Künstliche Intelligenz

KI ist weder Magie noch Science-Fiction – aber genau das macht sie so spannend. In diesem Ratgeber erfahren Sie, was Künstliche Intelligenz wirklich ist und warum sie gerade so viel Aufmerksamkeit bekommt. Neugierig? Dann los!

Was ist KI?

ChatGPT, Siri, Jasper.ai, Fireflies und viele mehr – die Liste an KI-Tools, die derzeit im Umlauf sind, erscheint endlos. Und doch sind all diese KI-Programme für völlig unterschiedliche Einsatzbereiche entwickelt worden. Das wirft die Frage auf: Was ist Künstliche Intelligenz (KI) eigentlich?

Grundlegend kann man eine KI folgendermaßen definieren: Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die darauf abzielt, menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse zu simulieren. 

Doch was bedeutet das im Detail?

KI-Systeme sind so programmiert, dass sie Aufgaben übernehmen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Fähigkeiten wie:

• Lernen: KI kann Muster in Daten erkennen und dieses Wissen nutzen, um zukünftige Entscheidungen zu verbessern.
• Denken und Planen: KI analysiert komplexe Situationen, trifft Vorhersagen und erstellt Strategien, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
• Problemlösen: KI nutzt Erkenntnisse, um Herausforderungen zu bewältigen. Diese reichen von einfachen Optimierungsproblemen bis hin zu hochkomplexen Analysen.
• Wahrnehmung und Interaktion: KI kann Sprache verstehen, Bilder analysieren und auf Umweltreize reagieren – vergleichbar mit menschlichen Sinnen.

Verschiedene Arten von Künstlicher Intelligenz: Schwache und starke KI

Intelligente Computerprogramme, die menschenähnliches Denken simulieren – vielen wird bei dieser Vorstellung ein kalter Schauer über den Rücken laufen. Fragen Sie sich beispielsweise gerade, ob Sie die rote oder blaue Pille nehmen würden, sollten wir uns eines Tages tatsächlich in der Matrix wiederfinden? Worauf haben wir uns da nur eingelassen? 

Doch zunächst gilt Entwarnung: Das eben beschriebene Szenario ist eine starke KI, und die existiert außerhalb von Sci-Fi-Filmen bisher nicht. Die KI, mit der wir heute arbeiten, ist eine sogenannte schwache KI. Aber was genau ist der Unterschied dieser zwei Arten von Künstlicher Intelligenz?

Schwache KI: Die Spezialistin

Schwache KI, auch bekannt als Narrow AI, ist darauf ausgelegt, eine klar definierte Aufgabe auszuführen – und zwar richtig gut. Sie ist der Grund, warum Ihre Suchmaschine passende Ergebnisse liefert, Sprachassistenten Ihre Befehle verstehen und Streaming-Dienste genau wissen, welchen Film Sie als Nächstes schauen wollen.

Einige Merkmale schwacher KI:

• Sie ist spezialisiert auf eine Aufgabe. Ein Chatbot wird also niemals plötzlich ein Auto fahren können.
• Ihre Intelligenz beschränkt sich auf Muster und Daten, die ihr durch menschliches Training vorgegeben wurden.
• Sie versteht nicht wirklich, was sie tut – sie folgt den Algorithmen, die sie trainiert haben.

Beispiele sind etwa: ChatGPT, Alexa, Gesichtserkennung oder selbstfahrende Autos.

Starke KI: Der Universaldenker

Die starke KI, oder Artificial General Intelligence (AGI), ist bisher nur ein theoretisches Konzept. Starke KI hätte die Fähigkeit, nicht nur spezifische Aufgaben zu lösen, sondern auch wie ein Mensch zu denken, zu lernen und zu handeln – unabhängig von ihrer ursprünglichen Programmierung.

Eine starke KI könnte:

• eigenständig komplexe Probleme in unterschiedlichsten Bereichen lösen,
• neue Aufgaben erlernen und sogar 
• kreative Lösungen entwickeln.

Sie wäre in der Lage, von medizinischer Diagnose bis hin zur Poesie alles zu meistern. Klingt beeindruckend? Ja. Realistisch? Bisher noch nicht. Vorerst bleibt die starke KI ein Thema für Filme und Romane – und wir Menschen behalten weiterhin die Kontrolle.

Was unterscheidet KI von einem herkömmlichen Computerprogramm?

Jetzt, da klar ist, dass die Intelligenz der KI auf Muster und Daten beschränkt bleibt, stellt sich die Frage: Was unterscheidet sie dann von normalen Computerprogrammen?

 Die Antwort liegt vor allem in der Art, wie sie arbeiten: 

• Klassische Programme arbeiten streng deterministisch, was bedeutet: Der gleiche Input führt immer zum gleichen Output.
• Künstliche Intelligenz hingegen ist probabilistisch, was bedeutet: Der Output kann bei gleichem Input variieren.

Sehen wir uns das mal genauer an. 

Ein klassisches Computerprogramm funktioniert wie eine festgelegte Funktion: Es nimmt einen Input und liefert dazu immer den gleichen, vorhersagbaren Output. Das macht klassische Programme äußerst zuverlässig. Bei KI sieht das anders aus. Künstliche Intelligenz arbeitet probabilistisch, das heißt, ihr Output unterliegt Wahrscheinlichkeiten und ist nicht immer gleich. Wenn Sie einem Sprachmodell wie beispielsweise ChatGPT denselben Prompt mehrfach vorgeben, bekommen Sie jedes Mal leicht unterschiedliche Antworten – sei es in der Länge, der Formulierung oder im Detail.

Kurz gesagt: KI zeichnet sich durch eine gewisse Unberechenbarkeit aus. Genau das ist es aber, was ihre „Intelligenz“ ausmacht – die Fähigkeit, auf unterschiedliche Weise auf dieselbe Eingabe zu reagieren, ähnlich wie ein Mensch es tun würde.

KI-Technologien: Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Jetzt, da wir geklärt haben, was Künstliche Intelligenz nicht ist und nicht kann, wird es Zeit, den Spieß umzudrehen: Was genau kann KI eigentlich – und vor allem, wie funktioniert das Ganze?

Die KI-Technologie, welche als Grundlage von Künstlicher Intelligenz fungiert, ist ein Prozess namens maschinelles Lernen. Dieser folgt einer klaren Struktur und lässt sich in etwa so beschreiben:

1. Daten sammeln – Das Fundament

Wie heißt es so schön: „Von nichts kommt nichts!“ Genau das gilt auch für Künstliche Intelligenz. Um etwas zu lernen, braucht sie eine solide Grundlage: Daten – und davon jede Menge. Bilder, Texte, Videos, Zahlen – all das bildet das Fundament eines KI-Systems.

Beispiel: Stellen Sie sich vor, wir möchten einer KI beibringen, Katzen von Hunden zu unterscheiden. Dazu sammeln wir Tausende von Fotos von Katzen und Hunden und versehen sie mit den entsprechenden Labels („Katze“, „Hund“).

2. Daten vorverarbeiten – Ordnung ins Chaos bringen

Rohdaten sind oft unordentlich und müssen vorbereitet werden. Zum Beispiel werden Bilder auf einheitliche Größen gebracht, Texte in maschinenlesbare Formate umgewandelt oder unbrauchbare Daten entfernt. Dieser Schritt ist wichtig, damit der Algorithmus später effizient lernen kann.

Beispiel: Ein Bild einer Katze wird so bearbeitet, dass die KI es in kleine Pixel aufteilen kann, um daraus Muster zu erkennen.

3. Maschinelles Lernen – Muster erkennen

Jetzt beginnt der eigentliche Lernprozess: Die Daten werden in ein maschinelles Lernmodell eingespeist. Daraufhin entwickelt ein Algorithmus Regeln, um Muster in den Daten zu erkennen. Das Modell wird darauf trainiert, die Eingabedaten (z. B. Bilder) mit den richtigen Ausgabewerten (z. B. „Katze“) zu verknüpfen.

Wie es funktioniert:

• Training: Der Algorithmus wird mit einem Teil der Daten trainiert. Er „lernt“ dabei aus Beispielen, ohne explizit programmiert zu sein.
• Testen: Ein anderer Teil der Daten dient dazu, die Leistung des Modells zu prüfen. So sehen wir, ob es die Muster tatsächlich verstanden hat.

4. Deep Learning – Wenn es kompliziert wird

Deep Learning ist eine spezialisierte Methode des maschinellen Lernens. Es verwendet künstliche, neuronale Netze, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Der Unterschied zu herkömmlichen Algorithmen: Neuronale Netze bestehen aus vielen Schichten (daher der Begriff „Deep“). Jede Schicht verarbeitet die Daten weiter und extrahiert immer komplexere Merkmale.

Beispiel für Deep Learning anhand unserer Katzen-Bilder:

• Die ersten Schichten des Netzes erkennen grundlegende Muster wie Linien oder Kanten.
• Die mittleren Schichten identifizieren komplexere Formen wie z. B. Augen, Ohren oder Pfoten.
• Die letzten Schichten treffen schließlich die Entscheidung: Katze oder Hund?
• Deep Learning ist besonders nützlich bei Aufgaben, die komplexe und unstrukturierte Daten beinhalten wie z. B. Bilder, Sprache oder Videos.

5. Neuronale Netze – Der Gehirn-Ersatz

Ein neuronales Netz besteht aus drei Hauptbestandteilen:

• Eingabeschicht (Input Layer): Hier kommen die Daten rein (z. B. Pixelwerte eines Bildes).
• Versteckte Schichten (Hidden Layers): Das sind die „Recheneinheiten“, in denen die Daten durch viele Neuronen verarbeitet werden. Diese Schichten sind bei Deep Learning besonders tief gestapelt.
• Ausgabeschicht (Output Layer): Hier kommt das Ergebnis raus (z. B. „Katze“ oder „Hund“).

Jedes „Neuron“ in diesen Schichten erhält Informationen, führt Berechnungen durch und gibt ein Signal an die nächste Schicht weiter. Mit jedem Schritt werden die Muster in den Daten besser erkannt.

6. Training – Der Optimierungsprozess

Während des Trainingsprozesses wird das neuronale Netz angepasst, damit es bessere Ergebnisse liefert. Dieser Schritt erfolgt durch einen Algorithmus namens Backpropagation. Dabei passt das Netz die Verbindungen zwischen den Neuronen so an, dass die Fehler (falsche Ergebnisse) immer kleiner werden. Als „Lehrer“ dient dabei ein Loss Function-Wert, der misst, wie weit das Modell von der richtigen Antwort entfernt ist.

Beispiel: Wenn die KI ein Hunde-Bild fälschlicherweise als Katze erkennt, wird das Netz so angepasst, dass es beim nächsten Mal richtig liegt.

7. Selbstständiges Lernen – KI wird immer besser

Sobald das neuronale Netz trainiert ist, kann die KI eigenständig neue Daten analysieren und Entscheidungen treffen. Sie kann auch durch neue Daten weiterlernen, um sich kontinuierlich zu verbessern.

Beispiel: Wenn Sie der KI ein Bild zeigen, das sie noch nie zuvor gesehen hat, kann sie trotzdem entscheiden, ob es eine Katze oder ein Hund ist – basierend auf den Mustern, die sie gelernt hat.

Klingt intelligent? Ist es auch – zumindest in Sachen Mustererkennung!

Was bedeutet eigentlich “intelligent”?

Wir werfen ständig mit dem Wort „Intelligenz“ um uns, als wäre klar, was dahintersteckt. Und sagen dann auch noch: „Eine KI? Nie so clever wie ein Mensch!“ Aber wie können wir uns dabei so sicher sein? Und vor allem: Was bedeutet es überhaupt, intelligent zu sein?

Intelligenz: Definition

Grundsätzlich ist Intelligenz die Fähigkeit, Informationen aufzunehmen, zu verstehen und daraus sinnvolle Entscheidungen oder Handlungen abzuleiten. 

Daher zeigt sich Intelligenz vor allem: 

• in kreativem Denken, 
• in Anpassungsfähigkeit und 
• dem Lernen aus Erfahrungen. 

Beim Menschen sprechen wir zusätzlich noch von emotionaler, sozialer oder logischer Intelligenz – also verschiedenen Formen, wie wir unsere Umwelt wahrnehmen, analysieren und darauf reagieren können. Doch was hat das mit Künstlicher Intelligenz zu tun?

KI versucht, genau diese Fähigkeiten nachzuahmen – allerdings ohne Bewusstsein oder Emotionen. Stattdessen arbeitet sie mit Algorithmen, die darauf trainiert sind, Muster zu erkennen, Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. 

Mit diesen Fähigkeiten kann eine KI Probleme lösen, kreative Ansätze entwickeln und sogar aus ihren Erfahrungen lernen.  Und wenn sie das richtig gut macht – warum sollten wir ihr dann nicht zugestehen, intelligent zu sein? 

So einfach ist die Sache aber glücklicherweise nicht. 

Der Intelligenztest

„Können Maschinen denken?“ – diese Frage stellte Alan Turing 1950 und setzte damit eine Diskussion in Gang, die bis heute nicht verstummt ist. Als Antwort auf seine eigene Frage entwickelte der „Vater der Informatik“ einen Test, welcher als “Turing-Test“ Berühmtheit erlangte: Ein Mensch soll anhand von Textantworten herausfinden, ob er mit einem Computer oder einem anderen Menschen spricht. Lange Zeit galt dieser Test als Maßstab für maschinelle Intelligenz.

Dann kam ChatGPT – und seither gilt der Turing-Test als praktisch gelöst. Aber heißt das nun, dass ChatGPT tatsächlich „intelligent“ im menschlichen Sinne ist?

Nicht unbedingt. Schon vor ChatGPT war der Turing-Test umstritten, da er Intelligenz auf die Fähigkeit zur Täuschung reduziert. Kritiker sagen, er teste eher menschliche Leichtgläubigkeit als echte Künstliche Intelligenz. 

Ein universelles System zur Messung von KI-Intelligenz fehlt deshalb bis heute. Stattdessen gibt es viele spezialisierte Benchmarks, die unterschiedliche Aspekte von Intelligenz prüfen. So werden etwa Computerspiele wie Minecraft genutzt, um zu testen, wie flexibel und einfallsreich eine KI agiert. 

Am Ende bleibt die Frage, was Intelligenz wirklich ist, vorerst ungeklärt. Doch eines steht fest: Wer etwas Zeit mit ChatGPT und Co. verbringt, merkt schnell – so klug und anpassungsfähig wie ein Mensch sind die Chatbots noch lange nicht.

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Ja, Sie haben richtig gelesen: Wir haben gerade völlig ernsthaft die Jahreszahl 1950 und KI im selben Satz genannt – kein Tippfehler, sondern volle Absicht. Denn die Geschichte der Künstlichen Intelligenz begann lange bevor ChatGPT sich in unser aller Bewusstsein geschlichen hat.

Also, wie wäre es mit einer kleinen Zeitreise? Schauen wir doch mal, wie alt das Thema KI wirklich ist:

Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat unser aller Leben nachhaltig verändert – ob wir sie aktiv nutzen oder nicht. Von personalisierten Empfehlungen bis hin zu effizienteren Arbeitsprozessen: KI wird in immer mehr Bereichen sichtbar und spürbar.

Doch die Zukunft der KI wird weniger von Hype und mehr von Realismus geprägt sein. Laut dem Gartner Hype Cycle steht generative KI vor einem „Downhill Ride“ – sprich, überzogene Erwartungen werden langsam durch realistische Einschätzungen ersetzt. Der Fokus wird darauf liegen, echte Anwendungsfälle (Use Cases) zu entwickeln, zu bewerten und sinnvoll zu priorisieren.

Diese Use Cases werden dann bestimmen, welche Infrastruktur wirklich notwendig ist, um KI effizient und nachhaltig einzusetzen. Es geht also weniger darum, jedem Trend blind zu folgen, sondern KI dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert schafft – sei es in der Automatisierung, der Datenanalyse oder der Prozessoptimierung.

Einsatzbereiche der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist heute kaum mehr wegzudenken. Sie findet sich überall – und das oft ohne, dass wir es direkt merken. Vom Arbeitsplatz bis zu uns nach Hause: KI zeigt ihre Stärke in unterschiedlichsten Bereichen.

Mögliche Anwendungsgebiete sind etwa:

• Medizin: Früherkennung von Krankheiten, personalisierte Therapien und effizientere Diagnosen
• Mobilität: Autonomes Fahren, Verkehrsmanagement und Routenoptimierung
• Finanzwesen: Betrugserkennung, Risikobewertung und automatisierte Investmentstrategien
• Industrie: Predictive Maintenance, Prozessautomatisierung und Qualitätssicherung
• E-Commerce: Personalisierte Produktempfehlungen, Chatbots und dynamisches Pricing
• Kreativwirtschaft: Generierung von Texten, Bildern und Musik oder Unterstützung bei Designprozessen

Die Liste ist lang, und die Entwicklung schreitet schnell voran. Egal, ob KI in der Forschung, KI in Unternehmen oder im Alltag – KI eröffnet ständig neue Möglichkeiten.

KI-Technologien nutzen – Fortschritt gestalten 

Das Spannende an Künstlicher Intelligenz? Wir stehen erst am Anfang. Die Technologie entwickelt sich rasant weiter und bringt ständig neue Möglichkeiten hervor. Ob in der Industrie, der Produktion oder in ganz anderen Bereichen – die Chancen, die KI bietet, sind nahezu grenzenlos.

Sie fragen sich, wie Sie KI in Ihr Unternehmen holen können, um von diesen Chancen zu profitieren? Kein Problem – genau dafür sind wir da! Bei MaibornWolff begleiten wir Sie dabei, die richtigen Anwendungsfälle zu finden, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln und KI erfolgreich in Ihrem Unternehmen zu integrieren. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft gestalten!

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Häufig gestellte Fragen zur Künstlichen Intelligenz