Wissenschafts­jahr 2019: Künstlicher Intelligenz
Wissenschafts­jahr 2019: »Künstliche Intelligenz« Die Arbeitswelten der Zukunft werden entscheidend von der Entwicklung Künstlicher Intelligenz geprägt sein. Das Wissenschaftsjahr 2019 wird sich mit den Chancen und Herausforderungen dieser Technologie auseinandersetzen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist das neue Modewort der Digitalisierung – und obwohl KI inzwischen scheinbar überall und von jedem verwendet wird, bleibt die genaue Definition von KI erstaunlich wage. Im Rahmen des vom BMBF geförderten Projekts »SmartAIwork« sind wir dieser Frage deshalb auf den Grund gegangen.

An KI wird schon sehr lange in der Wissenschaft geforscht, aber bislang hat sich noch keine einheitliche Definition durchsetzen können. Selbst in unserer kleinen Gruppe trafen die unterschiedlichsten Meinungen aufeinander. Für unsere Arbeit, genauso wie für jedes KI-Projekt in Unternehmen, ist jedoch ein gemeinsames Verständnis zwingend notwendig.

Wir haben uns deshalb zunächst mit einigen Mythen der aktuellen Debatte auseinandergesetzt und festgelegt, was Künstliche Intelligenz alles nicht ist:

  • Künstliche Intelligenz ist KEINE Magie.
    Stattdessen handelt es sich um klar definierte, mathematische Algorithmen, deren Ergebnisse durch die Eingabedaten eindeutig bestimmt sind.
  • Künstliche Intelligenz muss KEIN inhärentes Verständnis der Aufgaben, die sie erledigt, haben.
    Hier verhält es sich ähnlich wie bei einem Taschenrechner, der zwar sehr komplizierte Berechnungen durchführen kann, aber trotzdem nicht versteht, was er gerade ausrechnet. Dementsprechend wird eine KI vielleicht nie zu dem Punkt kommen, ein anderes als das ihr einprogrammierte Vorgehen vorzuschlagen.
  • Künstliche Intelligenz hat KEIN Bewusstsein.
    Anders als uns Science Fiction suggeriert, ist aktuelle Künstliche Intelligenz nicht mit menschlichem Leben und Denken vergleichbar. Sie hat auch keine Gefühle und wird keine »Sinnkrise« bekommen und dann aus sich heraus die Arbeit verweigern oder eigene Ziele verfolgen.
  • Künstliche Intelligenz kann NICHT schlauer sein als ihre Datenbasis.
    Ganz im Gegenteil: Ist die Datenbasis einer KI unzureichend oder gar fehlerhaft, wird die KI diese Fehler reproduzieren oder unter Umständen sogar noch verschärfen. Auch für KI gilt, was für alle datenverarbeitenden Systeme gilt: Ist die Eingabe Müll, wird draus nicht auf wundersame Weise eine sinnvolle Ausgabe (Garbage in – Garbage out).
  • Künstliche Intelligenz entwickelt sich NICHT selbstständig weiter.
    Natürlich kann eine KI aus den Daten, mit denen man sie füttert, lernen. Das unterscheidet sie ja von Softwaresystemen, die auf fixen Regeln basieren. Allerdings wird sie nie selbstständig damit anfangen, neue Aufgabenstellungen zu lösen. Wurde die KI beispielsweise dafür entwickelt und trainiert, Katzenbilder von Hundebildern zu unterscheiden, wird sie nicht plötzlich beginnen, auch noch Pferde oder gar Verkehrszeichen zu erkennen.

    • Diese gemeinsame Basis an Feststellungen und Beobachtung half uns dabei, in mehreren Iterationen folgende Definition zu entwickeln:

    Was ist KI?
    Einordnung von Begriffen, im Kontext der Künstlichen Intelligenz

    Als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnen wir im Projekt »SmartAIwork« IT-Lösungen und Methoden, die selbstständig Aufgaben erledigen, wobei die der Verarbeitung zugrundeliegenden Regeln nicht explizit durch den Menschen vorgegeben sind.

    Bisher erforderten diese Aufgaben menschliche Intelligenz und dynamische Entscheidungen. Jetzt übernimmt dies KI und lernt anhand von Daten, Aufträge und Arbeitsabläufe besser zu erledigen.

    Diese einheitliche Definition hat dazu geführt, dass wir Sachverhalte nicht immer wieder besprechen mussten, sondern ein einheitliches Verständnis entwickelt haben, das uns z.B. hilft, Szenarien für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei unseren Partnern im Projekt zu entwickeln.

    In unserem nächsten Beitrag erfahren Sie, wie Maschinelles Lernen und Deep Learning funktionieren und wie diese in der betrieblichen Praxis eingesetzt werden können.

    Wollen Sie mehr darüber erfahren, wie Maschinelle Lernverfahren funktionieren? In unseren Data Science und KI-Seminaren führen wir Sie leicht verständlich in das Gebiet ein und zeigen Ihnen, welche Daten Sie benötigen, um selbst mit KI zu arbeiten und wie Sie diese Daten im Unternehmen finden und aufbereiten.

    Leselinks:

    Claudia Dukino

    Claudia Dukino ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fraunhofer IAO. Sie unterstützt Unternehmen dabei eigene KI-Anwendungsfelder zu erschließen und für sich nutzbar zu machen. Dabei liegt ihr Hauptaugenmerk auf den Menschen mit ihren Tätigkeiten und Prozessen ohne dabei die Technologie außen vor zu lassen.

    Autorenprofil



    Kategorien: Digitalisierung, Künstliche Intelligenz
    Tags: , ,