Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren immer mehr zu einem festen Bestandteil des Alltags entwickelt. Einst nur Futter für Science-Fiction-Bücher, wird KI heute in Branchen eingesetzt, die vom Marketing bis zum Gesundheitswesen reichen. Bis 2025 soll allein der globale Markt für KI-Software auf 126 Milliarden US-Dollar anwachsen.

Auch wenn KI mittlerweile weit verbreitet ist, steckt sie noch in den Kinderschuhen. In den kommenden Jahren und Jahrzehnten werden KI und andere Technologien die Welt revolutionieren und enorme Chancen für die wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung eröffnen. Hier ist, was Sie darüber wissen müssen, wie künstliche Intelligenz die Welt verändern wird.

Lassen Sie uns zunächst die künstliche Intelligenz erklären

Obwohl die meisten Menschen zumindest ein allgemeines Verständnis des Begriffs haben, ist moderne künstliche Intelligenz ein weites und komplexes Feld. Bevor wir uns damit befassen, was KI in naher Zukunft leisten kann, lassen Sie uns einen Schritt zurücktreten und einen Blick darauf werfen, was künstliche Intelligenz wirklich ist und wie sie funktioniert.

Was unterscheidet KI von herkömmlicher Computerprogrammierung?

Betrachten wir zunächst, wie sich künstliche Intelligenz von den in traditionellen Computersystemen verwendeten Programmiermethoden unterscheidet. In einem herkömmlichen Programm schreibt ein Programmierer einen Satz von Anweisungen, die vom System verwendet werden, um Eingaben zu verarbeiten. Während sich die Eingaben ändern können, bleibt der zur Verarbeitung der Eingabe verwendete Algorithmus derselbe und wird verwendet, um eine Ausgabe zu erzeugen.

KI hingegen stellt dieses Konzept auf den Kopf. Anstatt eine Eingabe mithilfe einer Reihe vorgegebener Anweisungen in eine Ausgabe umzuwandeln, „lernt“ ein KI-Programm aus den Eingaben, die es erhält. Mit anderen Worten, anstatt dass ein menschlicher Programmierer einen Algorithmus zur Verarbeitung von Eingaben erstellt, entwickelt der Computer seinen eigenen Algorithmus und verbessert ihn dann kontinuierlich. Dadurch kann das Programm bei einer bestimmten Aufgabe schrittweise besser werden, da es mit großen Datensätzen trainiert wird und Feedback zur Genauigkeit seiner Ergebnisse liefert. Anstatt eine Reihe von Regeln zu verwenden, um eine Eingabe in eine Ausgabe umzuwandeln, wird die KI darauf trainiert, die Regeln einer bestimmten Aufgabe im Laufe der Zeit zu „lernen“.

Die Arten von KI

Allgemein kann KI in zwei grundlegende Kategorien unterteilt werden. Die erste, bekannt als enge künstliche Intelligenz, bezieht sich auf die Fähigkeit, eine eng definierte Aufgabe oder eine Reihe von Aufgaben auszuführen. Ein schmales KI-System kann verwendet werden, um ein Spiel zu spielen, Produkte basierend auf Mustern in Kundendaten zu empfehlen oder Stromnetze gemäß dem Stromverbrauch zu verwalten. Es sollte beachtet werden, dass eine Aufgabe nicht einfach sein muss, um von einem engen KI-System angegangen zu werden. Ein Programm für künstliche Intelligenz, das beispielsweise zur Steuerung eines selbstfahrenden Autos verwendet wird, gilt trotz der relativ komplexen Natur des Fahrens immer noch als Beispiel für enge KI.

Die zweite Art von KI wird als allgemeine KI bezeichnet. Im Gegensatz zu einer engen KI wäre ein allgemeines KI-System in der Lage, eine Reihe unterschiedlicher und unabhängiger Aufgaben zu bewältigen, indem es aus früheren Erfahrungen lernt und diese anwendet. In diesem Sinne wäre eine allgemeine KI einem Menschen ähnlich. Unnötig zu erwähnen, dass allgemeine KI eine weitaus fortschrittlichere und technologisch anspruchsvollere Anwendung künstlicher Intelligenz ist als enge KI.

Eine Erweiterung der allgemeinen KI ist das Konzept der künstlichen Superintelligenz. Hypothetisch könnte ein KI-Programm, das zur Bewältigung allgemeiner Aufgaben entwickelt wurde und Zugriff auf ausreichend große Speicher- und Datenverarbeitungsressourcen erhält, den Menschen schließlich bei fast jeder Aufgabe übertreffen. Obwohl faszinierend, ist künstliche Superintelligenz immer noch im Bereich der Science-Fiction.

Maschinelles Lernen und Deep Learning verstehen

Zusätzlich zu den oben diskutierten Grundtypen von KI gibt es mehrere Ansätze zur Implementierung künstlicher Intelligenz. Die beiden wichtigsten KI-Methoden sind als Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) bekannt .

Maschinelles Lernen ist eine Methode, mit der Computer aus Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden, „lernen“ können. ML-Systeme trainieren Algorithmen, um Muster oder andere Eigenschaften von Eingaben richtig zu identifizieren. Im Laufe der Zeit wird der Algorithmus immer besser darin, die Aufgabe, für die er trainiert wurde, korrekt auszuführen. ML wird häufig in der prädiktiven Analyse, E-Mail-Filterung, Online-Betrugserkennung, Kundensupport-Chatbots und einer Reihe anderer nützlicher Aufgaben eingesetzt. Damit das Training jedoch funktioniert, müssen Menschen im Allgemeinen die Eigenschaften der Daten auswählen, für deren Identifizierung der Algorithmus trainiert wird.

Deep Learning, eine fortgeschrittenere Version des maschinellen Lernens, bringt dieses Konzept auf die nächste Stufe. Deep-Learning-Programme versuchen, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen, indem sie Daten automatisch filtern und klassifizieren. Im Gegensatz zu normalem ML kann ein DL-Algorithmus Muster in Daten suchen und daraus lernen, auch ohne dass ein Mensch ihm sagt, wonach er suchen soll. Aufgrund ihrer Fähigkeit, Muster selbst zu finden, werden DL-Systeme typischerweise in fortgeschritteneren Anwendungen wie Computer Vision und autonomen Fahrzeugen eingesetzt. Obwohl Deep Learning fortschrittlicher und leistungsfähiger ist, hat es gewisse Einschränkungen. In der Regel erfordern DL-Algorithmen größere Trainingsdatensätze und mehr Rechenleistung, wodurch sie teurer in der Entwicklung und im Training sind als gewöhnliche ML-Algorithmen.

Der aktuelle Stand der KI-Technologie

Um zu verstehen, wohin die Reise der künstlichen Intelligenz geht, ist es zunächst wichtig zu wissen, wo sie aktuell steht und wie sie dorthin gelangt ist. Werfen wir zum Kontext einen Blick auf die Geschichte der künstlichen Intelligenz und den Status der Technologie, wie sie heute existiert.

Eine kurze Geschichte der KI

Obwohl es frühere Präzedenzfälle gab, wurde der Begriff „künstliche Intelligenz“ erstmals 1956 auf einer akademischen Konferenz verwendet. Diese Konferenz und ihre Teilnehmer lösten eine Welle des Interesses am Konzept der künstlichen Intelligenz aus, aber die Fortschritte auf diesem Gebiet erwiesen sich als äußerst langsam. Mitte der 1970er-Jahre war die anfängliche Begeisterung weitgehend abgeebbt, was zum sogenannten KI-Winter führte. Diese Phase der Stagnation dauerte bis Anfang der 1980er Jahre.

Als sich die Rechenleistung jedoch weiter verbesserte, interessierten sich Regierungen und Unternehmen erneut für KI. Dieser Zeitraum würde zu erheblichen Fortschritten auf diesem Gebiet führen, einschließlich der Entwicklung des frühen Deep Learning. Dies war auch die Ära, in der Expertensysteme aufkamen, Computeralgorithmen, die die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen, indem sie Eingaben mit einem vorhandenen Wissensbestand vergleichen. Obwohl nach heutigen Maßstäben primitiv, stellten Expertensysteme eine frühe Form der KI dar, die in realen Geschäftsanwendungen nützlich war.

In den 1990er und frühen 2000er Jahren näherte sich die KI ihrem aktuellen Zustand. Frühe KI-Chatbots, Computer-Vision-Programme und andere Anwendungen, die heute relativ verbreitet sind, wurden in dieser Zeit entwickelt. Gleichzeitig wuchs die Rechenleistung weiter, wodurch KI-Algorithmen nützlicher wurden und maschinelles Lernen verstärkt zum Einsatz kam.

Wo steht KI heute?

Moderne KI-Programme verwenden heute überwiegend eine Form des maschinellen Lernens, die als künstliches neuronales Netzwerk (KNN) bekannt ist. ANNs modellieren die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn und ermöglichen es Maschinen, mehr wie Menschen zu „denken“. KNNs ermöglichen es KIs, komplexere Aufgaben anzugehen, wodurch sie sich für das schnelle Training von Deep-Learning-Algorithmen eignen.

In Bezug auf die Anwendungen hat sich der KI-Einsatz in den letzten Jahren stark ausgeweitet. Heute finden Sie KI-Programme, mit denen alles Mögliche erledigt wird, von der Kuratierung von Social-Media-Feeds bis hin zur Verbesserung der Ernteerträge in der Landwirtschaft. Obwohl dem Einsatz der Technologie in selbstfahrenden Autos und autonomen Drohnen viel Aufmerksamkeit geschenkt wird, ist die Realität, dass KI-Systeme praktisch überall zu finden sind und die meisten Menschen täglich in gewisser Weise mit ihnen interagieren.

Trotz ihrer Verbreitung und ihres breiten Anwendungsspektrums ist die künstliche Intelligenz immer noch ein aufstrebendes Technologiefeld. Anwendungen, die heute üblich sind, wären vor 10 oder 20 Jahren kaum mehr als akademische Projekte gewesen. Es ist auch wichtig zu beachten, dass die gesamte moderne KI als enge künstliche Intelligenz kategorisiert wird. Auch wenn sie bei bestimmten Aufgaben recht effizient sein kann, liegt die KI in Bezug auf die allgemeine Intelligenz immer noch weit hinter den Menschen zurück. Im Durchschnitt gehen die meisten Experten davon aus, dass es mindestens 2060 dauern wird, bis die allgemeine künstliche Intelligenz erreicht ist.

Welche Unternehmen sind heute bei KI führend?

Während es eine Vielzahl kleiner Startups gibt, die versuchen, die KI-Technologie zu nutzen, wird das Feld weitgehend von einer Handvoll großer, erfolgreicher Unternehmen dominiert, die über die Ressourcen und das Fachwissen verfügen, um die Technologie in vollem Umfang zu nutzen. Nachfolgend finden Sie einen Überblick über einige der führenden Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz von heute.

Google

Wie in der Tech-Welt üblich, steht Google an der Spitze der KI-Bewegung. Google verwendet verschiedene Formen der KI, insbesondere Deep Learning, um viele seiner verbraucherorientierten Dienste zu betreiben. Spracherkennung im Google Assistant, Bilderkennung und automatische Videoanalyse sind nur einige Beispiele, wie das Unternehmen die Technologie praktisch umgesetzt hat.

Während Google sicherlich führend bei der Implementierung von KI ist, war der wichtigste Beitrag des Unternehmens auf diesem Gebiet die Erstellung einer Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen namens TensorFlow. Indem Google jedem, der sich für KI interessiert, erlaubt, neue Tools mit TensorFlow zu entwickeln, hat Google das Feld massiv demokratisiert. Als Autor des wichtigsten Open-Source-Tools, das heute zur Entwicklung von KI-Programmen verwendet wird, ist Google wohl weltweit führend auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.

Amazonas

Während Google in Bezug auf die KI-Entwicklung sicherlich führend ist, hat Amazon die Technologie genutzt, um seine Geschäftsfunktionen zu optimieren und die pragmatischen Ergebnisse zu demonstrieren, die KI hervorbringen kann. Zusätzlich zu seiner berühmten KI-gestützten Produktempfehlungsmaschine hat Amazon den persönlichen Assistenten Alexa auf der kundenorientierten Seite seines Geschäfts entwickelt. Die wahre Stärke der KI bei Amazon liegt jedoch hinter den Kulissen, wo maschinelles Lernen es dem Unternehmen ermöglicht hat , seinen Lagerbetrieb massiv zu verbessern. Ähnliche Systeme werden auch zur Optimierung der Lieferprozesse des Unternehmens eingesetzt, damit die unzähligen Pakete, die Amazon täglich umschlägt, schnellstmöglich ihr Ziel erreichen.

Bitmain

Auch wenn es nicht so bekannt ist wie Google oder Amazon, hat der Bitcoin-Mining-Chip-Hersteller Bitmain auch einige wichtige Beiträge zur Welt der KI geleistet. Im April 2020 gab das Unternehmen bekannt, dass es erfolgreich eine KI-Bilderkennungssoftware entwickelt hat, die seltene, gefährdete Vögel für Naturschutzzwecke identifizieren soll. Bitmain nutzt seine KI-fähige Chip-Hardware auch, um die Entwicklung von Projekten zu unterstützen, die von intelligenten Städten bis hin zu verbesserten Gesichtserkennungssystemen reichen.

Tesla

Wie zu erwarten, hat sich der Elektroautohersteller Tesla auf KI als Schlüsselkomponente seines Geschäfts konzentriert, um vollautonome Nutzfahrzeuge zu entwickeln. Tatsächlich bereitet sich das Unternehmen seit dem ersten Tag auf sein KI-Fahrsystem vor, indem es jedes verkaufte Fahrzeug mit der für das autonome Fahren erforderlichen Hardware ausstattet. Wenn neue autonome Fahrfunktionen entwickelt werden, kann Tesla diese einfach in Form eines Software-Updates senden.

Im Jahr 2019 ging Tesla sogar so weit, das KI-Startup DeepScale zu übernehmen, um die Entwicklung seines Autopilot-Systems zu unterstützen. Diese Entscheidung hat gezeigt, wie wichtig das Unternehmen die KI-Technologie für seine Zukunft einschätzt und wie viel Wert Start-ups, die sich auf die Technologie der künstlichen Intelligenz konzentrieren, auf dem Markt erzielen können.

Über sein selbstfahrendes System hinaus plant Tesla auch den Einsatz künstlicher Intelligenz im Rahmen seines virtuellen Kraftwerksprojekts. Dieses Projekt für grüne Energie, das traditionelle Kraftwerke durch Solarhardware für den Heimgebrauch ergänzen oder ersetzen soll, wird KI-Analysen verwenden, um Nutzung und Nachfrage vorherzusagen, sodass das VPP-Netz in Zeiten mit hoher Nachfrage nach Bedarf Anpassungen vornehmen kann.

Wie KI die Welt grundlegend verändern wird

Künstliche Intelligenz ist anders als jedes andere Werkzeug, das jemals von der Menschheit entwickelt wurde. Indem sie es Computern ermöglichen, selbstständig zu lernen und zu denken, haben KI-Systeme das Potenzial, menschliche Arbeiter selbst bei den komplexesten Aufgaben zu unterstützen. Durch die Kombination des menschlichen Intellekts mit immer leistungsfähigerer KI ist die Technologie bereit, fast jeden Bereich des modernen Lebens grundlegend zu verändern. Obwohl es unmöglich wäre, jede einzelne Anwendung von KI in einem einzigen Artikel zu untersuchen, finden Sie unten einige der wichtigsten Bereiche, die künstliche Intelligenz revolutionieren wird.

Gesundheitswesen und Medizin

Der medizinische Bereich ist wohl einer der Bereiche, in denen KI den größten Einfluss haben könnte. Die Anwendungen von KI im medizinischen Umfeld beginnen mit der Diagnostik. Durch das Scannen medizinischer Daten auf verräterische Anzeichen von Krankheiten haben Diagnosealgorithmen gezeigt, dass sie Krankheiten früher als menschliche Mediziner genau diagnostizieren können. Beeindruckend ist, dass diese Technologie auch ohne die Zusammenarbeit eines ausgebildeten Arztes funktionieren kann. Im Jahr 2018 genehmigte die FDA die Verwendung eines KI-Diagnosetools zur Erkennung von diabetischer Retinopathie anhand von Scans der Augen eines Patienten. Dieses System arbeitet unabhängig von einem spezialisierten Diagnostiker und erfordert nur einen weniger qualifizierten Arbeiter, um die Scans durchzuführen. Solche Systeme könnten eines Tages schnellere und genauere Diagnosen in der medizinischen Grundversorgung ermöglichen.

Die Rolle der KI in der Medizin endet jedoch nicht mit der Diagnostik. Die Technologie kann auch angewendet werden, um den Prozess der Arzneimittelentdeckung sowohl schneller als auch kostengünstiger zu gestalten. Mithilfe von Datenbanken mit klinischen Studien und akademischen Forschungsarbeiten können KIs schnell Kandidatenverbindungen identifizieren, von denen bekannt ist, dass sie mit der Pathologie einer bestimmten Krankheit interagieren. Durch den Vergleich von Gewebeproben von Patienten mit und ohne eine bestimmte Krankheit können KI-Arzneimittelforschungssysteme auch neue Informationen darüber aufdecken, wie diese Krankheit im menschlichen Körper fortschreitet. Diese Erkenntnisse können dann Empfehlungen für chemische Verbindungen vorantreiben, die sich als wirksam erweisen könnten, auch wenn sie zuvor nicht mit der betreffenden Erkrankung in Verbindung gebracht wurden.

Sogar im High-Stakes-Bereich der Chirurgie entdecken Gesundheitsexperten und Forscher erweiterte Rollen für künstliche Intelligenz. Durch das Lernen aus früheren Operationsplänen können KIs Chirurgen unterstützen, indem sie neue Operationspläne für ähnliche Fälle vorschlagen. Die Integration künstlicher Intelligenz könnte auch chirurgische Roboter erheblich verbessern, indem sie ihnen ermöglichen, ein breiteres und komplexeres Aufgabenspektrum auszuführen, um den überwachenden menschlichen Chirurgen effektiver zu unterstützen.

Schließlich könnte KI-Vorhersageanalyse eines Tages in der Lage sein, potenzielle Epidemien zu identifizieren und Spezialisten für Infektionskrankheiten bei der Koordinierung von Reaktionen zu unterstützen. Diese Fähigkeit wurde zu Beginn der COVID-19-Pandemie demonstriert, als eine Handvoll KI-Programme Frühwarnungen vor einem möglichen Ausbruch einer Atemwegserkrankung in Wuhan, China, lieferten, mehr als eine Woche bevor die WHO den Beginn des Ausbruchs offiziell anerkannte. Mit zukünftigen Verbesserungen könnten solche Predictive-Analytics-Programme frühere und umsetzbarere Einblicke in aufkommende Gesundheitsbedrohungen liefern. Ähnliche Systeme können auch verwendet werden, um Krankenhäuser darauf vorzubereiten, eine große Anzahl von Patienten zu behandeln, indem sie die Ressourcennutzung optimieren und es dem Krankenhauspersonal ermöglichen, Szenarien mit hoher Nachfrage im Voraus zu planen.

Insgesamt zeigen diese Anwendungen eine Rolle für KI im medizinischen Bereich, die sich von der Forschung bis zur praktischen Patientenversorgung erstreckt. Jeder dieser technologischen Fortschritte wäre für sich genommen äußerst nützlich, aber ihre kollektive Entwicklung wird die Fähigkeit von Medizinern, menschliche Krankheiten zu verstehen und zu behandeln, revolutionieren.

Geschäft und Finanzen

Wie im Gesundheitswesen wird KI praktisch jeden Bereich der modernen Geschäftswelt verändern und optimieren. Die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf Unternehmen beginnen mit der Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung. Von der Zuweisung von Ressourcen in Marketingkampagnen bis hin zur Entscheidung, welcher Kandidat für eine Stelle eingestellt werden soll, kann KI-Analyse Unternehmen helfen, bessere und profitablere Entscheidungen zu treffen. Diese Systeme eignen sich besonders gut für die zunehmend digitale Natur des Arbeitsplatzes, da moderne Unternehmen immense Datenmengen generieren, aus denen KI-Algorithmen lernen können, um den Geschäftsbetrieb zu optimieren.

Die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, die Funktionsweise komplexer Systeme schnell zu analysieren, prädestiniert sie auch für den Bereich Supply Chain Management. In den letzten Jahrzehnten sind globale Lieferketten länger und komplexer geworden als je zuvor. Mithilfe von KI könnten Unternehmen jedoch die Nachfrage proaktiv vorhersagen, Lager effizienter gestalten und Lieferwege optimieren, um sicherzustellen, dass die Lieferkette so reibungslos und schnell wie möglich abläuft. Laut einer kürzlich von McKinsey and Company durchgeführten Umfrage erwarten 61 Prozent der Unternehmen Einsparungen im Supply Chain Management durch die KI-Integration.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der Einfluss von KI im Geschäftssektor nicht mit Logistik, Planung und Analytik endet. In den kommenden Jahren wird künstliche Intelligenz in Fabrikhallen wahrscheinlich eine ebenso große Präsenz haben wie in den Vorstandsetagen von Unternehmen. Dieselbe oben erwähnte McKinsey-Umfrage ergab, dass 64 Prozent der Unternehmen aufgrund von KI Einsparungen in ihren Fertigungsabläufen erwarten. Diese Einsparungen sind zum großen Teil das Ergebnis vorausschauender Wartungssysteme, die die Geräteleistung überwachen und Wartungsarbeiten planen, um Ausfallzeiten zu minimieren. Generative Algorithmen können auch verwendet werden, um digitale Produktdesigns zu optimieren, möglicherweise Designfehler frühzeitig zu erkennen und dadurch die Dauer und Kosten des Prototyping-Prozesses zu reduzieren.

KI ist auch bereit, massive Auswirkungen auf die Finanzseite der Geschäftswelt zu haben. Das prominenteste Beispiel dafür ist die Fintech-Branche, in der KI bereits genutzt wird, um erschwingliche, zugängliche Finanzdienstleistungen in großem Umfang bereitzustellen. Von Investitionen bis hin zu Kreditentscheidungen spielt KI eine immer größere Rolle im Finanzleben. Mit der Zeit und der Verbesserung der Algorithmen ist es wahrscheinlich, dass künstliche Intelligenz zur Optimierung der Kreditvergabe, zum Management finanzieller Risiken und sogar zur Analyse historischer Börsendaten eingesetzt wird , um die Ressourcenallokation in Anlageportfolios zu verbessern.

Wie im medizinischen Bereich scheint KI auch in der Geschäftswelt eine End-to-End-Rolle zu übernehmen. Beginnend mit dem Produktdesign und endend mit der Lieferlogistik kann künstliche Intelligenz praktisch jeden Schritt im Prozess der Bereitstellung von Waren und Dienstleistungen für Verbraucher optimieren. Zusammen werden diese Entwicklungen Unternehmen agiler, reaktionsschneller auf sich ändernde Verbraucheranforderungen und profitabler machen.

Maschinenbau

Wie wir bereits erwähnt haben, kann KI eine wichtige Rolle bei der Optimierung von Produktdesigns spielen. Die Fähigkeiten der Technologie im Bereich Engineering sind jedoch viel breiter. Eine der wichtigsten Aufgaben dieser neuen Technologie ist die Integration von Datensätzen aus mehreren Engineering-Projekten. Dank ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, kann KI nützliche Erkenntnisse aus mehreren Projekten im selben Unternehmen gewinnen und diese Erkenntnisse an Ingenieure liefern, die an jedem Projekt arbeiten. Dies wiederum kann die Zusammenarbeit und Koordination zwischen Ingenieuren verbessern, die für jeden einzelnen Teil eines größeren Konstruktionsaufwands verantwortlich sind.

KI kann Ingenieure auch entlasten, um Arbeiten mit hoher Hebelwirkung auszuführen, indem zeitaufwändige Aufgaben automatisiert werden, die normalerweise den Designprozess verlangsamen. In diesem Sinne werden sich fortschrittliche KI-Systeme auf die gleiche Weise in den Engineering-Workflow integrieren, wie es traditionelle CAD-Programme (Computer Aided Design) vor Jahrzehnten taten.

Die eigentliche Stärke der KI aus technischer Sicht liegt jedoch in der Fähigkeit der Technologie, Ingenieuren und Forschern bei der Entwicklung neuartiger Materialien für spezielle Anwendungen zu helfen. KI kann fortgeschrittene Materialwissenschaften unterstützen, indem sie neue Materialien modelliert und ihre Eigenschaften vorhersagt. Diese Fähigkeit, die Eigenschaften eines neuen Materials genau vorherzusagen, wird es Materialwissenschaftlern ermöglichen, neue Materialien schneller herzustellen, als es herkömmliche Forschungsmethoden derzeit zulassen. Dies wiederum wird die Auswahl an Materialien erweitern, die Ingenieuren für ihre Projekte zur Verfügung stehen.

Gesellschaftliche Probleme lösen

Neben ihrem immensen Potenzial in der Privatwirtschaft spielt KI auch eine große Rolle bei der Lösung drängender Probleme der modernen Gesellschaft. Obwohl Lösungen für diese Probleme jahrzehntelang Regierungen und akademischen Experten entgangen sind, könnte KI ein entscheidendes Werkzeug sein, um der Menschheit bei der Bewältigung einiger ihrer größten Herausforderungen zu helfen.

Allen voran natürlich der Klimawandel. Die KI-Technologie ist einzigartig positioniert, um Wissenschaftlern und politischen Entscheidungsträgern dabei zu helfen, den Klimawandel zu verstehen, indem sie genauere Modelle seiner Auswirkungen erstellt. Diese Modelle können auch verwendet werden, um zu bestimmen, welche Maßnahmen und Strategien am wahrscheinlichsten zur Reduzierung des Kohlendioxidgehalts in der Atmosphäre beitragen, sodass Regierungen gezielt und wirkungsvoll eingreifen können. Die Technologie könnte sich auch direkt auf die CO2-Emissionen auswirken, indem sie den Stromverbrauch optimiert und schnellere Fortschritte in der Technologie für grüne Energie vorantreibt.

In Bezug auf alltäglichere menschliche Angelegenheiten könnte KI auch ein entscheidendes Instrument in den laufenden globalen Bemühungen zur Begrenzung der öffentlichen Korruption sein. Ähnlich wie prädiktive Analysen zur Aufdeckung von Betrug bei Transaktionen im privaten Sektor eingesetzt werden können, könnten KI-Systeme verwendet werden, um die unangemessene Verwendung von Ressourcen im öffentlichen Sektor aufzudecken. Es kann auch möglich sein, die Wahrscheinlichkeit, dass korrupte Aktivitäten überhaupt auftreten, zu verringern, indem Systeme automatisiert werden, die zuvor von Menschen abhängig waren. Eine solche Automatisierung würde die Möglichkeiten für korrupte Aktivitäten einschränken, indem das potenziell unzuverlässige menschliche Element eliminiert und sichergestellt wird, dass öffentliche Gelder ordnungsgemäß verteilt werden.

Obwohl ihre Rolle in diesem Bereich wahrscheinlich geringer sein wird, könnte künstliche Intelligenz Bemühungen unterstützen, den Zugang zu bezahlbarem Wohnraum zu verbessern. KI-Systeme, die Risiken genauer modellieren und autonom Kreditentscheidungen treffen können, würden die Kosten für die Kreditvergabe senken. Durch die Verwendung von Daten, die über eine einfache Kreditwürdigkeit hinausgehen, um Kreditentscheidungen zu treffen, können Algorithmen auch Menschen helfen, die im herkömmlichen Sinne nicht kreditwürdig sind, um den Kauf eines Eigenheims zu finanzieren.

Das Versprechen der allgemeinen künstlichen Intelligenz

So revolutionär die oben diskutierten Möglichkeiten auch erscheinen mögen, sie sind alle mit eingeschränkter künstlicher Intelligenz realistisch erreichbar. Wenn jemals eine allgemeine KI erreicht wird, könnten ihre Fähigkeiten weit über das hinausgehen, was bisher diskutiert wurde. Futuristen glauben, dass eine allgemeine KI scheinbar unmögliche Ziele wie die Beendigung von Kriegen oder die Beseitigung der menschlichen Armut erreichen könnte. Einige Denker sind sogar noch kühner und schlagen vor, dass die Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz ein Sprungbrett sein könnte, um Menschen digital unsterblich zu machen, indem sie schließlich dem menschlichen Bewusstsein erlauben, auf Computerhardware zu laufen.

Wie fügt sich alles zusammen?

Wie Sie sehen, gibt es praktisch keinen Bereich des täglichen Lebens, auf den KI nicht zumindest einen gewissen Einfluss haben wird, wenn sich die Technologie verbessert und ihre Verwendung häufiger wird. Von Arbeit und Gesundheit bis hin zur Lösung einiger der größten Probleme der Welt wird künstliche Intelligenz mit menschlichem Einfallsreichtum zusammenarbeiten, um fast jeden Aspekt unseres Lebens zu verbessern. Infolgedessen werden die kommenden Jahrzehnte wahrscheinlich eine Zeit des raschen Wandels und großer Chancen für Gesellschaften, Unternehmen und Einzelpersonen gleichermaßen sein, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen.

Wie KI mit anderen neuen Technologien interagieren kann

So klar es ist, dass KI selbst in ihrem gegenwärtigen Zustand enormes Potenzial verspricht, ihre wahre Kraft wird durch andere hochmoderne technologische Entwicklungen zum Vorschein kommen. In diesem Abschnitt werden wir die Beziehung von KI zum Internet der Dinge, Quantencomputing und 5G-Kommunikationsnetzwerken erörtern. Während diese Technologien an sich revolutionär sind, spielen sie auch eine wesentliche Rolle dabei, dass künstliche Intelligenz ihr volles Potenzial ausschöpfen kann.

Internet der Dinge (IoT)

In den letzten Jahren hat die Zahl der mit dem Internet verbundenen Geräte enorm zugenommen. Neben Smartphones und Computern haben auch Alltagsgegenstände vom Thermostat bis zur Waschmaschine Zugang zum Internet erhalten. Zusammenfassend wird dieses weltweite Netzwerk von Geräten als das Internet der Dinge oder IoT bezeichnet. Ende 2019 bestand das IoT aus etwa 7,6 Milliarden Geräten weltweit.

In Kombination mit KI können diese IoT-Geräte weitaus effizienter und nützlicher werden, als sie es derzeit sind. KI-Algorithmen können verwendet werden, um die Effizienz im Betrieb zu verbessern, indem Daten von IoT-Geräten am Arbeitsplatz analysiert werden. In ähnlicher Weise können vernetzte Geräte am Arbeitsplatz mit KI-Systemen verbunden werden, die Risiken vorhersagen und mindern können, bevor sie die Chance haben, ernsthafte Geschäftsunterbrechungen zu verursachen.

KI kann auch eingesetzt werden, um IoT-Geräte selbst zu verbessern. KI-Systeme, die in Drohnen, Roboter, selbstfahrende Autos und andere intelligente Geräte integriert sind, können es ihnen ermöglichen, unabhängig zu funktionieren und Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Kontrolle erfordern würden. Durch solche Geräte kann KI tatsächlich mit der physischen Welt interagieren, anstatt nur auf der Grundlage digitaler Daten Erkenntnisse zu liefern.

Quanten-Computing

Quantum Computing ist vielleicht die Technologie, die in Verbindung mit KI am vielversprechendsten ist. Dies liegt an der immensen Rechenleistung, die es diesen Geräten ermöglicht, Daten schneller zu verarbeiten, als es ein herkömmlicher Computer jemals hoffen könnte. Heute kann der schnellste Quantencomputer der Welt eine Berechnung in etwa 200 Sekunden durchführen , für deren Ausführung ein herkömmlicher Supercomputer Jahrtausende benötigt hätte. Da diese Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, gibt es kaum Zweifel, dass die kommenden Jahre noch schnellere und leistungsfähigere Quantencomputer bringen werden.

Dank dieser stark verbesserten Geschwindigkeit könnte Quantencomputer es KI-Algorithmen ermöglichen , große, komplexe Probleme zu lösen, die derzeit unerschwingliche Computerressourcen erfordern würden. Mit dieser Technologie könnte KI selbst auf die kompliziertesten Herausforderungen angewendet werden.

Abgesehen von der einfachen Lösung spezifischer Probleme, die ihm gegeben wurden, könnte ein von einem Quantencomputer angetriebenes KI-System auch zuvor unentdeckte Muster selbst in den größten Datensätzen finden. Diese Muster könnten dann verwendet werden, um nützliche Erkenntnisse abzuleiten, die für einen Menschen nicht sofort ersichtlich wären, wodurch die potenzielle Bandbreite der von KI generierten Lösungen erweitert wird.

5G-Kommunikation

Um das Potenzial der künstlichen Intelligenz in Verbindung mit IoT-Geräten voll auszuschöpfen, müssen große Datenmengen schnell übertragen werden. Hier kommen 5G-Netze ins Spiel. Mit Übertragungsraten von bis zu 10 Gigabit pro Sekunde kann die 5G-Technologie die immensen Datenmengen bewältigen, die IoT-Geräte bald in KI-Algorithmen einspeisen werden.

Interessanterweise wird erwartet, dass diese Beziehung in beide Richtungen verläuft. Während 5G-Netze KI unterstützen werden, indem sie den freien Datenfluss ermöglichen, ist es sehr wahrscheinlich, dass diese Netze selbst von KI-Systemen verwaltet werden. Mithilfe von Predictive Analytics auf Basis von KI könnten Telekommunikationsunternehmen Verkehrsspitzen vorhersagen und Ressourcen entsprechend zuweisen. Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie KI symbiotische Beziehungen mit anderen Technologien eingehen kann, wenn sie sich gemeinsam entwickeln.

Die Nachteile der Technologie der künstlichen Intelligenz

Bei allem Versprechen hat die KI-Technologie auch gewisse Nachteile. Während die Kritik an der Technologie weit und breit ist, sind zwei der häufigsten Probleme bei der weit verbreiteten Nutzung von KI ihr Potenzial, traditionell sichere Jobs zu automatisieren, und ein Phänomen, das als Black-Box-Problem bekannt ist.

Die unbeabsichtigten wirtschaftlichen Folgen von KI

Seit KI Realität geworden ist, haben Kritiker argumentiert, dass sie Menschen ersetzen und massive Arbeitsplatzverluste verursachen wird. Während die Auswirkungen der KI auf die Beschäftigung wahrscheinlich übertrieben sind, ist die Vorstellung wahr, dass die Technologie den Arbeitsmarkt stören und Arbeitnehmer in bestimmten Funktionen vorübergehend verdrängen könnte.

Um die vollen Auswirkungen dieser Verschiebungen zu verstehen, ist es zunächst wichtig, sich anzusehen, wie umfassend die KI-Automatisierung sein kann. Traditionell hatte die Automatisierung ihre größten Auswirkungen im Fertigungssektor, wo sie es Arbeitern ermöglichte, weniger Zeit mit einfachen, sich wiederholenden Aufgaben zu verbringen. KI hingegen hat das Potenzial, Aufgaben zu automatisieren, die bisher menschliches Denken erforderten. Fachleute in den Bereichen Gesundheitswesen, Recht und Ingenieurwesen gehören zu denjenigen, deren Arbeitsplätze wahrscheinlich der nächsten Welle technologischer Veränderungen am Arbeitsplatz ausgesetzt sein werden.

Obwohl es einen breiten Konsens darüber gibt, dass viele Arbeitsplätze in naher Zukunft durch KI bis zu einem gewissen Grad automatisiert werden, gehen die Schätzungen über die Zahl der verlorenen Arbeitsplätze weit auseinander. Extreme Schätzungen gehen davon aus, dass bis 2030 bis zu 30 Prozent der derzeitigen weltweiten Arbeitskräfte durch technologische Veränderungen ersetzt werden könnten. Andere Prognosen sind jedoch viel moderater.

Das Blackbox-Problem

Eine der heikelsten Herausforderungen für KI ist das sogenannte Black-Box-Problem. Dieses Phänomen tritt auf, wenn fortschrittliche KI, beispielsweise ein Deep-Learning-System, auf komplexe Probleme angewendet wird. Oft fungiert der Algorithmus als „Black Box“, der Eingaben entgegennimmt und Ausgaben generiert, um Probleme auf eine Weise zu lösen, die selbst menschliche KI-Designer nicht vollständig verstehen können. Mit anderen Worten, selbst die Menschen, die für die Erstellung von KI-Systemen verantwortlich sind, sind manchmal nicht in der Lage zu erklären, wie oder warum sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangen.

Das Black-Box-Problem wirft mehrere Probleme für die Implementierung einer immer fortschrittlicheren künstlichen Intelligenz auf. Ohne ein angemessenes Verständnis dafür, wie eine KI das ihr gestellte Problem löst, ist es viel weniger wahrscheinlich, dass Menschen der Antwort vertrauen, die das System liefert. In einigen Fällen produzieren KI-Systeme aufgrund fehlender relevanter Eingaben unsinnige Ergebnisse. Dank des Black-Box-Problems scheinen diese Ergebnisse nicht von korrekten Antworten zu unterscheiden, da es keine gute Möglichkeit gibt, zu sagen, wie das System zu seinem Ergebnis gekommen ist. Infolgedessen hat das Black-Box-Problem tiefgreifende Auswirkungen auf die Genauigkeit von KI-Systemen und das menschliche Vertrauen in sie.

In einigen Fällen sind natürlich ungenaue Ergebnisse oder mangelndes menschliches Vertrauen kleine Probleme. Ein KI-gestützter Chatbot, der beispielsweise keine relevante Antwort auf eine Kundenfrage gibt, ist unpraktisch, aber relativ harmlos. Bei wichtigeren Aufgaben muss der Mensch jedoch ein hohes Maß an Vertrauen haben, bevor die KI-Technologie ihr volles Potenzial ausschöpfen kann. Ein Verbraucher, der glaubt, dass ein autonomes Auto wahrscheinlich einen Fehler machen und beispielsweise einen Verkehrsunfall verursachen wird, wird sich wahrscheinlich nicht für den Kauf dieses Autos entscheiden. Ein solcher Mangel an menschlichem Vertrauen kann die Einführung und Entwicklung künstlicher Intelligenz erheblich behindern.

Dieses Problem kann sogar dazu führen, dass Maschinen Verzerrungen entwickeln, die Auswirkungen auf die reale Welt haben. KI-Systeme, die beispielsweise zur Bewertung des Risikoniveaus im Rechtssystem verwendet werden, haben bekanntermaßen rassistische Vorurteile gezeigt, indem sie Mitglieder von Minderheitengruppen als wahrscheinlicher für die zukünftige Begehung von Verbrechen kennzeichnen. Obwohl bekannt ist, dass KI-Algorithmen diese Entscheidungen basierend auf den Dateneingaben treffen, mit denen sie trainiert und zur Auswertung gegeben werden, macht es das Black-Box-Problem schwierig, diese Verzerrung aus dem System zu entfernen.

Kann KI diese Herausforderungen meistern?

Insgesamt machen die Vorteile der KI es äußerst lohnenswert, Lösungen für die Probleme zu entwickeln, die sie darstellt. Glücklicherweise sind diese Herausforderungen nicht so unüberwindbar, wie sie auf den ersten Blick scheinen. Beim Black-Box-Problem ist eine größere Transparenz über das Innenleben von Algorithmen eine wahrscheinliche Grundlage für eine Lösung. Indem Menschen leichter erkennen können, wie ein KI-System zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt ist, könnten transparente Systeme das Black-Box-Problem lösen oder zumindest erheblich mildern.

Was die durch KI-Automatisierung verursachten wirtschaftlichen Umwälzungen betrifft, so ist es wichtig zu bedenken, dass neue Arbeitsplätze geschaffen werden, wenn alte obsolet werden. Dieses Konzept, das in der Ökonomie formell als kreative Zerstörung bekannt ist, hat sich auch in anderen Perioden massiver technologischer Veränderungen bewahrheitet. Tatsächlich gibt es einige Schätzungen, die darauf hindeuten, dass KI ein Netto-Schaffer von Arbeitsplätzen sein wird. Ein Bericht des Weltwirtschaftsforums von 2018 ergab, dass die KI-Technologie 133 Millionen Arbeitsplätze schaffen würdebis 2022 und verdrängen nur 75 Millionen bestehende Arbeitnehmer. Unter der Annahme, dass diese Prognosen korrekt sind, wäre der Nettoeffekt der KI-Automatisierung ein Gewinn von etwa 58 Millionen Arbeitsplätzen. Wenn Berufsausbildungen angeboten werden, um vertriebenen Arbeitnehmern zu helfen, neue Aufgaben in der modernen Wirtschaft zu finden, könnte künstliche Intelligenz neue, besser bezahlte Arbeitsplätze für Millionen von Menschen weltweit erschließen.

Die Zukunft der KI

Wie Sie sehen, sind die Chancen, die künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren mit sich bringt, geradezu enorm. Diese Technologie hat die Kraft, Branchen zu verändern, neue Arbeitsweisen zu schaffen und sogar einige der größten Probleme unserer Gesellschaft zu lösen. Obwohl niemand jede Anwendung, die KI in Monaten oder Jahren haben wird, genau vorhersagen kann, ist es sehr klar, dass KI auf absehbare Zeit eine der treibenden Kräfte der Weltwirtschaft sein wird.

Aufnahmequelle: datarecovery.com