Künstliche Intelligenz

By | 22. Januar 2017

Seit den 1950er-Jahren arbeiten Computerwissenschaftler an Programmen, die der menschlichen Intelligenz so ähnlich sind, dass sie diese in bestimmten Anwendungen ersetzen können . Nach einem Hype in den 1980er-Jahren und dem darauffolgenden „Winter der KI“, in denen die Prognosen sich nicht erfüllten, haben letztlich die spektakulären Erfolge in jüngster Zeit davon überzeugt, dass dies eine der bedeutendsten Technologien der kommenden Jahre ist.

Was passiert, wenn Dinge und Maschinen beginnen, selbstständig zu agieren? Es kommt zu einer der revolutionärsten Veränderungen, die die Welt je erlebt hat.

KI ist kein stur Kommandos ausführendes Computerprogramm, sondern sie lernt dank sogenannter neuronaler Netze, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, ständig hinzu und wird so, in Echtzeit, immer besser. Je mehr wir einkaufen, desto passender fallen im Online-Shop die Produktvorschläge aus. Je mehr Filme wir sehen, desto treffsicherer sind die darauf basierenden Empfehlungen. So unterstützt, geschult an riesigen Datenmengen, das von IBM entwickelte, in der Cloud angesiedelte kognitive System „Watson“ heute bereits Mediziner dabei, bessere Diagnosen zu stellen, Versicherungen, Risiken genauer einzuschätzen, oder Meteorologen, das Wetter vorherzusagen.

KI-Technologien läuten einen Paradigmenwechsel im wirtschaftlichen Geschehen ein. Nicht der Einsatz von Kapital und auch nicht der von Arbeitskraft wird über wirtschaftliches Wachstum entscheiden. Stattdessen wird es darum gehen, wie Industrienationen die Chancen, die neue Technologien auf der Basis von Künstlicher Intelligenz eröffnen, nutzen können. 

Die Grundlage für dieses neue Wachstum sind Daten. Der Wert dieser Daten für unsere Industrie- und Arbeitswelt der Zukunft ist vergleichbar mit dem von Erdöl in den 1970er-Jahren. Daten sind der Grundstoff für Maschinelles Lernen: Je mehr Daten eine Software verarbeitet, desto präziser kann sie beispielsweise Fehler erkennen, Voraussagen treffen, Sprache erkennen oder Bewegungen ausführen.

Die Verarbeitung dieser Daten erfolgt über eine oder mehrere Kombinationen folgender Verfahren:

  • Logik ( Aussagenlogik und Prädikatenlogik)
  • Fallbasiertes Schliessen (Case-based Reasoning)
  • Maschinelles Lernen und Data Mining
  • Neuronale Netze
  • Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning)

 

Ethics and AI

The purpose of AI and cognitive systems developed and applied by the IBM company is to augment human intelligence. Our technology, products, services and policies will be designed to enhance and extend human capability, expertise and potential. Our position is based not only on principle but also on science. Cognitive systems will not realistically attain consciousness or independent agency. Rather, they will increasingly be embedded in the processes, systems, products and services by which business and society function – all of which will and should remain within human control.