Künstliche Intelligenz (KI) – das sind die Ziele und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz (KI) – wird in vielen Bereichen immer wichtiger

Mittlerweile begegnet einem das Thema Künstliche Intelligenz (KI) in nahezu allen Lebensbereichen. Textverarbeitungsprogramme wie Word 2021 umfassen intelligente Assistenten und Übersetzungsfunktionen, Serversoftware wie SQL Server 2019 stellen Funktionen für das maschinelle Lernen bereit und Programmsammlungen wie die CorelDraw Graphics Suite verfügen über KI-basierte Effekte.

KI wird in erster Linie durch Reverse-Engineering menschlicher Fähigkeiten und Eigenschaften und deren Anwendung auf Maschinen erreicht. Im Kern liest KI menschliches Verhalten, um intelligente Maschinen zu entwickeln. Welche Ziele von der Technologie verfolgt werden und welche Herausforderungen bestehen, erfahren Sie in diesem Blogbeitrag.

Diese Ziele werden mit KI verfolgt

Mit KI sollen unabhängige und intelligent agierende Systeme erschaffen werden, die ohne menschliches Zutun bestimmte Aufgaben erledigen können. Allerdings bestehen noch größere Visionen von dem, was KI eines Tages auszeichnen soll. Derzeit spielen die nachfolgenden Aufgaben, Funktionen und Überlegungen bei der Entwicklung neuer Algorithmen eine übergeordnete Rolle.

Problemlösung – aktuell ein Hauptziel

Die KI-Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung effizienter Problemlösungsalgorithmen, die logische Schlussfolgerungen ziehen und menschliches Denken simulieren können. Auf diesem Wege sollen komplexe Aufgaben und Rätsel gelöst werden. KI-Systeme bieten Methoden, um mit unsicheren Situationen umzugehen, indem sie Wahrscheinlichkeitsberechnungen durchführen. Exemplarisch sind Börsenvorhersagesysteme zu nennen, die in den letzten Jahrzehnten einige Entwicklungen durchlaufen haben.

Die Fähigkeit der KI zur Problemlösung erleichtert unser Leben, da komplizierte Aufgaben zuverlässigen KI-Systemen zugewiesen werden können.

Planung – zuverlässige Prognosen

Durch den Einsatz von KI sollen Planungen vereinfacht werden. Prädiktive Analysen, Datenanalysen und Optimierungsmodelle sind wichtige Schlagwörter, wenn es um KI-gesteuerte Planung geht. Mithilfe von KI können wir Prognosen treffen und die Folgen unseres Handelns ermitteln. Planung ist für Robotik, autonome Systeme, kognitive Assistenten und Cybersicherheit relevant.

An dieser Stelle möchten wir den Nutzen von KI für eine vorausschauende Planung etwas greifbarer machen. Bekanntermaßen ist Strom für sämtliche Lebensbereiche wichtig und daher nicht nur aktuell ein übergeordnetes Thema in der Politik. Energie soll möglichst preiswert und umweltfreundlich sein. Außerdem soll Strom regional produziert werden, um eine größere Unabhängigkeit von anderen Ländern zu erlangen. Es gilt, kurzfristige Schwankungen von witterungsabhängigen Windkraft- und Solaranlagen auszugleichen. Auch bei dem Stromverbrauch gibt es diverse Fluktuationen, die ein intelligentes Energiemanagement voraussetzen. KI ist in der Lage, bei der Energiegewinnung und Versorgung zu unterstützen, indem es durch Analysen und zuverlässige Prognosen einen Blick auf die künftigen Werte erlaubt. Wissenschaftler des Oldenburger OFFIS – Institut für Informatik konzentrieren sich bei ihrer Forschung darauf, wie dezentrale Stromnetze mit Methoden der KI besser gesteuert werden können.

Soziale Intelligenz – unter anderem im Bildungswesen von Nutzen

Affective Computing, auch „Emotions-KI“ genannt, ist der Zweig der KI, der menschliche Erfahrungen, Gefühle und Emotionen erkennen, interpretieren und simulieren kann. Mit Affective Computing können Computer Gesichtsausdrücke, Körpersprache und Stimmlage lesen, um auf menschlicher Ebene interagieren zu können. Einige Forschungsanstrengungen sind darauf gerichtet, die soziale Intelligenz von Maschinen zu verbessern.

Ein Affective-Computing-Programm ist zum Beispiel in der Lage, bei Schülern den Frustrationsgrad zu erkennen und bei Bedarf Erklärungen oder zusätzliche Informationen anzubieten. Auch beim Marketing und Entertainment ist ein Einsatz möglich.

Kreativität – KI als Inspirationsquelle

KI kann riesige Datenmengen verarbeiten, Optionen und Alternativen in Betracht ziehen und kreative Wege oder Möglichkeiten für uns entwickeln, um voranzukommen. Es bietet auch eine Plattform zur Steigerung und Stärkung der Kreativität, da KI viele neuartige Ideen und Konzepte entwickeln kann, die den gesamten kreativen Prozess inspirieren und ankurbeln können.

Zum Beispiel kann ein KI-System mehrere Optionen für die Inneneinrichtung eines 3D-gerenderten Wohnungslayouts bereitstellen.

Schlüsselherausforderungen der KI

Ob im Gesundheitswesen, in der Fertigung, in der Robotik oder in der Luftfahrt, KI ist aus vielen Bereichen nicht mehr hinwegzudenken. Doch nur weil KI enormes Potenzial birgt, heißt das nicht, dass man die zahlreichen Herausforderungen, die damit einhergehen, bewältigen kann.

Voreingenommenheit des KI-Algorithmus

KI-Systeme arbeiten mit trainierten Daten, was bedeutet, dass die Qualität eines KI-Systems so gut ist wie die bereitgestellten Daten. Wenn wir die Tiefen der KI erkunden, wird die unvermeidliche Verzerrung deutlich, die durch die Daten hervorgerufen werden kann. Heutige Algorithmen ermitteln beispielsweise Kandidaten, die für ein Vorstellungsgespräch geeignet sind, oder Personen, die für einen Kredit in Frage kommen. Sobald die der KI zur Verfügung gestellten Daten voreingenommen sind und bestimmte Personengruppen benachteiligen, können unfaire und unethische Ergebnisse die Folge sein.

Daher ist es wichtig, KI-Systeme auf Basis von unvoreingenommenen Daten zu entwickeln. Unternehmen wie Microsoft und Facebook haben bereits die Einführung von Anti-Bias-Tools angekündigt, die automatisch Benachteiligungen in KI-Algorithmen erkennen und unfaire KI-Perspektiven überprüfen können.

Blackbox-Problem

KI-Algorithmen sind wie Black Boxes. Wir haben sehr wenig Verständnis für das Innenleben eines KI-Algorithmus. Zum Beispiel können wir verstehen, welchem Vorhersagesystem die Prognosen zuzuordnen sind, aber uns fehlt das Wissen darüber, wie das System zu dieser Vorhersage gelangt ist. Dies macht KI-Systeme etwas unzuverlässig.

Es werden Techniken entwickelt, um das Black-Box-Problem zu lösen, wie zum Beispiel LIME-Modelle (Local Interpretable Model Agnostic Declarations). LIME liefert zusätzliche Informationen für jede mögliche Voraussage.

Hohe Rechenleistung

KI benötigt immense Rechenleistung. Da Deep-Learning-Algorithmen immer beliebter werden, ist die Einrichtung einer zusätzlichen Anzahl von Kernen und GPUs unerlässlich, um sicherzustellen, dass solche Algorithmen effizient funktionieren. Aus diesem Grunde wurden KI-Systeme bislang nicht in Bereichen wie der Astronomie eingesetzt, wo KI für die Verfolgung von Asteroiden verwendet werden könnte.

Heute sind nur wenige Supercomputer weltweit verfügbar. Dies schränkt die Möglichkeit der KI-Implementierung auf höheren Rechenebenen ein. Unter anderem die hohen Kosten, die mit einem hochentwickelten Computersystem einhergehen, verhindern den stärkeren Aufbau eines Netzwerks aus Supercomputern.

Komplizierte KI-Integration

Die Integration von KI in die vorhandene Unternehmensinfrastruktur ist komplizierter als das Hinzufügen von Plugins zu Websites oder das Ändern von Excel-Tabellen. Es ist maßgeblich sicherzustellen, dass das aktuelle Programm mit den KI-Anforderungen kompatibel ist und dass die KI-Integration die aktuelle Leistung nicht negativ beeinflusst. Außerdem muss eine KI-Schnittstelle eingerichtet werden, um die Verwaltung der KI-Infrastruktur zu vereinfachen.

Fazit: KI wird auch in Zukunft an Bedeutung gewinnen

KI ist geeignet, wie es der Blick auf die Ziele offenbart, zahlreiche Lebensbereiche zu vereinfachen, zu automatisieren und ein neues Wissen aufzubauen, von dem die Menschheit profitieren kann. Allerdings dürften die bestehenden Herausforderungen noch einige Jahre bis Jahrzehnte der Forschung erfordern, bis das volle Potenzial zumindest annähernd genutzt werden kann. Ob jemals eine KI mit eigenem Bewusstsein geschaffen werden kann und welche neuen Herausforderungen auf die Entwickler zukommen, kann zum heutigen Tage nicht prognostiziert werden.

Sicher ist, dass KI zunehmend bei Softwarelösungen für den Heimbereich eine wichtige Rolle spielen wird. Bereits jetzt enthalten unter anderem Microsoft Office und Grafikanwendungen KI-gestützte Features, die bei der täglichen Arbeit unterstützen. Selbstverständlich gewinnt das Thema auch bei Unternehmen der unterschiedlichsten Branchen an Bedeutung. Ob Windows Server 2022 oder SQL Server 2019, die Softwareprodukte von Microsoft enthalten aus gutem Grunde immer mehr Features, die auf den Einsatz von KI ausgelegt sind.