Leistungsstarke KI-Systeme
KI-Systeme oder Systeme der künstlichen Intelligenz sind Computeralgorithmen, die lernen und autonom Maßnahmen ergreifen können, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. KI gibt es zwar bereits seit den 1950er-Jahren, doch die moderne Technologie sorgt dafür, dass diese Maschinen immer leistungsfähiger und in der Lage sind, komplexere Aufgaben auszuführen. Insbesondere leistungsstarke KI-Systeme sind zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen geworden, die ihre Abläufe optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten.
Wenn wir von „leistungsstarken“ KI-Systemen sprechen, beziehen wir uns auf solche mit erweiterten Fähigkeiten wie Deep Learning (DL), die es ihnen ermöglichen, Entscheidungen zu treffen, ohne sich auf vorgegebene Regeln oder Befehlssätze zu verlassen. Diese Art des maschinellen Lernens basiert auf neuronalen Netzen – komplexen mathematischen Modellen, die von denselben Mechanismen inspiriert sind, die auch das menschliche Gehirn bei der Informationsverarbeitung nutzt. Indem diese Netzwerke im Laufe der Zeit großen Datenmengen ausgesetzt werden, können DL-fähige Maschinen Muster erkennen und mithilfe statistischer Wahrscheinlichkeit die Ergebnisse neuer Situationen, denen sie begegnen, genau vorhersagen.
Neben Deep-Learning-Fähigkeiten verfügen leistungsstarke KI-Systeme in der Regel auch über die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), was ihnen eine intuitivere Interaktion mit Menschen über geschriebenen Text oder gesprochene Dialoge ermöglicht; Bilderkennung, damit sie Objekte in Bildern identifizieren können; automatisierte Planung, die ihnen hilft, zukünftige Ereignisse vorherzusehen; kognitives Computing, das es ihnen ermöglicht, wie Menschen zu denken, indem sie den Kontext verstehen; Robotiksteuerung, die es Robotern ermöglicht, physische Aufgaben auszuführen; und die Programmierung autonomer Fahrzeuge, damit selbstfahrende Autos sicher durch den Verkehr navigieren können.
Wie aufgrund der Komplexität dieser Technologie zu erwarten ist, haben nur finanzkräftige Unternehmen Zugriff darauf. Dennoch gibt es Open-Source-Projekte, die jeder Interessierte nutzen kann. Das bemerkenswerteste Beispiel ist TensorFlow – Googles Open-Source-Bibliothek zur Erstellung von Deep-Learning-Modellen. Weitere erwähnenswerte Frameworks sind unter anderem Caffe, Keras, Torch und Theano. Mit diesen Tools können Entwickler mit unterschiedlichem Hintergrund anspruchsvolle Anwendungen erstellen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, ohne große Investitionen in Hardware-Ressourcen tätigen zu müssen.
Leistungsstarke KI-Systeme sind vielversprechend für die Verbesserung unseres Lebens, können aber gleichzeitig auch ethische Fragen im Zusammenhang mit dem Schutz der Privatsphäre aufwerfen – schließlich werden Maschinen riesige Mengen personenbezogener Daten über uns sammeln – und die Verdrängung von Arbeitsplätzen aufgrund von Automatisierungsprozessen, die den Menschen die Arbeitsmöglichkeiten nehmen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Regierungen Vorschriften erlassen, sobald die Entwicklungsfortschritte ausreichend sind, um eine weitreichende Einführung dieser Technologien in der Gesellschaft zu ermöglichen.
