Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine ferne Zukunftsvision mehr, sondern ein integraler Bestandteil unseres täglichen Lebens. Von den sozialen Netzwerken, auf denen uns Gesichtserkennung unterstützt, bis hin zu den Sprachassistenten wie Siri und Alexa auf unseren Smartphones – KI ist allgegenwärtig und erleichtert uns den Alltag. Übersetzer wie Deepl liefern sekundenschnell nahezu perfekte Sprachübersetzungen, und ChatGPT hat die Welt im Sturm erobert und Millionen von Nutzern angezogen. Einblicke in die Welt der künstlichen Intelligenz sind heute wichtiger denn je.
Beim täglichen Surfen im Internet wählt KI die Werbung aus, die uns angezeigt wird. Diese „Recommendation Systems“ lernen unsere Interessen und Aktivitäten kennen, um uns die attraktivsten Produkte zu präsentieren. Sie begegnen uns auf Plattformen wie Amazon, Google, Netflix und Facebook. Angesichts der Fülle an Online-Inhalten sind diese Systeme unerlässlich, um eine Vorauswahl zu treffen und uns auf das Wesentliche zu konzentrieren. KI-Systeme verbessern ihre Fähigkeit, unsere Vorlieben zu verstehen und gezielt anzusprechen, kontinuierlich.
Auch abseits der digitalen Welt finden KI-Anwendungen Einzug in unseren Alltag. Staubsaugerroboter navigieren autonom durch unsere Wohnungen, und Navigationssysteme finden stets den optimalen Weg. Der wohl beeindruckendste Fortschritt wird derzeit bei autonomen Fahrzeugen erzielt. Diese sammeln Millionen von Kilometern an Fahrdaten, um die Sicherheit und Effizienz zu verbessern. Unternehmen wie Waymo führen bereits zahlreiche Fahrten pro Woche in Städten durch.
Auch der Mittelstand profitiert zunehmend von KI. Ein Beispiel hierfür ist das Forschungsprojekt PiB, das sich mit der Vorhersage von Eisbildung auf Windkraftanlagen befasst. Hier arbeitet die mittelständische wpd windmanager GmbH & Co. KG mit. Dieses Projekt zeigt, wie KI auch in spezifischen Branchen zur Effizienzsteigerung und Risikominimierung eingesetzt werden kann.
Verschiedene Ansätze der KI
Der Oberbegriff KI umfasst eine breite Palette von Technologien, die über Jahrzehnte erforscht wurden. Viele der heute relevantesten KI-Anwendungen basieren auf Maschinellem Lernen (ML), einem Teilgebiet der KI, das sich auf das Lernen aus Erfahrung konzentriert. Dies schließt Sprachmodelle wie ChatGPT, generative KI wie Midjourney zur Bilderzeugung und Bildverarbeitung mittels tiefer neuronaler Netze ein. Mehr über Neuronale Netze erfahren Sie hier.
Neben ML gibt es auch andere KI-Ansätze. Expertensysteme beispielsweise greifen auf eine von Experten erstellte Wissensbasis zurück und ziehen Schlussfolgerungen auf Basis vordefinierter Regeln. Ein bekanntes Beispiel ist der Schachcomputer „Deep Blue“, der 1997 den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte.
Diese Ansätze werden oft in symbolische und subsymbolische KI unterteilt. Eine symbolische KI arbeitet mit Symbolen (Wörtern, Zahlen) und Regeln, um nachvollziehbare Schlussfolgerungen zu ziehen, ähnlich wie in der klassischen Logik:
Symbol 1: “Alle Menschen sind sterblich.”
Symbol 2: “Sokrates ist ein Mensch.”
Schlussfolgerung: “Sokrates ist sterblich.”
Eine subsymbolische KI, wie sie beim Maschinellen Lernen zum Einsatz kommt, wandelt Informationen in mathematische Formeln um und optimiert diese. Der Lösungsweg ist hierbei nicht direkt nachvollziehbar. Diese Systeme lernen aus Erfahrung und treffen Wahrscheinlichkeitsaussagen. ChatGPT beispielsweise berechnet das wahrscheinlichste nächste Wort in einem Satz, anstatt eine definitive Antwort zu “wissen”. Dies kann dazu führen, dass KI überzeugend klingende, aber sachlich falsche Antworten liefert, da sie nur schätzt, was korrekt ist.
Diese beiden KI-Ansätze schließen sich nicht aus; es gibt Bestrebungen, sie zu kombinieren. Ein Beispiel ist das europäische Forschungsprojekt Projekt MUHAI. Ein weiteres ist die Google-KI AlphaGeometry, die komplexe mathematische Probleme lösen kann. Diese neuro-symbolischen KIs stellen einen wichtigen Schritt in der Weiterentwicklung dar.
Die Zukunft der KI
Die rasante Entwicklung der KI-Technologie macht Prognosen oft schon bei ihrer Veröffentlichung obsolet. Dennoch zeichnen sich einige Trends ab. KI-Agenten sind ein wichtiger Zukunftsbereich. Diese Systeme können eigenständig Aufgaben übernehmen und über verschiedene Programme und Prozesse hinweg agieren. Sie könnten Formulare ausfüllen, E-Mails verfassen oder Berichte und Präsentationen erstellen, ohne ständige Eingabeaufforderungen. Anthropic hat 2024 die Fähigkeit von KI-Systemen demonstriert, eigenständig Computer zu steuern.
KI wird zunehmend in unseren Unterhaltungsalltag integriert. KI-Anwendungen in den Bereichen Musik (z.B. Suno) und Video (z.B. Sora) sind beeindruckend, aber noch nicht weit verbreitet. Im Gegensatz dazu sind KI-Systeme für Bilder und Sprache bereits alltäglich. Zukünftig wird sich dies auch auf Musik, Podcasts und Videos ausdehnen.
Darüber hinaus werden wir in vielen Industriebereichen, insbesondere in der Biologie, Medizin und Materialwissenschaft, neue Entdeckungen durch KI-Systeme erleben. KI hat das Potenzial, die Entwicklung neuer Wirkstoffe zu beschleunigen und bahnbrechende Fortschritte in diesen Feldern zu ermöglichen. Die kontinuierliche Erforschung und Anwendung von künstlicher Intelligenz in Deutschland wird die technologische Landschaft weiter prägen.