Spätestens seit dem Boom um den Chatbot ChatGPT ist das Thema Künstliche Intelligenz in aller Munde und steht im Mittelpunkt jeglicher gesellschaftlicher Debatten. Was sich schon jetzt herauskristallisieren lässt, ist klar: Die Sorgen und Unsicherheiten, die sich in der Öffentlichkeit abzeichnen, sind groß. Denn auch wenn die Entwicklung dieser neuen Technologien und ihre Risiken schon seit einigen Jahren von Wissenschaftlern und Politikern heiß diskutiert wurden, waren ihre Auswirkungen noch nie so präsent wie heute und ihr Einfluss auf unseren Alltag so fortgeschritten wie jetzt.
Vermehrt stellen sich Menschen die Frage, welche Effekte Künstliche Intelligenzen auf ihren Arbeitsplatz haben können.
- Wer trägt die Verantwortung, wenn es um ethische Fragestellungen geht?
- Wie gehen künstliche Intelligenzen mit persönlichen Daten und dem Thema Datensicherheit um?
- Wie kann verhindert werden, dass künstliche Intelligenzen ausgenutzt und für böswillige Zwecke genutzt werden – Stichwort: Cyberkriminalität?
- Und last but not least – Wie wird KI zukünftig unseren Alltag verändern?
All’ diese Fragen führen nicht nur zu einer allgemeinen Verunsicherung unserer Gesellschaft, sondern wecken auch bei Unternehmen verstärkt Drucksituationen und Gefühle der Überforderung aus. Aber werden in dieser Überflut aus Sorgen nicht vielleicht auch Chancen überschattet, die einen viel größeren Mehrwert erzeugen können wie vielleicht gedacht?
“Künstliche Intelligenz ist die größte Gelegenheit und die größte Herausforderung unserer Zeit.”
– Sundar Pichai, CEO von Google
Entschlüsselung von Künstlicher Intelligenz: Hintergrund und Mechanismen intelligenter Technologien
Um Antworten auf die einzelnen Fragen zu finden, ist es zunächst wichtig zu verstehen, was Künstliche Intelligenzen eigentlich sind. Laut des SAS-Instituts bezieht sich Künstliche Intelligenz “…auf die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche kognitive Funktionen wie das Lernen, das Schlussfolgern und Problemlösen auszuführen.” Genauer gesagt können KI-Systeme durch die Kombination von Daten, Algorithmen und Rechenleistungen komplexe Aufgaben automatisieren, große Datenmengen analysieren und Muster erkennen. Aus dieser Leistung können wertvolle Erkenntnisse gewonnen und Menschen in verschiedenen Bereichen bei ihrer Problemlösung und Entscheidungsfindung unterstützt werden.
Die Funktionsweise von Künstlichen Intelligenzen basiert hauptsächlich auf maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken. Maschinelles Lernen beschreibt dabei die Fähigkeit von Computern, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden. Fundamental sind dafür Algorithmen, die für die Erstellung von Modellen verantwortlich sind, die wiederum sowohl Entscheidungen als auch Vorhersagen treffen können. Diese Modelle werden mithilfe von Trainingsdaten “trainiert”, indem durch numerische Verfahren sukzessiv gute Antworten “belohnt” und schlechte Antworten “bestraft” werden. Die internen Parameter werden dementsprechend angepasst und optimiert, sodass eine verbesserte Leistung dieser Modelle und die zuverlässige Ausgabe passgenauer Ergebnisse erzielt werden können. Wurde die “Verallgemeinerungsfähigkeit” des KI-Modells bestimmt, ist dieses nach dem Training bereit, auf neue Daten angewendet zu werden, um Vorhersagen zu generieren, Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen.
Eines der leistungsfähigsten Modelle von maschinellem Lernen stellen neuronale Netzwerke dar. Wie der Name schon deuten lässt, handelt es sich dabei um eine besondere Art von Algorithmen, die von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert sind. Sie bestehen aus künstlichen “Neuronen”, die miteinander verbunden sind und Informationen verarbeiten können. Aus dieser Art von Netzwerken ist auch der Begriff “Deep Learning” entsprungen, da hier tiefgreifende Schichten von Neuronen komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Textverständnis und Entscheidungsfindung bewältigen können.
“Künstliche Intelligenz wird den Menschen nicht ersetzen, sondern die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, grundlegend verändern.”
– Fei-Fei Li, Professorin für Künstliche Intelligenz an der Stanford University
Künstliche Intelligenz hautnah: Wie sich smarte Technologien in unseren Alltag schleichen
Dennoch sind die Technologien hinter KI nicht nur auf Maschine Learning und neuronale Netze in ihrer Funktionsweise beschränkt. Erst durch die Kombination mit anderen Techniken wie natürlicher Sprachverarbeitung, Expertensystemen, genetische Algorithmen und mehr können künstliche Intelligenzen verschiedene Arten von Aufgaben bewältigen. Die möglichen Anwendungsgebiete von KI erstrecken sich so über eine große Bandbreite, die von der Automatisierung von Aufgaben im unternehmerischen Umfeld bis hin zur Personalisierung von Dienstleistungen im alltäglichen Leben reicht.
Die Entsperrung des eigenen Smartphones mit Hilfe von Gesichtserkennung; “Siri – Wie wird das Wetter heute?”; die letzte Google-Suche zum Thema “Was tun gegen Grippesymptome?”; die Werbung von dem schicken Hoodie, die neulich auf dem eigenen Instagram-Feed aufgepoppt ist, sind alles Beispiele dafür, dass sich Künstliche Intelligenzen schon vor langem ihren Weg in unseren Alltag erschlichen haben und heutzutage kaum noch wegzudenken sind. Klar ist allerdings auch, dass der minimale Einfluss, der bislang kaum spürbar war, in Zukunft ein viel größeres Ausmaß annehmen wird, als nur darüber zu entscheiden, welche Netflix-Serie wir uns mit großer Wahrscheinlichkeit als nächstes anschauen werden.
Wie genau sich dieses Ausmaß in der Realität außerdem äußern wird und welche Auswirkungen künstliche Intelligenzen auf unsere Arbeitswelt haben werden, erfahrt ihr schon bald im zweiten Teil unseres Blogbeitrags…
