Das Einmaleins der künstlichen Intelligenz

David Joyner
Mar 3, 2017

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Heutzutage begegnen uns Begriffe wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder auch selbstfahrende Autos immer wieder. Auf den ersten Blick erwecken diese Begriffe den Eindruck, als ob sie ein und dieselbe Bedeutung haben und Synonyme füreinander sind. Fakt ist jedoch, dass es hier eindeutige Unterschiede gibt. Was künstliche Intelligenz überhaupt ist, wie diese genau funktioniert und warum sie aus unserer heutigen Gesellschaft nicht mehr wegzudenken ist, beantworten wir euch hier.

Was?

Die künstliche Intelligenz hat nichts mit philosophischen Ansätzen gemein. Vielmehr umfasst der Begriff die Fähigkeit bestimmter Maschinen, komplexe Aufgaben zu übernehmen, die zuvor ausschließlich von Menschen ausgeführt wurden. Heute programmiert der Mensch die Maschine und die Maschine führt Befehle aus. Allerdings bleibt es dabei nicht bei der reinen Abfolge von bestimmten Algorithmen. Das besondere an der künstlichen Intelligenz ist, dass die Maschinen lernfähig sind. Sie merken sich gewisse Abläufe und können basierend auf Erfahrungswerten später selbst Entscheidungen treffen und entsprechend agieren. Ein komplexer Prozess, der die Frage aufwirft, wie genau sich diese Lernfähigkeit zusammensetzt. Die Antwort hierauf liegt im maschinellen Lernen.

Wie?

Im Kern entspricht das maschinelle Lernen einem Zusammenspiel aus vielzähligen statistischen Methoden. Man kann auch sagen, dass die Maschine dazu in der Lage ist, bestimmte Muster aus einer großen Datenmenge heraus zu identifizieren. Einen ähnlichen Lernprozess durchläuft auch das menschliche Gehirn. Das Sammeln von Erfahrungen resultiert im Wissenstransfer, der wiederum zur Entwicklung der Intelligenz führt. Beim maschinellen Lernen wird Wissen an Maschinen weitergegeben. Bemerkenswert an der Methode ist, dass hier ein Vielfaches an Informationen verarbeitet werden kann, dass die Lernkapazität eines menschlichen Gehirns weit übersteigt. Für die Medizin heißt das beispielsweise, dass Maschinen dazu in der Lage sind, aus unzähligen Scans bestimmte Krankheitsbilder zu ermitteln. Auch in der Finanzwelt bringen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz vielerlei Vorteile mit sich. So können via Analyse aus Millionen von Bankaktivitäten betrügerische Verhaltensmuster erkannt werden.

Abschließend sollte erwähnt werden, dass das maschinelle Lernen nur eine von vielen Methoden ist, mit der künstliche Intelligenz gefördert werden kann. So gibt es Alternativen, mit denen Maschinen Lösungen finden, die der menschlichen Herangehensweise ähneln, und uns erlauben, diese Prozesse logisch nachvollziehen zu können. Um effiziente Synergien zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu erzeugen, sollte zunächst immer ein klares Ziel definiert werden. Danach sollte in Erwägung gezogen werden, ob das maschinelle Lernen die optimale Herangehensweise ist. Der Zweck setzt die Maßstäbe.

Warum?

Ein aktuelles Branchenbeispiel, in der künstliche Intelligenz ein hohes Potenzial birgt, ist die Automobilindustrie. Genauer gesagt die selbstfahrenden Autos. Eine Entwicklung unseres Zeitalters, die künftig für mehr Sicherheit im Straßenverkehr sorgen soll. Die Fahrzeuge kommunizieren mit- und lernen voneinander, verschaffen sich einen ganzheitlichen Überblick über die aktuelle Verkehrssituation und reagieren adäquat in Echtzeit. Selbstverständlich gehört auch dazu, dass Fußgänger erkannt und entsprechend beachtet werden. Das Ziel der Entwickler ist es, das weltweit sicherste Fahrzeug zu entwickeln.

Branchenübergreifend werden sich in der Zukunft noch viele weitere Technologien durchsetzen, die sich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens bedienen. Lösungen, die allesamt darauf abzielen, uns Menschen das Leben deutlich zu vereinfachen. Die Maschinen passen sich nicht nur an die menschliche Intelligenz an, sondern übersteigen diese, wo notwendig, um ein Vielfaches. Damit Probleme schneller erkannt und ganzheitlich in Echtzeit gelöst werden können.

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Dieser Artikel wurde zuerst auf unserem US Blog unter dem Titel The What, How, and Why of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Self-Driving Cars veröffentlicht.