Künstliche Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI) ist ein breites Feld der Informatik, das sich damit beschäftigt Maschinen zu entwickeln, die komplexe Aufgaben ausführen können für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Die Anwendungsbereiche reichen von spezialisierten Anwendungen zur Problemlösung, Entscheidungsfindung, Sprachverständnis und visueller Wahrnehmung bis hin zu allgemeiner KI, die vielfältige Aufgaben ohne spezifische Programmierung bewältigen kann. Ein bekanntes Beispiel ist Googles AlphaGo, ein Programm, das den Weltmeister im Brettspiel Go besiegt hat, ein Spiel, das für seine strategische Tiefe bekannt ist. Es gibt verschiedene Teilgebiete der KI, wie zum Beispiel das maschinelle Lernen, wo Algorithmen auf Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, und tiefe Lernverfahren (Deep Learning), die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren und komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen können.
Künstliche neuronale Netze sind das Herzstück vieler KI– und Deep-Learning-Anwendungen. Sie sind inspiriert von den neuronalen Netzwerken des menschlichen Gehirns und bestehen aus Knoten (Neuronen), die Daten verarbeiten und Signale über gewichtete Verbindungen (Synapsen) an andere Neuronen weiterleiten. Diese Netze sind zwar noch nicht so weit fortgeschritten wie das menschliche Gehirn, aber dennoch sind sie in der Lage, komplexe nichtlineare Beziehungen in Daten zu lernen und zu modellieren. Ein beeindruckendes Beispiel für die Nutzung neuronaler Netze ist die Sprachübersetzung in Echtzeit, wie sie von Google Translate angeboten wird. Durch das Training auf Millionen von Dokumenten in vielen Sprachen können neuronale Netze den Kontext eines Satzes verstehen und eine genaue Übersetzung in eine andere Sprache liefern, was die Kommunikation und das Verständnis zwischen Menschen weltweit erleichtert.
CNNs sind eine Art von künstlichen neuronalen Netzen, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Sie ahmen die Art und Weise nach, wie das menschliche Gehirn visuelle Informationen verarbeitet, indem sie Muster und Strukturen in Bildern erkennen. CNNs werden häufig in der Bild- und Videoerkennung eingesetzt. Ein CNN könnte zum Beispiel dazu verwendet werden, zwischen Bildern von Opossums und Wombats zu unterscheiden. Während des Trainings lernt das Netzwerk, Merkmale zu identifizieren, die typisch für Opossums bzw. Wombats sind, wie die Form der Ohren oder die Beschaffenheit des Fells. Nach ausreichendem Training kann das CNN ein neues Bild betrachten und mit hoher Genauigkeit sagen, ob es sich um ein Opossum oder einen Wombat handelt. Das Ganze funktioniert natürlich auch mit herkömmlichen Tieren wie Hunden und Katzen.
GANs sind eine innovative Art von künstlichen neuronalen Netzwerken, die aus zwei Teilen bestehen: einem Generator, der neue Daten erzeugt, und einem Diskriminator, der echte von gefälschten Daten unterscheidet. Die beiden Netzwerke trainieren in einem Wettkampf miteinander, wobei der Generator lernt, immer überzeugendere Fälschungen zu erstellen, während der Diskriminator lernt, diese Fälschungen besser zu erkennen. Es ist wie ein Katz-und-Maus-Spiel zwischen einem Fälscher, der lernt, perfekte Kunstkopien zu erstellen, und einem Kunstexperten, der lernt, die Fälschungen zu entlarven. Es geht natürlich nicht darum Kunst zu fälschen, sondern viel mehr darum Bilder zu erstellen bei denen man nicht erkennen kann, dass sie von einer KI generiert wurden. Ein bekanntes Beispiel ist die Erzeugung realistischer menschlicher Gesichter, die nichtexistierenden Personen entsprechen. Künstler und Designer nutzen GANs auch, um einzigartige Kunstwerke und Modeentwürfe zu kreieren, indem sie diese Technologie einsetzen, um neue visuelle Ausdrucksformen zu erkunden.
Anomalieerkennung bezieht sich auf die Identifizierung von Datenpunkten, Ereignissen oder Beobachtungen, die von einem erwarteten Muster abweichen. Es ist vergleichbar mit der Aufgabe eines Qualitätsprüfers in einer Fabrik, der Produkte auf Fehler untersucht und jene aussortiert, die nicht den Standards entsprechen. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie Betrugserkennung im Finanzwesen, wo die Anomalieerkennung verwendet werden könnte, um ungewöhnliche Bestellungen zu erkennen, wie z.B. eine plötzlich sehr hohe Anzahl von Rasenmäher-Bestellungen von einem neuen Kunden. Dies könnte ein Hinweis auf Betrug sein und würde eine genauere Überprüfung erfordern. Ein weiteres Beispiel ist die Überwachung von Netzwerkverkehr, um Sicherheitsverletzungen oder Malware zu erkennen, indem ungewöhnliche Zugriffsmuster oder Datenflüsse herausgefiltert werden.
Predictive Analytics nutzt Daten, statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse auf Basis historischer Daten vorherzusagen. Wie beim Wetterbericht analysiert man Daten aus der Vergangenheit, wie Temperatur und Niederschlagsmuster, um eine fundierte Vorhersage über das Wetter der nächsten Tage treffen zu können. Mit dieser Technik lassen sich zwar leider nicht die Lotto-Zahlen vorhersagen, aber dennoch findet sie breite Anwendung in verschiedenen Branchen, von der Finanzwelt, wo sie zur Risikobewertung und Marktanalyse genutzt wird, bis hin zur Gesundheitsfürsorge, wo sie helfen kann, Krankheitsausbrüche vorherzusagen oder die Wirksamkeit von Behandlungen zu bewerten. Ein konkretes Beispiel ist die Verwendung von Predictive Analytics im Einzelhandel, um zukünftige Käufertrends zu identifizieren, Lagerbestände zu optimieren und personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen.
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