Die Zukunft mit KI…

Wir erklären dir, was KI kann und wie die Zukunft mit KI aussieht.

Was ist eigentlich KI (künstliche Intelligenz) ?

Was ist künstliche Intelligenz? Die KI, einfach erklärt, ist der Versuch, menschliches Lernen und Denken auf den Computer zu übertragen und ihm damit Intelligenz zu verleihen. Statt für jeden Zweck programmiert zu werden, kann eine KI eigenständig Antworten finden und selbstständig Probleme lösen.

Ziel der KI-Forschung ist es seit jeher, die Funktion unseres Gehirns und unseres Geists einerseits zu verstehen und andererseits künstlich nachbauen zu können.

Künstliche Intelligenz in Science Fiction und Wirklichkeit

Der Traum von künstlicher Intelligenz ist älter als der Computer selbst – wir kennen ihn aus Büchern und Filmen, sei es „Frankensteins Monster“ oder künstlich erschaffene Menschen wie der Homunkulus aus dem Mittelalter.

Vor allem in der Science Fiction begegnete uns bisher der Begriff „künstliche Intelligenz“ und meint zumeist Roboter oder Computer, die selbstständig denken und handeln können. Ob im Guten, wie der Android „Data» aus „Star Trek» oder im Bösen wie der Computer HAL aus dem Film „2001: Odyssee im Weltraum». Sie sind in der Kunst ein Mittel, um Fragen über uns selbst zu stellen: Was macht einen Menschen aus? Was ist Intelligenz?

Wenn wir in der heutigen Welt von KI sprechen, hat das jedoch wenig mit dem zu tun, was wir aus Filmen und Büchern kennen. Im echten Leben begegneten uns bisher KIs nur versteckt – wenn uns auf Amazon neue Produkte empfohlen werden, wenn Personen auf Fotos automatisch erkannt werden oder wir mit „Alexa“ oder „Siri“ auf unserem Handy plaudern. Mit ChatGPT wurde Anfang 2023 erstmals eine KI populär, die wir aktiv aufrufen, um damit Alltags- oder Berufsprobleme zu lösen. Aber ist ChatGPT auf demselben Level wie «Data»?

Den KI-Begriff definieren

Was also ist eine KI? Das ist schwer eindeutig zu klären. Denn eine allgemeingültige Definition von Künstlicher Intelligenz gibt es nicht – weil auch der Intelligenz-Begriff selbst bisher nicht eindeutig definiert ist.

Deshalb versuchen wir uns dem Begriff anders zu nähern: Im Deutschen wird zwischen starker KI und schwacher KI unterschieden, wenn es um die Definition von KI geht. Einfach erklärt: Starke KI meint das, was wir aus der Science Fiction kennen. Eine Maschine, die Probleme genereller Art lösen kann – also jede Frage, die man ihr stellt. Sie ist bisher noch reine Fantasie und wird es über Jahrzehnte noch bleiben. Im Englischen fällt hier oft auch der Begriff der AGI – Artificial General Intelligence.

Mit schwacher KI haben wir es hingegen im Alltag zu tun: Das sind Algorithmen – und nichts anderes ist eine KI, ein sehr komplexer Algorithmus – die spezielle Aufgaben bearbeiten können, deren Lösungswege sie vorher selbstständig erlernt haben. Auch wenn ChatGPT Fragen aller Antwort beantworten kann, es kann keine Bilder oder Videos erzeugen. Eine schwache KI hat kein eigenes Bewusstsein und zeigt kein Verständnis. (Nun gut, letzteres teilt sie vielleicht mit manch starker KI wie dem Terminator).

Was macht eine KI aus?

Im Weiteren reden wir nur noch über schwache KI, da sie letztlich die einzige heute kommerziell relevante Form ist – schwache KI finden wir im Alltag in unseren Handys und Computern.

Was unterscheidet nun eine KI von einem simplen Programm? Üblicherweise schreibt eine Programmiererin Code in einer Sprache ihrer Wahl, die aus einem Satz an beliebig komplexen Anweisungen besteht:

Wenn dies, dann das
Zum Beispiel: Wenn der User auf „Senden“, drückt, schicke die E-Mail an den Server X
Ein solches System nennt man auch regelbasiert. Bei einer künstlichen Intelligenz gibt die Programmiererin nun nicht jeden einzelnen Programmschritt vor, sondern schreibt einen Algorithmus, der selbstständig in der Lage ist, seine eigenen Parameter auf eine bestimmtes Problem hin anzupassen. Eine KI schreibt in der Regel dabei nicht ihren eigenen Programmcode (auch wenn es hier schon erste Ansätze gibt) sondern verändert bestimmte Parameter innerhalb ihres Codes, um ein generelles Muster in Daten zu finden, Regeln abzuleiten und dann diese auf neue Daten anwenden zu können.

Warum ist das wichtig? Weil bestimmte Probleme so komplex sind, dass es unmöglich ist, dafür einen Code von Hand zu schreiben. Ein Beispiel dafür ist etwa die Bilderkennung, die in sozialen Medien wie Facebook benutzt wird: Keine Programmiererin auf der Welt kann einen Satz an Anweisungen schreiben, der immer erkennt wie ich aussehe, ganz gleich ob das Foto nachts, am Strand oder im Auto aufgenommen wurde – in einem regelbasiertem System wäre das vollkommen unmöglich, denn dazu müsste die Programmiererin alle möglichen Bilder im Vornherein kennen und beschreiben können.

Eine Programmiererin bringt einer KI nun bei, wie sie Menschen erkennen kann, aber nicht, wie sie mich erkennen kann. Auch die KI kennt nicht jedes Bild von mir, aber sie kann aus einer Anzahl an vorhandenen Bildern lernen, wie ich aussehe und diese Regel dann auf neue Bilder übertragen und mich erkennen.

Und das nicht nur mit mir, sondern mit Milliarden Gesichtern in Bruchteilen von Sekunden. Eine KI ist also in der Lage, mit bisher unbekannten Daten umzugehen, Muster zu finden oder Handlungen daraus abzuleiten. Sie lernt eigenständig aus den ihr vorliegenden Daten – was sie lernt, wird dabei aber vom Menschen vorher bestimmt, indem dieser die KI designt. Der Mensch programmiert die KI, die KI lernt jedoch eigenständig, wie sie die ihr einprogrammierte Aufgabe ausführt. KI sind damit weitaus mächtiger als regelbasierte Systeme, da sie auf – im gewissen Rahmen – bisher unbekannte Situationen reagieren können und aus Erfahrung lernen.

Was kann eine KI?

Die Einsatzmöglichkeiten von solchen KI-Systemen sind gigantisch und den allermeisten Menschen noch gar nicht klar. Sie sind gerade dabei, unsere Wirtschaft zu revolutionieren. Die Bundesnetzagentur geht auf ihrer Seite zum Beispiel von einer Wertschöpfung von 430 Milliarden Euro bis 2030 allein durch die KI aus, die Marktstudie von Allied Market Research von einer globalen Marktgröße für KI-Technologien von 1,5 Billionen Euro bis 2030.

Die KI ist in der Lage, Informationen aus Daten zu ziehen, die ein Mensch niemals erfassen könnte, etwa weil sie zu zahlreich sind oder die unterliegenden Muster zu komplex sind – die aber bereits existieren.

Stellen Sie sich vor, Youtube-Mitarbeitende müssten jedes hochgeladene Video manuell ansehen und überprüfen, ob es verbotene oder geklaute Inhalte enthält. Jede Minute werden 500 Stunden Material auf die Plattform geladen. Der Konzern bräuchte allein 90.000 Mitarbeitende, die 8 Stunden am Tag pausenlos Videos schauen, um mit dem Sichten hinterherzukommen! Eine KI schafft das während des Uploadvorgangs, quasi in Echtzeit.

Künstliche Intelligenzen wie diese sind sehr gut darin, so genannte unstrukturierte Daten zu erfassen. Das sind zum Beispiel Bilder, Videos oder Tonaufnahmen – Daten, die nicht einfach durchsucht werden können, weil sie keine einheitliche Form haben im Gegensatz zum Beispiel zu einer Tabelle, die aus Sensormessdaten generiert wird. Zwar kann ein herkömmlicher Suchalgorithmus (wie etwa, wenn Sie STRG+F auf dieser Webseite eingeben) den Titel eines Bildes finden (ein strukturiertes Datum) aber nicht, ob Susie Mustermann auf dem Bild abgebildet ist – diese Information steht nirgendwo, sie ist Teil des Bildinhalts. Eine KI kann das.

Natürlich werden KI auch dafür eingesetzt, um strukturierte Daten zu sortieren und nach Mustern zu durchforsten. Der derzeitige Aufschwung rund um die KI nutzt die Tatsache aus, dass unstrukturierte Daten sehr viel häufiger anfallen: Sie machen etwa 80 Prozent aller Daten aus und sind erst seit einigen Jahren in ihrer Menge verfügbar – mit dem Aufschwung des Internets, der Industrie 4.0 und der massenhaften Verfügbarkeit von (Cloud-)Speicher. Viele Unternehmen wissen gar nicht, welche Schätze an Daten sie haben und welche Wertschöpfungspotenziale in ihnen stecken. Seien es Maschinendaten, Audiomitschnitte von Kundentelefonaten oder Aufzeichnungen von Transportrouten. Ein paar Beispiele dazu lesen Sie später. Erst die massenhafte Verfügbarkeit von Daten in Verbindung mit dem massiven Fortschritt in der Rechengeschwindigkeit hat in den letzten Jahren dazu geführt, dass KIs in großem Maßstab nutzbar wurden. Ein Beispiel: ChatGPT wurde mit 300 Milliarden Wörtern oder Wortbestandteilen aus dem ganzen Internet trainiert.

Berühmt geworden ist etwa die Google KI „AlphaGo“ die 2016 den weltbesten Spieler im Brettspiel Go besiegte mit Spielstrategien, die bis dahin unbekannt waren und seitdem die Art und Weise, wie Menschen das Spiel angehen, verändert hat. Eine neue Version, MuZero, ist sogar in der Lage, Spielregeln eines Spiels von selbst zu lernen und zu sich zu optimieren. Durch diese Fähigkeit, selbst zu lernen, ist die KI potenziell in vielen Bereichen einsetzbar – und sehr viel mächtiger als ihrer Vorgänger, die bisher für jeden Zweck neu programmiert werden mussten.

Was kann eine KI nicht?

Die KI ist kein genereller Problemlöser – noch nicht. Sie kann zwar Daten ungeheuer gut verarbeiten und Muster erkennen, aber verstehen kann sie sie nicht. Die künstliche Intelligenz besitzt kein „common sense“ – keinen gesunden Menschenverstand. Wenn sie, aufgrund von unzureichenden Daten oder schlechter Programmierung, zu falschen Schlüssen kommt, erkennt sie dies nicht (siehe Abschnitt „Künstliche Intelligenz und der Mensch“). Sie kann nur Antworten auf die spezifischen Fragen geben, für die sie programmiert wurde.

So – müssen Mittelständler jetzt unbedingt auf KI setzen, um zu überleben?

Dem Mittelstand fällt es meist schwer, neue Technologien schnell zu adaptieren. Es fehlen die Ressourcen von Großkonzernen für Experimente und die Agilität von Start-ups ohne laufende Kosten. So ist es auch mit der KI: Einer Umfrage des Branchenverbands Bitkom zufolge verzichtete ein Großteil der Unternehmen unter 500 Beschäftigten bisher auf Investitionen in die KI. Grund sind fehlende personelle Ressourcen, Zeit, aber oft auch Wettbewerbsdruck. Viele Unternehmen verhalten sich noch abwartend.

Ist es daher besser, zu warten? Die Antwort ist klar: jein. Die KI-Technologie ist noch jung, auch wenn sie seit den 1950ern erforscht wird. Erst seit einigen Jahren reicht die Rechnerkapazität aus, KIs kommerziell zu betreiben. Sie ist Neuland und ein erfolgreicher Mittelständler, der heute ohne läuft, läuft auch morgen noch ohne.

Für kleine Unternehmen ist die Investition in künstliche Intelligenz ein Wagnis. Die erste Frage sollte daher also sein: Wie könnte eine KI meinen Umsatz erhöhen? Wie könnte eine KI meine Kosten senken und Services verbessern? Wie können meine Kunden profitieren? Dazu hilft es, sich mit der Technik zu beschäftigen, um einen Überblick über die Möglichkeiten zu erhalten. Kostenlose Informationsangebote, wie zum Beispiel die der Mittelstands-4.0-Zentren in Deutschland helfen, Wissen anzusammeln. Findet sich ein Use-Case, eine Idee für eine Nutzung, helfen lokale Partner und Fördermittel, diese umzusetzen.

Zwar bieten auch die großen Cloud-Konzerne, wie IBM, Google oder Amazon KI-Lösungen an, jedoch können diese schnell überdimensioniert sein, zumal es trotzdem Experten braucht, diese erfolgreich zu implementieren. Und Fachkräfte sind gerade im Bereich KI rar. Alle, die aktuell keinen Einsatzzweck für eine KI bei sich sehen, sollten am Ball bleiben: Denn eines Tages wird es soweit kommen, dass Konkurrenten darauf setzen und spätestens dann ist es zu spät. Und bei der Geschwindigkeit, mit der sich die KI derzeit weiterentwickelt, wird dieser Zeitpunkt eher früher als später kommen.

Gleichzeitig sinken die Kosten und die benötigten Ressourcen für den Einsatz von KIs rapide. Seit einigen Jahren gibt es sogenannte Frameworks, welche die grundsätzlichen Tools mitbringen, um schnell eigene KI-Netzwerke einzurichten – TensorFLow und PyTorch sind die Verbreitesten. Damit können auch kleine Unternehmen KIs aufsetzen – der Bremer 5-Mann-Betrieb INnUP ist dafür ein perfektes Beispiel. Parallel wird zudem an Systemen gearbeitet, die auch Laien ohne Erfahrung in der Programmierung den Einsatz von KIs ermöglichen.

Und noch ein Ratschlag: Daten sind das Öl der KI. Wer heute schon beginnt, Daten zu erheben, zu speichern und zu katalogisieren, wird morgen davon profitieren.

Zusammengefasst

• KI ist der Versuch, menschliches Lernen und Denken auf den Computer zu übertragen
• Starke KI, also generelle Problemlösungsmaschinen, gehören in den Bereich der Science Fiction, schwache KI finden in unserer heutigen Welt immer breitere Verwendung, ob in Handys, in Webseiten, sozialen Medien oder selbstfahrenden Autos
• KIs sind überall dort wertvoll, wo viele Daten analysiert und nach Mustern durchforscht werden können
• Maschinelles Lernen ist das derzeit kommerziell wichtigste Teilgebiet der KI
• KIs benötigen Daten als Grundlagen, das können neben Zahlen auch Bilder, Videos oder Töne sein
• KIs können Daten besser, genauer und schneller verarbeiten als Menschen, sie können sie aber nicht verstehen
• KIs werden nur für ganz bestimmte Zwecke programmiert («trainiert») und müssen für andere Zwecke wiederum neu trainiert werden
• KIs werden Aufgaben von Menschen übernehmen, gleichzeitig aber auch neue Geschäftsfelder und damit Arbeitsplätze schaffen
• KIs können die Daten nicht verstehen, werden sie mit fehlerhaften Daten gefüttert, liefern sie fehlerhafte Ergebnisse