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Künstliche Intelligenz – Anwendungsfelder

von   ·  3 Min. Lesezeit

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Schlagwort wie viele andere und wird im Moment ziemlich gehypt. Doch was steckt eigentlich hinter diesem Begriff? In unserer Blogreihe "Künstliche Intelligenz" beschäftigen wir uns unter anderem mit Versprechen und Mythen der KI. Wir erfahren, wie KI eigentlich definiert wird und widmen uns ihren Herausforderungen und Anwendungsbeispielen.

Der letzte Blogartikel hat deutlich gemacht, dass es bereits eine Vielzahl an Anwendungen für Künstliche Intelligenz gibt. Im Folgenden geben wir einen Überblick darüber, welche bekannten und welche weniger offensichtlichen Anwendungsfelder von KI es gibt.

Erstere Anwendungen sind vom Funktionsumfang her beschränkt, haben keine kritischen Folgen und sind den meisten wohl bekannt:

  • Spamfilter sind eines der einfachsten Beispiele für KI. Ein Algorithmus weist jeder E-Mail einen Spam-Score zu und sortiert alle Mails mit einem zu hohen Score aus. Somit entscheidet der Algorithmus, welche E-Mails Spam sind und damit direkt in den Papierkorb kommen.
  • Personalisierte Werbung bekommen wir überall – vorrangig jedoch in den sozialen Medien. Dort ist es besonders leicht, Daten zu sammeln, die die eigenen Kaufinteressen vorhersagen. Kommt es dann dazu, dass wir etwas kaufen, was wir ohne die Anzeige nicht gekauft hätten, hat uns in diesem Moment KI in unserem Verhalten beeinflusst. Natürlich findet überall Beeinflussung statt – nicht zuletzt bei analogen Werbeanzeigen, doch online kann man damit sehr viel gezielter und unbewusster hantieren und nicht zuletzt durch das gezielte Anzeigen von Inhalten (nicht nur Werbung) die Denkweise von Menschen manipulieren.

Andere sind eher unbekannt, aber dennoch spannend:

  • In der Parfümherstellung gibt es ein KI-Tool namens „Philyra“, welches Düfte zusammenstellt und neue Kombinationen für Parfüms herstellt. Die Expertise eines Menschen kann jedoch auch Philyra nicht ersetzen.
  • Seit einiger Zeit wird auch in der Kunst mit KI experimentiert. Zum einen versucht man, Malstile bekannter Künstler zu imitieren. Zum anderen wird versucht, ganz neue Kunst zu schaffen und Kreativität zu schaffen.

Weiter gibt es komplexere Bereiche, die öffentlich auch mehr diskutiert werden. Denn oft umgeben diese Anwendungsfelder Debatten um Fragen der Ethik.

  • Spracherkennung: Bei der Spracherkennung benutzen die Systeme ein phonetisches Wörterbuch, in dem Laute gelistet sind. Das System erkennt diese Laute und setzen sie anschließend zu Wörtern und Sätzen zusammen. Beispiele finden sich etwa in digitalen Assistenten wie „Siri“ (Apple) oder „Alexa“ (Amazon). Kontrovers wird es, wenn dieser Service ausgenutzt wird, indem unsere Smartphones uns zuhören und uns am nächsten Tag passende Werbung anzeigen.
  • In der Medizin wird bildgebende Diagnostik zum schnellen Erkennen von Krankheiten benutzt. Dabei werden unter anderem Bilder wie CT-Scans oder MRTs analysiert. Vorteilhaft in der Medizin ist, dass sehr viele Daten bereitstehen, die man nutzen kann, um Algorithmen zu trainieren. Trotzdem dienen diese Verfahren Ärzten bisher nur als „Entscheidungshilfe“.
  • Autonomes Fahren ist ein sehr großes Thema und wird besonders von den Automobilherstellern vorangetrieben. Das Ziel ist es, Autos selbstständig auf Straßen fahren zu lassen. Dabei hält das Auto einen automatischen Mindestabstand ein, beschleunigt, bremst und weicht von alleine aus. Daraus ergeben sich immer noch umstrittene Fragen der Ethik und der Haftung. Zum Beispiel besteht die Frage, ob man das auf die Straße gelaufene Kind überfährt oder durch ein Ausweichmanöver eventuell den eigenen Fahrer verletzt. Zur Haftung steht die Frage im Raum, wer im Falle eines Unfalls durch das Auto den Schaden strafrechtlich die Schuld trägt – Fahrer, Hersteller oder Programmierer?

Letztere Bereiche stehen besonders im Hinblick auf Gerechtigkeit im Fokus – debattiert werden vor allem Sicherheit, „privacy“ (Privatsphäre) und Nichtdiskriminierung:

  • Verwaltungsprozesse. Zusammen mit der Digitalisierung erhält auch KI Eintritt in die öffentliche Verwaltung. Die primäre Idee ist es, Prozesse zu automatisieren und so effizienter zu machen, insbesondere repetitive Aufgaben. Hier ist es besonders wichtig, das Vertrauen in den Staat zu wahren, indem man die Prozesse transparent und nachvollziehbar gestaltet. Bei Systemen, die Entscheidungen fällen oder auch nur empfehlen, ist es besonders wichtig darauf zu achten, dass KI nicht unfair behandelt oder diskriminiert.
  • In Bewerbungsverfahren wird People-Analytics-Software verwendet, um eine Vorauswahl an Bewerbern zu treffen. So sollen menschliche Vorurteile (“human bias”) reduziert werden, die negativ auf den Bewerbungsprozess einwirken. Menschen urteilen grundsätzlich nicht neutral - so wirkt Ähnlichkeit zum Beispiel oft sympathisch. Diesen “unconscious bias” will man ausmerzen. Zum Einsatz kommt unter anderem Sprachanalyse-Software, die Telefongespräche führt, und Gesichtsanalyse-Tools, die die Mimik der Bewerber analysieren.
  • In der Industrie soll KI zukünftig in großem Stil für Predictive Maintenance (“vorausschauende Wartung”) benutzt werden. Dabei wird der Zustand der Maschinen und Werkzeuge bestimmt, um sagen zu können, wann eine Maschine gewartet werden muss. Ungeplante Stillstände und Werkzeugverschleiß kosten viel und können durch das Auswerten von Sensordaten vorhergesagt werden, sodass die Wartungen besser geplant werden können. In diesem Bereich entwickelt auch anacision Vorhersagemodelle, die möglichst präzise Instandhaltungsmaßnahmen vorhersagen.

KI kommt überall zum Einsatz - der erste Schritt ist es, sich dessen bewusst zu werden!

In allen möglichen Bereichen treffen Algorithmen implizit Entscheidungen über unser Leben. Sie zu erkennen, wenn wir sie nutzen, ist nicht immer leicht. Deshalb ist die Nachvollziehbarkeit und Transparenz von KI-Systemen ein aktuell großes Thema.

Der Begriff der Künstlichen Intelligenz ist noch in der Findungsphase. Daher spiegelt diese Blogreihe unsere Sichtweise wider und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Im nächsten Blogbeitrag werden wir uns mit den Risiken von KI beschäftigen: Wie bereits angedeutet, bieten all diese Anwendungsbereiche große Chancen, stoßen aber auch viele gesellschaftliche Debatten an. Den Artikel finden Sie hier.