Ob vorausschauende Wartung von Produktionsmaschinen, der Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie zur automatischen Qualitätssicherung oder zur Prozesskontrolle: Die zahlreichen Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen bieten ein breites Spektrum an Chancen zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen. Das Verständnis, wie eine KI ausgeprägt ist, hat sich dabei im Laufe der Zeit stark verändert.
Die Auffassung des Begriffes der Künstlichen Intelligenz hat sich im Laufe der Zeit verändert. So sind erste KIs schon früh in der Historie zu finden. Bereits 250 v. Chr. zeigten sich im alten Rom die ersten unbewussten Entwicklungsschritte für KI. Die so genannte „Klepsydra“ ist ein erstes mechanisches Selbstregulierungssystem in Form von einer Wasseruhr. Die Wasseruhr bestand aus einem Auslauf- und einem Einlaufbehälter, einer Zahnradmechanik und einem Ziffernblatt. Der Wasserstand im Einlaufbehälter wurde durch die Mechanik auf dem Ziffernblatt angezeigt und entschied über das Ende der Sprechzeiten im Senat.
Das Grundverständnis für Künstliche Intelligenz in der Form, wie wir sie heute kennen, wurde allerdings erst in der Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt. Seitdem finden regelmäßig neue wegweisende Entwicklungen in diesem Bereich statt. In den USA beginnt die Forschung, wie man Maschinen dazu bringen kann, menschenähnlich zu agieren; das heißt Sprache zu benutzen, Abstraktionen und Konzepte zu bilden, Probleme zu lösen und sich selbst zu verbessern.
Zum Beispiel führt das Computerprogramm „ELIZA“ in 1966 erstmalig einfache Dialoge mit Menschen. Die Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz sicherte in 1982 einen wirtschaftlichen Erfolg für die „Digital Equipment Corporation“. Durch das selbst entwickelte Expertensystem „R1“ war es der Firma möglich rund 40 Millionen US-Dollar pro Jahr zu sparen. Das maschinelle Lernen entwickelte sich als Teilbereich aus dem Oberbegriff KI. Damit ist eine Klasse von Algorithmen und Verfahren gemeint, die Daten interpretieren sowie aus diesen lernen kann. Aus den erlernten Informationen resultieren Entscheidungen oder zu treffende Handlungsempfehlungen.
2006 entstand der Begriff Deep Learning und eröffnete damit viele weitere Anwendungsbeispiele für die Wirtschaft. Beim Deep Learning geht es um eine Methode der Informationsverarbeitung und stellt eine Teildisziplin des maschinellen Lernens dar. Es werden künstliche neuronale Netze eingesetzt, um die Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erlernen. Diese Technologie ist so gut, dass 2018 ein KI-Modell in einem Lese- und Verständnis-Test besser abschnitt als Studierende der Universität Stanford.
Zukünftige Entwicklungen
In der Zukunft könnten humanoide (= menschenähnliche) Künstliche Intelligenzen eine bedeutsame Rolle spielen. Dabei geht es um die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. Ein bekanntes aktuelles Beispiel ist der Chatbot ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer), der vom US-Unternehmen OpenAI 2022 veröffentlicht wurde. Die Benutzer*innen können über Texteingabe mit ChatGPT menschenähnlich kommunizieren und beispielsweise komplizierte Sachverhalte einfach erklärt, Gedichte geschrieben oder Nachrichten verfasst bekommen.
Die Fähigkeiten der KI werden nicht programmiert, sondern resultieren aus einem Lernprozess – ähnlich der Entwicklung des Menschen. Die KI wird durch Beobachtungen, Interaktionen und Kommunikationen lernen und später aufgrund des Erlernten aus einer individuellen Motivation heraus Entscheidungen treffen.
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