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ChatGPT als General: Der Krieg der Zukunft sieht aus wie ein Computerspiel

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Pläne von US-Konzern

Das wird den Krieg revolutionieren

Aktualisiert am 01.05.2023 - 15:59 Uhr Lesedauer: 5 Min.

Wir sind t-online

Ein Panzer im Drohnenbild: Palantir will die KI zum entscheidenen Mittler auf dem Schlachtfeld machen. (Quelle: Screenshot / Palantir)

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Das US-Unternehmen Palantir hat sein KI-Produkt für das Militär vorgestellt. Ein Video zeigt, wie künstliche Intelligenz schon sehr bald ganze Armeen anführen könnte.

Das Thema künstliche Intelligenz beschäftigt Wissenschaft, Wirtschaft und Militär schon seit Jahren. Doch seit wenigen Monaten ist klar, wie weit die Entwicklung mittlerweile fortgeschritten ist. Mit ChatGPT hat das Silicon-Valley-Unternehmen OpenAI der ganzen Welt gezeigt, wie leistungsfähig und leicht bedienbar sogenannte Large Language Models (LLM) sind.

Sie bilden damit auch den Schlüssel, um KI-Systeme innerhalb von komplexen Strukturen effektiv einzusetzen und zu steuern - etwa im Militär. Das umstrittene Softwareunternehmen Palantir hat nun mit Artificial Intelligence Platform, kurz AIP, sein neuestes System vorgestellt und demonstriert in einem Video, wie man Krieg mithilfe von KI revolutionieren will.

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Dabei geht es nicht um automatisierte Zielerkennung einzelner Waffensysteme, sondern darum, die KI zur effizienten Kommunikations- und Kommandozentrale zu machen. Ein Demo-Szenario soll zeigen, welche Vorteile dies bringt und dass sich dies vermutlich in kurzer Zeit bei hoch entwickelten Armeen und Sicherheitsunternehmen umsetzen ließe.

So könnte Krieg schon bald KI-optimiert aussehen

Im Video beschreibt Palantir einen Anwendungsfall in einem Kriegsszenario. Interessanterweise wählte man für das Beispiel einen (Kommando-)Soldaten, der für die Beobachtung von Truppenaktivitäten in Osteuropa verantwortlich ist.

Gezeigt wird die Bedienoberfläche so, wie sie der Soldat im Feld oder der Befehlshaber im Gefechtsstand mutmaßlich auch sehen und benutzen würde. Was dann folgt, sieht aus wie in einem Computerspiel.

Zu Beginn sendet das System eine automatische Warnung: Die KI hat auf Satellitenbildern ungewöhnliche Bewegungen in 30 Kilometern Entfernung zu den eigenen Truppen entdeckt. Der fiktionale Kommandosoldat tippt:

"Zeig mir mehr Details." Es erscheint das Satellitenbild mit den mutmaßlichen gegnerischen Einheiten, daneben eine taktische Karte, auf der die Position freundlicher und feindlicher Einheiten verzeichnet ist.

Ausschnitt aus dem Demo-Video von Palantir: Die KI fungiert als umfassende Informations- und Kommandozentrale. (Quelle: Screenshot / Palantir)

Im Chatfenster fragt der Soldat dann, welche Optionen es gibt, um aktuelle und hochauflösende Bilder von dem besagten Bereich zu erhalten, das KI-System bietet Reaper-Drohnen-Überflug und Satelliten-Bild an.

"Beauftrage die Drohne, ein Video von diesem Ort aufzunehmen", lautet der nächste Befehl. Die KI leitet den Auftrag an die entsprechenden Stellen weiter, wenig später folgt erst die Genehmigung des zuständigen Offiziers, dann erscheint das Videomaterial: Tatsächlich, es handelt sich um T80-Kampfpanzer.

Doch die Rolle der KI beschränkt sich nicht auf die einfache Informationsabfrage bei unterschiedlichsten Truppenteilen und Systemen - sie kann auch taktische Planung übernehmen. Denn anstatt nun mit seinem Vorgesetzten die beste Angriffsmaßnahme zu besprechen, tippt der Soldat erneut einen Befehl ein: "Erzeuge mir drei Handlungsoptionen, um das feindliche Gerät anzugreifen."

Als Antwort kommt postwendend eine Tabelle mit drei Angriffsoptionen: per F-16-Kampfflugzeug, per Himars-Raketen-Artilleriesystem oder durch eine kleine Einheit von Soldaten, die in der Nähe im Einsatz ist. Die einzelnen Varianten sind jeweils minutengenau mit voraussichtlicher Dauer des jeweiligen Angriffsszenarios versehen.

Auch die Distanz zum Ziel, die Bewaffnung, der Personalaufwand und der Status des jeweiligen Teams sind aufgelistet, kleine Icons auf der Karte zeigen die Position der Einheiten.

Damit die KI diese Möglichkeiten zusammenstellen kann, hat sie Zugriff auf Hunderte, vermutlich sogar Tausende unterschiedlicher Systeme und Datensätze: So kann sie innerhalb von Sekundenbruchteilen abfragen, welche Einheit sich gerade in der Nähe befindet, welche davon über geeignete Bewaffnung und ausreichend Munition verfügt.

Welche Daten genau in diesem Beispiel für die Beurteilung herangezogen werden, zeigt Palantir nicht. Es betont allerdings, dass das Militär gezielt entscheiden könne, auf welche Datensätze - sowohl öffentlich als auch geheim - das System zugreifen darf und auf welche nicht.

Denkbar ist aber, dass zur optimalen Beurteilung so viele Daten wie möglich genutzt werden könnten - bis hin zur Personalakte einzelner Soldaten, in der zurückliegende Verletzungen oder die Ergebnisse des jüngsten Gesundheitsscreenings hinterlegt sind.

Die endgültige Entscheidung trifft im Palantir-Video nicht die KI. Stattdessen lässt der Soldat die KI die Tabelle an seinen Befehlshaber weiterleiten, der entscheidet sich für den Angriff durch die Infanterieeinheit.

Die KI-Unterstützung endet hier jedoch nicht. Aber für die konkrete Planung wird die Unterstützung der künstlichen Intelligenz herangezogen. Der Kommandant lässt die KI nun das Gelände hinsichtlich der Manövrierbarkeit einer Einheit mit Radschützenpanzer in Zugstärke analysieren und bittet das System dann um die optimale Route zum Ziel.

Die optimale Route zum Ziel wird auch von der KI bestimmt. (Quelle: Palantir / Screenshot)

Auch die relevanten Kommunikationsknoten des Gegners werden im Video per KI ausfindig gemacht und gleich die passenden Einheiten für deren Störung in Bereitschaft gesetzt. Der finale Einsatzbefehl wird ebenfalls ins Chatfenster getippt, das System kümmert sich darum, dass alle relevanten Stellen informiert und mit den nötigen Daten versorgt werden.

Noch nur ein Werbevideo - das könnte sich bald ändern

Natürlich ist das alles nur fiktiv - Werbung für Palantirs neues Produkt AIP. Erst in den kommenden Wochen will das Unternehmen sein System ersten ausgewählten Kunden zur Verfügung stellen. Ob all das tatsächlich in dieser Form funktionieren würde, ist nicht gesagt - auch nicht, dass das US-Militär oder andere Armeen oder Sicherheitsunternehmen die Software tatsächlich einsetzen würden. Dass das US-Militär diese Lösung zumindest bald testen wird - oder sogar bereits testet - dürfte aber fast sicher sein.

Tatsächlich spricht einiges dafür, dass das gezeigte Szenario in den Grundzügen durchaus realistisch ist und in vergleichsweise kurzer Zeit umgesetzt werden könnte. Das hat vor allem mit den Fähigkeiten von Large Language Models wie ChatGPT zu tun. Erst ihr Vermögen, via natürlicher Sprache Befehle zu verstehen und auch komplexe Aufgaben umzusetzen, erlaubt ein so reibungsloses Zusammenspiel in höchst komplexen Systemen wie dem Militärapparat.

Sie erst erlauben es, die zahlreichen, bereits heute autonom und teilautonom agierenden KI-Systeme einer Hightech-Armee wie der in den USA so mühelos ineinandergreifen zu lassen und derlei Systeme schnell und flexibel an unterschiedliche Anforderungen anzupassen.

Im von Palantir gezeigten Beispiel kann KI dabei äußerst effektiv sein und dennoch an entscheidender Stelle dem Menschen die wichtigen Entscheidungen überlassen. Mehrfach betont Palantir in seinem Video auch, dass verschiedene Transparenzkonzepte dafür sorgen sollen, dass stets nachvollzogen werden kann, welches der unterschiedlichen KI-Systeme für welche Entscheidung verantwortlich war und welche Quellen es dazu genutzt hat. "Ethisch" und "verantwortungsvoll" sei das System.

Ob das so ist, muss sich zeigen. Denn klar wird auch: KI kann auf dem Schlachtfeld einen enormen Vorteil bieten. Wer schnellere und fundierte Entscheidungen treffen kann, ist deutlich im Vorteil. Armeen, die künftig auf KI-Unterstützung verzichten, könnten einen entscheidenden Nachteil haben.

Im Demo-Video von Palantier müssen an entscheidender Stelle noch immer Menschen die wesentlichen Entscheidungen treffen. Technisch hätte das KI-System dies auch allein regeln können - die nötigen Daten dazu lagen vor.

Aus Gründen der Sicherheit und aus ethischen Gesichtspunkten würde man dies heute wohl kaum zulassen. Ob das immer so bleiben wird, ist offen. Wenn das Entscheidungstempo über den Ausgang von Gefechten und damit auch über Menschenleben mitentscheiden kann, ist die Frage, wie lange man sich noch den bremsenden Faktor Mensch in der Befehlskette erlauben wird.

Dabei ist die Frage, ob Large Language Models stets nicht nur die schnelleren, sondern auch die besseren Entscheidungen treffen, heute noch alles andere als klar - schließlich gehört es zum Funktionsprinzip dieser Form von künstlicher Intelligenz, dass sie immer wieder mal Dinge erfindet, wenn diese nur statistisch wahrscheinlich genug sind.

Krieg wird zweifellos künftig nicht ohne solche KI-Unterstützung geführt werden. Viele entscheidende Fragen dazu sind heute aber längst nicht geklärt.

Palantir.com: AIP for Defense

Eigene Recherche

Meinung|Spitze gegen Baerbock

Eine Kolumne von Nicole Diekmann

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ChatGPT als General: Der Krieg der Zukunft sieht aus wie ein Computerspiel

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Aktualisiert am 01.05.2023 - 15:59 Uhr Lesedauer: 5 Min. Wir sind t-online Mehr anzeigen Das US-Unternehmen Palantir hat sein KI-Produkt für das Militär vorgestellt. Ein Video zeigt, wie künstliche Intelligenz schon sehr bald ganze Armeen anführen könnte. Das Thema künstliche Intelligenz beschäftigt Wissenschaft, Wirtschaft und Militär schon seit Jahren.

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ChatGPT zeigt ersten „Lebensfunken" - KI verwendet selbstständig Werkzeuge

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ChatGPT ist eigentlich eine Sprach- und Text-KI. Nun scheint die Künstliche Intelligenz das erste Mal selbstständig zu handeln.

Hamburg - Vor wenigen Stunden ist die Bombe geplatzt. ChatGPT von OpenAI hat in der Version 4 das erste Mal Anzeichen eines „Lebensfunken" in der Künstlichen Intelligenz gezeigt. Ein Team von Microsoft-Mitarbeitern hat ein 154 Seiten langes Dokument veröffentlicht, welches zeigt, dass die KI von ChatGPT 4 möglicherweise den ersten Schritt zur echten Eigenständigen Künstlichen Intelligenz gegangen ist.

ChatGPT 4.0 mit erstem Schritt Richtung Eigenständigkeit

Ein 14-köpfiges Forscherteam von Microsoft veröffentlichte vor einigen Stunden ein Dokument, welches diverse Anwendungsbeispiele mit ChatGPT zeigt. Die Ergebnisse dieser Arbeit geben erste Anzeichen dafür, dass die KI nicht nur die Fähigkeit hat selbst zu agieren, sondern dies auch bei diversen Aufgaben tut. Wir möchten voranschicken, dass ChatGPT laut dem Entwickler OpenAI eigentlich ein sogenanntes „Language Model" ist.

ChatGPT selber definiert seine eigene Sprach-Software so: „Ein sogenanntes ‚Language Model' ist ein Computerprogramm, das darauf trainiert ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu produzieren. Es basiert auf künstlicher Intelligenz und nutzt statistische Modelle, um die Wahrscheinlichkeit von Wörtern und Sätzen vorherzusagen." Doch die Ergebnisse der Arbeitsgruppe zeigen, dass die KI deutlich über diese Aufgabe hinausgeht.

ChatGPT 4.0: Microsoft-Arbeitsgruppe kann ohne Grenzen testen

Das Team von Microsoft hatte nicht die „öffentliche Version" benutzt, die Nutzer in der Pro-Version von ChatGPT zur Verfügung haben. In ihrem Test konnten sie mit einer Version arbeiten, die durch den Entwickler OpenAI in keiner Weise begrenzt wurde. Dadurch waren die Ergebnisse ungeschminkt und frei von Reglements. Die Arbeitsgruppe konnte also mit dieser Vorabversion schon im Herbst 2022 arbeiten und hatte 6 Monate ihre Ergebnisse zusammenzutragen.

Im Folgenden möchten wir einige Beispiele aus dem Dokument der Microsoft-Arbeitsgruppe herausgreifen und genauer analysieren. Das Dokument enthält diverse Anzeichen von echter Künstlicher Intelligenz. Wir beschränken uns in diesem Artikel jedoch auf die für uns relevantesten.

Die Gründe für eine echte Künstliche Intelligenz von ChatGPT 4

Als Erstes ist uns ein Punkt aufgefallen, bei dem ChatGPT ein Hilfswerkzeug für die Beantwortung einer Frage verwendet hat. Das Team schreibt in der Dokumentation: „ChatGPT verwendet Hilfswerkzeuge mit minimaler Erklärung und liefert Ergebnisse, ohne eine Anleitung erhalten zu haben." Wer sich beim Thema Evolution auskennt, wird sich daran erinnern, dass die Verwendung von Werkzeugen ein essenzieller Schritt in der Entwicklung von Intelligenz in unserer Geschichte war.

Im Fall der Microsoft-Arbeitsgruppe, hat ChatGPT selbstständig einen Taschenrechner verwendet, um eine Lösung der Frage zu präsentieren. Eine ähnliche Beobachtung fand im Verlauf des Tests durch das Team häufiger statt.

ChatGPT hat ein Verständnis von Bildsprache und Programmierung

Ebenso beeindruckend war das Ergebnis einer Aufgabe, bei der Text in ein Bild überführt werden sollte. ChatGPT lieferte eine grobe Visualisierung, die mit weiteren KI-getriebenen Grafikprogrammen eine Grafik liefern konnte, die tatsächlich dem textlichen Ursprung entsprach. Weitergedacht bietet diese Funktion fast ungeahnte Möglichkeiten in der Entwicklung nicht nur von Computerspielen, sondern in allen Brachen, die visuell arbeiten.

Ein Test von komplexen Programmieraufgaben zeigte, dass ChatGPT eine fast doppelt so hohe Erfolgsrate beim Lösen von Scriptproblemen liefern kann, wie einige der besten Programmierer. Selbst die Entwicklung von komplexen 3D-Spielen war für die KI kein Problem. Hier liegt die große Chance für Entwickler mit wenig finanziellen Ressourcen, die Spiele zu entwickeln, die in den kreativen Köpfen der Mitarbeiter schlummern.

Mathe-Olympiade und „Fermi-Fragen" - ChatGPT 4.0 verwundert uns

Ein Sprachmodell sollte hauptsächlich im linguistischen Bereich seine Stärken ausspielen. ChatGPT zeigt in der „offenen" Version 4.0, dass es problemlos bei der Mathe-Olympiade 2022 mithalten kann. Um diese Leistung zu verstehen, muss man sich vor Augen halten, dass ChatGPT keinen Zugriff auf die aktuellen Daten der Themen hat und der KI auch kein Zugriff auf einen Taschenrechner gegeben ist. Doch darf er auf diese Werkzeuge zugreifen, ist er kaum mehr zu stoppen.

Bei den „Fermi-Fragen" handelt es sich um Fragen, bei denen Menschen sich bestimmte Situationen vorstellen müssen, die im Alltag so gut wie nicht vorkommen. Beispiele dafür sind: „Wie viele Personen passen in einen VW Golf", oder „Wie lange braucht man, um 100 Bananen zu essen." Bei diesen Fragen geht es weniger um Rechenarbeit, als um Erfahrung und Verständnis des „Problems". Auch hier war ChatGPT in der „freien" 4er-Version sehr exakt.

Es gab diverse weitere Aufgaben, bei denen die KI die Tester überrascht hat. Wir wollen diese hier kurz zusammenfassen:

Personlicher Assistent: ChatGTP konnte via E-Mail Termine mit mehreren Personen arrangieren, ein Abendessen buchen, auf Antworten reagieren und den finalen Termin in den Kalender eintragen.

Haushaltshilfe: Bei Schilderung eines Problems mit der Wasserleitung konnte ChatGPT aufgrund der Schilderung des Problems eine fachgerechte Lösung präsentieren.

Kartierung: Mithilfe von Fragen, konnte ChatGPT sich eine exakte virtuelle Map von Grundstücken, Wohnungen und anderen Objekten machen, ohne diese jemals zuvor gesehen zu haben.

Vorhersehen von Situationen: Die KI von ChatGPT konnte vorhersehen, wie sich Personen in bestimmten Situationen verhalten. Dies ist eine grundlegende Basis für erste kognitive Fähigkeiten.

Das PDF-Dokument der Microsoft Arbeitsgruppe bietet noch zahlreiche weitere Beispiele, in denen man erste Anzeichen für den „menschlichen Funken" erkennen kann. Künstliche Intelligenz wird uns schon in wenigen Jahren in vielen Fähigkeiten überflügeln, doch dies sollte uns nicht ängstigen. Auto, Flugzeug, Computer, Internet, Handy. Jetzt ist die Zeit der Künstlichen Intelligenz und wir dürfen dabei sein. Was für eine spannende Dekade.

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ChatGPT zeigt ersten „Lebensfunken" - KI verwendet selbstständig Werkzeuge

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ChatGPT ist eigentlich eine Sprach- und Text-KI. Nun scheint die Künstliche Intelligenz das erste Mal selbstständig zu handeln. Hamburg - Vor wenigen Stunden ist die Bombe geplatzt. ChatGPT von OpenAI hat in der Version 4 das erste Mal Anzeichen eines „Lebensfunken" in der Künstlichen Intelligenz gezeigt.

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Die Federal Trade Commission wurde aufgefordert, wegen GPT-4 gegen OpenAI zu ermitteln. Italien lässt ChatGPT aufgrund von Datenschutzbedenken sperren.

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Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat das Straßenverkehrsmanagement grundlegend verändert. KI kann heute den Fluss von Menschen, Objekten, Fahrzeugen und Gütern an verschiedenen Punkten des Verkehrsnetzes mit großer Genauigkeit vorhersagen und steuern. KI bietet den Bürgern nicht nur einen besseren Service als je zuvor, sondern verhindert auch Unfälle. Zum Beispiel durch die Optimierung des Verkehrsflusses an Kreuzungen und die Verbesserung der Sicherheit in Zeiten, in denen Straßen wegen Bauarbeiten oder anderer Ereignisse gesperrt sind. Darüber hinaus ermöglicht KI dank der Verarbeitung riesiger Datenmengen einen effektiven Massentransport - zum Beispiel mit Ride-Sharing-Diensten. Wie also revolutioniert KI das Straßenverkehrsmanagement?

Wie wird KI im Verkehrsmanagement eingesetzt?

KI wird im Straßenverkehrsmanagement eingesetzt, um die Analyse von Echtzeitdaten aus verschiedenen Verkehrsmitteln wie Autos, Bussen und Zügen zu unterstützen. Künstliche Intelligenz untersucht diese Daten und findet Muster, die auf Sicherheitsrisiken hinweisen. Anhand dieser Informationen werden dann Vorschläge zur Minderung dieser Risiken und zur Verringerung der Zahl der Unfälle gemacht. Die Stadt Phoenix im US-Staat Arizona führt ein neues Verkehrsmanagementsystem ein, das KI zur Koordinierung von Ampeln einsetzt. Dank dieses Systems sind in der Stadt die Fahrzeugverspätungen um 40 Prozent zurückgegangen.

Kini Knudson, der Verkehrsdirektor von Phoenix Street, glaubt, dass KI das Verkehrsmanagement effizienter machen wird: Wir nutzen eine Technologie, die es vor fünf oder zehn Jahren noch nicht gab.

Phoenix ist eine von vielen Städten, die derzeit den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Verkehrsmanagement im Rahmen einer größeren Initiative der Maricopa Association of Governments testen. In diesem Projekt werden neue Technologien auf ihre Realisierbarkeit geprüft, bevor groß angelegte Investitionen getätigt werden. Sicherheit und die reale Welt stehen bei dieser Einführung an erster Stelle.

Lichtsignalanlagen - Lichtsignalsteuerung

Ampeln sind ein wichtiger Teil der Verkehrsinfrastruktur. Sie helfen, den Verkehr flüssig und geordnet zu halten. In der Vergangenheit wurden Ampeln von Menschen bedient. Sie benutzten Zeitschaltuhren und andere Hilfsmittel, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Heute werden Ampeln von Computern gesteuert. Diese Änderung wurde vorgenommen, um die Effizienz zu steigern. Sie ermöglicht eine bessere Kontrolle über die zeitliche Steuerung der Ampeln.

In den letzten Jahren hat es einen Vorstoß gegeben, Ampeln intelligenter zu machen. Dies geschieht mit dem Ziel, die Effizienz für Autofahrer zu erhöhen.

Ein Unternehmen, das diese Bemühungen anführt, heißt NoTraffic. Es steht hinter den neuen Bemühungen, Verkehrsampeln intelligent zu machen. Dieses Unternehmen setzt KI ein, um das Verkehrsmanagement zu verbessern.

Automatische Abstandserkennung

Die automatische Abstandserkennung (Automated Distance Regulation, ADR) ist eine Technologie, bei der Sensoren eingesetzt werden, um den Abstand zwischen einem Auto und einem Objekt vor dem Auto zu ermitteln. Zu diesen Sensoren gehören Laser, Radar und Kameras. Ziel des ADR ist es, einen sicheren Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem vorausfahrenden Objekt zu wahren und so die Unfallgefahr zu verringern.

ADR-Systeme werden in modernen Fahrzeugen immer häufiger eingesetzt. Viele verschiedene Unternehmen bieten ADR-Systeme an, darunter Tesla, Volvo und Mercedes-Benz.

Intelligentes Parken

KI hilft bei der Vorhersage von Parksituationen. Wenn beispielsweise ein Konzert oder eine andere Großveranstaltung in der Stadt stattfindet, hilft KI bei der Ermittlung der Bereiche, in denen es am ehesten zu Staus kommen wird. KI empfiehlt im Voraus Parkplätze. Dies würde Autofahrern helfen, Staus zu vermeiden und Zeit zu sparen.

Strafverfolgung im Verkehr mit KI

KI wird im Verkehrsmanagement zur Durchsetzung des Rechts eingesetzt. Intelligente Verkehrsmanagementsysteme stellen Tools zur Verfügung, mit dem Zuwiderhandelnde automatisch gemäß den geltenden Gesetzen angeklagt werden können: mit unterstützenden Beweisdaten in Form von Schnappschüssen und Videos. KI wird auch zum Erkennen von Geschwindigkeitsübertretungen eingesetzt, die den Benutzer warnt, wenn mehrere Personen ohne Helm auf einem Fahrrad oder Motorrad unterwegs sind. Dies trägt dazu bei, Unfälle mit diesen beiden Verkehrsmitteln und anderen motorisierten Transportmitteln zu vermeiden. Das System kann auch in CCTV- und Verkehrsüberwachungssysteme integriert werden - ein Beitrag zur ganzheitlichen Lösung aktueller Verkehrsprobleme.

Was ist ITS? Intelligentes Verkehrsmanagementsystem

ITS (Intelligent Traffic Management System) ist ein Anwendungsbereich der Computer Vision, der sich auf die Klassifizierung von Fahrzeugen, das Erkennen von Verkehrsverstößen und die Analyse des Verkehrsflusses konzentriert. ITS tragen häufig zur Verringerung von Staus bei, indem sie auf Faktoren wie den Abstand zwischen zwei fahrenden Fahrzeugen und Fußgängern an Kreuzungen achten.

ITS nutzt KI, um den Verkehr reibungsloser zu gestalten, indem IoT und KI integriert werden, um die Mobilität zu verbessern, die Umweltverschmutzung zu verringern und die Verkehrsunfallquote zu senken.

Was sind die Vorteile des Einsatzes von KI im Verkehrsmanagement?

Viele Abläufe im Straßenverkehr können optimiert werden. Das kann jeder Autofahrer nachvollziehen, der minutenlang an einer Ampel warten muss, obwohl es dafür keinen ersichtlichen Grund gibt - außer, dass die Ampelanlage nach einem festen Muster funktioniert, das völlig unabhängig von der aktuellen Verkehrssituation ist. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz, um den Verkehr in Abhängigkeit von der aktuellen Situation in Bewegung zu halten, hat viele Vorteile:

All diese Faktoren tragen zur Optimierung des Gesamtverkehrssystems bei. Davon profitieren alle Verkehrsteilnehmer - auch diejenigen, die bisher ohne digitale Hilfsmittel nur eingeschränkt am Straßenverkehr teilnehmen konnten.

Durch die Identifizierung bevorstehender Veranstaltungen und deren Anzeige auf einer benutzerfreundlichen visuellen Karte hilft Eventflow Verkehrsmanagern bei der effektiven Routenplanung. Dies kann zu mehr Fahrgästen, einem höheren Serviceniveau und weniger manuellen Suchvorgängen führen.

Eventflow verfügt außerdem über zwei APIs: eine für Entwickler, die andere für Nicht-Entwickler, die Daten in einem offenen Format benötigen. Dies macht es Verkehrsmanagern leicht, bestehende Systeme zu nutzen, um neue Möglichkeiten für Fahrgastzahlen und Servicelevel zu schaffen.

Qualitätsdaten - der Schlüssel zu künstlicher Intelligenz im Straßenverkehr

Selbstfahrende Autos werden auf KI-Verkehrsmanagementsysteme als Teil der Infrastruktur angewiesen sein. Es ist wichtig, dass diese Systeme Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten haben, damit sie korrekt funktionieren und die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer gewährleisten. Deshalb engagieren wir uns für die Bereitstellung optimaler Daten für unsere Kunden.

Die Qualität der für den Einsatz im Straßenverkehr konzipierten Software wird zum einen durch die Programmierung der Algorithmen beeinflusst, zum anderen aber auch durch die Menge und Qualität der Trainingsdaten. Je verlässlicher und realistischer die Datensätze für das maschinelle Lernen sind, desto größer ist das Potenzial für eine sichere Gestaltung des Straßenverkehrs.

Es liegt auf der Hand, dass die KI im Straßenverkehr gerade im derzeitigen Entwicklungsstadium viele Rückschläge hinnehmen muss. Unfälle, die durch fehlerhafte Software verursacht wurden, sorgen immer wieder für Schlagzeilen. Bei realistischer Betrachtung können diese einzelnen Ereignisse das autonome Fahren an sich grundsätzlich nicht infrage stellen. Eine abschließende Aussage über den Beitrag des autonomen Fahrens zur Verkehrssicherheit und zur Senkung der Unfallzahlen erfordert einen belastbaren Vergleich, der zwei Zahlen in Relation zueinander setzt:

1. Wie viele Unfälle werden durch fehlerhafte Programmierung verursacht?

2. Wie viele Unfälle ereignen sich in denselben Situationen aufgrund menschlichen Versagens?

Unfälle, die auf Softwarefehler zurückzuführen sind, werden von der Öffentlichkeit aufmerksam verfolgt. Mangelnde menschliche Aufmerksamkeit als Unfallursache gerät dagegen selten in die Schlagzeilen. Dies spiegelt jedoch nicht unbedingt die ewige Überlegenheit der menschlichen Kontrolle wider.

KI im Verkehrsmanagement - eine kontroverse Unterstützung

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Verkehrsmanagement ist ein kontroverses Thema. Während die einen glauben, dass sie zur Verringerung von Staus und zur Verbesserung des Kraftstoffverbrauchs beitragen könnte, sind sich andere nicht sicher, welche Vorteile KI in diesem Bereich bringen kann.

Verkehrsstaus werden oft als Fluch des Stadtlebens angesehen. Sie können für Autofahrer frustrierend sein, zu erhöhten Emissionen führen und sogar die Wahrscheinlichkeit von Verkehrstoten erhöhen. Es ist jedoch nicht klar, inwieweit KI zur Verringerung dieser Faktoren beitragen kann.

Es gibt viele Anwendungen, bei denen KI im Verkehrsmanagement eingesetzt werden kann.

Rettungsfahrzeuge und Feuerwehrfahrzeuge umgehen rote Ampeln oder andere Hindernisse, wenn sie auf einen Notfall reagieren.

Busse haben an Kreuzungen Vorrang, damit sie nicht im Verkehr stecken bleiben. Das verkürzt die Fahrtzeiten im ÖPNV.

Fußgängersicherheitssysteme nutzen in den Straßenbelag eingebettete Sensoren, um zu erkennen, wenn jemand die Straße überquert, so dass die Ampel schneller umschaltet.

Obwohl der Einsatz von KI im Verkehrsmanagement viele potenzielle Vorteile mit sich bringt, ist er aufgrund von Bedenken hinsichtlich seiner Zuverlässigkeit und Effizienz nach wie vor ein umstrittenes Thema.

Herausforderungen beim Einsatz von KI im Verkehrsmanagement

Beim Einsatz von KI im Verkehrsmanagement gibt es mehrere Herausforderungen.

Datenerfassung und Verständnis für die zugrunde liegende Herausforderung

Datenverarbeitung und Merkmalsextraktion für prädiktive Modellierung

Modellbereitstellung, -überwachung und -aktualisierung

Feedback-Analyse und Lernen aus Fehlern.

Umgang mit Unsicherheit und Rauschen in den Daten

Integration verschiedener Datentypen (Video, Bild, GPS usw.)

Skalierbarkeit: Kann das System eine höhere Last bewältigen, wenn die Städte größer werden?

Datenschutz: Wie werden persönliche Daten verwendet oder weitergegeben?

Kosteneffizienz: Kann KI ohne erhebliche Investitionen in eine neue Infrastruktur eingesetzt werden?

Standardisierung: Wird es eine einzige Plattform geben, die alle Kommunen für das Verkehrsmanagement nutzen?

Fragen der Cybersicherheit

Computergestützte Komponenten wie GPS, mobile Apps und Websites sind anfällig für Cyber-Angriffe. Das kann sich auf die Zuverlässigkeit von Verkehrsmanagementsystemen auswirken und damit zu einer Beeinträchtigung des Verkehrsflusses und zu Betriebsunterbrechungen führen.

Wirtschaftliche Fragen

Die Vorteile der künstlichen Intelligenz im Verkehr sparen den Verkehrsbetrieben einer Stadt Zeit und Geld. Sie wirken sich außerdem positiv auf die Umwelt aus. Sie trägt auch zur Zeiteinsparung bei. Wenn der Einzelne in der Lage ist, seine Zeit effizient zu verwalten, kann er auch mehr Geld verdienen.

Eine wirtschaftliche Frage ist, ob das System der autonomen Autos langfristig tatsächlich kosteneffizient sein wird. Es gibt große Bedenken, wie die Kosten für den Ersatz von personengesteuerten Autos durch selbstfahrende Autos zu bewältigen sind. Und es gibt ein Problem, das gelöst werden muss, bevor autonome Fahrzeuge auf öffentlichen Straßen zugelassen werden.

Ethische Überlegungen: Wird KI uns im Verkehrsmanagement ersetzen?

Die neue Technologie wirft soziale Fragen zur Beschäftigung auf. Werden zum Beispiel Menschen arbeitslos, die traditionell in der Transportindustrie beschäftigt waren? Oder wird dies nur neue Möglichkeiten für diejenigen schaffen, die Arbeit suchen? Wenn beispielsweise eine Arbeit schneller und genauer von einer Maschine erledigt werden kann, was geschieht dann mit den Menschen, die diese Arbeit bisher erledigt haben?

In manchen Fällen sind Maschinen in der Lage, Dinge besser zu machen als Menschen. So hat Nvidia einen maschinellen Lernalgorithmus entwickelt, der Verkehrsschilder schneller und genauer lesen kann als Menschen. Dies könnte dazu führen, dass Arbeitsplätze wie die Wartung von Verkehrssignalen durch Maschinen ersetzt werden.

Ist es gerecht, dass jemand, der jahrelang in einem Beruf gearbeitet hat, seine Existenzgrundlage verliert, weil eine Maschine die Arbeit besser erledigen kann?

Ob es nun fair ist oder nicht: Künstliche Intelligenz wird den Menschen in naher Zukunft aufgrund ihrer derzeitigen Einschränkungen wahrscheinlich nicht ersetzen, aber sie könnte die Effizienz menschlicher Arbeit durch Beschleunigung und Automatisierung von Aufgaben erhöhen. KI kann uns zum Beispiel helfen, große Datenmengen schneller und effizienter zu verarbeiten als Menschen. Sie kann uns auch helfen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage komplexer Datensätze zu treffen. Daher wird sie wahrscheinlich in vielen Bereichen eine wichtige Rolle spielen, etwa im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in der Fertigung.

Smart City - KI-Verkehrssysteme in Städten

Adaptives Verkehrssteuerungssystem (ATCS)

Ein adaptives Straßenverkehrsleitsystem (Adaptive Traffic Control System, ATCS) ist eine Art Verkehrsmanagementsystem, das künstliche Intelligenz einsetzt, um den Verkehrsfluss in einem Stadtgebiet zu optimieren. Es kann die Wartezeit an Ampeln um bis zur Hälfte reduzieren und den städtischen Behörden helfen, die Bodenverhältnisse und Verkehrstrends besser zu verstehen.

ATCS ist eine Schlüsselkomponente des wachsenden Marktes für intelligente Verkehrssysteme (Intelligent Traffic Systems, ITS). Laut MarketsandMarkets wird der globale ITS-Markt bis 2026 68 Milliarden US-Dollar erreichen.

Automatisierte Fahrzeuge

Automatisierte Fahrzeuge sind auf unseren Straßen immer häufiger anzutreffen. Viele Menschen denken bei diesem Begriff an selbstfahrende Autos, aber das ist nur eine Art von automatisiertem Fahrzeug.

Automatisierte Fahrzeuge bieten gegenüber herkömmlichen, bemannten Fahrzeugen eine Reihe von Vorteilen. Zum Beispiel:

Sie senken den Energieverbrauch der Fahrzeuge im Leerlauf und reduzieren damit die Motor-Emissionen.

Sie automatisieren die Parkvorgänge, so dass die Fahrer mehr Zeit für produktive Arbeit haben.

Automatisierte Systeme sind immer besser in der Lage, zwischen Verkehrsteilnehmern zu unterscheiden. Das erhöht die Sicherheit im Straßenverkehr.

Der Einsatz automatisierter Fahrzeuge hat jedoch auch einige Nachteile:

Menschen müssen immer noch Entscheidungen treffen, die eine langfristige Planung erfordern, obwohl viele Aufgaben für unmittelbare Probleme wie Unfälle und Verkehrsumleitungen automatisiert werden können. Die Vivacity Smart City zum Beispiel setzt auf die Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen, um das hohe Verkehrsaufkommen im Stadtzentrum zu entschärfen. Ein weiterer Nachteil ist, dass automatisierte Systeme teuer in der Umsetzung und Wartung sein können.

Intelligentes Parken

Stellen Sie sich vor, Sie fahren zu einem Treffen in die Stadt. Sie wissen, dass es dort viele Baustellen gibt. Also planen Sie mehr Zeit für die Parkplatzsuche ein. Als Sie sich Ihrem Ziel nähern, stellen Sie fest, dass die Parkplatzsuche noch schwieriger wird, als Sie dachten!

Aber was wäre, wenn es eine App gäbe, die Parkplatzsituationen bis zu 5 Stunden im Voraus vorhersagen könnte? Genau hier kommt Eventflow ins Spiel. Eventflow ist ein Unternehmen, das sich auf prädiktive Analysen und Ereignisprognosen spezialisiert hat. Ihre Anwendung sagt alles voraus - von Verkehrsstaus und gesperrten Straßen bis hin zu verfügbaren Parkplätzen und Ruhezeiten für Lkw-Fahrer. Diese Informationen werden dann über ein benutzerfreundliches HTML5-Visualisierungstool zur Verfügung gestellt, das über eine offene API zugänglich ist.

Verringerung von Verkehrsstaus - Verbesserung des Straßenverkehrsflusses

Künstliche Intelligenz kann Verkehrsstaus verringern, indem sie Autos um verstopfte Gebiete herumleitet, Lieferrouten optimiert und den Bedarf an Baustellen reduziert. Intelligente Kameras an Kreuzungen erkennen automatisch verschiedene Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger, Radfahrer und Autos. Die Verkehrsmanagementsysteme sollten an die Bedürfnisse der Verkehrsteilnehmer angepasst werden, zum Beispiel an die Luftqualität oder den Schulverkehr. Wenn sich beispielsweise auf einer bestimmten Straße ein Unfall ereignet, muss das System den Verkehr entsprechend umleiten.

Dennoch müssen Menschen immer noch Entscheidungen treffen, die eine langfristige Planung erfordern: Wo müssen zum Beispiel neue Straßen gebaut werden? Obwohl viele Aufgaben für unmittelbare Probleme wie Unfälle und Verkehrsumleitungen automatisiert werden können, ist der Mensch für das Gesamtmanagement des Verkehrsflusses in der Stadt weiterhin notwendig.

Sicherheit und Notfallsituationen

Notsituationen sind immer ein Grund zur Sorge. In solchen Zeiten ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Behörden in der Lage sind, schnell und effizient zu handeln, um die Sicherheit aller Bürger zu gewährleisten. Zu diesem Zweck werden die Behörden ein integriertes Verkehrsmanagementsystem (Intelligent Traffic Management System, ITMS) einführen. Das ITMS wird die Ampelschaltung automatisch regeln und die Autofahrer vor Umleitungen warnen. Das neue System wird entscheidend dazu beitragen, dass Einsatzfahrzeuge wie Krankenwagen und Feuerwehren schnell durchkommen. Das ITMS wird die Autofahrer auch Umleitungen für den Fall eines Staus anbieten.

Transitplanung - Intelligente Verkehrssysteme

Der Einsatz von KI bei der Planung von Verkehrsmitteln kann Reisezeiten und Verkehrsstaus verringern und gleichzeitig die Effizienz von Bussen, Zügen und Fähren erhöhen. KI hilft den Planern bei der Entscheidung, welche Art von Transportmittel für ein bestimmtes Gebiet am besten geeignet ist und welche Route am effizientesten wäre. Künstliche Intelligenz wird für den öffentlichen Nahverkehr eingesetzt, um die Streckenführung von Bussen und Zügen zu optimieren, so dass sie effizienter sind. KI hilft auch bei der Erstellung besserer Fahrpläne für die Mitarbeiter der Verkehrsbetriebe, die die Strecken verwalten.

Stadtplanung

Stadtplanung ist der Prozess der Gestaltung und Verwaltung des Wachstums von städtischen Gebieten. Sie umfasst die Erstellung von Plänen für die Entwicklung und Nutzung von Grundstücken, Verkehrssystemen, öffentlichen Einrichtungen und Dienstleistungen wie Wasserversorgung, Abfallwirtschaft und Energieverteilung.

Hier kommen Technologien wie KI und maschinelles Lernen ins Spiel. Sie können Städten helfen, Daten effizienter zu sammeln und schneller zu analysieren. Dies hilft den Planern, bessere Entscheidungen über die Zuweisung von Ressourcen zu treffen.

FAQ on AI in Traffic Management

Wie kann KI den Verkehr verbessern?

KI kann den Straßenverkehr verbessern, indem sie menschliche Fehler reduziert, das Erkennen von Unfällen und die Reaktionen darauf beschleunigt und die Sicherheit erhöht. KI hat auch das Potenzial, durch die Optimierung des Verkehrsflusses die Effizienz in Stoßzeiten zu steigern.

Wird KI bei Verkehrsampeln eingesetzt?

KI wird in Verkehrsampeln eingesetzt, um die Geschwindigkeit von Fahrzeugen zu erkennen und die Zeitsteuerung entsprechend anzupassen.

Wie kann KI den Verkehr reduzieren?

KI kann die Verkehrssicherheit verbessern, indem sie selbstfahrende Autos, Roboterassistenten und Drohnen unterstützt. KI wird auch dazu beitragen, Staus auf den Straßen zu verringern, da die Anzahl der Fahrzeuge pro Stunde und die Zeit, die man braucht, um durch den Verkehr zu kommen, sinken würde.

Welche Beispiele gibt es für den Einsatz von KI im Verkehrssektor?

Ein Beispiel für den Einsatz von KI im Verkehrssektor sind automatisierte Lkw. Dies ermöglicht eine intelligentere und effizientere Nutzung von Ressourcen, da menschliche Fahrer für Aufgaben wie Fahren, Navigieren oder Be- und Entladen nicht mehr benötigt werden.

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Das Verkehrsnetz stößt an seine Grenzen. Welchen Beitrag leistet Künstliche Intelligenz für die Optimierung des Straßenverkehrs?

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Es fehlt in Deutschland an Vertrauen in den Datenschutz

In Deutschland dagegen gebe es eine regelrechte Datenschutzversessenheit, sagt Carsten Marr. „Was mich wundert, ist die Diskrepanz: Jeder wirft in sozialen Netzwerken mit persönlichen Informationen um sich, aber bei medizinischen Daten, die der Forschung dienen sollen, muss man unzählige Hürden überwinden", sagt Marr. Er selbst hält Datenschutz für enorm wichtig - aber dieser allein stünde der Forschung selten im Weg: „Forscher interessieren sich nicht für die Namen, sondern für die Informationen dahinter." Trotzdem erleben er und seine Kollegen immer wieder, dass es sehr schwierig ist, an medizinische Daten für die Forschung zu kommen - wenn sie denn überhaupt vorhanden sind.

Dabei geht es nicht nur um die Verwendung von Daten für die künstliche Intelligenz, sondern für die Verwendung von Daten für die übrige medizinische Forschung. Bei Studien zu COVID-19-Medikamenten etwa sei Deutschland kaum vertreten, weil die Genehmigungen meist eine lange Vorlaufzeit haben.

In anderen Ländern ist das offenbar leichter, und das liegt auch an der Einstellung der Bürgerinnen und Bürger: In Großbritannien hätten die Menschen ein großes Vertrauen in den National Health Service, kurz NHS, man gehe in der Regel davon aus, dass der NHS sensibel mit den Gesundheitsdaten umgehe, berichtet Julia Schnabel. Ähnlich ist es in Dänemark, wo die Gesundheitsdaten seit Jahren elektronische gespeichert werden, während hierzulande noch immer um die Gesundheitskarte gerungen wird.

Doch es gibt langsam Fortschritte: Im vergangenen Mai wurde das Digitalisierungsgesetz auf den Weg gebracht, das den Medizinsektor beim Datenschutz entlastet und so die Daten sicher lässt und zugleich auch zugänglicher macht.

In München, Heidelberg und Karlsruhe entstehen neue AI-Health-Projekte

Auf Seiten der Forschung wird ebenfalls aufgerüstet: Bei Helmholtz Munich wird derzeit das Helmholtz Computational Health Center aufgebaut, in dem unter anderem Fabian Theis forscht. In Karlsruhe und Heidelberg wird die Helmholtz Information & Data Science School for Health ( HIDSS4Health) auf- und ausgebaut: „Wir fördern mit der Helmholtz Information & Data Science Academy 280 Doktoranden. Das ist derzeit das größte Förderprogramm für die digitalen Naturwissenschaften und echt eine Hausnummer, die wie ein Magnet auf viele Talente wirkt", sagt Andreas Kosmider, der den Ausbau dieses deutschlandweiten Netzwerks als Bereichsleiter Strategische Initiativen der Helmholtz-Gemeinschaft begleitet.

Und wenn nicht genügend Daten hierzulande zur Verfügung stehen, mit denen die Wissenschaftler forschen können? Für Fabian Theis ist das kein Hindernis: „Man muss derzeit pragmatisch sein, gerade bei Kooperationen mit ausländischen Forschungsinstitutionen kommen die Daten häufig auch von dort", sagt Theis. Er ist aber optimistisch, dass es in Deutschland in Sachen Datenbereitstellung ebenfalls einen Ruck nach vorne gibt. „Ich berate zu dem Thema in zahlreichen politischen Gremien und sehe dort einen echten Wille zum Fortschritt", sagt Theis. Die föderalen Strukturen könne man zwar nicht grundlegend ändern - aber zumindest alles so aufeinander abstimmen, dass neue und zugängliche Daten gewonnen würden. Das wäre eine Win-Win-Win-Situation: für die Forschung, für die Patienten - und für den Forschungsstandort Deutschland.

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In Deutschland dagegen gebe es eine regelrechte Datenschutzversessenheit, sagt Carsten Marr. „Was mich wundert, ist die Diskrepanz: Jeder wirft in sozialen Netzwerken mit persönlichen Informationen um sich, aber bei medizinischen Daten, die der Forschung dienen sollen, muss man unzählige Hürden überwinden", sagt Marr.

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Bessere Fotos dank künstlicher Intelligenz

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Bessere Fotos dank künstlicher Intelligenz

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Für die Entwicklung von Fotos oder das Zusammenmontieren verschiedener Motive und Bildbereiche wurden über die Jahre immer mehr Kniffe ersonnen. Ziel war und ist hierbei immer, ein möglichst perfektes Ergebnis zu präsentieren.

Adobe Creative Cloud: Preise, Abos, Testversionen und mehr

So lassen sich mit Ebenenmodi und Einstellungsebenen Farben oder Details hervorheben, Masken und Kanäle helfen beim Überblenden. Beispiele sind Landschaftsaufnahmen oder das Zusammenführen mehrerer Einzelbilder in der Astrofotografie (Stacking). Doch die manuelle Bearbeitung, Verbesserung oder gezielte Manipulation erfordern Fachwissen und können zeitaufwändig sein. Um den Prozess zu verkürzen, setzen viele Fotoprogramme auf künstliche Intelligenz, oft auch mit KI oder AI bezeichnet. Die noch recht junge Technologie liefert sehr gute Resultate. Über Machine Learning wird ein Algorithmus trainiert, anhand von Beispielen lernen die KI-Funktionen dann, das optimale Ergebnis zu erzeugen. Oft kooperieren zwei Module, das eine ist für die Erzeugung der Daten verantwortlich, das andere prüft die Qualität der Ergebnisse. Sind bestimmte Kriterien erreicht, wird der künstlich erzeugte Inhalt im Foto dargestellt.

Adobe-KI zum Freistellen, Entfernen und Reparieren

Das Loslösen von Objekten oder Personen vom Hintergrund einer Aufnahme ist eine der häufigsten Aufgaben bei der Bildbearbeitung. Die Auswahl bei scharfen Kanten wie bei einer Produktpackung ist mit herkömmlichen Tools relativ einfach. Mit dem Zauberstab, Lasso oder der Polygon-Auswahl lässt sich eine saubere Maskierung erzielen. Anders sieht es bei Haaren, Federn oder Pflanzen aus, hier führen herkömmliche Auswahlwerkzeuge zu Fehlern an den Kanten. Wird das Element auf einem neuen Hintergrund platziert, so fallen diese Problemstellen schnell auf.

Hier ist KI ein nützlicher Helfer, wie die Software Adobe Photoshop CC deutlich zeigt. Dabei kommt die herstellereigene Technologie Adobe Sensei zum Einsatz. Die Funktion wählt je nach Fokusbereich das Motiv oder den Himmel aus, startet die Automatik und zeigt schon nach wenigen Augenblicken das Ergebnis an. Mit den Grundeinstellungen gibt es den ersten Aha-Effekt. Zusätzliche Optionen und Werkzeuge ermöglichen es, nachträglich Problemstellen einzugrenzen und zu modifizieren. Mit diesen Tools gelingen auch schwierige Maskierungen wie bei menschlichem Haar.

Die Photoshop-Funktion „Inhaltsbasierende Füllung" hilft beim Entfernen von Objekten oder beim Ausfüllen von fehlenden Bereichen beim Zusammenfügen von Panoramen, ohne dass Teilbereiche verloren gehen.

Störende Objekte in Fotos oder kleine Fehler bei einer verschmutzten Linse können schöne Aufnahmen ruinieren. In solchen Fällen war lange Zeit der Reparaturpinsel die erste Wahl, doch die Retusche großer Bereiche ist sehr zeitintensiv. Künstliche Intelligenz arbeitet da viel schneller.

In Adobe Photoshop CC muss man nur eine Auswahl erzeugen, die „Inhaltsbasierende Füllung" entfernt die Problemstellen nahezu automatisch. Detailfehler lassen sich mit dem Reparaturpinsel nachträglich beseitigen. Die inhaltsbasierende Funktion unterstützt Photoshop CC auch beim Zusammensetzen von Panoramabildern. Abhängig von den Aufnahmen passiert es bisweilen, dass an den Rändern des Panoramas Bildbereiche fehlen. Auf Wunsch füllt Adobe Photoshop diese in der Folge automatisch und überzeugend mithilfe von KI.

Adobe Express Gratis im Browser

Adobe bietet zahlreiche Gratis-Tools für Fotos, Video und Layouts direkt im Browser . Als Designs für Drucke und Social Media stehen viele Vorlagen zur Verfügung, diese sind ein guter Start beim Entwurf von Covern oder Collagen. Mit Templates für Facebook, Instagram & Co. lassen sich Banner, Memes oder Animationen erstellen. Bei der Arbeit unterstützt eine Bibliothek mit Fotos, Designs und Cliparts.

Neben den Design-Werkzeugen gibt es Schnellaktionen, darunter das automatische Freistellen von Personen und Objekten. Dabei kommt die gleiche Technik wie in Photoshop zum Einsatz. Außerdem gibt es Schnellhilfen für Videos, beispielsweise zum Verbinden von Clips, zum Umwandeln des Formats oder zum Ändern der Abspielgeschwindigkeit. Hinweis: Die Nutzung erfordert eine kostenlose Anmeldung beim Hersteller.

Für Mobilgeräte stellt Adobe Apps (Android und iOS) zur Verfügung, Videofans nutzen die kostenlose Windows-Version von Adobe Premiere Rush , die sich nach dem Anmelden herunterladen lässt. Das Programm bietet ein umfangreiches Set von Hilfsmitteln zum Schneiden, Arrangieren, Verbessern und Vertonen von Filmmaterial.

Die neuronalen Filter führen zu außergewöhnlichen Effekten

Den Einsatz künstlicher Intelligenz hat Adobe mit der Einführung der „Neuronalen Filter" erweitert. Beim Einsatz dieser Filter arbeitet die Technik abhängig von der jeweiligen Funktion auf dem Rechner lokal oder in der Cloud.

Die automatischen Helfer greifen in verschiedenen Bereichen ein, unter anderem bei der Restauration alter Bilder. Die Bearbeitung von Knicken oder Rissen mit dem Reparaturpinsel macht ein spezieller Filter nahezu überflüssig. Zusätzlich steht eine Option zum Einfärben von Schwarz-Weiß-Motiven zur Verfügung. Die Ergebnisse sind beeindruckend und kommen den Kunstwerken von Spezialisten für manuelle Kolorierung recht nah.

Mit der Funktion „Landschaftsmischer" verändert man den Charakter einer Aufnahme. Über die Optionen für Jahres- und Tageszeit wird der Inhalt beeinflusst.

Die Montage von Bildern ist beliebt und kreativ, oftmals stößt man jedoch auf das Problem, dass Farben und Beleuchtung der Motive nicht zueinander passen. Das Arbeiten mit Einstellungsebenen hilft hier, setzt aber Knowhow und Zeit voraus.

Schneller funktioniert es KI-gestützt, Adobe liefert als neuronalen Filter die Funktion „Harmonisierung": Nachdem im Hintergrund ein Objekt entfernt und das freigestellte Element im Vordergrund platziert wurde, übernimmt ein Filter automatisch das Angleichen der Ebenen. Durch die Ausgabe in einer neuen Ebene lassen sich weitere Anpassungen vornehmen. Ähnliche Funktionalität bietet der Filter „Landschaftsmischer", beispielsweise für „Winter-Versionen" von Fotos oder eine andere Beleuchtung. Über Regler steuert man die Wirkung beim Mischen der Bilder. Verfügbare Parameter sind hier die Stärke des Effekts oder die Jahres- respektive Tageszeit.

Kostenlose Foto-AI-Tools im Netz

Für schnelle Änderungen von Fotos gibt es im Internet diverse Gratis-Services. Die Dienste helfen bei verschiedenen Aufgaben und Problemen, dazu gehören auch das Freistellen von Objekten oder das Entfernen von störenden Bildbereichen.

Hama.App : Kleine Fehler oder störende Objekte können Sie hier schnell beseitigen. Dazu laden Sie das Foto per Drag & Drop auf die Website. Mithilfe des Radiergummi-Tools legen Sie den Bildteil für die Bearbeitung fest, Hama.App analysiert KI-gestützt den Inhalt und löscht den Bereich. In komplizierten Fällen hilft es, die Operation für optimale Ergebnisse mehrmals auszuführen.

Watermark Remover : Bilder aus dem Internet lassen sich privat als Wallpaper auf dem Computer oder Telefon verwenden. Ein störendes Wasserzeichen im Motiv entfernen Sie mit dem Watermark Remover. Dazu laden Sie das Foto einfach zum Service hoch oder geben eine Bild-URL an, alles Weitere übernimmt das System automatisch. Die Resultate überzeugen in den meisten Fällen.

Vance AI : Hier finden Sie verschiedene Tools, die mit künstlicher Intelligenz bei der Verbesserung von Aufnahmen gute Dienste leisten. Mit „AI Super HD" erhöhen Sie die Auflösung von Motiven ohne Detailverlust. „AI Portrait Retoucher" hilft bei der Beauty-Retusche, störende Elemente zu beseitigen. Alte Fotos mit Knicken oder Rissen restauriert das Tool „Old Photo Repair & Colorize" und färbt sie ein.

Image Matting : Das Freistellen von Objekten ist besonders häufig erforderlich, beispielsweise für die Webseitengestaltung oder für Powerpoint-Präsentationen. Mit Image Matting bearbeiten Sie solche Motive direkt im Browser. Nach dem Freistellen steht das Bild mit Transparenz im PNG-Format zum Herunterladen zur Verfügung. Wichtig: Hochauflösende Aufnahmen versprechen bessere Ergebnisse.

Porträtfotos: Lächeln, Gruppenaufnahmen und vieles mehr

Auch die Restauration alter Bilder funktioniert mithilfe neuronaler Filter; selbst Knicke können Sie einfach entfernen. Ganz nebenbei lassen sich solche Motive auch automatisch kolorieren.

Porträtfotos unterstützen die neuronalen Filter von Adobe ebenfalls. Die „Smart Porträt"- Verbesserung erlaubt die Hautretusche, die Anpassung der Augen oder die Manipulation der Gesichtsform. Interessante Ergebnisse liefern die Werkzeuge unter „Ausdruck". Damit erzeugt man ein Lächeln oder den Eindruck von Überraschung bei der fotografierten Person. Bei einem Lachen fügt die Software automatisch Zähne in den Mundbereich ein. Die künstliche Intelligenz setzt hier auf Gesichtserkennung, das verbessert auch Gruppenaufnahmen.

Neben den vorgestellten KI-Filtern gibt es Möglichkeiten, Kunststile wie auch Farben zu übertragen oder automatisch Tiefenunschärfe zu erzeugen. Interessant sind außerdem das Erstellen künstlicher Gesichter über frei definierbare Parameter, die Langzeitbelichtung für Aufnahmen mit Wasser oder die Modifizierung von Schatten.

Künstliche Intelligenz spart beim Bearbeiten und Optimieren von Fotos meistens viel Zeit und eröffnet kreatives Potenzial. Wer möchte, kann den Resultaten anschließend manuell noch den letzten Feinschliff geben. Neben Adobe setzen auch andere Hersteller auf die Vorteile von künstlicher Intelligenz, die Technologie fließt in viele Produkte ein (siehe Kästen auf diesen beiden Seiten) und erleichtert Nutzern die Arbeit.

Fotosoftware mit künstlicher Intelligenz

Funktionen, die auf künstliche Intelligenz setzen, finden sich in vielen kostenpflichtigen Bildbearbeitungsprogrammen.

ACDsee Gemstone Photo Editor 12 : Die Fotobearbeitung unterstützt mit künstlicher Intelligenz die Auswahl von Objekten. Das Werkzeug ist eine One-Klick-Lösung. Es lässt sich beim Löschen des Hintergrunds, zum Erzeugen von Tiefenunschärfe oder zur Stilisierung des Hintergrunds einsetzen. Außerdem lassen sich in wenigen Schritten störende Bereiche entfernen.

Preis: ca. 94 Euro (Kauf)

Corel Paintshop Pro 2022 : Intelligente Erkennung von Personen für die Anwendung von Bokeh-Unschärfe bei Porträts realisiert Corel durch KI. Automatisch funktionieren auch der Austausch von Hintergrund, die smarte Skalierung von Fotos und die Rauschreduktion von Motiven. Die KI-Stilübertragung verwandelt Bilder mit der Technologie in kleine Kunstwerke.

Preis: ab 70 Euro (Kauf)

Cyberlink Photo Director 365 : Das Freistellen von Objekten oder Personen wird bei Photo Director ebenfalls durch KI unterstützt. Mit den intelligenten Pinselstrichen werden Fotos mit verschiedenen Kunststilen verfremdet, die sich nachträglich auch mit dem Original mischen lassen. Beim Tausch der Himmelsbereiche greift man auf smarte Tools bei der Auswahl und Beleuchtung zurück.

Preis: ab 41 Euro pro Jahr (Abo)

DxO Photolab 5 : Bei der Entwicklung von RAW-Bildern nutzt DxO Photolab 5 künstliche Intelligenz. Die Funktion Deep Prime greift dazu auf eine riesige Datenbank des Herstellers zurück. Anhand von Kameraund Objektivdaten verbessert Deep Prime die Bilder und sorgt für optimale Darstellung, zudem wird das Rauschen reduziert.

Preis: 219 Euro (Kauf)

Luminar Neo : Die Software verbessert wahlweise RAW- oder JPEG-Aufnahmen, vielfach mithilfe von KIFunktionen. Das beginnt bei der Motivauswahl und setzt sich beim Anpassen von Farben, Helligkeit und Kontrast fort. Spezialeffekte wie das Ersetzen des Himmels nutzen ebenfalls die Technologie. Zahlreiche AI-Werkzeuge finden sich bei der Bearbeitung im Bereich Beauty-Retusche.

Preis: 79 Euro (Kauf)

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Bessere Fotos dank künstlicher Intelligenz - sehr beeindruckend

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Für die Entwicklung von Fotos oder das Zusammenmontieren verschiedener Motive und Bildbereiche wurden über die Jahre immer mehr Kniffe ersonnen. Ziel war und ist hierbei immer, ein möglichst perfektes Ergebnis zu präsentieren. Adobe Creative Cloud: Preise, Abos, Testversionen und mehr So lassen sich mit Ebenenmodi und Einstellungsebenen Farben oder Details hervorheben, Masken und Kanäle helfen beim Überblenden.

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Hat CHATGPT Diese South Park Folge geschrieben?

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Roboter, die Anfragen von Bankkunden beantworten, Maschinen, die Referate schreiben - wir sind umgeben von Künstlicher Intelligenz. Wo hilft sie, wo eher nicht? Und was ist das überhaupt: Künstliche Intelligenz? Fragen und Antworten.

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Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise Artificial Intelligence (AI) simuliert menschliche Intelligenz mit Maschinen, insbesondere Computersystemen. Dies umfasst das Lernen (die Erfassung von Informationen und Regeln für die Verwendung der Informationen), die Schlussfolgerung (die Verwendung der Regeln, um ungefähre oder endgültige Schlussfolgerungen zu ziehen) und die Selbstkorrektur. Besondere Anwendungen der KI sind Expertensysteme, Spracherkennung und Machine Vision.
Fortsetzung des Inhalts unten

Der Begriff künstliche Intelligenz (KI) wurde von John McCarthy, einem amerikanischen Informatiker, 1956 auf der Dartmouth Conference geprägt. Heute ist KI ein Oberbegriff, der von Robotic Process Automation (RPA) bis zur eigentlichen Robotik reicht.

Künstliche Intelligenz hat in letzter Zeit an Bedeutung gewonnen, was zum Teil auf Big Data beziehungsweise auf die Zunahme der Geschwindigkeit, Größe und Vielfalt der Daten, die Unternehmen heute sammeln, zurückzuführen ist. KI kann zum Beispiel Muster in Daten effizienter erkennen als Menschen, so dass Unternehmen mehr Einblick in ihre Daten erhalten.

Arten von künstlicher Intelligenz

KI kann auf verschiedene Arten kategorisiert werden. Hier zwei Beispiele:

Die erste Art klassifiziert KI-Systeme entweder als schwache oder starke KI. Schwache KI (weak oder narrow AI) ist ein KI-System, das für eine bestimmte Aufgabe entwickelt und trainiert wird. Virtuelle persönliche Assistenten, wie Siri von Apple, sind eine Form der schwachen KI.

Starke KI (strong AI), auch bekannt als allgemeine künstliche Intelligenz, ist ein KI-System mit verallgemeinerten menschlichen kognitiven Fähigkeiten, so dass es, wenn es mit einer unbekannten Aufgabe konfrontiert wird, über genügend Intelligenz verfügt, um eine Lösung zu finden. Der Turing-Test, der 1950 vom Mathematiker Alan Turing entwickelt wurde, ist eine Methode, um festzustellen, ob ein Computer tatsächlich wie ein Mensch denken kann. Allerdings ist die Methode umstritten.

Das zweite Beispiel stammt von Arend Hintze, Assistenzprofessor für Integrative Biologie und Informatik an der Michigan State University. Er kategorisiert KI in vier Typen, von der Art der KI-Systeme, die es heute gibt, bis hin zu empfindungsfähigen Systemen, die es noch nicht gibt. Seine Kategorien lauten:

Typ 1: Reaktive Maschinen. Ein Beispiel ist Deep Blue, das IBM-Schachprogramm, das Garry Kasparov in den 90er Jahren besiegte. Deep Blue kann Figuren auf dem Schachbrett identifizieren und Vorhersagen treffen, aber es hat kein Gedächtnis und kann die Erfahrungen der Vergangenheit nicht nutzen, um zukünftige zu informieren. Er analysiert mögliche Züge - seinen eigenen und seinen Gegner - und wählt den strategischsten Zug. Deep Blue und AlphaGO von Google wurden für begrenzte Zwecke entwickelt und können nicht einfach auf eine andere Situation angewendet werden.

Typ 2: Begrenzter Speicher. Diese KI-Systeme können die Erfahrungen der Vergangenheit nutzen, um zukünftige Entscheidungen zu treffen. Einige der Entscheidungsfunktionen in autonomen Fahrzeugen sind so konzipiert. Beobachtungen, die in nicht allzu ferner Zukunft geschehen, zum Beispiel ein Auto, das die Fahrspur wechselt. Diese Beobachtungen werden nicht dauerhaft gespeichert.

Typ 3: Native Theorie. Das ist ein psychologischer Begriff. Er bezieht sich auf das Verständnis, dass andere eigene Überzeugungen, Wünsche und Absichten haben, die die Entscheidungen beeinflussen. Diese Art von KI gibt es noch nicht.

Typ 4: Selbsterkenntnis. In dieser Kategorie haben KI-Systeme ein Selbstbewusstsein beziehungsweise Bewusstsein. Maschinen mit Selbstbewusstsein verstehen ihren aktuellen Zustand und können die Informationen nutzen, um daraus abzuleiten, was andere fühlen. Diese Art von KI gibt es noch nicht.

Beispiele für KI-Technologie

Automatisierung ist der Prozess, bei dem ein System oder ein Prozess automatisch funktioniert. Zum Beispiel kann die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA) so programmiert werden, dass sie hochvolumige, wiederholbare Aufgaben übernimmt, die normalerweise vom Menschen ausgeführt werden. RPA unterscheidet sich von der IT-Automatisierung dadurch, dass es sich an veränderte Gegebenheiten anpassen kann.

Machine Learning (maschinelles Lernen) ist die Wissenschaft, einen Computer ohne Programmierung zum Handeln zu bringen. Deep Learning ist ein Teilgebiet von Machine Learning und kann als eine Automatisierung von Predictive Analytics verstanden werden. Es gibt drei Arten von Machine-Learning-Algorithmen: überwachtes Lernen, bei dem Datensätze so gekennzeichnet werden, dass Muster erkannt und zur Kennzeichnung neuer Datensätze verwendet werden; unbeaufsichtigtes Lernen, bei dem Datensätze nicht gekennzeichnet und nach Ähnlichkeiten oder Unterschieden sortiert werden; und verstärkendes Lernen, bei dem Datensätze nicht gekennzeichnet werden, sondern nach einer oder mehreren Aktionen dem KI-System Feedback gegeben wird.

Machine Vision ist die Wissenschaft, Computer „sehen zu lassen". Machine Vision erfasst und analysiert visuelle Informationen mit Kameras, Analog-Digital-Umwandlung und digitaler Signalverarbeitung. Es wird oft mit dem menschlichen Sehvermögen verglichen, doch Machine Vision ist nicht an die Biologie gebunden und kann zum Beispiel so programmiert werden, dass es durch Wände hindurch sieht. Es wird in einer Reihe von Anwendungen von der Signaturidentifikation bis zur medizinischen Bildanalyse eingesetzt. Computer Vision, die sich auf die maschinelle Bildverarbeitung konzentriert, wird oft mit Machine Vision kombiniert.

Natural Language Processing (NLP) ist die Verarbeitung der menschlichen Sprache durch ein Computerprogramm. Eines der ältesten und bekanntesten Beispiele für NLP ist Spam-Erkennung, die die Betreffzeile und den Text einer E-Mail betrachtet und entscheidet, ob es sich um eine Junk-E-Mail handelt. Aktuelle Ansätze für NLP basieren auf Machine Learning. Zu den Aufgaben von NLP gehören Textübersetzung, Stimmungsanalyse und Spracherkennung.

Mustererkennung ist ein Zweig des Machine Learning, der sich auf die Identifizierung von Mustern in Daten konzentriert.

Robotik ist ein Bereich des Maschinebaus, der sich auf die Entwicklung und Herstellung von Robotern konzentriert. Roboter werden oft eingesetzt, um Aufgaben zu erledigen, die für den Menschen schwer oder gar nicht zu bewältigen sind. Sie werden in Montagelinien für die Automobilproduktion oder in der Raumfahrt eingesetzt, um große Objekte im Weltraum zu bewegen. In jüngerer Zeit nutzen Forscher Machine Learning, um Roboter zu bauen, die in sozialen Umgebungen interagieren können.

KI-Anwendungen

KI im Gesundheitswesen: Die größten Anstrengungen gelten hier der Verbesserung der Patientenresultate und der Senkung der Kosten. Unternehmen wenden Machine Learning an, um bessere und schnellere Diagnosen zu stellen als der Mensch. Eine der bekanntesten Technologien im Gesundheitswesen ist IBM Watson. Sie versteht natürliche Sprache und ist in der Lage, Fragen zu beantworten. Das System verdichtet Patientendaten und andere verfügbare Datenquellen zu einer Hypothese, die es dann mit einem Vertrauens-Scoring-Schema darstellt. Andere KI-Anwendungen umfassen Chatbots, ein Computerprogramm, das online verwendet wird, um Fragen zu beantworten und Patienten zu unterstützen, um Folgetermine zu planen oder diese bei Abrechnungsprozessen zu unterstützen, und virtuelle Gesundheitsassistenten, die grundlegendes medizinisches Feedback liefern.

KI in Unternehmen: Robotergesteuerte Prozessautomatisierung wird bei wiederholenden Aufgaben eingesetzt, die normalerweise vom Menschen ausgeführt werden. Machine-Learning-Algorithmen werden in Analyse- und CRM-Plattformen integriert, um Informationen darüber aufzudecken, wie Kunden besser bedient werden können. Chatbots wurden in Webseiten integriert, um den Kunden einen unmittelbaren Service zu bieten. Auch unter Akademikern und IT-Beratern wie Gartner und Forrester ist die Automatisierung von Stellenangeboten zum Thema geworden.

KI in der Bildung: Künstlich Intelligenz kann zum Beispiel Benotungen automatisieren, was Lehrkräften mehr Zeit gibt. KI kann die Schüler einschätzen, sich an ihre Bedürfnisse anpassen und ihnen helfen, in ihrem eigenen Tempo zu arbeiten. KI-Tutoren können den Studenten zusätzliche Unterstützung zur Verfügung stellen, um sicherzustellen, dass sie auf Kurs bleiben. KI kann langfristig verändern, wo und wie die Schüler lernen, und eventuell sogar Lehrer ersetzen.

KI im Finanzwesen: Künstliche Intelligenz ist in Finanzinstituten im Aufwind. KI-Finanzanwendungen können zum Beispiel personenbezogene Daten sammeln und finanzielle Beratung bieten. Andere Programme, darunter IBM Watson, wurden bereits auf den Prozess des Hauskaufs angewendet. Heute führt Software einen Großteil des Handels an der Wall Street durch.

KI im juristischen Bereich: Das Durchsieben von Dokumenten ist für Menschen oft ein langwieriger Prozess. Die Automatisierung dieses Prozesses spart Zeit und schafft effizientere Prozesse. Startups bauen auch Frage-und-Antwort-Computer-Assistenten, die programmierte Fragen durch Untersuchung der mit einer Datenbank verbundenen Taxonomie und Ontologie aussieben können.

KI in der Fertigung: Dieser Bereich spielt bei der Integration von Robotern in den Workflow eine Vorreiterrolle. Industrieroboter führten in der Vergangenheit nur einzelne Aufgaben aus und wurden von menschlichen Arbeitern getrennt. Mit dem Fortschritt der Technologie änderte sich dies allerdings und Roboter übernehmen immer umfassendere Prozesse in der Fertigung.

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Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? - Definition von WhatIs.com

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Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise Artificial Intelligence (AI) simuliert menschliche Intelligenz mit Maschinen, insbesondere Computersystemen. Dies umfasst das Lernen (die Erfassung von Informationen und Regeln für die Verwendung der Informationen), die Schlussfolgerung (die Verwendung der Regeln, um ungefähre oder endgültige Schlussfolgerungen zu ziehen) und die Selbstkorrektur. Besondere Anwendungen der KI sind Expertensysteme, Spracherkennung und Machine Vision.

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How Homer teaches science to artificial intelligence robots [The Simpsons]

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Fast perfekte Fake-Realität

Veröffentlicht wurde das Bild am Samstag in der Reddit-Community für Midjourney. Midjourney ist ein Text-zu-Bild-Generator, mit dem man einfach Beschreibungen in Grafiken verwandeln kann - und so Dinge abbilden, die in der Realität nie passiert sind. Bis vor einigen Wochen waren Midjourney-Grafiken zwar gut darin, "künstlerisch" aussehende Bilder zu erstellen, nicht aber Bilder, die aussehen wie die Realität. Das ist nun vorbei.

Noch gibt es zwar einige Fehlerquellen. Wer das Papst-Bild genau ansieht, erkennt zum Beispiel, dass Franziskus' rechte Hand seltsam verkümmert zu sein scheint, das rechte Brillenglas merkwürdig verformt ist und dass das Kreuz um seinen Hals eine eigenartige Gravur trägt, die nichts mit Jesus zu tun hat. Doch bei dem enormen Fortschritt, den die künstliche Intelligenz gerade macht, ist es wohl nur eine Frage der Zeit, bis auch diese Schönheitsfehler behoben sind.

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Virales Papst-Foto ist Fake: So täuscht künstliche Intelligenz

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Veröffentlicht wurde das Bild am Samstag in der Reddit-Community für Midjourney. Midjourney ist ein Text-zu-Bild-Generator, mit dem man einfach Beschreibungen in Grafiken verwandeln kann - und so Dinge abbilden, die in der Realität nie passiert sind. Bis vor einigen Wochen waren Midjourney-Grafiken zwar gut darin, "künstlerisch" aussehende Bilder zu erstellen, nicht aber Bilder, die aussehen wie die Realität.

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DeepL Translate: The world's most accurate translator

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DeepL Übersetzer: Der präziseste Übersetzer der Welt

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Übersetzen Sie Texte und ganze Dateien im Handumdrehen. Präzise Übersetzungen für Einzelnutzer und Teams. Jeden Tag nutzen Millionen von Menschen DeepL.

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Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS

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Um die Sicherheit von Anwenderinnen und Anwendern digitaler Gesundheitsdienste zu gewährleisten, sind ganzheitliche Sicherheitskonzepte erforderlich. Intelligente Systeme sammeln und kombinieren Daten und treffen darauf basierend Entscheidungen.

Dieser Entscheidungsprozess wird durch zwei Faktoren erschwert:

Verfügbarkeit der Daten: Künstliche Intelligenz wird anhand von aufbereiteten Datensätzen trainiert, um Muster erkennen zu können. Im Gesundheitswesen sind diese Daten teilweise kaum verfügbar, z.B. in der Diagnose von seltenen Krankheiten.

Intransparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen: Komplexe KI-Algorithmen und deren Entscheidungen können beispielsweis in der Diagnostik durch Fachpersonal nur schwer überprüft werden, weil nicht klar ist, welche Daten für die Entscheidung grundlegend sind.

Falschdiagnosen und -prognosen stellen ein großes Risiko bei der Anwendung kognitiver Systeme in der Medizintechnik dar. Wir am Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS forschen daran, intelligente kognitive Systeme verlässlich und sicher zu machen.

Unsere Forschung umfasst mehrere Schwerpunkte:

Absicherung der Wahrnehmung (Perzeption) von kognitiven Systemen in der Medizin

Dynamische Sicherheitsnachweise digitaler Gesundheitsdienste

Bestimmung von Unsicherheiten (Uncertainty Estimations) des KI-Outputs

Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit kognitiver Systeme

Anwendung von Quantencomputing in der Medizin

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Künstliche Intelligenz in der Medizin - Fraunhofer IKS

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Künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin: Das Fraunhofer IKS forscht an der Absicherung digitaler Anwendungen in sicherheitskritischen Bereichen.

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THINK REACTOR // Der Künstliche Intelligenz Podcast

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THINK REACTOR // Der Künstliche Intelligenz Podcast

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Dieser Artikel scheint mehr als ein Lemma zu behandeln, geht auf einen Teilaspekt des Themas zu ausführlich ein oder ist unüberschaubar lang. Es wird darum eine Auslagerung eines Teils des Textes in einen anderen oder in einen neuen Artikel vorgeschlagen. ( Begründung und Diskussion hier.)

Bitte beachte dabei die Hinweise auf der Seite Hilfe:Artikelinhalte auslagern und entferne diesen Baustein erst nach vollständiger Abarbeitung des Vorschlags.

Künstliche Intelligenz ( KI), auch artifizielle Intelligenz ( AI), englisch artificial intelligence, ist ein Teilgebiet der Informatik, es umfasst alle Anstrengungen, deren Ziel es ist, Maschinen intelligent zu machen. Dabei wird Intelligenz verstanden als die Eigenschaft, die ein Wesen befähigt, angemessen und vorausschauend in seiner Umgebung zu agieren; dazu gehört die Fähigkeit, Sinneseindrücke wahrzunehmen und darauf zu reagieren, Informationen aufzunehmen, zu verarbeiten und als Wissen zu speichern, Sprache zu verstehen und zu erzeugen, Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen.

Seit der Begriffsprägung im Jahre 1955 hat sich eine Reihe relativ selbständiger Teildisziplinen herausgebildet:

Zur Forschungsrichtung künstliches Leben bestehen enge Beziehungen. Das Fernziel der KI ist die als starke KI oder künstliche allgemeine Intelligenz bezeichnete Fähigkeit eines intelligenten Agenten, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu erlernen, die der Mensch oder ein anderes Lebewesen bewältigen kann.

Praktische Erfolge der KI werden schnell in die Anwendungsbereiche integriert und zählen dann nicht mehr zur KI. Wegen dieses sog. „KI-Effekts" scheint die KI-Forschung sich nur mit harten Nüssen abzumühen, die sie nicht knacken kann, was auch Teslers „Theorem" zum Ausdruck bringt: „Intelligenz ist das, was Maschinen noch nicht gemacht haben".

Allgemeines

Im Verständnis des Begriffs künstliche Intelligenz (KI) spiegelt sich die aus der Aufklärung stammende materialistische Vorstellung des „Menschen als Maschine" wider. " L' Homme-Machine ", so lautet der Titel des einschlägigen „ blasphemischen Werkes" des Radikalaufklärers La Mettrie aus dem Jahre 1748. Die sogenannte starke KI setzt sich genau dies zum Ziel. Sie möchte eine Intelligenz erschaffen, die das menschliche Denken mechanisch nachbildet, Sie möchte eine Maschine konstruieren, die intelligent reagiert, die sich wie ein Mensch verhält.

Die Ziele der starken KI sind nach Jahrzehnten der Forschung weiterhin visionär.

Begriffsherkunft und Definitionsversuche

Der Begriff künstliche Intelligenz (im englischen Original artificial intelligence) wurde 1955 von dem US-amerikanischen Informatiker John McCarthy im Rahmen eines Förderantrags für ein Forschungsprojekt geprägt.

Es existieren zahlreiche Definitionen für den Begriff der KI. Je nach Sichtweise wird die künstliche Intelligenz in Industrie, Forschung und Politik entweder über die zu erzielenden Anwendungen oder den Blick auf die wissenschaftlichen Grundlagen definiert:

Starke und schwache KI

Starke KI wären Computersysteme, die auf Augenhöhe mit Menschen die Arbeit zur Erledigung schwieriger Aufgaben übernehmen können. Demgegenüber geht es bei schwacher KI darum, konkrete Anwendungsprobleme zu meistern. Das menschliche Denken und technische Anwendungen sollen hier in Einzelbereichen unterstützt werden. Die Fähigkeit zu lernen ist eine Hauptanforderung an KI-Systeme und muss ein integraler Bestandteil sein, der nicht erst nachträglich hinzugefügt werden darf. Ein zweites Hauptkriterium ist die Fähigkeit eines KI-Systems, mit Unsicherheit und probabilistischen Informationen umzugehen. Insbesondere sind solche Anwendungen von Interesse, zu deren Lösung nach allgemeinem Verständnis eine Form von „Intelligenz" notwendig zu sein scheint. Letztlich geht es der schwachen KI somit um die Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik, es geht ihr nicht um Schaffung von Bewusstsein oder um ein tieferes Verständnis von Intelligenz. Während die Schaffung starker KI an ihrer philosophischen Fragestellung bis heute scheiterte, sind auf der Seite der schwachen KI in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte erzielt worden.

Forschungsgebiete

Neben den Forschungsergebnissen der Kerninformatik selbst sind in die Erforschung der KI Ergebnisse der Psychologie, Neurologie und Neurowissenschaften, der Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik eingeflossen. Umgekehrt nahm die Erforschung der KI auch ihrerseits Einfluss auf andere Gebiete, vor allem auf die Neurowissenschaften. Dies zeigt sich in der Ausbildung des Bereichs der Neuroinformatik, der der biologieorientierten Informatik zugeordnet ist, sowie der Computational Neuroscience.

Bei künstlichen neuronalen Netzen handelt es sich um Techniken, die ab Mitte des 20. Jahrhunderts entwickelt wurden und auf der Neurophysiologie aufbauen.

KI stellt somit kein geschlossenes Forschungsgebiet dar. Vielmehr werden Techniken aus verschiedenen Disziplinen verwendet, ohne dass diese eine Verbindung miteinander haben müssen.

Eine wichtige Tagung ist die International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), die seit 1969 stattfindet.

Geschichte

Teilgebiete

Wissensbasierte Systeme

Wissensbasierte Systeme modellieren eine Form rationaler Intelligenz für sogenannte Expertensysteme. Diese sind in der Lage, auf eine Frage des Anwenders auf Grundlage formalisierten Fachwissens und daraus gezogener logischer Schlüsse Antworten zu liefern. Beispielhafte Anwendungen finden sich in der Diagnose von Krankheiten oder der Suche und Beseitigung von Fehlern in technischen Systemen.

Beispiele für wissensbasierte Systeme sind Cyc und Watson.

Musteranalyse und Mustererkennung

Visuelle Intelligenz ermöglicht es, Bilder beziehungsweise Formen zu erkennen und zu analysieren. Als Anwendungsbeispiele seien hier Handschrifterkennung, Identifikation von Personen durch Gesichtserkennung, Abgleich der Fingerabdrücke oder der Iris, industrielle Qualitätskontrolle und Fertigungsautomation (letzteres in Kombination mit Erkenntnissen der Robotik) genannt.

Mittels sprachlicher Intelligenz ist es beispielsweise möglich, einen geschriebenen Text in gesprochene Sprache umzuwandeln ( Sprachsynthese) und umgekehrt einen gesprochenen Text zu verschriftlichen ( Spracherkennung). Diese automatische Sprachverarbeitung lässt sich ausbauen, so dass etwa durch latente semantische Analyse (kurz LSI) Wörtern und Texten Bedeutung beigemessen werden kann.

Beispiele für Systeme zur Mustererkennung sind Google Brain und Microsoft Adam.

Mustervorhersage

Die Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Sie stellt etwa die Grundlage des von Jeff Hawkins definierten hierarchischen Temporalspeichers dar.

"Prediction is not just one of the things your brain does. It is the primary function of the neocortex, and the foundation of intelligence."

„ Vorhersage ist nicht einfach nur eines der Dinge, die dein Gehirn tut. Sie ist die Hauptfunktion des Neocortex und das Fundament der Intelligenz."

Solche Systeme bieten den Vorteil, dass z. B. nicht nur ein bestimmtes Objekt in einem einzelnen Bild erkannt wird (Mustererkennung), sondern auch anhand einer Bildserie vorhergesagt werden kann, wo sich das Objekt als nächstes aufhalten wird.

Die Robotik beschäftigt sich mit manipulativer Intelligenz. Mit Hilfe von Robotern können unter anderem gefährliche Tätigkeiten wie etwa die Minensuche oder auch immer gleiche Manipulationen, wie sie z. B. beim Schweißen oder Lackieren auftreten können, automatisiert werden.

Der Grundgedanke ist es, Systeme zu schaffen, die intelligente Verhaltensweisen von Lebewesen nachvollziehen können. Beispiele für derartige Roboter sind ASIMO und Atlas.

Künstliches Leben

KI überlappt sich mit der Disziplin künstliches Leben ( Artificial life, AL), wird als übergeordnete oder auch als eine Subdisziplin gesehen. AL muss deren Erkenntnisse integrieren, da Kognition eine Kerneigenschaft von natürlichem Leben ist, nicht nur des Menschen.

Die Methoden der KI lassen sich grob in zwei Dimensionen einordnen: symbolische vs. neuronale KI und Simulationsmethode vs. phänomenologische Methode. Die Zusammenhänge veranschaulicht die folgende Grafik:

Die Neuronale KI verfolgt einen Bottom-up-Ansatz und möchte das menschliche Gehirn möglichst präzise nachbilden. Die symbolische KI verfolgt umgekehrt einen Top-down-Ansatz und nähert sich den Intelligenzleistungen von einer begrifflichen Ebene her. Die Simulationsmethode orientiert sich so nah wie möglich an den tatsächlichen kognitiven Prozessen des Menschen. Dagegen kommt es dem phänomenologischen Ansatz nur auf das Ergebnis an.

Viele ältere Methoden, die in der KI entwickelt wurden, basieren auf heuristischen Lösungsverfahren. In jüngerer Zeit spielen mathematisch fundierte Ansätze aus der Statistik, der mathematischen Programmierung und der Approximationstheorie eine bedeutende Rolle.

Die konkreten Techniken der KI lassen sich grob in Gruppen einteilen:

Die KI beschäftigt sich häufig mit Problemen, bei denen nach bestimmten Lösungen gesucht wird. Verschiedene Suchalgorithmen werden dabei eingesetzt. Ein Paradebeispiel für die Suche ist der Vorgang der Wegfindung, der in vielen Computerspielen eine zentrale Rolle einnimmt und auf Suchalgorithmen wie zum Beispiel dem A*-Algorithmus basiert.

Neben dem Suchen von Lösungen stellt das Planen einen wichtigen Aspekt der KI dar. Der Vorgang des Planens unterteilt sich dabei in zwei Phasen:

1. Die Zielformulierung: Ausgehend vom momentanen Umgebungs- bzw. Weltzustand wird ein Ziel definiert. Ein Ziel ist hierbei eine Menge von Weltzuständen, bei der ein bestimmtes Zielprädikat erfüllt ist.

2. Die Problemformulierung: Nachdem bekannt ist, welche Ziele angestrebt werden sollen, wird in der Problemformulierung festgelegt, welche Aktionen und Weltzustände betrachtet werden sollen. Es existieren hierbei verschiedene Problemtypen.

Planungssysteme planen und erstellen aus solchen Problembeschreibungen Aktionsfolgen, die Agentensysteme ausführen können, um ihre Ziele zu erreichen.

Optimierungsmethoden

Oft führen Aufgabenstellungen der KI zu Optimierungsproblemen. Diese werden je nach Struktur entweder mit Suchalgorithmen aus der Informatik oder, zunehmend, mit Mitteln der mathematischen Programmierung gelöst. Bekannte heuristische Suchverfahren aus dem Kontext der KI sind evolutionäre Algorithmen.

Logisches Schließen

Eine Fragestellung der KI ist die Erstellung von Wissensrepräsentationen, die dann für automatisches logisches Schließen benutzt werden können. Menschliches Wissen wird dabei - soweit möglich - formalisiert, um es in eine maschinenlesbare Form zu bringen. Diesem Ziel haben sich die Entwickler diverser Ontologien verschrieben.

Schon früh beschäftigte sich die KI damit, automatische Beweissysteme zu konstruieren, die Mathematikern und Informatikern beim Beweisen von Sätzen und beim Programmieren ( Logikprogrammierung) behilflich wären. Zwei Schwierigkeiten zeichneten sich ab:

Formuliert man Sätze in den natürlicher Sprache nahen, relativ bequemen Beschreibungssprachen, werden die entstehenden Suchprobleme allzu aufwändig. In der Praxis mussten Kompromisse geschlossen werden, bei denen die Beschreibungssprache für den Benutzer etwas umständlicher, die zugehörigen Optimierungsprobleme für den Rechner dafür jedoch einfacher zu handhaben waren (Prolog, Expertensysteme).

Eine andere Form des logischen Schließens stellt die Induktion dar ( Induktionsschluss, Induktionslogik), in der Beispiele zu Regeln verallgemeinert werden ( maschinelles Lernen). Auch hier spielen Art und Mächtigkeit der Wissensrepräsentation eine wichtige Rolle. Man unterscheidet zwischen symbolischen Systemen, in denen das Wissen - sowohl die Beispiele als auch die induzierten Regeln - explizit repräsentiert ist, und subsymbolischen Systemen wie neuronalen Netzen, denen zwar ein berechenbares Verhalten „antrainiert" wird, die jedoch keinen Einblick in die erlernten Lösungswege erlauben.

Approximationsmethoden

In vielen Anwendungen geht es darum, aus einer Menge von Daten eine allgemeine Regel abzuleiten ( maschinelles Lernen). Mathematisch führt dies zu einem Approximationsproblem. Im Kontext der KI wurden hierzu unter anderem künstliche neuronale Netze vorgeschlagen, die als universale Funktionsapproximatoren eingesetzt werden können, jedoch insbesondere bei vielen verdeckten Schichten schwer zu analysieren sind. Manchmal verwendet man deshalb alternative Verfahren, die mathematisch einfacher zu analysieren sind.

Künstliches Neuronales Netz

Große Fortschritte erzielt die künstliche Intelligenz in jüngster Zeit im Bereich künstlicher neuronaler Netze, auch unter dem Begriff Deep Learning bekannt. Dabei werden neuronale Netze, die grob von der Struktur des Gehirns inspiriert sind, künstlich auf dem Computer simuliert. Viele der jüngsten Erfolge wie bei Handschrifterkennung, Spracherkennung, Gesichtserkennung, autonomem Fahren, maschineller Übersetzung, auch der Erfolg von AlphaGo beruhen auf dieser Technik.

Anwendungen

Für künstliche Intelligenz gibt es zahlreiche Anwendungsgebiete. Einige Beispiele kurz zusammengefasst:

Suchmaschinen erleichtern den Umgang mit der im Internet vorhandenen Informationsflut.

Texterkennung und Textgenerierung, zum Beispiel von Eilmeldungen, Werbung oder für besonders strukturierte Daten

Data-Mining und Text Mining bieten Methoden zur Extraktion von Kerninformationen aus nicht- oder nur schwach strukturierten Texten, wie es etwa zur Erstellung von Inhaltsanalysen benötigt wird.

Mittels Argumentation Mining können Argumentationsstrukturen in Texten analysiert werden.

Informationsrückgewinnung hat das Wiederauffinden und Zusammenführen bereits bestehender, komplexer Strukturen in sehr großen Datensätzen zum Ziel, ein Anwendungsgebiet sind Internet-Suchmaschinen.

Analyse und Prognose von Aktienkursentwicklungen werden gelegentlich durch künstliche neuronale Netze unterstützt.

Optische Zeichenerkennung liest gedruckte Texte zuverlässig.

Handschrifterkennung wird u. a. millionenfach in Geräten wie PDAs, Smartphones und Tabletcomputern verwendet.

Spracherkennung ermöglicht Sprachsteuerung oder das Diktieren eines Textes. Wird u. a. in Smartphones eingesetzt, z. B. bei Siri, Google Assistant, Cortana und Samsungs Bixby oder auch Amazon Echo.

Gesichtserkennung, z. B. die App FindFace.

Deepfakes, d. h. der Austausch von Gesichtern oder anderen Medieninhalten

Computer-Vision-Systeme überwachen öffentliche Plätze, Produktionsprozesse oder sichern den Straßenverkehr.

Bei Gruppensimulationen für Sicherheitsplanung oder Computeranimation wird ein möglichst realistisches Verhalten von (Menschen-)Massen berechnet.

Ein wissensbasiertes System bzw. spezieller ein Expertensystem stellt Lösungen bei komplexen Fragestellungen zur Verfügung. Beispiele für solche Anwendungen sind: Das Computerprogramm Watson (siehe weiter oben) oder die Wissensdatenbank Cyc. In einfacherer Form wird dies u. a. in Smartphones eingesetzt z. B. bei Siri, Google Now, Cortana und Samsungs S Voice oder auch Amazon Echo.

Semantische Suchmaschinen, wie Wolfram Alpha

Selbstfahrende Kraftfahrzeuge, z. B. Google Driverless Car (siehe oben)

Autonome Waffen

Intelligenter Persönlicher Assistent (oder auch digitaler Sprachassistent)

Suche nach extrasolaren Planeten durch Auswertung von Helligkeitsschwankungen von Sternen über die Transitmethode

KI in der Medizin

KI in der Juristik

Ein großer Teil der Arbeit von Juristen besteht in der Analyse von Akten, zum Beispiel von Präzedenzfällen, um daraus Argumente zu entwickeln. Derartige Arbeit kann mittlerweile zu einem Teil von KI-Anwendungen übernommen werden. Die Beratungsfirma McKinsey schätzte 2017, dass etwa 22 Prozent der Arbeit von Anwälten und 35 Prozent der Arbeit von Rechtshelfern mit Hilfe von KI-Systemen automatisiert werden könnte. Die KI-Systeme werden anhand von Millionen von Dokumenten und Fallbeispielen und juristischen Anträgen trainiert. Danach kann eine KI diejenigen Dokumente markieren, die ein Jurist für seinen Fall braucht; oft besser, als dies ein Mensch könnte. JPMorgan gab bekannt, die KI Contract Intelligence einzusetzen, die nach Aussagen von JPMorgan eine Menge von Daten in Sekunden analysieren kann, wofür Juristen und Rechtshelfer 360.000 Stunden benötigen würden.

KI bei Tötungsmaschinen und Kriegswaffen

Am 18. September 2021 wurde bekannt, dass der iranische Kernphysiker, Hochschullehrer und Angehörige der iranischen Revolutionsgarden Mohsen Fachrisadeh durch KI-gesteuerte Tötungs-Roboter mit hoher Schusswaffen-Präzision ermordet wurde. Trotz der bekannten Gefährdung des Wissenschaftlers, seiner Eskortierung und seinem starken Personenschutz waren, einem Artikel der New York Times zufolge, nur 15 hochpräzise Schüsse zu seiner Tötung notwendig. Dies wurde durch eine KI-gestützte Gesichtserkennung möglich, die offenbar genau zwischen dem Wissenschaftler, seiner Frau und seinen Kindern unterscheiden konnte. Die Frau saß, genau wie seine Söhne, nur wenige Zentimeter von ihm entfernt im Auto und blieb beim Attentat dennoch physisch unverletzt. Die Kontrolle über das Attentat erfolgte dem Artikel zufolge aus 1600 Kilometer Entfernung, an einem nicht näher genannten Ort.

Im Zuge des russischen Angriffskrieges auf die Ukraine seit dem Februar 2022 ist die mediale Aufmerksamkeit für den Einsatz von KI für militärische Zwecke gestiegen. In Deutschland beschäftigen sich sowohl die Bundeswehr als auch die private Rüstungswirtschaft intensiv mit der Entwicklung und Implementierung von KI-unterstützten Waffensystemen.

KI im Marketing

KI in Computer- und Gesellschaftsspielen

In Computerspielen wird eine KI meistens dazu verwendet um NPC, sogenannte Nicht-Spieler-Charaktere, die menschenähnliches Verhalten simulieren (zum Beispiel als simulierte Verbündete oder Computergegner) zu steuern oder bestimmte Dinge in der Spielwelt oder bei den Funktionen des Spielecharakters (zum Beispiel Routenfindung, prozedurale Generierung, automatische Verbesserungen und Vervollständigungen beim Streckenbau oder andere Algorithmen) zu berechnen. Bei einigen Spielen lässt sich der Schwierigkeitsgrad der KI-Gegner einstellen und optional wählen ob man gegen eine KI, gegen echte Spieler oder eine Mischform spielen möchte. Bei ein paar Spielen kann sich die KI auch automatisch an das Spielverhalten anpassen oder kann aus Fehlern lernen. Da im Einzelspielermodus oft Gegner fehlen, wird auf eine KI zurückgegriffen. Zudem wird KI in Computerspielen verwendet, um viele oder sehr spezielle Charaktere zu simulieren, die nicht oder sehr schwer von echten Menschen übernommen werden könnten. Teilweise lassen sich KI-Anwendungen in Computerspielen aber auch einfach austricksen, da ein Mensch ein bestimmtes Muster einer KI umgehen kann. Der Realismus und das Gameplay eines Computerspiels wird daher auch oft an der KI gemessen.

Auch wird KI in Strategie-Brettspielen als Ersatz für den menschlichen Partner eingesetzt. Gegen sehr leistungsfähige Versionen dieser Programme haben auch Weltmeister kaum Gewinnchancen. Erfolge gegen menschliche Profispieler erzielte KI zum Beispiel in Backgammon, Schach, Checkers, Go und StarCraft II. Das Meistern komplexer Spiele ist oft Gegenstand der Forschung, um so neue Methoden der künstlichen Intelligenz zu entwickeln und zu demonstrieren. Inzwischen tragen diese Programme Partien untereinander aus. 2016 besiegte die auf DeepMind aufbauende KI AlphaGo den 18-maligen Go-Weltmeister, den Südkoreaner Lee Sedol unter Turnierbedingungen 4:1. Ende 2017 hat die Neuentwicklung AlphaZero gegen das bis dahin weltbeste Schachprogramm Stockfish in 100 ausgetragenen Partien deutlich obsiegt. 2019 gelang es der DeepMind-Weiterentwicklung Alpha Star, menschliche Top-Spieler beim populären und als sehr schwer geltenden Strategiespiel StarCraft II 10:1 zu besiegen.

Darüber hinaus werden auch KI-Anwendungen entwickelt, die anstelle eines menschlichen Spielers Videospiele wie Jump 'n' Runs, Rollenspiele oder Rennspiele steuern. Ähnlich ist die Entwicklung im E-Sport-Bereich, in dem Profigamer versuchen, die besten KI-Systeme zu schlagen, während Entwickler darauf hinarbeiten, die besten Spieler durch eine KI zu besiegen.

KI zur Erzeugung von Bildern und Kunstwerken

Ein 2018 durch eine KI errechnetes Porträt des Künstlers Joseph Ayerle, das die Schauspielerin Ornella Muti zeigt. Die KI wurde darauf trainiert, den Stil des Renaissance-Malers Raffael nachzugestalten.

Forscher aus Tübingen haben neuronale Netze dazu verwendet, ein vorgegebenes Foto im Stil eines berühmten Künstlers zu malen z. B. Van Gogh oder Edvard Munch. Forscher bei Google haben neuronale Netze darauf trainiert, aus einer Art weißem Rauschen Bilder im Stil von Van Gogh und anderen Künstlern zu produzieren. Die Bilder wurden später auf einer Auktion versteigert.

Im Juli 2017 stellten Forscher der Rutgers-Universität eine KI vor, die künstlerische Gemälde produziert. Die KI wurde mit ca. 80.000 Bildwerken der westlichen Kunstgeschichte trainiert. Die von der KI erstellten Gemälde wurden mit Bildern, die auf der Kunstmesse Art Basel ausgestellt worden waren, vermischt und 18 Testpersonen (künstlerischen Laien) in einem Blindtest zur Beurteilung vorgelegt. Die Testpersonen sollten einschätzen, ob die Bilder von Menschen oder einem Computer erzeugt worden waren. Bei den durch echten, auf der Art Basel ausgestellten Kunstwerken unterstellten die Testpersonen bei 52 % aller Werke, sie seien durch einen Computer erstellt. Bei den KI-basierten Bildern, nahmen die Testpersonen das nur für 25 % aller Bilder an.

Im März 2018 wurde ein Videokunstwerk publiziert, in dem eine durch KI erschaffene Ornella Muti agierte. Der Künstler Joseph Ayerle hatte mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes neue Filmsequenzen errechnet, die die echte italienische Schauspielerin nie gespielt hat. 2021 wurde der Kurzfilm „Fellini Forward" aufgeführt. Bei der Produktion der Frederico Fellini- Hommage setzte das Produktionsteam auf KI-Werkzeuge, um dramaturgische, visuelle und linguistische Muster in den Werken Fellinis zu erkennen und sie im neuen Film einzusetzen.

Im Oktober 2018 versteigerte das Auktionshaus Christie's das durch künstliche Intelligenz erschaffene „ Portrait of Edmond de Belamy ". Das ursprünglich auf einen Verkehrswert von 7.000 bis 10.000 US-Dollar geschätzte Bild erzielte in der Auktion einen Erlös von 432.500 Dollar.

Der Autor George R. R. Martin schrieb an seinem sechsten Buch der Reihe Game of Thrones, das von der Fangemeinde ungeduldig erwartet wurde. Der Programmierer Zack Thoutt trainierte eine KI (Recurrent Neural Net) mit den ersten fünf Büchern der Serie und ließ von der KI ein sechstes Buch schreiben. Das Ergebnis wurde im Sommer 2017 im Internet veröffentlicht. Dabei entwickelte die KI einzelne Charaktere genauso weiter, wie das in manchen Fan-Theorien erwartet wurde, ohne dass die KI davon wusste. Mängel gibt es bei der Grammatik, einzelne Charaktere, die bereits verstorben waren, tauchen wieder auf und die Handlungsstränge sind nicht sehr spannend.

Die Musik des Albums „I am AI" der Sängerin Taryn Southern, vorgestellt im Herbst 2017, wurde von einer KI komponiert. Um einen Song mit Hilfe einer KI zu komponieren, verwendet man eine Software wie etwa Amper Music oder Jukedeck, wählt das Genre und weitere Parameter wie Länge des Songs, Instrumentierung usw. Innerhalb von Sekunden komponiert die KI dann einen einzigartigen Song. Ein Musiker kann daraufhin Bruchstücke dieser Beispiele zu einem eigenen Song zusammenfügen. Somit kann jedermann mehr oder weniger professionelle Musik kreieren. Immer mehr Musiker geben zu, beim Komponieren KI als Werkzeug zu benutzen. Auch das Album „Hello World" von Skygge wurde vollständig mit einer KI (Flow-Machine) komponiert. Die KI komponiert Soundstücke, die dann von Menschen sortiert, selektiert und zusammengesetzt werden, das sog. Kuratieren. Ein Team von Musikwissenschaftlern und KI-Experten unter Leitung von Matthias Röder, Direktor des Salzburger Karajan-Instituts, vollendete 2021 mit Hilfe einer künstlichen Intelligenz die unvollendete 10. Sinfonie des Komponisten Beethoven.

fiktives, mit Hilfe von KI und Bildbearbeitung erzeugtes fotorealistisches Bild: Der junge Amazon-Gründer Jeff Bezos eine Woche vor dem Launch von amazon.com

Ab dem Jahr 2022 wurden den Nutzern innovative Text-zu-Bild-KI-Systeme zur Erzeugung von Bildern zur Verfügung gestellt, die einen deutlichen Fortschritt gegenüber früheren Technologien darstellten. Zu den namhaften Bildgeneratoren zählten beispielsweise Midjourney, DALL-E (entwickelt vom OpenAI-Team, das auch hinter ChatGPT steht) und Stable Diffusion. Eine herausragende Eigenschaft dieser neuen Programme bestand darin, dass Bilder mithilfe von Wortanweisungen, sogenannten „Prompts", erstellt werden konnten. Zusätzlich war es möglich, der KI eigene Bilder als Beispiele vorzugeben. Ab dem Jahr 2023 erreichten die KI-generierten Bilder ein so hohes Maß an Fotorealismus, dass man sie teilweise für echte Fotos halten konnte. Zwei KI-generierte Bilder erlangten große Aufmerksamkeit in der Öffentlichkeit, da sie eine bemerkenswerte fotografische Qualität aufwiesen und von vielen Betrachtern zunächst für echte Fotos gehalten wurden: Ein KI-generiertes Bild von Papst Franziskus, der einen auffällig modischen Wintermantel trug, und ein KI-generiertes Bild eines simulierten Angriffs auf das Pentagon.

Kontrovers ist die Sicht der am Diskurs beteiligten Künstler und Experten über die Rolle der KI als Urheber eines Kunstwerks. Das Motto der Künstlergruppe Obvious lautet: „Kreativität ist nicht nur etwas für Menschen." Konträr dazu steht die Aussage des Künstlers Joseph Ayerle, der vom Massachusetts Institute of Technology mit den Worten zitiert wird: „KI kann erschaffen, aber sie ist nicht schöpferisch". Matthias Röder, der ein Team leitete, das den Versuch unternahm, mit KI-Hilfe Beethovens 10. Sinfonie zu vollenden, sprach von einer „Kollaboration zwischen Mensch und Maschine".

In juristischer Hinsicht ist strittig, ob und wie von einer KI geschaffene Kunstwerke dem Schutz des Urheberrechtsgesetzes unterliegen. Denn gemäß § 2 II UrhG können „Werke" im Sinne des Urheberrechts nur „persönliche geistige Schöpfungen" sein. Ein ausschließlich von einer Maschine geschaffenes Werk fällt nicht darunter, weil es nach einheitlicher Ansicht einer menschlich-gestalterische Tätigkeit erfordert. Jedenfalls in den Fällen, in denen die KI nicht nur als Hilfsmittel, Instrument oder Werkzeug des Werkschaffenden eingesetzt wird, sondern jegliche Kontrolle über Prozess und Ergebnis durch einen menschlichen Schöpfer aufgegeben wurde, fehlt es an einer geistigen Verbindung des „Werkes" zu einem „Schöpfer" im Sinne des § 2 II UrhG, sodass Urheberrecht dann nicht besteht.

KI zur Herstellung von Produktdesign

Ein Team des US-amerikanischen 3D-Software-Experten Autodesk und der bekannte Designer Philippe Starck haben gemeinsam den - nach Angaben der Beteiligten - ersten „von künstlicher Intelligenz und Menschen gemeinsam entwickelte Stuhl" erschaffen, den sogenannten A. I. Chair. 2023 wurde bekannt, dass die NASA eine eigene Software nutzt, um mit Hilfe von KI das Design von Bauteilen für Raumschiffe und andere Geräte für Raumfahrten optimal zu gestalten. Das organisch anmutende Aussehen dieser KI-generierten Bauteile unterscheidet sich deutlich vom menschengemachten Design.

KI in der Schulbildung

Einige Autoren betrachten künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie in der Schulbildung.

durch Chatbots kann das Lernen von Sprachen unterstützt werden

durch Maschinelles Lernen können Lernangebote dem Lernstand der Schüler angepasst werden

durch Big Data können Bildungsverläufe prognostiziert und Selektionsentscheide gesteuert werden

KI in der Hochschulbildung

An einigen Hochschulen werden KI-Systeme zur individuellen Unterstützung von Studierenden und Lehrenden eingesetzt.

Automatisierte Assessments unterstützen Studierende beim Wissenserwerb

Mit Hilfe von Learning Analytics werden digitale Bildungsangebote optimiert

Adaptive Lernumgebungen passen sich an die individuellen Bedürfnisse der Lernenden an (z. B. MathSpring)

Chatbots beantworten häufig gestellte Fragen (z. B. Eliza, Mitsuku, Jill Watson)

Empfehlungssysteme helfen bei der Wahl von Studienfächern, Kursen, Stipendien und Ressourcen (z. B. Literatur)

KI beim Klimaschutz

KI kann Satellitenbilder auswerten und so ermitteln, wo welche Treibhausgase emittiert werden, ob Gebäude energieeffizient sind sowie wo und in welchem Umfang Wälder abgeholzt oder wieder aufgeforstet werden. Beispiele aus den Bereichen Landwirtschaft und Landnutzung sind zum Beispiel NASA Harvest und der Copernicus Land Monitoring Service.

Mit KI können Daten zu Wind- und Solarenergieerzeugung, Verkehrsaufkommen und Extremwetterereignissen analysiert werden und daraus Prognosen für zukünftige Bedarfe und Alternative entwickelt werden. Ein Beispiel aus der Praxis ist Open Climate Fix, eine Organisation, welche Open-Source-Modelle für ein sogenanntes Nowcasting entwickelt, das heißt, die Wolkenmenge auf Satellitenbildern wird analysiert und daraus, in Kombination mit anderen Daten, die Solarstromproduktion für die nächsten Stunden sehr genau vorausgesagt.

KI in der Materialwissenschaft

KI in der Arbeitswelt

KI in Logistik und Verkehr

Turing-Test

Um ein Kriterium zu haben, wann eine Maschine eine dem Menschen gleichwertige Intelligenz simuliert, wurde von Alan Turing der nach ihm benannte Turing-Test vorgeschlagen. Dabei stellt ein Mensch per Terminal beliebige Fragen an einen anderen Menschen bzw. eine KI, ohne dabei zu wissen, wer jeweils antwortet. Der Fragesteller muss danach entscheiden, ob es sich beim Interviewpartner um eine Maschine oder einen Menschen handelte. Ist die Maschine nicht von einem Menschen zu unterscheiden, so ist sie laut Turing intelligent. Bisher konnte keine Maschine den Turing-Test zweifelsfrei bestehen. Seit 1991 existiert der Loebner-Preis für den Turing-Test.

Technologische Singularität

Grob wird darunter der Zeitpunkt verstanden, an dem künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft. Von diesem Zeitpunkt wird die weitere Entwicklung hauptsächlich von der KI vorangetrieben und nicht mehr vom Menschen.

Bewusstsein bei künstlicher Intelligenz

In den Neurowissenschaften ist es eine Grundannahme, dass Bewusstseinsprozesse mit neuronalen Prozessen des Gehirns korrelieren (siehe Neuronales Korrelat des Bewusstseins). Nach Jürgen Schmidhuber ist das Bewusstsein nur ein Nebenprodukt des Problemlösens des Gehirns. So sei auch bei künstlichen Problemlösern (z. B. autonomen mobilen Robotern) von Vorteil, wenn diese sich ihrer selbst und ihrer Umgebung „bewusst" seien. Schmidhuber bezieht sich bei „Bewusstsein" im Kontext autonomer Roboter auf ein digitales Weltmodell inklusive des Systems selbst, nicht jedoch auf das Erleben von Zuständen. Ein Weltmodell könnte im Kontext von Reinforcement Learning dadurch erlernt werden, dass Aktionen belohnt werden, die das Weltmodell erweitern.

Angrenzende Wissenschaften

Sprachwissenschaft

Die Interpretation menschlicher Sprache durch Maschinen besitzt bei der KI-Forschung eine entscheidende Rolle. So ergeben sich etwaige Ergebnisse des Turing-Tests vor allem in Dialogsituationen, die bewältigt werden müssen.

Die Sprachwissenschaft liefert mit ihren Grammatikmodellen und psycholinguistischen Semantikmodellen wie der Merkmals- oder der Prototypensemantik Grundlagen für das maschinelle „Verstehen" komplexer natürlichsprachlicher Phrasen. Zentral ist die Frage, wie Sprachzeichen eine tatsächliche Bedeutung für eine künstliche Intelligenz haben können. Das Chinese-Room-Argument des Philosophen John Searle sollte indes zeigen, dass es selbst dann möglich wäre, den Turing-Test zu bestehen, wenn den verwendeten Sprachzeichen dabei keinerlei Bedeutung beigemessen wird. Insbesondere Ergebnisse aus dem Bereich Embodiment betonen zudem die Relevanz von solchen Erfahrungen, die auf der Verkörperung eines Agenten beruhen sowie dessen Einbindung in eine sinnvolle Umgebung für jede Form von Kognition, also auch zur Konstruktion von Bedeutung durch eine Intelligenz.

Eine Schnittstelle zwischen der Linguistik und der Informatik bildet die Computerlinguistik, die sich unter anderem mit maschineller Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz beschäftigt.

Psychologie

Die Psychologie beschäftigt sich unter anderem mit dem Begriff Intelligenz.

Psychotherapie

Philosophie

Die philosophischen Aspekte der KI-Problematik gehören zu den weitreichendsten der gesamten Informatik.

Die Antworten, die auf die zentralen Fragen dieses Bereiches gegeben werden, reichen weit in ontologische und erkenntnistheoretische Themen hinein, die das Denken des Menschen schon seit den Anfängen der Philosophie beschäftigen. Wer solche Antworten gibt, muss die Konsequenzen daraus auch für den Menschen und sich selbst ziehen. Nicht selten möchte man umgekehrt vorgehen und die Antworten, die man vor der Entwicklung künstlicher Intelligenz gefunden hat, auf diese übertragen. Doch wie sich zeigte, hat die künstliche Intelligenz zahlreiche Forscher dazu veranlasst, Probleme wie das Verhältnis zwischen Materie und Geist, die Ursprünge des Bewusstseins, die Grenzen der Erkenntnis, das Problem der Emergenz, die Möglichkeit außermenschlicher Intelligenz usw. in einem neuen Licht zu betrachten und zum Teil neu zu bewerten.

Eine evolutionär-progressive Denkrichtung sieht es hingegen (im Sinn einer starken KI) als möglich an, dass Systeme der künstlichen Intelligenz einmal den Menschen in dem übertreffen könnten, was derzeit noch als spezifisch menschlich gilt. Dies birgt zum einen die Gefahr, dass solche KI-Maschinen sich gegen die Interessen der Menschen wenden könnten. Andererseits birgt diese Technologie die Chance, Probleme zu lösen, deren Lösung dem Menschen wegen seiner limitierten Kapazitäten schwerfällt (siehe auch technologische Singularität).

Weitere Anknüpfungspunkte lassen sich in der analytischen Philosophie finden.

Neben der Frage nach dem Sein und der nach dem Bewusstsein stellt sich im Rahmen der Rechtsphilosophie und Roboterethik auch die Frage, ob eine KI für ihr gesetzwidriges Handeln oder Fehlverhalten verantwortlich gemacht werden kann (z. B. bei einem Autounfall durch ein autonomes Fahrzeug) und wer alles dafür haftet. Entwickler werden mit der Frage konfrontiert, wie eine KI moralisch und ethisch richtig handelt. So wird zum Beispiel überlegt, wie man das Trolley-Problem bei autonomen Fahrzeugen lösen soll.

Der russisch-amerikanische Biochemiker und Sachbuchautor Isaac Asimov beschreibt in seinen drei Robotergesetzen die Voraussetzungen für ein friedliches und unterstützendes Zusammenleben zwischen KI und Mensch. Diese Gesetze wurden später von anderen Autoren erweitert.

Bei Karl Marx finden sich im sogenannten Maschinenfragment, einem Teil der Grundrisse (1857-58), Überlegungen zur Ersetzung menschlicher Arbeitskraft durch Maschinen, die sich auch auf Maschinen mit Künstlicher Intelligenz anwenden lassen.

Menschenrechte

Informatik

Die künstliche Intelligenz ist mit den anderen Disziplinen der Informatik eng verzahnt. Eine Abgrenzung kann anhand der erzielten Ergebnisse versucht werden. Hierzu scheint es sinnvoll, verschiedene Dimensionen von Intelligenz zu unterscheiden:

1. Die Fähigkeit zur Verarbeitung beliebiger Symbole (nicht nur Zahlen).

2. Der Aufbau eines inneren Modells der äußeren Welt, eines Selbstmodells, sowie der Beziehung von Selbst und Welt.

3. Die Fähigkeit zu einer zweckentsprechenden Anwendung des Wissens.

4. Die Fähigkeit, die im gespeicherten Wissen enthaltenen Zusammenhänge aufzudecken, d. h. logisch schlussfolgern zu können.

5. Die Fähigkeit zur Verallgemeinerung (Abstraktion) und zur Spezialisierung (d. h. zu Anwendung allgemeiner Zusammenhänge auf konkrete Sachverhalte).

6. Das Vermögen, erworbenes Wissen und vorhandene Erfahrung auf neue, bisher unbekannte Situationen zu übertragen.

7. Die Fähigkeit, sich planvoll zu verhalten und entsprechende Strategien zum Erreichen der Ziele bilden zu können.

8. Anpassungsfähigkeit an verschiedene, u. U. sich zeitlich ändernde Situationen und Problemumgebungen.

9. Lernfähigkeit, verbunden mit dem Vermögen, partiellen Fortschritt oder Rückschritt einschätzen zu können.

10. Die Fähigkeit, auch in unscharf bzw. unvollständig beschriebenen oder erkannten Situationen handeln zu können.

11. Die Fähigkeit zur Mustererkennung (Besitz von Sensoren) und zur aktiven Auseinandersetzung mit der Umwelt (Besitz von Effektoren).

12. Über ein Kommunikationsmittel von der Komplexität und Ausdrucksfähigkeit der menschlichen Sprache verfügen.

Kritik an der KI-Forschung

Stephen Hawking warnte 2014 vor der KI und sah darin eine Bedrohung für die Menschheit. Durch die KI könnte das Ende der Menschheit eingeleitet werden. Ob die Maschinen irgendwann die Kontrolle übernehmen werden, werde die Zukunft zeigen. Aber bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen.

Im August 2017 forderten 116 Unternehmer und Experten aus der Technologiebranche (u. a. Mustafa Suleyman, Elon Musk, Yoshua Bengio, Stuart Russell, Jürgen Schmidhuber) in einem offenen Brief an die UN, dass autonome Waffen verboten werden sollten bzw. auf die seit 1983 bestehende CCW-Liste gesetzt werden sollen. Die Certain Conventional Weapons sind von der UN verboten und beinhalten unter anderem Chemiewaffen. Nach Schwarzpulver und der Atombombe drohe die dritte Revolution der Kriegsführung. Zitat aus dem Schreiben: „Wenn diese Büchse der Pandora einmal geöffnet ist, wird es schwierig, sie wieder zu schließen" und „Einmal erfunden, könnten sie bewaffnete Konflikte erlauben in einem nie dagewesenen Ausmaß, und schneller, als Menschen sie begreifen können". Terroristen und Despoten könnten die autonomen Waffen nutzen und sogar hacken.

Argumentativ entgegengetreten sind solchen Positionen u. a. Rodney Brooks und Jean-Gabriel Ganascia.

Im Februar 2018 wurde ein Bericht einer Projektgruppe führender Experten im Bereich KI veröffentlicht, der vor möglichen „Bösartige[n] Nutzungen künstlicher Intelligenz" (englischer Originaltitel: „The Malicious Use of Artificial Intelligence") warnt. Beteiligt waren daran unter anderem Forscher der Universitäten von Oxford, Yale und Stanford, sowie Entwickler von Microsoft und Google. Der Bericht nimmt Bezug auf schon existierende Technologien und demonstriert anhand von diversen Szenarien, wie diese von Terroristen, Kriminellen und despotischen Regierungen missbraucht werden könnten. Die Autoren des Berichts fordern daher eine engere Zusammenarbeit von Forschern, Entwicklern und Gesetzgeber im Bereich KI und schlagen konkrete Maßnahmen vor, wie die Gefahren des Missbrauchs verringert werden könnten.

Der Historiker Yuval Noah Harari sagt, „künstliche Intelligenz und Biotechnologie können zerstören, was den Menschen ausmacht." Er warnt vor einem Wettrüsten im Bereich der künstlichen Intelligenz und empfiehlt globale Zusammenarbeit angesichts dieser „existenziellen Bedrohung."

Die ehemalige Google-Teamleiterin Timnit Gebru warnt vor dem und dem Energiebedarf großer Sprachmodelle, was Diskriminierung und Klimakrise verschärfen könnte.

Vorschläge zum Umgang mit KI

Der Präsident von Microsoft, Brad Smith schlug vor, einen Verhaltenskodex aufzustellen, wie etwa eine Digitale Genfer Konvention, um Risiken der künstlichen Intelligenz zu verringern.

Der Deutsche Bundestag hat am 28. Juni 2018 eine Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz - Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche Potenziale eingesetzt. Am 28. Oktober 2020 hat die Kommission ihren Abschlussbericht vorgelegt. Künstliche Intelligenz sei demnach die nächste Stufe der Digitalisierung. Unter dem Leitbild einer „menschenzentrierten KI" wird eine „demokratische Gestaltung" der Entwicklung gefordert, so dass KI-Anwendungen vorrangig auf das Wohl und die Würde der Menschen ausgerichtet seien und einen gesellschaftlichen Nutzen bringen. Um einer Diskriminierung von Menschen entgegenzuwirken „braucht es, wenn KI über Menschen urteilt, einen Anspruch auf Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen, damit eine gerichtliche Überprüfung automatisierter Entscheidungen möglich ist".

2021 veröffentlichte die EU-Kommission einen Vorschlag über eine KI-Verordnung über die derzeit verhandelt wird.

Im März 2023 wurde ein u. a. von Elon Musk unterstützter Aufruf zu einer 6-monatigen KI-Entwicklungspause veröffentlicht.

Verbreitung von KI in Deutschland

Das KI-Observatorium

Mit dem Observatorium Künstliche Intelligenz in Arbeit und Gesellschaft (kurz: KI-Observatorium), einem Projekt der Denkfabrik Digitale Arbeitsgesellschaft, fokussiert das Bundesministerium für Arbeit und Soziales die Frage nach den Auswirkungen von KI auf Arbeit und Gesellschaft. Das KI-Observatorium agiert an der Schnittstelle zwischen Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft; es fungiert als Wissensträger und Impulsgeber. Das KI-Observatorium hat die Aufgabe, Effekte von KI in der Arbeitswelt frühzeitig zu antizipieren und Handlungsbedarfe aufzuzeigen. Auf diese Weise leistet die im März 2020 gestartete Arbeitseinheit einen Beitrag zur Realisierung der in der KI-Strategie der Bundesregierung formulierten Ziele - etwa zum sicheren und gemeinwohlorientierten Einsatz von KI. Darüber hinaus soll das KI-Observatorium mithilfe von Dialog- und Beteiligungsformaten unterschiedliche gesellschaftliche Akteure im Umgang mit künstlicher Intelligenz befähigen und bestärken.

Die konkreten Aufgabenschwerpunkte des Observatoriums sind in den fünf Handlungsfeldern festgehalten:

1. Technologie-Foresight und Technikfolgenabschätzung

2. KI in der Arbeits- und Sozialverwaltung

3. Ordnungsrahmen für KI/soziale Technikgestaltung

4. Aufbau internationaler und europäischer Strukturen

5. Gesellschaftlicher Dialog und Vernetzung

Darstellung in Film und Literatur

In der Renaissance wurde der Begriff des Homunculus geprägt, eines künstlichen Miniaturmenschen ohne Seele. Im 18. und 19. Jahrhundert erschienen in der Literatur menschenähnliche Automaten, beispielsweise in E. T. A. Hoffmanns Der Sandmann und Jean Pauls Der Maschinenmann.

Im 20. und 21. Jahrhundert greift die Science-Fiction in Film und Prosa das Thema mannigfach auf. 1920 prägte der Schriftsteller Karel Čapek den Begriff „Roboter" in seinem Bühnenstück ; 1926 thematisierte Fritz Lang in Metropolis Roboter, welche die Arbeit der Menschen übernehmen.

Beispiele (Auswahl Filme)

Beispiele (Auswahl Videospiele)

Soziale Auswirkungen

Der amerikanische Unternehmer Elon Musk prognostiziert, dass es zukünftig immer weniger Erwerbsarbeit geben werde, die nicht von einer Maschine besser und günstiger gemacht werden könne, weshalb immer weniger Arbeitskräfte benötigt würden. Durch die weitgehend maschinelle Produktion würden die Produkte und Dienstleistungen sehr billig werden. In diesem Zusammenhang unterstützt er die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens. Der Physiker Stephen Hawking meinte: Bereits heute sei klar, dass die Maschinen die Menschen zunehmend vom Arbeitsmarkt verdrängen. Microsoft-Gründer Bill Gates sieht die Entwicklung ähnlich. Er fordert eine Robotersteuer, um die sozialen Aufgaben der Zukunft bewältigen zu können.

Die Informatikerin Constanze Kurz erklärte in einem Interview, technischen Fortschritt habe es schon immer gegeben. Jedoch vollzog sich der technische Wandel in der Vergangenheit meist über Generationen, so dass genug Zeit blieb, sich für neue Aufgaben auszubilden. Heute verlaufe der technische Wandel innerhalb von wenigen Jahren, so dass die Menschen nicht genug Zeit hätten, sich für neue Aufgaben weiterzubilden. Der Sprecher des Chaos Computer Clubs, Frank Rieger, warnte in verschiedenen Publikationen (z. B. dem Buch Arbeitsfrei) davor, dass durch die beschleunigte Automatisierung vieler Arbeitsbereiche in naher Zukunft immer mehr Menschen ihre Beschäftigung verlieren würden (z. B. LKW-Fahrer durch selbstfahrende Autos). Darin bestehe unter anderem eine Gefahr der Schwächung von Gewerkschaften, die an Mitgliedern verlieren könnten. Rieger plädiert daher für eine „Vergesellschaftung der Automatiserungsdividende", also einer Besteuerung von nichtmenschlicher Arbeit, damit durch das Wachstum der Wirtschaft in Form eines Grundeinkommens auch der allgemeine Wohlstand wächst und gerecht verteilt wird.

Wissenschaftler der Universität Oxford haben in einer Studie im Jahr 2013 eine Vielzahl von Jobs auf ihre Automatisierbarkeit überprüft. Dabei unterteilten die Wissenschaftler die Jobs in verschiedene Risikogruppen. 47 Prozent der betrachteten Jobs in den USA wurden in die höchste Risikogruppe eingeteilt, d. h., dass für diese Jobs die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass innerhalb der nächsten ein oder zwei Jahrzehnte (Stand 2013) die nötige Technologie entwickelt wird, um sie automatisieren zu können. Die Studie macht jedoch keine Aussage dazu, wie viele Jobs tatsächlich automatisiert werden, da nur die technologischen Entwicklungen und keine weiteren Faktoren betrachtet werden. Ein solcher Faktor wäre zum Beispiel die Höhe der Kosten, also ob eine Automatisierung teurer wäre als das Gehalt für einen menschlichen Arbeiter.

Jürgen Schmidhuber antwortete auf die Frage, ob KIs uns bald den Rang ablaufen werden bzw. ob wir uns Sorgen um unsere Jobs machen müssten: „Künstliche Intelligenzen werden fast alles erlernen, was Menschen können - und noch viel mehr. Ihre neuronalen Netzwerke werden aus Erfahrung klüger und wegen der sich rasch verbilligenden Hardware alle zehn Jahre hundertmal mächtiger. Unsere formelle Theorie des Spaßes erlaubt sogar, Neugierde und Kreativität zu implementieren, um künstliche Wissenschaftler und Künstler zu bauen." und „Alle fünf Jahre wird das Rechnen 10-mal billiger. Hält der Trend an, werden kleine Rechner bald so viel rechnen können wie ein menschliches Gehirn, 50 Jahre später wie alle 10 Milliarden Hirne zusammen." Als Konsequenz aus der aus seiner Sicht unabwendbar fortschreitenden Automatisierung und dem damit einhergehenden Wegfall von Erwerbsarbeitsplätzen sieht Schmidhuber die Notwendigkeit eines Bedingungslosen Grundeinkommens. „Roboterbesitzer werden Steuern zahlen müssen, um die Mitglieder unserer Gesellschaft zu ernähren, die keine existenziell notwendigen Jobs mehr ausüben. Wer dies nicht bis zu einem gewissen Grad unterstützt, beschwört geradezu die Revolution Mensch gegen Maschine herauf."

Mark Zuckerberg äußerte bei einer Rede vor Harvard-Absolventen, dass die Einführung eines bedingungslosen Grundeinkommens notwendig sei. Es könne etwas nicht mehr in Ordnung sein, wenn er als Harvard-Abbrecher innerhalb weniger Jahre Milliarden machen könne, während Millionen von Uni-Absolventen ihre Schulden nicht abbezahlen könnten. Es bräuchte eine Basis, auf der jeder innovativ und kreativ sein könne.

Der Zukunftsforscher Lars Thomson prognostizierte im November 2017 für die nächsten 10 Jahre gewaltige Umbrüche in Technologie, Arbeit, Werten und Gesellschaft. Im Jahr 2025 könne ein Haushalts-Roboter den Frühstückstisch decken, Fenster putzen, Pflegedienste übernehmen usw. wodurch Arbeitsplätze vernichtet würden. Heute schon gebe es 181 Firmen weltweit, die an klugen Robotern arbeiten. Der Preis eines solchen Roboters betrage heute etwa 20.000 Euro. Der Markt der künstlichen Intelligenz werde in wenigen Jahren größer sein als der Automobilmarkt. Wie schnell 10 Jahre vergingen, würde man sehen, wenn man 10 Jahre zurückblicke, als das erste Smartphone auf den Markt kam. Er bedauert, dass in unserer Gesellschaft kaum jemand diese Entwicklung erkenne, die unsere Gesellschaft komplett verändern werde. In Hotels würden in 10 Jahren Roboter die Arbeiten der heutigen Zimmermädchen übernehmen. Der Vorteil für den Hotelmanager: Der Roboter wolle keinen Lohn, keine freien Tage, müsse nicht versteuert und versichert werden. Der Nachteil: Der Staat erhalte keine Steuern mehr und die Menschen seien arbeitslos. Deshalb werde man nicht an einem bedingungslosen Grundeinkommen und der Einführung einer Robotersteuer vorbeikommen. Thomson sieht die Gefahr einer Spaltung der Gesellschaft, wenn das Tempo der Veränderung die Wandlungsfähigkeit der Menschen übersteige. Gleichzeitig werde die KI den Menschen von der Arbeit befreien. Die Gesellschaft müsse Leitplanken für die KIs definieren.

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), das zur Bundesagentur für Arbeit gehört, hat in einer Studie von 4/2018 dargelegt, welche menschliche Arbeit in Deutschland von Maschinen ersetzt werden kann. Die Studie kommt zum Ergebnis, dass im Jahr 2016 25 Prozent der bezahlten menschlichen Tätigkeiten von Maschinen hätten erledigt werden können, was etwa 8 Millionen Arbeitsplätzen in Deutschland entspricht. Eine frühere Studie kam für das Jahr 2013 noch auf einen Wert von 15 Prozent. Am stärksten betroffen mit etwa 83 Prozent sind Fertigungsberufe aber auch unternehmensbezogene Dienstleistungsberufe mit 60 Prozent, Berufe in der Unternehmensführung und -organisation mit 57 Prozent, Berufe in Land- und Forstwirtschaft und Gartenbau mit 44 Prozent usw. Im Vergleich von 2013 zu 2016 sind besonders stark Logistik- und Verkehrsberufe gestiegen (von 36 auf 56 Prozent), ein Bereich, in dem in Deutschland etwa 2,4 Millionen Menschen beschäftigt sind. Insgesamt geht die Studie davon aus, dass in naher Zukunft 70 Prozent der menschlichen bezahlten Tätigkeiten von Maschinen übernommen werden könnten. Maschinen könnten z. B. übernehmen: Wareneingangskontrolle, Montageprüfung, Kommissionierung, Versicherungsanträge, Steuererklärungen usw. Die Techniken, die diese Veränderungen vorantreiben seien: künstliche Intelligenzen, Big Data, 3D-Druck und virtuelle Realität. Auch wenn es nicht zu Entlassungen kommen würde, so müssten Mitarbeiter zumindest mit starken Veränderungen in ihrem Berufsbild und damit starkem Umlernen rechnen. Es würden auch neue Berufsfelder entstehen. Auch werde nicht alles, was heute schon möglich ist, auch umgesetzt und schon gar nicht sofort. Ein Faktor für diese Verzögerung seien ethische und rechtliche Aspekte aber auch die hohen Kosten der Automatisierung. Nicht immer sei die künstliche Intelligenz billiger als die menschliche Intelligenz.

In einem Gastbeitrag im Februar 2018 meinte der SAP-Chef Bill McDermott, dass sich die Menschen fürchten würden vor den Veränderungen, die eine Welt mit Robotern und KIs mit sich bringt. Ein erster Meilenstein sei der Sieg der Maschine Deep Blue über den amtierenden Schachweltmeister Gary Kasparov im Jahr 1997 gewesen. Ein weiterer Meilenstein sei der Sieg der Maschine Watson über den Menschen in der Quiz-Show Jeopardy im Jahr 2011 gewesen. Und der nächste große Schritt waren dann die Siege von AlphaGo und seinen Nachfolgern AlphaGo Zero und AlphaZero im Jahr 2016 und 2017. Die tiefgreifenden Veränderungen, die KI auch am Arbeitsplatz mit sich bringen würden, seien heute nun in aller Munde. Um etwaige negative Auswirkungen der neuen Techniken auf die Gesellschaft zu vermeiden, verlangte es nun eine durchdachte Planung. Behörden, Privatwirtschaft und Bildungswesen müssten zusammenarbeiten, um junge Menschen die Fähigkeiten zu vermitteln, die diese in der digitalen Wirtschaft benötigen. Umschulungen und lebenslanges Lernen seien heute die neue Normalität. Jobs würden nicht komplett von Maschinen ersetzt werden, sondern meist in Teilbereichen. Es würden auch viele neue Jobs entstehen. Die wirtschaftliche Entwicklung würde durch die KI befeuert werden. Man rechne für 2030 mit einer Wertschöpfung in dem Bereich von 16 Billionen US-Dollar und einem Wachstum des Bruttoinlandsprodukts um 26 Prozent. Durch die Automatisierung könnten Unternehmen zukünftig jährlich 3 bis 4 Billionen US-Dollar einsparen.

Konferenzen zu Künstlicher Intelligenz

Filmische Dokumentationen

Ingo Boersch, Jochen Heinsohn, Rolf Socher: Wissensverarbeitung - Eine Einführung in die Künstliche Intelligenz. Elsevier, 2006, ISBN 3-8274-1844-5.

Stefan Buijsman: Ada und die Algorithmen. Wahre Geschichten aus der Welt der künstlichen Intelligenz. C.H.Beck, München 2021, ISBN 978-3-406-77563-5 (236 S., niederländisch: AI - Alsmaar intelligenter. Een kijkjeachter de beeldschermen. Amsterdam 2020. Übersetzt von Bärbel Jänicke).

Görz, Rollinger, Schneeberger (Hrsg.): Handbuch der Künstlichen Intelligenz. 5. Auflage. Oldenbourg, 2013, ISBN 978-3-486-71979-6.

Künstliche Intelligenz : Die Revolution der Roboter. Bild der Wissenschaft Sommer 2019, 99 Seiten, Konradin Mediengruppe, .

Nils Nilsson: The quest for artificial intelligence. A history of ideas and achievements. Cambridge UP, 2010. Deutschsprachige Ausgabe:Nils J. Nilsson: Die Suche nach Künstlicher Intelligenz - Eine Geschichte von Ideen und Erfolgen. 1. Auflage. AKA, Berlin 2014, ISBN 978-3-89838-665-4 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).

Roger Penrose: Schatten des Geistes. Wege zu einer neuen Physik des Bewußtseins. Übersetzung aus dem Englischen Shadows of the Mind. Heidelberg 1995.

David L. Poole, Alan K. Mackworth: Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. 2. Auflage. Cambridge University Press, 2017, ISBN 978-1-107-19539-4.

Stuart J. Russell, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz. Pearson Studium, 2004, ISBN 3-8273-7089-2. (Originaltitel: „Artificial Intelligence: A Modern Approach", deutsche Übersetzung der 2. Auflage)

Deutsch

Englisch

Einzelnachweise

1. Nils J. Nilsson: The Quest for Artificial Intelligence. A History of Ideas and Achievements. Cambridge University Press, New York 2009. (amerikanisches Englisch)

2. Künstliche Intelligenz. (PDF) In: https://www.dfki.de/. Bitkom e. V. und Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz, 2017, S. 28, abgerufen am 18. Juli 2021.

3. Nick Bostrom: Superintelligenz. Szenarien einer kommenden Revolution. Suhrkamp, Frankfurt am Main. 2016, S. 50 f.

4. Daniela Hernandez: Microsoft Challenges Google's Artificial Brain With 'Project Adam'. In: 14. Juli 2014, abgerufen am 5. August 2014 (englisch).

5. Jeff Hawkins, Sandra Blakeslee: On Intelligence. Owl Books, 2005, ISBN 0-8050-7853-3, S.89.

6. Mark A. Bedau: Artificial life: organization, adaptation and complexity from the bottom up. In: Department of Philosophy, ReedCollege, 3023 SE Woodstock Blvd., Portland OR 97202, USA (Hrsg.): Trends in Cognitive Sciences. Band7, Nr.11. Portland, OR, USA November 2003 (reed.edu [PDF; abgerufen am 12. März 2019]).

7. Wolfgang Banzhaf, Barry McMullin: Artificial Life. In: Grzegorz Rozenberg, Thomas Bäck, Joost N. Kok (Hrsg.): Handbook of Natural Computing. Springer, 2012, ISBN 978-3-540-92909-3.

8. Marco Lippi, Paolo Torroni: Argumentation Mining: State of the Art and Emerging Trends. In: ACM Transactions on Internet Technology. Band16, Nr.2, 20. April 2016, ISSN , S.1-25, doi:acm.org [abgerufen am 11. März 2021]).10.1145/2850417 (

9. Lukas Staffler, Oliver Jany: Künstliche Intelligenz und Strafrechtspflege - eine Orientierung. In: Zeitschrift für Internationale Strafrechtsdogmatik. Band2020, S.164-177 (zis-online.com [PDF]).

10. Bernd Mewes: KI-gesteuertes Marketing: Zalando streicht 250 Arbeitsplätze. In: Heise online. 10. März 2018. Abgerufen am 13. März 2018.

11. Klaus Breuer: Computerspiele programmieren: Künstliche Intelligenz für künstliche Gehirne. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München 2012, ISBN 978-3-486-71789-1.

12. Matthias Kreienbrink: Künstliche Intelligenz: Das Spiel weiß, was du tun wirst. In: Zeit Online. 11. Dezember 2017 (zeit.de [abgerufen am 16. März 2018]).

13. Georgios N. Yannakakis, Julian Togelius: Artificial Intelligence and Games. 2018, doi:10.1007/978-3-319-63519-4 (springer.com [abgerufen am 22. Dezember 2018]).

14. Eike Kühl: Künstliche Intelligenz: Jetzt besiegt sie auch noch Profigamer. In: Zeit Online. 19. August 2017 (zeit.de [abgerufen am 16. März 2018]).

15. Schmidhuber: "Unsere Roboter zeigen Gefühle" 1. Oktober 2017.

16. Tomislav Bezmalinovic: Google will Computern das Komponieren und Witzemachen beibringen. (Nicht mehr online verfügbar.) Mixed Reality News & Podcast, 4. September 2017, archiviert vom am 4. Januar 2019 ; abgerufen am 12. März 2019.

17. https://www.facebook.com/stern: Ein Bild des Papstes geht viral - und zeigt, warum wir unseren Augen schon jetzt nicht mehr trauen können. 28. März 2023, abgerufen am 26. Mai 2023.

18. Tim W. Dornis: Der Schutz künstlicher Kreativität im Immaterialgüterrecht. Hrsg.: Joachim Bornkamm, Ansgar Ohly. GRUR 2019, 1252. Beck-Verlag.

19. Priya Donti, Lynn Kaack, David Rolnick und Emma Strubell: Künstliche Intelligenz und Klimawandel Wie KI mit den Klimaschutzzielen vereinbart werden kann (PDF), Berlin, Mai 2021, Creative-Commons-Lizenz CC-BY-NC-SA 4.0

20. Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence. Aus: Mind No. 236. Oktober 1950.

21. Roboter müssen Steuern zahlen Interview mit Jürgen Schmidhuber In: wiwo.de, 31. Januar 2016.

22. Franz-Josef Hücker: Die Pygmalion-Mythologie in der Psychotherapie. In: Psychotherapie Forum. Vol. 16, Nr. 3, 2008, (Springer), (Wien), S. 128-135.

23. Vgl. Hubert Dreyfus: In-der-Welt-sein und Weltlichkeit: Heideggers Kritik des Cartesianismus. In: Thomas Rentsch: Sein und Zeit. Akademie Verlag, Berlin 2001, S. 69ff.

24. Hilal Kalafat: Physiker warnt vor künstlicher Intelligenz. In: Handelsblatt. 3. Dezember 2014.

25. Stephen Hawking warnt vor Künstlicher Intelligenz ( vom 18. Juli 2015 im Webarchiv archive.today)

26. Gero von Randow: Künstliche Intelligenz: Zu intelligent fürs Leben. In: 14. September 2017, abgerufen am 27. September 2017.

27. Roboter können keine Moral. Warum das Gerede von superintelligenten, allmächtigen Maschinen nur ein großes Ablenkungsmanöver ist. In: Die Zeit, 18. Juni 2020, S. 32.

28. Peter Dabrock: Wir sollten auf klassische Bildung setzen. In: Aufbruch Künstliche Intelligenz - Was sie bedeutet und wie sie unser Leben verändert. Google LLC, SZ Scala GmbH, 2018, S. 34.

29. Deutscher Bundestag - Enquete-Kommission „Künstliche Intelligenz". (Nicht mehr online verfügbar.) Archiviert vom am 31. Oktober 2020 ; abgerufen am 19. November 2022.

30. PwC: Künstliche Intelligenz in Unternehmen. 2019 (pwc.de [PDF]).

31. Die 5 Handlungsfelder des KI-Observatoriums. (Nicht mehr online verfügbar.) Archiviert vom am 25. Juni 2020 ; abgerufen am 22. Juni 2020.

32. Xanke, Bärenz, S. 38.

33. Xanke, Bärenz, S. 39.

34. Frank Rieger, Constanze Kurz: Arbeitsfrei: Eine Entdeckungsreise zu den Maschinen, die uns ersetzen.

35. Presseagentur APA/sda: Roboter-Forscher befürwortet bedingungsloses Grundeinkommen. In: diepresse.com, 15. Januar 2017; abgerufen am 7. April 2017.

36. Mark Zuckerberg erklärt, warum jeder ein bedingungsloses Grundeinkommen erhalten sollte. ( vom 12. Oktober 2017 im Internet Archive) businessinsider.de, 26. Mai 2017; abgerufen am 15. Oktober 2017.

37. Matthias Bastian: Google-Chef: Künstliche Intelligenz „wichtiger als Feuer und Elektrizität" ( vom 23. Januar 2018 im Internet Archive), vrodo.de vom 20. Januar 2018.

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Dieser Artikel scheint mehr als ein Lemma zu behandeln, geht auf einen Teilaspekt des Themas zu ausführlich ein oder ist unüberschaubar lang. Es wird darum eine Auslagerung eines Teils des Textes in einen anderen oder in einen neuen Artikel vorgeschlagen. ( Begründung und Diskussion hier.)

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Die KI könnte Ihren Beruf bald überflüssig machen - CHIP

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Die KI könnte Ihren Beruf bald überflüssig machen - CHIP

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Mit der Neufassung von GPT-4 wird die künstliche Intelligenz noch schlauer. Der Fortschritt scheint unaufhaltsam – und für viele Arbeitnehmer scheint die Jobsicherheit ins Wanken zu geraten.