Die technologische Landschaft hat in den letzten Jahrzehnten eine rasante Entwicklung durchlaufen. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wesentlicher Faktor für diese bahnbrechenden Veränderungen.
Es mag überraschen, aber KI ist heute so allgegenwärtig, dass wir ihre Präsenz oft gar nicht mehr bewusst wahrnehmen. Ob es sich um Wetter-Updates von Siri oder personalisierte Empfehlungen auf Netflix handelt – KI ist der Motor dahinter.
Die meisten KI-Anwendungen, die wir aktuell erleben, basieren auf künstlicher schmaler Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence, ANI). Im Folgenden erfahren Sie mehr über diese spezielle Form der KI.
Was verbirgt sich hinter dem Begriff KI?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Forschungsbereich, der sich mit der Entwicklung intelligenter Systeme beschäftigt, die Aufgaben ausführen können, welche normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Es geht darum, Maschinen zu befähigen, menschliche Denkprozesse nachzubilden und sogar zu übertreffen.
KI ist zu einem integralen Bestandteil unseres Alltags geworden. Die Mehrheit der Technologieunternehmen setzt heute in irgendeiner Form auf KI und investiert zudem erheblich in diese Technologie.
Künstliche schmale Intelligenz (ANI)
Künstliche schmale Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence, ANI), auch bekannt als schwache KI oder Narrow AI, ist eine Technologie, die sich auf die Ausführung einer spezifischen Aufgabe auf der Grundlage eines bestimmten Datensatzes konzentriert. Beispiele für ANI sind Gesichtserkennung, Schachprogramme oder selbstfahrende Autos.
Die Funktionalität der künstlichen schmalen Intelligenz ist begrenzt, weshalb sie als „schwach“ betrachtet wird. ANI besitzt kein Bewusstsein, kein Selbstbewusstsein und keine tatsächliche Intelligenz. Sie kann in keiner Weise mit menschlicher Intelligenz gleichgesetzt werden. Ihr Nutzen liegt jedoch in ihrer Fokussierung und Zielorientierung.
Wie funktioniert ANI?
Systeme der künstlichen schmalen Intelligenz werden in der Regel mit einem speziellen Datensatz trainiert, um ein Verständnis für das Problem zu entwickeln, das sie lösen sollen. Sobald das Training abgeschlossen ist, kann ANI das erworbene Wissen nutzen, um Entscheidungen zu treffen, Ergebnisse vorherzusagen oder bestimmte Aktionen auszuführen.
Um beispielsweise ein schmales KI-System für die Identifizierung von Vögeln auf Bildern zu trainieren, muss es mit einem Datensatz gefüttert werden, der entsprechende Vogelbilder enthält. Nach dem Training wird ANI in der Lage sein, Vögel auch auf unbekannten Bildern zu erkennen.
Kategorien künstlicher schmaler Intelligenz
Es gibt verschiedene Ausprägungen von ANI. Die zwei Haupttypen sind:
- Reaktive KI: Diese grundlegende Form der ANI besitzt keine Speicher- oder Datenspeicherfunktionen. Sie ahmt das Verhalten eines menschlichen Geistes nach und kann auf Interpretationen reagieren, ohne auf frühere Erfahrungen zurückzugreifen.
- KI mit beschränktem Speicher: Dies ist eine fortgeschrittenere Form der ANI. Sie kann Daten speichern und ist dadurch in der Lage, auf der Grundlage statistischer Daten präzise zu interpretieren.
Unterschied zwischen ANI und AGI
- ANI ist auf spezifische Aufgaben beschränkt, während AGI (Artificial General Intelligence) in der Lage ist, allgemeine, intelligente Handlungen auszuführen.
- Schmale KI lernt anhand von festen Domänenmodellen, die von den Programmierern vorgegeben werden. Im Gegensatz dazu kann AGI selbstständig in ihrer Umgebung lernen und eigene Schlüsse ziehen.
- ANI führt Aufgaben in der Regel reflexartig und ohne echtes Verständnis aus. AGI verfügt über die vollen kognitiven Fähigkeiten eines Menschen.
- Schmale KI bezieht ihr Wissen aus zahlreichen annotierten Beispielen. AGI lernt hingegen hauptsächlich aus unstrukturierten Daten und einer begrenzten Anzahl von Beispielen.
- Künstliche schmale Intelligenz kann ihr Wissen nicht auf andere Aufgaben oder Domänen übertragen. Allgemeine künstliche Intelligenz kann ihr Wissen jedoch nutzen, um in verschiedenen Bereichen tätig zu werden.
Vorteile der künstlichen schmalen Intelligenz
Schnellere Entscheidungsfindung
Systeme mit künstlicher schmaler Intelligenz können Daten zügiger verarbeiten und Aufgaben schneller erledigen als Menschen. Dadurch können sie zu einer beschleunigten Entscheidungsfindung beitragen. In der Folge wird die allgemeine Produktivität, Effizienz und Lebensqualität deutlich verbessert.
ANI, wie sie beispielsweise von IBM Watson verwendet wird, unterstützt Ärzte bei der datengestützten Entscheidungsfindung, wodurch die Gesundheitsversorgung schneller und qualitativ hochwertiger wird als jemals zuvor.
Übernahme von Routineaufgaben
Ein weiterer Vorteil von ANI ist, dass sie Menschen von sich wiederholenden, routinemäßigen Tätigkeiten befreit. Sie erleichtert unser Alltagsleben, von der automatischen Anpassung der Musiklautstärke bis zum Ausschalten vergessener Lichter.
Darüber hinaus ermöglichen uns selbstfahrende Autos, die mit ANI betrieben werden, unsere Freizeit während des Staus für unsere Lieblingsbeschäftigungen zu nutzen.
Kosteneinsparungen
Der Einsatz von ANI kann häufig manuelle Arbeitskosten reduzieren. Anstatt beispielsweise einen Sicherheitsmitarbeiter einzustellen, können Sie eine Videoüberwachung in Ihrem Büro installieren und die Aufgabe von einer künstlichen schmalen Intelligenz übernehmen lassen.
Grundlage für die Weiterentwicklung von KI
Das ANI-System dient auch als Grundlage für die Entwicklung verschiedener KI-Varianten wie allgemeine KI und Super-KI. Die Spracherkennung, eine Form der ANI, ermöglicht beispielsweise die Umwandlung von Sprache in Text mit bemerkenswerter Präzision.
Effiziente Einzelaufgabenbearbeitung
Wenn es um die Erledigung einzelner Aufgaben geht, sind schmale KI-Systeme oft leistungsfähiger als der Mensch. Denken Sie an die Erkennung von Krebs anhand von Röntgen- oder Ultraschallbildern. Ein ANI-System kann eine krebsartige Masse mit höherer Genauigkeit identifizieren als ein geschulter Radiologe.
Anwendungsbereiche der künstlichen schmalen Intelligenz
#1. Landwirtschaft
ANI kann bei verschiedenen landwirtschaftlichen Aufgaben, einschließlich der Überwachung von Ernten und der Schädlingsbekämpfung, eine wertvolle Unterstützung bieten. Sie können beispielsweise mithilfe von ANI Bilder von Pflanzen analysieren, um festzustellen, ob ein Befall vorliegt. Außerdem sollte das System in der Lage sein, die Art des Schädlings zu identifizieren, um die wirksamste Behandlungsmethode zu bestimmen.
#2. Gesundheitswesen
ANI spielt auch im Gesundheitswesen eine bedeutende und nützliche Rolle. Sie kann bei der Diagnose von Erkrankungen und der Prognose von Patientenergebnissen behilflich sein. Ärzte können schmale KI nutzen, um Bilder von Krebspatienten zu analysieren und diejenigen zu identifizieren, bei denen mögliche Anzeichen von Krebs vorliegen.
#3. Fertigungsindustrie
Die Fertigungsindustrie ist ein weiterer Sektor, in dem der Einsatz von künstlicher schmaler Intelligenz rapide zunimmt. Von der Qualitätskontrolle bis zur Produktinspektion kann ANI verwendet werden, um menschliche Arbeit zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Ein gut trainiertes ANI-System kann beispielsweise Produkte prüfen und diejenigen mit Mängeln erkennen.
#4. Finanzwesen
Auch im Finanzsektor ist ein zunehmender Einsatz von ANI zu beobachten. Diese Technologie kann Finanzdaten analysieren und Markttrends sowie andere wichtige wirtschaftliche und geschäftliche Faktoren vorhersagen. Sie können dieses System Fallstudien analysieren lassen, um Anlagemöglichkeiten für einen Hedgefonds zu identifizieren.
#5. Transportwesen
ANI ist auch bei der Routenplanung, der Flottenverfolgung und dem Verkehrsmanagement hilfreich. Durch die Optimierung der Lieferwege kann der Kraftstoffverbrauch gesenkt werden.
#6. Kundendienst
Dies ist ein weiterer Sektor, in dem ANI vermehrt zum Einsatz kommt. Im Kundendienst kann schmale KI Kundenanfragen beantworten und Probleme lösen. Beispielsweise können Sie ein ANI-System so trainieren, dass es häufig gestellte Fragen beantwortet und Kundenlösungen über einen Chatbot anbietet.
Herausforderungen von ANI
#1. Notwendigkeit einer uneinnehmbaren Sicherheit
KI ist immer noch ein anfälliges System, das durch Fremdeinwirkung gestört werden kann. Angreifer könnten den KI-Programmcode manipulieren, um sich in das Softwaresystem eines selbstfahrenden Autos zu hacken. Daher wird die Gewährleistung einer Sicherheit auf Militärniveau zu einer Herausforderung für ANI-Systeme.
#2. Abhängigkeit von menschlicher Leistung
ANI ist in hohem Maße von menschlichen Anweisungen abhängig, um Aufgaben erfolgreich auszuführen. Sie ist somit auch anfällig für menschliche Fehler. Wenn beispielsweise ein menschlicher Bediener eine Aufgabe für das ANI-System falsch definiert, wird das System, unabhängig von der Größe des Datensatzes, zu einer falschen Schlussfolgerung gelangen.
#3. Möglichkeit der Voreingenommenheit
Obwohl ANI aus einem umfangreichen Datensatz trainiert wird, neigt sie manchmal dazu, falsche Ergebnisse zu liefern, ohne dass dafür eine plausible Erklärung existiert. Verzerrte Informationen in den Datensätzen sind häufig die Ursache für solche Probleme. Zudem mangelt es ANI an gesundem Menschenverstand.
Fazit
Die künstliche schmale Intelligenz hat bereits viele Aspekte unseres Lebens revolutioniert. Trotz einiger Herausforderungen bietet sie zahlreiche Vorteile, wie die Beschleunigung der Entscheidungsfindung, Gesichtserkennung und Automatisierung.
Sie dient auch als Grundlage für zukünftige KI-Entwicklungen, wie die allgemeine künstliche Intelligenz. Wenn Sie Ihr Wissen über KI erweitern möchten, können Sie einen der zahlreichen Online-Kurse zum Thema künstliche Intelligenz in Erwägung ziehen.