Digitalisierung
meistern, mit künstlicher
Intelligenz

Treffen Sie unternehmerische Entscheidungen bereits auf der Grundlage KI-generierter Prognosen? Konnten Sie Ihre Prozesse bereits durch den Einsatz von KI effizienter gestalten und den Output um 20 % steigern? Lesen Sie unbedingt weiter, um mehr über dieses spannende Thema zu erfahren, insbesondere, wie Sie konkret vom Einsatz künstlicher Intelligenz profitieren.

Was ist künstliche Intelligenz?

Grundsätzlich bildet künstliche Intelligenz den Oberbegriff für jede Anwendung, bei der Computersysteme menschenähnliche Intelligenzleistungen simulieren. Dazu zählen unter anderem Lernen, Urteilen und Problemlösen.

Der Begriff der künstlichen Intelligenz (KI) ist nicht neu. Was genau KI ist, erfährt einen permanenten Wandel, abhängig von den aktuellen Entwicklungen und Erkenntnissen aus der Forschung.

KI-Systeme stoßen beim direkten Umgang mit Menschen und bei komplexen Aufgaben derzeit noch an ihre Grenzen. Dennoch gibt es schon jetzt bestimmte Bereiche, in denen KI dem Mensch deutlich überlegen ist. Im Gegensatz zum menschlichen Gehirn wächst die Leistungsfähigkeit von Computern jedoch gewaltig, sodass mit der Zeit immer neue Leistungen und Aufgaben erbracht und bewältigt werden können.

itemis ist Ihr Innovations-Partner für die Entwicklung und Implementierung künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen. Unser Knowhow haben wir in einer Vielzahl von Kundenprojekten und Forschungsprojekten erworben.

 

Was kann KI heute?

KI-Systeme lassen sich unterteilen in starke künstliche Intelligenz und schwache künstliche Intelligenz:

Schwache KI

Als schwache künstliche Intelligenz (engl. auch: weak AI oder narrow AI) werden Systeme bezeichnet, die konkrete Anwendungsbereiche des menschlichen Denkens bewältigen.

Es geht also um die Simulation intelligenten Verhaltens auf Basis von Methoden der Mathematik und Informatik. Ein solches System ist in der Lage, sich selbst zu optimieren. Dabei geht es aber nicht um die Schaffung von Bewusstsein oder um ein tiefes Verständnis der jeweiligen Problemlösung.

Starke KI

Starke künstliche Intelligenz stellt den Gegensatz dazu dar. Hierbei geht es darum, Systeme zu erschaffen, die die gleichen intellektuellen Fähigkeiten wie der Mensch besitzen oder diese sogar übertreffen.

Ein solches System würde aus eigenem Antrieb arbeiten. Bis heute ist es nicht gelungen, ein solches System zu bauen. Nach Meinung vieler Experten ist die Entwicklung einer starken KI in naher Zukunft nicht realisierbar. Folglich sind alle heute existierenden KI-Systeme als schwache KI einzuordnen.

Potenzial und Anwen­dungs­gebiete

Künstliche Intelligenz ist dem Menschen in einigen Bereichen bereits klar überlegen. Unsere Aufgabe als KI-Experten besteht darin, diese Technologie für unsere Kunden nutzbar zu machen, damit sie ihre Ziele effizienter und schneller erreichen.

Das Potenzial künstlicher Intelligenz ist riesig und findet in vielen Bereichen innovative Anwendungsfelder. Dazu gehören beispielsweise die Text- und Gesichtserkennung. Auch Chatbots finden immer häufiger Anwendung auf Internetseiten oder in Apps. Ein großer Vorteil heutiger Systeme ist ihre Lernfähigkeit. Je mehr Beispiele der Algorithmus als Input bekommt, desto besser wird er.

Wie man bereits heute sehen kann, hat künstliche Intelligenz in fast jeder Branche Einzug gehalten:

Maschinen- und Anlagenbau

Künstliche Intelligenz kann im Maschinen- und Anlagenbau Probleme erkennen, bevor sie auftreten. Dadurch lassen sich Reparaturen und Wartungen effizient planen und Ausfallzeiten stark reduzieren. Auch die Qualitätssicherung produzierter Güter gelingt mit KI besonders effizient und zuverlässig.

Landwirtschaft

In der Landwirtschaft wird bereits heute Machine-Learning genutzt, um herauszufinden, unter welchen Bedingungen bestimmte Pflanzen am besten wachsen und die ertragreichste Ernte bringen. Auch Faktoren wie beispielsweise Geschmack werden dem Algorithmus als Input gegeben. So lassen sich Ressourcen schonen und die Qualität der Lebensmittel steigern.

Einzelhandel

Der Einzelhandel kann künstliche Intelligenz nutzen, um tagesgenaue Prognosen über die optimale Einkaufsmenge zu erhalten. Abhängig von Urlaubszeiten, Feiertagen, Standort, Wetter und weiteren Faktoren kann KI Voraussagen mit hoher Trefferquote liefern, welches Produkt an welchem Tag welchen Absatz finden wird.

Kundensupport

Im Kundensupport trifft man vielerorts auf KI in Form intelligenter Chatbots. Sie nehmen Beschwerden entgegen und bieten Hilfe und Lösungsmöglichkeiten. Durch die permanente Erreichbarkeit rund um die Uhr kann Kunden sofort geholfen werden. Das steigert die Kundenzufriedenheit.

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Disziplinen künstlicher Intelligenz

Damit wir Menschen gut auf unsere Umgebung reagieren können, brauchen wir unsere Sinne. Hierbei spielt unser Auge, unsere Fähigkeit, zu sehen, eine entscheidende Rolle. Das gleiche gilt für technischen Geräte.

Bei Computervision geht es um das maschinelle Sehen, um die Erfassung visueller Informationen. Dies geschieht durch Kameras oder Sensoren, die ihre Aufzeichnungen zur Analyse weiterleiten. Aus diesen Daten leitet das System bestimmte Handlungsschritte ab und führt sie aus.

Maschinelles Sehen gibt es schon jetzt in vielen Bereichen. Das fängt beim Scannen eines Barcodes an. Aber auch bei Qualitätskontrollen kommt maschinelles Sehen immer öfter zum Einsatz. Dabei werden Objekte zum Beispiel auf Größe, Form und Farbe kontrolliert und bei Abweichungen automatisch aussortiert.

Eine weitere Anwendung ist das autonome Fahren. Sensoren und Kameras nehmen die Umgebung des Autos wahr und versuchen, Objekte in seiner Umgebung zu erkennen, ihr Verhalten vorherzusagen und entsprechend zu handeln.

Machine-Learning (im Deutschen: maschinelles Lernen) beschreibt die Fähigkeit eines Systems, ohne explizite Programmierung selbstständig lernen zu können. Dabei erkennt das System Muster in vorliegenden Datenbeständen und entwickelt dadurch eigenständig Lösungen für Probleme. Oftmals kommen überraschende Lösungsansätze zustande, die wir Menschen nicht selbst hätten entwickeln können.

Die Disziplin des Machine-Learnings wird wiederum in drei Kategorien unterteilt:

  • Das supervised (überwachte) Learning,
  • das unsupervised (nicht überwachte) Learning und
  • das reinforced (verstärkte) Learning.

Damit Computersysteme eigenständig lernen können, ist das vorherige Handeln eines Menschen erforderlich. Beim überwachten Lernen sind im Vorfeld Beispielmodelle zu definieren und zu spezifizieren. Dadurch können die Informationen den passenden Modellgruppen der Algorithmen zugeordnet werden. Beim unüberwachten Lernen hingegen werden die Modellgruppen automatisch auf Basis eigenständig erarbeiteter Muster konstruiert.

Im Bereich Reinforcement-Learning geht es darum, dass ein „Agent“ korrekte Verhaltensweisen in einer Umgebung lernt. Dabei stellt der Agent einen Computer dar. Die Umgebung kann beispielsweise ein Computerspiel sein. Der Agent lernt, indem er Aktionen ausführt und die Resultate beachtet, die seine Aktionen auslösen. Resultate können positiv oder negativ sein. Das heißt, wenn der Agent eine gewünschte Aktion ausführt, erhält er eine positive Belohnung. Zu Anfang wird der Agent irgendwelche zufälligen Aktionen ausführen und durch die Resultate mit der Zeit dazulernen. Je öfter er diesen Prozess durchläuft, desto besser wird er.

Ziel des Natural Language Processing (NLP) ist es, einem Rechner natürliche Sprache beizubringen. Es soll eine möglichst weitreichende Sprachkommunikation zwischen Mensch und Computer entstehen. Auf der einen Seite soll der Computer Sprache verstehen können, auf der anderen Seite diese synthetisieren können.

NLP kommt bereits heute in vielen Bereichen vor. Zugleich ist NLP aber auch Gegenstand aktueller Forschung. Die Entwicklung schreitet in dieser KI-Disziplin zügig voran. Wir erteilen Sprachassistenten wie Siri oder Alexa Befehle, erfragen Informationen und können mit ihnen (einfache) Konversation führen.

Natural Language Processing wird unter anderem in Systemen genutzt, die geschriebenen und gesprochene Sprache in Echtzeit übersetzen oder Texte aus eingescannten Dokumenten extrahieren. Die Anwendungsfälle dieser Technologie sind vielfältig.

Beispielsweise kann der Google Duplex AI Assistent ganz natürliche Konversationen mit Menschen führen und beispielsweise einen Friseurtermin vereinbaren. Oftmals klingen englische Sprachassistenten zwar noch deutlich natürlicher als deutsche, doch auch dies ist nur eine Frage der Zeit.

Klingt spannend? Ist es auch! Wenn Sie mehr über künstliche Intelligenz und ihre Entwicklung erfahren wollen, besuchen Sie auch unser Blog und abonnieren Sie unseren Newsletter.

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