Künstliche Intelligenz: Menschen und Maschinen

Selbstfahrende Autos, virtuelle Sprachassistenz oder Früherkennung gegen Alzheimer – künstliche Intelligenz ist längst Alltag. Die dafür notwendigen großen Datenmengen sind aber auch auf schnelle Übertragungsraten angewiesen.

Datum: 1. April 2021 Lesezeit: Kategorie: Allgemein Tags: Algorithmus, Glasfaser, KI, Künstliche Intelligenz, Technologie
Künstliche Intelligenz Mensch und Maschine verschmelzen miteinander

Ob „Alexa, stell den Timer auf vier Minuten“ oder „Hey, Siri, überweise bitte 100 Euro an Mama“: Die schlauen Sprachassistentinnen – wahlweise auch mit männlicher Stimme – sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Und doch sind sie nur ein kleiner Einsatzbereich für Künstliche Intelligenz (KI), oder auf Englisch: „Artificial Intelligence“ (AI). Vor allem die Automobilindustrie setzt auf die Algorithmen der KI. Mit ihrer Hilfe können Autos automatisch einparken, die Spur halten und sogar autonom fahren. Kurzum: Computer ahmen menschliche Intelligenz nach, in der Regel als Assistenz des Menschen und zu seiner Entlastung. Dazu gehören natürlich auch Lernprozesse und Fehlererkennung.

 

Schwache und starke KI

Künstliche Intelligenz gibt es in schwacher und starker Ausprägung. Schwache KI-Systeme werden für Aufgaben in einem bestimmten Bereich entwickelt bzw. trainiert. Dazu gehören Siri, Alexa, Cortana & Co., ebenso Spam-Filter oder Fahrassistenzsysteme. Starke – oder auch allgemeine – KI-Systeme sind im Kommen: Sie haben (programmierte) menschliche kognitive Fähigkeiten und verfügen über ausreichend Intelligenz, um auch in anderen Bereichen Aufgaben zu lösen. Ein eigenes Selbstbewusstsein jedoch fehlt Computersystemen bis heute.

 

Viele Vorteile für den Menschen

Trotzdem gibt es neben den genannten Sprach- oder Fahrassistenzen bereits viele sehr sinnvolle Anwendungen. Dazu zählen genaueste Wetter- und Katastrophenvorhersagen oder – ebenso lebenswichtig – schnelle und exakte Diagnosen von Krankheiten. Lernfähige Computersysteme können heute zum Beispiel Alzheimer anhand verräterischer Vorzeichen erkennen, Jahre bevor sich erste Symptome zeigen. Kleinste Veränderungen im Hirnstoffwechsel eines Patienten sind für Mediziner*innen nicht erkennbar – für das KI-System schon. Ähnliches gilt für Krebs.

 

Zahlreiche Branchen profitieren

Wer nach den Vorteilen der Maschinenintelligenz googelt, findet vor allem Nützliches für die Wirtschaft: mehr Effizienz, mehr Präzision, unendliche Arbeitsleistung, besserer Service. Längst ist KI also auch in den Unternehmen angekommen. In einer globalen Studie wurde ermittelt, auf welche Branchen sich Künstliche Intelligenz am meisten auswirkt. Das Ergebnis ist keine Überraschung. In der Reihenfolge der höchsten Auswirkungen waren das unter anderem:

  • Gesundheitswesen
  • Automobilbranche
  • Finanzdienstleister/Banken
  • Transport/Logistik
  • Technologie/Kommunikation/Unterhaltung
  • Einzelhandel
  • Energiesektor
  • Produktion/Industrie

 

KI liebt Daten – und schnelle Übertragungswege

Künstliche Intelligenz lernt und lernt – und hat immensen Datenhunger. Je mehr „Erfahrungen“ das System macht, desto detailreicher und treffsicherer werden zum Beispiel Vorhersagen. Für reibungslose Datenübertragung muss natürlich auch die Bandbreite stimmen. Was die Übertragung per Glasfaser für zu Hause ist, bringt auf mobilen Wegen der neue Standard 5G. Und klar: KI birgt auch Risiken, etwa im Bereich der Datensicherheit oder bei Haftungsfragen. Stichwort sind hier selbstfahrende Fahrzeuge. Oft liegen Fehler aber weniger im System, als in (Daten-)Missbrauch oder menschlichem Versagen.

 

KI aus Konstanz

Die Hochschule Konstanz für Technik, Wirtschaft und Gestaltung (HTWG) forscht gemeinsam mit anderen an Künstlicher Intelligenz. Im Forschungsprojekt „AI4Grids“ wird KI für die Stabilisierung von Stromnetzen eingesetzt. Ziel des Projekts ist es, mit Hilfe von KI eine intelligente Netzbetriebsführung zu ermöglichen. Energiemengen und Netzkapazitäten werden besser synchronisiert. Der Schlüssel: Algorithmen, die auf Künstlicher Intelligenz basieren und unter anderem dazu beitragen, Störungen im Netz schneller zu erkennen und zu beheben.

 

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