Was ist künstliche Intelligenz?

Seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 ist künstliche Intelligenz (KI) kaum aus den Nachrichten verschwunden. Diese spezielle Art generativer KI wird als großes Sprachmodell (LLM) bezeichnet und basiert auf einem echten neuronalen Netzwerk, das es ihr ermöglicht, in immer menschlicher anmutenden Dialogen mit uns zu interagieren. Aus diesem Grund ist sie viel ansprechender und „sympathischer“ als andere Formen der KI. Man darf jedoch nicht vergessen, dass LLMs nur einen Bruchteil der KI-gestützten Lösungen, Tools und Geräte ausmachen, die moderne Geschäftsabläufe zunehmend ergänzen und verbessern. Von der Optimierung von Lieferketten bis hin zur Erkennung von Anomalien in komplexen Systemen – KI ist bereits fest in den Plattformen und Prozessen verankert, die moderne Industrien am Laufen halten. Einige dieser Tools arbeiten still im Hintergrund. Andere helfen den Teams an vorderster Front, schneller zu arbeiten, Risiken zu reduzieren oder bessere Entscheidungen zu treffen. Aber überall dort, wo wir sie finden, verändern KI-gestützte Lösungen zunehmend die Art und Weise, wie Aufgaben erledigt werden.

Unter künstlicher Intelligenz (KI) versteht man die Fähigkeit von Maschinen, Probleme zu lösen, Aufgaben auszuführen und menschliche kognitive Funktionen wie Wahrnehmung, Argumentation, Lernen und Entscheidungsfindung zu simulieren. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software, die festen Regeln folgt, verbessern KI-Systeme ihre Leistung im Laufe der Zeit, indem sie Daten analysieren, Muster identifizieren und ihr Verhalten auf der Grundlage von Ergebnissen und Feedback anpassen. Manche KI-Systeme basieren auf Regeln oder Logikbäumen. Andere verwenden statistische Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden. Was sie alle verbindet, ist, dass KI Maschinen in die Lage versetzt, mit Komplexität, Mehrdeutigkeit und Variationen umzugehen.

Die Vorstellung, dass Maschinen denken könnten, ist älter als Computer, und begann mit Fragen wie: Lässt sich Logik automatisieren? Kann logisches Denken Regeln folgen? Kann eine Maschine überhaupt lernen? Bereits in den 1950er Jahren erforschten Pioniere wie John McCarthy und Alan Turing programmatische Wege, um Denken zu quantifizieren und zu formalisieren.

In den 1990er Jahren wurde es möglich, regelbasierte Systeme zu entwickeln, die Entscheidungsprozesse in Code abbilden konnten. Sie funktionierten gut in engen Anwendungsbereichen, ließen sich jedoch nicht ohne Weiteres skalieren oder anpassen. Es war diese Einschränkung – in Verbindung mit dem rasant wachsenden Speichervolumen und der steigenden Rechenleistung von Computern –, die die Entwicklungssprünge im Bereich des Deep Learning auslöste. Dadurch begannen Modelle, Muster direkt aus Daten zu lernen, anstatt dafür manuell programmiert zu werden. 

Heute ist KI ein exponentiell wachsendes Phänomen. Und obwohl sie natürlich menschliche Aufsicht, Training und Verwaltung erfordert, ist sie unter den Technologien historisch einzigartig in ihrer Fähigkeit, Daten und Erfahrungen zu nutzen, um ihre eigene Leistung zu optimieren und zu verbessern.