{"id":2100,"date":"2021-01-21T08:41:01","date_gmt":"2021-01-21T07:41:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sinkacom.de\/blog\/?p=2100"},"modified":"2021-04-11T18:48:46","modified_gmt":"2021-04-11T16:48:46","slug":"keine-angst-vor-der-ki-wie-intelligente-maschinen-uns-das-leben-leichter-machen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sinkacom.de\/blog\/keine-angst-vor-der-ki-wie-intelligente-maschinen-uns-das-leben-leichter-machen\/","title":{"rendered":"Keine Angst vor der KI: Wie intelligente Maschinen uns das Leben leichter machen"},"content":{"rendered":"

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<\/div>

Keine Angst vor der KI: Wie intelligente Maschinen uns das Leben leichter machen<\/h1><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column][vc_column_text]Das Potential k\u00fcnstlicher Intelligenzen ist immens. Erstmals in den 1950er Jahren erdacht, lassen sich intelligente Maschinen erst seit relativ kurzer Zeit ressourcentechnisch umsetzen und durch entsprechende Technologien weiterentwickeln. Mittlerweile sind sie sogar im Unternehmensalltag angekommen<\/a>! Mehr noch: Sie ver\u00e4ndern, wie Unternehmen operieren, entwickeln und entscheiden und sparen obendrein Zeit und Geld<\/a> ein. Deshalb sind sie von strategischer Relevanz f\u00fcr den Wettbewerb.<\/p>\n

Die Technologie der K\u00fcnstlichen Intelligenz pr\u00e4gt die digitale Transformation<\/a> der Wirtschaft und Gesellschaft. Durch Chatbots und Sprachassistenten ist sie au\u00dferdem Teil unseres allt\u00e4glichen Lebens geworden.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c \u2013 Was ist das?<\/h2>\n

Der Begriff \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c (eng. Artificial<\/em> Intelligence, AI<\/em>) stammt aus der Informatik und den Neurowissenschaften und bezeichnet Maschinen, welche \u00fcber kognitive F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen, die denen eines Menschen \u00e4hneln, wie beispielsweise Selbstreflexion und Empathie. Diese artifiziellen Intelligenzen, abgek\u00fcrzt \u201eKI\u201c, lassen sich in unterschiedliche Auspr\u00e4gungen und Anwendungsformen untergliedern.<\/p>\n

 <\/p>\n

Cognitive Computing<\/strong><\/h4>\n

… bezeichnet Computersysteme, die Aufgaben anstelle von Menschen ausf\u00fchren. Beispielsweise m\u00fcssen KI, die in Call Centern zum Einsatz kommen, Sprachen erkennen und verstehen und Emotionen und Mimiken deuten. Darauf basierend m\u00fcssen sie dann Entscheidungen treffen. In dieser Hinsicht besitzen sie bereits einen hohen Grad an Autonomie.<\/p>\n

 <\/p>\n

Machine Learning<\/strong><\/h4>\n

… befasst sich mit der Verarbeitung, Auswertung und Vorhersage von Daten mithilfe verschiedener statistischer und neurowissenschaftlicher Verfahren. Maschinen lernen auf automatisierte oder interaktive Weise, Ereignisse zu benennen und deren Eintrittswahrscheinlichkeiten zu berechnen. Sie verinnerlichen beispielsweise Muster im Kundenverhalten und schalten anschlie\u00dfend Anzeigen, auf die bestimmte Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit klicken. Bekannte Machine-Learning-Anwendungen sind Chatbots<\/a>, die sich wiederholende Aufgaben automatisieren und im Kundenservice eingesetzt werden.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=“1\/2″][vc_column_text]<\/p>\n

Deep Learning<\/strong><\/h4>\n

… beschreibt den Versuch einer Software, das Denken im menschlichen Neocortex nachzuvollziehen und nachzuahmen. Die Software lernt m\u00f6glichst realistisch Muster in Darstellungen, T\u00f6nen und anderen Daten zu erkennen. So lernen Deep-Learning-Systeme entweder unabh\u00e4ngig oder durch die Daten, mit denen sie trainiert werden, bestimmte Aufgaben, wie zum Beispiel Echtzeit-Spracherkennung, auszuf\u00fchren.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=“1\/2″][vc_single_image image=“2239″ img_size=“full“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Diese drei Auspr\u00e4gungen beschreiben, wie KI Mehrwerte f\u00fcr kleine, mittlere und gro\u00dfe Unternehmen<\/a> schaffen. KI beobachten, analysieren, erkennen Muster und merken sie sich, um Aussagen und Prognosen zu treffen. Und dieser Prozess h\u00f6rt nicht auf, im Gegenteil: Lernende Maschinen und deren Computer-Algorithmen k\u00f6nnen sich durch die Beobachtung ihrer Umwelt automatisch und kontinuierlich verbessern. Doch wie sieht der derzeitige Entwicklungsstand K\u00fcnstlicher Intelligenzen eigentlich aus?<\/p>\n

 <\/p>\n

Die drei Entwicklungsphasen der KI<\/h2>\n

1950er bis 1980er Jahre<\/strong><\/h4>\n

In der ersten Entwicklungsphase erfasste man Muster und Kausalbeziehungen und schrieb sie manuell in Computersysteme ein. Handcrafted knowledge <\/em>nannte man diesen h\u00e4ndischen Prozess, der durch die oben beschriebene selbstst\u00e4ndige Erfassung des Cognitive Computings abgel\u00f6st wurde. Dennoch unterst\u00fctzten die damaligen Systeme bei der Probleml\u00f6sung, indem sie Handlungsempfehlungen auf Basis ihres gewonnenen Wissens ableiteten.<\/p>\n

 <\/p>\n

1990er bis 2010er Jahre<\/strong><\/h4>\n

Zwischen 1990 und 2010 ergriff eine regelrechte Welle die Forschung und Entwicklung rund um KI, die in g\u00fcnstiger, leistungsf\u00e4higer Rechenleistung und Speicherkapazit\u00e4t begr\u00fcndet war. In dieser Phase ging das\u00a0 statistische Lernen \u2013 statistical learning<\/em> \u2013 hervor, welches zwei Technologien etablierte, die entscheidend f\u00fcr die heutigen Verwendungszwecke K\u00fcnstlicher Intelligenzen sind: Machine Learning und Deep Learning. Letzteres entfachte 2011 ein neues, umfassendes wirtschaftliches und politisches Interesse an KI.<\/p>\n

Vollends m\u00f6glich wird Deep Learning jedoch erst heutzutage: Maschinen lernen selbstst\u00e4ndig und erweitern ihr Wissen anhand eines kontinuierlichen Stroms neuer Daten, den beispielsweise Internetnutzer generieren.<\/p>\n

 <\/p>\n

2010 bis Heute<\/strong><\/h4>\n

Explanation and Contextual Adaption: <\/em>Die aktuelle Entwicklungsphase der KI. Sie besch\u00e4ftigt sich mit der Erkl\u00e4rbarkeit und der kontextuellen Anpassung intelligenter Maschinen. So wie das menschliche Gehirn und sein Entscheidungsfindungsprozess noch nicht vollst\u00e4ndig erforscht sind, sind KI noch nicht f\u00e4hig, sich hundertprozentig zu erkl\u00e4ren. Sie werden st\u00e4ndig weiterentwickelt und verbessert, damit es eines Tages m\u00f6glich ist, nachzuvollziehen und zu verstehen, wie und warum ihre Algorithmen zu Ergebnissen kommen.<\/p>\n

Angesichts der vermehrt sicherheitsrelevanten Anwendungen von K\u00fcnstlichen Intelligenzen, wie zum Beispiel im autonomen Fahren, sind die bessere und transparentere Erkl\u00e4rung maschineller Verfahren auch von entscheidender Bedeutung. Die Schl\u00fcsselbegriffe sind Erkl\u00e4rbarkeit, Argumentation und Abstraktion.<\/p>\n

 <\/p>\n

Letzteres Beispiel zeigt, was durch den Einsatz Artifizieller Intelligenzen bereits m\u00f6glich ist. Selbstfahrende Autos sind keine Fiktion mehr, sondern unter anderem dank Sensorik, Radar und Bilderkennungstechnologie Realit\u00e4t. Und obwohl die Skepsis gegen\u00fcber KI teilweise gro\u00df ist, wird diese revolution\u00e4re Technologie nicht einfach verschwinden. Stattdessen wird sie im Zuge der Digitalisierung letztlich jedes Business betreffen<\/a>.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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