In künstliche Intelligenz investieren

KI-Training basiert auf Mathematik. Der Schlüssel zum Verständnis von KI liegt in neuronalen Netzwerken (NN) und damit letztlich in mathematischen Funktionen.

Eine kurze Rückblende in die Schulzeit: Mit Funktionen kann (fast) alles beschrieben werden, sofern die Beziehung von zwei Elementen (Zahlen) zueinander bekannt ist. So zum Beispiel die Schallwellen, die auf unsere Ohren treffen und in unserem Trommelfell als Stimmen und Worte interpretiert werden, oder Lichtstrahlen, die auf unsere Augen treffen und von unserem Sehnerv in Bilder umgewandelt werden.

Neuronale Netzwerke sind universale Funktionsfinder oder genauer gesagt Funktionsannäherer. Das ist so wertvoll, weil anders als etwa bei der Beschreibung eines Dreiecks, wo die bekannte Sinusfunktion herangezogen werden kann, für die meisten Zusammenhänge in der Welt (Bilderkennung, Spracherkennung usw.) keine fertigen Funktionen zur Verfügung stehen. Diese muss das NN in einem (Rechenleistungs-)intensiven Verfahren erlernen, um die nötigen Zusammenhänge herstellen zu können.

Wie gut NN darin sind, Zusammenhänge und Kontext-Verbindungen durch Training herzustellen, war selbst für Expert:innen überraschend. Denn nicht alle Zusammenhänge, die KI-Modelle herstellen und die zu korrekten Ergebnissen führen, sind für uns nachvollziehbar. Mit anderen Worten: Es besteht Grund zur Annahme, dass uns KI dabei helfen kann, (datenintensive) Probleme in Wissenschaft und Forschung zu lösen, weil sie Zusammenhänge erkennt, die uns bislang verborgen geblieben sind. Jeff Bezos sprach in diesem Zusammenhang daher auch davon, dass KI nicht nur als Erfindung anzusehen ist, sondern bis zu einem gewissen Grad auch als Entdeckung. Eine Entdeckung, deren Potenzial noch nicht vollständig erkannt und erforscht ist.

Beispiele für den Einsatz sind in verschiedensten Bereichen zu finden:

• Netflix oder Spotify verwenden schon seit längerem KI, um ihren Nutzer:innen passende Musik oder Filme vorzuschlagen. Plattformbetreiber wie Airbnb oder Booking.com setzen auf künstliche Intelligenz, um dynamische Preise anbieten zu können.

• Der Chatbot ChatGPT, ein textbasiertes Dialogsystem zum Chatten mit technischen Systemen, basiert auf einer künstlichen Intelligenz, d. h. Algorithmen, die menschliche Spracheingaben verstehen und auf natürlich klingende und plausible Weise beantworten können und dabei ständig hinzulernen. Es gibt scheinbar kaum etwas, was ChatGPT nicht kann oder zumindest künftig vollbringen könnte.

• Automatisierungspotenzial mit künstlicher Intelligenz ist bei Berufsfeldern mit administrativen und kommunikativen Aufgaben zu finden sowie Kund:innenservices wie Terminvereinbarungen, Korrespondenz, Übersetzungen, Bearbeitung von Kund:innenanfragen oder auch datenbezogene Aufgaben wie buchhalterische Tätigkeiten von Rechnungserstellung bis Zahlungskontrolle.

• In der Landwirtschaft entsteht gerade ein Markt für KI-gestützte Roboter. Bildverarbeitungssysteme können zwischen Unkraut und Pflanze unterscheiden, sodass nur das Unkraut vom Roboter besprüht wird. In der sogenannten Präzisionslandwirtschaft gibt es eine Reihe von Start-up-Unternehmen, die sich auf das Pflanzen, Jäten, Bewässern und den gezielten Einsatz von Düngemitteln konzentrieren. Hersteller dieser Systeme geben an, dass das Präzisionssprühen den CO2-Ausstoß reduziert, da bis zu 95 % weniger Herbizide verbraucht werden als durch herkömmliches undifferenziertes Versprühen.

• KI-gestützte Roboter werden zunehmend beim Recycling von Abfall eingesetzt. Die Aufgabe, verschiedene Abfallsorten auf einem Förderband zu erkennen und zu unterscheiden, ist wie gemacht für eine bilderkennende KI.

• Ein weiteres mögliches Einsatzgebiet für KI sind Schulen. Den Lern- und Förderbedürfnissen von durchschnittlich 25 Kindern mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen gerecht zu werden ist für eine Lehrkraft eine große Herausforderung, die nur durch das Eingehen von Kompromissen bewältigbar ist. Oftmals hat dies zur Folge, dass einige Schüler:innen überfordert sind, während sich andere langweilen und nicht so schnell vorankommen, wie sie es unter individuelleren Bedingungen könnten.

  • KI-gestützte Lernprogramme können sich sehr rasch auf das jeweilige Leistungsniveau eines Schülers oder einer Schülerin einstellen.

  • Eine zunehmende Verlagerung der Vermittlung der Lerninhalte hin zu KI-Systemen würde nicht nur den Lernerfolg beträchtlich steigern, sondern spielte auch die Lehrer:innen frei, womit sich diese auf Vermittlung und Festigung der sozialen Fähigkeiten der Schüler:innen konzentrieren könnten.

  • Selbst die Notengebung könnte KI-unterstützt werden, was die Fairness erhöhen sollte. Denn im Gegensatz zu menschlichen Lehrer:innen beurteilt die KI ausschließlich die erbrachte Leistung, frei von Vorurteilen und Schubladendenken.

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Dinge wie Lernen, Problemlösen, Verstehen von Sprache und Erkennen von Bildern. KI-Systeme nutzen große Mengen an Daten und spezielle Programme, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, ähnlich wie Menschen es tun würden. Ein Beispiel für KI ist ein Sprachassistent wie Siri oder Alexa, der auf Fragen antworten und Aufgaben ausführen kann.