Künstliche Intelligenz hat die Interaktion zwischen Mensch und Maschine wie kaum eine andere Technologie zuvor beeinflusst. Mit zunehmender Leistungsfähigkeit sind allerdings auch Regularien erforderlich, um ihre Entscheidungen transparent, nachvollziehbar und sicher zu machen.
James Cameron hat mit seinem 1984 erschienenen Film „Terminator“ einen Klassiker geschaffen, der bis heute das Bild vieler Menschen von Künstlicher Intelligenz prägt. Im Kinofilm sollte im Jahr 1997 ein vom Militär entwickeltes Computersystem einen verheerenden Krieg gegen die Menschheit beginnen, um sich selber vor dem Abschalten zu schützen. Mittlerweile befinden wir uns nun schon in den 20er-Jahren des nächsten Jahrhunderts – und die in „Terminator“ und ähnlichen Filmen prophezeiten Horrorszenarien sind nicht eingetreten. Obwohl KI inzwischen in viele Bereiche des beruflichen und privaten Alltag Einzug gehalten hat und heute eine neue Ära der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit ermöglicht: Chatbots antworten druckreif auf Fragen, Smart Home-Geräte werden per Sprache gesteuert, Cobots arbeiten Hand in Hand mit dem Menschen. KI-Systeme sind die Basis vieler innovativer Human Machine Interfaces wie Sprach- und Gestensteuerungen.
Versuch einer Definition
Doch was genau versteht man eigentlich unter Künstlicher Intelligenz? Tatsächlich existiert weder in der Wissenschaft noch in der Praxis bisher eine allgemein anerkannte Definition. Der Entwurf des europäischen „AI-Act“ definiert Künstliche Intelligenz als „Software, die mit einer oder mehreren (…) Techniken (…) für eine gegebene Reihe von durch den Menschen definierten Zielen entwickelt wurde und die Ergebnisse wie Inhalte, Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen erzeugt, die die Umgebungen beeinflussen, mit denen sie interagieren.“ Im Kern nutzt KI dabei Algorithmen und komplexe mathematische Modelle, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Ähnlich wie der Mensch soll die KI auch aus Erfahrung lernen, urteilen und selbstständig Probleme lösen – um Aufgaben immer besser ausführen zu können.
Mehrere Teilbereiche
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ umfasst mehrere Teilbereiche, darunter Maschinelles Lernen und Deep Learning. Beim Maschinellen Lernen (ML) erschließt sich das System selbstständig Zusammenhänge auf Basis von Beispieldaten. So können KI-Systeme eigenständig aus Daten lernen und Probleme lösen, ohne dass dies explizit in Form von Regeln programmiert wurde. Besonders gut eignet sich Maschinelles Lernen für die Erkennung sowie Generierung sogenannter „Muster“ aus vorliegenden Datensätzen – beispielsweise kann das System so erkennen, welche Geste eine Hand vollzieht. Deep Learning geht noch einen Schritt weiter, indem es weitere Aspekte des Lern- und Trainingsprozesses automatisiert. Deep Learning-Algorithmen können unstrukturierte Datensätze wie zum Beispiel Texte oder Bilder entschlüsseln, sodass viel weniger menschliches Eingreifen erforderlich ist.
KI wird kreativ
Dank ChatGPT sind aktuell die jüngsten technologischen Entwicklungen der KI in aller Munde – die sogenannte generative KI- und Foundation-Modelle. Sie sind in der Lage, Inhalte wie Software-Codes, Texte, Bilder oder Musik selbstständig zu erzeugen. Damit grenzt sich generative KI von „klassischer“ diskriminativer KI ab, die darauf ausgelegt ist, Input zu differenzieren und zu klassifizieren, aber keine neuen Inhalte erstellt. Im Vergleich zu früheren KI-Modellen sind generative Systeme besonders leistungsstark, da sie auf Basis einer sehr großen Datenmenge trainiert werden. Durch diese Breite und Menge an Informationen können Foundation-Modelle beispielsweise inzwischen Sprachen übersetzen und strukturiert Aufgaben abarbeiten. In Bezug auf HMI bieten sie unter anderem Vorteile bei der Sprachsteuerung: Die Konversation mit der Maschine ist natürlicher, Antworten können kontextabhängig gegeben werden. Zudem kann generative KI komplexe Befehle besser verarbeiten. Statt einfacher Aktionen können Benutzer detailliertere Anweisungen geben: Die KI kann diese interpretieren, notfalls Rückfragen stellen und adäquate Handlungen generieren.
Gesetzliche Regelung
Trotz aller Fortschritte – die Künstliche Intelligenz ist auch heute noch weitaus weniger ausgeklügelt als in den Hollywood-Blockbustern dargestellt. Dennoch sind Regularien erforderlich, damit die KI die richtigen Entscheidungen treffen kann. So ist eine KI nur so gut wie ihre Datenbasis, mit der sie trainiert wurde. Es gibt bereits mehrere Beispiele aus der Praxis, dass KI-Systeme eine gewisse „Voreingenommenheit“ (Bias) hatten, weil die Datenbasis nicht divers genug war. Wenn zum Beispiel ein Sprachmodell nur mit einem norddeutschen Dialekt trainiert würde, hätte das spätere System Probleme, einen Süddeutschen zu verstehen. Um KI sicher und vertrauenswürdig zu machen, hat die Europäische Union eine gesetzliche Regelung auf den Weg gebracht, die ihre Entwicklung und Nutzung reguliert: den AI-Act. Diese Verordnung, die voraussichtlich in 2026 in Kraft treten wird, soll dafür sorgen, dass die in der EU eingesetzten KI-Systeme sicher, transparent, nachvollziehbar, nicht diskriminierend und umweltfreundlich sind. KI-Systeme sollten von Menschen und nicht von der Automatisierung überwacht werden, um schädliche Ergebnisse zu verhindern. Damit sollte sichergstellt sein, dass der „Terminator“ auch in Zukunft reine Science-Fiction bleiben wird.
Boom der Edge KI-Prozessoren
14,54 Milliarden US-Dollar in 2022
54,38 Milliarden US-Dollar in 2029
Um KI-Funktionen in Mensch-Maschine-Schnittstellen zu realisieren, sind sogenannte Edge KI-Prozessoren wichtig – sie können die Daten direkt vor Ort auswerten und gewährleisten so eine schnelle Reaktion auf Befehle. Laut Maximize Market Research wird der Markt in den nächsten Jahren mit durchschnittlich 20,1 Prozent pro Jahr wachsen.
