Künstliche Intelligenz: Funktionsweise, Anwendungsgebiete und Risiken

Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft arbeiten Hand in Hand, um mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Lösungen zu finden. Die Potenziale der KI im Fertigungseinsatz sollen erschlossen werden. Für experimentell arbeitende Wissenschaftler stellte das BMFTR fünf Millionen Euro über fünf Jahre bereit.

Diese Verzerrungen können Vorurteile fördern, da sie die Nutzer in ihren bisherigen Interessen bestätigen, anstatt Vielfalt zu fördern.
Zum Beispiel kann ein Neuron eine Zahl, sagen wir 55, empfangen, diese Zahl mit 2 multiplizieren und das Ergebnis, in diesem Fall 110, an die nächsten Neuronen weitergeben.
Die geförderten Projekte zielen darauf ab, KI in der Lehre besser zu nutzen und die Fachkräfte von morgen mit entsprechenden Kompetenzen auszustatten.
In Produktionsstraßen, besonders in der Automobilindustrie, ersetzen Roboter eine Unzahl menschlicher Handgriffe.
Die Qualität der Vorhersage von KI-Modellen ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden.

Maschinelles Lernen umfasst eine breite Palette von Techniken, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Schlussfolgerungen zu ziehen, ohne explizit für bestimmte Aufgaben programmiert zu sein. Die aktuell erfolgreichste Methode, um maschinelles Lernen umzusetzen, sind neuronale Netze. Die Wissenschaftler orientieren sich dabei am Aufbau des menschlichen Gehirns.

Er ist nicht flexibel und widersprüchliche Informationen sorgen schnell für Probleme. Diese Schwäche wird durch maschinelles Lernen (machine learning) umgangen. Ein Algorithmus beschreibt eine klar definierte Abfolge von endlich vielen Schritten oder Anweisungen, um ein bestimmtes Problem zu gemäß veröffentlichten zahlen lösen oder eine Aufgabe zu erfüllen.

Ein Grund für den heutigen Erfolg der KI ist, dass die Forschung immer effektivere Verfahren gefunden hat, um mit mathematischen Methoden den richtigen Multiplikationswert der einzelnen Neuronen zu bestimmen. Bemerkenswert ist, dass die Art der Daten, die neuronale Netze verarbeiten, im Prinzip irrelevant ist. Ob Text, Bild, Ton oder Video – alles ist letztlich in Bits und Bytes kodiert, und die Architektur des neuronalen Netzes muss lediglich in der Lage sein, die jeweilige Datenmenge zu verarbeiten. So kann ein Netz, das Text erzeugt, für die Erzeugung von Bildern angepasst werden.

Sie werden darauf trainiert, große Mengen an Daten zu verarbeiten und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Dabei wird keine eigentliche „Intelligenz“ im menschlichen Sinne geschaffen – vielmehr geht es um das Nachahmen bestimmter Denk- und Entscheidungsprozesse. Mit der Projektförderung bringt das BMFTR gezielt bestimmte Forschungsbereiche voran.

Grob wird unter der technologischen Singularität der hypothetische Zeitpunkt verstanden, an dem künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft. Ab diesem Zeitpunkt wird die weitere technologische Entwicklung hauptsächlich von KI vorangetrieben und nicht mehr vom Menschen. Künstliche Intelligenz hat eine Vielzahl von Verwendungen in Forschung, Wirtschaft und im Konsumbereich. Viele ältere Methoden, die in der KI entwickelt wurden, basieren auf heuristischen Lösungsverfahren.

Künstliche Intelligenz

Dadurch kann ein bestimmtes oder gewünschtes Ergebnis nicht garantiert werden. Mit dem Abschätzen der Eintrittswahrscheinlichkeit solcher Fehler in Bezug auf die Eingangsdaten kann das Risiko unerwünschten Verhaltens quantifiziert werden. Zusammen mit weiteren Maßnahmen, welche die KI-Komponente umgeben, können Systeme sicherer und zuverlässiger gestaltet werden. Das intelligente Verhalten, das der KI zugrunde liegt, kann auf verschiedene Weise implementiert werden, z. Durch regelbasiertes Reasoning, fallbasiertes Reasoning oder Maschinelles Lernen. Die heute bekanntesten KI-Systeme (z. B. ChatGPT, Midjourney, AlphaGo) verwenden meist Techniken des Deep Learning.

Auf der positiven Seite kann KI in nahezu allen Bereichen für mehr Effizienz sorgen. Sie hilft Unternehmen dabei, Prozesse zu optimieren, indem sie große Datenmengen schneller und präziser analysiert als Menschen. In der Medizin kann KI beispielsweise Diagnosen unterstützen und Ärzten bei der frühzeitigen Erkennung von Krankheiten helfen, was die Behandlungsergebnisse verbessern kann.

Diese Systeme lernen Muster in den Daten und optimieren ihre Vorhersagen über die mögliche Betrachtungsdauer von Inhalten. Durch unüberwachtes Lernen werden Nutzergruppen mit ähnlichen Interessen identifiziert. Es ist schwierig, diese Systeme des unüberwachten Lernens vorurteilsfrei zu trainieren, da die Methoden immer statistische Wahrscheinlichkeiten reproduzieren und somit z.B. Sexismus und Rassismus verstärken können, wenn die Datensätze nicht ausreichend gefiltert, divers und ausgewogen sind. Diese Verzerrungen können Vorurteile fördern, da sie die Nutzer in ihren bisherigen Interessen bestätigen, anstatt Vielfalt zu fördern. Daher ist es wichtig, diese Systeme verantwortungsbewusst zu entwickeln und die Nutzenden über mögliche Verzerrungen zu informieren.

So funktioniert generative KI

Wer solche Antworten gibt, muss die Konsequenzen daraus auch für den Menschen und sich selbst ziehen. Nicht selten möchte man umgekehrt vorgehen und die Antworten, die man vor der Entwicklung künstlicher Intelligenz gefunden hat, auf diese übertragen. Die Neuronale KI verfolgt einen Bottom-up-Ansatz und möchte das menschliche Gehirn möglichst präzise nachbilden. Die symbolische KI verfolgt umgekehrt einen Top-down-Ansatz und nähert sich den Intelligenzleistungen von einer begrifflichen Ebene her.

Methoden des Maschinellen Lernens erzeugen ein Entscheidungsmodell, das bei einer bestimmten Eingabe eine Entscheidung trifft (z. B. Klassifizierung von Bildern, Textgenerierung usw.). Der Hauptunterschied zwischen klassischem Maschinellem Lernen und Deep Learning liegt in der Art und Weise, wie die Daten verarbeitet werden. Beim klassischen Maschinellen Lernen müssen problemrelevante Merkmale (»Features«, z. B. Objekterkennung in Bildern) aus den Eingabedaten ermittelt werden, um ein Modell zu trainieren. Beim Deep Learning findet das Feature Engineering automatisch statt (dies wird auch Repräsentationslernen genannt). Deep-Learning-Modelle sind in der Regel größer (komplexer) als klassische Machine-Learning-Modelle und benötigen mehr Daten zum Training.

Ob zur Entscheidungsunterstützung oder zur vollautomatischen Entscheidungsfindung – KI ermöglicht schnellere und genauere Vorhersagen und zuverlässige, datengestützte Entscheidungen. In Kombination mit Automatisierung ermöglicht KI es Unternehmen, Chancen zu nutzen und auf Krisen zu reagieren, sobald sie auftreten – und zwar in Echtzeit und ohne menschliches Eingreifen. Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Leistung einer generativen KI-App ist die „Retrieval Augmented Generation“ (RAG). Hierbei handelt es sich um eine Technik zur Erweiterung des Foundation Models, um relevante Quellen außerhalb der Trainingsdaten zu nutzen und die Parameter für eine höhere Genauigkeit oder Relevanz zu verfeinern. Dieser Trainingsprozess ist rechenintensiv, zeitaufwendig und teuer.

Nehmen Sie an einem Webinar von IBM teil, in dem wir Ihnen anhand von Beispielen aus verschiedenen Branchen, Anwendungsfällen und sogar IBMs eigenen Erfolgsgeschichten zeigen, wie Sie durch agentische KI einen echten ROI erzielen können. 2024Die neuesten KI-Trends deuten auf eine anhaltende KI-Renaissance hin. Multimodale Modelle, die mehrere Datentypen als Eingaben verwenden können, bieten reichhaltigere und robustere Erfahrungen. Diese Modelle vereinen die Funktionen der Bilderkennung durch Computer Vision und der Spracherkennung durch NLP.