Künstliche Intelligenz: Definition und Anwendungsbeispiele

An künstlicher Intelligenz (KI) führt kein Weg vorbei: In einer Umfrage gaben 83% der befragten internationalen Unternehmen an, dass die Anwendung von KI eine strategische Priorität sei. Weitere 75% der Unternehmen bezeichneten künstliche Intelligenz als Schlüssel zu neuen Geschäftsfeldern. Künstliche Intelligenz hat sich schnell zu einem Innovationstreiber entwickelt – sowohl am Arbeitsplatz als auch für alltägliche Anwendungen. Im Folgenden geben wir einen Überblick über die Entwicklung der KI, erläutern ihre Funktionsweise und helfen Ihnen dabei, künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen effektiv zu nutzen.

Was ist künstliche Intelligenz? – Definition

Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für Anwendungen, die in der Lage sind, menschliches Verhalten nachzuahmen. Solch intelligente Maschinen können zum Beispiel ihre Umgebung analysieren und Probleme identifizieren. Zudem finden sie eigenständig Lösungen für Probleme und implementieren diese. Damit sie diese Tätigkeiten ausüben können, sammeln und verarbeiten KI-Anwendungen Daten, um daraus Handlungsmuster abzuleiten. Weitere Fähigkeiten künstlicher Intelligenz sind:

• Spracherkennung
• Entscheidungsfindung
• visuelle Wahrnehmung

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik. Computersysteme, die mit KI arbeiten, nutzen die folgenden zwei Techniken:

• Maschinelles Lernen (ML): ML sind die in einen Computer eingebauten Werkzeuge und Algorithmen, die stetig neu dazu "lernen" oder vorhandene Daten nutzen, um bestimmte Verhaltensmuster vorherzusagen.
• Deep Learning (DL): DL ist eine automatisierte Funktion innerhalb des maschinellen Lernens. Sie ermöglicht es einer Maschine, Muster zu erkennen und Informationen in Kategorien zu sortieren, sodass sie menschliche Denkweisen imitieren kann.

Die Entwicklung künstlicher Intelligenz

In den 1950er Jahren war künstliche Intelligenz fernab der Realität, da Computer noch keine Informationen speichern oder ausführen konnten. Zudem verursachten Computersysteme enorm hohe Kosten. Doch im Jahr 1950 stellte der Mathematiker Alan Turing eine einfache, aber alles verändernde Frage: „Können Maschinen denken?“. Er war davon überzeugt, dass dies möglich sein muss und veränderte damit den Lauf der Geschichte.

Zwischen den 1950er und 1970er Jahren fasste die Computerindustrie Fuß: Computer wurden schneller und günstiger in der Anschaffung. In einem Artikel des Life Magazine aus dem Jahr 1970 hieß es, dass Maschinen in nur drei bis fünf Jahren die gleiche Intelligenz wie ein Mensch haben würden. Dazu waren jedoch erhebliche Fortschritte in der Speicherkapazität und der Rechenleistung erforderlich.

In den 1980er Jahren wurden zwei wichtige Techniken entwickelt. Die erste, das bereits erwähnte „Deep Learning“, ermöglichte es Computern, durch Erfahrung zu lernen. Die zweite, das „Expertensystem“, ahmte die Fähigkeit des Menschen nach, Entscheidungen zu treffen. Computer begannen, auf der Grundlage von Regeln zu argumentieren – in erster Linie, um Fragen zu beantworten.

1997 entwickelte und implementierte Dragon Systems eine Spracherkennungssoftware für Windows. Die 2000er-Jahre brachten zudem Geschwindigkeits- und Speicheroptionen wie die Cloud mit sich. Die Arbeit mit Computern wurde zu einem Massenphänomen und warf neues Licht auf die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz. Inzwischen befindet sich die künstliche Intelligenz dank dreier Optimierungen in der Branche auf der Überholspur:

• Grafikprozessoren (GPU): Die Nachfrage in der Video- und Spielewelt führte zur Entwicklung besserer und preiswerterer Grafikprozessoren – eine Komponente, die auch für die Programmierung von KI-Software essenziell ist.
• Algorithmen: Algorithmen ermöglichen die Automatisierung von Aufgaben, die früher nur Menschen bearbeiten konnten. Solche Algorithmen werden immer komplexer, da sie mit versteckten Variablen arbeiten, die die Ergebnisse sortieren und optimieren.
• Große Datenmengen: Big Data liefert eine große Menge an Informationen, die für die Algorithmen der künstlichen Intelligenz von Nutzen sind. Dieser Vorgang ermöglicht es KI, die Informationen in einem rasanten Tempo zu verarbeiten und die Daten zugänglicher zu machen.

Künstliche Intelligenz oder maschinelle Intelligenz ist heute in der Lage die folgenden Tätigkeiten auszuüben:

• Spracherkennung
• Lernen
• Planen
• Lösen von Problemen
• logisches Denken
• Wahrnehmung

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Die verschiedenen Arten künstlicher Intelligenz

Es gibt drei Arten von künstlicher Intelligenz:

• künstliche schmale Intelligenz (ANI)
• künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)
• künstliche Superintelligenz (ASI)

Künstliche schmale Intelligenz

ANI (engl. artificial narrow intelligence) wird als „schwache“ KI kategorisiert, weil sie nur auf einen engen Bereich von Parametern oder Situationen spezialisiert ist, wie z. B. Spracherkennung oder fahrerlose Autos. ANI ist die am einfachsten zu identifizierende Art der künstlichen Intelligenz und findet in vielen Bereichen bereits Verwendung. Hier einige bekannte Beispiele für ANI:

• selbstfahrende Autos: Fahrerlose Autos haben kein Lenkrad oder Pedalen. Sie fahren mithilfe von 3D-Karten und lassen sich von einem Google Chauffeur steuern.
• sprachgesteuerte Geräte: Viele Verbraucher besitzen und nutzen ANI täglich über verschiedene Geräte – von Siri bis Alexa.
• E-Mail-Filter: Die meisten E-Mail-Postfächer bieten Nutzern die Möglichkeit, automatisch Spam zu sortieren und wichtige Nachrichten zu markieren.

Künstliche allgemeine Intelligenz

AGI (engl. artificial general intelligence) gilt als „starke“ KI, da sie von einer Maschine verlangt, intellektuelle Aufgaben wie ein Mensch auszuführen. Damit sich ein Roboter jedoch als AGI einstufen lässt, muss er einige Tests bestehen. Der Turing-Test prüft insbesondere die Fähigkeit einer Maschine, wie ein Mensch zu handeln. Erreicht eine Maschine ein Ergebnis von 70 % oder mehr, wird sie als AGI-Roboter eingestuft. Eine weitere Analyse der AGI-Kompatibilität ist der sogenannte „Kaffeetest“. Bei diesem betritt ein Roboter eine häusliche Umgebung und muss den Kaffee nicht nur finden, sondern auch lernen ihn zuzubereiten. Andere Tests beinhalten, dass Roboter berufsbezogene Prüfungen bestehen müssen, beispielsweise eine Fahrprüfung.

Künstliche Superintelligenz

ASI (engl. artificial super intelligence) ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die bislang noch nicht besonders fortgeschritten ist. ASI bedeutet, dass eine Maschine über eine Intelligenz verfügt, die höher ist als die des Menschen.

Die Anwendung künstlicher Intelligenz: Beispiele für Unternehmen

Einige KI-Technologien kommen bereits in Unternehmen zum Einsatz. Zum Beispiel:

• Eine Plattform für maschinelles Lernen kann Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen (zum Beispiel aus Entwicklungs- und Schulungswerkzeugen) nutzen, um Informationen zu klassifizieren.
• Deep Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die Mustererkennung und Klassifizierung nutzt, um mit großen Datensätzen zu arbeiten.
• Künstliche neuronale Netze sind ebenfalls eine Technik des maschinellen Lernens. Die dabei verwendeten statistischen Algorithmen sind dem Verhalten der Neuronen im menschlichen Gehirn nachempfunden.
• Das Cognitive Computing ist eine Art der Datenverarbeitung, bei der logisches Denken auf hohem Niveau zum Einsatz kommt. Diese Technik zählt nicht in den Bereich des maschinellen Lernens, da sie eine Kombination aus mehreren KI-Technologien verwendet, um Ergebnisse zu erzielen.
• Maschinelles Sehen ermöglicht es Computern, Eindrücke und Informationen wie das menschliche Auge zu verarbeiten. Es analysiert digitale Bilder und Videos, um numerische oder symbolische Informationen für die Entscheidungsfindung daraus zu ziehen.
• Die Generierung natürlicher Sprache bedeutet, dass ein Text mithilfe von Computerdaten entsteht. Dieser Prozess kommt häufig im Kundenservice sowie bei der automatischen Generierung von Berichten und Zusammenfassungen zum Einsatz.
• Grafikprozessoren (GPU) sind Teil eines elektronischen Schaltkreises, der die Erstellung von Bildern auf einem Anzeigegerät beschleunigt. GPUs sind für die erfolgreiche Arbeit der künstlichen Intelligenz unerlässlich.
• Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Netzwerk verbundener Geräte, die Daten erzeugen und austauschen, z. B. Haushaltsgeräte, intelligente Lautsprecher oder medizinische Geräte. Mithilfe künstlicher Intelligenz können diese Geräte wichtige Geschäftsinformationen generieren.
• Fortgeschrittene Algorithmen sind besonders komplexe Algorithmen, die sich ständig weiterentwickeln und kombinieren lassen. So ermöglichen sie eine kontinuierliche und intelligente Verarbeitung von Daten.
• APIs (Application Programming Interface) sind eine Technologie, die sich für den Zugriff auf KI-Dienste anwenden lässt. Künstliche Intelligenz verwendet API-Datenströme, um Unternehmen dabei zu helfen, nicht immer sichtbare Daten sinnvoll zu nutzen.

Nutzung von KI-Anwendungen im Alltag

Wahrscheinlich gibt es mehr künstliche Intelligenz in Ihrem Leben, als Ihnen bewusst ist. Haben Sie schon einmal mit einem Cyber-Assistenten in einem Onlineshop interagiert? Oder Facebook um Hilfe bei der Erstellung einer Anzeige für Ihr Unternehmen gebeten? Haben Sie schon mal Google gefragt, welcher Weg der kürzeste nach Hause ist? Dies sind nur einige der Möglichkeiten, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen, um das Leben ihrer Kunden einfacher zu machen. Hier ein paar weitere Best-Practice-Beispiele:

• Amazon bietet transaktionale KI mit fortgeschrittenen Algorithmen. Mithilfe von künstlicher Intelligenz kann das Unternehmen die Kaufgewohnheiten ihrer Kunden vorhersagen und Produktinformationen bereitstellen, bevor diese überhaupt wissen, dass sie sich für ein bestimmtes Produkt interessieren.
• Der Analyse-Prozess des US-amerikanischen Internetradios Pandora nutzt mehr als 400 musikalische Merkmale von Songs, um den Nutzern neue Titel auf der Grundlage ihrer Vorlieben zu empfehlen.
• Nest ist ein Thermostat, das den Sprachassistenten Alexa dazu verwendet, die Temperaturvorlieben zu lernen und zu aktivieren.

Mit ihrer Skalierbarkeit für Wachstum und dank des Ressourcenzugriffs in Echtzeit entwickelt sich KI mit einer Cloud-Infrastruktur zu einer führenden Option. Zu den derzeit verfügbaren Plattformen gehören unter anderem:

• Microsoft Azure Machine Learning
• Google Cloud Prediction API
• TensorFlow
• Rainbird
• Meya

Künstliche Intelligenz: die Vorteile für Unternehmen

Künstliche Intelligenz erweitert das Spektrum der computerbasierten Möglichkeiten, indem sie kontinuierlich und zuverlässig computerisierte Aufgaben und Informationen bereitstellt. KI kann auf diese Weise dazu beitragen, bessere Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu generieren. Die Vorteile sind:

• automatisierte Prozesse und Aufgaben
• weniger Fehler und menschliches Versagen
• höhere Produktivität und betriebliche Effizienz
• verbesserte Geschäftsentscheidungen durch Zugang zu Echtzeitdaten
• verbesserte Lernprozesse durch erweiterten Zugang zu großen Datenbeständen
• verbesserter Kundenservice
• hochwertige Lead-Generierung

Im Folgenden finden Sie fünf Möglichkeiten, wie Sie künstliche Intelligenz zum Vorteil für Ihr Unternehmen einsetzen können:

• Datenerfassung und -analyse: KI sorgt dafür, dass die Datenerfassung und -analyse erschwinglich, intuitiv und zeitnah ist, sodass Sie automatisch mehr über Ihre Kunden erfahren und neue Geschäfte abschließen können.
• Verbesserte Bewerbungsprozesse: Algorithmen für maschinelles Lernen können bessere Verfahren für das Recruiting potenzieller Mitarbeiter ermitteln und eine Liste der geeignetsten Kandidaten erstellen.
• Effizienteres Backoffice: Künstliche Intelligenz kann Aufgaben wie Buchhaltung, Terminplanung und andere alltägliche Funktionen im Handumdrehen und ohne Fehler erledigen.
• Kundenbetreuung: Virtuelle Assistenten für den Kundendienst sind rund um die Uhr im Einsatz und können Ihren bestehenden und potenziellen Kunden helfen.
• Gezieltes Marketing: Das Sortieren und Kategorisieren aller verfügbaren Daten über Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung ist eine besondere Fähigkeit von KI. So können Sie sich auf ein Marketing konzentrieren, das speziell auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden ausgerichtet ist.

KI-Integration in Unternehmen mit Talend

Immer mehr Unternehmen nutzen KI-Workloads, die wichtige Geschäftsprozesse überprüfen. Eine Softwarelösung zu finden, die speziell für Ihr Unternehmen funktioniert und die Integration von Drittanbieteranwendungen ermöglicht, ist ein wichtiger Teil einer funktionierender IT-Infrastruktur. Die Talend Cloud hilft Ihnen dabei, Ihre Cloud- und On-Premise-Anwendungen und -Daten nahtlos zu integrieren und so Ihre KI-Umgebung zu stärken.