KI-Fachbegriffe verständlich erklärt

Die Bundesregierung hat im November 2018 ihr Strategiepapier zur künstlichen Intelligenz verabschiedet. Diese im Grundsatz richtige und wichtige Initialzündung bietet viele wichtige Inhalte, erfordert jedoch auch eine trennscharfe Betrachtung der einzelnen Begriffe.

Bild: ©phonlamaiphoto/Fotolia.com

Eine Ende 2017 vom Marktforschungsunternehmen Wakefield Research durchgeführte und 2018 von Avanade veröffentlichte Erhebung unter internationalen Führungskräften hat ergeben, dass 98 Prozent der befragten deutschen Unternehmen KI als das Phänomen des Zeitgeistes erachten. Demnach sei zum Beispiel die intelligente Automatisierung (IA), die Abläufe etwa mit humanisierenden Interaktionsformen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert, eher eine Modeerscheinung. Laut der Studie geht ein Drittel der weltweit Befragten davon aus, dass KI im Bereich Manufacturing hilfreich sein kann; in Deutschland sind es hingegen nur 17 Prozent. Die Monetarisierung solcher Technologien erschien für die Befragten zumindest zum damaligen Zeitpunkt keine Option zu sein. Deutschland ist nach wie vor stark im Hardware-Umfeld, sprich im Maschinenbau und der daraus resultierenden physischen Produktion von Gütern. Im Bereich der IT-Innovationen tut sich der Markt hingegen weiterhin schwer. In Hinblick auf die Zukunftsfähigkeit sollte KI jedoch zu einer Kernkompetenz bei begleitenden Prozessen und den eigentlichen Produkten werden.

Eingrenzung von KI

Eine abschließende Definition von KI gibt es dabei nicht. Die Bundesregierung unterscheidet in ihrem KI-Strategiepapier etwa zwischen schwacher und starker KI, wobei die starke Ausprägung die gleichen oder bessere intellektuellen Fähigkeiten wie ein Mensch hat; schwache KI hingegen bedeutet dort, dass konkrete Anwendungsprobleme gelöst werden und die verwendeten Systeme sich selbst verbessern können – auch mit der Nachbildung menschlicher Intelligenz. Im weiteren Verlauf rekurriert das Strategiepapier auf die schwache Variante und adressiert dabei fünf Eckpunkte:

  • • Deduktionssysteme, maschinelles Beweisen: Ableitung (Deduktion) formaler Aussagen aus logischen Ausdrücken, Systeme zum Beweis der Korrektheit von Hardware und Software,
  • • Wissensbasierte Systeme: Methoden zur Modellierung und Erhebung von Wissen, Software zur Simulation menschlichen Expertenwissens und Unterstützung von Experten (ehemals Expertensysteme), zum Teil auch verbunden mit Psychologie und Kognitionswissenschaften, Musteranalyse und Mustererkennung: induktive Analyseverfahren allgemein, insbesondere auch maschinelles Lernen,
  • • Robotik: autonome Steuerung von Robotik-Systemen, also autonome Systeme,
  • • Intelligente multimodale Mensch-Maschine-Interaktion: Analyse und Verstehen von Sprache (in Verbindung mit Linguistik), Bildern, Gestik und anderen Formen menschlicher Interaktion.

KI kondensiert auf die Anwendung

Für betroffene Unternehmen ist ein leicht veränderter Blickwinkel sinnvoll. Vor diesem Kontext gibt es drei zentrale Aspekte, die eine KI beschreiben:

  • • Verstehen: die Bedeutung von Daten begreifen, also Text, Stimme und Bilder,
  • • Schlussfolgern: im Zeitverlauf aus Schlüssen lernen, die auf nicht perfekten Daten basieren,
  • • Interagieren: ’natürliche‘ Nutzerschnittstellen mit Menschen erzeugen.

Somit ist die Entstehung eines Systems gemeint, das Verhaltensweisen ändern kann, ohne explizit für diese Anpassung programmiert zu sein. Die Grundlage dafür bieten gesammelte Daten, Nutzeranalysen und weitere Beobachtungen. Das Ziel sollte stets eine KI sein, die auf den Menschen ausgerichtet ist – im englischen Sprachgebrauch auch ‚human-centered AI‘. Das bedeutet, dass intelligente Anwendungsfälle entstehen, bei denen Mensch und Maschine zusammenarbeiten. Damit ist auch die weit verbreitete Furcht hinfällig, die intelligente Maschine könne den Menschen vollständig ersetzen. Dieser Auffassung folgt übrigens auch die Bundesregierung in ihrem Strategiepapier: Es geht darum, Menschen zu entlasten und ihnen dadurch Freiräume für kreatives Handeln zu eröffnen.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Thematik: Allgemein
Ausgabe:
www.avanade.com/de-de

Das könnte Sie auch Interessieren

Anzeige

Anzeige

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

Anzeige

Anzeige

Anzeige