Gastbeitrag unseres Referenten am 21. Januar 2020 in Köln
Künstliche Intelligenz – Die Zukunft hat begonnen

von Ralph D. Thiele


Künstliche Intelligenz (KI) ist da. Sie ist kein Zukunftsszenario mehr. Sie ist in Staat, Wirtschaft und Gesellschaft angekommen. KI wird in der Fertigung, im Back Office, in Forschung und Entwicklung, Marketing und Vertrieb längst erfolgreich eingesetzt. KI hat sich weltweit zu einer der wichtigsten Technologien entwickelt. Angetrieben von Algorithmen betrifft KI fast jeden Aspekt des Lebens – spielen, lernen, arbeiten, kommunizieren, heilen, schützen.

Angefangen hat es in den 50er Jahren des letzten Jahrhunderts. Damals beschäftigte sich die frühe Forschung zur KI mit Themen wie Problemlösung und symbolischen Methoden. In den 1960er Jahren wurden dann Computer darauf trainiert, grundlegende menschliche Denkleistungen nachzuahmen. Es folgten Straßenkartierungsprojekte oder auch Anfang des Millenniums der intelligente persönliche Assistent. Diese frühen Arbeiten ebneten den Weg für die Automatisierungs- und formalen Denkleistungen der Computer von heute.


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Ralph D. Thiele referiert am 21. Januar 2020 in Köln




... treibt Digitalisierung

Inzwischen ergänzt und erweitert Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie der Digitalisierung menschliche Fähigkeiten in einem bis vor kurzem unvorstellbaren Ausmaß. KI wird eingesetzt, um die beste Zuordnung knapper Ressourcen zu Zielen oder anderen Aufgaben zu finden. Optimierungsalgorithmen können helfen, Schlüsselpunkte in Zeit und/oder Raum zu identifizieren, die es wert sind, überwacht zu werden, und wenn eine Echtzeitverfolgung möglich ist, können sofortige Neuzuordnungsoptionen generiert werden.

KI ist schon heute nicht mehr wegzudenken aus der Serienproduktion bei BMW; aus neuen „vertikalen Landwirtschaftsbetrieben“, in denen Obst und Gemüse in Städten auf kleinstem Raum in mehrstöckigen, temperierten Ebenen das ganze Jahr angebaut werden; bei der Aufdeckung von Geldwäsche-Transaktionen durch das Bundeskriminalamt, bei pharmazeutischen Studien von Universitätskliniken; selbst beim Shopping weiß heute manch smarter Spiegel exakt, welche Bekleidungsgrößen und Farben verfügbar sind.



Bei der Personalentwicklung, Schulung und Organisation unterstützt KI ggf. personalisiertes Training, faire Bewertungen und Promotionen; erstellt personalisierte Curricula und aktualisiert diese kontinuierlich. Abhängig vom Lerntyp des Studenten kann dieser sich entscheiden, ob er mathematischen Formeln theoretisch, über Visualisierungen oder mittels sportlicher Analogien erklärt bekommen möchte. KI kann auch beitragen, dass - basierend auf einer verbesserten Fähigkeit, Kandidaten ganzheitlich zu beurteilen – Beförderungen und Buchungen künftig objektiver als bisher erfolgen können.



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Hervorzuheben sind drei Merkmale der Künstlichen Intelligenz

KI erschließt das volle Potenzial von Daten. Viele Antworten stecken in den Daten. KI hilft sie zu entdecken. Daten spielen heute eine größere Rolle als je zuvor. Sie verschaffen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. In einer von starkem Wettbewerb geprägten Branche setzen sich die Unternehmen mit den besten Daten durch.

KI macht bestehende Produkte intelligenter. Diese werden um KI-Fähigkeiten erweitert, so wie etwa eine neue Generation von Apple-Produkten mit Siri ausgestattet wurde. Intelligente Hard- und Software kann in Kombination mit großen Datenmengen viele Technologien zu Hause und am Arbeitsplatz verbessern.

KI ist lern- und wandlungsfähig. KI findet Strukturen und Regelmäßigkeiten in Daten. Dadurch erwerben Algorithmen neue Fähigkeiten. KI kann häufig anfallende, computergesteuerte Aufgaben mit großen Datenmengen zuverlässig und ermüdungsfrei ausführen. Menschliche Intelligenz bleibt dennoch unentbehrlich, etwa für die Einrichtung des Systems und die Ermittlung der relevanten Fragestellungen.


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..... maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen spielt eine herausgehobene Rolle in der KI. Es automatisiert die Erstellung analytischer Modelle. Mit Methoden aus neuronalen Netzen, Statistik, Operations-Research und Physik werden in Daten verborgene Erkenntnisse gesucht, ohne dass in den Systemen explizit programmiert ist, wo gesucht oder welche Schlüsse gezogen werden sollen. Neuronale Netze bestehen aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen). Diese reagieren zur Verarbeitung von Informationen auf externe Eingangsdaten und geben Informationen zwischen den einzelnen Knoten weiter – ein Prozess, der mehrere Datendurchläufe erfordert, um Verbindungen zu finden und undefinierte Daten zu gewichten.

Bereits heute setzen Staat und Wirtschaft maschinelles Lernen und Bildverarbeitungssoftware ein, um Wissen in relevanten Interessenbereichen permanent zu aktualisieren. Neue Fähigkeiten sind mit der Einführung des Deep Learning in Kombination mit der Verfügbarkeit großer Mengen an Daten und der Verbesserung deren Verarbeitung entstanden. Deep Learning nutzt große neuronale Netze mit vielen Schichten von Verarbeitungsknoten. Fortschritte in der Rechenleistung und verbesserte Trainingsverfahren ermöglichen dabei das Erlernen komplexer Muster in großen Datenmengen.

Dieses Verfahren wird üblicherweise auch für die Bild- und Spracherkennung eingesetzt. Computer Vision nutzt Mustererkennung und Deep Learning zur Erkennung der Inhalte von Bildern oder Videos. KI-basierte Bildverarbeitung kann riesige Datenmengen an Bild- und Videomaterial kategorisieren und identifizieren, die z.B. von tieffliegenden Drohnen aufgenommen werden. Derart können auch Pädophilen-Netzwerke aufgedeckt werden, mittels derer kinderpornographische Bilder und Videos verbreitet werden. Der Algorithmus hinter der Software ist in der Lage, den Inhalt des Materials zu bestimmen und Anomalien oder relevante Objekte zu identifizieren, für die er trainiert wurde. Das System alarmiert dann einen menschlichen Bediener und markiert für diesen relevante Objekte und Personen.

Natural Language Processing ist die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu erzeugen. Diesbezügliche Anwendungen kennen wir aus Interaktionen mit Alexa, Google-Suche und Google Fotos. Je mehr diese Funktionen genutzt werden, desto genauer werden sie. In der Medizin erzielen KI-Verfahren aus den Bereichen Deep Learning, Bildklassifikation und Objekterkennung bei der Krebsdiagnose in MRI-Bildern mittlerweile ähnliche Ergebnisse wie gut ausgebildete Radiologen.



... die Zukunft vermessen

Maschinelles Lernen ermöglicht mit hoher Präzision die Vorhersage künftiger Ereignisse und ergänzt das menschliche Urteilsvermögen. Es trägt dazu bei, Entscheidungsprozesse erheblich zu beschleunigen, denn mit seiner Hilfe können Entscheidungsträger Situationen viel schneller als bislang analysieren und verstehen. Predictive Analytics ist damit ein besonderes Merkmal der KI. So hat die US-Luftwaffe beispielsweise bereits für mehrere Flugzeugtypen Predictive Logistics eingeführt, d.h. die intelligente Berechnung von Reparatur- und Wartungsaufgaben. Diese ermöglicht für einzelne Flugzeugen Aufgaben und Wartungsintervalle wesentlich gezielter und effizienter zuzuweisen, als dies bisher möglich war.

Für staatliche Aufgabenstellungen kann KI Information der Nachrichtendienste, Polizeiberichte, Netzwerkdaten, Sensordaten und Videos, Identitätsdaten, Diagramme, Tabellenkalkulationen, Telefonaufzeichnungen und Dokumente nach nicht offen sichtlichen Mustern und Hilfsmitteln durchforsten, um kriminelle, terroristische oder hybride Machenschaften aufzudecken.


Ralph D. Thiele bei den Europagesprächen des Instituts für Geschichte der Stiftung Universität Hildesheim



Die Zusammenführung großer Datenmengen ermöglicht es Algorithmen, Vorhersagen unabhängig von bisher bekannten Informationen zu erstellen und im Idealfall gelingt es, die Leistung des eigenen Systems im Laufe der Zeit systematisch und automatisch zu verbessern. Beispielsweise können Modelle der predictive analytics verwendet werden, um Indikatoren krimineller oder terroristischer Aktivitäten zu korrelieren, wie den Kauf einer Waffe oder von Materialen, die zum Bau von Bomben geeignet sind. Derart wird es ermöglicht, die Tatausführung zu verhindern.

Selbstverständlich kann auch maschinelles Lernen nicht garantieren, dass es keine Verzerrungen oder Analysefehler gibt. Für nicht Involvierte, ist es enorm schwierig zu beurteilen, wie präzise oder vertrauenswürdig eine von der KI generiertes Bewertung wirklich ist. Daher ist ein Schuss Skepsis immer angebracht. Für die nutzbringende Anwendung von KI wird es von entscheidender Bedeutung sein, wer Zugang zur KI hat und somit in der Lage ist, deren Ergebnisse zu kontextualisieren und zu interpretieren.



... militärische Anwendungen

Die Technologie für Big Data und KI entwickelt sich derzeit rasant. Sie hat nicht nur erhebliche Auswirkungen auf Wirtschaft und Industrie, Politik und Gesellschaft, sondern ebenfalls auf militärische Anwendungen. Künstliche Intelligenz stellt Technologien bereit, die Streitkräfte in einem breiten Spektrum unterstützen können. Dazu gehören eine höhere Kosteneffizienz, die Verringerung der Arbeitsbelastung und insbesondere die Verbesserung von Cyberfähigkeiten. KI-gesteuerte autonome Systeme werden zu außerordentlich „nützlichen Teammitgliedern" menschlicher Anwender. Ihr Potenzial zur Vereinfachung und Effizienzsteigerung komplexer Prozesse macht künstliche Intelligenz zu einer zentralen Priorität für Streitkräfte und Nachrichtendienste.

In der hybriden Kriegführung treibt die KI-Technologie eine Entwicklung voran, bei der sich die Geschwindigkeit, Präzision sowie die Fähigkeit Informationen nutzbar zu machen, entscheidend verbessern. Auf dieser Grundlage kann das Verhalten von Individuen und Gruppen modelliert und beeinflusst werden. Omnipräsente Gesichtserkennungs-, Biometrie- und Signaturmanagement-Technologien erschweren es Soldaten und verdeckten Kräften, sich oder ihre Ausrüstung zu verstecken.

Auch nichtstaatliche Akteure – darunter Unternehmer und Organisationen, Kriminelle und Terroristen, werden Zugang zu KI-fähigen Waffen erhalten. Diese haben einen besonderen Reiz, da sie relativ billig zu entwickeln und leicht zu beschaffen sind. Großmächte könnten versucht sein, diesen Akteuren KI-fähige Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, so wie sie es bislang häufig mit konventionellen Waffen tun. Diese KI-Fähigkeiten werden dann Wirtschaft, Kritische Infrastruktur und Bevölkerung ernsthaft gefährden. Es bedarf einer gut orchestrierten, synchronisierten Resilienz, dem entgegen zu wirken.

Die Auswirkungen sowohl allmählicher als auch disruptiver technologischer Innovationen können die zivil-militärischen Beziehungen, die politische Macht und die Art und Weise, wie Kriege geführt werden, durchaus verändern. Künstliche Intelligenz ist definitv ein Multiplikator hybrider Bedrohungen, die auf die Stabilität von Staaten und Gesellschaften wirken wollen. Offensichtlich wirft die Einführung von KI-gesteuerten Fähigkeiten Fragen nach dem zukünftigen Charakter der Kriegführung auf.

Folglich müssen im Zuge der bevorstehenden massiven Nutzung Künstlicher Intelligenz ethische Überlegungen berücksichtigt werden, um diese entsprechend von Anfang an in die Weiterentwicklung der KI zu integrieren. Noch gibt es eine drastische Investitionsasymmetrie zwischen Weiterentwicklung der KI und deren Regulierung.



... nicht unproblematisch

Künstliche Intelligenz bietet in allen Branchen und Anwendungen enorme Chancen; aber auch ihre Grenzen sind bedeutend. KI-Systeme lernen auf der Grundlage von Daten. Es gibt schlicht keine andere Möglichkeit, Wissen in solche Anwendungen einzubetten. Das heißt aber auch, dass sich Ungenauigkeiten in den Daten in den Ergebnissen widerspiegeln. Zudem sind die KI-Systeme von heute stark spezialisiert. Sie sind für spezifische Aufgaben trainiert, weit von den umfassenden Möglichkeiten menschlicher Intelligenz entfernt. Ein System zur Betrugserkennung ist entsprechend nicht in der Lage, ein Auto zu steuern oder Rechtsauskünfte zu erteilen. KI kann versagen. Dies gilt insbesondere, wenn sie mit Aufgaben oder Umgebungen konfrontiert wird, die sich von denen unterscheiden, für die sie trainiert wurde. Wie bei jeder grundlegenden Innovation gibt es auch beim Einsatz von KI Anfangsrisiken und unbeabsichtigte Folgen.

Damit ist KI in ihrer jetzigen Form eine noch recht anfällige Technologie. Ihre Algorithmen sind ggf. exzellent oder auch fehlerhaft oder auch absichtlich manipuliert. Daher ist es wichtig, deren Einsatz maßvoll und verantwortungsbewusst anzugehen und Vertrauen, Transparenz und Sicherheit von Anfang an in die Entwicklung von KI-Systemen zu integrieren. Es ist entscheidend, dass die Entwicklungs- und Integrationsschritte der KI voll transparent sind.

KI ermöglicht in Zukunft eine menschenähnliche Interaktion mit Hard- und Software und bietet Entscheidungsunterstützung für bestimmte Aufgaben. Wie werden künftig Mensch und Maschine als Team zusammenarbeiten? Vermutlich müssen alle umdenken. Arbeitnehmer und Arbeitgeber, Polizisten und Verwaltungsbeamte, Nachrichtendienstler und Soldaten. Mitarbeiter müssen für die Jobs von morgen geschult werden. Führungskräfte müssen ihre Arbeit neu denken, ethische und moralische Fragen berücksichtigen. Vieles ist möglich. Den Menschen ersetzen kann KI nicht – und das soll auch so bleiben.



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