Was ist künstliche Intelligenz?

Definition der künstlichen Intelligenz

Die künstliche Intelligenz (KI) ist ein Gebiet der Computerwissenschaft, das auf der Fähigkeit von Maschinen und Computersystemen beruht, bestimmte kognitive Funktionen des Menschen zu simulieren. Zum Einsatz kommen Modelle neuronaler Netze, die die Funktion der Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmen, und ausgeklügelte Algorithmen, um große Datenmengen zu analysieren. Mithilfe dieser Technologien kann die KI komplexe Fragen verstehen, Absichten vorhersagen, Objekte in Bildern identifizieren, Verhaltensweisen aus Daten modellieren und wertvolle Informationen für verschiedene Zwecke zusammenfassen. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning können AI-Systeme unter anderem Wahrscheinlichkeiten berechnen und den Menschen klare und relevante Antworten liefern.

Ein weiterer wichtiger Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz ist die generative AI, die es Systemen ermöglicht, anhand der trainierten Daten originellen Inhalt wie Text, Bilder oder Videos zu erstellen. Diese Fähigkeit eröffnet neue Möglichkeiten für Innovationen in verschiedenen Branchen und Einsatzgebieten, wie etwa bei der Erstellung von Inhalten, der Gestaltung von Produkten oder sogar in Kunst und Musik. Seit mehreren Jahren haben sich Modelle wie das von OpenAI entwickelte ChatGPT in diesen Bereichen bewährt und bieten Usern und Unternehmen neue Dienste und Anwendungen.

Die Geschichte der künstlichen Intelligenz

Bereits in den 1940er-Jahren, als die ersten Computer erschienen sind, haben Wissenschaftler wie Alan Turing versucht, das zu entwickeln, was damals „künstliches Gehirn“ genannt wurde. Diese Forscher:innen haben verschiedene Experimente durchgeführt, um ihr ehrgeiziges Ziel zu erreichen: eine Maschine zu schaffen, die intelligenter ist als der Mensch. Um diese Intelligenz zu beweisen, entwickelten sie ein Bewertungssystem, das auch heute noch berühmt ist: den Turing-Test.

Das Prinzip dieses Tests ist einfach: fünf Minuten lang sendet eine Person per Computer Nachrichten an zwei Empfänger, einen Menschen und eine Maschine. Wenn die Person am Ende des Gesprächs den Menschen nicht von der Maschine unterscheiden kann, gilt der Test als bestanden. Die AI beweist damit, dass sie über ausreichende Fähigkeiten verfügt, um natürliche Sprache zu reproduzieren und an einem intelligenten Dialog teilzunehmen, der manchmal auch einen Hauch von Humor beinhaltet. Dadurch demonstriert sie ihre Fähigkeit, menschliche Interaktionen zu imitieren.

1956 erschufen drei Mathematiker die erste Sprache der künstlichen Intelligenz, IPL-11, indem sie ein Programm zur Lösung mathematischer Probleme trainierten. Dieses Modell entwickelte sich schnell weiter und erlangte die Fähigkeit, mathematische Theoreme mit einer klaren und verständlichen Erklärung zu beweisen. So haben die Forscher:innen eine als „Machine Learning“ bezeichnete Technologie entwickelt, mit der AI-Systeme ihre eigene Intelligenz aufbauen können, indem sie das Reproduzieren menschlicher Analysen anhand großer Datenmengen trainieren. OpenAI hat diese Konzepte genutzt, um fortgeschrittene Systeme wie ChatGPT zu entwickeln, die Text auf natürliche Weise verstehen und generieren können.

Machine Learning und Big Data (die Fähigkeit, exponentiell große Mengen an Informationen zu sammeln und zu analysieren, um AI-Modelle zu trainieren) stehen also im Mittelpunkt der Erfolge und Fortschritte der künstlichen Intelligenz. Dank dieser Technologien können Unternehmen heute von der intensiven Nutzung von Daten profitieren, um Systeme zu entwickeln, die in zahlreichen Bereichen eine beispiellose Leistung bieten – vom automatisierten Kundendienst bis hin zu intelligenten Industriemaschinen.

Wie funktioniert die künstliche Intelligenz?

Die künstliche Intelligenz beruht auf drei wesentlichen Schritten, um menschliche kognitive Prozesse zu simulieren: der Assimilation von Informationen, der Analyse von Daten und dem Einsatz geeigneter Antworten oder Handlungen. Jeder Schritt ist von entscheidender Bedeutung für die Fähigkeit der KI, effektiv zu lernen, zu verstehen und zu interagieren.

Schritt 1: Informationsaufnahme

Um funktionieren zu können, muss eine künstliche Intelligenz zunächst eine große Menge an Daten erfassen und speichern. Jede digitale Interaktion generiert Informationen, ganz gleich, ob es sich um Klicks auf einer Website oder um Sensordaten handelt. Aufgrund gewisser Bestimmungen wie der DSGVO müssen diese Informationen manchmal anonymisiert werden, um die Privatsphäre der Nutzer:innen zu schützen.

Lernalgorithmen, auch „künstliche Neuronen“ genannt, analysieren und entschlüsseln diese Daten. Um beispielsweise Bilder zu erkennen, werden diese Pixel für Pixel aufgeteilt, bevor sie in einen Datensatz konvertiert werden. Andere Algorithmen sammeln und verteilen Big Data, während das Cloud Computing die Rechenleistung bietet, die für die Verarbeitung dieser Daten im großen Maßstab erforderlich ist.

Schritt 2: Datenanalyse

Sobald die Daten gesammelt sind, verwendet die künstliche Intelligenz Deep Learning, eine erweiterte Form des maschinellen Lernens, um sie zu analysieren. Data Scientists definieren Analysekriterien, die von Algorithmen im Laufe der Zeit mit immer zutreffenderen Antworten ergänzt werden.

Die Effektivität der AI hängt von der Menge und Qualität der verfügbaren Daten ab. Data Mining zum Beispiel ermöglicht es, Ähnlichkeiten, Trends oder verwertbare Informationen in großen Datensätzen zu identifizieren. Für diese Analysen wird jedoch eine hohe Rechenleistung benötigt. Technologien wie GPUs (Graphics Processing Units) und dedizierte Lösungen wie OVHcloud AI Training optimieren diese Ressourcen, um KI-Lernprozesse zu beschleunigen.

Je ausgereifter die Deep-Learning-Algorithmen werden, umso unmittelbarer wird auch die Datenverarbeitung – und dadurch eröffnen sich neue Nutzungsmöglichkeiten für die AI.

Schritt 3: Entwicklung geeigneter Antworten oder Handlungen

Die künstliche Intelligenz nutzt die analysierten Daten, um Antworten oder Aktionen auszugeben, die den Erwartungen entsprechen. Dieser Prozess, vergleichbar mit einem „kognitiven Reflex“, erlaubt es der KI:

• auf den User zugeschnittene Videoempfehlungen anzubieten (relationale Intelligenz)
• wiederkehrende Prozesse zu automatisieren, um die betriebliche Effizienz zu verbessern (intelligente Automatisierung)
• in Echtzeit zu übersetzen, um die Kommunikation zu erleichtern (semantische Analyse, Sprachinterpretation)
• Markttrends zu ermitteln, um die strategische Entscheidungsfindung zu unterstützen (Business Intelligence)
• Objekte oder Tiere in Tausenden von Fotos zu erkennen (visuelle Erkennung)
• autonome Fahrzeuge sicher zu managen (kognitive Reflexe, Propriozeption)

Beispiele für Use Cases der künstlichen Intelligenz

Prognosemodell im öffentlichen Sektor

Die Verwaltung öffentlicher Infrastrukturen und Dienste kann komplex und zeitaufwendig sein, da jede Entscheidung eine eingehende Analyse zahlreicher Parameter erfordert. Bei der Sanierung eines Bahnhofs müssen beispielsweise verschiedene Probleme angegangen werden, wie die Priorisierung der Arbeiten entsprechend dem veranschlagten Budget, die Untersuchung der Verkehrsströme zum Vorschlagen alternativer Routen oder die Optimierung des Ersatzverkehrs.

Hier kommt die KI ins Spiel. Durch das Training von AI-Modellen wird es möglich, verfügbare Daten effizienter zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren und damit genauere Prognosen zu erstellen. Diese Prognosemodelle erleichtern die Entwicklung von Entscheidungsstrukturen, in denen die Kosten und der Nutzen jeder einzelnen in Betracht gezogenen Option detailliert dargestellt werden, und werden zu wertvollen Entscheidungshilfen für öffentliche Verwaltungen.

Damit ist die künstliche Intelligenz eine ideale Lösung für die Planung und Optimierung von Abläufen in allen Behörden und öffentlichen Diensten. Dank fortschrittlicher Systeme und des Einsatzes von maschinellem Lernen können Behörden nicht nur die Qualität ihrer Dienste verbessern, sondern auch die Kosten senken und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Informationen treffen.

Forschung und Entwicklung im Gesundheitsbereich

Die künstliche Intelligenz steht im Mittelpunkt zahlreicher Forschungs- und Entwicklungsprogramme (FuE) im Gesundheitsbereich, wo besonders vielversprechende Ergebnisse erzielt werden. Die AI wird nämlich für kritische Anwendungen wie die Früherkennung von Krebs und schweren Krankheiten eingesetzt, die für den medizinischen Sektor eine große Herausforderung darstellen.

Nach erfolgreichen visuellen Erkennungstests wurden beispielsweise AI-Algorithmen in Früherkennungsprogramme für Tumore integriert. Verglichen mit einem Team von Neurochirurgen sind MRT-Erkennungsalgorithmen bei der Erkennung von Hirntumoren bereits zehn Mal schneller und effizienter. Sie vergleichen jedes neue Bild des Gehirns mit tausenden anderen Bildern in Datenbanken und liefern dadurch schnelle und genaue Analysen.

Und die generative KI (auch Generative AI) ergänzt diesen Fortschritt um eine weitere Dimension, indem sie die Erstellung synthetischer Datenmodelle wie künstliche medizinische Bilder ermöglicht. Diese Modelle können für die Konzeption neuer Testsysteme verwendet werden, wobei die Vertraulichkeit der Patientendaten gewahrt bleibt, was die Forschung ohne Beeinträchtigung des Datenschutzes erleichtert. Dieser Einsatz von prädiktiven Analysen und Bilderkennung mittels AI kann Leben retten, da Diagnosen bereits vor Ausbruch einer Krankheit ermöglicht werde. Das revolutioniert die Medizin und verbessert die Art und Weise, wie Gesundheitsdienstleistungen erbracht werden.

Mit Techniken wie Data Mining und dem Extrahieren von Erkenntnissen aus Tausenden von wissenschaftlichen Berichten kann die KI außerdem helfen, die Ursachen für das Auftreten bestimmter Krankheiten besser zu verstehen, potenzielle Kontraindikationen zwischen verschiedenen Arzneimitteln zu erkennen und die groß angelegte wissenschaftliche Forschung zu beschleunigen, was auch zur Verbesserung der klinischen Ergebnisse beiträgt.

IT-Sicherheit und Datenschutz

Datenschutz und Governance sind in der digitalen Welt von heute von entscheidender Bedeutung. Der Zugriff auf und das Teilen von Informationen sowie deren sichere Nutzung sind für große Forschungseinrichtungen und Unternehmen jeder Größe von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen aufrechtzuerhalten, die Vertraulichkeit zu gewährleisten und Datenschutzbestimmungen einzuhalten.

In diesem Zusammenhang spielt Cybersicherheitssoftware, die auf künstlicher Intelligenz basiert, eine entscheidende Rolle. Durch die Erkennung potenzieller Schwachstellen in einem Netzwerk und die Blockierung von Malware, die menschliches Verhalten imitiert, bieten diese Tools eine dynamische und proaktive Abwehrschicht. Mit Echtzeit-Datenanalysen und Machine-Learning-Algorithmen können diese Systeme Bedrohungen frühzeitig erkennen und darauf reagieren, auch wenn sie noch nicht konkret geworden sind. Dadurch wird das Risiko eines Eindringens erheblich verringert.

Die Integration von KI in das Cloud Computing erhöht die IT-Sicherheit zusätzlich. Unternehmen können ihre sensiblen Daten schützen und gleichzeitig von einer skalierbaren und flexiblen Infrastruktur profitieren. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Cloud ermöglicht beispielsweise die kontinuierliche Überwachung unberechtigter Zugriffe und die Identifizierung von verdächtigem Verhalten im großen Maßstab, was eine robustere Cyberabwehr ermöglicht.

Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz mit fortschrittlichen Sicherheitstools sind Unternehmen besser gewappnet, um ihre Netzwerke vor den zunehmenden Cyberbedrohungen zu schützen. Dieser ganzheitliche Ansatz, bei dem KI und Cybersicherheit kombiniert werden, verbessert nicht nur den Datenschutz, sondern auch die allgemeine Widerstandsfähigkeit von IT-Systemen, was einen unterbrechungsfreien Betrieb und Compliance mit internationaler Standards sicherstellt.

Automatische Übersetzung in Echtzeit

Das Customer-Relationship-Management ist eine strategische Herausforderung für jedes Unternehmen, das sich durch eine herausragende Servicequalität abheben möchte. Durch den Einsatz von AI-Systemen, die auf die automatische Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) spezialisiert sind, können Unternehmen die Anfragen ihrer internationalen Kund:innen zentralisieren und diese sofort in die Sprache der Kundenbetreuer:innen übersetzen.

Diese Sprachautomatisierung ermöglicht es Kundenbetreuer:innen, personalisierte, präzise und maßgeschneiderte Antworten zu geben, die dann automatisch in die Sprache der Endnutzer:innen übersetzt werden. Dies führt zu einer signifikanten Verbesserung der Kundenzufriedenheit und einer deutlichen Verkürzung der Antwortzeiten. Darüber hinaus ermöglichen die von Chatbots generierten Modelle für vordefinierte Antworten, die durch die Analyse früherer Unterhaltungen und maschinelle Lernalgorithmen optimiert wurden, die effiziente Beantwortung häufig gestellter Fragen.

So verändert die Nutzung künstlicher Intelligenz für automatische Echtzeit-Übersetzungen das Kundenerlebnis grundlegend und stärkt gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen auf dem zunehmend vernetzten globalen Markt.

Planung, Bestandsüberwachung und Flow-Management

Das Lebensmittelmanagement, die Nachfrageprognose und die Überwachung der Lagerbestände in Echtzeit stellen große Einzelhändler und E-Commerce-Akteure vor bedeutende Herausforderungen. Dank künstlicher Intelligenz und ihren prädiktiven Algorithmen ist es heute möglich, Verkäufe vorherzusagen und die genaue Menge der Produkte bei den Herstellern zu bestellen – eine Aufgabe, die früher praktisch als unrealistisch galt.

Anhand der Verkaufsdaten aus früheren Jahren und aktueller Informationen können KI-Systeme trainiert werden, um den Fluss tausender Artikel in Echtzeit zu verwalten. Diese Business-Intelligence-Programme können schnell die Bestseller in jeder Periode ermitteln und die optimalen Bestellmengen vorschlagen. Beispielsweise können Einkäufer:innen mithilfe von Vorhersagemodellen, Kontrollalgorithmen und einer erweiterten Datenvisualisierung ihre Bestellungen anpassen, um Verschwendung und Fehlbestände zu vermeiden. Gleichzeitig werden die Kosten optimiert und die Kundenzufriedenheit verbessert.

Die Integration von künstlicher Intelligenz in die Verwaltung von Warenbeständen und -strömen verändert also die gesamte Lieferkette und bringt Unternehmen neue Effizienz und Agilität.

Robotik und integrierte Intelligenz

Die Robotik ist eine der wichtigsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Dabei steht die kognitive Intelligenz im Fokus. In diesem Bereich werden nicht nur intelligente Computer entwickelt, die mit einem Netzwerk verbunden sind, sondern auch autonome Maschinen, die unabhängig mit ihrer Umgebung interagieren können.

Um dieses Ziel zu erreichen, sind Roboter und Automaten mit verschiedenen Sensoren wie integrierten Kameras, Mikrofonen, Radargeräten und Netzwerken aus miteinander verknüpften Objekten ausgestattet. Das alles ermöglicht es ihnen, ihre Umgebung in Echtzeit wahrzunehmen und ihr Verhalten basierend auf den erhaltenen Informationen anzupassen, wodurch für jede Situation geeignete kognitive Reflexe simuliert werden. Diese Fähigkeit zur Anpassung in Echtzeit ist entscheidend, damit Roboter komplexe Aufgaben in unterschiedlichen Umgebungen ausführen können.

Die integrierte Intelligenz zeigt bereits ihr enormes Potenzial mit Innovationen wie selbstfahrenden Autos. Ein autonomes Fahrzeug kann die Straßenverkehrsordnung verstehen und befolgen, alleine parken und sofort auf Gefahren reagieren. Dafür kommen intelligente Systeme mit fortschrittlichen Algorithmen für eine schnelle und sichere Entscheidungsfindung zum Einsatz. Diese Beispiele zeigen, wie die KI nicht nur den Mobilitätsbereich, sondern auch viele andere Sektoren verändert, indem sie autonome und intelligente Lösungen bereitstellt, die die Sicherheit und Effizienz erhöhen.

Kreative Branchen

Die generative künstliche Intelligenz revolutioniert die Kreativbranche, indem neue Perspektiven für die Erstellung von Inhalten eröffnet werden. Ob in der Kunst, Musik, Literatur oder Werbung – diese Technologien können Bilder, Videos, Texte und sogar originelle Musikkompositionen erzeugen und so Kreativen völlig neue Möglichkeiten eröffnen.

Im Bereich Kunst und Design beispielsweise nutzen Künstler:innen und Designer Generative-AI-Tools, um komplexe digitale Werke zu schaffen und Formen und Stile zu erkunden, die sonst schwer vorstellbar wären. In der Literatur können Schriftsteller:innen KI-Systeme zum Schreiben von Geschichten oder Skripten nutzen, um so ihre Erzählungen mit neuen und vielfältigen Anregungen zu bereichern.

Genauso kann die generative KI in der Musik neue Werke komponieren, indem sie sich an bestehende Stile anlehnt. Das verhilft Komponist:innen zu neuer Inspiration, ermöglicht aber auch das schnelle Produzieren von Stücken, die auf bestimmte Anforderungen zugeschnitten sind, z. B. Soundtracks für Filme oder Videospiele. In der Werbe- und Marketingbranche werden generative Algorithmen verwendet, um personalisierte Inhalte für gezieltere und ansprechendere Kampagnen zu erstellen, wodurch die Wirkung und die Reichweite von Werbebotschaften erhöht werden.

Die Fähigkeit der KI, kreative Inhalte zu generieren, erhöht die Flexibilität und Effizienz von Branchenexpert:innen. Sie ebnet auch den Weg für neue Formen des künstlerischen Ausdrucks und für innovative Ansätze des Schaffens, indem sie traditionelle Prozesse transformiert und Innovationen in der Kreativwirtschaft fördert.