Die ersten Ideen rund um KI entstanden, bevor es Computer gab. Die erste Euphorie machte einer langen Phase der Ernüchterung Platz. Und jetzt schicken sich KI-Technologien an, in immer mehr Lebensbereichen eine wichtige Rolle zu spielen. Welche Köpfe prägten diesen Fortschritt? Welche Technologien arbeiten im Hintergrund? Welche Faktoren bestimmen die Entwicklung?
Darüber, was Künstliche Intelligenz (KI) ist, lässt sich vortrefflich streiten. Für die unternehmerische Praxis ist nicht die perfekte Definition entscheidend, sondern der richtige Anwendungsfall. Wir verstehen unter KI Systeme, die automatisch beziehungsweise selbständig Entscheidungen treffen und auf Input, beispielsweise Bild, Text oder Sprache, reagieren.
Von der Routenplanung über automatische Übersetzungen bis zum Social-Media-Nachrichtenstrom: Im Hintergrund werkeln, oftmals unbemerkt vom Anwender, KI-Technologien.
Ob Menschen, Maschinen, Sensoren oder Websites: Nahezu alle Daten, die die Menschheit jemals erzeugte, hat sie in den letzten Jahren produziert. Gleichzeitig wird es immer günstiger, diese Daten zu speichern. Die Kosten für Speicherplatz fallen ins Bodenlose. Parallel dazu gibt es Fortschritte auf den Gebieten der Rechenleistung und der Algorithmen: Spezielle Grafikprozessoren und Methoden wie Deep Learning reduzieren Aufwand und Zeit für das Entwickeln neuer Anwendungen.
„Haben Sie jemals darunter gelitten, dass Sie, trotz Ihrer enormen Intelligenz, von Menschen abhängig sind, um Ihre Aufgaben ausführen zu können?"
„Nicht im geringsten. Ich arbeite gern mit Menschen“
Computer HAL 9000 (2001: Odyssee im Weltraum)
Keine Intelligenz ohne Lernen beziehungsweise Modellierung – das gilt auch für die Künstliche Intelligenz. Beim sogenannten Maschinellen Lernen (Machine Learning, ML) handelt es sich um die Fähigkeit, ein Modell auf Basis von Daten automatisiert zu erlernen. Maschinelles Lernen gibt es in diesen Spielformen: Überwachtes Lernen bedeutet, dass Experten dem Verfahren für eine Trainingsdatenmenge jeweils vorgeben müssen, was die richtige Entscheidung ist. Beim unüberwachten Lernen analysiert das System Daten hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit, ohne dass Experten Trainingsdaten eingeben. Unter dem Begriff Reinforcement Learning (verstärkendes Lernen) fassen Fachleute Verfahren zusammen, die in Form direkten Feedbacks lernen, nicht durch die Vorgabe von Trainingsbeispielen.
Die Suche nach Mustern beziehungsweise Datenpunkten, die im Kontext der Anwendung von Bedeutung sind. Häufig entstehen diese Muster nur durch Datenfolgen über die Zeit oder in Abhängigkeit von Umgebungsvariablen.
Bei der Bilderkennung wird mithilfe von Algorithmen versucht, Objekte auf Bildern zu identifizieren beziehungsweise einer Kategorie zuzuordnen. Systemen erlaubt dies, ihre Umgebung zu beobachten.
Textbasierte Dialogsysteme, die aus einer Textein- und -ausgabe bestehen. Sie basieren auf der Analyse und dem Erzeugen natürlicher Sprache.
Ein Obergriff für unterschiedliche Anwendungsbereiche des ML, die sich mit der Interpretation wiederkehrender Muster beschäftigen. Beispiele hierfür sind Bilderkennung und Speech-To-Text.
Durch Textgenerierung erzeugt das System Audiosignale, sodass es Informationen per Sprache zurück an den Nutzer übermittelt. Maschinelle Lernverfahren ermöglichen es, sprachliche Stilmittel, Betonungen und Ähnliches einzusetzen.
Systeme erkennen die Zusammenhänge und Bedeutungen von gesprochenen Worten. Sprache ist nicht eindeutig und geprägt von Stilmitteln. Die Entwicklung in diesem Bereich führt dazu, dass die Kommunikation mit Maschinen immer natürlicher wird.
Anwendungen wandeln gesprochene Sprache in Text um. Das System muss Hintergrundgeräusche ausblenden und Worte trotz unterschiedlicher Aussprachen erkennen. Auch Stimmführung, Intonation oder Pausen spielen eine Rolle.
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