Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Computersystemen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Das Ziel ist es, Maschinen zu erschaffen, die lernen, planen, Probleme lösen und komplexe Informationen verarbeiten können.
Dieser Artikel gibt einen sehr groben und bewusst einfach gehaltenen Überblick zu KI, insbesondere zur Generativen KI und ihrer Abgrenzung zu „klassischer“ KI.
Klassische KI
Die klassische oder „traditionelle“ KI konzentriert sich hauptsächlich auf regelbasierte Systeme und Algorithmen, die für spezifische Aufgaben entwickelt wurden. Einige Merkmale der klassischen KI sind:
- Fokussierte Aufgaben: Klassische KI-Systeme werden oft für einzelne, klar definierte Aufgaben entwickelt, wie Schachspielen oder Bildklassifizierung.
- Regelbasiert: Sie arbeiten mit vorprogrammierten Regeln und logischen Schlussfolgerungen.
- Begrenzte Anpassungsfähigkeit: Diese Systeme haben oft Schwierigkeiten, sich an neue Situationen anzupassen, die nicht in ihren ursprünglichen Regeln berücksichtigt wurden.
- Erklärbarkeit: Die Entscheidungen klassischer KI-Systeme sind oft nachvollziehbar, da sie auf klaren Regeln basieren.
- Beispiele: Expertensysteme, regelbasierte Chatbots, traditionelle Bilderkennungssoftware.
Klassische KI hat sich seit den 1950er-Jahren mit unterschiedlichen Ausprägungen und Stufen entwickelt.
Generative KI
Generative KI ist eine relative neue Technologie, die sich erst in den letzten Jahren sehr vehement entwickelt hat. Sie bezeichnet KI-Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erschaffen. Diese Inhalte können Text, Bilder, Musik oder Videos sein. Im Gegensatz zu klassischen KI-Systemen, die darauf ausgelegt sind, Daten zu analysieren oder Entscheidungen zu treffen, kann Generative KI kreativ sein und Neues produzieren.
Die bahnbrechende Neuerung bei Generativer KI ist, dass Computersysteme zum ersten Mal in ihrer Geschichte komplett mit natürlicher Sprache bedient werden können. Es ist keine spezifische Benutzeroberfläche oder gar Programmierung notwendig.
Es gibt bereits seit längerer Zeit Sprachbedienung bei Geräten wie Amazon Alexa und Navigationssystemen. Die neuen Systeme der Generativen KI erlauben im Gegensatz zu den eingeschränkten und spezifischen Anwendungsmöglichkeiten und Funktionen solcher Systeme aber freie Dialoge zu beliebigen Themen.
Chatbots wie ChatGPT und Claude und andere KI-Tools wie Bildgeneratoren haben eingebaute Filtermechanismen, die schädliche oder gefährliche Antworten (z.B. Kinderpornographie, Anleitungen für Terroranschläge) verhindern sollen. Diese Mechanismen werden ständig überprüft und kontinuierlich erweitert/verfeinert – sie funktionieren in der Regel sehr gut.
Die Hauptmerkmale von Generativer KI sind:
- Kreative Ausgaben: Generative KI kann neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erschaffen, die nicht einfach eine Reproduktion des Trainingsmaterials sind.
- Datenbasiertes Lernen: Statt mit festen Regeln zu arbeiten, lernen diese Systeme Muster aus großen Datenmengen.
- Flexibilität: Generative KI-Systeme können oft auf verschiedene Aufgaben angewendet werden, ohne komplett neu programmiert zu werden.
- Kontextverständnis: Die Systeme können oft Kontext verstehen und in ihre Ausgaben einbeziehen, was zu nuancierteren Ergebnissen führt.
- Unsicherheit in der Erklärbarkeit: Die Entscheidungsprozesse generativer KI-Systeme sind oft weniger transparent als die klassischer Systeme.
Beispiele für Generative KI:
- Textgenerierung: Chatbots wie ChatGPT können menschenähnliche Konversationen führen, Texte verfassen oder Fragen beantworten.
- Bildgenerierung: Tools wie DALL-E oder MidJourney können auf Basis von Textbeschreibungen Bilder erstellen.
- Musikkomposition: Es gibt KI-Systeme, die neue Musikstücke in verschiedenen Stilen komponieren können.
- Videosynthese: Fortgeschrittene Generative KI-Systeme können kurze Videosequenzen erzeugen.
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 hat die Entwicklung und Verbreitung von (Generativer) KI eine beispiellose Beschleunigung erfahren. Hier sind die wichtigsten Aspekte dieser Entwicklung:
- Rasante Verbreitung und Integration
- Explosionsartige Zunahme der Nutzerzahlen von KI-Tools wie ChatGPT
- Integration von KI-Funktionen in alltägliche Anwendungen und Unternehmenssoftware
- Entstehung zahlreicher spezialisierter KI-Startups und -Anwendungen
- Technologische Fortschritte
- Signifikante Verbesserungen in der Qualität und Vielseitigkeit von Sprachmodellen
- Entwicklung multimodaler KI-Systeme, die Text, Bild und Audio verarbeiten können
- Fortschritte in der KI-gestützten Bildgenerierung und bei kreativen Anwendungen
- Gesellschaftliche und ethische Diskussionen
- Intensivierung der Debatten über KI-Ethik, Datenschutz und potenzielle Missbrauchsszenarien
- Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt: Diskussionen über Jobverluste und neue Berufsfelder
- Bemühungen um die Entwicklung von Regulierungen und ethischen Richtlinien für KI
- Wirtschaftliche und bildungsbezogene Auswirkungen
- Verstärkter Wettbewerb unter Tech-Giganten und Entstehung neuer KI-fokussierter Geschäftsmodelle
- Integration von KI-Themen in Bildungscurricula auf allen Ebenen
- Zunehmende Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung
- Globale Perspektiven und Herausforderungen
- KI als Faktor in geopolitischen Strategien und internationalem Wettbewerb
- Wachsende Bedenken hinsichtlich KI-Sicherheit und der Notwendigkeit robuster KI-Systeme
- Diskussionen über globale KI-Governance und die Notwendigkeit internationaler Standards
Diese Entwicklungen haben in kurzer Zeit die Art und Weise, wie wir über KI denken und sie nutzen, grundlegend verändert. Die Geschwindigkeit dieser Veränderungen stellt Gesellschaften, Unternehmen und Einzelpersonen vor neue Herausforderungen und Möglichkeiten.
Trotz (oder wegen) ihrer beeindruckenden Fähigkeiten bringt Generative KI auch Herausforderungen mit sich:
- Zuverlässigkeit: Generative KI kann manchmal inkonsistente oder falsche Informationen produzieren, ein Phänomen, das als „Halluzination“ bekannt ist.
- Urheberrecht und geistiges Eigentum: Die Frage, wem die von KI generierten Inhalte gehören, ist rechtlich oft noch ungeklärt.
- Ethische Bedenken: Generative KI kann zur Verbreitung von Fehlinformationen oder zur Erstellung täuschend echter Fälschungen (Deepfakes) missbraucht werden.
- Datenschutz: Die großen Datenmengen, die zum Training benötigt werden, werfen Fragen zum Schutz persönlicher Informationen auf.
Eine (sehr) kurze Geschichte der Künstlichen Intelligenz
KI ist bereits seit den 1950er Jahren „in der Welt“, mit unterschiedlichsten Entwicklungen sowie Höhen und Tiefen über die Jahrzehnte.
Hier sind einige wesentliche Meilensteine der KI-Entwicklung:
- 1950: Alan Turing entwickelt den Turing-Test zur Beurteilung der Intelligenz von Maschinen
- 1956: Dartmouth-Konferenz markiert die Geburt der KI als akademisches Forschungsfeld
- 1961: Unimate, der erste industrielle Roboter, wird in einer General Motors Fabrik eingesetzt
- 1966: ELIZA, ein früher Chatbot, wird von Joseph Weizenbaum entwickelt
- 1970er: Der erste „KI-Winter“ beginnt, geprägt von reduzierten Forschungsgeldern
- 1980er: Expertensysteme gewinnen an Popularität in Unternehmen
- 1997: IBMs Deep Blue besiegt den Schachweltmeister Garry Kasparov
- 2011: IBM Watson gewinnt in der Quizshow Jeopardy! gegen menschliche Champions
- 2012: Durchbruch im Deep Learning mit AlexNet im ImageNet-Wettbewerb
- 2016: Googles AlphaGo besiegt den Go-Weltmeister Lee Sedol
- 2018: Generative Adversarial Networks (GANs) ermöglichen die Erzeugung realistischer Bilder
- 2020: GPT-3 von OpenAI demonstriert beeindruckende Fähigkeiten in der Textgenerierung
- 2022: ChatGPT wird veröffentlicht und erreicht innerhalb weniger Monate Millionen von Nutzern
- 2023: Anthropic stellt Claude vor, ein KI-Modell mit Fokus auf ethische Prinzipien
- 2024: Fortschritte in multimodalen KI-Systemen, die Text, Bild und Audio integrieren
Fazit
Künstliche Intelligenz hat sich von einem Nischenthema der Informatik zu einer transformativen Kraft entwickelt, die unsere Art zu arbeiten und Geschäfte zu machen grundlegend verändert. Der Durchbruch der Generativen KI markiert dabei einen besonderen Wendepunkt – zum ersten Mal können Computersysteme nicht nur analysieren und entscheiden, sondern auch kreativ sein und Neues erschaffen.
Die rasante Entwicklung seit Ende 2022 zeigt deutlich: KI ist längst Realität im Geschäftsalltag. Ob Textgenerierung, Bildkreation oder Programmierung – die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und werden ständig erweitert. Dabei müssen Unternehmen auch die Herausforderungen im Blick behalten, von Datensicherheit bis hin zu ethischen Fragen der KI-Nutzung.