Was ist KI?
KI, auch als künstliche Intelligenz bekannt, ist eine Technologie mit menschenähnlichen Fähigkeiten zur Problemlösung. Künstliche Intelligenz scheint menschliche Intelligenz nachzuahmen – sie kann Bilder erkennen, Gedichte schreiben und datenbasierte Vorhersagen treffen.
Moderne Organisationen erfassen große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, wie etwa intelligenten Sensoren, von Menschen erstellten Inhalten, Überwachungs-Tools und Systemprotokollen. Technologien für künstliche Intelligenz analysieren die Daten und nutzen sie, um Geschäftsabläufe wirksam zu unterstützen. Beispielsweise kann KI-Technologie auf menschliche Gespräche im Kundensupport reagieren, Originalbilder und -texte für Marketingzwecke erstellen und intelligente Vorschläge für Analytik machen.
Letztendlich geht es bei künstlicher Intelligenz darum, Software intelligenter zu machen, um individuelle Benutzerinteraktionen und komplexe Problemlösungen zu ermöglichen.
Was sind einige Arten von KI-Technologien?
KI-Apps und -Technologien haben in den letzten Jahren exponentiell zugenommen. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für gängige KI-Technologien, die Ihnen möglicherweise begegnet sind.
Geschichte von KI
In seiner Arbeit „Computing Machinery and Intelligence“ aus dem Jahr 1950 beschäftigte sich Alan Turing mit der Frage, ob Maschinen denken könnten. In diesem Artikel prägte Turing zunächst den Begriff künstliche Intelligenz und stellte ihn als theoretisches und philosophisches Konzept vor. Allerdings ist die KI, wie wir sie heute kennen, das Ergebnis der gemeinsamen Anstrengung vieler Wissenschaftler und Techniker über mehrere Jahrzehnte hinweg.
1940 bis 1980
1943 schlugen Warren McCulloch und Walter Pitts ein Modell künstlicher Neuronen vor und legten damit den Grundstein für neuronale Netzwerke, die Kerntechnologie der künstlichen Intelligenz.
Kurz darauf veröffentlichte Alan Turing 1950 „Computing Machinery and Intelligence“, in dem er das Konzept des Turing-Tests zur Bewertung der Maschinenintelligenz vorstellte.
Dies führte dazu, dass die Doktoranden Marvin Minsky und Dean Edmonds die erste neuronale Netzmaschine namens SNARC bauten, Frank Rosenblatt entwickelte das Perceptron, eines der frühesten Modelle eines neuronalen Netzwerks, und Joseph Weizenbaum schuf ELIZA, einen der ersten Chatbots, der zwischen 1951 und 1969 einen Rogerian- Psychotherapeuten simulierte.
Von 1969 bis 1979 zeigte Marvin Minsky die Grenzen neuronaler Netzwerke auf, was zu einem vorübergehenden Rückgang der Forschung im Bereich neuronaler Netzwerke führte. Der erste „KI-Winter“ ereignete sich aufgrund reduzierter Finanzmittel sowie Hardware- und Recheneinschränkungen.
1980 bis 2006
In den 1980er Jahren kam es zu einem erneuten Interesse und staatlicher Förderung für die KI-Forschung, vor allem in den Bereichen Übersetzung und Transkription. Während dieser Zeit erfreuten sich Expertensysteme wie MYCIN großer Beliebtheit, da sie menschliche Entscheidungsprozesse in bestimmten Bereichen wie der Medizin simulierten. Mit der Wiederbelebung neuronaler Netzwerke in den 1980er Jahren veröffentlichten David Rumelhart und John Hopfield Arbeiten über Deep-Learning-Techniken, die zeigten, dass Computer aus Erfahrungen lernen können
Aufgrund anderer sozioökonomischer Faktoren und des Dotcom-Booms kam es zwischen 1987 und 1997 zu einem zweiten KI-Winter. Die KI-Forschung wurde stärker fragmentiert und die Teams lösten Domain-spezifische Probleme in unterschiedlichen Anwendungsfällen.
Von 1997 bis etwa 2006 konnten wir bedeutende Erfolge im Bereich der künstlichen Intelligenz beobachten. Unter anderem gelang es IBM, mit der Schach-Software Deep Blue den Schachweltmeister Garri Kasparow zu besiegen. Darüber hinaus veröffentlichte Judea Pearl ein Buch, das sich mit der Wahrscheinlichkeits- und Entscheidungstheorie in der KI-Forschung befasste, und Geoffrey Hinton und andere machten Deep Learning populär, was zu einer Renaissance neuronaler Netzwerke führte. Das kommerzielle Interesse blieb jedoch begrenzt.
2007 bis Gegenwart
Von 2007 bis 2018 sorgten Fortschritte im Cloud Computing dafür, dass Rechenleistung und KI-Infrastruktur zugänglicher wurden. Dies führte zu einer zunehmenden Akzeptanz, Innovation und Weiterentwicklung im Bereich des Machine Learning. Zu den Fortschritten gehörte eine faltendes neuronales Netzwerk (CNN)-Architektur namens AlexNet, die von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton entwickelt wurde und den ImageNet-Wettbewerb gewann. Dabei wurde das Potenzial von Deep Learning bei der Image-Erkennung demonstriert. Außerdem meisterte Googles AlphaZero die Spiele Schach, Shogi und Go ohne menschliche Daten und verließ sich dabei auf das Selbstspiel.
Im Jahr 2022 wurden Chatbots, die künstliche Intelligenz (KI) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) nutzen, um menschenähnliche Gespräche zu führen und Aufgaben zu erledigen, wie ChatGPT von OpenAI, weithin für ihre Konversationsfähigkeiten bekannt, was das Interesse und die Entwicklung von KI erneuerte.
KI in der Zukunft
Aktuelle KI-Technologien funktionieren alle innerhalb einer Reihe vorgegebener Parameter. Beispielsweise können KI-Modelle, die in der Bilderkennung und -generierung geschult sind, keine Websites erstellen.
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist ein Gebiet der theoretischen KI-Forschung, das versucht, Software mit menschenähnlicher Intelligenz und der Fähigkeit zum Selbststudium zu entwickeln. Das Ziel besteht darin, dass die Software Aufgaben übernimmt, für die diese nicht unbedingt trainiert oder entwickelt wurde.
AGI ist ein theoretisches Projekt zur Entwicklung von KI-Systemen, die über autonome Selbstkontrolle und ein angemessenes Maß an Selbstverständnis verfügen sowie neue Fähigkeiten erlernen können. Es kann komplexe Probleme in Umgebungen und Kontexten lösen, die bei seiner Entstehung nicht vermittelt wurden. AGI mit menschlichen Fähigkeiten bleibt ein theoretisches Konzept und Forschungsziel. Es handelt sich um eine mögliche Zukunft der KI.
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Wie wird KI heute eingesetzt?
KI ist heute überall und arbeitet hinter den Kulissen, um Ihre Lieblingsanwendungen zu betreiben.
Beispiele für künstliche Intelligenz für Unternehmen
Künstliche Intelligenz hat ein breites Anwendungsspektrum. Dies ist zwar keine vollständige Liste, aber hier finden Sie Beispiele, die die vielfältigen Anwendungsfälle von KI für Unternehmen verdeutlichen.
Chatbots und intelligente Assistenten
KI-gestützte Chatbots und intelligente Assistenten führen anspruchsvollere und menschenähnliche Konversationen. Sie können den Kontext verstehen und zusammenhängende Antworten auf komplexe natürliche Sprache und Kundenanfragen generieren. Sie zeichnen sich im Bereich Kundensupport, virtuelle Unterstützung und Inhaltserstellung aus, um personalisierte Interaktionen zu ermöglichen. Die Fähigkeit dieser Modelle zum kontinuierlichen Lernen ermöglicht es ihnen, ihre Leistung im Laufe der Zeit anzupassen und zu verbessern, wodurch das Benutzererlebnis und die Effizienz optimiert werden.
Beispielsweise Deriv, einer der weltweit größten Online-Broker, vor der Herausforderung, auf riesige Datenmengen zuzugreifen, die über verschiedene Plattformen verteilt waren. Das Unternehmen implementierte einen KI-gestützten Assistenten zum Abrufen und Verarbeiten von Daten aus verschiedenen Quellen in den Bereichen Kundensupport, Marketing und Personalbeschaffung. Mithilfe von KI reduzierte Deriv den Zeitaufwand für das Onboarding neuer Mitarbeiter um 45 Prozent und minimierte die Zeiten für Rekrutierungsaufgaben um 50 Prozent.
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Intelligente Dokumentenverarbeitung
Intelligent Document Processing (IDP) übersetzt unstrukturierte Dokumentenformate in nutzbare Daten. Es konvertiert beispielsweise Geschäftsdokumente wie E-Mails, Bilder und PDFs in strukturierte Informationen. IDP verwendet KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Deep Learning und Computer Vision, um Daten zu extrahieren, zu klassifizieren und zu validieren.
Zum Beispiel verwaltet HM Land Registry (HMLR) Eigentumsrechte für mehr als 87 Prozent von England und Wales. Die Sachbearbeiter von HMLR vergleichen und überprüfen komplexe Rechtsdokumente im Zusammenhang mit Immobilientransaktionen. Die Behörde setzte eine KI-Anwendung ein, um den Dokumentenvergleich zu automatisieren, wodurch die Prüfungszeit um 50 Prozent reduziert und der Genehmigungsprozess für Eigentumsübertragungen beschleunigt wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Lesen Sie dort, wie HMLR Amazon Textract verwendet.
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Überwachung der Anwendungsleistung
Bei der Überwachung der Anwendungsleistung (Application Performance Monitoring, APM) werden Software-Tools und Telemetriedaten eingesetzt, um die Leistung von geschäftskritischen Anwendungen zu überwachen. KI-basierte APM-Tools verwenden historische Daten, um Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten. Sie können Probleme auch in Echtzeit lösen, indem sie Ihren Entwicklern praktische Lösungen vorschlagen. Diese Strategie sorgt dafür, dass Anwendungen effektiv laufen, und behebt Engpässe.
Atlassian stellt beispielsweise Produkte her, um Teamarbeit und Organisation zu optimieren. Atlassian verwendet KI-APM-Tools, um Anwendungen kontinuierlich zu überwachen, potenzielle Probleme zu erkennen und den Schweregrad zu priorisieren. Mit dieser Funktion können Teams schnell auf ML-gestützte Empfehlungen reagieren und Leistungseinbußen beheben.
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Prädiktive Wartung
KI-gestützte prädiktive Wartung verwendet große Datenmengen, um Probleme zu identifizieren, die zu Ausfallzeiten im Betrieb, in Systemen oder Services führen können. Durch prädiktive Wartung können Unternehmen potenzielle Probleme beheben, bevor sie auftreten. So können Ausfallzeiten reduziert und Störungen vermieden werden.
Baxter nutzt beispielsweise 70 Produktionsstätten weltweit und liefert rund um die Uhr Medizintechnik. Baxter setzt vorausschauende Wartung ein, um automatisch ungewöhnliche Bedingungen in Industrieanlagen zu erkennen. Benutzer können effektive Lösungen im Voraus implementieren, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Lesen Sie dort, wie Baxter Amazon Monitron verwendet.
Medizinische Forschung
In der medizinischen Forschung wird KI eingesetzt, um Prozesse zu optimieren, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und große Datenmengen zu verarbeiten. Sie können KI-Technologie in der medizinischen Forschung einsetzen, um die umfassende Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln zu erleichtern, Patientenakten zu transkribieren und die Markteinführungszeit für neue Produkte zu verkürzen.
Ein Beispiel aus der Praxis: C2i Genomics nutzt künstliche Intelligenz, um umfangreiche, anpassbare genomische Pipelines und klinische Untersuchungen durchzuführen. Durch die Bereitstellung rechnergestützter Lösungen können sich Forscher auf die klinische Leistung und die Methodenentwicklung konzentrieren. Entwicklungsteams nutzen KI auch, um den Ressourcenbedarf, die technische Wartung und die NRE-Kosten zu reduzieren. Weitere Einzelheiten finden Sie unter Lesen Sie dort, wie C2i Genomics AWS HealthOmics verwendet.
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Vorteile der künstlichen Intelligenz für Unternehmen
Ihr Unternehmen kann KI-Funktionen integrieren, um Geschäftsprozesse zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Innovationen zu beschleunigen.
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen, Deep Learning und künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Sammelbegriff für verschiedene Strategien und Techniken, die dazu dienen, Maschinen menschenähnlicher zu machen. KI umfasst alles von intelligenten Assistenten wie Alexa bis hin zu Staubsaugerrobotern und autonom fahrenden Autos. Obwohl Machine Learning und Deep Learning unter den Oberbegriff KI fallen, handelt es sich nicht bei allen KI-Aktivitäten um Machine Learning und Deep Learning. Beispielsweise weist generative KI menschenähnliche kreative Fähigkeiten auf und ist eine sehr fortgeschrittene Form des Deep Learning.
Machine Learning
Obwohl die Begriffe künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen an vielen Stellen synonym verwendet werden, ist maschinelles Lernen genau genommen einer von vielen anderen Zweigen der künstlichen Intelligenz. Es ist die Wissenschaft der Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen zur Korrelation von Daten. Computersysteme verwenden Machine-Learning-Algorithmen, um große Mengen an historischen Daten zu verarbeiten und Datenmuster zu erkennen. Im aktuellen Kontext bezieht sich Machine Learning auf eine Reihe statistischer Techniken, so genannte Modelle für Machine Learning, die Sie unabhängig voneinander oder zur Unterstützung anderer komplexerer KI-Techniken verwenden können.
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Deep Learning
Deep Learning bringt maschinelles Lernen noch einen Schritt weiter. Deep-Learning-Modelle verwenden neuronale Netze, die zusammenarbeiten, um Informationen zu gewinnen und zu verarbeiten. Diese bestehen aus Millionen von Softwarekomponenten, die mikromathematische Operationen an kleinen Dateneinheiten durchführen, um ein größeres Problem zu lösen. Beispielsweise verarbeiten sie einzelne Pixel in einem Bild, um dieses Bild zu klassifizieren. Moderne KI-Systeme kombinieren oft mehrere tiefe neuronale Netze, um komplexe Aufgaben wie das Schreiben von Gedichten oder das Erstellen von Bildern aus Textanfragen auszuführen.
Wie funktioniert künstliche Intelligenz?
Systeme der künstlichen Intelligenz verwenden eine Reihe von Technologien, um zu funktionieren. Die Einzelheiten variieren, aber die Kernprinzipien bleiben dieselben: Sie konvertieren alle Datentypen wie Text, Bilder, Videos und Audio in numerische Repräsentationen und identifizieren mathematisch Muster und Beziehungen zwischen ihnen. Daher müssen KI-Technologien geschult werden – sie sind großen Mengen vorhandener Datensätze ausgesetzt, um zu „lernen“ – ähnlich wie Menschen, die aus bestehenden Wissensarchiven lernen. Einige der Technologien, mit denen künstliche Intelligenz funktioniert, sind unten aufgeführt.
Neuronale Netzwerke
Künstliche neuronale Netzwerke bilden den Kern von Technologien für künstliche Intelligenz. Sie spiegeln die Verarbeitung wider, die in einem menschlichen Gehirn stattfindet. Ein Gehirn enthält Millionen von Neuronen, die Informationen verarbeiten und analysieren. Ein künstliches neuronales Netzwerk verwendet künstliche Neuronen, die Informationen gemeinsam verarbeiten. Jedes künstliche Neuron oder Knoten verwendet mathematische Berechnungen, um Informationen zu verarbeiten und komplexe Probleme zu lösen.
Natürliche Sprachverarbeitung
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet neuronale Netze, um Textdaten zu interpretieren, zu verstehen und Bedeutung daraus zu gewinnen. Sie verwendet verschiedene Computertechniken, die sich auf das Dekodieren und Verstehen der menschlichen Sprache spezialisiert haben. Diese Techniken ermöglichen es Maschinen, Wörter, Grammatiksyntax und Wortkombinationen zu verarbeiten, um menschlichen Text zu verarbeiten und sogar neuen Text zu generieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist für die Zusammenfassung von Dokumenten in Chatbots und die Durchführung von Stimmungsanalysen von entscheidender Bedeutung.
Computer Vision
Computervision verwendet Deep-Learning-Techniken, um Informationen und Erkenntnisse aus Videos und Bildern zu extrahieren. Damit können Sie Online-Inhalte auf unangemessene Bilder hin überwachen, Gesichter erkennen und Bilddetails klassifizieren. Bei selbstfahrenden Autos und Lastwagen ist es entscheidend, die Umwelt zu überwachen und Entscheidungen in Sekundenbruchteilen zu treffen.
Spracherkennung
Spracherkennungssoftware verwendet Deep-Learning-Modelle, um menschliche Sprache zu interpretieren, Wörter zu identifizieren und Bedeutungen zu erkennen. Die neuronalen Netzwerke können Sprache in Text umwandeln und Stimmungen anzeigen. Sie können Spracherkennung in Technologien wie virtuellen Assistenten und Callcenter-Software verwenden, um Bedeutungen zu erkennen und verwandte Aufgaben auszuführen.
Generative KI
Generative KI bezieht sich auf Systeme künstlicher Intelligenz, die aus einfachen Prompts neue Inhalte und Artefakte wie Images, Videos, Text und Audio erstellen. Im Gegensatz zu früherer KI, die sich auf die Analyse von Daten beschränkte, nutzt generative KI Deep Learning und riesige Datensätze, um qualitativ hochwertige, menschenähnliche kreative Ergebnisse zu erzielen. Es ermöglicht zwar spannende kreative Anwendungen, es bestehen jedoch Bedenken in Bezug auf Vorurteile, schädliche Inhalte und geistiges Eigentum. Insgesamt stellt generative KI eine wichtige Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten dar, um menschliche Sprache sowie neue Inhalte und Artefakte auf menschenähnliche Weise zu generieren.
Was sind die wichtigsten Komponenten der KI-Anwendungsarchitektur?
Die Architektur der künstlichen Intelligenz besteht aus drei Kernebenen. Alle Ebenen werden in einer IT-Infrastruktur ausgeführt, die die notwendigen Rechen- und Speicherressourcen für die KI bereitstellt.
KI-Trainingsmöglichkeiten für Einsteiger
KI-Training beginnt in der Regel mit den Grundlagen des Programmierens und der Computerwissenschaft. Sie sollten Sprachen wie Python sowie Mathematik, Statistik und lineare Algebra lernen.
Anschließend können Sie mit einem spezialisierteren Training fortfahren. Erwerben Sie einen Master-Abschluss in künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder Datenwissenschaften, um ein tieferes Verständnis und praktische Erfahrung zu erlangen. Diese Programme befassen sich in der Regel eingehend mit Themen wie neuronalen Netzwerken, natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision.
Die formalisierte schulische Ausbildung ist jedoch nicht der einzige Weg. Sie können Online-Kurse verwenden, um in Ihrem eigenen Tempo zu lernen und bestimmte Fähigkeiten zu erlernen. Zum Beispiel umfasst das generative KI-Training in AWS Zertifizierungen durch AWS-Experten in Themen wie:
Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung künstlicher Intelligenz?
Verschiedene Herausforderungen erschweren die Implementierung und Nutzung von KI. Die folgenden Hindernisse gehören zu den häufigsten Herausforderungen.
KI-Governance
Die Richtlinien zur Datenverwaltung müssen den gesetzlichen Beschränkungen und Datenschutzgesetzen entsprechen. Um KI zu implementieren, müssen Sie Datenqualität, Datenschutz und Sicherheit verwalten. Sie sind für den Schutz der Kundendaten und der Privatsphäre verantwortlich. Um die Datensicherheit zu verwalten, sollte Ihr Unternehmen verstehen, wie KI-Modelle auf jeder Ebene Kundendaten verwenden und mit ihnen interagieren.
Verantwortungsvolle KI
Verantwortungsvolle KI ist eine KI-Entwicklung, bei der die sozialen und ökologischen Auswirkungen des KI-Systems in großem Maßstab berücksichtigt werden. Wie jede neue Technologie haben künstliche Intelligenzsysteme eine transformative Wirkung auf Benutzer, Gesellschaft und Umwelt. Verantwortungsvolle KI erfordert, dass die positiven Auswirkungen gefördert werden und Fairness und Transparenz in Bezug auf die Art und Weise, wie KI entwickelt und eingesetzt wird, Priorität eingeräumt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Innovationen und datengestützte Entscheidungen die Verletzung von Grundfreiheiten und Menschenrechten vermeiden. Unternehmen empfinden es als schwierig, verantwortungsvolle KI zu entwickeln und gleichzeitig im sich schnell entwickelnden KI-Bereich wettbewerbsfähig zu bleiben.
Dateneinschränkungen
Um unvoreingenommene KI-Systeme zu trainieren, müssen Sie riesige Datenmengen eingeben. Sie müssen über ausreichende Speicherkapazität verfügen, um die Schulungsdaten zu verwalten und zu verarbeiten. Ebenso müssen Sie über effektive Management- und Datenqualitätsprozesse verfügen, um die Richtigkeit der Daten sicherzustellen, die Sie für Schulungen verwenden.
Technische Schwierigkeiten
Die Schulung von KI mit Machine Learning verbraucht enorme Ressourcen. Ein hoher Schwellenwert an Rechenleistung ist für das Funktionieren von Deep-Learning-Technologien unerlässlich. Sie benötigen eine robuste Recheninfrastruktur, um KI-Anwendungen auszuführen und Ihre Modelle zu trainieren. Rechenleistung kann kostspielig sein und die Skalierbarkeit Ihrer KI-Systeme einschränken.
Wie kann AWS Ihre Anforderungen an künstliche Intelligenz unterstützen?
AWS macht KI für mehr Menschen zugänglich – von Entwicklern und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanteilen und Studenten. Mit dem umfassendsten Angebot an KI-Services, -Tools und -Ressourcen bietet AWS über 100 000 Kunden fundiertes Fachwissen, um ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen und den Wert ihrer Daten auszuschöpfen. Kunden können mit AWS auf der Grundlage von Datenschutz, durchgängiger Sicherheit und KI-Governance aufbauen und skalieren, um sich in einem noch nie dagewesenen Tempo zu verändern. KI in AWS umfasst vorgeschulte KI-Services für vorgefertigte Intelligenz und KI-Infrastruktur, um die Leistung zu maximieren und die Kosten zu senken.