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Die Potenziale der Künstlichen Intelligenz (KI)

 

Der hierzulande vom Themenfeld Industrie 4.0 entfachte Digitalisierungs-Hype findet in der strategischen Zielsetzung, »Künstliche Intelligenz« (KI) zu entwickeln sowie solche KI-Entwicklungen zu forcieren und zu fördern ein hohes Maß an Zustimmung. Auf der politischen Bühne hat die Bundesregierung der KI eine hohe Priorität eingeräumt und im Sommer2018 entsprechende Weichen gestellt. Die führenden Industrieverbände VDMA, ZVEI und Bitcom sind ebenfalls involviert, wenngleich beim jeweiligen Engagement auch gewisse Unterschiede in Zielerwartung und Engagement deutlich werden. Selbstverständlich ist auch die institutionelle Forschung beteiligt, allen voran die Wissenschaftler des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz DFKI mit dessen Institutschef Prof. Wahlster, voll engagiert. Doch bei aller Gemeinsamkeit dieser Akteure ist es für den neutralen Betrachter wichtig, die inhaltliche KI-Bedeutung bzw. die damit verbundenen Zielerwartungen sowie Unterschiede zur Kenntnis zu nehmen:

• Die Bunderegierung sieht die gesellschaftliche und ökonomische Zukunft eng verbunden mit der Kompetenz der Bunderepublik in der KI-Entwicklung. Das Bundeskabinett hat hierzu Eckpunkte für eine Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung beschlossen. Mit den Eckpunkten will die Bundesregierung die Erforschung, Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz in Deutschland auf ein weltweit führendes Niveau bringen. Die Nutzung Künstlicher Intelligenz soll verantwortungsvoll und zum Wohle der Gesellschaft vorangebracht und neue Wertschöpfungspotenziale sollen erschlossen werden.

• Der VDMA sieht das Leistungs- bzw. Angebotsspektrum der Mitgliedsbetriebe im Maschinen- und Anlagenbau gesteigert durch die Einbindung von KI. Mit dem Schwerpunkt »Machine Learning« sorgt KI dafür, dass Software und Informatik immer stärker zum maßgeblichen Innovationstreiber im Maschinenbau werden. Dadurch bleiben die Hersteller auch weiterhin in einer global führenden Marktsituation.

• Der ZVEI betrachtet die Implementierung von KI-Techniken in jede Art von Maschine und Gerät, von Mikro bis Makro und von der Elektronik bis zur Energieversorgung,  als Domäne der Branche und differenziert dabei hinsichtlich der Anforderungen und den  Möglichkeiten der KI. Diesbezüglich sei nach Auffassung des ZVEI mehr Förderung anwendungsnaher KI-Forschung notwendig.

• Der Branchenverband Bitcom sieht die Mitgliedsunternehmen in einer Pool-Position, denn die KI wird die Wirtschaft und auch die Gesellschaft in den kommenden Jahren nachhaltig prägen. KI wird als Habitus der IT-Branche reklamiert, denn KI ist die Eigenschaft eines IT-Systems, »menschenähnliche«, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen.

 

Engagement von Politik und Wirtschaft

 

Die Bundesregierung hat wieangeführt eine »Strategie Künstliche Intelligenz« beschlossen und diese sowohl schriftlich formuliert als auch mit der Umsetzung der definierten Ziele begonnen. Die Bundesregierung ist entschlossen, sowohl Forschung und Entwicklung als auch Anwendung von KI in Deutschland und Europa auf ein weltweit führendes Niveau zu bringen und dort zu halten. Deutschland soll zum weltweit führenden Standort für KI werden, insbesondere durch einen umfassenden und schnellen Transfer von Forschungsergebnissen in Anwendungen sowie die Modernisierung der Verwaltung. Die Bundesregierung will, dass Deutschland die vorhandene gute Position in der KI-Forschung auch zusammen mit europäischen Partnern und Technologieführern zu einer Spitzenposition ausbaut.

Die Bundesregierung formuliert in den Eckpunkten das Ziel, ein attraktiver Forschungs- und Wirtschaftsstandort für KI-Expertinnen und -Experten aus dem In- und Ausland zu sein, der die weltweit klügsten Köpfe im Bereich KI anzieht und hält, und unsere Ausbildungskapazitäten im KI-Bereich deutlich ausweiten.

Hierzu soll die KI-Forschung in Deutschland deutlich ausgebaut werden. Dazu dienen die Förderung weiterer Kompetenzzentren zum maschinellen Lernen und ihre Vernetzung mit den bestehenden Zentren und Forschungseinrichtungen von Bund und Ländern zu KI und Big Data im Rahmen des Aufbaus eines nationalen Forschungskonsortiums. Dabei gilt der Grundsatz, dass Vielfalt in der Forschung die Voraussetzung für spätere Vielfalt am Markt ist.

 

Definition: Künstliche Intelligenz

 

Mit dieser Präambel wird die Informationsplattform »industry-focus.info« über die Entwicklung und Anwendung von KI punktuell berichten. Als wichtig für das Grundverständnis ist die Definition von KI zu sehen. Die auf dieser Site zugrunde gelegte Definition findet sich bei Wikipedia.de wieder. Sie lautet:

»Künstliche Intelligenz (KI, auch Artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem Maschinellen Lernen befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von »Intelligenz« mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet. Hinsichtlich der bereits existierenden und der als Potenziale sich abzeich- nenden Anwendungsbereiche gehört künstliche Intelligenz zu den wegweisenden Antriebskräften der Digitalisierung.« Zitatende

Im allgemeinen Verständnis bezeichnet künstliche Intelligenz den Versuch, menschenähnliche Entscheidungsstrukturen in einem nichteindeutigen Umfeld nachzubilden, d. h. einen Computer so zu bauen oder zu programmieren, dass er eigenständig Probleme  lösen kann. Oftmals wird damit aber auch eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, wobei durch meist einfache Algorithmen ein »intelligentes Verhalten« simuliert werden soll, etwa bei Computerspielen. Des Weiteren wird der Begriff künstliche Intelligenz im Zusammenhang mit den reversiblen Vorstellungen von »Menschen und Maschinen« dargestellt. Dabei kursiert die Vorstellung, dass mittels KI eine Intelligenz erschaffen wird, die das menschliche Denken mechanisieren soll. Dies mündet in die Vorstellung, Maschine zu konstruieren und zu bauen, die intelligent reagieren oder sich wie ein Menschen verhalten. Die Ziele dieser so bezeichneten starken KI sind auch nach Jahrzehnten der Forschung weiterhin visionär.

 

Forschung und Künstliche Intelligenz

 

Neben den Forschungsergebnissen der Kerninformatik selbst sind in die Erforschung der KI Ergebnisse der Psychologie, Neurologie und Neurowissenschaften, der Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik eingeflossen. Umgekehrt nahm die Erforschung der KI auch ihrerseits Einfluss auf andere Gebiete, vor allem auf die Neurowissenschaften. Dies zeigt sich in der Ausbildung des Bereichs der Neuroinformatik, der der biologieorientierten Informatik zugeordnet ist, sowie der Computational Neuroscience.

Bei künstlichen neuronalen Netzen handelt es sich um Techniken, die ab Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt wurden und auf der Neurophysiologie aufbauen.

KI stellt somit kein geschlossenes Forschungsgebiet dar. Vielmehr werden Techniken aus verschiedenen Disziplinen verwendet, ohne dass diese eine Verbindung miteinander haben müssen.

Eine wichtige Tagung ist die International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), die seit 1969 stattfindet.

KI ist eine Querschnittstechnologie, die in Teilgebiete untergegliedert werden kann. Diese sind

• Wissensbasierte Systeme, die eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme modellieren. Diese Systeme sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern. Beispielhafte Anwendungen finden sich in der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen.

• Musteranalyse und Mustererkennung durch Visuelle Intelligenz ermöglicht es, Bilder beziehungsweise Formen zu erkennen und zu analysieren. Als Anwendungsbeispiele sind Handschrifterkennung, Identifikation von Personen durch Gesichtserkennung, Abgleich der Fingerabdrücke oder der Iris, industrielle Qualitätskontrolle und Fertigungsautomation (letzteres in Kombination mit Erkenntnissen der Robotik) bekannt.

Mittels sprachlicher Intelligenz ist es beispielsweise möglich, einen geschriebenen Text in Sprache umzuwandeln (Sprachsynthese) und umgekehrt einen gesprochenen Text zu verschriftlichen (Spracherkennung). Diese automatische Sprachverarbeitung lässt sich ausbauen, so dass etwa durch latente semantische Analyse (kurz LSI) Wörtern und Texten Bedeutung beigemessen werden kann.

• Mustervorhersage gilt als eine Erweiterung der Mustererkennung und bildet die Grundlage des hierarchischen Temporalspeichers dar. Eine Vorhersage gilt als die Hauptfunktion des Neocortex und als das Fundament der Intelligenz. Solche Systeme bieten den Vorteil, dass z. B. nicht nur ein bestimmtes Objekt in einem einzelnen Bild erkannt wird (Mustererkennung), sondern auch anhand einer Bildserie vorhergesagt werden kann, wo sich das Objekt als nächstes aufhalten wird.

Die Robotik beschäftigt sich mit manipulativer Intelligenz. Mit Hilfe von Robotern können z. B. gefährliche Tätigkeiten wie etwa die Minensuche oder auch immer gleiche Manipulationen, wie sie z. B. beim Schweißen oder Lackieren auftreten können, automatisiert werden. Die Zielsetzung der KI-Robotik besteht darin, Systeme zu schaffen, die intelligente Verhaltensweisen von Lebewesen nachvollziehen können. Beispiele für derartige Roboter sind die Entwicklungen  ASIMO und Atlas. KI-Robotik wird ein Schwerpunkt der Berichterstattung von industry-focus.info werden.

Weitere Forschungsbereiche der KI befassen sich mit der Modellierung anhand der Entropiekraft , dem Künstlichen Leben und Methoden. Die Methoden der KI lassen sich grob in zwei Dimensionen einordnen: symbolische vs. neuronale KI und Simulationsmethode vs. phänomenologische Methode.

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