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Kurz erklärt

10 Fakten über künstliche Intelligenz

Zehn Fakten über künstliche Intelligenz
© PopTika | Shutterstock

Immer mehr halten Anwendungen der künstlichen Intelligenz Einzug in unser Leben. Das kann sowohl im Privatbereich der Fall sein – siehe Amazons Alexa – oder im Unternehmen – zum Beispiel in intelligenten Steuerungen. Jedoch ist nicht immer eindeutig erkennbar, was ein KI-System ausmacht.

1. Definition von künstlicher Intelligenz

Im Grunde möchte man mit künstlicher Intelligenz (KI) die menschliche Intelligenz »nachbauen«. So sollen »intelligente« Computersysteme in der Lage sein, Probleme wie ein Mensch zu erkennen und zu lösen. Hierbei sind starke und schwache KI zu unterscheiden. Starke KI ist die, wie wir sie aus der Science-Fiction kennen: Ein Roboter, der denkt, handelt und fühlt wie ein Mensch. Schwache KI ist hingegen jene, die bereits zunehmend Anwendung findet: Algorithmen, die bestimmte Aufgabenstellungen lösen, Fragen beantworten sowie Berechnungen durchführen.

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2. Wie viele Unternehmen setzen KI ein?

Im Jahr 2021 waren es 8 % der deutschen Unternehmen, im Jahr 2020 waren es 6 %. [1]

 

3. Wie viele Unternehmen planen den Einsatz von KI?

30 % der Unternehmen (22 % im Jahr 2020) planen den Einsatz von KI. Jedoch ist es für 59 % der Unternehmen noch kein Thema. [1]

 

4. Machine Learning/Deep Learning kurz erklärt

Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der KI. Basis von ML sind Algorithmen, die Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datensätzen erkennen und daraus Lösungen entwickeln. Der Mensch greift in die Datenanalyse und den Entscheidungsprozess ein, indem er das Modell mit Daten füttert. Auf der anderen Seite gibt er einen Algorithmus vor, also Regeln, wie das System eine genaue Vorhersage treffen soll. Anwendungen sind zum Beispiel die Bildklassifikation von Wildtieren oder das Erkennen von Krebs.
Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des Machine Learnings. Entscheidender Unterschied ist, ob beziehungsweise wie der Mensch in den Lernvorgang eingreift. Bei DL macht er das nicht; Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, von sich aus zu lernen. Die Systeme verknüpfen das Erlernte immer wieder mit neuen Inhalten. Hieraus lernen sie erneut und analysieren selbstständig. [2]

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5. Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind ein Teilgebiet des Deep Learning. Mit neuronalen Netzen – genauer: Neuronen – will man das menschliche Gehirn nachbilden. Der Clou ist, viele Neuronen zu nutzen und zu einem Netz zusammenzuschließen. Hierbei ist es dank der heutigen Rechenleistung möglich, Millionen von Neuronen miteinander zu vernetzen. Trainiert werden die Netze, indem der Entwickler die Gewichtungen der einzelnen Eingangssignale anpasst. Im Normalfall liefert solch ein Netz jedoch kaum zuverlässige Ergebnisse. Aus diesem Grund werden die Parameter anhand von bereits bekannten Trainingsdaten automatisch nachjustiert. So entwickelt sich die KI immer weiter, die Ergebnisse sind jedoch nicht immer nachvollziehbar. [3]

6. Fördersumme

5 Mrd. Euro stellt Deutschland bis 2025 bereit, verteilt auf verschiedene Projekte in Wissenschaft und Forschung sowie Start-ups und Unternehmen. [4] Zum Vergleich: Die USA förderten KI-Projekte allein im Jahr 2016 mit 445 Mrd. Euro, wobei hierbei 25 % von der Regierung bereitgestellt wurden; ein großer Anteil kam aus der Privatwirtschaft (62 %). [5]

7. Hardware

Algorithmen der KI benötigen Daten zum Lernen. Die Daten sind auf einer Plattform bereitzustellen; das können Industrie-PCs oder eigens entwickelte Computersysteme sein. Gerne wird für KI-Inferenzen Edge Computing ins Feld geführt, also Rechenleistung direkt vor Ort. Immer beliebter sind CPUs, die als Tensor Processing Units (TPUs) für KI-Rechenpower ausgelegt sind. Außerdem kommen immer häufiger Grafikprozessoren (GPUs) zum Berechnen von KI-Modellen zum Einsatz. Genauso ist jedoch über die Cloud fremde Hardware – meist in Rechenzentren – nutzbar.

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8. Software

Künstliche Intelligenz an sich ist bereits Software – die zum Bespiel bei der Bilderkennung ihren Einsatz findet. Jedoch erleichtern eigene Software-Tools das Entwickeln von KI-Algorithmen und -Anwendungen. Je nach Anwendungsfall nutzen Entwickler unterschiedliche Software; beliebt sind Tools der Hardwarehersteller wie Intel, Nvidia oder Googles TensorFlow. Ebenso können Entwickler Open-Source-Tools nutzen wie OpenCV oder PyTorch.

9. KI-Lehrstühle

In Deutschland sind etwa 220 Universitätsprofessoren im Bereich KI tätig. Fast jede deutsche Universität hat mindestens eine Professur für KI. Insgesamt beschäftigen die KI-Lehrstühle etwa 1.800 Mitarbeiter, zuzüglich externer Doktoranden. Mitarbeiter an Forschungsinstituten wie Max Planck, Fraunhofer oder DFKI wurden nicht mitgezählt. [3]

10. KI und Ethik

KI entscheidet mithilfe der Daten, mit denen man sie füttert. Sie ist also lediglich so gut wie die Daten selbst. Das heißt, KI könnte diskriminierende Entscheidungen treffen – je nach Datenbasis. Es gilt, das zu verhindern und KI so zu programmieren, dass sie ethisch korrekt entscheidet. Hier sind die Unternehmen und Entwickler in der Pflicht, jedoch müssen ebenso die Regierungen entsprechende Vorgaben und Gesetze ausarbeiten. Außerdem sind die Entscheidungswege der KI nachvollziehbar zu gestalten.

 

Literatur

[1] Bitkom e.V.
[2] https://news.microsoft.com/de-de/microsoft-erklaert-was-ist-machine-learning-definition-funktionen-von-ml/
[3] https://mindsquare.de/knowhow/neuronale-netze/
[4] Handelsblatt
[5] Konrad-Adenauer-Stiftung e.V.


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