AI, KI...schon mal gehört?

AI steht für Artificial Intelligence, auf Deutsch künstliche Intelligenz, kurz KI. Hört sich irgendwie nach Kinoleinwand an: schlaue Superroboter erobern die Welt. Obwohl künstliche Intelligenz sehr nach Science-Fiction klingt, ist sie längst Teil unseres Alltags. Was wirklich dahinter steckt, erfahrt ihr in diesem Blogartikel.

 

Was ist Künstliche Intelligenz?

Eine Definition zu finden ist gar nicht so leicht. Der Grund: eine offizielle Definition gibt es nicht. Das ganze Gebiet befindet sich in einem ständigen Definitionsprozess. Ich kann 500g Mehl abwägen, die Grösse einer Person bestimmen, die Temperatur von heute in Bern um 13:06 Uhr messen, alles kein Problem. Aber wie misst man Intelligenz? Ja es gibt Intelligenztests. Aber vielleicht denkt man, diese Person ist ganz schön clever, weil sie sehr schnell etwas ausgerechnet oder ein kniffliges Rätsel gelöst hat. Ein anderer Beobachter findet dieselbe Person nicht so schlau, weil sie die Hauptstadt von Peru nicht kennt oder mit den Namen «Kolumbus, Cook und Vespucci» nichts anfangen kann. Menschliche Intelligenz zu definieren ist nicht einfach – dasselbe gilt für künstliche Intelligenz.

Allgemein kann jedoch festgehalten werden, dass sich menschliche Intelligenz durch bestimmte Kompetenzen auszeichnet: Wahrnehmen, Verstehen, Entscheiden und Lernen. KI verfolgt das Ziel diese menschlichen Fähigkeiten auf Computer zu übertragen. Der Mensch bestimmt, wie das Programm arbeiten soll. Hinter künstlicher Intelligenz steckt also menschliche Intelligenz.

 

Kochen ohne Rezeptanleitung

Das Grundprinzip aller EDV Systeme ist: Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe. Bei der regulären Programmierung listet der Programmierer Befehle auf, die einer nach dem anderen akribisch abgearbeitet werden. Ähnlich wie bei einem Kochrezept. Die Zutaten (Eingaben) werden Schritt für Schritt in ein fertiges Menü (Ausgaben) verarbeitet.

Beim Thema künstliche Intelligenz kommen neue Faktoren hinzu, nämlich Lernen und Verstehen. Was wäre, wenn ein Mann von seiner Frau verschiedene Zutaten erhält, jedoch ohne Anleitung und ohne Mengenangaben. Er hat freie Wahl und kocht drauf los. Seine Frau probiert das Ergebnis und gibt ihm Feedback, zum Beispiel: «zu salzig» oder «zu al dente». Der Mann verändert das Rezept. Dieser Vorgang wiederholt sich so lange, bis die Frau mit dem Ergebnis zufrieden ist und der Mann das unbekannte Menü kochen kann. Beim beschriebenen Prozess handelt es sich um maschinelles Lernen, dazu später mehr. Zuerst geht es um Schach.

 

Kasparov gegen Deep Blue

Es ist Mai 1997 – in der Mitte des Tisches ein Schachbrett. Auf der einen Seite Garri Kasparov, ihm gegenüber ein Mann, der auf einen kleinen Bildschirm blickt. Dieser zeigt ihm, welche Figur er wohin ziehen soll. Der Bildschirm gehört zum Schachcomputer namens «Deep Blue», entwickelt von IBM. In Partie Nummer sechs, nach 19 Zügen gibt sich der Schachweltmeister Garri Kasparov geschlagen.

Eines darf man nicht vergessen: Deep Blue kann zwar 200 Millionen Schachzüge pro Sekunde im Voraus berechnen – aber das ist auch schon alles. Garri Kasparov spielt ausgezeichnet Schach, kann aber zusätzlich noch seine Schnürsenkel binden, Gemüse rüsten, Kreuzworträtsel lösen, Kaffee kochen und und und. Diese Erkenntnis führt zur grundsätzlichen Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI.

→ Schwache KI

Hier handelt es sich um Computersysteme, die für konkrete Anwendungsprobleme entwickelt wurden. Man kann sie sich als spezialisiertes Werkzeug vorstellen, das zur Lösung eines bestimmten Problems eingesetzt wird. Alle heute vorhandenen KI Anwendungen werden als schwache KI eingestuft.

→ Starke KI

Die Realisierung einer starken KI ist Zukunftsmusik. Hier geht es darum Technologien zu entwickeln, die über die gleichen intellektuellen Fähigkeiten verfügen wie der Mensch oder diese sogar übertreffen.

 

Alexa, Spotify & Co. – KI in unserem Alltag

Vielen ist gar nicht bewusst, dass sie künstliche Intelligenz schon heute täglich nutzen, einige Beispiele:

Sprachassistenten

«Alexa, wie wird das Wetter morgen? – Sprachassistenten beantworten unsere Fragen oder wandeln gesprochene Sprache in Text um. Nachrichten können so mit der Stimme geschrieben und versendet werden. Durch jede Nutzung lernt der Sprachassistent dazu und versteht die Person immer besser.

Musikstreaming Dienste

Montag, man öffnet seine Spotify App und ein neue «Discover Weekly» Playlist wartet bereits mit Songs, die einem gefallen könnten. Manchmal wird der Geschmack getroffen, manchmal nicht. Das System lernt aus Fehleinschätzungen und kann so immer passendere Playlists erstellen.

Fahrassistenzsysteme

KI im Auto? Das ist kein Zukunftsthema. Zahlreiche Sensoren und Fahrassistenten sind bereits heute in vielen Autos verbaut, nutzen KI und machen das Fahren sicherer. Fahrassistenzsysteme erkennen zum Beispiel Hindernisse, die Müdigkeit des Fahrers oder Verkehrszeichen.

 

Wie lernt künstliche Intelligenz?

Nochmal zum kochenden Mann ohne Rezeptanleitung. Er kocht so lange, bis das Ergebnis passt. Er wiederholt die Abläufe immer und immer wieder, bis er die Fähigkeit besitzt, das Menü zu kochen. Durch Training und Lernen können wir uns in einem Gebiet verbessern und werden schlauer. Das gilt sowohl für die natürliche als auch für die künstliche Intelligenz. Hier kommen die Begriffe Machine Learning und Deep Learning ins Spiel:

Machine Learning (maschinelles Lernen)

Ist ein Teilbereich der KI. Machine Learning unterscheidet sich von der herkömmlichen Programmierung darin, dass das Programm keine vordefinierten Regeln erhält, sondern mit menschlichem Feedback lernt, sich anpasst und verbessert.

Deep Learning (tiefgehendes Lernen)

Ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Deep Learning ist in der Funktionsweise vom Lernen im menschlichen Gehirn inspiriert. Neuronale Netze werden während des Lernvorgangs immer wieder neu verknüpft. In den Lernvorgang greift der Mensch in der Regel nicht mehr ein.

 

Um Gesichter zu erkennen oder Gegenstände von Tieren zu unterscheiden, werden richtig viele Trainingsdaten benötigt. Hier wird ein deutlicher Unterschied zur menschlichen Intelligenz ersichtlich. Ein Mensch muss nicht zuerst Millionen von Hundebildern sehen, um zu bestimmen, ob er einen Hund, ein Auto oder eine Katze vor sich hat. Natürlich sollen KI-Methoden einen Mehrwert bringen. Manchmal bewähren sich zur Problemlösung ganz einfach die altbekannten Methoden.

 

Chance für Verkauf & Handel

Künstliche Intelligenz boomt. Immer mehr Branchen setzen auf Unterstützung durch KI. Hat die Technologie im Verkauf oder Handel von Artikeln und Dienstleistungen Potenzial? Wir von Arcavis sind der Meinung: ja! Aus diesem Grund haben wir über die Plattform Microsoft Azure unser neues Modul «Arcavis AI» eingebunden. Unser Team liebt es an neuen Ideen zu tüfteln. Im Entwicklungsprozess stehen für uns die Kundenbedürfnisse konsequent im Mittelpunkt. Was unser Modul kann? Ein kleiner Einblick:

 

Selfcheckout Altersprüfung

Selfcheckout-Kassen sind auch bei unseren Kunden nicht mehr wegzudenken. Für bestimmte Produkte muss eine Altersprüfung erfolgen. Hier kommt «Arcavis-AI» zum Einsatz. Wählt der Konsument ein entsprechendes Produkt, erscheint folgende Meldung:

Arcavis extrahiert den Text aus dem Bild des Reisedokumentes und verifiziert sofort das Alter.

 

Nummernschilderkennung Autowaschstrasse

Viele Autowaschanlagen bieten ihren Kunden verschiedene Waschabonnements an. Fährt ein Auto in die Waschstrasse, erkennt Arcavis sofort das Nummernschild. Automatisch wird der Fahrzeughalter an der Kasse als Kunde angewählt. Seine Abos sind sofort verfügbar.

 

Ideen sind gefragt

Wir haben viele Ideen im Köcher, was sind eure? Wo seht ihr im Verkauf von Artikeln oder Dienstleistungen Potenzial für KI? Schreibt uns eure Vorschläge an info@arcavis.ch – wir sind gespannt! Vielleicht ist euer Vorschlag schon bald Teil unseres «Arcavis AI» Moduls.

 

Arcavis kostenlos testen? Hier geht’s zur Demoversion.

Fragen? Beantworten wir gern! Sie erreichen uns unter +49 (0)6542 96328340