Künstliche Intelligenz: Vorteile, Nachteile & die Zukunft

Künstliche Intelligenz oder KI ist die Verwendung von Algorithmen zur Lösung realer Probleme. Dabei geht es um die Demonstration von Intelligenz durch Maschinen, insbesondere den Computer.

Der KI-Bereich ist seit den 1950er Jahren stetig gewachsen, obwohl das Tempo durch Einschränkungen der Computerhardware verlangsamt wurde. In den letzten zwei Jahrzehnten ist es jedoch viel schneller gewachsen, da es leistungsstärker und billiger ist Computing Plattform. Dennoch bleiben einige KI-Implementierungen relativ teuer.

Künstliche Intelligenz findet man heute in allem, von Smartphone-Kameras bis hin zu Videospielen, E-Commerce, Gesundheitswesen, Cybersicherheit, Produktempfehlungen, Suchmaschinenund Werbung.

Dieser Beitrag wirft einen genauen Blick auf die Branche der künstlichen Intelligenz und zeigt ihre Vor- und Nachteile sowie die Zukunft für uns und die Maschinen auf.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist die Demonstration der Intelligenz einer Maschine. Dies beinhaltet normalerweise eine gute Wahrnehmung der Umgebung für angemessenere Reaktionen.

Während verschiedene Menschen künstliche Intelligenz mit ihren eigenen Worten definieren können, könnte ein Beispiel eine gute Möglichkeit sein, besser zu erklären, was KI ist und was sie nicht ist.

Stellen Sie sich für einen Moment vor, dass Sie einen Chatbot entwerfen. Es sollte in der Lage sein, Anfragen von Benutzern über das Internet anzunehmen, diese Anfragen dann zu analysieren und eine Antwort bereitzustellen. Ihre erste Vorgehensweise besteht darin, die Antworten auf alle möglichen Fragen aufzulisten, die ein Benutzer stellen könnte.

Das Problem bei diesem Ansatz ist jedoch, dass Ihr Bot stark eingeschränkt ist, worauf er reagieren kann. Wenn beispielsweise ein verspielter Benutzer einen solchen Bot bittet, „zeig mir deine Titten“, wird die Antwort wahrscheinlich „Ich verstehe nicht“ oder ähnliches lauten.

Betrachten Sie nun einen anderen Chatbot mit einem Algorithmus, der versucht, die Bedeutung von Wörtern herauszufinden. Es kann immer noch einige vorinstallierte grundlegende Antworten enthalten, aber sein Algorithmus ermöglicht es ihm, die Bedeutung von Wörtern zu erraten und zu versuchen, unbekannte Fragen zu beantworten. Nennen wir es Bot-2.

Wenn Sie bot-2 also bitten, „zeig mir Ihre Titten“, stellt er fest, dass er keine vorinstallierte Antwort darauf hat, aber sein Training lässt ihn ein paar Dinge herausfinden.

Das Wort „zeigen“ bedeutet, dass Sie eine Aktion davon wünschen.
„Tits“ ist ein Synonym für menschliche Brüste.

Mit den oben genannten Informationen könnte ein sehr einfaches KI-Programm das Internet nach „Titten“ durchsuchen und Ihnen das erste Bild anzeigen.

Ein komplexeres KI-System könnte zusätzlich „Titten“ als klassifizieren Inhalt für Erwachsene. Nennen wir es Bot-3. Zusätzlich zum Anzeigen des Bildes wird möglicherweise auch gefragt, ob Sie einem Chatroom für Erwachsene beitreten oder Ihnen sogar kommerzielle Anzeigen für Erwachsene zeigen möchten.

Wie Sie den obigen Szenarien entnehmen können, hatte bot-1 kein Umweltbewusstsein. Bot-2 hatte 2 Punkte Umweltbewusstsein und war besser. Während Bot-3 3 Zählungen hatte und der klügste war.

Einfach ausgedrückt macht das Erfassen und Analysieren von mehr Aspekten von Interaktionen (Signalen) ein KI-System intelligenter. Es gibt viele Möglichkeiten, diese Erfassung und Analyse von Informationen durchzuführen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Und diese Disziplin wird als künstliche Intelligenz bezeichnet.

Was sind einige Beispiele für künstliche Intelligenz?

Im Folgenden sind einige der vielen KI-Implementierungen aufgeführt, auf die Sie bereits gestoßen sein müssen:

Virtuelle Assistenten – Chatbots haben sich über die obigen Beispiele hinaus zu vielen nützlichen Anwendungen entwickelt. Mehr von ihnen verstehen sogar die menschliche Sprache und sprechen zurück. Beispiele sind beliebte kommerzielle Produkte wie Alexa von Amazon, Siri von Apple und Google Assistant.
Suchmaschine – Suchmaschinen, insbesondere Google, standen in den letzten Jahrzehnten im Mittelpunkt vieler KI-Forschung und -Entwicklung. Heute überwacht und analysiert die Google-Suchmaschine Hunderte von Signalen für jeden gesuchten Begriff. Deshalb scheint es so schlau zu sein.
Deepfakes – Derzeit mehr zum Spaß verwendet, gibt es KI-Algorithmen, die Bilder verstehen und neu zeichnen können. Zum Beispiel können sie ein Bild zum Lächeln bringen oder sprechen, ein gefälschtes Video von einem Präsidenten oder einer Berühmtheit machen und sogar Personen in Bikinis auf Fotos ausziehen.
Produktempfehlungen – Wird von allen großen Unternehmen von Amazon bis Netflix, Ticketbuchungs- und Musikempfehlungsplattformen wie verwendet Pandora.
Gesichtserkennung – Dieser ist so gut geworden, dass Facebook und Picasa Sie überall leicht identifizieren können. KI-Bilder sind aufgrund von Verbesserungen im Design neuronaler Netzwerksysteme gut geworden.
Spam-Filter – Gmail überzeugt neben anderen tollen Funktionen durch sein intelligentes Spam-Filtersystem. KI hat die Welt vor der Bedrohung gerettet E-Mail Spam dank des Bayes-Klassifizierer-Ansatzes für maschinelles Lernen.
Games – Wird häufig für die Generierung von Nicht-Spieler-Charakteren verwendet. Einige Spiele lernen auch von Ihnen, sodass sie Sie besser schlagen können.
Landwirtschaft – Viele Ansätze für eine bessere Bestandsüberwachung, verbesserten Ertrag, automatisches Melken der Kühe, optimale Gewächshausbedingungen und so weiter.
Finanzspekulation – Trading-Bots liegen heutzutage voll im Trend, ihre Rentabilität kann jedoch variieren. Viele dieser Bots nutzen KI, darunter auch Robo-Berater, die geben Investition Rat.
Sicherheit – Künstliche Intelligenz findet auch Anwendung in Sicherheitskameras, erkennt ungewöhnliche Prozesse und unterstützt Menschen bei der Überwachung und Verteidigung von physischen und Cyber-Assets.
Gesundheit & Diagnose – Von Pflegerobotern bis hin zu neuronalen Netzen, die Scans schneller diagnostizieren, bietet KI viele Möglichkeiten für eine bessere und kostengünstigere Gesundheitsversorgung.
Drohnen – Das sind Flugmaschinen, die selbstständig denken und navigieren können. Derzeit ein großer Vorteil für militärische Organisationen.
Industrieroboter – Vom Zusammenschweißen von Teilen über das Kommissionieren von Produkten aus dem Lager bis hin zum Bau elektronischer Schaltkreise und dem Lackieren von Autos – Industrieroboter werden immer vielseitiger.

Wie groß ist das Feld der künstlichen Intelligenz?

Künstliche Intelligenz kann theoretisch auf jede Aktivität angewendet werden, an der sich Menschen beteiligen. Dies umfasst alles von der Wahrnehmung der Umwelt über Sprachen, Lernen im Allgemeinen bis hin zu Bewegung. Das Feld ist riesig.

Hier ist eine Liste der beliebtesten KI-Felder. Beachten Sie, dass einige Organisationen zwei oder mehr dieser Felder kombinieren, um ihre Ziele zu erreichen:

Argumentation & Problemlösung - Selbsterklärend.
Wissensrepräsentation – Fähigkeit, Fragen richtig zu beantworten.
Planung & Vorhersagen – Aus Datenbergen Sinn machen.
Lernen – Entdecken neuer Muster durch Erfahrung.
Verarbeitung natürlicher Sprache – Menschliche Kommunikation verstehen.
Wahrnehmung – Daten von Sensoren verstehen, zB Mikrofone, Kameras, Radar.
Bewegung – Fähigkeit, in der Umgebung zu navigieren, wie z. B. Robotik und selbstfahrende Autos.
Soziale Intelligenz – Umgang mit Menschen.
Generelle Intelligenz - Selbsterklärend.

Die besten Ansätze der künstlichen Intelligenz

Während es verschiedene Bereiche gibt, in denen nach künstlicher Intelligenz gesucht wird, gibt es ebenso unterschiedliche Computeransätze für das Problem, Intelligenz aus Maschinen zu generieren.

Die folgenden Methoden haben sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt und einige sind für bestimmte Aufgaben besser als andere. Deshalb ist es wichtig zu wissen, was sie sind und wie sie funktionieren.

Logische Methoden – Obwohl nicht speziell KI-bezogen, können logische Methoden und Algorithmen bei der Entwicklung intelligenter Anwendungen sehr hilfreich sein. Der moderne Computer basiert auf logischen Schaltungen wie AND, NOT, NAND, OR, XOR und so weiter.
Suche & Rang – Wie der Name schon sagt, durchsuchen Sie eine Datenbank und ordnen die Ergebnisse nach Relevanz. Dies ist die Grundlage von Suchmaschinen.
Neuronale Netze – Nachbildung des Wahrnehmungssystems des menschlichen Gehirns. Ein neuronales Netz kann speicherintensiv sein, je nach Komplexitätsgrad oder wie viele verborgene Schichten es hat. Komplexe neuronale Netze mit vielen Schichten nennt man Deep Learning. Sie sind sehr flexibel im Lernen und stehen hinter den meisten der jüngsten Wunder der KI-Anwendungen.
Entscheidungsbaum – Eine unkomplizierte Methode zur Klassifizierung von Informationen oder Ereignissen basierend auf Eingaben. Jede Baumebene hilft bei der Entscheidung, was ein Objekt sein könnte oder nicht.
Bayes-Klassifikatoren – Diese Methode klassifiziert Dokumente nach ihrem Inhalt. Es eignet sich hervorragend zur Kontrolle von E-Mail-Spam, da E-Mails, die „Viagra“ oder „Cialis online kaufen“ enthalten, leicht als Spam zu erkennen sind.
Evolutionär – Ein KI-System, das verschiedene Versionen von sich selbst erstellen, diese testen und dann zur besten Version werden kann. Großartig für Spiele und vielleicht eine Superintelligenz Projekt.
Clustering – Dazu gehört die Gruppierung zusammengehöriger Daten, um das Auffinden von Verbindungen wie Flügen und Mitfahrgelegenheiten zu erleichtern.

Die Vorteile der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz bietet viele potenzielle Vorteile, die sie für eine breite Palette von Anwendungen attraktiv machen, vom Gesundheitswesen über den Handel bis hin zur Fertigung und so weiter. Der Anwendungsbereich ist jedoch praktisch unbegrenzt, da die meisten menschlichen Aktivitäten von KI profitieren können.

Im Folgenden finden Sie eine Liste mit einigen der wichtigsten Vorteile der künstlichen Intelligenz:

Automation – Sie machen es einfach, Aufgaben zu automatisieren, insbesondere die routinemäßigen und langweiligen.
Keine menschlichen Fehler – Menschen werden von Zeit zu Zeit Fehler machen, Computeranwendungen jedoch nicht.
Schnellere Entscheidungen – Sie erhalten Antworten in nur Millisekunden, ganz ohne Stress.
Rund um die Uhr einsatzbereit – Computeranwendungen werden nie müde.
Wenig bis keine Risiken – In Kriegszeiten oder bei einem nuklearen Ausbruch können Roboter sehr nützlich sein.
Produktivität Boost – Computer steigern bereits unsere Produktivität, und KI wird sie weiter steigern.

Die Nachteile der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat auch einige Nachteile und hier sind die wichtigsten:

Arbeitslosigkeit – Anwendungen der künstlichen Intelligenz werden sie verdrängen Jobs & Karriere in der Zukunft. Dabei handelt es sich jedoch wahrscheinlich um sich wiederholende Aufgaben, die keine komplexen Fähigkeiten erfordern.
Kapitalintensiv – Die Implementierung neuer KI-Systeme ist immer noch ein relativ kapitalintensives Unterfangen, verglichen damit, einfach jemanden einzustellen, der die Arbeit erledigt.
Kein Out-of-the-Box-Denken – Obwohl künstliche Intelligenz Wissenschaftlern helfen kann, neue Erfindungen zu machen oder neue Muster zu entdecken, funktioniert sie nur, wenn das System dafür ausgelegt ist. Andernfalls fehlt es einer KI-Maschine an menschlicher Kreativität. Zumindest für jetzt.
Datenschutzprobleme – Von Facebook bis hin zu Ländern, die bereits KI einsetzen, um die Gesichter der Menschen auf der Straße zu durchsuchen. Niemand weiß, wie eine bösartige Anwendung dieser Technologie ausgehen könnte.

Unsere Zukunft mit künstlicher Intelligenz

Die Zukunft hat noch nicht stattgefunden, so viele Ergebnisse sind noch möglich. Aus dem Bereich der KI können Sie jedoch einiges erwarten, basierend auf laufender Arbeit und Forschung. Hier sind einige:

Militär – Die erste ist bewaffnete KI, Militärlabors auf der ganzen Welt sind bereits tief in diese Materie eingedrungen. Und denken Sie daran, dass das Internet ursprünglich für militärische Zwecke entwickelt wurde.
BERUF – Ein zweites Problem sind traditionelle Berufe. Menschliche Hilfs- und Routinearbeiter werden zunehmend durch Roboter oder andere KI-gestützte Lösungen ersetzt. Jobs, die komplexere Fähigkeiten und Kreativität erfordern, sollten jedoch nicht stark beeinträchtigt werden.
Intelligenz – Ein weiteres Thema ist Superintelligenz, was sich auf eine KI-Anwendung bezieht, die so intelligent wird, dass sie das normale menschliche Niveau übertrifft. Hier geht es nicht um if aber von wann, da dies bei genügend Fortschritten in der Entwicklung von Computerhardware zwangsläufig passieren wird. Erwarten Sie also in Zukunft eine Art Skynet, Matrix oder VIKI von iRobot.
Datenschutz – Die Überwachung wird immer schlimmer und schlechte Schauspieler werden sich schließlich der Party anschließen. Gibt es einen besseren Weg, jemanden zum Entführen zu finden, als mit einem KI-gestützten öffentlichen Überwachungssystem?
Liebe – Schließlich gibt es noch das Thema Sex und Beziehungen. Lebensgroße Sexpuppen mit grundlegender KI sind bei einigen Leuten bereits der letzte Schrei. Sie können sie in jeder Form, Farbe, Gesicht und mit Extras erhalten, die Sie mögen. Aber mit KI-Fortschritten werden sie herumlaufen, den Abwasch machen, für Sie tanzen, fragen, wie Ihr Tag war, sich emotional verbinden, Ihre sexuellen und anderen Vorlieben lernen und dabei immer billiger werden.
Sehen Sie, wohin das alles führt?

Top-KI-Tools

Hackernoon hat diese lange Liste von KI-Tools und -Diensten Sie können noch heute damit beginnen. Von Amazon Echo bis Google Assistant, Cortana und vielen mehr ist die Liste in relevante Abschnitte unterteilt.

Für weitere technische Tools zur Entwicklung persönlicher oder geschäftlicher KI-Systeme zeigt die folgende Liste einige der Top-Namen der Branche und was sie tun.

Python – Höhere Programmiersprache mit vielen KI-Bibliotheken.
TensorFlow – Python-basierte KI-Entwicklungsplattform von Google.
Scikit-Lernen – Eine weitere Python-basierte Plattform für maschinelles Lernen.
Caffe – Schnelles und benutzerfreundliches Framework für maschinelles Lernen.
MXNet - Ein Open-Source Deep-Learning-Framework.
PyTorch – Eine optimierte Deep-Learning-Python-Bibliothek.
Google Cloud ML-Engine – Skalierbare Cloud-basierte Engine für Training und Vorhersagen.
Azure ML-Engine – Cloudbasierte Engine für maschinelles Lernen von Microsoft.

Schlussfolgerung

Am Ende dieses Leitfadens durch die Welt der künstlichen Intelligenz und was sie für uns bereithält, haben Sie auch die Vor- und Nachteile dieser Technologie gesehen.

Eines ist klar – die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz ist unausweichlich. Wir müssen uns also auf dramatische sozioökonomische Veränderungen in den kommenden Jahrzehnten einstellen.