Künstliche Intelligenz

Die Erforschung und Schaffung künstlicher Intelligenz (KI) sind seit Anbeginn des Computerzeitalters eine Vision der Forschung und Ziel einer Vielzahl von Forschungsprojekten.

Das Themenfeld der künstlichen Intelligenz umfasst weit mehr als die reine Informatik und wurde durch die Neurowissenschaften, Psychologie, Mathematik, Philosophie, Kommunikationswissenschaften und auch der Linguistik geprägt.

Es handelt sich somit nicht um ein reines Informatikfeld. Die Informatik ist eher als Mittel zum Zweck zu sehen, welche die unterschiedlichen Aspekte der genannten Forschungsfelder zusammenbringt und deren Umsetzung und Erprobung ermöglicht.

Ansätze und Ziele von künstlicher Intelligenz

Der Begriff der künstlichen Intelligenz umfasst zwei grundlegende Aspekte. Zum einen wird darunter die Schaffung und Nachahmung menschlichen Verhaltens und Denkens verstanden, was zugleich das anspruchsvollere und visionäre Ziel darstellt. Der zweite Aspekt ist die automatische und autonome Aufgabenerledigung, die klar definierte und abgegrenzte Aufgabenbereiche übernehmen kann.

Guten Beispiele für künstliche Intelligenz wären das autonome Fahren, intelligente Softwareassistenten in Unternehmen, sowie automatische Sprach- und Bilderkennung. Diese Systeme funktionieren bereits sehr zuverlässig und integrieren sich zunehmend in unseren Alltag. Merkmal beider Ansätze ist das selbstständige Lernen und Verarbeiten neuer und unbekannter Daten. Neue Informationen fließen in das interne Modell ein, was zur Anpassung des Systems an neue Umweltbedingungen führt.

Verfahren zum Aufbau Künstlicher Intelligenzen

Der Aufbau von KI Systemen erfolgt mit Hilfe maschineller Lernverfahren und Deep Learning Ansätzen. Das Deep Learning stellt einen spezialisierten Teilbereich des maschinellen Lernens dar.

Im Bereich des maschinellen Lernen gibt es supervised und unsupervised Verfahren, die Klassifizierungen bzw. ein Clustering vornehmen. Im Bereich des Deep Learning spielen künstlich neuronale Netze eine bedeutende Rolle.

Einsatzbereiche für künstliche Intelligenz

Es gibt zahlreiche Anwendungsbereiche künstlich intelligenter Systeme in der Forschung und zunehmend auch im wirtschaftlichen Bereich. Dazu gehört die Mustererkennung, die es ermöglicht Sprache und Bilder zu erkennen und automatisch auszuwerten und zu klassifizieren.

Einige Supermarktketten haben dies zur Analyse des Kunden- und Kaufverhaltens bereits erprobt oder bereits im Einsatz. Die Gesichtserkennung spielt auch in der Verbrechensbekämpfung eine sehr wichtige Rolle. Im Rahmen der Spracherkennung wird an Übersetzungssystemen gearbeitet, die Gespräche quasi live in eine andere Sprache übersetzen.

Weitere Anwendungsbereiche gibt es in der Planung und der Problemlösung. Dabei übernehmen künstlich intelligente Systeme zunehmend komplexe Optimierungsprobleme, die zur Ablösung klassischer Aufgaben von Logistikern und Betriebswirtschaftlern führt bzw. führen wird.