Artificial Intelligence

AI bezieht sich auf Systeme, welche intelligentes Verhalten zeigen, indem sie ihre Umwelt analysieren, um ihr (bis zu einem gewissen Grad) autonomes Verhalten, auf das Erreichen eines vorab bestimmten Ziels ausrichten zu können.

AI beinhaltet ein breites Spektrum an Technologien und Anwendungsmöglichkeiten. Manche Arten von AI sind bereits in Gebrauch während andere in der Entwicklung sind oder möglicherweise in Zukunft existieren könnten. Aufgrund des breiten Spektrums gibt es diverse Vorteile und Risiken.

Erste Welle: Symbolische AI (1950 – 1990)

• Einbettung menschlicher Wissens- und Verhaltensregeln in Computerprogramme
• Maschinen lernen Symbole auf Basis von Algorithmen zu erkennen, zu verstehen und anzuwenden
• Verbesserung nur durch Kodierung von Menschenhand
• Beispiel für symbolische AI: Schachcomputer

Zweite Welle: Machine Learning AI (1990 bis heute)

• Basiert auf Techniken, die den Lernprozess von Algorithmen automatisieren
• Selbstständige Verbesserung durch datenbasiertes Training
• In den letzten Jahrzehnten gab es eine erhöhte Verfügbarkeit von Daten (u. a. wegen soz. Netzwerken)
• Beispiel für Machine Learning AI: Spracherkennung (z.B. Siri)

Zukünftige Wellen: Künstliche Superintelligenz?

• Bisher nur theor. Konzept
• Maschinen arbeiten wie Menschen und zeigen menschliche Intelligenz
• Gleiche Fähigkeit Schlussfolgerungen zu ziehen, zu planen und Probleme zu lösen
• Beispiel zukünftiges AI: Vorhersagealgorithmen werden sich bessern (Vorhersage von Wetter, Börsenkurs oder menschlichem Verhalten)

• Automobilbranche
• Selbstfahrende Fahrzeuge
• AI-gestützte Sicherheitsfunktionen um Gefahrensituationen zu erkennen
• Intelligente Navigation
• Gesundheitsbranche
• Analyse von Datenmengen, die zur Verbesserung von Diagnosen führen können
• Such- und Analysefunktionen für klare Ereknntnisse über Wirksamkeit spezifischer medizinischer Eingriffe
• Landwirtschaftsbranche
• Einsatz von Robotern, um Unkraut zu jäten, womit ein Herbizideinsatz verringert wird
• Überwachung von Nutztieren

Herausforderungen

• Auswirkungen auf Jobs(Nutzung von AI am Arbeitsplatz wird zu Einsparungen von Arbeitsplätzen führen)
• Frage von Haftung im Schadensfall (Wer ist verantwortlich für Schäden, die durch AI verursacht werden? Eigentümer?, Hersteller?, Programmierer?)
• Gefahren für Privatsphäre und Datenschutz (AI kann für Gesichtserkennung, Online-Tracking oder Profiling von Einzelpersonen verwendet werden)

Chancen

• Optimierung von Vertriebswegen und Wartungstechniken
• Verbrechensprävention (Vorhersage von Straftaten oder Terroranschlägen)
• Energiesparen (1,5 – 4 % trägt KI zur Verringerung der glob. Treibhausemissionen bis 2030 bei)
• Erhöhte Arbeitsplatzsicherheit (Einsatz von Robotern für gefährliche Arbeitsschritte)

• Baidu (Autonomes Fahren)
• Xbird (Erkennen von Krankheiten)
• Fraugster (Erkennen von Betrug im Internethandel)
• Alibaba

• Brain-Computer Interface
• Roboter Cyborgs
• Internet of Things