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Künstliche Intelligenz im Alltag: Vom tiefen Lernen bis zum schlauen Schlafen

20

Nov
2018

Veröffentlicht am 20.11.2018
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Foto: shutterstock / alphaspirit

Künstliche Intelligenz (KI) ist der große Trend, an dem heute kaum jemand vorbeikommt: kluge Software, mit der Maschinen komplexe Aufgaben selbstständig bearbeiten. Die Bundesregierung hat gerade drei Milliarden Euro dafür locker gemacht, während China und die USA sich längst ein Kopf-an-Kopfrennen um die Vorherrschaft in diesem Bereich liefern – und noch viel mehr investieren. Die KI zieht in alle Lebensbereiche ein. Sie verändert Industrien, Unternehmen, Städte, Haushalte und unser Privatleben nachhaltig. Diese Entwicklung sehen wir uns heute genauer an.

Bis 2030 dürfte der Einsatz von künstlicher Intelligenz das weltweite Bruttoinlandsprodukt viermal so stark steigern, wie es die Dampfmaschine in den ersten Jahren nach ihrer Erfindung vermochte: um 1,2 Prozentpunkte pro Jahr, haben Forscher des McKinsey Global Institute berechnet. KI soll in den nächsten zwölf Jahren eine zusätzliche Wertschöpfung von bis zu 13 Billionen US-Dollar generieren.

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Foto: Shutterstock / wavebreakmedia

Dabei wird sie beispielsweise die Automobilindustrie komplett umkrempeln. Immer mehr Unternehmen starten Projekte für autonomes Fahren, die erst durch KI möglich werden. Newcomer wie Google und Tesla wirbeln damit eine Branche durcheinander, die seit über 100 Jahren nach denselben Prinzipien funktionierte. Aber nun steht sie vor dem Umbruch, weil der Fahrer demnächst ein Computer ist und die künstliche Intelligenz das Steuer übernimmt.

Maschinelles Lernen: Nicht dasselbe wie KI

Maschinelles Lernen ist nicht dasselbe wie KI. Es gibt einen feinen Unterschied: Die KI erledigt ihre Aufgaben intelligent – und maschinelles Lernen ermöglicht es den Algorithmen, aus Daten zu lernen. Damit gilt das Maschinenlernen als Teilbereich der künstlichen Intelligenz. KI, Big Data und maschinelles Lernen werden für die Schaffung von autonomen Systemen kombiniert. Das Ziel ist dabei, dass Computer automatisch und ohne menschliches Zutun lernen können.

Deep Learning: Besser lernen durch mehr Wissen

Deep Learning (oder: “tiefgehendes Lernen”) ist wiederum ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Dabei werden neuronale Netze und große Datenmengen genutzt, um die Funktionsweisen des menschlichen Gehirns nachzubilden. Die Software besteht aus Algorithmen, die Lernprozesse in überschaubare Teile zerlegen, um sie nacheinander zu durchlaufen. Damit beispielsweise die Ergebnisse von Bild- oder Spracherkennungen immer genauer werden.

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Solche Deep-Learning-Systeme können vorhandene Informationen immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen und dadurch weiter lernen. Die Maschinen sind dadurch in der Lage, eigene Prognosen zu erstellen oder Entscheidungen zu treffen – und sie auch zu hinterfragen. Sobald neue Daten vorliegen, werden die bisherigen Entscheidungen bestätigt oder verändert. Und der Mensch muss gar nicht eingreifen.

Internet der Dinge: Schnellere Entscheidungen durch KI

Über das Internet der Dinge (IoT) können Maschinen auch selbstständig miteinander kommunizieren. Sie tauschen Daten aus und koordinieren Abläufe, zum Beispiel bei der Überwachung von Füllständen, dem Organisieren von Lieferketten oder im Smart Home. Jeden Tag kommen neue IoT-Anwendungen dazu, doch die Arbeitsschritte sind meistens dieselben: Datenerfassung, Datenanalyse und Übertragung auf andere Geräte. Aber durch künstlicher Intelligenz werden solche Analysen viel genauer. Und Maschinen können damit korrekte Entscheidungen in Echtzeit treffen, die etwa beim autonomen Fahren oder der Steuerung von Industrieanlagen nötig sind.

Kognitive Fähigkeiten: Autofahren wie ein Mensch

Der Autoverkehr der Zukunft wird größtenteils ohne Fahrer auskommen, weil in den meisten Privatwagen und Lkw eine KI am Steuer sitzt. Dieses Ziel wird durch kognitive Analysen erreicht, die Verhaltensmuster von Menschen beim Fahren beobachten und durch Data Mining auswerten. Diese kognitiven Systeme sollen Situationen im Straßenverkehr genauso interpretieren, wie menschliche Fahrer es tun würden. Oder noch besser. Dafür ist ein extrem gutes Verständnis von unstrukturierten Daten nötig, die außerdem in Echtzeit interpretiert werden müssen. Die ersten Autohersteller arbeiten schon daran.

Schlauer Schlaf: KI-Matratzen für das Wohlbefinden

Guter Schlaf ist wichtig – und auch dabei kann künstliche Intelligenz helfen. Es gibt bereits Bettmatratzen, die Temperatur, Druck und Bewegungen messen, um Schlafgewohnheiten durch Datenanalysen zu erfassen. Dadurch lassen sich Konstruktionsfehler erkennen und neue Strukturen oder Materialien bewerten, bevor sie auf den Markt kommen. Je weiter sich diese Technik entwickelt, desto erholsamer soll die Nacht sein. Der nächste Schritt sind dann intelligente Betten, die ihre Nutzer erkennen und sich anpassen: Sie können spüren, ob man schläft oder wach ist, und ihre Position oder Festigkeit automatisch einstellen. Damit man morgens noch besser aus dem Bett kommt.

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Foto: CC0 1.0, Pixabay / mcmurryjulie / Ausschnitt bearbeitet

Selbst gefährliche Aufgaben, wie das Entschärfen von Bomben oder die Arbeit mit Giftstoffen, lassen sich durch KI leichter lösen. Dafür sollen schon bald intelligente Roboter zum Einsatz kommen, die das Risiko für Menschen mindern. Und auch in der Medizin werden große Verbesserungen durch KI erwartet: Diagnosesysteme mit künstlicher Intelligenz helfen Ärzten, die Anzeichen von Lungenkrebs oder Herzerkrankungen besser zu erkennen. Die frühzeitige Diagnose von Krankheiten verbessert die Chancen auf Heilung und senkt die Kosten der Behandlung. Damit lässt sich heute schon erkennen, dass die Einsatzmöglichkeiten von KI beinahe unbegrenzt sind. Fast jeder Bereich unseres Lebens lässt sich damit noch besser gestalten. Wenn die künstliche Intelligenz geschickt eingesetzt wird!

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Über den Autor

Markus Oliver Göbel ist Senior Public Relations Manager und Pressesprecher für das Telefónica BASECAMP. Davor arbeitete er bei Telefónica Deutschland als Pressesprecher für Innovationen, B2B, Netztechnik, Startups und Social Media. Der Diplom-Journalist absolvierte die Deutsche Journalistenschule und schrieb viele Jahre für FTD, DIE ZEIT, Wirtschaftswoche und andere große Medien. Außerdem auch für bekannte Blogs wie TechCrunch oder News-Websites wie AreaMobile und Heise Online.