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Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI), was ist das eigentlich?

Alle haben mittlerweile schon einmal von Künstlicher Intelligenz (KI) gehört, aber wer weiß schon wirklich, was der Begriff eigentlich bedeutet?

Der Anfang: Ein Informatiker programmiert eine Künstliche Intelligenz-App, startet sie und fragt: „Gibt es Gott?“ Und die App antwortet: „Jetzt schon!“

Nur ein Witz! Die Frage bleibt aber, Künstliche Intelligenz wofür und warum?


Künstliche Intelligenz in 5 Minuten erklärt

Vom Smartphone bis zum Fernseher gibt es immer mehr Geräte, die angeblich über Künstliche Intelligenz (KI) verfügen. Klingt toll, aber was ist damit eigentlich gemeint und bedeutet KI automatisch überlegene Technik und Maschinen?

Künstliche Intelligenz, Algorithmen, Big Data und weitere digitale Technologien prägen zunehmend unseren Alltag. Doch was bedeutet das für die Einzelne oder den Einzelnen?

Ein interessantes Projekt dazu kommt von iRights e.V., ANAS Leben: ANNAs Leben Das Angebot bietet unterhaltsame sowie informative Inhalte, die Fragen zur Künstlichen Intelligenz, Algorithmen und Big Data anhand von Themen wie Wohnen, Einkaufen oder Gesundheit nachgehet.

Wo ist nun aber der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und einem “normalen” Computerprogramm?

Der größte Unterschied zwischen “normalen” Programmen und Systemen mit Künstlicher Intelligenz ist, dass normale Programmen nur wissen, was wir ihnen zeigen und ein KI Programme selbstständig dazulernen kann. Während Computer-Programme schlicht Serien von komplexen Wenn-Dann-Aufgaben herunterrattern, sind KIs unserem Gehirn nachempfunden und bilden sogenannte Neuronale Netzwerke. Der Prozess dazu heißt “Deep Learning”. Statt einem Programm genau zu sagen, was es tun soll, bekommt es eine Aufgabe gestellt, die es selbstständig lösen soll - etwa auf Fotos Hunde zu erkennen. Das versuchen die Programme immer wieder und präsentieren ihre Ergebnisse, die dann als richtig oder falsch markiert werden. Im Laufe der Zeit versteht KI so immer besser, was einen Hund ausmacht und wie er sich etwa von einer Katze unterscheidet. So, wie es Kinder auch lernen.

Künstliche Intelligenz lernt selbst - aber ist sie deswegen dann wirklich “intelligent”

Das ist eine der meist gestellten und schon fast philosophischen Fragen. Woran erkennt man Intelligenz? Kann eine Maschine intelligent sein? Ist Intelligenz nicht das, was uns Menschen von allem anderen unterscheidet? Ist es wirklich wichtig, ob ein System am Ende “intelligent” ist, oder einfach nur unglaublich gute Ergebnisse liefert, die wir als Menschen niemals oder zumindest nicht so schnell erreicht hätten?

Hier kommt KI heute schon zum Einsatz

Modeanbieter

Erkennen von Kleidungsstücken auf hochgeladenen Fotos. Vergleich der Abbildungen mit dem eigenen Angebot, um Kunden im besten Fall die entsprechende oder eine ähnliche Ware anzubieten und zu verkaufen.

Soziale Netzwerke

Zu den Anwendungen gehören zum einen der zentrale News Feed, wo Algorithmen darüber bestimmen, welche Posts, Fotos, Videos und Anzeigen von Freunden, Medien und Werbenden in welcher Reihenfolge angezeigt werden. Auch bei der Überprüfung der Inhalte, dem Schutz vor Spam-Nachrichten und beim Auffinden von Hassrede kommt KI zum Einsatz.

Einkaufsplattformen

Onlinehändler greifen unter anderem auf KI zurück, wenn es um Vorhersagen geht. „Maschinelles Lernen ermöglicht zum Beispiel präzise Nachfrageprognosen: Wie viele rote oder blaue Hemden werden im nächsten Frühling benötigt? So können Lagerkosten reduziert und diese Kostenersparnis an unsere Kunden weitergeben werden. Zudem kann das Kundenverhalten in bestimmten Regionen präziser vorhersagen werden, um vorab Logistikprozesse vor Ort darauf einstellen zu können.

Sprachassistenten

Sie heißen Siri (Apple), Cortana (Microsoft), Alexa (Amazon) oder Assistant (Google). Sie sprechen mit ihren Nutzern, schreiben gesprochene Nachrichten an Freunde, spielen Musik, geben Wetterprognosen oder erzählen auch mal Witze.

Fintechs

Bei Online-Rechnungseintreibern werden mit Hilfe der Technologie gesteuert, wann und ob über SMS, E-Mail oder Messenger Kunden angesprochen werden. Gleiches gilt für die Inhalte, eine junge Kundin wird so im deutschen eher per Du angesprochen als Jemand, der bereits über 50 ist. Speziell entwickelte Algorithmen integrieren verschiedene Text-Mining-Techniken und ermöglicht so eine rasche und zuverlässige Bonitätsbeurteilung, die auf den aktuellen Daten des Unternehmens basiert.”

Landwirtschaft

KI ist Teil der Digitalisierungsbemühungen in der Landwirtschaft. Einige große Landwirte nutzen bereits Bilderkennungsprogramme, um Pflanzen auf Schädlinge zu untersuchen und diese gegebenenfalls gesondert zu behandeln.

Autonomes Fahren

Künstliche Intelligenz wird beim autonomen Fahren eine zentrale Rolle spielen und das Gehirn des Autos sein. Sie wird dafür sorgen, dass das Fahrzeug sein Umfeld erkennt und entsprechend handelt. Vor besondere Herausforderungen stellt die Entwickler dabei das vorausschauende Fahren.

Roboter-Journalismus

Die Medienkonzerne sehen künstliche Intelligenz als große Chance, nutzerfreundlicher und „smarter“ für Kunden aufzutreten. Ein Beispiel sei sogenannter Roboter-Journalismus beim Herausgeber von „Bild“ und „Welt“. Dies gelte auch für die Sportberichterstattung.

Anwälte

Die Beratungsfirma McKinsey schätzt, dass 22 Prozent der Tätigkeiten von Anwälten und 35 Prozent der Aufgaben von Rechtshelfern automatisiert werden könnten. Bislang kommt KI vor allem bei der Dokumenten-Recherche und Vertragsüberprüfung zur Anwendung.

Medizin

Lernfähige Diagnosesysteme spielen bereits eine große Rolle. Sie helfen bei der Analyse von Krankheiten. Die Fachzeitschrift „Annals of Oncology“ veröffentlichte kürzlich eine Studie, wonach ein Computer zuverlässiger Hautkrebs diagnostiziert hat als Dermatologen. Zuvor hatte ein Forschergruppe ihm mit Hilfe von 100.000 Bildern beigebracht, gefährliche Melanome von gutartigen Muttermalen zu unterscheiden.

Welchen Stellenwert hat der Datenschutz in der KI-Thematik?

Wichtig ist, dass KI-Anwendungen den Menschen bei seinen Zielen unterstützen und gleichzeitig seine Persönlichkeit und seine Privatsphäre schützen. Wir sind an einer Kreuzung und müssen wählen: Der einfache Weg führt über die intensive Ernte privatester Daten zum gläsernen Nutzer. Er liefert einen momentanen Vorteil, lässt den einzelnen Bürger aber hilflos zurück im Falle einer möglicherweise perversen politischen Entwicklung. Der komplizierte Weg findet Möglichkeiten, die Privatsphäre hermetisch zu kapseln und dennoch hilfreiche und sinnvolle Wissensdienstleisungen zu erbringen. Hierbei gibt es sehr viel zu tun!

Das klingt brisant. Was genau müsste getan werden?

Wir brauchen belastbare Zielvereinbarungen, einen intensiven öffentlichen Diskurs über den Mehrwert für Menschen und über die Anwendungen, die gesellschaftlich erstrebenswert sind. Dann können die wissenschaftlichen Fragen bearbeitet und die passenden Geschäftsmodelle entworfen sowie umgesetzt werden. Dieser Diskurs sollte nationale Grenzen überschreiten und alle Generationen einbeziehen. Stichworte sind ›menschzentrierte KI‹ oder ›AI for good‹. Wichtig ist auch, dass die ingenieur- und geisteswissenschaftlichen Fakultäten sich noch intensiver austauschen und enger in gemeinsamen Projekten zusammenarbeiten. Wir brauchen nicht Technologie für Technologen, sondern Lösungen, die jeder im Alltag einsetzen kann und will.

Künstliche Intelligenz: Unterstützung, aber kein Ersatz für IT-Sicherheitsteams

Obwohl KI-basierte Verhaltensüberwachung viele Vorteile bietet, ist sie kein Allheilmittel für Probleme mit der Sicherheit von Netzwerken. Das teils irreführende Marketing mancher Anbieter hat dazu geführt, dass einige Unternehmen der riskanten Fehleinschätzung erliegen, sie könnten ihre IT-Teams reduzieren und ihre Netzwerksicherheit stattdessen neuen KI-Security-Lösungen anvertrauen. Zwar optimieren KI-basierte Lösungen das Verständnis des Nutzerverhaltens im gesamten Netzwerk erheblich, eine sorgfältige Verwaltung durch erfahrene Sicherheitsexperten ist jedoch nach wie vor unerlässlich. Die KI-basierte Verhaltensüberwachung ist also kein Ersatz, sondern eine maßgebliche Verstärkung für bestehende Sicherheitspraktiken. Sie reduziert zeitaufwendige Prozesse und unterstützt IT-Teams dadurch enorm. Eine effektive KI-basierte Verhaltensüberwachung kann signifikante Datenmengen verarbeiten, Benutzeraktivitäten in Zeitleisten zusammenfassen und diese innerhalb weniger Minuten durch den Abgleich mit dem Standardverhalten analysieren. Dieselbe Aufgabe würde selbst einen erfahrenen Sicherheitsanalysten Tage, Wochen oder sogar Monate kosten. Von dieser manuellen Aufgabe befreit, kann das Fachpersonal die gewonnene Zeit effektiv nutzen, um die erstellten Benutzerprofile auf verdächtige Verhaltensabweichungen und die vom KI-System ausgelösten Warnmeldungen zu überprüfen.

Fazit Datenschutz

Die Herausforderungen, denen Netzwerk-Sicherheitsteams heute gegenüberstehen, sind zahlreich und schwierig. Der Einsatz von Technologien wie KI-basierter Verhaltensüberwachung kann die Last der IT-Teams erheblich reduzieren, da viele der zeitaufwändigeren manuellen Aufgaben entfallen, die eine effektive Netzwerksicherheit erfordert. KI sollten jedoch nicht als Ersatz für geschultes IT-Sicherheitspersonal gesehen werden, sondern als Verstärkung, die die operative Effizienz eines jeden Teams erheblich verbessert.

Zukunftsaussichten: Wohin führt uns die Künstliche Intelligenz (KI)?

Der aktuell bekannteste Trend sind künstliche neuronale Netze, Stichwort ›Deep Learning‹, für die Verarbeitung sensorischer Information. Deep Learning hat die Spracherkennung und die Übersetzung sprunghaft verbessert und ein ganz neues Exzellenzniveau bei der Bildverarbeitung ermöglicht. Mittlerweile werden nicht nur Objekte oder Personen auf Fotos erkannt, sondern auch der Gemütszustand, die Stimmung und das Sentiment werden analysiert. Die Ergebnisse sind bei weitem noch nicht perfekt, aber vielversprechend. Eine kommende Megaanwendung sind die Arbeiten zum selbstfahrenden Auto. Das dauert noch einige Jahre, aber KI wird helfen, individuelle und sichere Mobilität auch bis ins hohe Alter zu ermöglichen.

Müssen sich Arbeitskäfte nun Sorgen machen, dass KI-Roboter sie ersetzen werden?

Maschinelle Wissensassistenten werden bei der Steuererklärung helfen, bei Nachbarschaftsstreitigkeiten, aber auch bei Investmententscheidungen. Das wird die Arbeitsplätze des Steuerberaters, des Anwalts und des Bankers verändern, aber nicht den Berufsstand überflüssig machen. In der Produktion wird Mensch-Roboter-Kollaboration die Fertigung und die Produkte verändern, aber die Fabrik wird nicht menschenleer sein. Natürlich werden in manchen Bereichen menschliche Arbeitskräfte komplett ersetzt. Und das ist außerordentlich erstrebenswert.

In welchen Bereichen sollten wir auf menschliche Arbeitskräfte verzichten?

Zum Beispiel beim Rückbau von Kernkraftwerken. Es wird daran gearbeitet, dass autonom agierende robotische Teams bei der Entsorgung der abgeschalteten Nuklearanlagen eingesetzt werden können. Das schützt Menschenleben vor Ort und reduziert die radioaktive Belastung in der Region. In dieser Vorstellung können Roboter helfen, die AKW-Ruine in Fukushima zu entsorgen. Es lassen sich noch viele weitere Beispiele finden, in denen schwere, gefährliche oder den Menschen ergonomisch belastende Tätigkeiten besser von Robotern übernommen werden sollten, wenn die entsprechende Leistungsfähigkeit erreicht werden kann.

In welchen Lebensbereichen kann KI in Zukunft außerdem eingesetzt werden?

KI kann Blinden das Sehen, Tauben das Hören, Stummen das Sprechen und motorisch Behinderten das Gehen, einen barrierefreien Zugang und Inklusion ermöglichen. Das geht sehr weit, aber daran wird gearbeitet. Naturkatastrophen können besser vorhergesagt werden, sodass bei Waldbränden, Überflutungen oder Stürmen durch eine längere Vorwarnzeit die Schäden reduziert und die Folgen für die Anwohner gelindert werden können. KI kann keine Naturkatastrophen verhindern, aber die Vorbereitung verbessern und damit einen aktiven Beitrag zum persönlichen Lebensglück und zum Investitionsschutz leisten. Interaktive Textilien und Wearables werden KI anziehbar machen, Smart Data werden Erkenntnisse aus massiven Datenmengen fördern. KI wird das Lernen verändern und das Einkaufen. Die Wohnung und die Stadt werden smart und alle Busse werden pünktlich sein – hoffentlich.

Es bleibt auch in diesem Fall spannend, wohin sich diese Technologien entwickeln:-)