Allgäu Alternativ E-Paper 3-19

Zukunft
Selbstfahrende Autos sind
vor allem durch die Marke
Tesla in aller Munde – aber
ohne Künstliche Intelligenz
geht es nicht
Wenn künftig Drohnen autonom Pakete zustellen sollen,
dann funktioniert das nur mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz
Gerade in der Produktion, aber auch in Operationssälen,
ersetzen Maschinen bereits den Menschen
hand des früheren Kaufverhaltens vorhersagen, wann
ein Kunde ein bestimmtes Produkt erwerben will.
Es lernt nie aus
Mittlerweile ist KI in eine Vielzahl verschiedener
Technologietypen eingebunden, wie bespielsweise der
Automatisierung. So können beispielsweise mit Robotic
Process Automation (RPA) repetitive Aufgaben
mit hohem Volumen automatisch ausführt werden,
die normalerweise von Menschen erledigt werden.
RPA unterscheidet sich von der IT-Automatisierung
dahingehend, dass es sich an sich ändernde Umstände
anpassen kann.
Als Kerntechnologie der Künstlichen Intelligenz
gilt jedoch das maschinelle Lernen. Dabei handelt es
sich vereinfacht ausgedrückt um die Automatisierung
der prädiktiven Analytik. Je mehr Beispiel- beziehungsweise
Trainingsdaten das Lernverfahren erhält,
desto mehr kann es sein Modell verbessern. Lernalgorithmen
extrahieren aus den zur Verfügung gestellten
Daten statistische Regelmäßigkeiten und entwickeln
daraus Modelle, die auf neue, zuvor noch
nicht gesehene Daten reagieren können, indem sie sie
in Kategorien einordnen, Vorhersagen oder Vorschläge
generieren.
Man unterscheidet drei Arten von Algorithmen
für maschinelles Lernen: Beim betreuten Lernen werden
Datensätze beschriftet, damit Muster erkannt
und zur Beschriftung neuer Datensätze verwendet
werden können. Beim unbeaufsichtigten Lernen sind
die Datensätze hingegen nicht beschriftet und werden
nach Ähnlichkeiten oder Unterschieden sortiert. Bei
der letzten Art – dem Verstärkungslernen – sind die
Datensätze ebenfalls nicht beschriftet, aber das KI-
System erhält nach dem Ausführen oder mehreren
Aktionen eine Rückmeldung.
Weitere Anwendungsfelder
Doch damit sind die Möglichkeiten der KI noch
lange nicht erschöpft. So kann sie beispielsweise auch
beim Machine Vision, dem maschinellen Sehen, zum
Einsatz kommen. Diese Technologie erfasst und analysiert
visuelle Informationen mithilfe einer Kamera,
Analog-Digital-Wandlung und digitaler Signalverarbeitung.
Das maschinelle Sehen kann so programmiert
werden, dass es beispielsweise durch Wände
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