Was ist Künstliche Intelligenz?

KI einfach erklärt

Inhaltsverzeichnis

• 1. Was ist Künstliche Intelligenz?
• 2. Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz
  • a) Maschinelles Lernen (ML)
  • b) Deep Learning (DL)
  • c) Künstliche neuronale Netze
• 3. So funktioniert ein KI-System
• 4. KI im Mittelstand: Chancen und Umsetzung
• 5. Fazit

1. Was ist Künstliche Intelligenz?

Definition: Künstliche Intelligenz (KI; englisch: Artificial Intelligence, AI) bezeichnet Technologien, die menschliche kognitive Fähigkeiten nachahmen. Dazu gehören beispielsweise strategisches Denken oder sprachliche Fähigkeiten. Ziel ist es, den Menschen insbesondere bei repetitiven, zeitaufwändigen Aufgaben zu unterstützen.

Heutzutage handelt es sich meistens um sogenannte schwache KI (Weak AI/Narrow AI), die auf bestimmte Aufgaben spezialisiert ist, wie etwa die Analyse von Daten oder das Verarbeiten von Sprache. Starke KI (Strong AI), die menschliches Denken umfassend imitiert, ist hingegen noch reine Zukunftsvision.

Historie: Die Wurzeln der Künstlichen Intelligenz reichen bis in die 1930er-Jahre zurück. Ein bedeutender Durchbruch gelang jedoch erst durch die enorme Verfügbarkeit von Daten und die gestiegene Rechenleistung der letzten Jahre.

2. Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz

a) Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bereich der KI. Es beschreibt die Fähigkeit von Algorithmen, eigenständig Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und daraus zu lernen. Es gibt drei Hauptarten des maschinellen Lernens:

• Überwachtes Lernen: Der Algorithmus wird mit vorgegebenen Ein- und Ausgabewerten trainiert. Durch den Vergleich mit den tatsächlichen Ergebnissen lernt er, Vorhersagen für neue Daten zu treffen (z. B. das Klassifizieren von E-Mails in „Spam“ oder „kein Spam“).
• Unüberwachtes Lernen: Hierbei identifiziert der Algorithmus eigenständig Muster oder Strukturen in unbeschrifteten Daten. Ein Beispiel ist die Gruppierung ähnlicher Kundenverhaltensweisen (Clustering).
• Bestärkendes Lernen: Der Algorithmus optimiert sich durch Belohnung oder Bestrafung. Ein typisches Beispiel ist ein Computerspiel, bei dem die KI lernt, durch das Erzielen eines hohen Scores ihre Aktionen zu verbessern.

b) Deep Learning (DL)

Deep Learning ist eine spezielle Methode des maschinellen Lernens, die mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese Netze bestehen aus vielen Schichten, die komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen erkennen können. Sie orientieren sich am Aufbau des menschlichen Gehirns.

c) Künstliche neuronale Netze

Neuronale Netze bilden die Grundlage für Deep Learning. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen „Neuronen“, die einfache Berechnungen durchführen. Durch die Kombination von Hunderten oder Tausenden solcher Neuronen können Netzwerke extrem komplexe Aufgaben bewältigen – wie z. B. Gesichtserkennung oder Sprachübersetzung.

3. So funktioniert ein KI-System

Ein KI-System kann als Softwareagent betrachtet werden, der Umweltinformationen wahrnimmt, verarbeitet und darauf reagiert. Diese Informationen stammen aus unterschiedlichsten Quellen, z. B.:

• Sensoren in Maschinen,
• ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning),
• CRM-Systemen (Customer Relationship Management),
• oder Daten aus dem Internet.

Anhand mathematischer und informatischer Modelle führt die KI folgende Aufgaben aus:

• Wahrnehmung beurteilen (z. B. Datenauswertung),
• Schlussfolgerungen ableiten (z. B. Empfehlungen generieren),
• Aktionen ausführen (z. B. automatische Prozesse steuern).

4. KI im Mittelstand: Chancen und Umsetzung

Gerade für mittelständische Unternehmen bietet KI großes Potenzial, insbesondere durch die Automatisierung von Prozessen und die Effizienzsteigerung. Der Leitfaden „Künstliche Intelligenz – Potenziale und Umsetzungen im Mittelstand“, herausgegeben vom VDMA Bayern, Fraunhofer IGCV und der Technischen Universität München, gibt praktische Hilfestellungen zur Einführung von KI. Marcus Röhler, KI-Trainer vom Fraunhofer IGCV, ist einer der Mitautoren.

5. Fazit

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die menschliche Fähigkeiten nachahmt, jedoch meist auf spezielle Aufgaben beschränkt ist.

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind zentrale Bausteine von KI.

KI-Systeme analysieren Daten, ziehen Schlussfolgerungen und führen Aktionen aus.

Für Unternehmen, insbesondere im Mittelstand, kann KI erhebliche Wettbewerbsvorteile schaffen.

Quelle: Leitfaden „Künstliche Intelligenz – Potenziale und Umsetzungen im Mittelstand“ (VDMA Bayern, Fraunhofer IGCV, TU München, 2020).