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Das Aufsehen um Künstliche Intelligenz (KI) wächst. Nicht nur in unserem Alltag vereinfachen uns KI-Systeme das Leben, sondern auch in der Arbeitswelt und im Bildungsbereich werden wir über kurz oder lang einige Entwicklungen erleben. Künstliche Intelligenz macht in der IT-Security ebenfalls Fortschritte und gestaltet den Umgang mit potenziellen Bedrohungen flexibler. Auch wenn KI nicht die Patentlösung gegen Cyberangriffe sein wird, so kann sie zukünftig doch eine wichtige Unterstützungsfunktion leisten.

Die Arbeit eines IT-Sicherheitsexperten ist oft mühsam und IT-Teams sind nahezu ununterbrochen damit beschäftigt, Sicherheitslösungen zu verwalten, Updates einzuspielen und Warnungen nachzugehen, die sich am Ende oftmals als falsch herausstellen. Die bestehenden Antivirenprogramme sind nur eine minimale Unterstützung, denn auch diese stoßen immer häufiger an ihre Grenzen. Damit solch eine Software mögliche Schadcodes erkennt, erfordert dies eine permanente Datenbankaktualisierung. Cyberkriminelle sind schließlich lernfähig. Niemand hindert sie daran, sich Lizenzen für ein aktuelles Antivirenprogramm zu organisieren und dieses dahingehend zu überprüfen, ob die von ihnen entwickelte Schadsoftware erkannt wird. Gegebenenfalls wird die Malware solange verändert, bis kein Virenscanner mehr eine Meldung ausgibt. Je nachdem, wie schnell die schadhafte Datei auf dem Rechner erkannt wird, haben Cyberkriminelle dann zur erfolgreichen Verbreitung der Schadsoftware ein Zeitfenster von wenigen Minuten bis zu mehreren Stunden.

Wie aber kann Künstliche Intelligenz zu einer höheren IT-Security beitragen? Auch hier greift wie bei allen anderen KI-Systemen das Prinzip des Deep Learning. Die selbstlernende Technik kann dazu genutzt werden, Differenzen von bisher bekanntem Verhalten, aufzudecken. Dies funktioniert in ähnlicher Weise wie das menschliche Verhalten: Wenn ein Mensch bspw. auf eine ihm unbekannte Person trifft, analysiert er die offensichtlichen Eigenschaften und versucht herauszufinden, ob ihm der Andere gefährlich werden könnte. Aufgrund dieser Analyse und seines bisher erlernten Verhaltens, kann der Mensch einschätzen, welche die angemessenste Reaktion ist – vor dem Unbekannten weglaufen oder ihm freundlich begegnen. Dieses Prinzip aus menschlichem Prozessverhalten und der Analyse von Eigenschaften wird in einem KI-System genutzt, um zu der Erkenntnis zu gelangen, ob eine unbekannte Datei auf unserem Rechner schädlich ist oder zu einer gewünschten Aktion führt. Anhand bestimmter Features erkennt die Software, ob es sich um eine Bedrohung handelt oder nicht. Zusätzlich schaut sich das System an, was passiert, wenn der heruntergeladene File ausgeführt wird. Wie der Mensch prüft das System demnach auch das Verhalten und merkt sich die Lösung für den File.

Um dies umzusetzen, bedarf die Künstliche Intelligenz auch in der IT-Sicherheit einer umfangreichen Trainingsphase. Mittlerweile existieren fast eine Million Malware-Dateien, die als Beispieldaten zur Verfügung stehen. Im Training wird der Software beigebracht, welche Attribute schadhaft sind und was normales Verhalten von Dateien ausmacht. In einer nachfolgenden Erkennungsphase werden bisher unbekannte Daten in das Modell eingespeist, sodass nun ein ungewöhnliches Verhalten erkannt und gekennzeichnet werden kann. So erkennt die KI Aktivitäten, die bisher keinem bekannten Muster folgen und kann eine entsprechende Warnung ausgeben.

In der IT-Sicherheit kann Künstliche Intelligenz also nicht nur bereits bekannte Schadsoftware identifizieren, sondern aufgrund erfolgreicher Lösungen und Meldungen die eigene Leistungs- und Lernfähigkeit kontinuierlich erweitern. Das System verarbeitet neue Daten und Informationen in wenigen Sekunden und zeigt den IT-Sicherheitsexperten Handlungsempfehlungen für Gegenmaßnahmen auf. Dadurch wird es einfacher, flexibel auf Cyberangriffe zu reagieren.

Der Einsatz von KI-basierten Sicherheitslösungen bringt vor allem drei Vorteile mit sich, mit denen man Cyberkriminellen auf einer Ebene begegnen kann:

Relevante Informationen: Künstliche Intelligenz berücksichtigt alle gesamt verfügbaren und relevanten Informationen, egal ob diese Daten nur intern oder global verfügbar sind. Damit kann ein Security-Analyst seine Entscheidung auf Grundlage einer ganzheitlichen Auswertung treffen und nicht nur basierend auf einem kurzerhand erstellten Ausschnitt.

Zeitersparnis: Bei auftretenden Cyberattacken ist jede Sekunde wertvoll. Mittels KI erfolgt eine Übersicht über die Datenlage innerhalb weniger Sekunden anstatt mehrerer Stunden. Damit lässt sich der Zeitvorsprung, den Cyberkriminelle oft haben, schneller einholen und die schadhafte Datei kann weniger materiellen und finanziellen Schaden anrichten.

Assistenz: KI kann Security-Analysten erheblich bei der Arbeit unterstützen und entlasten, sodass sich die IT-Experten bei ihrer Analyse direkt auf die Behebung von Sicherheitslücken konzentrieren können, ohne erst die Ursache suchen zu müssen.

Fazit

In der IT-Sicherheit geht es vor allem darum, auf kriminelle Angriffe vorbereitet zu sein und proaktiv zu werden. Künstliche Intelligenz bietet großes Unterstützungspotenzial für IT-Sicherheitsexperten. Liegen qualitativ hochwertige Daten vor, mit denen die Software trainiert wird, erlangt die IT-Sicherheit auf diese Weise eine ganz neue Dynamik und Qualität.

Lesen Sie im nächsten Teil, wie Softwarehersteller Microsoft Künstliche Intelligenz einsetzt und KI-Projekte fördert.

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Während Künstliche Intelligenz im Alltag bereits Einzug erhalten hat, steht die KI im Bereich des Wissenstransfers noch relativ am Anfang. Dennoch gibt es schon heute ein paar wenige Stellen, in denen KI den Bildungsbereich beeinflusst.

Künstliche Intelligenz lässt neue Berufsfelder entstehen

Dass die Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz die Arbeitswelt und Unternehmen generell beeinflussen werden, haben wir bereits im zweiten Teil unserer KI-Serie gezeigt. Doch dies benötigt auch Personal, das mit der KI-Technik kompetent umzugehen weiß. Beim IT-Verband Bitkom gibt es dafür bereits einen Weiterbildungslehrgang zum KI-Manager. Dort lernen die Teilnehmer unter anderem, welche Basics und Konzepte man kennen sollte, wie KI die unternehmerische Wertschöpfung unterstützen kann und in welcher Weise KI-Lösungen letztendlich angewandt werden können.

Deutsche Universitäten haben die gewinnende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz ebenfalls erkannt. Die Hochschule Pforzheim bietet seit 2017 den Studiengang „Mechatronische Systementwicklung“ mit den Wahlpflichtmodulen „Künstliche Intelligenz“ und „Robotik“ an. Auch andere Universitäten wie bspw. die TU Chemnitz, TU München oder die Universität Stuttgart haben das Thema KI mittlerweile in einigen Studiengängen integriert. Neu entwickelte Berufe wie AI-Berater und bereits bestehende Berufsbilder wie Projektmanager, Data Engineers und Software Architekten können zudem an neuen KI-Projekten beteiligt werden und das gemeinsame Wissen vereinen.

Chatbots und adaptives Lernen

Im Bereich des dialogorientierten Lernens liegt die Konzentration in erster Linie auf dem Einsatz von Chatbots. Durch Automatic Speech Recoginition (ASR) und Natural Language Processing (NLP) sind diese Bots in der Lage, eine bestimmte Sprache zu erkennen und passende Antworten zu geben.

Der Einsatz von Chatbots im Bereich von Lerntechnologien hilft dabei, größere Wissensbestände für den individuellen Lernbedarf aufzubauen. Wird z. B. ein Erläuterungstext zur Bedienung einer bestimmten Software gesucht, basiert die Antwort des Chatbots auf der Wahrscheinlichkeit, welche Antwort am ehesten zu der gestellten Frage passt. Wird vom Lernenden ein anderer Text als der Vorgeschlagene ausgewählt, lernt die Künstliche Intelligenz daraus. Bei der nächsten Suche wird die Wahrscheinlichkeit verändert und ein anderer Textvorschlag unterbreitet. Auch maßgeschneiderte Lernvorschläge (adaptives Lernen) sind ein Teil von KI im Bildungsbereich. Durch die beim Lernprozess generierten und erfassten Daten lässt sich mithilfe eines Algorithmus ein notwendiger Lernbedarf erkennen und darauf basierend ein individueller Lernpfad erstellen.

Humanoide Roboter in der Hochschullehre

Wie Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre aussehen könnte, untersucht das Forschungsprojekt H.E.A.R.T. (Humanoid Emotional Assistant Robots in Teaching) der Philipps-Universität in Marburg. Das seit 2016 bestehende Projekt, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird, möchte herausfinden, ob Künstliche Intelligenz in der Lehre überhaupt funktionieren kann. Angefangen hat alles mit Pepper, einem 1,20 m großen humanoiden Roboter. Um die weitere Forschung auf eine breitere Basis zu stellen, sind nach Pepper die Roboter Nao, Yuki und Miki hinzugekommen. Alle vier Roboter agieren über Apps, die das Forschungsteam rund um Leiter Jürgen Handke entwickelt hat. Zusätzlich wird durch paralinguale Kommunikation der Eindruck eines natürlichen Dialogs verstärkt. Hierbei sucht der Roboter bspw. den Blickkontakt zu Menschen oder lässt ein „ähm“ in seine Sprache einfließen. Sie sollen Hochschulprofessoren dabei keineswegs ersetzen, sondern die Studierenden beim Lernen unterstützen. Auch könnten sie als Assistenz für Dozenten eingesetzt werden, um bspw. dem hohen Betreuungsaufwand von Studierenden gerecht zu werden. Der Hauptzweck liegt demnach in der Interaktion mit Menschen. Neben der Fähigkeit, in den Sprachen Deutsch und Englisch einen möglichst natürlichen Dialog zu führen, sind die Roboter auch in der Lage, Emotionen von Menschen zu erkennen und die eigenen zum Ausdruck zu bringen. Mit jedem neuen Dialog wissen Pepper & Co. besser, was sie wie in welcher Situation zu sagen haben.

KI in der Schulbildung

Nicht nur in der Hochschullehre kann Künstliche Intelligenz die Lernenden unterstützen. Bereits in der Schule kann KI bei der Vermittlung von Basiswissen wie rechnen oder lesen eine Unterstützungsfunktion leisten. Ein Beispiel hierfür ist die vom schwedischen Karolinska Institute entwickelte Software Lexplore, welche auf Microsoft Azure und Windows 10 basiert. Das System soll die Lesekompetenz von Schülerinnen und Schülern auswerten. Diese Fähigkeit liegt insbesondere bei Kindern im Grundschulalter in unterschiedlich starker Ausprägung vor. Lehrkräfte müssen zunächst viel Zeit investieren, um zu verstehen, wo genau das Kind ein Problem hat. Die beim Lesen ablaufenden kognitiven Prozesse sind aufgrund der Komplexität jedoch nicht immer ganz nachvollziehbar. Lexplore kann den Vorgang der Problemfindung unterstützen, indem es die Augenbewegungen der Schüler beobachtet und auswertet. Anhand des in der Software integrierten Eyetrackers und eines speziellen KI-Algorithmus kann dann ein Rückschluss auf die Lesekompetenz der Schüler gezogen werden. Durch die daraus gewonnen Erkenntnisse ist es für Lehrkräfte einfacher, Einblicke in den Leseprozess zu gewinnen und entsprechende Maßnahmen bei einer vorhandenen Leseschwäche flexibler zu ergreifen.

Fazit

Zwar stehen die Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz in der Weiterbildung, der Lehre und im Bereich des Wissenstransfers noch ganz am Anfang, dennoch kann sie auch hier eine Unterstützungsfunktion für Lehrkräfte und Professoren leisten. Dies zeigt der Einsatz von bereits bestehenden Chatbots, die Software Lexplore oder das Marburger Uniprojekt H.E.A.R.T. Ob der Einsatz von KI im Bereich des Wissenstransfers jedoch tatsächlich rentabel ist, wird die Zukunft zeigen.

Lesen Sie im nächsten Teil, wie Künstliche Intelligenz in der IT-Sicherheit eingesetzt wird.

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Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile nicht nur Bestandteil unseres Alltags geworden, wie wir im ersten Teil unserer KI-Serie gezeigt haben, sondern wird zukünftig auch die Art und Weise wie wir arbeiten verändern. In deutschen Unternehmen ist KI eines der Top-Themen, wie die von Microsoft in Auftrag gegebene Studie Artificial Intelligence in Europe zeigt: 72 % der Unternehmensverantwortlichen beschäftigen sich bereits mit diesem Thema.

In unserem zweiten Serienteil über Künstliche Intelligenz zeigen wir Ihnen einige Bereiche, in denen KI-basierte Software heute schon im Arbeitsalltag genutzt und wie diese insbesondere das Gesundheitswesen verändern wird.

Künstliche Intelligenz für eine Arbeitswelt im Wandel

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz wird über kurz oder lang unsere Produktivität steigern – mit Auswirkungen auf die Arbeitswelt. Die Angst, Künstliche Intelligenz könnte dem Arbeitsmarkt schaden und menschliche Arbeitskraft ersetzen, ist jedoch unbegründet. Vielmehr geht es bei einem KI-Einsatz darum, dem Arbeitnehmer unterstützend zur Seite zu stehen und diesem Routineaufgaben abzunehmen.

Erste Veränderungen lassen sich bereits in der Versicherungsbranche feststellen: Bei derzeit 34 von 550 staatlich beaufsichtigten Versicherungsunternehmen wird Künstliche Intelligenz im Bereich der Risikoeinschätzung und Schadensbearbeitung eingesetzt. Eine vom Berliner Start-Up Omnius entwickelte Software liest eingehende Schadensmeldungen automatisiert aus und verarbeitet die darin enthaltenen Informationen. Durch den Einsatz dieser KI-Lösung kann mehr Zeit für eine individuelle Fallbearbeitung gewonnen werden. Zukünftig könnte der Einsatz für KI in Versicherungsunternehmen auch auf andere Bereiche ausgeweitet werden, bspw. bei der Betrugserkennung. Auch Krankenversicherungen können ihren Versicherten zukünftig mehr digitale Leistungen anbieten. Die Techniker Krankenkasse nutzt bereits die Software Ada Health, einen intelligenten Symptomcheck. Die chatbasierte Anwendung befragt die Versicherten nach vorhandenen Symptomen und stellt dem Nutzer darauf aufbauend eine qualifizierte Analyse bereit. Ada Health informiert den Versicherten über mögliche Ursachen dieser Symptome und schlägt weitere Schritte wie z. B. die Konsultation eines Arztes vor.

Die nächsten Entwicklungen finden sich im Handel wieder. Mit dem auf Microsoft-Diensten basierenden System Luminate Demand Edge der JDA Software Group wird dem Handel die Einkaufsplanung erleichtert. Die Applikation kann sowohl die Menge als auch den Preis der Artikel für eine bestimmte Filiale bei der Einkaufsplanung berücksichtigen. Die App bezieht bei ihrer Planung zusätzlich über 200 Einflussfaktoren wie den Wochentag, das Wetter oder Veranstaltungen in der Umgebung mit ein. Auf diese Weise lassen sich mögliche Bestandslücken verringern und Regale gezielter mit den richtigen Produkten bestücken. In einem Blogbeitrag stellte Microsoft zudem weitere KI-Lösungen vor, mit denen die Digitalisierung im Handel vorangebracht wird.

Im Büroalltag sorgen KI-Systeme für erhebliche Zeitersparnisse. Virtuelle Assistenten übernehmen schon heute administrative Aufgaben wie bspw. die Organisation des Kalenders, das Filtern von E-Mails oder die Buchung einer Dienstreise. Dieses Potenzial haben große Unternehmen bereits erkannt: Amazon optimierte hierfür seinen eigenen Sprachassistenten und brachte „Alexa for Business“ auf den Markt. Hinter den Microsoft-Office-Produkten verbirgt sich ebenfalls Künstliche Intelligenz. Die Rechtschreib- und Grammatikprüfung, Auto-Formatierung oder Formulierungsvorschläge in Word & Co. sind aus dem Büroalltag nicht mehr wegzudenken. Für international tätige Unternehmen ist auch der PowerPoint-Translator ein unverzichtbares Feature geworden, da er Präsentationen live in die andere Sprache übersetzt.

Die Veränderung des Gesundheitswesens

Die wohl größten Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz werden uns im Bereich des Gesundheitssektors erwarten.

In der Medizin, insbesondere in der Radiologie, kann Künstliche Intelligenz eine Unterstützung darstellen und Vorsorgeuntersuchungen vereinfachen. Dies lässt sich am Beispiel des Brustkrebs-Screenings verdeutlichen: Wurde bei einer Patientin eine Mammographie durchgeführt, werteten bisher immer zwei Radiologen die Röntgenbilder aus. Eine KI-Technik kann alle Befunde derer Menschen, die gesund sind, vorab aussortieren. Der Radiologe muss sich dann lediglich die positiven Befunde anschauen und auswerten, ob die aufgetretene Veränderung gut- oder bösartiger Natur ist. Künstliche Intelligenz kann auch beim Lungenscreening einen entscheidenden Faktor spielen, denn die Heilungschance ist deutlich höher, je eher ein Tumor in der Lunge erkannt wird. Während bei einer Mammographie nur zwei Bilder pro Frau vorliegen, existieren bei einem Lungenscreening zwischen 600 und 800 Aufnahmen pro Patient. Durch die Abnahme solcher Routineaufgaben kann ein Arzt sich auf eine individuellere Patientenversorgung fokussieren.

Schon heute kann die Künstliche Intelligenz genauere Diagnosen stellen und bessere Therapiemöglichkeiten vorschlagen, wie das Universitätsklinikum Essen zeigt. Um bei der Radiologie zu bleiben: Das KI-System der Uniklinik Essen vergleicht bei Lungen- oder Gebärmutterhalskrebs an die 2.000 Parameter miteinander. Etwas, was kein Mensch je schaffen würde. Auf dieser KI-Analyse basierend lässt sich mit einer Wahrscheinlichkeit von 97 % vorhersagen, ob ein Tumor bereits gestreut hat oder ob ein erhöhtes Metastasierungsrisiko vorliegt. Die Radiologen des Universitätsklinikums Essen können mithilfe Künstlicher Intelligenz mögliche Risikopatienten viel schneller identifizieren und die Therapiemöglichkeiten anpassen.

Bei Patienten bestehen oftmals die Bedenken, dass die KI auch Fehler macht, die Daten nicht sicher sind oder sie sich irren. Wie bei allen anderen KI-Systemen konzentriert sich das Training der Künstlichen Intelligenz jedoch auch in der Medizin auf das Ergebnis, d. h. in diesem Fall auf gelungene Diagnosen. Ein Experiment des Universitätsklinikums Heidelberg im Bereich der Dermatologie macht dies deutlich: In deren Versuch wurde ein künstliches neuronales Netzwerk mit 100.000 Beispielbildern trainiert, auf denen entweder ein gefahrloses Muttermal oder schwarzer Hautkrebs abgebildet waren. Lediglich 13 % der 58 beteiligten Dermatologen – die zu den weltweiten Top-Experten zählen – konnten die KI schlagen. In allen anderen Fällen schnitt der Algorithmus deutlich besser ab als die Leistung der Ärzte. Dieser Versuch unterstreicht das Potenzial Künstlicher Intelligenz in der frühzeitigen Erkennung von Krankheiten.

Doch nicht nur die Medizin wird von dem Einsatz Künstlicher Intelligenz profitieren, sondern auch der Pflegebereich. In Deutschland gab es 2018 insgesamt 3,4 Millionen Menschen, die einen Pflegegrad besaßen. Im Vergleich zum Jahr 2003 ist die Zahl der Pflegebedürftigen damit um 1,4 Millionen Menschen gestiegen. Dass die Altenpflege seit Jahren unter Fachkräftemangel leidet, ist kein Geheimnis. Im Jahr 2018 kamen laut der Bundesagentur für Arbeit durchschnittlich 3.100 arbeitslose Pflegefachkräfte auf 15.300 freie Stellen. Um dieses Problem zu lösen, könnten künftig häusliche Serviceroboter in der Pflege älterer und kranker Menschen eingesetzt werden. Mit diesem Forschungsgebiet beschäftigt sich derzeit das Forschungszentrum Munich School of Robotics and Machine Intelligence der Technischen Universität München. Auf Basis von Microsoft Azure Diensten sollen Roboter zukünftig einerseits selbständig Aufgaben übernehmen und andererseits eine Erweiterung des menschlichen Körpers darstellen. Gelähmte Menschen können dann mit einem Tastsinn ausgestattete Avatare nutzen, die über das Gehirn gesteuert werden.

Fazit

Künstliche Intelligenz nimmt uns bei der Arbeit eine Vielzahl an täglichen Routineaufgaben ab und wird die zukünftige Arbeitsweise produktiver und effizienter gestalten. Insbesondere das Gesundheitswesen wird von den Entwicklungen profitieren. Frühzeitige Erkennung und Diagnosen von Krankheiten ermöglichen höhere Heilungschancen, bessere Therapiemöglichkeiten und eine individuellere Patientenversorgung. Damit wird der Medizin- und Gesundheitsbereich eine grundlegende Veränderung und ein ganz neues Niveau erfahren.

Lesen Sie im nächsten Teil, welche Entwicklungen Künstliche Intelligenz im Bereich Weiterbildung und Wissenstransfer nehmen kann.

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Künstliche Intelligenz (KI) ist keine zukunftsferne Vision mehr, sondern längst Bestandteil unseres Alltags geworden. Doch wo wird Künstliche Intelligenz eingesetzt und wie werden diese Technologien unsere Arbeits- und Lebensweise verändern? In unserer neuen Serie rund um das Thema KI greifen wir diese Fragen zur Beantwortung auf. Im ersten Teil beschäftigen wir uns mit der Funktionsweise eines KI-Systems und zeigen Ihnen einige Beispiele, in denen solche Systeme im alltäglichen Leben bereits genutzt werden.

Die Funktionsweise von KI-Systemen

Künstliche Intelligenz (engl. Artificial Intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Nachbildung von menschlichem Verhalten befasst. Das Prinzip dahinter ist ein selbstlernendes System, das mithilfe von neuronalen Netzen Signale aus der Umwelt aufnehmen, verarbeiten und darauf basierend Entscheidungen treffen kann, die denen des menschlichen Gehirns ähnlich sind.

Um ein KI-System nutzen zu können, muss man dieses vorab mit Tausenden, besser noch Millionen von Beispieldaten trainieren. Diese Trainingsdaten zeigen dem System, wie eine Eingabe in ein Ergebnis transformiert werden soll. Die Entwickler einer KI-Lösung speichern hierfür eine Vielzahl an Daten ab, auf die die Applikation im Entscheidungsfall zurückgreifen kann. Dabei wird die aktuelle Situation mit den gespeicherten Daten verglichen und es wird berechnet, welches die richtige Reaktion ist. Mit jeder neuen bewältigten Situation speichert das Programm mehr Informationen ab und kann immer besser reagieren. Möchte man bspw. eine Bilderkennungssoftware entwickeln und stellt dieser die Aufgabe, auf Fotos eine Katze zu erkennen, präsentiert die Anwendung auf Grundlage der zuvor gespeicherten Informationen laufend ihre Ergebnisse. Diese müssen dann vom Entwickler als falsch oder richtig markiert werden. Im Zeitverlauf versteht die KI immer besser, welche Merkmale eine Katze aufweist und in welcher Weise diese sich von anderen Tieren, z. B. einem Hund, unterscheidet. Diese selbstlernende Technik wird auch als Deep Learning bezeichnet.

Der Vorteil eines solchen Systems ist dabei offensichtlich: Es lassen sich in weitaus kürzerer Zeit eine Vielzahl unterschiedlicher Daten erfassen, analysieren, kategorisieren und diverse Szenarien durchspielen, als dies ein Experte könnte. Die Kehrseite einer solchen Technik ist jedoch, dass ein System nur so gut ist, wie deren zugeführte Trainingsdaten. Werden darin z. B. diskriminierende Merkmale hinterlegt, übernimmt die KI diese Trainingsdaten ungefragt. 2016 wurde dies anhand des Microsoft-Chatbots Tay auf Twitter deutlich. Tay war darauf ausgelegt, aus der Interaktion mit anderen Twitter-Nutzern zu lernen und somit besser auf Nachrichten zu reagieren. Dies tat Tay auch, jedoch wurde sie innerhalb kürzester Zeit zu einem digitalen Hassbot, der rassistische und frauenfeindliche Tweets absetzte. Ein KI-Chatbot lernt nämlich nicht nur aus freundlichen Tweets, sondern nimmt auch ungefiltert hasserfüllte Nachrichten auf. Microsoft hatte wenige Stunden später Tay wieder vom Netz genommen und die Hasstweets gelöscht.

6 Beispiele für Künstliche Intelligenz im Alltag

Morgens nach dem Aufstehen von Alexa den Wetterbericht durchgeben lassen, per Face ID das eigene Smartphone entsperren, den Facebook-Feed checken und beim ersten Kaffee des Tages die aktuellen Musikcharts streamen. Hinter all dem stecken Systeme, die auf Künstlicher Intelligenz basieren. Für deren Nutzung genügt oft schon das Smartphone oder der Webbrowser. Wir zeigen Ihnen sechs Beispiele, wie Sie KI bereits in Ihrem Alltag nutzen, ohne es vielleicht zu wissen.

Persönliche Sprachassistenten

Die Kommunikation über persönliche Sprachassistenten wie Alexa, Siri oder Google Home hat in den vergangenen Jahren stark an Beliebtheit gewonnen. Nach einer Studie des Digital Transformation Institute von Capgemini nutzten 36 % der Deutschen im Jahr 2018 einen Sprachassistenten in ihrem Alltag. Derzeit liegt die meist genutzte Verwendung solcher Systeme im Bereich des Musikstreamings und in der Suche nach Informationen. Forscher gehen davon aus, dass zukünftig auch der Conversational Commerce, also der Kauf von Dienstleistungen und Produkten via Sprachassistent, an Bedeutung gewinnen wird.

Smart Home Anwendungen

Sprachassistenten können ebenfalls im sogenannten „Smart Home“ eingesetzt werden. In unseren eigenen vier Wänden lassen sich so mittels Sprachbefehl die Temperatur oder die Beleuchtung anpassen. Ebenso gehört die Steuerung sämtlicher vernetzter Haushaltsgeräte per Smartphone zum Alltag. Doch nicht nur per Sprachbefehl wird das eigene Zuhause smart gestaltet. Zukünftige Entwicklungen könnten auf Deep Learning Techniken zurückgreifen und so auf Basis des Nutzerverhaltens jegliche Programmierung selbst vornehmen, ohne dass der Bewohner etwas tun muss. Ein Beispiel hierfür existiert bereits: Das Google Nest Learning Thermostat ist aufgrund der Nutzungshistorie in der Lage, einen eigenen Heizplan zu erstellen.

Fahrzeugassistenten und Verkehrsoptimierung

Automobilhersteller statten ihre Fahrzeuge mit immer moderneren Assistenten wie Abstandsregelung, Einparkhilfe oder Notbremsfunktion aus, die das Fahren vereinfachen und sicherer machen sollen. Alexa & Co. haben im Fahrzeug mittlerweile auch Konkurrenz bekommen: Mercedes hat als erster Automobilhersteller mit MBUX einen eigenen Sprachassistenten eingeführt. Über die Begrüßungsworte „Hey Mercedes“ lassen sich diverse Funktionen, angefangen beim Radio über das Navigationssystem bis hin zur Klimaanlage und Sitzheizung, per Sprachsteuerung ausführen. Dass Mercedes auf KI-basierte Systeme setzt, zeigen sie bereits mit ihren vielfältigen Smartphone-Applikationen. Mit Mercedes Benz Guides bspw. kann der Fahrer der App direkt vom Steuer aus Fragen zu seinem Wagen stellen und erhält daraufhin automatisierte Antworten.

Mittels Künstlicher Intelligenz kann zudem eine Verkehrssteuerung und -optimierung herbeigeführt werden, wie die Stadt Hangzhou vormachte. An 128 Kreuzungen in der chinesischen Metropole wurde das System City Brain installiert, welches durch eine automatische Überwachung Verkehrsunfälle oder Staus meldet. Dies funktioniert, indem die durchschnittliche und die aktuelle Verkehrseffizienz verglichen und bei Überschreitung ein Alarm ausgelöst wird. Durch einen Konfigurationsmitarbeiter wird dann die Ampeldauer angepasst. Das System merkt sich diese Lösung und erkennt darin ein Muster. Seit Installation von City Brain kommen die Verkehrsteilnehmer durchschnittlich 15,3 % schneller an ihr Ziel.

Smartphone-Sperrung per Face ID

Damit niemand unerwünschten Zugriff auf das eigene Smartphone hat, kann dies mit einem Pin oder Muster gesichert werden. Mittlerweile kann man das Handy auch per Face ID, der sogenannten Gesichtserkennung, schützen. Dabei analysiert das Programm in Sekundenschnelle verschiedene Merkmale im Gesicht des Nutzers. Möchte dieser nun sein Handy entsperren, vergleicht das KI-System das gespeicherte Bild mit dem Neuen und gewährt dann bei Übereinstimmung der Merkmale Zugriff auf das Smartphone.

Auch Microsoft nutzt bei seinem Betriebssystem Windows 10 die Biometrische Authentifizierung Windows Hello. Um Zugang zum Rechner zu erhalten nutzt man statt eines Passwortes hier ebenfalls die Gesichtserkennung. Wie praktikabel und sicher diese Software ist, haben wir in unserem Blogpost erklärt.

Sprachübersetzung mit dem Google Translator

Wollte man vor einigen Jahren noch einen Satz bei Google Translate übersetzen lassen, war das Ergebnis oft fehlerhaft und ergab nur wenig Sinn. Das lag daran, dass der Satz von Google in einzelne Teile gegliedert und nur der jeweilige Teil übersetzt wurde. Im Herbst 2016 hat Google seinen Dienst auf ein neuronales Netz umgestellt. Das System analysiert aufgrund von LSTM-Neuronen (Long-Short-Term-Memory) nun erst den gesamten Satz, bevor es mit einer Übersetzung beginnt. Diese LSTMs sind in der Lage, Informationen aus vorherigen Datensätzen zu speichern und damit Wortteile sinnvoll zu interpretieren, sodass Satzbau und Sinn der Übersetzung seitdem deutlich verbessert wurden. Die Übersetzungssoftware kann zudem auf sinnvolle Weise zwischen Sprachen übersetzen, ohne dass dieser entsprechende Trainingsdaten vorliegen. Wie genau das funktioniert, erklärt Google in seinem Blogpost „Zero-Shot Translation with Googles Multilingual Neural Machine Translation System“.

Soziale Netzwerke und Streamingdienste

Dass ein soziales Netzwerk wie Facebook auf einem Algorithmus basiert ist kein Geheimnis. Dieser lernt aus dem Nutzerverhalten, welches sich wiederum aus den Klicks, Likes, geteilten Inhalten und Kommentaren zusammensetzt. Darauf basierend werden mögliche interessante Beiträge ganz oben in der Timeline angezeigt. Wie das KI-basierte Bildverarbeitungssystem von Facebook arbeitet, zeigte die zuletzt Anfang Juli aufgetretene Störung, bei der Bilder nicht geladen werden konnten. Diese wurden vom System durch Tags ersetzt, die dem eigentlichen Bild vom Bildverarbeitungsprogramm zugewiesen wurden. Statt eines grauen Kästchens ohne Inhalt, wurden an dieser Stelle in blauer Schrift Details zu dem Foto angezeigt. Dies konnte beispielsweise ein simples „Bild enthält: Auto“ sein.

Ein häufig diskutiertes Thema bei Facebook ist der Datenschutz. Fakt ist jedoch, dass auch die Künstliche Intelligenz des sozialen Netzwerks diese Nutzerinformationen benötigt, um sich individuell an den Nutzer anpassen zu können. Es gibt hierfür aber ein paar Einstellungsmöglichkeiten, mit denen man das eigene Profil besser schützen kann. Auch eine mögliche Datenübertragung an mit Facebook gekoppelten Drittanbietern (z. B. Spieleapps) lässt sich mit wenigen Klicks reduzieren.

Ähnlich wie der Facebook-Algorithmus funktionieren auch Musik- und Filmstreamingdienste. Dabei sammelt das System im Hintergrund Informationen über gesehene Filme, Serien oder den Musikgeschmack. Auf dieser Grundlage kann sich der Dienst andauernd neue Muster erschließen, wodurch dem Nutzer individuell zugeschnittene Empfehlungen und Playlists empfohlen werden können.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist bereits auf vielfältige Art und Weise in unserem Alltag integriert, die uns das Leben erleichtert. Nutzen wir ein KI-System sind vor allem die Daten von Bedeutung. Je länger es Daten sammelt, desto besser und genauer kann sich die KI auf unsere persönlichen Bedürfnisse und individuellen Situationen einstellen. Zwar sollte genau darauf geachtet werden, welche Daten man der KI zuführt, damit sie sich nicht in eine unerwünschte Richtung entwickelt. Sicher ist aber auch, dass sie uns zukünftig begleiten und viele Lebensbereiche weiter verändern wird.

Lesen Sie im nächsten Teil, welchen Einfluss Künstliche Intelligenz auf die Arbeitswelt nehmen und wie sie insbesondere das Gesundheitswesen verändern wird.