Neuronale Netze und maschinelles Lernen sind zwei eng miteinander verbundene Konzepte. Der Unterschied: Maschinelles Lernen ist ein übergeordneter Begriff, der Techniken beschreibt, wie Algorithmen aus Daten lernen und Muster erkennen. Das ist Grundlage für Vorhersagen oder Entscheidungen. Neuronale Netze sind eine spezifische Klasse von Algorithmen im maschinellen Lernen. Sie sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert.
Elon Musk hat wieder einen rausgehauen – und alle hören zu. Vor Vertreterinnen und Vertretern der amerikanischen Energiewirtschaft prophezeite der Tesla-, SpaceX- und Twitter-Chef im August 2023 einen möglichen Stromkollaps für die USA in den nächsten 24 Monaten. Der drohe, wenn die Stromversorger nicht schnell gegensteuerten. Der Grund seien nicht nur Elektroautos, sondern vor allem die Zunahme der künstlichen Intelligenz (KI). Und die ist gewaltig: Beim Tech-Konzern Google etwa macht das Trainieren und Verarbeiten von künstlicher Intelligenz zehn bis 15 Prozent des gesamten Stromverbrauchs aus. KI ist also auf dem Vormarsch und durchdringt scheinbar unaufhaltsam sämtliche Lebensbereiche. Das verursacht bei Wissenschaft und Wirtschaft eine Art Goldgräberstimmung, weckt aber auch Ängste bei den Menschen.
Generative KI – Gelernt ist gelernt
Grundlage für viele KI-Anwendungen ist die sogenannte generative KI. Sie ist eine Form von Künstlicher Intelligenz und kann eigenständig neue Inhalte zu erstellen. Dazu generiert sie Muster aus gelernten Daten und erstellt daraus neue Informationen in Form vom Texten, Bildern, Videos oder andere Arten von kreativen Inhalten, die dem menschlichen Schaffen ähneln. Beispiele für den Einsatz generativer KI im alltäglichen Leben sind KI-Modelle wie GPT-3, die Artikel, Beschreibungen, Gedichte oder Geschichten erstellen, die sehr menschlich klingen. Darüber wurde hier bereits berichtet. Ein weiteres Beispiel sind Sprachassistenten und Chatbots wie Apples Siri und Amazons Alexa, die auf Fragen sinnvoll reagieren und natürliche Konversation mit uns Menschen führen können. Generative KI arbeitet auch visuell und erstellt Bilder: Sogenannte Generative Adversarial Networks (GANs) können neue, realistisch wirkende Bilder von Gesichtern, Landschaften oder Kunstwerken generieren.
KI schon tief im Alltag verwurzelt
Doch nicht nur Siri, Alexa & Co. setzen auf KI: Technik, die gelernte Inhalte zielgerichtet einsetzt, ist in vielen Bereichen bereits Teil des Alltags. Soziale Medien wie Facebook und Instagram nutzen KI, um Inhalte zu personalisieren, Nutzerempfehlungen zu erstellen oder unangemessene Inhalte zu erkennen.
Algorithmen sorgen dafür, dass Google oder Bing relevante Suchergebnisse liefern. Spotify, Disney+ und Netflix nutzen KI, um personalisierte Empfehlungen zu geben, genauso wie Online-Shops, die auf Grundlage des Such- und Kaufverhaltens Empfehlungen für das nächste Kauferlebnis liefern. Überall steckt ein lernendes System dahinter, das nicht nur Informationen speichert, sondern Muster und Beziehungen in Daten aus von Menschen erstellten Inhalten erkennt und aus diesen anschließend neue Inhalte erschafft.
Neuronale Netze und maschinelles Lernen sind zwei eng miteinander verbundene Konzepte. Der Unterschied: Maschinelles Lernen ist ein übergeordneter Begriff, der Techniken beschreibt, wie Algorithmen aus Daten lernen und Muster erkennen. Das ist Grundlage für Vorhersagen oder Entscheidungen. Neuronale Netze sind eine spezifische Klasse von Algorithmen im maschinellen Lernen. Sie sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert.
Ihr Unternehmen beschäftigt sich mit dem Thema KI? Sie wollen ihr Geschäftsmodell mit KI-Modellen erweitern? Dann kommen Sie an Investitionen in Soft- und Hardware nicht vorbei. Wir unterstützen Sie als kleines und mittelständisches Unternehmen bei Ihren KI-Plänen mit unseren maßgeschneiderten Leasingangeboten. Sprechen Sie mit uns!
Unfälle vermeiden – Krebs vorsorgen – KI vertrauen?
Autohersteller füttern Steuersysteme für Sensoren mit Informationen, um die Umgebung eines Fahrzeugs in Echtzeit zu erkennen und so eine unfallfreie Fahrt zu gewährleisten. Und in der Medizin unterstützen KI-Systeme Ärztinnen und Ärzte dabei Röntgen- und Computertomografie-Aufnahmen zu analysieren und eine möglichst genaue Diagnose zu stellen. Doch wie weit geht das Vertrauen, das wir Menschen in die KI haben (sollen)? Wo verläuft die Grenze für eine KI, die den Menschen bei seinen Entscheidungen unterstützt und einer, die den Betroffenen die Entscheidungsgewalt entzieht? Vor dieser Frage stehen nicht nur die Forschung, Hersteller und Unternehmen, vor allem die Politik ist auf der Suche nach dem richtigen Umgang mit künstlicher Intelligenz.
AIA – KI fördern und bändigen
Mit dem Artificial Intelligence Act (AIA) hat die EU-Kommission im Zuge der EU-Digitalstrategie ein Gesetz über Künstliche Intelligenz veröffentlicht. Der Entwurf enthält konkrete Vorschläge zur Regelung im Umgang mit KI in Forschung und Wirtschaft. Kirsten Rulf, heute Digitalexpertin bei der Boston Consulting Group, hat den AI Act für Deutschland mitverhandelt. In einem Interview mit dem österreichischen Standard sagt sie: „Wenn Menschen von KI ferngehalten werden, dann kann man auch nicht lernen damit umzugehen. Dann haben wir zu wenig Erfahrung mit der Technologie und können auch die Risiken vielleicht nicht richtig einschätzen, die es natürlich gibt.“ Man müsse den Menschen die Möglichgeit geben, den Umgang mit KI zu erlernen.
KI oder Mensch? Mensch!
Eine andere Perspektive müsse bei der Wirtschaft in dem Fall eingenommen werden, wenn keine Menschen in den KI-Prozess eingebunden sind. Erst wenn kein Mensch mehr in dem Prozess ist, müssten andere Regeln gelten, so Rulf in dem Interview. Allerdings sei noch nicht klar, wie diese Regeln aussehen sollen. Klar hingegen ist, dass nicht mehr viel Zeit bleibt, denn die Branche bewegt sich in einer atemberaubenden Geschwindigkeit. Vor allem Unternehmen sind gefragt, sich klug mit dem Thema KI zu beschäftigen. „Jedes Unternehmen, das da auch mit dem Bewusstsein für Risiken und Grenzen reingeht, hat eine große Chance, zum Vorreiter zu werden“, so Rulf abschließend in dem Interview.
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