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10 Fakten zur künstlichen Intelligenz: Der Siegeszug der Maschinen

Das OpenAI-Drama macht es deutlich: Die künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung erlebt und spielt eine immer bedeutendere Rolle in unserem täglichen Leben.

Zwei Buchstaben halten die Welt in Atem: AI – Artificial Intelligence (Foto: REUTERS/Aly Song)
Zwei Buchstaben halten die Welt in Atem: AI – Artificial Intelligence.

Kaum ein Tag vergeht mehr ohne neue Schlagzeilen aus der Wunderwelt der Artificial Intelligence: Von selbstfahrenden Autos bis hin zu per Knopfdruck generierten Grafiken, die jede Stock-Fotografie toppen – KI ist allgegenwärtig.

Ein Überbegriff mit vielen Facetten – und einer Spur bis in die 50er-Jahre

Der Begriff "Künstliche Intelligenz" umfasst eine Vielzahl von Technologien und Anwendungen. Maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke, Sprachverarbeitung und Robotik sind nur einige Beispiele. KI-Systeme lernen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und sich an Veränderungen anzupassen.

Die Idee von künstlicher Intelligenz (KI) hat ihre Ursprünge in der antiken Philosophie und Mythologie, aber der Begriff selbst und die moderne Vorstellung von KI entstanden erst viel später. Der Ausdruck "Künstliche Intelligenz" wurde erstmals in den 1950er-Jahren geprägt. Der britische Mathematiker und Informatiker Alan Turing spielte eine Schlüsselrolle in der Frühgeschichte der KI.

In einem Artikel von 1950 mit dem Titel "Computing Machinery and Intelligence" stellte Turing die Frage: "Können Maschinen denken?" Diese Frage bildete die Grundlage für Diskussionen über künstliche Intelligenz und führte zur Entwicklung des berühmten Turing-Tests, einem Test, um die Fähigkeit einer Maschine zu überprüfen, menschenähnliches Verhalten zu zeigen.

Der eigentliche Startschuss für die KI-Forschung erfolgte auf der berühmten Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956. Auf dieser Konferenz wurden die Grundlagen für die KI als eigenständiges Forschungsfeld gelegt. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon waren einige der führenden Persönlichkeiten, die sich auf der Konferenz versammelten und die Grundlagen für die Entwicklung von Algorithmen und Programmen legten, die als intelligent gelten sollten.

Maschinelles Lernen: Die Grundlage der KI

In den 1980er-Jahren trat jedoch das maschinelle Lernen als bedeutende Komponente der KI-Forschung in den Vordergrund. Die Idee war, dass Maschinen nicht nur auf vordefinierten Regeln basieren sollten, sondern auch in der Lage sein sollten, aus Erfahrungen zu lernen und sich anzupassen.

Maschinelles Lernen ist heute eine der grundlegenden Technologien hinter KI. Hierbei werden Algorithmen entwickelt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Das ermöglicht es KI-Systemen, komplexe Aufgaben zu bewältigen, von der Bilderkennung bis zur Sprachübersetzung.

Der KI-Ansatz des maschinellen Lernens ist inzwischen aus vielen Anwendungen des täglichen Lebens nicht mehr wegzudenken. Ein anschauliches Beispiel ist etwa das personalisierte Empfehlungssystem von Streaming-Diensten wie Netflix.

Wer Filme oder Serien auf Netflix schaut, wird schnell auf die speziellen Vorschläge stoßen: Die vorgeschlagenen Inhalte basieren dabei nicht nur auf allgemeinen Kategorien, sondern werden auch durch maschinelles Lernen personalisiert. Das System analysiert das Sehverhalten des Nutzers, berücksichtigt, welche Filme oder Serien ihm gefallen haben oder er übersprungen hat und zieht sogar in Betracht, wie lange Zuschauer bei bestimmten Inhalten verweilt haben.

Durch maschinelles Lernen werden Muster und Präferenzen erkannt. Das System lernt kontinuierlich aus den Interaktionen und passt seine Empfehlungen an. Dieser Ansatz ermöglicht es, Nutzern Inhalte vorzuschlagen, die wahrscheinlich dem Geschmack entsprechen. Auf diese Weise wird nicht nur das Seherlebnis verbessert, sondern auch die Bindung des Nutzers an die Plattform gestärkt.

KI im Alltag: Sprachassistenten – ein uneingelöstes Versprechen

Ein anderes Beispiel für die praktische Anwendung von KI im Alltag sind Sprachassistenten, die in der vergangenen Dekade enorm an Bedeutung gewonnen haben. Von Siri über Alexa bis hin zu Google Assistant: Die Sprachassistenten von Apple, Amazon oder Google verstehen natürliche Sprache, beantworten Fragen, spielen Musik ab und steuern Smart-Home-Geräte. Der Alltag wird durch KI zunehmend erleichtert.

12 Jahre Siri: Apples damaliger Marketingchef Philip Schiller stellte die virtuelle Sprachassistentin erstmals im Oktober 2011 vor (Foto: REUTERS/Robert Galbraith)
12 Jahre Siri: Apples damaliger Marketingchef Philip Schiller stellte die virtuelle Sprachassistentin erstmals im Oktober 2011 vor.

Gleichzeitig gelten die Sprachassistenten der Big-Tech-Giganten als uneingelöstes Versprechen: Auch mehr als 12 Jahre nach dem Launch von Siri weiß Apples Voice-AI auf viele Fragen keine Antwort. Amazons Alexa gesteuerte Echo-Speaker galten in den 10er-Jahren als marktführend, haben jedoch bis heute für Amazons Kerngeschäft kaum eine Bedeutung. Der Google Assistant wiederum ist bei der Bedienung und Nutzung der Pixel-Smartphones und Tablets kaum wegzudenken. Allein: Googles Hardwaresparte läuft bei Alphabet unter "ferner liefen".

Autonome Fahrzeuge: KI auf der Überholspur

Die Automobilindustrie setzt vermehrt auf KI, um autonome Fahrzeuge zu entwickeln. KI-Systeme analysieren Sensordaten in Echtzeit, erkennen Verkehrssituationen und treffen autonom Fahrentscheidungen. Dies verspricht nicht nur mehr Sicherheit im Straßenverkehr, sondern am Ende eine Revolution im Transportwesen.

Allein: Auch diese Zukunftsvision kommt nicht ohne Tücken daher. Tesla wirbt seit Jahren mit seinem Autopilot "Full Self Driving" (FSD), der in den USA als Zusatzfeature für einen erheblichen Aufpreis dazugebucht werden kann (noch nicht jedoch in Europa). Doch das Fahrassistenzsystem ist nicht unumstritten. Nach Berichten der "Washington Post" hat das Fahrassistenzsystem erheblich mehr Unfälle verursacht als bekannt.

Wann sich der Traum vom komplett autonomen Fahren durch ein sogenanntes selbstfahrendes Auto erfüllt, ist weiter vollkommen unklar. Google arbeitet mit seiner Sparte Waymo seit über einem Jahrzehnt an autonom fahrenden Vehikeln – anderen Big-Tech-Konzernen wie Apple werden die gleichen Ambitionen nachgesagt.

Gesundheitswesen: KI als Diagnoseunterstützung

In der Medizin spielt künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle. Die Integration von KI im Gesundheitswesen hat das Potenzial, die Diagnose und Behandlung von Krankheiten zu revolutionieren.

In der Radiologie etwa wird KI zunehmend eingesetzt, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs zu analysieren. KI-Algorithmen können potenzielle Anomalien schneller und möglicherweise genauer identifizieren als menschliche Ärzte. Zum Beispiel kann KI bei der Erkennung von Tumoren, Frakturen oder anderen pathologischen Veränderungen auf Bildern eine wertvolle Unterstützung bieten.

In der Pathologie kann KI bei der Analyse von Gewebeproben und Zellen helfen. Durch maschinelles Lernen kann die KI Muster in histologischen Bildern erkennen und Pathologen bei der Identifizierung von Krebszellen oder anderen Krankheiten unterstützen. Dies ermöglicht eine schnellere und präzisere Diagnose.

KI kann zudem auf große Mengen von Patientendaten basierende Modelle entwickeln, um das Risiko von bestimmten Krankheiten vorherzusagen. Dieses Verfahren könnte Ärzten helfen, präventive Maßnahmen zu ergreifen und individuelle Therapiepläne zu erstellen. Zum Beispiel könnte KI das Risiko für Herz-Kreislauf- und Krebserkrankungen oder Diabetes prognostizieren und verspricht damit eine genauere und effizientere Patientenversorgung.

Bilderkennung: KI sieht mehr als das menschliche Auge

KI-basierte Bilderkennungssysteme sind in der Lage, komplexe Muster und Objekte in Bildern zu identifizieren. Die Genauigkeit und Schnelligkeit von KI übertrifft oft die menschlichen Fähigkeiten. In der Überwachung öffentlicher Plätze, Verkehrsknotenpunkten oder kritischer Infrastrukturen spielt die Bilderkennung etwa eine entscheidende Rolle. KI kann in Echtzeit große Mengen von Videodaten analysieren und verdächtige Aktivitäten, Personen oder Fahrzeuge identifizieren. Diese Anwendungen tragen zur Verbesserung der öffentlichen Sicherheit bei und ermöglichen eine schnellere Reaktion auf potenzielle Gefahren.

Auch in der industriellen Fertigung unterstützt die Bilderkennung KI-basierte Qualitätskontrollsysteme. KI kann Produktionslinien überwachen und Mängel oder Fehler in Echtzeit erkennen. Dies erhöht die Effizienz, minimiert Ausschuss und trägt zur Sicherung der Produktqualität bei. Beispielsweise können feine Risse in Bauteilen oder Unregelmäßigkeiten in der Verpackung von Produkten von KI-basierten Systemen präzise erkannt werden.

Kreative KI: Kunst und Musik

Künstliche Intelligenz überrascht nicht nur durch ihre analytischen Fähigkeiten, sondern auch durch kreative Leistungen. KI-generierte Kunstwerke, Gedichte und sogar Musikstücke sind Realität. Kreative Algorithmen können menschenähnliche Werke schaffen und eröffnen neue Perspektiven für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

So wurde "Generative AI" zum Buzzword des Tech-Jahres 2023. Neue kreative Tools wie ChatGPT, DALL-E oder Midjourney erobern das Internet im Sturm und erzeugen immer neuere Anwendungsmöglichkeiten in Wort und Bild. Gleichzeitig warnen Techexperten vor der Fehleranfälligkeit der KI-Programme.

Ethik und Datenschutz: Herausforderungen für KI

Mit dem Aufstieg der KI kommen auch ethische Fragen auf. Die Sammlung und Analyse großer Datenmengen, um KI-Modelle zu trainieren, wirft Fragen des Datenschutzes und der Privatsphäre auf. Der verantwortungsvolle Umgang mit KI erfordert klare ethische Leitlinien und rechtliche Rahmenbedingungen.

Noch weiter geht die Diskussion um die sogenannte "Allgemeine Künstliche Intelligenz" (AGI), die in der Lage ist, eine breite Palette von kognitiven Fähigkeiten auszuführen, die normalerweise mit menschlicher Intelligenz in Verbindung gebracht werden. AGI strebt also danach, nicht nur spezifische Aufgaben zu erfüllen, sondern ein umfassendes Verständnis von Wissen zu haben, verschiedene Aufgaben zu bewältigen und sich in unterschiedlichen Kontexten anzupassen, ähnlich wie ein menschliches Gehirn.

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Infografik: Die größten Befürchtungen in Bezug auf KI | Statista
Infografik: Die größten Befürchtungen in Bezug auf KI | Statista

Diskutiert wird immer wieder, ob eine AGI in der Lage sein könnte, menschenähnliche oder sogar überlegene kognitive Fähigkeiten anzunehmen und sich selbst immer weiterzuentwickeln. Wenn diese Entwicklung außer Kontrolle geriete, könnten unvorhersehbare und potenziell gefährliche Verhaltensweisen die Folge sein, auf die etwa Elon Musk als größtmögliche Gefahr für die Menschheit immer wieder hinweist.

Arbeit der Zukunft: Koexistenz von Mensch und Maschine

Die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz ist dynamisch und entwickelt sich im rasanten Tempo weiter. Neue Algorithmen, Hardware-Innovationen und interdisziplinäre Ansätze prägen die Zukunft der KI, wie in den vergangenen Monaten zu beobachten war.

Gleichzeitig dürfte die Integration von KI in den Arbeitsplatz die Arbeitswelt ganz maßgeblich verändern. Routineaufgaben können automatisiert werden, während menschliche Arbeitskräfte sich auf kreative, komplexe Aufgaben konzentrieren können. Gleichzeitig besteht die Sorge, dass viele Berufe durch KI ersetzt werden. Microsoft-Gründer Bill Gates glaubt etwa, dass dank KI in Zukunft eine 3-Tage-Woche denkbar ist. Tesla-CEO Elon Musk geht noch einen Schritt weiter: "Es wird der Punkt kommen, an dem keine Jobs mehr nötig sind", sagte der reichste Mann der Welt Anfang November auf dem "AI Safety Summit". Die Herausforderung der Zukunft wird darin bestehen, eine ausgewogene Koexistenz von Mensch und Maschine zu schaffen.

KI als Börsenhype

Keine Frage: Künstliche Intelligenz ist das Thema des Jahres – auch an den Kapitalmärkten, an denen Aktien, deren Geschäftsmodell mit KI in Verbindung gebracht wird, in den letzten 11 Monaten einen wahren Höhenflug erlebten. Die zweistelligen Kurszuwächse der Big-Tech-Konzerne spiegeln das wachsende Vertrauen der Anleger in die transformative Kraft der KI-Technologie wider.

An der Spitze dieses KI-Booms stehen in diesem Jahr einige Tech-Schwergewichte, die als Pioniere in der KI-Forschung und -Anwendung gelten. Unternehmen wie Microsoft, Alphabet (Google) und Amazon und dominieren den Boom-Sektor durch die Einführung innovativer KI-basierter Produkte und Dienstleistungen als auch durch kontinuierliche Investitionen in Forschung und Entwicklung – und neue Start-ups.

An der Wall Street ganz vorne dabei ist: Nvidia. Der Chiphersteller erlebte von den Big-Tech-Konzern die in diesem Jahr bei weitem größten Kurszuwächse an der Wall Street – die Aktie hausierte seit Januar um mehr als 235 Prozent. Der Grund: der US-Konzern bietet die leistungsstärkste durchgängige Server-Plattform für KI-Computing an. Im jüngsten Quartal konnte Nvidia seine Umsätze um mehr als 200 Prozent steigern.

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