Ein Beitrag von Prof. Dr. Jürgen Angele und Dr. Thomas Franz
Unsere Vision: KI im Dienste der Wirtschaft
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik und beschäftigt sich seit Jahrzehnten mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens. Was Intelligenz genau bedeutet, ist immer noch nicht eindeutig definiert. Alan Turing entwickelte dazu 1950 den sogenannten Turing-Test. Darin beurteilt ein Mensch, ob ein Text von einem Menschen oder einer Maschine stammt. Falls er den maschinell erstellten Text nicht vom Menschen unterscheiden kann, hat diese Maschine den Turing-Test bestanden und gilt als „intelligent“. Untersuchungen wie diese werden der Disziplin der „starken KI“ zugeordnet und haben das Ziel, eine Maschine zu entwickeln, die über eine menschenähnliche Intelligenz verfügt. Davon sind wir allerdings noch weit entfernt – auch wenn die Berichterstattung teilweise anderes suggeriert. So lässt sich feststellen: Die Ziele der starken KI sind nach Jahrzehnten der Forschung immer noch visionär.
Renaissance der Künstlichen Intelligenz in Forschung und Praxis
Im Rahmen unserer IT-Anwendungen ist die Frage nach der „Menschenähnlichkeit“ gar nicht relevant. Wir setzen Künstliche Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft gemeinhin als Mittel ein, um Entscheidungen zu treffen, Qualitätsverbesserungen zu erzielen und um Prognosen für die Zukunft zu stellen. Dieser Bereich wird als „schwache KI“ bezeichnet. Er erfährt in der letzten Zeit eine echte Wiederbelebung. Dabei sind die Methoden der KI alles andere als neu. Erste Vorschläge für neuronale Netze stammen bereits aus dem Jahre 1943. Ein Grund für die Renaissance des Themas: Durch die immens gestiegenen Rechenkapazitäten, das Internet und durch den Einsatz moderner Big-Data-Technologien verfügen wir heute über zahlreiche und hoch qualitative Daten für verschiedenste Anwendungen (Lesen Sie dazu auch unser Interview mit einem Big Data Engineer bei adesso).
KI umfasst Methoden, Verfahren und Technologien, um solche Daten zu analysieren, darauf Modelle zu entwickeln, um Entscheidungen und Vorhersagen zu unterstützen. Neuronale Netze sind auf dem heutigen Level der KI unter anderem deshalb so erfolgreich, weil beim Lernen ein enormer Beschleunigungsfaktor durch Grafikprozessoren (GPUs) erreicht werden kann. Große Anbieter von IT-Lösungen und Produkten haben das Thema aufgegriffen und bieten entsprechende KI-Services an.