von Unternehmungen. Sie ist an disruptive Konzepte wie IoT, Deep Learning/Machine Learning, Datenanalyse, Big Data, Cloud- und Edge-Computing und damit an die alles vereinigende, künstliche Intelligenz (KI, Artificially Intelligence AI) gebunden.

KI-Fähigkeiten. © (Quelle: www.marketinginstitut.biz/blog künstliche-intelligenz)

Entwicklungen für effiziente, nachhaltige Anwendungen werden so ermöglicht. Ersetzte die industrielle Revolution die Muskelraft, kennzeichnet die „digitale Revolution“ mit KI die Übertragung kognitiver Leistungen an eine „Maschine“, die aus Erfahrung klüger wird. Die Kehrseite zeigt sich neben der Gefahr für die Cyber-Sicherheit in verschwindender, vor allem einfacher, menschlicher Arbeit sowie in sinkenden Steuereinnahmen, da „intelligente Maschinen“ steuerbefreit sind. Andererseits entstehen neue Tätigkeitsfelder. Internationale Studien stützen den Optimismus. 

Was ist KI
KI untersucht und löst über die Kombination von Planen, Suchen, Optimieren, logischem Aufbereiten sowie Erkennen über Näherungsverfahren die intelligente Automatisierung mit maschinellem Lernen durch Einsatz schneller Computernetze höchster Rechenleistung. Menschliche Handlungsstrukturen werden nachgebildet. Solche ausfallsicheren, Fehler vermeidenden Rechner und Netze können eigenständig Probleme bearbeiten und bessere Entscheidungen vorschlagen. Intelligent im Sinne einer Mischung aus logischem Denken, Empathie, Taktgefühl und Ethik sind sie nicht.

Anzeige

Häufig wird bereits eine Realisierung als KI bezeichnet, die durch algorithmische Spezialprogramme „intelligentes Verhalten“ vortäuscht (z. B. Datenanalyseprogramme, Computerspiele). Solch „schwacher“ KI steht die „starke“ KI gegenüber. Sie unterstützt bei schwierigen Aufgaben, die sich durch Unsicherheiten sowie Wahrscheinlichkeiten auszeichnen. Ihre Arbeitsweise übertrifft oft menschliches Verhalten. „Starke“ KI-Lösungen bedingen auf Basis großer Datenmengen die Kooperation verschiedenster Fähigkeiten, Programme und Systeme, um flexibel und sicher optimale Lösungen zu schaffen. Die Anfänge der KI gehen bis in die letzten Vierziger Jahre zurück.

Realisierung 
Ein KI-System besteht aus den im Bild (rechts oben) gezeigten Funktionsgruppen, deren Komponenten je nach Aufgabe unterschiedlich mächtig dezentral angeordnet sind. Alle sind bei höchster Daten-Übertragungsgeschwindigkeit zuverlässig vernetzt. Als Zentrale fungiert ein Hochleistungscomputer, dessen Operationsgeschwindigkeit neben Supercomputern mittels Geräten der Quantum-Klasse und künstlicher, neuronaler Strukturen KNN mit der Fähigkeit maschinellen Lernens ML (Machine bzw. Deep Learning) verwirklicht wird.

Quantencomputer arbeiten mit Molekülen, Atomen und subatomaren Partikeln. Phänomene wie Superposition und Quantenverschränkung werden nutzbar. Das Quantumbit Qubit ersetzt das klassische Bit, kann Null, Eins oder beides zugleich bilden. Eine extrem schnelle Verarbeitung im minimalen Raum wird nutzbar, die Rechenkraft der Qubits steigt exponentiell mit ihrer Menge (20 Qubits können bereits Millionen bit-Zustände einnehmen). Neueste Entwicklungen nutzen den Spin eines Elektrons als Qubit. Der zugehörige Festkörper besteht aus zwei Halbleiterschichten (etwa Silicium oder Germanium nahe dem absoluten Nullpunkt). Das freie Elektron wird mit elektrischen Feldern dirigiert. Andere Ansätze nutzen die Stromrichtung in einem Supraleiterring oder das Energieniveau in Atomen oder Molekülen. Bisher erreichte Qubit-Zahlen liegen bei 50–70.

KNN-Vorbild ist die Informationsarchitektur des menschlichen Gehirns. Das entsprechende Computersystem kann besser als ein Mensch verborgene Zusammenhänge erkennen. Mittels mathematischer und stochastischer Methoden verwandelt es ungeordnete Rohdaten (etwa Messergebnisse, Fotos) in strukturierte Angaben, um daraus Korrelationen und Trends abzuleiten. KNN werden zum einen mittels Software simuliert. Zum anderen gibt es neuromorphe Systeme aus elektronischen, netzwerkfähigen Widerständen mit Gedächtnis – den Memristoren (Kunstwort aus „memory“ und „resistor“).

Die beiden anderen, funktionell bekannten Schalen im Schaubild oben hängen in Ausführung und Standort von Aufgabe und räumlicher Ausdehnung sowie von den Sicherheitsanforderungen ab.

KI – Hardware-Prinzipaufbau.

Auswirkungen und Anwendungen
Alle gesellschaftlichen Bereiche profitieren von KI. Sie verändert in der Arbeitswelt Tätigkeiten, Berufsbilder, Arbeitsinhalte und -organisation. Aus ihrer Fähigkeit, größte Datenmengen schneller und gründlicher als ein Mensch für datengestützte Entscheidungen zu untersuchen, lässt sich der Mangel an Spezialisten kompensieren.

Nutzungsmöglichkeiten für die digitale Transformation der Gesellschaft ist gemeinsam, dass es sich zumeist um die Kombination von Analysetechniken handelt. Dabei kommen neben IT-Technologien auch Verfahren aus Statistik, Linguistik und Neurologie zum Einsatz, sodass lernfähige Maschinen unabhängig sichere Entscheidungen vorbereiten. Ein verfügbarer, riesiger Datenfundus erfordert zu seiner Verarbeitung eine sehr hohe Anzahl von Rechenoperationen.

Die im Folgenden genannten, teils bereits erprobten Beispiele sind technisch-industrieller Natur. Hier aus Platzgründen nicht genannte Gebiete versprechen aber ebenso deutliche Erfolge:

  • Vorausschauende Wartung, Erkennung möglichen Fehlverhaltes mit selbsttätiger Information/Wartung (Predictive Mainenance)
  • Verkehrslenkung
  • Ridesharing
  • (Decision Making), etwa bei Einführung neuer Produkte
  • Vertrieb
  • Überwachung
  • Fahren bei permanenter Analyse von Verkehr, Umgebung, Fahrverhalten, Umwelteinflüssen mit ethischer Komponente, Energiequelle
  • Robotik
  • (zum Beispiel Mehrmotoren-Antriebssysteme).

Risiken und Ausblick
Angst vor Künstlicher Intelligenz ist unbegründet. Trotzdem entbehrt diese nicht einiger Risiken, da sie vorerst über keinen moralischen Maßstab verfügt. Problematisch wird sie, sofern die KI mit unseren eigenen Eigenschaften ausgestattet wird. So traf die KI in einem Versuch zum Beispiel: auf ML basierende Entscheidungen, bei denen Personen nachweisbar diskriminiert wurden. Zudem ist ständig an jedem Ort Cybersicherheit zu garantieren.

Mit KI, der digitalen Revolution überhaupt, gilt es Herausforderungen wie Informationsüberflutung, Cyberrisiken, „Rennen“ um Innovationen, Währungsstabilität und ähnliches durch die Gesellschaft vor allem mit einer zukunfts- und grundlagenorientierten Weiterbildung zu meistern.

Besonders von Interesse wird die Politikunterstützung durch KI mit schnellen, optimierten Entscheidungsvorschlägen sein, deren Transparenz die Blockchain- Technologie garantiert. Deutschland muss wohl insgesamt in diesem Bereich Fortschritte machen, da laut einer EU-Studie unser Land im „digitalen“ Europa-Vergleich keinen der vorderen Plätze einnimmt. Weltspitzen im digitalen Zeitalter sind die USA und China. Joachim Krause

Anzeige

Das könnte Sie auch interessieren

Anzeige

AI Horizons Network

Uni Stuttgart forscht mit IBM an KI

Die Universität Stuttgart ist als erste Institution in Europa dem AI Horizons Network beigetreten, um die KI-Forschung zur Interaktion von Sprache und Wissen voranzutreiben. Das AI Horizons Network ist ein weltweites Netzwerk von Forschenden und...

mehr...
Anzeige
Anzeige
Anzeige

Keine Angst vor KI

Keine Angst vor Industrie 4.0

Künstliche Intelligenz. Hans-Jürgen Heitzer ist als Head of Division für Kardex Mlog in der Kardex Gruppe verantwortlich und kennt daher die Zukunftschancen, die Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz für die Intralogistik mit sich bringen.

mehr...
Anzeige
Anzeige
Anzeige

Inferenzkameras

Einstieg in KI-basierte Bildverarbeitung

IDS NXT ocean ist eine Komplettlösung, die Anwendern den Einstieg in KI-basierte Bildverarbeitung vereinfachen soll. Von der Kamerahardware inklusive selbst entwickeltem KI-Core über die Trainingssoftware zur Erstellung individueller künstlicher...

mehr...

Qualitätsprüfung

KI mit dem Blick fürs Süße

Bi-Ber hat in seinem ersten Deep-Learning-Projekt die visuelle Produktprüfung für einen Hersteller von Schokoladen- und Waffelprodukten umgesetzt. In der Endkontrolle wird sichergestellt, dass sich keine Fremdkörper auf den Produkten befinden und...

mehr...