Was ist KI und wie funktioniert sie?

Künstliche Intelligenz birgt enorm viel Potential Geschäftsprozesse zu optimieren. Allerdings ist sie kein Selbstläufer. Was KI kann und nicht kann, erklärt Daniel Niklaus.

AutorDaniel Niklaus
Datum28.08.2019
Lesezeit7 Minuten

Kennen Sie den Witz: Nimm drei Anwälte und du hast fünf Meinungen? In etwa so verhält es sich mit dem Begriff Künstliche Intelligenz, kurz KI oder AI (Artificial Intelligence). Nimm drei KI-Experten und du hast (mindestens) fünf verschiedene Definitionen, was künstliche Intelligenz ist.

Bleiben Sie gespannt was Sie im Verlauf des Blogs erwartet.

Für die einen ist KI das Abbild des menschlichen Hirns, der Moral, der Kreativität, einer sich selbst bewussten Maschine. Für andere dagegen ist KI schlicht eine Software, die etwas mehr kann, als bisherige Software und auf uns Menschen wie Magie wirkt. Mir persönlich gefällt die letzte Definition am besten. Denn der Begriff künstliche Intelligenz wurde 1956 zum ersten Mal genannt.

In regelmässigen Abständen hatte KI ihren Hype. Was zum Beispiel in den 80ern als Durchbruch gefeiert wurde, sieht man heute als einfache Rechenaufgabe an. Was wir heute als «Magie» bezeichnen, wenn z.B. die KI von IBM Watson Krankheitsbilder besser oder gleichwert wie ein Arzt erkennt, wird vermutlich in 20 Jahren nur ein Achselzucken bewirken.

Starke oder schwache KI

Weil die oben beschriebene Differenz der KI-Definitionen zu ausufernden Diskussionen führen kann, einigte man sich auf grob zwei Unterscheidungen: starke KI und schwache KI. Wobei starke KI ein eigenes Bewusstsein erlangt und schwache KI da ist, um spezifische Aufgaben hervorragend zu meistern. Starke KI findet man heute in Hollywood-Filmen, Science-Fiction Romanen und bei Untergangspropheten. Schwache KI dagegen unterstützt Sie schon heute im Alltag – oft bis fast immer unbemerkt.

Beispiel Spam-Filter

Mögen Sie sich noch an die Zeit nerviger Spam-Mails erinnern? Mit dem Erfolg des Internets entstand ein riesiges Business rund um Spam-Mails. Noch 2014 betrug der Spam-Anteil am weltweiten E-Mail-Verkehr über 65%. 2018 fiel er unter 50%.

Spamfilter AI

Ein Grund für den deutlichen Rückgang, sind die immer besseren Spamfilter und damit geringeren Erfolgsaussichten der Spamer. In Spamfiltern wird schwache KI eingesetzt. Also, spezialisierte Algorithmen, welche:

  • eigenständig Muster erkennen.
  • selbst lernen.
  • mit Unsicherheit und Wahrscheinlichkeiten umgehen können.

So wird zum Beispiel der Google Spamfilter nicht durch Experten trainiert, sondern durch Millionen von Gmail-Nutzern, die in ihrer Mailbox Mails als «Spam» oder «kein Spam» markieren. Der KI- Algorithmus versuchte aus den so markierten Spam-Mails Muster zu erkennen, berechnete Wahrscheinlichkeiten und wendet diese bei jeder Mail an, die in einer Gmail-Box landet.

Nicht sicher, aber ziemlich sicher

Eine KI ist bei der Bewertung selten 100% sicher, sondern gibt einen Wahrscheinlichkeitswert an. Das können Sie zum Beispiel bei Microsoft selbst testen.

Die Computer Vision KI von Microsoft hat nur eine Aufgabe, in Bildern versuchen zu erkennen, um was es geht. Die Resultate sind beeindruckend.

Surfergirl/Objekte& Tags

So erkennt die KI hier, dass es mit einer Wahrscheinlichkeit von 60.9% ein Surfboard und mit 89% eine Person auf diesem Bild hat. Dass die Aufnahmen zu 99.84% Wasser haben, draussen aufgenommen wurden (99.58%), dass eine Frau auf dem Bild ist (93.97) und es hier um den Sport «surfen» geht (95.55%).

Wenn es genau sein muss?

Tunnels werden regelmässig inspiziert, um bei Schäden zu reagieren. Unter anderem werden deshalb tausende von Fotos von Tunnelwänden geschossen, die anschliessend von einer Person auf Risse untersucht werden. Ein Job mit Herausforderung, wenn man tagelang Fotos von grauem Beton nach Rissen absuchen muss. In einem Projekt hatte man die Idee, eine KI mit 100’000 Tunnelfotos auf Risse zu trainieren. Die KI fand nach dem Training auch treffsicher die Risse, weisste aber auch Betonfugen als Risse aus. Die Unterscheidung zwischen gewollter Fuge und gefährlichem Riss gelang ihr nicht.

Eine solche «Unzulänglichkeit» bedeutet aber noch keinen Misserfolg. Obwohl ursprünglich erwartet wurde, dass der Mensch gänzlich ersetzt wird, hatte das System einen enormen Mehrwert. Die KI konnte nämlich zielsicher Bilder aussortieren, die keine Risse aufweisen. Der Mensch, der vorher wochenlang in der Mehrheit Bilder ohne Risse aussortieren musste, konnte sich dank der künstlichen Intelligenz ab sofort nur noch auf die kritischen Bilder konzentrieren. Derselbe Job wurde schneller erledigt und auch mit höherer Qualität, weil der Mensch sich nur noch auf das Wesentliche konzentrieren konnte.

Aus unserer Projekterfahrung

Künstliche Intelligenz leistet heute enorm viel. Sie kann bei Problemen eingesetzt werden, die bisher für klassische Software nicht zu bewältigen waren. Gleichzeitig ist aufzupassen, dass die Kunden vor übersteigerten Erwartungen gewarnt werden. KI ist kein Selbstläufer. KI erfordert Experimentierlust, Neugier und oft auch Geduld. Wenn sie aber dann einmal funktioniert, macht sie riesig Freude, weil künstliche Intelligenz Menschen von langweiliger Arbeit befreit und wir mit KI uns auf die wesentlichen Aufgaben konzentrieren können.

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Über den Autor

Daniel Niklaus

Daniel Niklaus setzt mit seiner Firma netlive IT AG seit 1995 Internetauftritte für Grossfirmen und KMU um.