Künstliche Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, in dem versucht wird, einem Computer menschliche Entscheidungsmuster beizubringen. So kann eine KI beispielsweise ein Bild erkennen und einordnen, obwohl sie es noch nie gesehen hat. Eine KI muss dafür meist mit bekannten Informationen trainiert werden, um diese Aufgabe später durchzuführen.

Es gibt inzwischen viele Anwendungsmöglichkeiten von KI-Systemen. Nachfolgend sind einige der gängigsten Beispiele aufgeführt:

Spracherkennung
Hier wird KI zur automatischen Spracherkennung, Computerspracherkennung oder Sprache-zu-Text eingesetzt. Dabei wird die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet, um menschliche Sprache in ein geschriebenes Format zu verarbeiten. Viele mobile Geräte haben Spracherkennung in ihre Systeme integriert, um eine sprachgesteuerte Suche zu ermöglichen.

Kundenservice
Inzwischen treffen wir sie auf vielen Webseiten an: Online-Chatbots. Sie beantworten häufig gestellte Fragen (FAQs) oder bieten personalisierte Beratung, Cross-Selling-Produkte oder schlagen Größen für Benutzer vor.

Bilderkennung
Diese KI-Technologie ermöglicht es Computern und Systemen, aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben abzuleiten und Maßnahmen zu ergreifen. Auf Basis von neuronalen Netzen gibt es beispielsweise Anwendungen im Bereich Foto-Tagging in den sozialen Medien, KI-gestützte Assistenzsysteme und autonomes Fahren.

Empfehlungs-Engines
Mithilfe von Daten zum früheren Konsumverhalten können KI-Algorithmen dabei helfen, Datentrends zu entdecken. Sie werden verwendet, um effektivere Cross-Selling-Strategien zu entwickeln. Dabei werden Kunden während des Bestellvorgangs relevante Produkt-Empfehlungen unterbreitet.

Automatisierter Aktienhandel
Ursprünglich entwickelt, um Aktienportfolios zu optimieren, machen KI-gesteuerte Hochfrequenz-Handelsplattformen inzwischen Tausende von Trades pro Tag ohne menschliches Eingreifen.

Schwache und starke KI

Die schwache KI ist darauf trainiert und fokussiert, bestimmte Aufgaben auszuführen. Eine schwache KI, die zum autonomen Fahren entwickelt wurde, wird nicht mit Ihnen Schach spielen oder über gesellschaftskritische Themen diskutieren. Schwache KI ist Bestandteil derzeitiger, wie bereits zuvor beschriebenen Anwendungen.

Die starke KI besteht aus künstlicher allgemeiner Intelligenz und Superintelligenz. Sie ist momentan noch eine theoretische Form der KI. Die künstliche allgemeine Intelligenz geht davon aus, dass eine Maschine eine Intelligenz hat, die der des Menschen entspricht. Mit einem eigenen Bewusstsein ausgestattet hätte sie die Fähigkeit, Probleme zu lösen, zu lernen und für die Zukunft zu planen. Die künstliche Superintelligenz würde die Intelligenz und Fähigkeiten des menschlichen Gehirns übertreffen. Die starke KI ist zwar noch ohne praktische Beispiele, aber sie ist Gegenstand zahlreicher Forschungsprojekte.

Machine Learning

Machine Learning umfasst eine große Menge an Code und komplexe mathematische Formeln, damit Maschinen die Lösung für ein bestimmtes Problem finden können. Das lässt sich kommerziell sehr gut nutzen, denn so können große Datenmengen schnell verarbeitet und für den Menschen verständlich abgelegt werden. Ein anschauliches Beispiel dafür sind Daten aus Produktionsanlagen, wie Maschinenzustand, Funktionalität oder Temperatur, die zentral gesammelt werden. Mit Machine Learning können diese Daten zur Analyse des Produktionsprozesses genutzt werden, um Muster oder Anomalien im Betrieb schneller und genauer identifizieren zu können. Auf diese Weise können Warnungen oder Alerts zur Entscheidungsfindung ausgelöst werden.

Deep Learning

Die Begriffe Deep Learning und Machine Learning sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz und werden häufig synonym verwendet. Aber Deep bezieht sich nur auf eine Reihe von Algorithmen oder neuronalen Netzen, die für maschinelles Lernen entwickelt wurden und an nichtlinearem Denken teilnehmen. Deep Learning wird beispielsweise verwendet, um Informationen zu kontextualisieren, die von Sensoren in autonom fahrenden Autos empfangen werden. Anhand der Entfernung und Geschwindigkeit von Objekten werden dann Vorhersagen basierend auf der Bewegung getroffen. Diese Information kann dann verwendet werden, um dem Auto den Impuls zum Spurwechsel zu geben.

Einige Vorteile von KI, wenn sie im Unternehmensbereich eingesetzt wird sind:

1. Prozessautomatisierung. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Robotern, sich wiederholende Routine- und Prozessoptimierungsaufgaben automatisch und ohne menschliches Zutun zu entwickeln.

2. Mehr Zeit für höherwertige Aufgaben. KI befreit Menschen von Routine- und Wiederholungsaufgaben und lässt ihnen mehr Zeit für kreative Aufgaben.

3. Reduzierung menschlicher Fehler. KI reduziert Ausfälle, die durch menschliche Einschränkungen verursacht werden. In einigen Produktionslinien wird KI verwendet, um mit Infrarotsensoren kleine Risse oder Defekte in Teilen zu erkennen, die für das menschliche Auge nicht erkennbar sind.

4. Reduzierung des Zeitaufwandes für Datenanalyse. Es ermöglicht die Analyse und Verwertung von Geschäftsdaten in Echtzeit.

5. Vorausschauende Wartung. Es ermöglicht die Wartung von Maschinen und Anlagen basierend auf den Betriebszeiten und -bedingungen, womit ihre Leistung und Lebensdauer erhöht werden kann.

6. Faktenbasierte Entscheidungsfindung. Durch den strukturierten Zugriff auf mehr Informationen in Echtzeit können alle Verantwortlichen schneller und effizienter Entscheidungen treffen.

Der Einsatz von neuen Technologien wie KI ist nicht ohne Risiken und auch mit Eintrittsbarrieren verbunden. Oft sind die Daten in den Unternehmen von geringer Qualität, isoliert verteilt oder inkonsistent. Darum sollte man von Anfang an eine klare Strategie für die Organisation von Daten entwickeln. Andere Barrieren sind der Mangel an Fachkräften oder die Implementierungsdauer von KI-Projekten.

KI ist wegen all der Vorteile, die sie für Unternehmen bringt, eine Schlüsseltechnologie in der Industrie 4.0. Unternehmen, die einen digitalen Transformationsprozess starten wollen, müssen lernen, wie sie KI in ihren Prozessen sinnvoll einsetzen können. Um die Eintrittsbarrieren so gering wie möglich zu halten, ist es entscheidend mit Profis zusammenzuarbeiten, die bereits Erfahrungen mit KI-Projekten gewonnen haben.

Wir bei der Wilde-IT können Sie vollumfänglich zum Thema Künstliche Intelligenz beraten. Durch unsere Inhouse Machine Learning Server können wir Ihre KI auch mit streng vertraulichen Daten trainieren, sodass diese nicht unkontrolliert in einer Cloud oder gar bei der Konkurrenz landen.