{"id":24421,"date":"2020-02-13T12:36:30","date_gmt":"2020-02-13T11:36:30","guid":{"rendered":"https:\/\/digisociety.at\/?p=24421"},"modified":"2021-08-10T11:28:40","modified_gmt":"2021-08-10T09:28:40","slug":"nachlese-digitalk-was-ist-kuenstliche-intelligenz-was-kann-sie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digisociety.ngo\/2020\/02\/13\/nachlese-digitalk-was-ist-kuenstliche-intelligenz-was-kann-sie\/","title":{"rendered":"Nachlese Digitalk \u201eWas ist k\u00fcnstliche Intelligenz, was kann sie?\u201c"},"content":{"rendered":"

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Der erste Digitalk<\/a> im neuen Jahr 2020 besch\u00e4ftigte sich am 29.01.2020 mit dem Thema k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (KI<\/a>, englisch: Artificial Intelligence<\/a>, AI<\/a>). Der Abend war sehr gut besucht. Sollten Sie \u00fcber unsere Zusammenfassung hinaus Fragen haben, steht Ihnen eine Videoaufzeichnung<\/a> auf unserem YouTube-Channel<\/a> zur Verf\u00fcgung.<\/span><\/p>\n\n\n\n\n
\u00a0<\/td>\n\u201eDefinition\u201c von KI<\/a>, Begriff und Bedeutungen<\/u><\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
\u00a0<\/td>\n\n

Wikipedia<\/a>: \u201ek\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (KI<\/a>), auch artifizielle Intelligenz (AI<\/a> bzw. A. I.), englisch Artificial Intelligence<\/a> (AI<\/a> bzw. A. I.) ist ein Teilgebiet der Informatik<\/strong>, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen<\/a> befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von \u201eIntelligenz\u201c mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet.\u201c<\/em><\/u><\/p>\n

Abgesehen von dieser Bedeutung wird der Begriff KI<\/a> bzw. k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> auch f\u00fcr \u201eautomatisierende Maschinen\u201c, die KI<\/a>-Methoden und erlernte Algorithmen implementiert haben, verwendet. Dann spricht man davon, \u201eeine KI<\/a> zu trainieren\u201c, was bedeutet, sie mit vielen Daten zu f\u00fcttern, damit die Maschine Muster besser zu erkennen und Regeln erlernen kann.<\/u><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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K\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/a><\/td>\nClemens Wasner
<\/strong>CEO\u00a0 EnliteAI<\/em>
Clemens Wasner ist CEO von EnliteAI, einem auf die Anwendung von AI<\/a> spezialisierten Unternehmen aus Wien, und Gr\u00fcnder von AI<\/a> Austria, einem unabh\u00e4ngigen Thinktank, der es sich zum Ziel gesetzt hat, das Land \u00d6sterreich im Bereich der Applied AI<\/a> als Vorreiter zu etablieren. Davor war er \u00fcber 10 Jahre in der internationalen Unternehmensberatung t\u00e4tig und hat u.a. als Partner das Asiengesch\u00e4ft von Tokyo aus betreut.
(Foto: EnliteAI)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> ist inzwischen ein stets aktuelles, sparten\u00fcbergreifendes Thema. Der Begriff ist jedoch nicht neu, denn KI<\/a>-Forschung existiert schon seit 1956 (Marvin Minsky und John Mc Carthy, KI<\/a>-Pioniere). Sp\u00e4testens seit dem Triumph der k\u00fcnstlichen Intelligenz AlphaGo \u00fcber den weltbesten menschlichen Go-Spieler im Jahr 2016 dominiert der Begriff die Medien.<\/p>\n

Zahlreiche Studien weisen darauf hin, dass k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> unsere Wirtschafts- und Arbeitswelt grundlegend ver\u00e4ndern wird. Wirtschaftswachstum, neue Gesch\u00e4ftsmodelle und Produktivit\u00e4tszuw\u00e4chse sollen in Zukunft mittels KI<\/a> generiert werden. Die zuletzt rasante Entwicklung der KI<\/a> begr\u00fcndet sich einerseits in der Verf\u00fcgbarkeit eines gr\u00f6\u00dferen Datenvolumens, andererseits in der steigenden Rechenleistung und h\u00f6her entwickelten Algorithmen.<\/p>\n

Die Frage ans Publikum<\/strong>, ob es der Anwendung k\u00fcnstlicher Intelligenz positiv oder negativ gegen\u00fcber eingestellt sei, wurde von der Mehrheit mit positiv-neutral beantwortet.<\/p>\n

Doch was ist unter k\u00fcnstlicher Intelligenz zu verstehen? Und wie unterscheidet sich k\u00fcnstliche von nat\u00fcrlicher Intelligenz? Nat\u00fcrliche Intelligenz wird als \u201edie F\u00e4higkeit eines Systems, sich an seine Umgebung anzupassen und gleichzeitig mit unzureichenden Informationen und Ressourcen zu arbeiten.\u201c verstanden (Dr. Pei Wang, AI<\/a> Forscher). Im Vergleich dazu wird k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> als menschen\u00e4hnliches Denkverm\u00f6gen von Maschinen beschrieben. Ein Teilgebiet davon ist maschinelles Lernen<\/a><\/em>, welches auf erfahrungsgeneriertem Wissen basiert. KI<\/a> versetzt Maschinen in die Lage durch Training mit Datens\u00e4tzen Muster besser zu erkennen und Regeln zu erlernen. Nach dem Training kann die KI<\/a> in der Regel eigenst\u00e4ndig neue Probleme <\/strong>l\u00f6sen.<\/p>\n

Eine spezielle Methode des maschinellen Lernens stellt das Deep Learning<\/em> (zu Deutsch: mehrschichtiges Lernen<\/a>) dar. Beispiele hierf\u00fcr sind selbstfahrende Autos, Bilderkennung und auch die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache. Deep Learning beruht auf einer Nachahmung der Funktionsweise des menschlichen Gehirns durch k\u00fcnstliche neuronale Netze, welche in zahlreichen Hierarchie-Ebenen angeordnet sind. Dabei gelangen Daten von der Eingabeschicht \u00fcber mehreren Schichten wie beim neuronalen Netzwerk zur Ausgabeschicht. Das Problem des Deep Learning <\/strong>ist aber noch, dass zwar ersichtlich ist, was ein- und ausgespielt wurde, jedoch kann am Ende nicht nachvollzogen werden, wie die k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> Daten verarbeitet beziehungsweise Entscheidungen getroffen hat.<\/p>\n

Das folgende Beispiel spiegelt die Abh\u00e4ngigkeit der KI<\/a>-Entscheidungen von der Qualit\u00e4t der eingespielten Daten wider: Eine Bilderkennungs-KI<\/a> identifizierte einen Husky f\u00e4lschlicherweise als Wolf, da auf allen f\u00fcr das Training verwendeten Wolfsbildern Schnee zu sehen war. Fazit: k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> ist so gut wie die Daten, mit welchen sie trainiert wurde. Gravierende und somit menschliche Denkfehler bei der Programmierung stellen daher wohl das gr\u00f6\u00dfte Problem auf dem Anwendungsgebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz dar.<\/p>\n

Dann gibt es noch die Unterscheidung zwischen schwacher und starker k\u00fcnstlicher Intelligenz. W\u00e4hrend die schwache KI<\/a> auf einen konkreten Anwendungsfall trainiert wird – wie beispielsweise die Spracherkennung (Beispiel WienBot) -, soll die starke KI<\/a> der menschlichen Intelligenz \u00e4hneln oder diese sogar \u00fcbertreffen.<\/p>\n

\u201eWann wird k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> Ihrer Meinung nach \u201eintelligent\u201c sein? In zehn, drei\u00dfig oder f\u00fcnfzig Jahren?\u201c, richtete Clemens Wasner seine Frage an das Publikum<\/strong>. Die Mehrheit des Publikums konnte sich vorstellen, dass wir es in drei\u00dfig Jahren mit einer menschen\u00e4hnlichen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu tun haben werden.<\/p>\n

Der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz ist umstritten.<\/strong> So herrscht eine breite Diskussion in Technologie<\/a>, Wissenschaft und Politik dar\u00fcber, ob k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> der Heilsbringer modernen Fortschritts ist oder apokalyptische Szenarien verursachen wird. Viele KI<\/a>-L\u00f6sungen sind trotz so manch ethischer Bedenken schon global im Einsatz, der Gro\u00dfteil der KI<\/a>-Techniken kommt dabei aus China.<\/p>\n

Beispiele f\u00fcr den Einsatz von KI<\/a> sind:<\/p>\n