Weitere Informationen<\/h2>\r\n\t\t\t\r\n\t\t\tSchwache und starke KI<\/h3>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz wird in der Regel in zwei verschiedene Auspr\u00e4gungen eingeteilt, in schwache und starke KI. W\u00e4hrend die schwache KI Problemstellungen \u00fcberwiegend analog zum menschlichen Denken angeht und l\u00f6st, handelt es sich bei der starken KI um ein vollst\u00e4ndiges Abbild menschlichen Denkens und menschlicher Intelligenz. Starke KI bedarf sehr gro\u00dfer Rechenleistungen und Unmengen an Daten, damit sie sich in vollem Umfang auspr\u00e4gen kann. Aus diesem Grund bleibt die starke KI bis heute noch ein Zukunftsprojekt.<\/p>\n
Beispiele K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Praxis<\/h3>\n
Nutzen Sie bereits Sprachassistenten, Navigations-Apps oder Roboter in Ihrem Betrieb? Verwenden Sie die Google-Suche oder erhalten Sie Pakete von Amazon? Dann ist K\u00fcnstliche Intelligenz bereits ein wichtiger Teil in Ihrem Leben und Sie nehmen Teil an der sogenannten Human-Computer-Interaction (HCI).<\/p>\n
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Schwache K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr die Navigation: Google Maps<\/h5>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Wenn wir heute durch eine fremde Stadt mit Hilfe von Google Maps navigieren, nutzen wir bereits KI in der Praxis. Das Programm basiert auf selbstlernenden Algorithmen, die eine riesige Datenmenge analysieren und daraus Muster ableiten. So kann Google Maps Ihnen zum Beispiel den schnellsten Weg zu Ihrer Arbeit bei aktuellem Verkehrsaufkommen und Witterung zeigen. Aus den jeweiligen \u201eErfahrungen\u201c lernt die K\u00fcnstliche Intelligenz bei jedem neuen Weg dazu und kann dieses Wissen f\u00fcr neue Anfragen verwenden. Diese Erweiterungen laufen vollst\u00e4ndig automatisiert ab und ben\u00f6tigen lediglich regelm\u00e4\u00dfige Anpassungen der Algorithmen.<\/p>\n
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Sprachliche K\u00fcnstliche Intelligenz und Erfahrungslernen: Alexa, Siri und Co.<\/h5>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Besonders bei Sprachassistenten wie Amazons Alexa, Apples Siri, Microsofts Cortana, Google Home oder Google Now sowie Samsungs Bixby spielt sprachliche KI eine zentrale Rolle. Bei diesen Systemen analysiert die KI sprachliche Muster auf der Basis bereits erlernter Inhalte und stellt kausale Zusammenh\u00e4nge her. Somit kann eine sprachliche KI zum Beispiel einen Sprachbefehl innerhalb einer langen Wortkette erkennen und die gew\u00fcnschte Funktion ausf\u00fchren. Dar\u00fcber hinaus ist sprachliche KI dazu f\u00e4hig, unabh\u00e4ngig von der Stimmlage oder sogar unabh\u00e4ngig von dialektaler Einf\u00e4rbung den gew\u00fcnschten Befehl auszuf\u00fchren. Doch so komplex die technischen Anforderungen f\u00fcr Sprachassistenten sind und so \u201emenschlich\u201c die Siris, Alexas und Co. wirken m\u00f6gen, sie sind bis dato (noch) schwache KI, die auf Mustererkennung, semantischer Analyse und Erfahrungslernen basiert, das unter dem Begriff \u201eMachine Learning\u201c subsummiert werden kann.<\/p>\n
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Visuelle K\u00fcnstliche Intelligenz: Google Lens und mehr<\/h5>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Aufgrund der F\u00e4higkeit, sehr gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren und daraus Muster abzuleiten, kann schwache K\u00fcnstliche Intelligenz heute schon Bilder auslesen. Ein eindrucksvolles Beispiel liefert das Produkt \u201eGoogle Lens\u201c. Dabei handelt es sich um ein Feature, mit dem eine Smartphone-Kamera auf ein beliebiges Objekt gehalten werden kann und Google dieses erkennt. So kann K\u00fcnstliche Intelligenz mit Google Lens Pflanzen bestimmen, Orte, B\u00fccher, Lebensmittel oder Produkte erkennen. \u00c4hnlich arbeitet mittlerweile auch die Bildbearbeitungssoftware von Apple oder Adobe. Google Images basiert ebenfalls auf KI. So k\u00f6nnen Sie darin nach Bestandteilen von Fotos wie in der Google-Suche suchen. Die App zeigt Ihnen dann alle passenden Aufnahmen an.<\/p>\n
Besonderes Augenmerk findet die visuelle KI, wenn es um die Analyse von Aufnahmen \u00f6ffentlicher Kameras geht. So bietet KI die M\u00f6glichkeit, Gesichter zu erkennen. Im \u00d6ffentlichen Nahverkehr werden bereits Systeme getestet, die m\u00f6gliche Gewalttaten mit Hilfe von KI anhand von typischen Bewegungsmustern erkennen und selbst\u00e4ndig Alarm schlagen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Gesichtserkennung auf der Basis von KI kommt dar\u00fcber hinaus bereits in modernen Zugangssystemen in Unternehmen oder zum Entsperren des Smartphone-Bildschirms zum Einsatz.<\/p>\n
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Schwache KI im Warenlager<\/h5>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Moderne Logistik wird dank k\u00fcnstlicher Intelligenz heute noch effizienter. So bestimmen Algorithmen nicht nur in Amazons Warenlagern, wo und wie Waren gelagert werden. Ebenso sorgt KI daf\u00fcr, dass Lieferrouten den Warentransport zum Beispiel so schnell und bei so geringem Spritverbrauch wie m\u00f6glich organisieren.<\/p>\n
Starke KI ist bis dato nur in beschr\u00e4nktem Rahmen verf\u00fcgbar. Einige wichtige Beispiele zeigen jedoch, dass KI dem Menschen in einigen Bereichen bereits \u00fcberlegen sein kann. So besiegte IBMs \u201eDeep Blue\u201c schon 1997 den einstige Schachweltmeister Garri Kasparow und 2011 konnte die ebenfalls von IBM entwickelte KI \u201eWatson\u201c in der Quizsendung Jeopardy eine Million US-Dollar gewinnen. 2015 wurde der Go-Europameister Fan Hui von Googles AlphaGo im Go-Spiel besiegt.<\/p>\n
\r\n\t\r\n\t\r\n\t\t\r\n\t\t\t\r\n\t\t\t\t![\"\"](\"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Future-Jobs-Classes-seminartipp-data.png\")
\r\n\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\r\n\t\t\r\n\t\t\tMaster Class Data Expert<\/h2>\r\n\t\t\t\r\n\t\t\t
Fundierte Datenkompetenz ben\u00f6tigt? Mit unserer Weiterbildung wirst du zum:zur zentralen Datenexpert:in, erkennst Chancen fr\u00fchzeitig, setzt Datenprojekte wirtschaftlich um und sorgst daf\u00fcr, dass sie nachhaltig im Unternehmen wirken. <\/p>\nAusblick und Konsequenzen<\/h3>\n
Auch wenn es bereits seit mehr als f\u00fcnf Jahrzehnten Konzepte zur K\u00fcnstlichen Intelligenz gibt, steht diese Entwicklung noch relativ am Anfang. Doch schon jetzt bietet die KI f\u00fcr Unternehmen sehr gro\u00dfes Potential. Denn zum einen ist selbst die schwache KI schon heute in der Lage immens gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren. Ob in der Cloud oder auf dem eigenen Server spielt dabei keine Rolle.<\/p>\n
Auf der Basis dieser effizienten Analysen lassen sich im Bereich Healthcare zum Beispiel medizinische Diagnosen ableiten. In der Logistikbranche hilft KI dabei, Transporte \u00f6kologisch und \u00f6konomisch noch effizienter zu machen. Die Bankenbranche profitiert von KI bei Analysen von Aktienkursen und -entwicklungen. Gleichzeitig lassen sich Sicherheitssysteme in allen Sektoren mit Hilfe von KI ma\u00dfgeblich verbessern. In der Produktion k\u00f6nnen \u201eintelligente\u201c Roboter Bauteile noch pr\u00e4ziser und schneller fertigen.<\/p>\n
Doch trotz der rasanten Entwicklung wird der Mensch noch nicht so schnell von der KI ersetzt werden. Wie lange diese Prozesse dauern, zeigt sich aktuell in der Debatte \u00fcber selbstfahrende Autos. Denn abseits von technischen M\u00f6glichkeiten muss rund um das Thema KI auch eine Debatte \u00fcber ethische, moralische und soziale Ver\u00e4nderungen durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz gef\u00fchrt werden. Und diese Herausforderungen k\u00f6nnen in manchen Bereichen vermutlich gr\u00f6\u00dfer sein als die technischen H\u00fcrden, die der Wirtschaft mit KI noch bevorstehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Wenn heute von K\u00fcnstlicher Intelligenz die Rede ist, denken viele Menschen noch an Science Fiction und an eine ferne Zukunft. Tats\u00e4chlich ist unser privater und gesch\u00e4ftlicher Alltag bereits von vielen Formen K\u00fcnstlicher Intelligenz gepr\u00e4gt. Doch was ist KI \u00fcberhaupt, wie wird sie in der Praxis eingesetzt und welche Konsequenzen hat ihr Einsatz auf unser Leben?<\/p>\n
Schwache und starke KI<\/h3>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz wird in der Regel in zwei verschiedene Auspr\u00e4gungen eingeteilt, in schwache und starke KI. W\u00e4hrend die schwache KI Problemstellungen \u00fcberwiegend analog zum menschlichen Denken angeht und l\u00f6st, handelt es sich bei der starken KI um ein vollst\u00e4ndiges Abbild menschlichen Denkens und menschlicher Intelligenz. Starke KI bedarf sehr gro\u00dfer Rechenleistungen und Unmengen an Daten, damit sie sich in vollem Umfang auspr\u00e4gen kann. Aus diesem Grund bleibt die starke KI bis heute noch ein Zukunftsprojekt.<\/p>\n
Beispiele K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Praxis<\/h3>\n
Nutzen Sie bereits Sprachassistenten, Navigations-Apps oder Roboter in Ihrem Betrieb? Verwenden Sie die Google-Suche oder erhalten Sie Pakete von Amazon? Dann ist K\u00fcnstliche Intelligenz bereits ein wichtiger Teil in Ihrem Leben und Sie nehmen Teil an der sogenannten Human-Computer-Interaction (HCI).<\/p>\n
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Schwache K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr die Navigation: Google Maps<\/h5>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Wenn wir heute durch eine fremde Stadt mit Hilfe von Google Maps navigieren, nutzen wir bereits KI in der Praxis. Das Programm basiert auf selbstlernenden Algorithmen, die eine riesige Datenmenge analysieren und daraus Muster ableiten. So kann Google Maps Ihnen zum Beispiel den schnellsten Weg zu Ihrer Arbeit bei aktuellem Verkehrsaufkommen und Witterung zeigen. Aus den jeweiligen \u201eErfahrungen\u201c lernt die K\u00fcnstliche Intelligenz bei jedem neuen Weg dazu und kann dieses Wissen f\u00fcr neue Anfragen verwenden. Diese Erweiterungen laufen vollst\u00e4ndig automatisiert ab und ben\u00f6tigen lediglich regelm\u00e4\u00dfige Anpassungen der Algorithmen.<\/p>\n
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Sprachliche K\u00fcnstliche Intelligenz und Erfahrungslernen: Alexa, Siri und Co.<\/h5>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Besonders bei Sprachassistenten wie Amazons Alexa, Apples Siri, Microsofts Cortana, Google Home oder Google Now sowie Samsungs Bixby spielt sprachliche KI eine zentrale Rolle. Bei diesen Systemen analysiert die KI sprachliche Muster auf der Basis bereits erlernter Inhalte und stellt kausale Zusammenh\u00e4nge her. Somit kann eine sprachliche KI zum Beispiel einen Sprachbefehl innerhalb einer langen Wortkette erkennen und die gew\u00fcnschte Funktion ausf\u00fchren. Dar\u00fcber hinaus ist sprachliche KI dazu f\u00e4hig, unabh\u00e4ngig von der Stimmlage oder sogar unabh\u00e4ngig von dialektaler Einf\u00e4rbung den gew\u00fcnschten Befehl auszuf\u00fchren. Doch so komplex die technischen Anforderungen f\u00fcr Sprachassistenten sind und so \u201emenschlich\u201c die Siris, Alexas und Co. wirken m\u00f6gen, sie sind bis dato (noch) schwache KI, die auf Mustererkennung, semantischer Analyse und Erfahrungslernen basiert, das unter dem Begriff \u201eMachine Learning\u201c subsummiert werden kann.<\/p>\n
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Visuelle K\u00fcnstliche Intelligenz: Google Lens und mehr<\/h5>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Aufgrund der F\u00e4higkeit, sehr gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren und daraus Muster abzuleiten, kann schwache K\u00fcnstliche Intelligenz heute schon Bilder auslesen. Ein eindrucksvolles Beispiel liefert das Produkt \u201eGoogle Lens\u201c. Dabei handelt es sich um ein Feature, mit dem eine Smartphone-Kamera auf ein beliebiges Objekt gehalten werden kann und Google dieses erkennt. So kann K\u00fcnstliche Intelligenz mit Google Lens Pflanzen bestimmen, Orte, B\u00fccher, Lebensmittel oder Produkte erkennen. \u00c4hnlich arbeitet mittlerweile auch die Bildbearbeitungssoftware von Apple oder Adobe. Google Images basiert ebenfalls auf KI. So k\u00f6nnen Sie darin nach Bestandteilen von Fotos wie in der Google-Suche suchen. Die App zeigt Ihnen dann alle passenden Aufnahmen an.<\/p>\n
Besonderes Augenmerk findet die visuelle KI, wenn es um die Analyse von Aufnahmen \u00f6ffentlicher Kameras geht. So bietet KI die M\u00f6glichkeit, Gesichter zu erkennen. Im \u00d6ffentlichen Nahverkehr werden bereits Systeme getestet, die m\u00f6gliche Gewalttaten mit Hilfe von KI anhand von typischen Bewegungsmustern erkennen und selbst\u00e4ndig Alarm schlagen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Gesichtserkennung auf der Basis von KI kommt dar\u00fcber hinaus bereits in modernen Zugangssystemen in Unternehmen oder zum Entsperren des Smartphone-Bildschirms zum Einsatz.<\/p>\n
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Moderne Logistik wird dank k\u00fcnstlicher Intelligenz heute noch effizienter. So bestimmen Algorithmen nicht nur in Amazons Warenlagern, wo und wie Waren gelagert werden. Ebenso sorgt KI daf\u00fcr, dass Lieferrouten den Warentransport zum Beispiel so schnell und bei so geringem Spritverbrauch wie m\u00f6glich organisieren.<\/p>\n
Starke KI ist bis dato nur in beschr\u00e4nktem Rahmen verf\u00fcgbar. Einige wichtige Beispiele zeigen jedoch, dass KI dem Menschen in einigen Bereichen bereits \u00fcberlegen sein kann. So besiegte IBMs \u201eDeep Blue\u201c schon 1997 den einstige Schachweltmeister Garri Kasparow und 2011 konnte die ebenfalls von IBM entwickelte KI \u201eWatson\u201c in der Quizsendung Jeopardy eine Million US-Dollar gewinnen. 2015 wurde der Go-Europameister Fan Hui von Googles AlphaGo im Go-Spiel besiegt.<\/p>\n
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Fundierte Datenkompetenz ben\u00f6tigt? Mit unserer Weiterbildung wirst du zum:zur zentralen Datenexpert:in, erkennst Chancen fr\u00fchzeitig, setzt Datenprojekte wirtschaftlich um und sorgst daf\u00fcr, dass sie nachhaltig im Unternehmen wirken. <\/p>\n
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Auch wenn es bereits seit mehr als f\u00fcnf Jahrzehnten Konzepte zur K\u00fcnstlichen Intelligenz gibt, steht diese Entwicklung noch relativ am Anfang. Doch schon jetzt bietet die KI f\u00fcr Unternehmen sehr gro\u00dfes Potential. Denn zum einen ist selbst die schwache KI schon heute in der Lage immens gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren. Ob in der Cloud oder auf dem eigenen Server spielt dabei keine Rolle.<\/p>\n
Auf der Basis dieser effizienten Analysen lassen sich im Bereich Healthcare zum Beispiel medizinische Diagnosen ableiten. In der Logistikbranche hilft KI dabei, Transporte \u00f6kologisch und \u00f6konomisch noch effizienter zu machen. Die Bankenbranche profitiert von KI bei Analysen von Aktienkursen und -entwicklungen. Gleichzeitig lassen sich Sicherheitssysteme in allen Sektoren mit Hilfe von KI ma\u00dfgeblich verbessern. In der Produktion k\u00f6nnen \u201eintelligente\u201c Roboter Bauteile noch pr\u00e4ziser und schneller fertigen.<\/p>\n
Doch trotz der rasanten Entwicklung wird der Mensch noch nicht so schnell von der KI ersetzt werden. Wie lange diese Prozesse dauern, zeigt sich aktuell in der Debatte \u00fcber selbstfahrende Autos. Denn abseits von technischen M\u00f6glichkeiten muss rund um das Thema KI auch eine Debatte \u00fcber ethische, moralische und soziale Ver\u00e4nderungen durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz gef\u00fchrt werden. Und diese Herausforderungen k\u00f6nnen in manchen Bereichen vermutlich gr\u00f6\u00dfer sein als die technischen H\u00fcrden, die der Wirtschaft mit KI noch bevorstehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Wenn heute von K\u00fcnstlicher Intelligenz die Rede ist, denken viele Menschen noch an Science Fiction und an eine ferne Zukunft. Tats\u00e4chlich ist unser privater und gesch\u00e4ftlicher Alltag bereits von vielen Formen K\u00fcnstlicher Intelligenz gepr\u00e4gt. Doch was ist KI \u00fcberhaupt, wie wird sie in der Praxis eingesetzt und welche Konsequenzen hat ihr Einsatz auf unser Leben?<\/p>\n
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