Artificial Intelligence

Machine Learning, auf Deutsch maschinelles Lernen, ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem die AI eigenständig Muster und Zusammenhänge erkennt und daraus lernt. Diese Erkenntnisse kann sie anschließend auf neue Datensätze anwenden.

• Einsatzbereiche sind zum Beispiel Algorithmen, die Berechnung von Kennzahlen und die Prozessoptimierung.
• Maschinelles Lernen basiert auf Modelltraining, bei dem Menschen der AI mit Beispieldaten beibringen, welche Muster sie erkennen soll.
• Es wird auch im Data Mining und in der Predictive Analytics eingesetzt.

Wissensbasierte Systeme bilden die Grundlage für Expertensysteme, die auf formalisiertem Fachwissen basieren und logische Antworten geben können. Diese Systeme fallen unter die rationale Intelligenz.

• Anwendungsbeispiele finden sich in der Diagnostik, wo die AI große Datenmengen (Big Data) analysieren und daraus fundierte Schlussfolgerungen ziehen kann. 

Ein weiterer wichtiger Teilbereich der AI ist die Musteranalyse. Künstliche Intelligenz kann komplexe Muster und Formen erkennen und verarbeiten, zum Beispiel in Sprache oder Schriften.

• Sicherheitsanwendungen wie Fingerabdruck- oder Gesichtserkennung beruhen auf der Fähigkeit der AI, Muster zu unterscheiden.
• Auch die Sprachsynthese gehört zur Musteranalyse. Diese Technologie wird oft in sozialen Medien verwendet, um Stimmen berühmter Personen zu imitieren. 

In der Robotik kommt künstliche Intelligenz vor allem in der sogenannten manipulativen Intelligenz zum Einsatz. Roboter erledigen dabei automatisch vorgegebene Arbeiten.

• Sie werden häufig für gefährliche Aufgaben eingesetzt, um Menschen zu schützen.
• Roboter können so programmiert werden, dass sie menschliches Verhalten nachahmen. Einige Roboter arbeiten dabei rein automatisiert, andere können mit Hilfe von AI lernfähig werden und sich an neue Situationen anpassen. 

Die Fähigkeit der AI, Muster zu erkennen, wird durch die Vorhersage erweitert. Mit Hilfe eines hierarchischen Temporalspeichers kann die AI ablaufende Muster durchgehen und zukünftige Ereignisse vorhersagen. 

• Die Vorhersage gilt als zentraler Bestandteil jeder Intelligenz, da sie der AI ermöglicht, nicht nur bestehende Muster zu erkennen, sondern auch zukünftige Entwicklungen zu antizipieren. 

Der Bereich des künstlichen Verhaltens beschäftigt sich mit der Nachbildung des menschlichen Lebens durch künstliche Systeme. Man spricht hier auch von Artificial Life (AL), das eng mit der Artificial Intelligence (AI) verwoben ist.

• Artificial Life erweitert die künstliche Intelligenz, indem es versucht, nicht nur menschliche Denkprozesse, sondern das gesamte Verhalten von Lebewesen in künstlicher Form nachzubilden. 

Beim Turing-Test handelt es sich um ein Verfahren zur Messung künstlicher Intelligenz. Dabei kommuniziert ein Mensch mit zwei Gesprächspartnern, von denen einer eine Maschine ist. Der Test ist erfolgreich bestanden, wenn der Mensch nicht erkennen kann, wer von den beiden der Computer ist. Besteht eine Maschine diesen Test, wird sie als intelligent eingestuft.  

Der Turing-Test hat seit seiner Entwicklung eine bedeutende Rolle in der Forschung zu AI gespielt, da er die Fähigkeit von Maschinen misst, menschliches Verhalten zu imitieren. Jedoch gibt es nach wie vor keine Maschine, die den Turing-Test in vollem Umfang bestanden hat.

Der Loebner-Preis wurde 1991 ins Leben gerufen und stellt ein Preisgeld von 100.000 US-Dollar für die erste Maschine in Aussicht, die den Turing-Test über einen Zeitraum von 25 Minuten bestehen kann. Der Test stellt sicher, dass die Maschine nicht nur kurzzeitig, sondern über einen längeren Zeitraum hinweg menschliches Verhalten simulieren kann. Bisher hat keine Maschine den Preis gewonnen, was zeigt, dass AI in dieser Hinsicht noch in den Kinderschuhen steckt.

Die Robotic Process Automation (RPA) ist einer der bekanntesten Einsatzbereiche von künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Hierbei übernimmt eine intelligente Software sich wiederholende und standardisierte Aufgaben. Die automatisierten Prozesse laufen eigenständig ab, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. RPA wird hauptsächlich in Bereichen eingesetzt, in denen Arbeitsabläufe auf festen Regeln basieren, wie z. B. beim Ausfüllen von Formularen, der Datensammlung oder der Verarbeitung von Informationen aus verschiedenen Systemen. So kann das Personal entlastet und an anderen Stellen eingesetzt werden.

Neuronale Netze sind ein weiterer wichtiger Bereich der Artificial Intelligence. Diese tiefen Netzwerke basieren auf mathematischen Modellen und sind in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Besonders in der Datenverarbeitung übertreffen neuronale Netze menschliche Fähigkeiten. Sie können große Datenmengen analysieren und daraus Mustererkennen, was insbesondere in Bereichen wie der Compliance oder der Optimierung firmeninterner Prozesse nützlich ist. Neuronale Netze lernen dabei kontinuierlich, indem sie auf Erfahrungen und neue Daten zugreifen.

Artificial Intelligence wird zunehmend in der Entwicklung von Apps und Anwendungen verwendet. Hierbei übernimmt die KI Aufgaben wie das Bearbeiten von Bild- oder Audiodateien. Vollautomatisierte Programme können eigenständig Fehler identifizieren und korrigieren. Dabei kommen Methoden wie das Machine Learning zum Einsatz, wodurch die KI aus Erfahrungen lernt und sich stetig verbessert. Anwendungen dieser Art finden sich in vielen Bereichen, von der Bildbearbeitungbis hin zu komplexen Datenanalysen.

Digitale Assistenten wie Alexa oder Siri haben Einzug in den Alltag gehalten und finden auch in Unternehmen Anwendung. Chatbots können automatisiert Kundenanfragen bearbeiten und schnelle Antworten liefern. Dies verbessert den Kundenservice und sorgt für eine höhere Zufriedenheit. Die Spracherkennung und das maschinelle Lernen entwickeln sich stetig weiter, sodass die Unterschiede zwischen Chatbots und menschlichen Mitarbeitern immer geringer werden. Allerdings stoßen diese Systeme an Grenzen, wenn ihnen bestimmte Informationen fehlen.

Artificial Intelligence spielt eine entscheidende Rolle bei der Analyse von Kundenverhalten und Kaufgewohnheiten. Unternehmen nutzen AI-gestützte Tools, um personalisierte Empfehlungen auszusprechen und gezielte Marketingmaßnahmen umzusetzen. Diese Algorithmen analysieren das Verhalten von Nutzern im Internet und leiten daraus Interessen und Präferenzen ab. Besonders in Online-Shops werden diese Analysen verwendet, um Kunden personalisierte Produktvorschläge zu machen.

AI unterstützt Unternehmen auch bei der Optimierung von Produktionsprozessen und Arbeitsabläufen. So kann die Qualitätssicherung durch AI verbessert werden, indem Produktionsdaten kontinuierlich analysiert werden und frühzeitig auf Veränderungen hingewiesen wird. Darüber hinaus hilft AI dabei, komplexe Lieferketten und Lagerbestände zu überwachen, was die Effizienz steigert und mögliche Engpässe oder Fehler minimiert.

Ein zunehmend relevantes Anwendungsgebiet der AI ist die automatisierte Texterstellung. KIs wie ChatGPT können Inhalte generieren, die auf spezifischen Vorgaben basieren. Diese Systeme sind in der Lage, Berichte, einfache Meldungen oder informative Dokumente zu erstellen. Allerdings stoßt KI hierbei an ihre Grenzen, wenn es um aktuelle oder besonders komplexe Informationen geht, die über die ihnen zur Verfügung stehenden Daten hinausgehen. Daher bleibt die menschliche Unterstützung in vielen Fällen notwendig, um tiefgehende oder kreative Texte zu verfassen.