Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik und ermöglicht Maschinen autonom Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Schon heute wird KI in vielen Anwendungen eingesetzt, um Prozesse zu verbessern und Entscheidungen zu automatisieren. Wir zeigen Ihnen die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz.

In diesem Artikel gehen wir auf die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz ein und erklären an einfachen Beispielen, was KI ist, welche Arten es gibt und welche Anwendungsfälle es für Künstliche Intelligenz gibt.

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen und Algorithmen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI umfasst verschiedene Techniken und Ansätze, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Es gibt viele verschiedene Definitionen von Künstlicher Intelligenz. Einfach erklärt bezeichnet Künstliche Intelligenz (KI) die Fähigkeit von Computern und Maschinen, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren um so komplexe Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehört beispielsweise das Erkennen von Personen in Bildern. 

Hier sind drei verschiedene Definitionen von Künstlicher Intelligenz: 

„Künstliche Intelligenz ist die Eigenschaft eines IT-Systems, »menschenähnliche«, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen.“ (Bitkom e. V. und Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz)

„Die künstliche Intelligenz […] ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens befaßt […].“ (Spektrum der Wissenschaft, Lexikon der Neurowissenschaften)

„Unter künstlicher Intelligenz (KI) verstehen wir Technologien, die menschliche Fähigkeiten im Sehen, Hören, Analysieren, Entscheiden und Handeln ergänzen und stärken.“ (Microsoft Corp.)

KI-Systeme nutzen Algorithmen und Techniken wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen.

Das Ziel der Künstlichen Intelligenz besteht darin, Computer dazu zu befähigen, menschenähnliche Fähigkeiten wie die Wahrnehmung, das Sprachverständnis, das Lernen, die Problemlösung und die Entscheidungsfindung zu entwickeln. KI-Systeme können dabei große Mengen an Daten analysieren, Muster und Zusammenhänge in ihnen erkennen, Vorhersagen treffen und vieles mehr.

Sehen wir uns nun an, was die einzelnen Bestandteile von KI sind.

Was sind die einzelnen Bestandteile von KI?

Künstliche Intelligenz (KI) besteht aus einer Reihe von Technologien, Algorithmen und Methoden, die es Computern und Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren und komplexe Aufgaben zu erledigen. Die wichtigsten Bestandteile von KI sind:

  1. Maschinelles Lernen: Dieser Ansatz ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und Muster in Daten zu erkennen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen umfasst Techniken wie überwachtes Lernen, bei dem Modelle anhand von Beispieldaten trainiert werden, und unüberwachtes Lernen, bei dem Modelle Muster in Daten selbstständig erkennen.
  2. Deep Learning: Der Ansatz ermöglicht das Verarbeiten unstrukturierter Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos durch künstliche neuronale Netze. Die Netze verwandeln die unstrukturierten Daten und numerische Werte und ermöglichen so die Mustererkennung, die Vorhersage von Ereignissen oder weiteres Modelltraining.
Der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning.
Der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning.

Wir haben dem Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning einen ganzen Blogbeitrag gewidmet: Machine Learning vs. Deep Learning.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Definition und die drei Schichten: Deep Learning, Machine Learning und Künstliche Intelligenz
Abstufungen von Künstlicher Intelligenz (KI): Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und tiefes Lernen.

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Die Funktionsweise von KI basiert auf dem Konzept des maschinellen Lernens, bei dem Computer aus Erfahrungen lernen und sich anpassen können, ohne explizit programmiert zu werden. Durch das Training von Modellen mit großen Mengen an Daten können KI-Systeme Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Zum Beispiel kann ein KI-System, das mit Tausenden von Bildern von Hunden trainiert wurde, lernen, Hunde in neuen Bildern zu erkennen.

Die Basis der Funktion von Künstlicher Intelligenz sind Algorithmen. Diese Algorithmen werden durch maschinelles Lernen oder Deep Learning so mit Trainingsdaten trainiert, dass sie später in der realen Umgebung Muster und Zusammenhänge aus den Daten ziehen können. Die Idee des maschinellen Lernens basiert auf dem Grundverständnis des menschlichen Lernprozesses. Genau wie das Wissen und die Fähigkeiten von Menschen mit wachsender Erfahrung zunehmen, verbessern sich auch hier die Modelle mit wachsender Datenmenge.

Wie lernen Maschinen? Beim Machine Learning (Teil der Künstlichen Intelligenz) lernen Computer aus Daten und Erfahrungen.
Wie lernen Maschinen? Beim Machine Learning lernen Computer aus Daten und Erfahrungen.

Ein Machine Learning Modell ist zunächst eine kalibrierbare Methode, aus Eingabewerten eine Ausgabe zu erzeugen. In einer Trainingsphase wird dem Modell eine Menge an Beispieldatensätzen zu Verfügung gestellt, sowie eine Funktion, die die „Güte“ der Ausgaben bewertet. Das Training besteht nun darin, das Modell so zu kalibrieren, dass die Ausgaben für die Trainingsdaten optimal sind.

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Dabei lassen sich drei große Ansätze unterscheiden: 

  • Überwachtes Lernen: Beim Supervised Learning wird das Trainingsdatenset zusammen mit den korrekten Ausgaben zur Verfügung gestellt. Das optimale Modell erzeugt Ausgaben, die möglichst nah an den korrekten Antworten sind. Beispiele sind Klassifikations- und Regressionaufgaben oder das Labeling von Bildern.
  • Unüberwachtes Lernen: Beim Unsupervised Learning gibt es keine „korrekten Antworten“, das Modell soll selbst versteckte Strukturen entdecken. Ein Beispiel hier ist die Identifikation von Clustern in Daten. Ein optimales Modell erzeugt möglichst klar abgegrenzte Cluster.
  • Reinforcement Learning: bei verstärkendem Lernen lernen Software-Agenten Verhaltensstrategien innerhalb einer Umgebung. Die optimale Strategie maximiert eine „Belohnung“, die aus der Interaktion mit der Umgebung folgt. Ein wichtiges Beispiel hier ist das autonome Fahren.

Das optimierte Modell wird nun nicht mehr verändert und kann auch für neue Daten, Antworten und Beurteilungen mit einer Präzision und Geschwindigkeit liefern, die ein Mensch nicht leisten könnte. Wenn alles gut geht, bewähren sich die im Training gelernten Lektionen auch in der „echten Welt“ (in der so genannten realen Umgebung). 

Um das sicherzustellen, folgt nach dem Training eine Test- oder Validierungsphase. Hier wird das trainierte Modell auf neue, zuvor unbekannte Daten angewandt und die Qualität der Ausgaben überprüft. Eine gute Qualität ist ein Indikator für eine gute Fähigkeit, das im Training Gelernte auf die echte Welt zu übertragen.

Welche Arten von Künstlicher Intelligenz gibt es? 

Es gibt zwei Ansätze, was unter einer künstlichen Intelligenz verstanden werden kann: eine starke KI oder eine schwache KI. Was ist der Unterschied? 

  • Mit starker KI ist eine Maschine gemeint, die das komplette menschliche Denken automatisiert und als genereller Problemlöser fungieren kann. Solch ein „Skynet“ ist zwar eine beliebte Vorstellung in Science-Fiction und Populärkultur, scheint aber auf absehbare Zeit nicht realistisch zu sein. 
  • Schwache KI dagegen existiert und hat bereits beeindruckende Leistungen erbracht. Damit sind Maschinen oder Programme gemeint, die für klar eingegrenzte Aufgaben entwickelt und eingesetzt werden. Ein bekanntes Beispiel ist Amazons Alexa.

Unterscheidung der schwachen KI zwischen symbolischer und statistikbasierter Künstlicher Intelligenz

Wir wollen heute also über die heute schon existierende schwache KI sprechen. Die wichtigere Unterscheidung für uns ist die zwischen symbolischer KI und statistikbasierten Ansätzen.  

  • Der klassische Ansatz in der KI war der symbolische, bei dem der Computer das Problem vollständig abbildet und die Antwort aus direkten Regeln ableitet. Der schachspielende Computer Deep Blue von IBM, der im Jahr 1997 den amtierenden Weltmeister Garry Kasparow besiegte, ist ein Beispiel für diesen symbolischen Ansatz. 
  • Die beeindruckenden Fortschritte der letzten 20 Jahre wurden allerdings mit statistikbasierten Ansätzen gemacht. Anstelle eines fixen Zusammenhangs zwischen Eingabe und Antwort werden hier statistische Modelle verwendet. Beispiele für solche Ansätze sind Hidden Markov Models, Entscheidungsbaumverfahren oder künstliche Neuronale Netzwerke. Ein entscheidender Faktor hierbei ist der Aufstieg von Big Data – der Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und den Technologien zu ihrer Verarbeitung. Mit der Methode des Machine Learning können solche großen Datenmengen genutzt werden, um in einer Lernphase das optimale Modell für die gegebende Aufgabe zu finden. Dieses Modell kann dann in der „echten Welt“ angewendet werden. 

Um die beiden Ansätze miteinander zu vergleichen, vergleichen wir Deep Blue mit einem neueren Meilenstein: der Go-spielenden künstlichen Intelligenz AlphaGo von Google, die im Jahr 2015 zum ersten Mal einen der weltbesten Go-Spieler besiegen konnte: 

VergleichDeep BlueAlphaGo
Spiel Schach Go 
Mögliche Konfigurationen Ca. 10^120 Ca. 10^174 (Trillionen von Trillionen mal mehr als Schach, mehr als Anzahl der Atome im Universum) 
AnsatzBrute Force: Suche durch große Zahl möglicher Züge. Evaluierung des jeweiligen Positionswerts durch „handgeschriebene“ Logik, unterstützt durch Datenbank mit tausenden Aufzeichnungen von Großmeister-Partien. Deep Learning auf mehreren Ebenen: Zwei neuronale Netzwerke, „Policy“ und „Value“.  „Policy“ lernt, den nächsten Zug vorherzusagen. Training erst durch Nachahmung menschlicher Spielzüge, dann durch Spiele gegen sich selbst (Reinforcement Learning). „Value“ lernt, den mit der Siegwahrscheinlichkeit den Positionswert jedes Zugs zu bestimmen, ebenfalls durch Reinforcement Learning.
Anwendbarkeit Spezialisiert auf Schach Theoretisch anwendbar auf viele Probleme 
Deep Blue und Alpha Go im Vergleich.

Sie möchten Ihr Wissen zum Thema Machine Learning vertiefen? Lesen Sie hierzu unseren Blogbeitrag zum Thema Machine Learning.

AlphaGo Entwickler vor dem großen AlphaGo Spiel gegen den Weltmeister.
AlphaGo Entwickler vor dem großen AlphaGo Spiel gegen den Weltmeister.

Einer der wichtigsten Algorithmen für maschinelles Lernen ist der Ansatz künstlicher Neuronaler Netzwerke. Ihr Grundaufbau wurde durch das menschliche Gehirn inspiriert: Sie bestehen aus miteinander verbundenen Schichten virtueller Neuronen.

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Man spricht von tiefen Neuronalen Netzen, wenn eine besonders hohe Zahl an Schichten besteht. Je tiefer das Netz ist, desto komplexer sind entsprechend auch die Berechnungen. Machine Learning mithilfe tiefer neuronaler Netzwerke („Deep Learning“) steht im Zentrum der aktuellen Spitzenforschung für KI und Machine Learning.

Wo wird Künstliche Intelligenz heute angewendet? 

Künstliche Intelligenz begegnet uns heute in verschiedensten Anwendungen und mit unterschiedlichen zugrundeliegenden Systemen: 

Virtuelle AssistentenSprachgesteuerte Agenten wie Amazons Alexa, Apples Siri und Google Assistant vereinfachen die Benutzung von mobilen Geräten und mittlerweile auch Smart Homes. Dahinter stehen Natural Language Models.
SuchmaschinenSie erlauben es, in gigantischen Mengen an Dokumenten in kürzester Zeit die relevantesten Ergebnisse zu finden. 
ChatbotsChatbots kombinieren NLP und Spracherzeugung und können bis zu 80% der Routineaufgaben von Kundenserviceabteilungen übernehmen. Aus dem Bereich Large Language Model stammt der Chatbot ChatGPT, welcher aufgrund Milliarden von Daten menschliche Anfragen verstehen und menschliche Antworten geben kann. Hier erfahren Sie, wie Sie LLMs für Ihr Unternehmen nutzen.
Empfehlungssysteme Empfehlungssysteme erlauben z.B. Youtube, Netflix und Amazon, Nutzern aus einer Vielzahl von Angeboten diejenigen zu empfehlen, die am besten zu ihren persönlichen Vorlieben passen. 
KI im CRMNeben den eben erwähnten Empfehlungssysteme unterstützt künstliche Intelligenz Marketing- und CRM-Abteilungen auf vielfältige Weise, beispielsweise durch die automatisierte Verteilung von Marketing-Budgets.
DeepfakeEine vielleicht beunruhigende KI-Anwendung sind die sogenannten Deepfakes, bei denen die Gesichter bekannter Personen in Videos auf die Körper anderer Personen übertragen werden – mit immer realistischeren Ergebnissen. 
KI im E-CommerceKünstliche Intelligenz errechnet die nächste Produktempfehlung, um Umsätze zu steigern und Kunden länger zu binden. Ein bekanntes Beispiel ist das Empfehlungssystem von Amazon. 
Kassenlose Supermärkte wie Amazon Go versprechen höhere Effizienz und ein einfacheres Kundenerlebnis, bleiben aber bisher ein Nischenphänomen.
Die verschiedenen Anwendungsgebiete von KI.

Wir haben Ihnen ein YouTube Video zu dem Thema gedreht für eine bessere Veranschaulichung:

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Mehr Informationen

An viele dieser Anwendung haben wir uns so gewöhnt, dass sie uns gar nicht mehr als künstliche Intelligenz vorkommen, der typische AI-Effekt

Weitere Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz haben wir in unserem Blog aufgelistet: Anwendungsgebiete von Künstlicher Intelligenz

Extra: Wie ist Künstliche Intelligenz eigentlich entstanden?

Die Idee, die menschliche Intelligenz durch mechanische Prozesse nachzubilden, beschäftigt die Menschen schon seit der Antike. Mit der Entwicklung der digitalen Computer und den grundlegenden Ergebnissen von Alan Turing zur digitalen Darstellbarkeit sämtlicher berechenbarer Probleme rückte sie in den Bereich der ernsthaften Forschung.  

  • 1956: Bei der Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956 wird das Feld begründet und der Begriff „künstliche Intelligenz“ als Name etabliert. 
  • 1956-1974: Fokus der Forschung auf die symbolische KI, die Probleme logischer Art löst. Allerdings konnten der Nutzen dieser Systeme schlecht auf Probleme der echten Welt angewendet werden.
  • 1974-1980: Als Folge ein erster „KI-Winter“ mit nachlassendem Interesse und Forschungsgeldern.
  • 1980-1987: Wiederaufschwung, hauptsächlich getragen durch sogenannte „Expertensysteme“, die in spezifischen Bereichen Fachwissen logisch strukturieren und Antworten oder Empfehlungen wiedergeben.
  • 1987-1993: Deren offenkundig werdenden Beschränkungen führten dann zu einem zweiten „KI-Winter“.
  • 1993-2011: Seit den frühen 90er Jahren macht das Feld des Machine Learning, zu dieser Zeit teilweise als separates Feld betrachtet, rasante Fortschritte.
  • 2011-heute: Die Verfügbarkeit immer größerer Datenmengen (Big Data) in Zeiten der Digitalisierung und Vernetzung sorgt dafür, dass der statistische Ansatz des maschinellen Lernens sich in sämtlichen Anwendungsbereichen als geeignet erweist. Insbesondere das Feld der künstlichen neuronalen Netze (Deep Learning) macht entscheidende Fortschritte in klassisch komplexen Problemen wie der Verarbeitung von Bildern und Sprache. KI-Anwendungen halten in immer größeren Bereichen von Wirtschaft und dem täglichen Leben Einzug. 
Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956 gilt als Geburtsstätte von Künstlicher Intelligenz.
Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956 gilt als Geburtsstätte von Künstlicher Intelligenz.

Was bringt uns Künstliche Intelligenz für die Zukunft?

Eine starke KI, fühlend und in der Lage, sämtliche Aufgaben eines Menschen wahrzunehmen, steht noch in ferner Zukunft. Aber jedes Jahr werden neue Wege entdeckt, auf denen uns spezialisierte Algorithmen bei Aufgaben in Forschung, Wirtschaft und im täglichen Leben unterstützen oder uns die Aufgaben sogar abnehmen können. Zunehmende Rechenleistung, Vernetzung und verfügbare Datenmengen befeuern diesen Prozess.

Oftmals wird befürchtet, dass durch Künstliche Intelligenz Arbeitsplätze verloren gehen. Doch durch den vermehrten Einsatz von KI werden gleichermaßen auch neue Berufszweige und damit neue Arbeitsplätze geschaffen. Neue Kompetenzen werden verlangt, Data Scientists und Machine Learning Engineers sind Beispiele dieser neuen Berufe, die immer wichtiger werden.

Fazit: Künstliche Intelligenz

Der Treibstoff Künstlicher Intelligenz sind Daten. Je mehr Daten verfügbar sind, desto genauer lassen sich Künstliche Intelligenzen entwickeln und somit auch die Einsatzmöglichkeiten weiter ausschöpfen.

Die Künstliche Intelligenz ist eine der bedeutendsten Zukunftstechnologien der heutigen Zeit. Viele Anwendungen bieten noch Verbesserungspotential, gleichzeitig konnte KI aber auch schon viele Errungenschaften in den unterschiedlichsten Bereichen erzielen. In den nächsten Jahren wird die Automatisierung und Optimierung von Prozessen durch Künstliche Intelligenz noch weiter gefördert und verbessert. Damit werden für Unternehmen, aber auch für die Nutzer weitere Mehrwerte verfügbar gemacht.   

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