{"id":161173,"date":"2022-10-26T10:03:00","date_gmt":"2022-10-26T07:03:00","guid":{"rendered":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/?p=161173"},"modified":"2025-03-15T13:33:53","modified_gmt":"2025-03-15T10:33:53","slug":"kunstliche-intelligenz-und-wie-sie-die-welt-verandern-wird","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/kunstliche-intelligenz-und-wie-sie-die-welt-verandern-wird\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz und wie sie die Welt ver\u00e4ndern wird"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche<\/strong> Intelligenz hat sich in den letzten Jahren immer mehr zu einem festen Bestandteil des Alltags entwickelt. Einst nur Futter f\u00fcr Science-Fiction-B\u00fccher, wird KI heute in Branchen eingesetzt, die vom Marketing bis zum Gesundheitswesen reichen. Bis 2025 soll allein der globale Markt f\u00fcr KI-Software auf 126 Milliarden US-Dollar anwachsen<\/a>.<\/p>\n

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 f\u00fcr die wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung er\u00f6ffnen. Hier ist, was Sie dar\u00fcber wissen m\u00fcssen, wie k\u00fcnstliche Intelligenz die Welt ver\u00e4ndern wird.<\/p>\n

Lassen Sie uns zun\u00e4chst die k\u00fcnstliche Intelligenz erkl\u00e4ren<\/h2>\n

Obwohl die meisten Menschen zumindest ein allgemeines Verst\u00e4ndnis \"K\u00fcnstlichedes Begriffs haben, ist moderne k\u00fcnstliche Intelligenz ein weites und komplexes Feld. Bevor wir uns damit befassen, was KI in naher Zukunft leisten kann, lassen Sie uns einen Schritt zur\u00fccktreten und einen Blick darauf werfen, was k\u00fcnstliche Intelligenz wirklich ist und wie sie funktioniert.<\/p>\n

Was unterscheidet KI von herk\u00f6mmlicher Computerprogrammierung?<\/h3>\n

Betrachten wir zun\u00e4chst, wie sich k\u00fcnstliche Intelligenz von den in traditionellen Computersystemen verwendeten Programmiermethoden unterscheidet. In einem herk\u00f6mmlichen Programm schreibt ein Programmierer einen Satz von Anweisungen, die vom System verwendet werden, um Eingaben zu verarbeiten. W\u00e4hrend sich die Eingaben \u00e4ndern k\u00f6nnen, bleibt der zur Verarbeitung der Eingabe verwendete Algorithmus derselbe und wird verwendet, um eine Ausgabe zu erzeugen.<\/p>\n

KI hingegen stellt dieses Konzept auf den Kopf. Anstatt eine Eingabe mithilfe einer Reihe vorgegebener Anweisungen in eine Ausgabe umzuwandeln, \u201elernt“ ein KI-Programm aus den Eingaben, die es erh\u00e4lt<\/a>. 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 gro\u00dfen Datens\u00e4tzen 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 \u201elernen“.<\/p>\n

Die Arten von KI<\/h3>\n

Allgemein kann KI in zwei grundlegende Kategorien unterteilt<\/a> werden. Die erste, bekannt als enge k\u00fcnstliche Intelligenz, bezieht sich auf die F\u00e4higkeit, eine eng definierte Aufgabe oder eine Reihe von Aufgaben auszuf\u00fchren. Ein schmales KI-System kann verwendet werden, um ein Spiel zu spielen, Produkte basierend auf Mustern in Kundendaten zu empfehlen oder Stromnetze<\/a> gem\u00e4\u00df 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 f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz, das beispielsweise zur Steuerung eines selbstfahrenden Autos verwendet wird, gilt trotz der relativ komplexen Natur des Fahrens immer noch als Beispiel f\u00fcr enge KI.<\/p>\n

Die zweite Art von KI wird als allgemeine KI bezeichnet. Im Gegensatz zu einer engen KI w\u00e4re ein allgemeines KI-System in der Lage, eine Reihe unterschiedlicher und unabh\u00e4ngiger Aufgaben zu bew\u00e4ltigen, indem es aus fr\u00fcheren Erfahrungen lernt und diese anwendet. In diesem Sinne w\u00e4re eine allgemeine KI einem Menschen \u00e4hnlich. Unn\u00f6tig zu erw\u00e4hnen, dass allgemeine KI eine weitaus fortschrittlichere und technologisch anspruchsvollere Anwendung k\u00fcnstlicher Intelligenz ist als enge KI.<\/p>\n

Eine Erweiterung der allgemeinen KI ist das Konzept der k\u00fcnstlichen Superintelligenz<\/a>. Hypothetisch k\u00f6nnte ein KI-Programm, das zur Bew\u00e4ltigung allgemeiner Aufgaben entwickelt wurde und Zugriff auf ausreichend gro\u00dfe Speicher- und Datenverarbeitungsressourcen erh\u00e4lt, den Menschen schlie\u00dflich bei fast jeder Aufgabe \u00fcbertreffen. Obwohl faszinierend, ist k\u00fcnstliche Superintelligenz immer noch im Bereich der Science-Fiction.<\/p>\n

Maschinelles Lernen und Deep Learning verstehen<\/h3>\n

Zus\u00e4tzlich zu den oben diskutierten Grundtypen von KI gibt es mehrere Ans\u00e4tze zur Implementierung k\u00fcnstlicher Intelligenz. Die beiden wichtigsten KI-Methoden sind als Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL)<\/a> bekannt .<\/p>\n

Maschinelles Lernen ist eine Methode, mit der Computer aus Daten, die ihnen zur Verf\u00fcgung gestellt werden, \u201elernen“ k\u00f6nnen. 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, f\u00fcr die er trainiert wurde, korrekt auszuf\u00fchren. ML wird h\u00e4ufig in der pr\u00e4diktiven Analyse<\/a>, E-Mail-Filterung, Online-Betrugserkennung, Kundensupport-Chatbots und einer Reihe anderer n\u00fctzlicher Aufgaben eingesetzt. Damit das Training jedoch funktioniert, m\u00fcssen Menschen im Allgemeinen die Eigenschaften der Daten ausw\u00e4hlen, f\u00fcr deren Identifizierung der Algorithmus trainiert wird.<\/p>\n

Deep Learning, eine fortgeschrittenere Version des maschinellen Lernens, bringt dieses Konzept auf die n\u00e4chste Stufe. Deep-Learning-Programme versuchen, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen<\/a>, \u00a0indem 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 F\u00e4higkeit, Muster selbst zu finden, werden DL-Systeme typischerweise in fortgeschritteneren Anwendungen wie Computer Vision und autonomen Fahrzeugen eingesetzt. Obwohl Deep Learning fortschrittlicher und leistungsf\u00e4higer ist, hat es gewisse Einschr\u00e4nkungen. In der Regel erfordern DL-Algorithmen gr\u00f6\u00dfere Trainingsdatens\u00e4tze<\/a> und mehr Rechenleistung, wodurch sie teurer in der Entwicklung und im Training sind als gew\u00f6hnliche ML-Algorithmen.<\/p>\n

Der aktuelle Stand der KI-Technologie<\/h2>\n

Um zu verstehen, wohin die Reise der k\u00fcnstlichen Intelligenz geht, ist es zun\u00e4chst wichtig zu wissen, wo sie aktuell steht und wie sie dorthin gelangt ist. Werfen wir zum Kontext einen Blick auf die Geschichte der k\u00fcnstlichen Intelligenz und den Status der Technologie, wie sie heute existiert.<\/p>\n

Eine kurze Geschichte der KI<\/h3>\n

Obwohl es fr\u00fchere Pr\u00e4zedenzf\u00e4lle gab, wurde der Begriff \u201ek\u00fcnstliche Intelligenz“ erstmals 1956 auf einer akademischen Konferenz<\/a> verwendet. Diese Konferenz und ihre Teilnehmer l\u00f6sten eine Welle des Interesses am Konzept der k\u00fcnstlichen Intelligenz aus, aber die Fortschritte auf diesem Gebiet erwiesen sich als \u00e4u\u00dferst langsam. Mitte der 1970er-Jahre war die anf\u00e4ngliche Begeisterung weitgehend abgeebbt, was zum sogenannten KI-Winter f\u00fchrte. Diese Phase der Stagnation dauerte bis Anfang der 1980er Jahre.<\/p>\n

Als sich die Rechenleistung jedoch weiter verbesserte, interessierten sich Regierungen und Unternehmen erneut f\u00fcr KI. Dieser Zeitraum w\u00fcrde zu erheblichen Fortschritten auf diesem Gebiet f\u00fchren, einschlie\u00dflich der Entwicklung des fr\u00fchen Deep Learning<\/a>. Dies war auch die \u00c4ra, in der Expertensysteme aufkamen, Computeralgorithmen, die die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen, indem sie Eingaben mit einem vorhandenen Wissensbestand vergleichen. Obwohl nach heutigen Ma\u00dfst\u00e4ben primitiv, stellten Expertensysteme eine fr\u00fche Form der KI dar, die in realen Gesch\u00e4ftsanwendungen n\u00fctzlich war.<\/p>\n

In den 1990er und fr\u00fchen 2000er Jahren n\u00e4herte sich die KI ihrem aktuellen Zustand.\u00a0Fr\u00fche KI-Chatbots<\/a>, Computer-Vision-Programme und andere Anwendungen, die heute relativ verbreitet sind, wurden in dieser Zeit entwickelt. Gleichzeitig wuchs die Rechenleistung weiter, wodurch KI-Algorithmen n\u00fctzlicher wurden und maschinelles Lernen verst\u00e4rkt zum Einsatz kam.<\/p>\n

Wo steht KI heute?<\/h3>\n

Moderne KI-Programme verwenden heute \u00fcberwiegend eine Form des maschinellen Lernens, die als k\u00fcnstliches neuronales Netzwerk (KNN)<\/a> bekannt ist. ANNs modellieren die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn und erm\u00f6glichen es Maschinen, mehr wie Menschen zu \u201edenken“. KNNs erm\u00f6glichen es KIs, komplexere Aufgaben anzugehen, wodurch sie sich f\u00fcr das schnelle Training von Deep-Learning-Algorithmen eignen.<\/p>\n

In Bezug auf die Anwendungen hat sich der KI-Einsatz in den letzten Jahren stark ausgeweitet. Heute finden Sie KI-Programme, mit denen alles M\u00f6gliche erledigt wird, von der Kuratierung von Social-Media-Feeds bis hin zur Verbesserung der Ernteertr\u00e4ge in der Landwirtschaft<\/a>. Obwohl dem Einsatz der Technologie in selbstfahrenden Autos und autonomen Drohnen viel Aufmerksamkeit geschenkt wird, ist die Realit\u00e4t, dass KI-Systeme praktisch \u00fcberall zu finden sind und die meisten Menschen t\u00e4glich in gewisser Weise mit ihnen interagieren.<\/p>\n

Trotz ihrer Verbreitung und ihres breiten Anwendungsspektrums ist die k\u00fcnstliche Intelligenz immer noch ein aufstrebendes Technologiefeld. Anwendungen, die heute \u00fcblich sind, w\u00e4ren vor 10 oder 20 Jahren kaum mehr als akademische Projekte gewesen. Es ist auch wichtig zu beachten, dass die gesamte moderne KI als enge k\u00fcnstliche 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 zur\u00fcck. Im Durchschnitt gehen die meisten Experten davon aus, dass es mindestens 2060<\/a> dauern wird, bis die allgemeine k\u00fcnstliche Intelligenz erreicht ist.<\/p>\n

Welche Unternehmen sind heute bei KI f\u00fchrend?<\/h2>\n

W\u00e4hrend es eine Vielzahl kleiner Startups gibt, die versuchen, die KI-Technologie zu nutzen, wird das Feld weitgehend von einer Handvoll gro\u00dfer, erfolgreicher Unternehmen dominiert, die \u00fcber die Ressourcen und das Fachwissen verf\u00fcgen, um die Technologie in vollem Umfang zu nutzen. Nachfolgend finden Sie einen \u00dcberblick \u00fcber einige der f\u00fchrenden Unternehmen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz von heute.<\/p>\n

Google<\/h3>\n

Wie in der Tech-Welt \u00fcblich, steht Google an der Spitze der KI-Bewegung. Google verwendet verschiedene Formen der KI, insbesondere Deep Learning, um viele seiner verbraucherorientierten Dienste zu betreiben.\u00a0Spracherkennung im Google Assistant<\/a>, Bilderkennung und automatische Videoanalyse sind nur einige Beispiele, wie das Unternehmen die Technologie praktisch umgesetzt hat.<\/p>\n

W\u00e4hrend Google sicherlich f\u00fchrend bei der Implementierung von KI ist, war der wichtigste Beitrag des Unternehmens auf diesem Gebiet die Erstellung einer Open-Source-Bibliothek f\u00fcr maschinelles Lernen namens TensorFlow<\/a>. Indem Google jedem, der sich f\u00fcr 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 f\u00fchrend auf dem Gebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n

Amazonas<\/h3>\n

W\u00e4hrend Google in Bezug auf die KI-Entwicklung sicherlich f\u00fchrend ist, hat Amazon die Technologie genutzt, um seine Gesch\u00e4ftsfunktionen zu optimieren und die pragmatischen Ergebnisse zu demonstrieren, die KI hervorbringen kann. Zus\u00e4tzlich zu seiner ber\u00fchmten KI-gest\u00fctzten Produktempfehlungsmaschine hat Amazon den pers\u00f6nlichen Assistenten Alexa auf der kundenorientierten Seite seines Gesch\u00e4fts entwickelt. Die wahre St\u00e4rke der KI bei Amazon liegt jedoch hinter den Kulissen, wo maschinelles Lernen es dem Unternehmen erm\u00f6glicht hat , seinen Lagerbetrieb massiv zu verbessern<\/a>. \u00c4hnliche Systeme werden auch zur Optimierung der Lieferprozesse des Unternehmens eingesetzt<\/a>, damit die unz\u00e4hligen Pakete, die Amazon t\u00e4glich umschl\u00e4gt, schnellstm\u00f6glich ihr Ziel erreichen.<\/p>\n

Bitmain<\/h3>\n

Auch wenn es nicht so bekannt ist wie Google oder Amazon, hat der Bitcoin-Mining-Chip-Hersteller Bitmain auch einige wichtige Beitr\u00e4ge zur Welt der KI geleistet. Im April 2020 gab das Unternehmen bekannt, dass es erfolgreich eine KI-Bilderkennungssoftware entwickelt hat, die seltene, gef\u00e4hrdete V\u00f6gel<\/a> f\u00fcr Naturschutzzwecke identifizieren soll. Bitmain nutzt seine KI-f\u00e4hige Chip-Hardware auch, um die Entwicklung von Projekten zu unterst\u00fctzen, die von intelligenten St\u00e4dten<\/a> bis hin zu verbesserten Gesichtserkennungssystemen reichen.<\/p>\n

Tesla<\/h3>\n

Wie zu erwarten, hat sich der Elektroautohersteller Tesla auf KI als Schl\u00fcsselkomponente seines Gesch\u00e4fts konzentriert, um vollautonome Nutzfahrzeuge zu entwickeln. Tats\u00e4chlich bereitet sich das Unternehmen seit dem ersten Tag auf sein KI-Fahrsystem vor, indem es jedes verkaufte Fahrzeug mit der\u00a0 f\u00fcr das autonome Fahren erforderlichen Hardware<\/a> ausstattet. Wenn neue autonome Fahrfunktionen entwickelt werden, kann Tesla diese einfach in Form eines Software-Updates senden.<\/p>\n

Im Jahr 2019 ging Tesla sogar so weit, das KI-Startup DeepScale<\/a> zu \u00fcbernehmen, um die Entwicklung seines Autopilot-Systems zu unterst\u00fctzen. Diese Entscheidung hat gezeigt, wie wichtig das Unternehmen die KI-Technologie f\u00fcr seine Zukunft einsch\u00e4tzt und wie viel Wert Start-ups, die sich auf die Technologie der k\u00fcnstlichen Intelligenz konzentrieren, auf dem Markt erzielen k\u00f6nnen.<\/p>\n

\u00dcber sein selbstfahrendes System hinaus plant Tesla auch den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz im Rahmen seines virtuellen Kraftwerksprojekts<\/a>. Dieses Projekt f\u00fcr gr\u00fcne Energie, das traditionelle Kraftwerke durch Solarhardware f\u00fcr den Heimgebrauch erg\u00e4nzen 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.<\/p>\n

Wie KI die Welt grundlegend ver\u00e4ndern wird<\/h2>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist anders als jedes andere Werkzeug, das jemals von der Menschheit entwickelt wurde. Indem sie es Computern erm\u00f6glichen, selbstst\u00e4ndig zu lernen und zu denken, haben KI-Systeme das Potenzial, menschliche Arbeiter selbst bei den komplexesten Aufgaben zu unterst\u00fctzen. Durch die Kombination des menschlichen Intellekts mit immer leistungsf\u00e4higerer KI ist die Technologie bereit, fast jeden Bereich des modernen Lebens grundlegend zu ver\u00e4ndern. Obwohl es unm\u00f6glich w\u00e4re, jede einzelne Anwendung von KI in einem einzigen Artikel zu untersuchen, finden Sie unten einige der wichtigsten Bereiche, die k\u00fcnstliche Intelligenz revolutionieren wird.<\/p>\n

Gesundheitswesen und Medizin<\/h3>\n

Der medizinische Bereich ist wohl einer der Bereiche, in denen KI den gr\u00f6\u00dften Einfluss haben k\u00f6nnte. Die Anwendungen von KI im medizinischen Umfeld beginnen mit der Diagnostik. Durch das Scannen medizinischer Daten auf verr\u00e4terische Anzeichen von Krankheiten haben Diagnosealgorithmen gezeigt, dass sie Krankheiten fr\u00fcher<\/a> als menschliche Mediziner genau diagnostizieren k\u00f6nnen. 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<\/a> anhand von Scans der Augen eines Patienten. Dieses System arbeitet unabh\u00e4ngig von einem spezialisierten Diagnostiker und erfordert nur einen weniger qualifizierten Arbeiter, um die Scans durchzuf\u00fchren. Solche Systeme k\u00f6nnten eines Tages schnellere und genauere Diagnosen in der medizinischen Grundversorgung erm\u00f6glichen.<\/p>\n

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 kosteng\u00fcnstiger zu gestalten. Mithilfe von Datenbanken mit klinischen Studien und akademischen Forschungsarbeiten k\u00f6nnen KIs schnell Kandidatenverbindungen identifizieren<\/a>, von denen bekannt ist, dass sie mit der Pathologie einer bestimmten Krankheit interagieren. Durch den Vergleich von Gewebeproben<\/a> von Patienten mit und ohne eine bestimmte Krankheit k\u00f6nnen KI-Arzneimittelforschungssysteme auch neue Informationen dar\u00fcber aufdecken, wie diese Krankheit im menschlichen K\u00f6rper fortschreitet. Diese Erkenntnisse k\u00f6nnen dann Empfehlungen f\u00fcr chemische Verbindungen vorantreiben, die sich als wirksam erweisen k\u00f6nnten, auch wenn sie zuvor nicht mit der betreffenden Erkrankung in Verbindung gebracht wurden.<\/p>\n

Sogar im High-Stakes-Bereich der Chirurgie entdecken Gesundheitsexperten und Forscher erweiterte Rollen f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz. Durch das Lernen aus fr\u00fcheren Operationspl\u00e4nen k\u00f6nnen KIs Chirurgen unterst\u00fctzen, indem sie neue Operationspl\u00e4ne<\/a> f\u00fcr \u00e4hnliche F\u00e4lle vorschlagen. Die Integration k\u00fcnstlicher Intelligenz k\u00f6nnte auch chirurgische Roboter erheblich verbessern<\/a>, indem sie ihnen erm\u00f6glichen, ein breiteres und komplexeres Aufgabenspektrum auszuf\u00fchren, um den \u00fcberwachenden menschlichen Chirurgen effektiver zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Schlie\u00dflich k\u00f6nnte KI-Vorhersageanalyse eines Tages in der Lage sein, potenzielle Epidemien zu identifizieren und Spezialisten f\u00fcr Infektionskrankheiten bei der Koordinierung von Reaktionen zu unterst\u00fctzen. Diese F\u00e4higkeit wurde zu Beginn der COVID-19-Pandemie demonstriert, als eine Handvoll KI-Programme Fr\u00fchwarnungen<\/a> vor einem m\u00f6glichen Ausbruch einer Atemwegserkrankung in Wuhan, China, lieferten, mehr als eine Woche bevor die WHO den Beginn des Ausbruchs offiziell anerkannte. Mit zuk\u00fcnftigen Verbesserungen k\u00f6nnten solche Predictive-Analytics-Programme fr\u00fchere und umsetzbarere Einblicke in aufkommende Gesundheitsbedrohungen liefern. \u00c4hnliche Systeme k\u00f6nnen auch verwendet werden, um Krankenh\u00e4user darauf vorzubereiten, eine gro\u00dfe Anzahl von Patienten zu behandeln, indem\u00a0 sie die Ressourcennutzung optimieren<\/a> und es dem Krankenhauspersonal erm\u00f6glichen, Szenarien mit hoher Nachfrage im Voraus zu planen.<\/p>\n

Insgesamt zeigen diese Anwendungen eine Rolle f\u00fcr KI im medizinischen Bereich, die sich von der Forschung bis zur praktischen Patientenversorgung erstreckt. Jeder dieser technologischen Fortschritte w\u00e4re f\u00fcr sich genommen \u00e4u\u00dferst n\u00fctzlich, aber ihre kollektive Entwicklung wird die F\u00e4higkeit von Medizinern, menschliche Krankheiten zu verstehen und zu behandeln, revolutionieren.<\/p>\n

Gesch\u00e4ft und Finanzen<\/h3>\n

Wie im Gesundheitswesen wird KI praktisch jeden Bereich der modernen Gesch\u00e4ftswelt ver\u00e4ndern und optimieren. Die Auswirkungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz auf Unternehmen beginnen mit der Bereitstellung datengest\u00fctzter Erkenntnisse f\u00fcr die Entscheidungsfindung<\/a>. Von der Zuweisung von Ressourcen in Marketingkampagnen bis hin zur Entscheidung, welcher Kandidat f\u00fcr eine Stelle eingestellt werden soll, kann KI-Analyse Unternehmen helfen, bessere und profitablere Entscheidungen zu treffen. Diese Systeme eignen sich besonders gut f\u00fcr die zunehmend digitale Natur des Arbeitsplatzes, da moderne Unternehmen immense Datenmengen generieren, aus denen KI-Algorithmen lernen k\u00f6nnen, um den Gesch\u00e4ftsbetrieb zu optimieren.<\/p>\n

Die F\u00e4higkeit der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die Funktionsweise komplexer Systeme schnell zu analysieren, pr\u00e4destiniert sie auch f\u00fcr den Bereich Supply Chain Management<\/a>. In den letzten Jahrzehnten sind globale Lieferketten l\u00e4nger und komplexer geworden als je zuvor. Mithilfe von KI k\u00f6nnten Unternehmen jedoch die Nachfrage proaktiv vorhersagen, Lager effizienter gestalten und Lieferwege optimieren, um sicherzustellen, dass die Lieferkette so reibungslos und schnell wie m\u00f6glich abl\u00e4uft. Laut einer k\u00fcrzlich von McKinsey and Company durchgef\u00fchrten Umfrage\u00a0 erwarten 61 Prozent der Unternehmen<\/a> Einsparungen im Supply Chain Management durch die KI-Integration.<\/p>\n

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der Einfluss von KI im Gesch\u00e4ftssektor nicht mit Logistik, Planung und Analytik endet. In den kommenden Jahren wird k\u00fcnstliche Intelligenz in Fabrikhallen wahrscheinlich eine ebenso gro\u00dfe Pr\u00e4senz haben wie in den Vorstandsetagen von Unternehmen. Dieselbe oben erw\u00e4hnte McKinsey-Umfrage ergab, dass 64 Prozent der Unternehmen aufgrund von KI Einsparungen in ihren Fertigungsabl\u00e4ufen erwarten. Diese Einsparungen sind zum gro\u00dfen Teil das Ergebnis vorausschauender Wartungssysteme,<\/a> die die Ger\u00e4teleistung \u00fcberwachen und Wartungsarbeiten planen, um Ausfallzeiten zu minimieren. Generative Algorithmen k\u00f6nnen auch verwendet werden, um digitale Produktdesigns zu optimieren<\/a>, m\u00f6glicherweise Designfehler fr\u00fchzeitig zu erkennen und dadurch die Dauer und Kosten des Prototyping-Prozesses zu reduzieren.<\/p>\n

KI ist auch bereit, massive Auswirkungen auf die Finanzseite der Gesch\u00e4ftswelt zu haben. Das prominenteste Beispiel daf\u00fcr ist die Fintech-Branche, in der KI bereits genutzt wird, um erschwingliche, zug\u00e4ngliche Finanzdienstleistungen in gro\u00dfem Umfang bereitzustellen. Von Investitionen bis hin zu Kreditentscheidungen<\/a> spielt KI eine immer gr\u00f6\u00dfere Rolle im Finanzleben. Mit der Zeit und der Verbesserung der Algorithmen ist es wahrscheinlich, dass k\u00fcnstliche Intelligenz zur Optimierung der Kreditvergabe, zum Management finanzieller Risiken und sogar\u00a0 zur Analyse historischer B\u00f6rsendaten<\/a> eingesetzt wird \u00a0, um die Ressourcenallokation in Anlageportfolios zu verbessern.<\/p>\n

Wie im medizinischen Bereich scheint KI auch in der Gesch\u00e4ftswelt eine End-to-End-Rolle zu \u00fcbernehmen. Beginnend mit dem Produktdesign und endend mit der Lieferlogistik kann k\u00fcnstliche Intelligenz praktisch jeden Schritt im Prozess der Bereitstellung von Waren und Dienstleistungen f\u00fcr Verbraucher optimieren. Zusammen werden diese Entwicklungen Unternehmen agiler, reaktionsschneller auf sich \u00e4ndernde Verbraucheranforderungen und profitabler machen.<\/p>\n

Maschinenbau<\/h3>\n

Wie wir bereits erw\u00e4hnt haben, kann KI eine wichtige Rolle bei der Optimierung von Produktdesigns spielen. Die F\u00e4higkeiten der Technologie im Bereich Engineering sind jedoch viel breiter. Eine der wichtigsten Aufgaben dieser neuen Technologie ist die Integration von Datens\u00e4tzen<\/a> aus mehreren Engineering-Projekten. Dank ihrer F\u00e4higkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, kann KI n\u00fctzliche 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 f\u00fcr jeden einzelnen Teil eines gr\u00f6\u00dferen Konstruktionsaufwands verantwortlich sind.<\/p>\n

KI kann Ingenieure auch entlasten, um Arbeiten mit hoher Hebelwirkung auszuf\u00fchren, indem zeitaufw\u00e4ndige 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.<\/p>\n

Die eigentliche St\u00e4rke der KI aus technischer Sicht liegt jedoch in der F\u00e4higkeit der Technologie, Ingenieuren und Forschern bei der Entwicklung neuartiger Materialien f\u00fcr spezielle Anwendungen zu helfen. KI kann fortgeschrittene Materialwissenschaften unterst\u00fctzen, indem sie neue Materialien modelliert<\/a> und ihre Eigenschaften vorhersagt. Diese F\u00e4higkeit, die Eigenschaften eines neuen Materials genau vorherzusagen, wird es Materialwissenschaftlern erm\u00f6glichen, neue Materialien schneller herzustellen, als es herk\u00f6mmliche Forschungsmethoden derzeit zulassen. Dies wiederum wird die Auswahl an Materialien erweitern, die Ingenieuren f\u00fcr ihre Projekte zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>\n

Gesellschaftliche Probleme l\u00f6sen<\/h3>\n

Neben ihrem immensen Potenzial in der Privatwirtschaft spielt KI auch eine gro\u00dfe Rolle bei der L\u00f6sung dr\u00e4ngender Probleme der modernen Gesellschaft. Obwohl L\u00f6sungen f\u00fcr diese Probleme jahrzehntelang Regierungen und akademischen Experten entgangen sind, k\u00f6nnte KI ein entscheidendes Werkzeug sein, um der Menschheit bei der Bew\u00e4ltigung einiger ihrer gr\u00f6\u00dften Herausforderungen zu helfen.<\/p>\n

Allen voran nat\u00fcrlich der Klimawandel. Die KI-Technologie ist einzigartig positioniert, um Wissenschaftlern und politischen Entscheidungstr\u00e4gern dabei zu helfen, den Klimawandel zu verstehen, indem sie genauere Modelle<\/a> seiner Auswirkungen erstellt. Diese Modelle k\u00f6nnen auch verwendet werden, um zu bestimmen, welche Ma\u00dfnahmen und Strategien am wahrscheinlichsten zur Reduzierung des Kohlendioxidgehalts in der Atmosph\u00e4re beitragen, sodass Regierungen gezielt und wirkungsvoll eingreifen k\u00f6nnen. Die Technologie k\u00f6nnte sich auch direkt auf die CO2-Emissionen auswirken, indem sie den Stromverbrauch optimiert<\/a> und schnellere Fortschritte in der Technologie f\u00fcr gr\u00fcne Energie vorantreibt.<\/p>\n

In Bezug auf allt\u00e4glichere menschliche Angelegenheiten k\u00f6nnte KI auch ein entscheidendes Instrument in den laufenden globalen Bem\u00fchungen zur Begrenzung der \u00f6ffentlichen Korruption<\/a> sein. \u00c4hnlich wie pr\u00e4diktive Analysen zur Aufdeckung von Betrug bei Transaktionen im privaten Sektor eingesetzt werden k\u00f6nnen, k\u00f6nnten KI-Systeme verwendet werden, um die unangemessene Verwendung von Ressourcen im \u00f6ffentlichen Sektor aufzudecken. Es kann auch m\u00f6glich sein, die Wahrscheinlichkeit, dass korrupte Aktivit\u00e4ten \u00fcberhaupt auftreten, zu verringern, indem Systeme automatisiert werden, die zuvor von Menschen abh\u00e4ngig waren. Eine solche Automatisierung w\u00fcrde die M\u00f6glichkeiten f\u00fcr korrupte Aktivit\u00e4ten einschr\u00e4nken, indem das potenziell unzuverl\u00e4ssige menschliche Element eliminiert und sichergestellt wird, dass \u00f6ffentliche Gelder ordnungsgem\u00e4\u00df verteilt werden.<\/p>\n

Obwohl ihre Rolle in diesem Bereich wahrscheinlich geringer sein wird, k\u00f6nnte k\u00fcnstliche Intelligenz Bem\u00fchungen unterst\u00fctzen, den Zugang zu bezahlbarem Wohnraum zu verbessern. KI-Systeme, die Risiken genauer modellieren<\/a> und autonom Kreditentscheidungen treffen k\u00f6nnen, w\u00fcrden die Kosten f\u00fcr die Kreditvergabe senken. Durch die Verwendung von Daten, die \u00fcber eine einfache Kreditw\u00fcrdigkeit hinausgehen, um Kreditentscheidungen zu treffen, k\u00f6nnen Algorithmen auch Menschen helfen, die im herk\u00f6mmlichen Sinne nicht kreditw\u00fcrdig sind, um den Kauf eines Eigenheims zu finanzieren.<\/p>\n

Das Versprechen der allgemeinen k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/h3>\n

So revolution\u00e4r die oben diskutierten M\u00f6glichkeiten auch erscheinen m\u00f6gen, sie sind alle mit eingeschr\u00e4nkter k\u00fcnstlicher Intelligenz realistisch erreichbar. Wenn jemals eine allgemeine KI erreicht wird, k\u00f6nnten ihre F\u00e4higkeiten weit \u00fcber das hinausgehen, was bisher diskutiert wurde. Futuristen glauben, dass eine allgemeine KI scheinbar unm\u00f6gliche Ziele wie die Beendigung von Kriegen oder die Beseitigung der menschlichen Armut<\/a> erreichen k\u00f6nnte. Einige Denker sind sogar noch k\u00fchner und schlagen vor, dass die Entwicklung allgemeiner k\u00fcnstlicher Intelligenz ein Sprungbrett sein k\u00f6nnte, um Menschen digital unsterblich zu machen,<\/a> indem sie schlie\u00dflich dem menschlichen Bewusstsein erlauben, auf Computerhardware zu laufen.<\/p>\n

Wie f\u00fcgt sich alles zusammen?<\/h3>\n

Wie Sie sehen, gibt es praktisch keinen Bereich des t\u00e4glichen Lebens, auf den KI nicht zumindest einen gewissen Einfluss haben wird, wenn sich die Technologie verbessert und ihre Verwendung h\u00e4ufiger wird. Von Arbeit und Gesundheit bis hin zur L\u00f6sung einiger der gr\u00f6\u00dften Probleme der Welt wird k\u00fcnstliche 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 gro\u00dfer Chancen f\u00fcr Gesellschaften, Unternehmen und Einzelpersonen gleicherma\u00dfen sein, die Leistungsf\u00e4higkeit der KI zu nutzen.<\/p>\n

Wie KI mit anderen neuen Technologien interagieren kann<\/h2>\n

So klar es ist, dass KI selbst in ihrem gegenw\u00e4rtigen 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 er\u00f6rtern. W\u00e4hrend diese Technologien an sich revolution\u00e4r sind, spielen sie auch eine wesentliche Rolle dabei, dass k\u00fcnstliche Intelligenz ihr volles Potenzial aussch\u00f6pfen kann.<\/p>\n

Internet der Dinge (IoT)<\/h3>\n

In den letzten Jahren hat die Zahl der mit dem Internet verbundenen Ger\u00e4te enorm zugenommen. Neben Smartphones und Computern haben auch Alltagsgegenst\u00e4nde vom Thermostat bis zur Waschmaschine Zugang zum Internet erhalten. Zusammenfassend wird dieses weltweite Netzwerk von Ger\u00e4ten als das Internet der Dinge oder IoT bezeichnet. Ende 2019 bestand das IoT aus etwa 7,6 Milliarden Ger\u00e4ten weltweit<\/a>.<\/p>\n

In Kombination mit KI k\u00f6nnen diese IoT-Ger\u00e4te weitaus effizienter und n\u00fctzlicher werden, als sie es derzeit sind. KI-Algorithmen k\u00f6nnen verwendet werden, um die Effizienz im Betrieb zu verbessern,<\/a> indem Daten von IoT-Ger\u00e4ten am Arbeitsplatz analysiert werden. In \u00e4hnlicher Weise k\u00f6nnen vernetzte Ger\u00e4te am Arbeitsplatz mit KI-Systemen verbunden werden, die Risiken vorhersagen und mindern k\u00f6nnen, bevor sie die Chance haben, ernsthafte Gesch\u00e4ftsunterbrechungen zu verursachen.<\/p>\n

KI kann auch eingesetzt werden, um IoT-Ger\u00e4te selbst zu verbessern. KI-Systeme, die in Drohnen, Roboter, selbstfahrende Autos und andere intelligente Ger\u00e4te integriert sind, k\u00f6nnen es ihnen erm\u00f6glichen, unabh\u00e4ngig zu funktionieren und Aufgaben auszuf\u00fchren, die normalerweise menschliche Kontrolle erfordern w\u00fcrden. Durch solche Ger\u00e4te kann KI tats\u00e4chlich mit der physischen Welt interagieren, anstatt nur auf der Grundlage digitaler Daten Erkenntnisse zu liefern.<\/p>\n

Quanten-Computing<\/h3>\n

Quantum Computing ist vielleicht die Technologie, die in Verbindung mit KI am vielversprechendsten ist. Dies liegt an der immensen Rechenleistung, die es diesen Ger\u00e4ten erm\u00f6glicht, Daten schneller zu verarbeiten, als es ein herk\u00f6mmlicher Computer jemals hoffen k\u00f6nnte. Heute kann der schnellste Quantencomputer der Welt eine Berechnung in etwa 200 Sekunden<\/a> durchf\u00fchren \u00a0, f\u00fcr deren Ausf\u00fchrung ein herk\u00f6mmlicher Supercomputer Jahrtausende ben\u00f6tigt h\u00e4tte. Da diese Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, gibt es kaum Zweifel, dass die kommenden Jahre noch schnellere und leistungsf\u00e4higere Quantencomputer bringen werden.<\/p>\n

Dank dieser stark verbesserten Geschwindigkeit k\u00f6nnte Quantencomputer es KI-Algorithmen erm\u00f6glichen , gro\u00dfe, komplexe Probleme zu l\u00f6sen<\/a>, die derzeit unerschwingliche Computerressourcen erfordern w\u00fcrden. Mit dieser Technologie k\u00f6nnte KI selbst auf die kompliziertesten Herausforderungen angewendet werden.<\/p>\n

Abgesehen von der einfachen L\u00f6sung spezifischer Probleme, die ihm gegeben wurden, k\u00f6nnte ein von einem Quantencomputer angetriebenes KI-System auch zuvor unentdeckte Muster<\/a> selbst in den gr\u00f6\u00dften Datens\u00e4tzen finden. Diese Muster k\u00f6nnten dann verwendet werden, um n\u00fctzliche Erkenntnisse abzuleiten, die f\u00fcr einen Menschen nicht sofort ersichtlich w\u00e4ren, wodurch die potenzielle Bandbreite der von KI generierten L\u00f6sungen erweitert wird.<\/p>\n

5G-Kommunikation<\/h3>\n

Um das Potenzial der k\u00fcnstlichen Intelligenz in Verbindung mit IoT-Ger\u00e4ten voll auszusch\u00f6pfen, m\u00fcssen gro\u00dfe Datenmengen schnell \u00fcbertragen werden. Hier kommen 5G-Netze ins Spiel. Mit \u00dcbertragungsraten von bis zu 10 Gigabit pro Sekunde<\/a> kann die 5G-Technologie die immensen Datenmengen bew\u00e4ltigen, die IoT-Ger\u00e4te bald in KI-Algorithmen einspeisen werden.<\/p>\n

Interessanterweise wird erwartet, dass diese Beziehung in beide Richtungen verl\u00e4uft. W\u00e4hrend 5G-Netze KI unterst\u00fctzen werden, indem sie den freien Datenfluss erm\u00f6glichen, ist es sehr wahrscheinlich, dass diese Netze selbst von KI-Systemen verwaltet werden<\/a>. Mithilfe von Predictive Analytics auf Basis von KI k\u00f6nnten Telekommunikationsunternehmen Verkehrsspitzen vorhersagen und Ressourcen entsprechend zuweisen. Dies ist nur ein Beispiel daf\u00fcr, wie KI symbiotische Beziehungen mit anderen Technologien eingehen kann, wenn sie sich gemeinsam entwickeln.<\/p>\n

Die Nachteile der Technologie der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/h2>\n

Bei allem Versprechen hat die KI-Technologie auch gewisse Nachteile. W\u00e4hrend die Kritik an der Technologie weit und breit ist, sind zwei der h\u00e4ufigsten Probleme bei der weit verbreiteten Nutzung von KI ihr Potenzial, traditionell sichere Jobs zu automatisieren, und ein Ph\u00e4nomen, das als Black-Box-Problem bekannt ist.<\/p>\n

Die unbeabsichtigten wirtschaftlichen Folgen von KI<\/h3>\n

Seit KI Realit\u00e4t geworden ist, haben Kritiker argumentiert, dass sie Menschen ersetzen und massive Arbeitsplatzverluste verursachen wird. W\u00e4hrend die Auswirkungen der KI auf die Besch\u00e4ftigung wahrscheinlich \u00fcbertrieben sind, ist die Vorstellung wahr, dass die Technologie den Arbeitsmarkt st\u00f6ren und Arbeitnehmer in bestimmten Funktionen vor\u00fcbergehend verdr\u00e4ngen k\u00f6nnte.<\/p>\n

Um die vollen Auswirkungen dieser Verschiebungen zu verstehen, ist es zun\u00e4chst wichtig, sich anzusehen, wie umfassend die KI-Automatisierung sein kann. Traditionell hatte die Automatisierung ihre gr\u00f6\u00dften Auswirkungen im Fertigungssektor, wo sie es Arbeitern erm\u00f6glichte, 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<\/a> geh\u00f6ren zu denjenigen, deren Arbeitspl\u00e4tze wahrscheinlich der n\u00e4chsten Welle technologischer Ver\u00e4nderungen am Arbeitsplatz ausgesetzt sein werden.<\/p>\n

Obwohl es einen breiten Konsens dar\u00fcber gibt, dass viele Arbeitspl\u00e4tze in naher Zukunft durch KI bis zu einem gewissen Grad automatisiert werden, gehen die Sch\u00e4tzungen \u00fcber die Zahl der verlorenen Arbeitspl\u00e4tze weit auseinander. Extreme Sch\u00e4tzungen gehen davon aus, dass\u00a0 bis 2030 bis zu 30 Prozent<\/a> der derzeitigen weltweiten Arbeitskr\u00e4fte durch technologische Ver\u00e4nderungen ersetzt werden k\u00f6nnten. Andere Prognosen sind jedoch viel moderater.<\/p>\n

Das Blackbox-Problem<\/h3>\n

Eine der heikelsten Herausforderungen f\u00fcr KI ist das sogenannte Black-Box-Problem<\/a>. Dieses Ph\u00e4nomen tritt auf, wenn fortschrittliche KI, beispielsweise ein Deep-Learning-System, auf komplexe Probleme angewendet wird. Oft fungiert der Algorithmus als \u201eBlack Box“, der Eingaben entgegennimmt und Ausgaben generiert, um Probleme auf eine Weise zu l\u00f6sen, die selbst menschliche KI-Designer nicht vollst\u00e4ndig verstehen k\u00f6nnen. Mit anderen Worten, selbst die Menschen, die f\u00fcr die Erstellung von KI-Systemen verantwortlich sind, sind manchmal nicht in der Lage zu erkl\u00e4ren, wie oder warum sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangen.<\/p>\n

Das Black-Box-Problem wirft mehrere Probleme f\u00fcr die Implementierung einer immer fortschrittlicheren k\u00fcnstlichen Intelligenz auf. Ohne ein angemessenes Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, wie eine KI das ihr gestellte Problem l\u00f6st, ist es viel weniger wahrscheinlich, dass Menschen der Antwort vertrauen, die das System liefert. In einigen F\u00e4llen 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 M\u00f6glichkeit 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.<\/p>\n

In einigen F\u00e4llen sind nat\u00fcrlich ungenaue Ergebnisse oder mangelndes menschliches Vertrauen kleine Probleme. Ein KI-gest\u00fctzter Chatbot, der beispielsweise keine relevante Antwort auf eine Kundenfrage gibt, ist unpraktisch, aber relativ harmlos. Bei wichtigeren Aufgaben<\/a> muss der Mensch jedoch ein hohes Ma\u00df an Vertrauen haben, bevor die KI-Technologie ihr volles Potenzial aussch\u00f6pfen kann. Ein Verbraucher, der glaubt, dass ein autonomes Auto wahrscheinlich einen Fehler machen und beispielsweise einen Verkehrsunfall verursachen wird, wird sich wahrscheinlich nicht f\u00fcr den Kauf dieses Autos entscheiden. Ein solcher Mangel an menschlichem Vertrauen kann die Einf\u00fchrung und Entwicklung k\u00fcnstlicher Intelligenz erheblich behindern.<\/p>\n

Dieses Problem kann sogar dazu f\u00fchren, dass Maschinen Verzerrungen entwickeln, die Auswirkungen auf die reale Welt haben. KI-Systeme, die beispielsweise zur Bewertung des Risikoniveaus im Rechtssystem verwendet werden, haben bekannterma\u00dfen rassistische Vorurteile gezeigt,<\/a> indem sie Mitglieder von Minderheitengruppen als wahrscheinlicher f\u00fcr die zuk\u00fcnftige 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.<\/p>\n

Kann KI diese Herausforderungen meistern?<\/h3>\n

Insgesamt machen die Vorteile der KI es \u00e4u\u00dferst lohnenswert, L\u00f6sungen f\u00fcr die Probleme zu entwickeln, die sie darstellt. Gl\u00fccklicherweise sind diese Herausforderungen nicht so un\u00fcberwindbar, wie sie auf den ersten Blick scheinen. Beim Black-Box-Problem ist\u00a0 eine gr\u00f6\u00dfere Transparenz<\/a> \u00fcber das Innenleben von Algorithmen eine wahrscheinliche Grundlage f\u00fcr eine L\u00f6sung. Indem Menschen leichter erkennen k\u00f6nnen, wie ein KI-System zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt ist, k\u00f6nnten transparente Systeme das Black-Box-Problem l\u00f6sen oder zumindest erheblich mildern.<\/p>\n

Was die durch KI-Automatisierung verursachten wirtschaftlichen Umw\u00e4lzungen betrifft, so ist es wichtig zu bedenken, dass neue Arbeitspl\u00e4tze geschaffen werden, wenn alte obsolet werden. Dieses Konzept, das in der \u00d6konomie formell als kreative Zerst\u00f6rung<\/a> bekannt ist, hat sich auch in anderen Perioden massiver technologischer Ver\u00e4nderungen bewahrheitet. Tats\u00e4chlich gibt es einige Sch\u00e4tzungen, die darauf hindeuten, dass KI ein Netto-Schaffer von Arbeitspl\u00e4tzen sein wird. Ein Bericht des Weltwirtschaftsforums von 2018 ergab, dass die KI-Technologie 133 Millionen Arbeitspl\u00e4tze schaffen w\u00fcrde<\/a>bis 2022 und verdr\u00e4ngen nur 75 Millionen bestehende Arbeitnehmer. Unter der Annahme, dass diese Prognosen korrekt sind, w\u00e4re der Nettoeffekt der KI-Automatisierung ein Gewinn von etwa 58 Millionen Arbeitspl\u00e4tzen. Wenn Berufsausbildungen angeboten werden, um vertriebenen Arbeitnehmern zu helfen, neue Aufgaben in der modernen Wirtschaft zu finden, k\u00f6nnte k\u00fcnstliche Intelligenz neue, besser bezahlte Arbeitspl\u00e4tze f\u00fcr Millionen von Menschen weltweit erschlie\u00dfen.<\/p>\n

Die Zukunft der KI<\/h2>\n

Wie Sie sehen, sind die Chancen, die k\u00fcnstliche Intelligenz in den kommenden Jahren mit sich bringt, geradezu enorm. Diese Technologie hat die Kraft, Branchen zu ver\u00e4ndern, neue Arbeitsweisen zu schaffen und sogar einige der gr\u00f6\u00dften Probleme unserer Gesellschaft zu l\u00f6sen. 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 Kr\u00e4fte der Weltwirtschaft sein wird.<\/p>\n

Aufnahmequelle: datarecovery.com<\/a><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

K\u00fcnstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren ein immer gr\u00f6\u00dferer Teil des t\u00e4glichen Lebens geworden. Einst nur Futter f\u00fcr Science-Fiction-B\u00fccher, wird KI heute in Branchen eingesetzt, die vom Marketing bis zum Gesundheitswesen reichen. Bis 2025 soll allein der globale Markt f\u00fcr KI-Software auf 126 Milliarden US-Dollar anwachsen. Auch wenn KI ziemlich [\u2026]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":160697,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[2885],"tags":[3058],"class_list":["post-161173","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-windows-3","tag-affiai-de"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/161173","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=161173"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/161173\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":320383,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/161173\/revisions\/320383"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/160697"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=161173"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=161173"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/howto.mediadoma.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=161173"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}