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Da kommt noch mehr: Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz

von Carsten Peter
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen helfen auch, die Produktivität in der Landwirtschaft zu erhöhen

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine Zukunftsmusik mehr, sondern fest im Alltag und in der Arbeitswelt integriert. Doch wie hat sich diese revolutionäre Technologie entwickelt, und welche Aufgaben könnten KI-Systeme in naher Zukunft übernehmen, um Unternehmen zu entlasten? Ein Blick auf die Geschichte der KI und aktuelle Trends im Bereich Maschinelles Lernen gibt spannende Einblicke.

Von Carsten Peter

Die Ursprünge der Künstlichen Intelligenz

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 von John McCarthy, einem US-amerikanischen Informatiker, geprägt. Ziel der KI-Forschung war es damals, Maschinen zu erschaffen, die „denken“ können – also in der Lage sind, menschliche Entscheidungsprozesse nachzuahmen. Frühere KI-Systeme, zum Beispiel vom britischen KI-Pionier Allen Turing 1950, konzentrierten sich auf regelbasierte Ansätze, bei denen explizite Anweisungen von Menschen programmiert wurden. Die Systeme waren jedoch in ihren Fähigkeiten begrenzt, da sie nur auf bereits bekannten Daten und festgelegten Regeln basierten.

Deutlich intelligenter wurden die Computersysteme in den 1980er Jahren mit der Entwicklung von Maschinellem Lernen (ML), einem Teilgebiet der KI, bei dem Algorithmen nicht nur auf festen Regeln basieren, sondern aus Daten mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze lernen können. Damit konnten Maschinen erstmals ihre eigenen Entscheidungsregeln entwickeln und diese immer weiter verbessern. ML ermöglicht es Maschinen, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und mit der Zeit besser zu werden, ohne explizite Programmieranweisungen zu benötigen. Voraussetzung für die Entwicklung immer besserer KI-Systeme war jedoch die deutliche Verbesserung der Rechnerleistung, damit die enormen Datenmengen in Echtzeit bearbeitet werden können.

Maschinelles Lernen: Die treibende Kraft der modernen KI

Die Entwicklung Maschinellen Lernens in den 80er-Jahren war der Durchbruch für die moderne KI. Anstatt einem starren, vorgefertigten Regelwerk zu folgen, analysiert ein maschinelles Lernsystem große Datenmengen, erkennt Muster und trifft darauf basierende Entscheidungen. Dabei unterscheiden sich die Methoden, nach denen die KI-Systeme lernen. Es gibt mehrere Ansätze im Maschinellen Lernen, wobei die bekanntesten überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen sind.

  • Überwachtes Lernen: Bei diesem Ansatz werden Algorithmen mit klar zugeordneten Daten trainiert. Ein Beispiel ist die Bilderkennung, bei der ein Algorithmus anhand von Tausenden Bildern lernt, bestimmte Objekte oder Individuen zu identifizieren.
  • Unüberwachtes Lernen: Hier arbeitet der Algorithmus ohne vorgelabelte Daten. Stattdessen wird versucht, verborgene Muster und Strukturen in den Daten zu finden. Diese Methode ist nützlich für Anwendungsfälle wie Clusteranalysen oder das Erkennen von Anomalien in Daten.
  • Verstärkendes Lernen: Dieser Ansatz basiert auf einem Belohnungssystem. Der Algorithmus lernt durch Ausprobieren und Belohnungen für erfolgreiche Aktionen, um Entscheidungen zu treffen, die zu den besten Ergebnissen führen.

Die lernfähigen und immer schnelleren Computersysteme machten in der Folge etliche Meilensteine künstlicher Intelligenz möglich. 1997 etwa gelang dem IBM-System Deep Blue erstmals der Sieg über den amtierenden Schachweltmeister Garry Kasparov. Ab 2010 machten KI-Systeme rasante Fortschritte, die durch die enorm gestiegene Rechenpower und die Verarbeitung zuvor unvorstellbarer Datenmengen möglich wurden. 2011 etwa besiegt IBMs Watson zwei menschliche Jeopardy-Champions, 2012 gelingt es Googles X-System, Katzen in einem Video zu erkennen, 2016 muss sich der Go-Europameister dem Alpha-Go-System von Google geschlagen geben. In den Jahren bis 2020 entwickelt schließlich OpenAI generative KI-Modelle, die in der Lage sind, Text, Bilder oder Videos auf hohem Niveau zu generieren. Im November 2022 macht schließlich OpenAI den Sprachroboter ChatGPT öffentlich zugänglich und löst damit den aktuellen weltweiten KI-Hype aus.

Maschinelles Lernen: aktuelle Forschung und Entwicklungen

Derzeit konzentriert sich die Forschung im Bereich der KI und des Maschinellen Lernens auf mehrere vielversprechende Bereiche:

  1. Deep Learning: Diese fortschrittliche Form des maschinellen Lernens verwendet mehrschichtige neuronale Netze, die in der Lage sind, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Deep Learning hat in Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem autonomen Fahren und der Bildanalyse enorme Fortschritte erzielt.
  2. Natural Language Processing (NLP): NLP ermöglicht es Computern, gesprochene und geschriebene Sprache zu verstehen und zu generieren. Fortschritte in diesem Bereich, z.B. bei Chatbots wie ChatGPT oder Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, machen es möglich, dass Maschinen mit Menschen auf natürliche Weise kommunizieren können.
  3. Erklärbare KI: Ein Problem bei vielen KI-Systemen ist die „Black-Box“-Natur – das heißt, ihre Entscheidungsprozesse sind oft schwer nachvollziehbar. Forscher arbeiten daran, KI-Systeme transparenter und verständlicher zu machen, um Vertrauen und Kontrolle zu gewährleisten. KI-Systeme sollen ihre Entscheidungen begründen können.
  4. Edge KI: Traditionell wurden KI-Systeme in großen Rechenzentren betrieben, aber mit Edge Computing können KI-Modelle direkt auf Geräten wie Smartphones oder Sensoren laufen. Das macht sie schneller und effizienter, besonders in Anwendungsbereichen wie dem Internet der Dinge (IoT).

Künftige Einsatzmöglichkeiten von KI in Unternehmen

Die zunehmende Entwicklung und Verbreitung von KI-Systemen werden die Geschäftswelt massiv verändern. Unternehmen stehen bereits unter hohem Druck, effizienter und agiler zu werden – hier kann KI eine entscheidende Rolle spielen, indem sie Aufgaben übernimmt, die bisher von Menschen ausgeführt wurden. Einige Unternehmensbereiche, in denen KI in Zukunft eine wichtige Rolle spielen könnte, sind nach Expertenmeinung folgende:

  1. Automatisierung administrativer Aufgaben: Viele Unternehmen verbringen wertvolle Zeit mit sich wiederholenden, administrativen Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenmanagement oder Terminplanung. KI-basierte Automatisierungssysteme könnten diese Tätigkeiten übernehmen, wodurch Mitarbeiter sich auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren können.
  2. Kundendienst und Support: KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten könnten den Kundenservice revolutionieren. Sie sind rund um die Uhr verfügbar, können Kundenanfragen in Echtzeit beantworten und einfache Probleme lösen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Das spart Zeit und Ressourcen und verbessert gleichzeitig die Kundenzufriedenheit.
  3. Datenanalyse und Vorhersagen: Unternehmen sammeln täglich riesige Mengen an Daten, die wertvolle Informationen enthalten, aber oft ungenutzt bleiben. Maschinelles Lernen kann dabei helfen, diese Daten zu analysieren, Trends und Muster zu erkennen und fundierte Vorhersagen zu treffen. Zum Beispiel können Unternehmen durch vorausschauende Analysen besser auf Markttrends reagieren oder Logistikprozesse optimieren.
  4. Personalwesen und Rekrutierung: Die Analyse von Bewerberprofilen und Lebensläufen kann zeitaufwändig sein. KI-Systeme können diese Prozesse beschleunigen, indem sie automatisch geeignete Kandidaten identifizieren, basierend auf bestimmten Fähigkeiten oder Erfahrungen. Zudem kann KI helfen, interne HR-Prozesse zu automatisieren und Mitarbeiterfeedback zu analysieren.
  5. Produktion und Qualitätskontrolle: In der Fertigungsindustrie kann KI zur Optimierung von Produktionsprozessen und für Qualitätskontrollen eingesetzt werden. Maschinen können autonom arbeiten, Probleme in der Produktion frühzeitig erkennen und so Ausfallzeiten und Kosten reduzieren.
  6. Marketing und Vertrieb: KI kann Unternehmen dabei helfen, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln, indem sie Kundendaten analysiert und Verhaltensmuster erkennt. So können Unternehmen gezielte Kampagnen erstellen, die auf die Bedürfnisse einzelner Kunden zugeschnitten sind, und gleichzeitig die Effizienz im Vertrieb steigern.

Herausforderungen und Zukunft der KI 

Trotz der immensen Fortschritte gibt es auch Herausforderungen. Der verantwortungsvolle Einsatz von KI erfordert klare ethische Richtlinien und eine ständige Kontrolle, um Missbrauch und Diskriminierung zu vermeiden. Auch die Frage, wie Menschen und Maschinen künftig zusammenarbeiten werden, und wie sich Manipulationen durch KI-Systeme entdecken und verhindern lassen, bleiben zentrale Themen.

Zukünftig werden KI-Systeme jedoch zweifellos immer stärker in Geschäftsprozesse integriert. Unternehmen, die die Potenziale von KI und Maschinellem Lernen nutzen, werden in der Lage sein, flexibler zu agieren und ihre Effizienz erheblich zu steigern. KI wird so zu einem Wettbewerbsfaktor. Der Investitionsbedarf in diesem Gebiet ist bei KMU und im Mittelstand besonders groß. Auch die Finanzierung der KI-Integration zählt somit zu den großen Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen.

In den kommenden Jahren könnten KI-Systeme zahlreiche Aufgaben übernehmen – von der Automatisierung administrativer Tätigkeiten bis hin zur Verbesserung von Produktionsprozessen. Unternehmen, die diese Maschinelles Lernen frühzeitig adaptieren, werden langfristig von einer höheren Effizienz und gesteigerter Wettbewerbsfähigkeit profitieren.

Über den Kapitalmarktblog:

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