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Grafik von 3 Robotern mit einem Bücherstapel
3. März 2022 • Lesedauer: 5 min

Künstliche Intelligenz verstehen in 5 Minuten

Dein Spickzettel zum Thema Künstliche Intelligenz: Was ist das überhaupt, wo wird es eingesetzt und wo liegen die Stärken und Schwächen einer KI?

Was dich erwartet:

Das Wichtigste vorweg:

  • KI ist in der Lage Probleme selbstständig zu lösen.
  • Wichtige Begriffe: Maschinelles Lernen, Deep Learning, Robotik, künstliche neuronale Netze, starke vs. schwache KI
  • KI bietet viele Potenziale, eröffnet aber auch ethische und moralische Debatten.

Immer häufiger hört man von neuen Anwendungsbereichen Künstlicher Intelligenz (KI) und damit verbundenen Neuerungen in den verschiedensten Berufsfeldern und Produktumsetzungen. Ein paar davon möchten wir dir hier vorstellen. Doch was ist eigentlich Künstliche Intelligenz? 

KI bzw. Artificial Intelligence (AI) ist der Überbegriff für Maschinen, die wie Menschen intelligente Denk- und Lernleistungen erbringen. Dazu gehören z.B. die Unterkategorien Robotik und maschinelles Lernen, also die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Das Ziel der Künstlichen Intelligenz ist es, selbstständig Probleme zu lösen und Menschen in ihrem Alltag zu unterstützen. Ein modernes Beispiel dafür sind Sprachassistenten wie Alexa und Siri. 

Was macht eine KI aus?

Im Gegensatz zu einem regelbasierten, zweckgebundenen Programm soll Künstliche Intelligenz eigenständig Probleme lösen. Dazu sind drei Schritte erforderlich: sie muss zuerst verstehen, welche Informationen zusammengehören, um diese dann zu Wissen zu verbinden und es in verständlicher Form wiederzugeben. Der zweite Schritt besteht darin, dass sie einen Argumentationsprozess verstehen und dokumentieren kann. Im letzten Schritt schließlich muss sie fähig sein, zu lernen.

Während der Algorithmus bei einer einfachen Programmierung die genauen Schritte festlegt, die erforderlich sind, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, wird der Algorithmus für die KI so programmiert, dass sie selbstständig die notwendigen Schritte erstellt. Dies ist erforderlich, weil es Probleme gibt, die zu komplex sind, um sie in einer Schritt-für-Schritt-Anweisung zu codieren.

Ein gutes Beispiel für den Unterschied ist die Bilderkennung: würde man versuchen, alle möglichen Fälle in einem Code zu berücksichtigen, wäre dieser unendlich lang: so müssten beispielsweise bei einem Personenfoto verschiedene Lichtverhältnisse, Frisuren, Kleidung und die gesamte Umgebung des Fotos vorhergesehen und aufgeschrieben werden, damit das Programm die Person auf dem Bild erkennen kann.

Die KI hingegen lernt aus einer Anzahl an vorhandenen Bildern das Aussehen einer Person kennen und überträgt dieses Wissen auf neue Bilder, um zu prüfen, ob es sich um dieselbe Person handeln kann. Sie ist somit in der Lage, auf unbekannte Situation zu reagieren und aus Erfahrungen zu lernen.

Die wichtigsten Begriffe aus dem Umfeld künstlicher Intelligenz

Maschinelles Lernen (Machine Learning) und Tiefes Lernen (Deep Learning):

  • Computer erfüllt Aufgaben auf Grundlage von Daten und wird dabei durch den Menschen korrigiert
  • Computer lernt dadurch aus Fehlern und vermeidet diese beim nächsten Versuch
  • Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die die Struktur des menschlichen Gehirns abbilden sollen – dadurch sollen Computer verborgene Muster in Daten finden

Roboter:

  • Automaten, die ferngesteuert oder nach Sensorsignalen oder einprogrammierten Befehlsfolgen mechanische Tätigkeiten verrichten oder bestimmte Funktionen eines Menschen ausführen
  • charakterisiert durch 4 Eigenschaften: Mobilität, Interaktivität, Kommunikation, Autonomie

Künstliche neuronale Netze:

  • künstliche Neuronen = vereinfacht dargestellte Ebenbilder einer menschlichen Nervenzelle
  • als Netz ahmen sie das menschliche Gehirn nach und trainieren sich gegenseitig

Starke KI:

  • alle Ansätze, die versuchen, den Menschen und die im Gehirn ablaufenden Vorgänge abzubilden und zu imitieren
  • Haupteigenschaften: Bewusstsein und Empathie
  • Kriterien für starke KI können derzeit noch nicht erfüllt werden

Schwache KI:

  • Algorithmen für bestimmte, abgegrenzte Problemstellungen
  • Bereits in zahlreichen Softwarelösungen implementiert

KI in der Automobilindustrie

Das wohl bekannteste Anwendungsbeispiel für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz sind die modernen Fahrassistenzsysteme in Autos. Von Spurhalteassistenzsystemen über automatische Gefahrenbremsungen bis hin zu autonomem Fahren: Neue Automodelle beinhalten zunehmend auch immer mehr eigenständige Funktionen und reagieren ohne das Zutun der eigentlichen Fahrer:innen auf bestimmte Situationen.

Je mehr Aufgaben das Fahrzeug dabei übernimmt, desto komplexer werden auch die vorprogrammierten Szenarien und Reaktionen. Philosophische und moralische Fragen sowie Handlungsempfehlungen spielen dann zunehmend eine Rolle bei der Programmierung der KI.

Unsere Buchempfehlungen zum Thema 

Wie tragen die europäische und deutsche KI-Strategie zur Technologiediffusion in der Automobilbranche bei? Potentiale der Künstlichen Intelligenz für die deutsche Wirtschaft

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Um die Potenziale der KI zu nutzen und ihren Einsatz in Europa aktiv zu gestalten, hat die Europäische Union im April 2018 eine KI-Strategie verabschiedet. Ziel ist unter anderem, die Investitionen zu erhöhen und einen ethischen sowie rechtlichen Rahmen zu gewährleisten. 

Unser Autor Jannis Stegmann zeigt Chancen und Nachteile dieser Strategieplanung auf und beantwortet dabei Fragen wie: Wovon hängt eine erfolgreiche Technologiediffusion im Bereich der künstlichen Intelligenz ab? Welche Potenziale erwachsen deutschen Automobilunternehmen aus der KI-Strategie?

Künstliche Intelligenz und Blockchain in der Automobilzuliefererindustrie

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KI und Blockchain sind die wohl am meisten diskutierten Technologien in der Industrie, denn die künstliche Intelligenz spielt eine große Rolle bei der Übernahme menschlicher Aufgaben.

Stephan Röß erläutert die Potenziale der Technologien und bewertet verschiedene Anwendungsmöglichkeiten in der Automobilindustrie. Dabei geht er insbesondere auf mögliche Veränderungen der Geschäftsmodelle von Automobilzulieferern ein.

Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt

Doch nicht nur in der Automobilbranche, in fast allen Berufsfeldern werden nach und nach KI mit Aufgaben betraut. Sei es in der Produktherstellung, als Teil des hergestellten Produkts oder auch als Servicekraft in direktem Austausch mit dem Menschen. Dies führt dazu, dass sich Arbeitsumfelder und alltägliche Aufgabenbereiche stetig wandeln. Unternehmen stehen hier vor der großen Aufgabe, die KI sinnvoll in die Arbeitsabläufe einzubinden und mit den menschlichen Mitarbeitenden zu kombinieren.

Zur Vertiefung

Künstliche Intelligenz und Unternehmenskultur. Auswirkungen einer neuen disruptiven Technologie auf den Arbeitsmarkt

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Wie Künstliche Intelligenz die Arbeitswelt verändert. Programmatic Marketing und die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt

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Innovative Geschäftsmodelle mit künstlicher Intelligenz. Innovationspotenzial, Chancen und Herausforderungen

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Anwendungsbereiche von KI in der Medizin

Das größte Problem der medizinischen Bereiche ist derzeit der Mangel an Pflegefachkräften, egal ob im Krankenhaus, im Pflegeheim oder der ambulanten Altenpflege. Zwar gibt es auch in anderen medizinischen Bereichen Möglichkeiten, Künstliche Intelligenzen einzusetzen, doch die Pflege ist vielleicht der dringendste.

Gleichzeitig wird hier wohl auch die bisher komplexeste Form einer KI benötigt. Es können die unterschiedlichsten und unvorhergesehene Szenarien auftreten, in denen trotzdem immer angemessen reagiert werden muss. Sollte eine KI dies jedoch tatsächlich können, wäre ihr Einsatz in der Pflege eine Lösung für den Pflegenotstand.

Unsere Buchempfehlung zum Thema

Der Fachkräftemangel im Bereich der Pflege ist ein immer dringender werdendes Problem. Eine Lösungsmöglichkeit könnte der Einsatz von Pflegerobotern in der Altenpflege sein.

Unsere Autorin Nicole Kaczmar beleuchtet, welche Fähigkeiten die Roboter besitzen müssen, um in der Pflege eingesetzt werden zu können. Dabei geht sie auch auf Richtlinien zum verantwortungsvollen Einsatz von KI und individuelle Anpassungen auf menschliche Bedürfnisse ein.

Wie Pflegeroboter die Lebensqualität im Alter sichern können. Empfehlungen für einen verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Altenpflege

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36.99 €

Rechtliche Grundlagen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz

Je mehr Aufgaben von Künstlichen Intelligenzen übernommen werden, desto dringender wird auch die Frage, inwieweit eine KI rechtliche und moralische Verantwortung übernehmen kann. Ob und in welcher Form sie also eine eigenständige Person ist. Und wenn nicht die KI selbst für ihre Fehler verantwortlich ist, wer dann? Die Programmierer:innen, die Person, die die KI an der Stelle eingesetzt hat, oder noch eine andere Person?

Diese Fragen sind auch deshalb so schwer zu beantworten, da sie für jeden Anwendungsbereich einer Künstlichen Intelligenz und verschiedenste Szenarien gesondert betrachtet werden müssen. Auch müssen hier zum Teil ethisch-moralische Dilemmata durchgespielt werden, bei denen man je nach angewandter ethischer Grundlage zu den unterschiedlichsten Ergebnissen kommen kann.

Unsere Buchempfehlung zum Thema

Künstliche Intelligenz und die Zukunft des Haftungsrechts

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36.99 €

Künstliche Intelligenz eröffnet neben vielen Chancen auch Diskussionen bezüglich juristischer Grundsatzfragen. Für deren Beantwortung ist neben dem Rechtsverständnis auch ein Verständnis der Technologien notwendig.

Johannes Offergeld zeigt anhand konkreter Fallkonstellationen und Anwendungsbereichen der KI rechtliche Schwierigkeiten auf und stellt passende Lösungsansätze vor.

Checkliste

Chancen und Stärken von KI

  • Automatisierungen: durch KI können Prozesse optimiert und repetitive Aufgaben abgegeben werden – das verschafft dem Menschen mehr Zeit und Raum für kreative Aufgaben und wird voraussichtlich auch zur Schaffung neuer Berufsbilder beitragen
  • Forschung: KI bietet die Möglichkeit, menschliche Intelligenz näher zu erforschen
  • Kostenfaktor: KI ist kostengünstiger als menschliche Arbeitskräfte
  • Überlegenheit: KI ist dem Menschen in zahlreichen Bereichen überlegen: selbstfahrende Autos führen zu weniger Unfällen, Krankheitsdiagnosen und Wettervorhersagen können präziser erstellt und die Effizienz von Geschäftsprozessen durch Automatisierungen gesteigert werden
  • Robotik: Roboter sind präziser, stärker und schneller als Menschen und können für spezifische Aufgaben angepasst werden, außerdem können sie auch unter extremen Umweltbedingungen arbeiten (im Weltraum, in der Tiefsee, bei extremer Hitze…) und werden nie müde
  • Lernfähigkeit: KI ist grundsätzlich lernfähig und dazu in der Lage, sich weiterzuentwickeln

Risiken und Schwächen von KI

  • Abhängigkeit: der Einsatz immer komplexerer Algorithmen birgt das Risiko des Ausfalls – wenn sich das Unternehmen in vielen Bereichen auf die KI verlässt, kann so ein Ausfall das ganze System lahmlegen und gerade im militärischen Bereich fatal sein
  • Arbeitsplätze: Höhere Automatisierungsrate kann zu höherer Arbeitslosigkeit führen
  • Fehlende Kreativität: KI ist zwar lernfähig, aber nicht kreativ und kann daher mit unerwarteten Situationen schlecht bis gar nicht umgehen; sie ist außerdem nicht zu Emotionen oder Empathie fähig
  • Ethik und Verantwortung: Wer ist beispielsweise verantwortlich, wenn eine KI eine falsche Diagnose stellt und das medizinische Personal sich darauf verlässt? Solche und ähnliche Fragen werden derzeit noch diskutiert.
  • Datenschutz, Sicherheit und Privatsphäre: KI als technisches System ist anfällig für Programmierfehler und Hackerangriffe und birgt ein hohes Missbrauchsrisiko – wenn die intelligenten Systeme in falsche Hände geraten, können sie enormen Schaden anrichten
  • Lernfähigkeit: Zwei Gefahrenquellen liegen in der Lernfunktion der KI: 1. sie kann von den falschen Leuten lernen, 2. eine Superintelligenz, die den Menschen übertrifft, könnte unkontrollierbar sein

Der Bereich der Künstlichen Intelligenz ist sehr komplex und entwickelt sich stetig in alle möglichen Richtungen weiter. Ihr Potenzial wird deshalb auch entsprechend hoch eingeschätzt.

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