Was leisten KI-Systeme? Künstlich intelligent, natürlich effizient!?

Autor / Redakteur: Moritz Liebeknecht* / Julia Mutzbauer

Auf KI basierende Anwendungen und Systeme sind längst Teil unseres Alltags. Sie begegnen uns in Form von Sprachassistenten, Navigationsgeräten oder Chatbots. Doch was bringt die Zukunft? Müssen wir uns vor apokalyptischen Szenarien à la „Terminator“ fürchten? Unser Fachartikel beleuchtet Chancen als auch Risiken und fasst die gängigen Verfahren KI-basierter Systeme zusammen.

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Kollege Computer – Freund oder Helfer?
Kollege Computer – Freund oder Helfer?
(© stock.bots)

Tagtäglich lesen uns schlaue Sprachassistenten alle Wünsche von den Lippen ab, schlagen uns Webshops dank ausgeklügelter Algorithmen passende Produkte vor, manövrieren unsere Autos selbstständig in kleinste Parklücken und werden unsere Anfragen auf diversen Websites von zuvorkommenden Chatbots beantwortet. Die fast beliebig fortzuführende Reihe solcher Beispiele zeigt eindrucksvoll, dass Künstliche Intelligenz (KI) längst zum integralen Bestandteil unseres Alltags geworden ist.

Für gewöhnlich assoziieren wir das populäre Schlagwort jedoch mit komplexen Maschinen oder menschenähnlichen Robotern und übersehen, dass KI auch in kleinen Anwendungen und Tools steckt. Das heißt, wir nutzen bereits eine Vielzahl von KI-basierten Anwendungen und Services, ohne uns dessen bewusst zu sein.

So stellt sich die Frage, was sich konkret hinter dem Trendthema Künstliche Intelligenz verbirgt und welche Chancen oder Risiken sich daraus ergeben. Neu ist das Thema trotz des gegenwärtigen Hypes jedenfalls nicht. In Expertenkreisen wird bereits seit mehr als 60 Jahren über KI diskutiert. Und im Science-Fiction-Genre haben einschlägige Zukunftsvisionen sogar eine noch weiter zu­rückreichende Tradition. Lange konnten auf diesem Gebiet jedoch keine signifikanten Fortschritte erzielt werden – vor allem aufgrund technischer Beschränkungen. In der jüngsten Vergangenheit hat sich jedoch die Rechenleistung unserer Computer erheblich gesteigert. Nicht zuletzt deshalb wurde in der Entwicklung von KI und entsprechenden Anwendungen in den letzten Jahren ein entscheidender Schritt gemacht.

Das menschliche Gehirn als Vorbild

Gegenwärtig ist Künstliche Intelligenz – wieder einmal – in aller Munde und die Marschroute scheint klar: KI wird unseren Alltag, unser Leben, unsere Arbeitswelt und die Gesellschaft verändern. Doch nicht alle Zeitgenossen begrüßen diese Entwicklung.

Diffuse Vorstellungen davon, was KI leisten kann und was nicht beziehungsweise ob sie eher Chance oder Bedrohung ist, führen zu großen Unsicherheiten und nicht minder schwerwiegenden ethischen Bedenken. So ist zunächst einmal die Frage zu klären, wie Künstliche Intelligenz überhaupt definiert wird.

Bis heute fehlt es an einer allgemeingültigen Definition. Im weitesten Sinne wird unter KI die Automatisierung intelligenten Verhaltens und maschinellen Lernens verstanden. KI soll Maschinen ermöglichen, Aufgaben zu bearbeiten, für deren Lösung menschenähnliche Intelligenzleistungen ­vorausgesetzt werden. Der Grundgedanke der KI besteht also zunächst einmal darin, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu imitieren.

Grundsätzlich lässt sich zwischen „starker“ und „schwacher“ KI unterscheiden. „Schwache“ KI ist, was uns – wie in den eingangs genannten Beispielen – häufig unterstützend im Alltag begegnet. Sie ist auf einen klar definierten Anwendungsbereich begrenzt, beispielsweise das Erkennen und Verarbeiten von Sprache. „Starke“ KI verfügt hingegen über intellektuelle Fähigkeiten, die dem menschlichen Gehirn mindestens ebenbürtig sind.

Ihre Schlussfolgerungen sollen nicht auf einen Bereich limitiert, sondern auf beliebig viele andere Gebiete übertragbar sein. Bis heute ist es nicht gelungen, eine nach diesem Verständnis „starke“ KI zu entwickeln.

KI – aber wie?

Ein Großteil der („schwachen“) künstlich intelligenten Systeme, Assistenten und Tools, die wir tagtäglich nutzen, basiert auf dem Prinzip des maschinellen Lernens. Ziel dieses überaus erfolgreichen Teilgebiets der KI ist, durch die intelligente Verknüpfung oder statistische Auswertung von Daten Zusammenhänge beziehungsweise Muster zu erkennen, um daraus Schlussfolgerungen abzuleiten oder Prognosen zu treffen.

Das Pfund, mit dem die KI wuchert

Dazu benötigt die lernende Maschine eine ausreichend große Datenbasis. Zudem muss sie durch die Programmierung spezieller Algorithmen in die Lage versetzt werden, diese Daten zu verarbeiten. Demnach ist menschliches Handeln nötig, bevor die Maschine ihre Künstliche Intelligenz entfalten kann.

Maschinelles Lernen hat sich vor allem in Anwendungsszenarien durchgesetzt, in denen riesige Datenmengen statistisch ausgewertet und nach Mustern durchsucht werden sollen. Nach diesem Prinzip funktionieren beispielsweise KI-basierte Assistenten, Spamfilter, Sprachübersetzungen, Wetterprognosen, autonome Fahrsysteme, medizinische Diagnostik und Anlageberatungen.

Das sogenannte Deep Learning ist wiederum ein Teilgebiet beziehungsweise eine Weiterentwicklung des maschinellen Lernens und könnte zukünftig zur Grundlage von „starker“ KI werden. Es stützt sich nämlich auf künstliche neuronale Netze, deren Aufbau und Funktion den Neuronen des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Durch eine große Informationsbasis und die Struktur der neuronalen Netze soll ein auf Deep Learning basierendes System erlernte Inhalte selbstständig und auf lange Sicht auch bereichsübergreifend mit neuen Inhalten verknüpfen können.

Auf diese Weise würden ständig neue Lernprozesse angestoßen. Ziel ist, dass die Maschine nicht einfach nur lernt, sondern dass sie das Lernen lernt. Je mehr aussagekräftige Daten solche Systeme verarbeiten, desto zuverlässiger werden sie. Im Idealfall führt der „Lern­effekt“ demnach zu einer kontinuierlichen Selbstoptimierung.

Werden Maschinen zur Bedrohung?

Beim herkömmlichen maschinellen Lernen ist menschliches Eingreifen erforderlich, um Schlussfolgerungen als „richtig“ oder „falsch“ zu klassifizieren und entsprechende Justierungen vorzunehmen. Deep-Learning-Algorithmen sollen diesen Arbeitsschritt dagegen kurzerhand selbst übernehmen.

Anders als im klassischen maschinellen Lernen lässt sich kaum nachvollziehen, auf welchem Weg Deep-Learning-Systeme zu ihren Ergebnissen gelangen. Ihre höhere Präzision in der Mustererkennung geht demnach zulasten der methodischen Transparenz. Es besteht die Gefahr, dass Deep Learning-Systeme falsche Schlüsse ziehen, ohne ihre eigenen Fehler zu erkennen oder zu beheben.

Spätestens seit der Hollywood-Klassiker „Terminator“ (1984) in apokalyptischen Bildern gezeigt hat, was passieren könnte, wenn Maschinen zu viel Macht bekommen, dürften viele Zeitgenossen dem Thema KI mit einer gewissen Skepsis begegnen. Im Film verselbstständigen sich die Maschinen eines Technologiekonzerns und haben nichts Geringeres im Sinn, als die Weltherrschaft an sich zu reißen.

Wie lässt sich KI sinnvoll einsetzen?

In der Realität scheint ein derartiges Bedrohungsszenario allerdings kaum denkbar. Zwar sollen Maschinen durch KI Aufgaben erledigen können, für die menschen-ähnliche Intelligenzleistungen vorausgesetzt werden, doch führt dies nicht dazu, dass sie ein eigenes Bewusstsein entwickeln.

Ebenso ist strittig, ob Maschinen jemals so etwas wie Intuition oder spontane Kreativität entwickeln können. Eine entscheidende Grenze bliebe damit also nach wie vor bestehen.

Anhand der eingangs genannten Beispiele wurden bereits ein paar praktische Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz skizziert. Die Verbreitung KI-basierter Anwendungen wirkt sich auf zahlreiche Lebensbereiche aus. Während sich Privatanwender wohl vor allem über Gadgets freuen, die ihnen Erleichterungen im Alltag bringen, können Mediziner mithilfe von KI zuverlässigere Diagnosen stellen und Politiker im Handumdrehen umfassende Analysen komplexer Zusammenhänge erhalten. Auch Wirtschaftsbetriebe können durch den gezielten Einsatz von KI profitieren.

Zwar werden KI-basierte Technologien in der Wirtschaft bislang nur vereinzelt angewendet, doch sollen sie laut aktuellen Studien innerhalb der kommenden Jahre massiv an Bedeutung gewinnen. Im Kundendialog zeigt sich schon heute, mit welchen Vorteilen die Implementierung von KI für Unternehmen verbunden ist.

Zum Beispiel, indem das intelligente Routing von Vorgängen im Contact Center eine gerechte Verteilung der Arbeitslast gewährleistet. Oder durch Chatbots, die gegenwärtig eines der größten Anwendungsgebiete von KI in Unternehmen darstellen und – ebenso wie Sprachportale – bei überschaubaren Investitionen zu einer signifikanten Verbesserung des Serviceangebots führen. Zu beachten ist hierbei allerdings, dass Prozesse gut durchdacht und Kunden nicht durch unausgereifte Anwendungen verschreckt werden. Daher empfiehlt es sich, KI-Lösungen in Zusammenarbeit mit erfahrenen Experten, beispielsweise einem spezialisierten Dienstleister, zu implementieren.

Der Autor Moritz Liebeknecht
Der Autor Moritz Liebeknecht
(© IP Dynamics)

Fazit

Die Sorge, dass der Mensch im Zuge der Automatisierung des Kundendialogs durch einen Bot ersetzt wird, lässt sich schnell entkräften. Die Technologie zielt im Kundendialog darauf ab, Mitarbeiter im Servicebereich bestmöglich zu unterstützen. Indem Bots beispielsweise zeitraubende Routinearbeit übernehmen, können Mitarbeiter sich auf wertschöpfende Arbeit fokussieren. So entfaltet die Künstliche Intelligenz im Kundenservice ihre volle Wirkung erst durch die Kombination von modernster Technologie und menschlichen Fähigkeiten. Statt eines Gegeneinanders führt der Weg in die Zukunft über das Miteinander von Mensch und Maschine.

*Der Autor ist Referent Unternehmenskommunikation bei IP Dynamics. Der Hamburger Systemintegrator liefert maßgeschneiderte KI-Lösungen – zum Beispiel Sprach- und Chatbots für Contact Center.

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