KI für Anfänger: Künstliche Intelligenz einfach erklärt

Künstliche Intelligenz (KI) mag wie ein Begriff aus der neuesten Sci-Fi-Literatur klingen, doch sie ist ein Konzept, das schon seit vielen Jahren existiert. Viele der Technologien, die wir täglich nutzen, basieren auf KI. Insbesondere durch das Auftauchen von text- und sprachbasierten Chatbots wie ChatGPT im November 2022, werden die Potenziale von KI in der breiten Öffentlichkeit vermehrt wahrgenommen und diskutiert.

Aber was genau versteht man unter KI? Und wie funktioniert sie eigentlich?

In diesem Artikel nehmen wir dich mit auf eine Entdeckungsreise durch die Welt der Künstlichen Intelligenz. Wir erklären, was KI ist, warum sie so wichtig ist, und beleuchten anhand konkreter Beispiele, wie sie heute eingesetzt wird. Zudem klären wir die häufigsten Missverständnisse und beleuchten Chancen und Herausforderungen des Themas KI am Arbeitsmarkt.

Was genau ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (abgekürzt: KI, englisch: Artificial Intelligence) ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen. Darunter fallen das maschinelle Lernen oder Machine Learning, das Verarbeiten natürlicher Sprache (NLP – Natural Language Processing) und Deep Learning. Die Grundidee besteht darin, durch Maschinen eine Annäherung an wichtige Funktionen des menschlichen Gehirns zu schaffen – Lernen, Urteilen und Problemlösen.

Grundbegriffe der KI

Beim Eintauchen in die Welt der künstlichen Intelligenz wirst du auf viele Fachbegriffe stoßen, die dir vielleicht noch nicht vertraut sind. Um dir den Einstieg zu erleichtern, haben wir ein Glossar der wichtigsten KI-Terminologien und deren Bedeutungen zusammengestellt:

• Algorithmus: Ein Algorithmus ist eine Reihe von Regeln oder Anweisungen, die ein Computer befolgt, um eine spezifische Aufgabe auszuführen. Algorithmen sind die Bausteine aller KI-Systeme und grundlegend für das Funktionieren künstlicher Intelligenz.

• Machine Learning: Maschinelles Lernen ist eine Methode, die Computern die Fähigkeit verleiht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Stelle dir vor, du bringst Computern bei, aus Erfahrungen zu lernen, ähnlich wie Menschen es tun. Im Wesentlichen ist maschinelles Lernen die Methode, durch die KI den „Intelligenz“-Teil ihres Namens erhält.

• Deep Learning: Deep Learning ist eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens, die die Arbeitsweise unseres Gehirns nachahmt. Es ermöglicht Computern, aus Erfahrungen zu lernen und die Welt in einer Hierarchie von Konzepten zu verstehen. Einfach ausgedrückt ist Deep Learning wie ein virtuelles Gehirn, das Computern hilft, aus Daten zu lernen, sodass sie eigenständig Entscheidungen treffen können.

• Neuronale Netzwerke: Ein neuronales Netzwerk ist ein Computermodell, das von der Struktur der Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriert ist. Neuronale Netzwerke werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, die Mustererkennung erfordern, wie beispielsweise Bild- und Spracherkennung.

• Natural Language Processing (NLP): Die Natürliche Sprachverarbeitung ist ein Bereich der KI, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen durch natürliche Sprache konzentriert. Das ultimative Ziel der NLP ist es, Computern zu ermöglichen, menschliche Sprachen so zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, dass sie sowohl sinnvoll als auch nützlich sind.

Kategorien der KI

Künstliche Intelligenz (KI) lässt sich anhand ihrer Fähigkeiten und Funktionalitäten in verschiedene Typen unterteilen. Hier ein Überblick über die verschiedenen Arten der KI und was sie auszeichnet:

KI basierend auf Fähigkeiten:

1. Artificial Narrow Intelligence (ANI): Auch bekannt als Narrow (Schwache) KI, ist diese Form darauf spezialisiert, spezifische Aufgaben unter einem begrenzten Set von Bedingungen zu erfüllen. ANI besitzt nicht das breite Spektrum an Fähigkeiten, das Menschen aufweisen. Die meisten aktuellen KI-Systeme, wie z. B. Apples Siri, Amazons Alexa, IBM watsonx™ und selbstfahrende Fahrzeuge, gehören zu dieser Kategorie.
   
2. Artificial General Intelligence (AGI): Diese Art von KI hätte die Fähigkeit, Wissen zu verstehen, zu lernen und auf verschiedene Domänen anzuwenden. Sie wäre fähig zu Ich-Bewusstsein, logischem Denken und emotionalem Verständnis. Derzeit ist AGI jedoch größtenteils ein theoretisches Konzept und noch nicht verwirklicht.
   
3. Artificial Super Intelligence (ASI): Eine fortgeschrittene Form der KI, die menschliche Intelligenz in nahezu allen Bereichen übertreffen würde, einschließlich Kreativität und sozialer Intelligenz. ASI mag noch völlig theoretisch und ohne praktische Beispiele sein, aber das bedeutet nicht, dass KI-Forscher nicht auch an ihrer Entwicklung arbeiten. Derzeit ist es amehr ein Konzept der Science-Fiction, wie etwa HAL, der übermenschliche und bösartige Computerassistent in 2001: A Space Odyssey. 

KI basierend auf Funktionalität:

1. Reactive Machine: Diese sind die einfachsten Formen der KI und für spezifische Aufgaben konzipiert. Ein bekanntes Beispiel ist IBMs Deep Blue, ein schachspielender Supercomputer. Reaktive Maschinen können keine Erinnerungen speichern oder vergangene Erfahrungen nutzen, um aktuelle Entscheidungen zu beeinflussen.
   
2. Limited Memory: Diese KI kann vergangene Daten speichern und nutzen, um bessere Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Typische Beispiele sind Empfehlungssysteme wie jene von Netflix oder Amazon.
   
3. Theory of Mind: Dies ist ein theoretisches Konzept, das darauf abzielt, dass KI-Systeme menschliche Emotionen, Überzeugungen und Gedanken verstehen könnten. Obwohl faszinierend, haben wir dieses Niveau der KI-Entwicklung noch nicht erreicht.
   
4. Self-Awareness: Der ultimative Höhepunkt der KI-Entwicklung wäre eine ich-bewusste Maschine, die ihre eigene Existenz versteht und Entscheidungen basierend auf ihrem Eigeninteresse treffen kann. Dies ist aktuell noch Gegenstand fortlaufender Forschung und ethischer Diskussionen.

Häufige Missverständnisse über KI

Anhand des bisher erarbeitenden Wissens, gilt es nun weit verbreitete Irrtümer rund um KI zu klären:

• KI = Roboter? Falsch! KI geht weit über die Robotik hinaus und umfasst verschiedene Technologien wie Suchalgorithmen und natürliche Sprachverarbeitung.
• KI > Menschliche Intelligenz? Nicht so schnell! Die Idee, dass KI bald die menschliche Intelligenz übertrifft, ist weit hergeholt. Die sogenannte Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) ist noch immer eher eine Theorie als Wirklichkeit.
• KI versteht wie Menschen? KI „versteht“ Texte oder Sprache nicht wirklich; sie erkennt Muster und verarbeitet Informationen, ohne echtes Verständnis zu haben.
• KI ist unvoreingenommen? KI kann tatsächlich Vorurteile aus ihren Trainingsdaten übernehmen – sie ist nicht von Natur aus unvoreingenommen.
• KI ersetzt alle Jobs? Diesem Missverständnis widmen wir uns anhand von aktuellen empirischen Befunden am Ende dieses Beitrags.

Wie funktioniert KI?

Um das Wesen der künstlichen Intelligenz wirklich zu begreifen, ist es hilfreich, die Schritte zu verstehen, die nötig sind, damit ein KI-System funktioniert. 

Schritt 1: Datensammlung

Jedes KI-Projekt beginnt mit der Datensammlung. Diese Daten können von Bildern und Texten bis hin zu komplexeren Daten wie menschlichem Verhalten reichen. Sie dienen als Rohmaterial, aus dem das KI-System lernt.

Schritt 2: Datenaufbereitung

Nachdem die Daten gesammelt wurden, müssen sie aufbereitet und bereinigt werden. Das bedeutet, irrelevante Informationen zu entfernen und die Daten in ein Format zu konvertieren, das das KI-System verstehen kann.

Schritt 3: Auswahl eines Algorithmus

Ein Algorithmus ist vergleichbar mit einem Rezept dafür, wie das KI-System die Daten verarbeiten wird. Verschiedene Algorithmen eignen sich besser für unterschiedliche Aufgaben. Du könntest beispielsweise einen speziellen Algorithmus für die Bilderkennung und einen anderen für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden.

Schritt 4: Training des Modells

Die vorbereiteten Daten werden in den gewählten Algorithmus eingespeist, um das KI-Modell zu „trainieren“. In dieser Phase lernt das Modell, Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf den Daten zu treffen. Stelle dir vor, das KI-System würde für eine Prüfung lernen.

Schritt 5: Testen des Modells

Nach dem Training wird das Modell getestet, um zu sehen, wie gut es funktioniert. Ist es nicht genau genug, muss es möglicherweise weiter trainiert oder angepasst werden.

Schritt 6: Einsatz

Ist das Modell trainiert und getestet, ist es bereit für den Einsatz in einer realen Anwendung. Das kann alles Mögliche sein, von einem Chatbot, der Kundenanfragen beantwortet, bis hin zu einer medizinischen KI, die Röntgenbilder analysiert.

Schritt 7: Kontinuierliches Lernen

Viele moderne KI-Systeme haben die Fähigkeit, mit der Zeit zu lernen und sich anzupassen. Das bedeutet, sie können ihre Leistung verbessern, wenn sie mehr Daten sammeln, was sie effizienter und genauer macht.

KI in der Praxis

Künstliche Intelligenz hat längst den Sprung aus der akademischen Forschung in unseren Alltag und die verschiedensten Wirtschaftsbereiche geschafft. KI wird dabei häufig als „General Purpose Technologie“ bezeichnet, die so vielseitig einsetzbar ist, dass sie die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben in einem Ausmaß verändern kann, wie es die Elektrifizierung oder das Internet in der Vergangenheit gemacht haben.

KI in der Alltagstechnologie

Hast du dich je gefragt, wie Google Maps so schnell die beste Route für dich findet? Oder wie Siri und Alexa deine Fragen beantworten können? Das Geheimnis liegt in der Künstlichen Intelligenz. Diese Systeme verwenden spezialisierte KI (Narrow AI), um spezifische Aufgaben effizient und intelligent zu erledigen. KI ist mittlerweile fast überall präsent und erleichtert uns viele Alltagsaufgaben durch smarte Automatisierung.

KI in der Wirtschaft und Industrie

Auch in der Geschäftswelt ist KI nicht mehr wegzudenken. Eine Studie von IBM zeigt, dass bereits mehr als ein Drittel der Unternehmen im Jahr 2022 KI-Technologien nutzen. Hier sind einige beeindruckende Beispiele:

• Gesundheitswesen: KI-Algorithmen revolutionieren die medizinische Diagnostik, indem sie beispielsweise Bilder analysieren, um frühe Anzeichen von Krankheiten wie Krebs zu erkennen. Zudem beschleunigen sie die Arzneimittelforschung, indem sie Vorhersagen treffen, welche chemischen Verbindungen potenziell heilend wirken könnten.
• Finanzwesen: Im Finanzsektor wird KI für die Betrugserkennung eingesetzt. Maschinelles Lernen hilft dabei, ungewöhnliche Transaktionsmuster zu identifizieren. Darüber hinaus optimiert KI den algorithmischen Handel und personalisiert Bankdienstleistungen, um Kunden individuell zugeschnittene Angebote zu unterbreiten.
• Einzelhandel: KI-basierte Empfehlungssysteme auf E-Commerce-Plattformen helfen Unternehmen, gezielt Produkte zu vermarkten. Diese Systeme unterstützen auch bei der Lagerverwaltung und der Prognose von Nachfragetrends.

KI in Gaming und Unterhaltung

Die Kreativbranche erlebt durch KI eine Transformation, die neue Kunstformen ermöglicht:

• Videospiele: KI-Algorithmen steuern die Handlungen von Nicht-Spieler-Charakteren (NPCs), was Spiele dynamischer und realistischer macht. Fortgeschrittene KI-Systeme passen sogar den Schwierigkeitsgrad individuell an das Verhalten der Spieler an.
• Musik und Film: Plattformen wie Spotify und Netflix setzen KI ein, um Nutzern Inhalte vorzuschlagen. Zudem wird KI zunehmend in den kreativen Prozess integriert, etwa bei der Komposition von Musik oder der Filmproduktion.

KI in öffentlichen Diensten und Infrastruktur

Regierungsbehörden und öffentliche Einrichtungen nutzen KI für eine effizientere Gestaltung und Verwaltung öffentlicher Ressourcen:

• Verkehrsmanagement: KI optimiert in Echtzeit die Verkehrsführung, um Staus zu vermeiden und die Sicherheit auf den Straßen zu erhöhen.
• Notfallreaktion: KI trägt zur Vorhersage von Naturkatastrophen bei und verbessert die Planung von Evakuierungsstrategien.

KI am Arbeitsplatz: Chancen und Herausforderungen

In der Diskussion um Künstliche Intelligenz dreht sich vieles um Datenschutz und Urheberrechte, doch eine der größten Sorgen betrifft die mögliche Automatisierung menschlicher Arbeit und den damit verbundenen Verlust von Arbeitsplätzen. Diese Angst vor dem Verdrängen menschlicher Arbeitskraft durch Technologien ist nicht neu und hat sich trotz positiver Erfahrungen, beispielsweise in der Robotik im deutschen verarbeitenden Gewerbe, hartnäckig gehalten.

Forschungsstand zu KI und Arbeitsmarkt

Die Forschung zu den Arbeitsmarkteffekten von KI steckt noch in den Kinderschuhen. Derzeit lassen sich keine definitiven Aussagen darüber treffen, ob KI Arbeitsplätze eher ersetzt oder ergänzt. Frühe Studien analysieren Stellenanzeigen, Befragungsdaten und das technische Potenzial zur Substituierbarkeit von Tätigkeiten und Fähigkeiten, um den Einsatz und die Auswirkungen von KI zu verstehen.

Bisherige Erkenntnisse

Die bisherigen Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass KI menschliche Arbeit überwiegend ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. Dies bedeutet, dass bestimmte Fähigkeiten weniger nachgefragt werden könnten, während gleichzeitig neue Qualifikationen benötigt werden. Wo KI in der Lage ist, Tätigkeiten umfassend zu automatisieren, könnte es zu einem Rückgang der Beschäftigung kommen. Andererseits ist dort, wo KI die Produktivität steigert und bestehende Tätigkeiten erweitert, eher mit einem Beschäftigungsaufbau zu rechnen.

In einem Überblick über aktuelle empirische Befunde des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) aus dem Jahr 2023 gibt es in etwa acht von zehn Fallstudien keine Hinweise darauf, dass der Einsatz von KI zu quantitativen Anpassungen der Beschäftigtenzahlen geführt hat. In diesen Fällen verbesserte die KI häufig die Qualität der Produkte oder Dienstleistungen oder ermöglichte es, das Output-Niveau bei gleicher Mitarbeiterzahl zu erhöhen. Wo KI bestimmte Aufgaben übernahm, wurden die betroffenen Arbeitskräfte selten entlassen, sondern oft auf andere Positionen versetzt oder übernahmen anspruchsvollere Tätigkeiten.

Die Bundesregierung sieht im Fortschritt der KI viele Chancen, insbesondere für Menschen mit Behinderungen oder gesundheitlichen Beeinträchtigungen. KI-gestützte Assistenzsysteme könnten körperliche Einschränkungen ausgleichen und Menschen mit Lernbehinderungen unterstützen.

Festzuhalten ist, die Debatte um KI am Arbeitsplatz ist komplex und facettenreich. Während einige Befürchtungen bestehen bleiben, öffnen sich gleichzeitig neue Möglichkeiten zur Verbesserung und Erweiterung menschlicher Arbeit durch KI-Technologien. Es ist entscheidend, dass Bildungseinrichtungen, Unternehmen und politische Entscheidungsträger zusammenarbeiten, um Rahmenbedingungen zu schaffen, die sowohl die Entwicklung von KI fördern als auch sicherstellen, dass die Arbeitskräfte die Fähigkeiten erwerben, die in einer zunehmend technologiegetriebenen Welt benötigt werden.

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