Automatisch besser?

Carsten Felden, TU Freiberg

(Titelbild: © AdobStock | 954663347 | Sangsung)

Automatisierung und Künstliche Intelligenz haben in den letzten Jahrzehnten starken Einfluss auf alle wirtschaftlichen Bereiche ausgeübt. Insbesondere Automated AI ermöglicht es Maschinen und Systemen, eigenständig zu handeln, ohne dass ein ständiges menschliches Eingreifen erforderlich ist. Es nutzt Technologien wie maschinelles Lernen, um Prozesse effizienter und präziser zu gestalten. Die Fähigkeit, aus Daten zu lernen und sich dynamisch an neue Umstände anzupassen, macht diese Systeme besonders wertvoll in Bereichen wie Logistik oder Fertigung. [7] [12]

Die Ursprünge der KI reichen bis in die 1950er Jahre zurück, als zum ersten Mal die Idee entwickelt wurde, Maschinen menschenähnliche Denkprozesse simulieren zu lassen. Anfangs basierten KI-Systeme auf festen Regeln, die einfache, aber sehr spezialisierte Aufgaben bewältigen konnten. In den 1980er Jahren veränderte das maschinelle Lernen diesen Ansatz grundlegend, indem es Maschinen ermöglichte, aus Daten zu lernen und flexibel auf neue Informationen zu reagieren.

In den 2010er-Jahren haben neuronale Netze und Deep Learning die KI in vielen Anwendungsgebieten, von der Bildverarbeitung bis hin zu autonomen Fahrzeugen nutzbar gemacht. Automated AI ist heute in zahlreichen Branchen verbreitet. In der Logistik helfen automatisierte Systeme beispielsweise, Lieferketten effizienter zu gestalten, Lagerbestände zu optimieren und den Warentransport zu beschleunigen. Diese Systeme können in Echtzeit auf Änderungen reagieren und selbstständig Entscheidungen treffen, um Prozesse anzupassen. [3]

Im Weiteren wird ein Überblick über die aktuelle Entwicklung der Künstlichen Intelligenz gegeben, wobei zwischen spezifischer und allgemeiner KI unterschieden wird. Zunächst wird die Bedeutung von traditioneller Automatisierung im Vergleich zur intelligenten Automatisierung erläutert. Dabei spielen die zugrunde liegenden Technologien wie Maschinelles Lernen und Deep Learning eine zentrale Rolle.

Es wird ein Bogen von einfachen Entscheidungsbäumen bis hin zu komplexen neuronalen Netzen gespannt, um die Evolution der KI-Technologien zu verdeutlichen. Die Bedeutung von Big Data und Cloud Computing als treibende Kräfte hinter der KI-Entwicklung werden adressiert. Chancen und Risiken der Automatisierung werden erörtert, bevor der Fokus auf bestehende Regulierungen und ethische Leitlinien gerichtet wird.

Künstliche Intelligenz wird in zwei Hauptkategorien unterteilt: spezifische KI, auch schwache KI genannt, und allgemeine KI, auch starke KI beziehungsweise generelle KI genannt. Spezifische KI-Systeme sind auf bestimmte Aufgaben spezialisiert und kommen in den meisten Anwendungen zum Einsatz, die derzeit in der Praxis eingesetzt werden. Dazu gehören unter anderem Sprachassistenten, die auf festgelegte Sprachbefehle reagieren, jedoch keine umfassenden menschenähnlichen Problemlösungen bieten. (hierzu und zum Folgenden: [23], [17])

Im Gegensatz dazu beschreibt allgemeine KI ein System, das in der Lage ist, intellektuelle Aufgaben zu bewältigen, die auch ein Mensch erledigen könnte. Diese Form der KI ist jedoch eher zukunftsorientiert, da sie eine menschenähnliche Fähigkeit zum Denken, Lernen und Verstehen voraussetzt, die über die heutigen technischen Möglichkeiten hinausgeht. Daher wird die Forschung in diesem Bereich intensiv vorangetrieben, da eine erfolgreiche Entwicklung der allgemeinen KI das Potenzial hätte, zahlreiche Industrien zu revolutionieren.

Die Unterscheidung zwischen traditioneller Automatisierung und intelligenter Automatisierung ist ein wesentlicher Aspekt der technologischen Entwicklung der letzten Jahrzehnte. Traditionelle Automatisierungssysteme arbeiten nach festen Anweisungen, die von Menschen programmiert werden. Diese Systeme sind in stabilen Umgebungen effizient, da sie Aufgaben schnell und präzise wiederholen können, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Sie sind jedoch unflexibel, wenn es darum geht, auf neue oder unerwartete Situationen zu reagieren.

Im Gegensatz dazu steht die intelligente Automatisierung durch den Einsatz von KI-Systemen. Diese Systeme nutzen Technologien wie maschinelles Lernen und Deep Learning, um ihre Fähigkeiten zu erweitern. In der Industrie können autonome Fahrzeuge den Materialtransport effizienter gestalten und auf Echtzeitinformationen reagieren, um optimale Routen zu berechnen. (hierzu und zum Folgenden [18], [21], [22], [23], [24])

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind Schlüsseltechnologien, die hinter der modernen Automatisierung stehen. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus großen Datenmengen zu lernen und Muster zu erkennen, die für Menschen oft unsichtbar bleiben. Anstatt nur festen Regeln zu folgen, können Maschinen eigenständig Lösungen entwickeln, indem sie aus Erfahrungen lernen.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der besonders leistungsfähig ist, wenn es darum geht, hochkomplexe Aufgaben zu bewältigen. Es basiert auf neuronalen Netzen, die aus mehreren Schichten von Neuronen bestehen, die Informationen verarbeiten und weiterleiten. Deep-Learning-Systeme haben sich in Bereichen wie der Bild- und Spracherkennung sowie in der Robotik als besonders effektiv erwiesen. In autonomen Fahrzeugen ermöglichen es diese Technologien, dass Maschinen in Echtzeit Entscheidungen treffen, die auf ihrer Umgebung basieren. [5], [13], [20]

Die Funktionsweise von KI-Systemen basiert auf einer Vielzahl von Algorithmen, die speziell entwickelt wurden, um bestimmte Aufgaben zu bewältigen. Zu den am häufigsten verwendeten Algorithmen zählen Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Support-Vektor-Machines und genetische Algorithmen. (hierzu und zum Folgenden: [2], [19])

Entscheidungsbäume bieten eine einfache Methode zur Entscheidungsfindung. Sie modellieren den Entscheidungsprozess als eine Reihe von Ästen, die verschiedene mögliche Entscheidungen darstellen. Neuronale Netze sind nützlich, wenn es darum geht, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Diese Algorithmen befähigen KI-Systeme, Aufgaben wie Spracherkennung, Bilderkennung und die autonome Steuerung von Fahrzeugen auszuführen.

Genetische Algorithmen basieren auf den Prinzipien der natürlichen Evolution. Sie adressieren komplexe Probleme, indem sie verschiedene mögliche Lösungen kombinieren und optimieren. Dieser Ansatz wird oft in der Produktentwicklung und im Logistikmanagement eingesetzt, um optimale Lösungen zu finden, die auf traditionellen Methoden basierend nicht leicht zu erkennen wären.

Ohne große Mengen an Daten könnte KI nicht funktionieren, da sie auf diese Daten angewiesen ist, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Mit der Verbreitung von Sensoren, Internet-of-Things-Geräten und anderen Technologien, die kontinuierlich Daten erzeugen, ist das Volumen der verfügbaren Daten exponentiell gewachsen. Diese Daten sind in Echtzeit zu verarbeiten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. (hierzu und zum Folgenden [10]).

Eine zentrale Rolle hierbei spielt Cloud Computing. Cloud-Plattformen bieten skalierbare Rechenkapazitäten, die es Unternehmen ermöglichen, große Datenmengen zu speichern und KI-Modelle zu trainieren. Verteilte Systeme und Edge Computing tragen ebenfalls zur Effizienz dieser Prozesse bei, indem sie Daten in Echtzeit näher am Entstehungsort verarbeiten und somit Latenzzeiten minimieren.

Edge Computing ist besonders in zeitkritischen Anwendungen von Vorteil, wie etwa in autonomen Fahrzeugen oder der industriellen Automatisierung, wo schnelle Reaktionszeiten entscheidend sind. Diese Systeme ermöglichen es, Daten sofort zu analysieren und entsprechend darauf zu reagieren, was die Effizienz von Produktionsprozessen und anderen Anwendungen erheblich verbessert.

Automatisierte KI bietet Chancen, die Art und Weise, wie Unternehmen und Institutionen arbeiten, zu verbessern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Unternehmen Kosten senken, die Effizienz steigern und menschliche Arbeitskräfte für höherwertige Aufgaben einsetzen. [11] In der Industrie ermöglichen KI-gestützte Systeme die Überwachung von Maschinen. (hierzu und zum Folgenden: [6], [8], [9], [18], [22], [23])

Doch es gibt auch Risiken. Ein zentrales Thema ist der potenzielle Verlust von Arbeitsplätzen, insbesondere in der Fertigung, der Logistik und im Dienstleistungssektor, wo automatisierte Systeme eingesetzt werden können. Dies erfordert eine umfangreiche Umschulung der Arbeitskräfte, um ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die in einer zunehmend automatisierten Welt gefragt sind.

Ethische Fragestellungen sind ebenfalls von großer Bedeutung. Wer trägt die Verantwortung, wenn ein autonomes Fahrzeug einen Unfall verursacht? Wie ist sicherzustellen, dass KI-Systeme fair und gerecht handeln und nicht durch algorithmische Voreingenommenheit diskriminierende Entscheidungen treffen? Klare gesetzliche und ethische Leitlinien sind notwendig, um KI verantwortungsvoll zu entwickeln und einzusetzen.

Die Regulierung von KI wird derzeit intensiv diskutiert, um die Risiken der Technologie zu verringern. Ein wichtiger Schritt hierbei ist die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU, die den Schutz und verantwortungsvollen Umgang mit personenbezogenen Daten sicherstellt.[4], [15], [16]

Zahlreiche internationale Initiativen setzen sich dafür ein, ethische Leitlinien für die Entwicklung und Anwendung von KI zu schaffen. Organisationen wie die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) arbeiten an globalen Standards, um den fairen, transparenten und sicheren Einsatz von KI zu gewährleisten und die Technologie mit gesellschaftlichen Werten und ethischen Normen in Einklang zu bringen.[1], [25]

Automatisierte KI kann Arbeitswelt und Alltag revolutionieren, indem sie Effizienz und Innovation fördert und die Lebensqualität steigert. Für eine sichere Zukunft ist jedoch eine Balance zwischen den Chancen und Risiken erforderlich. Nur durch die Zusammenarbeit von Unternehmen, Regierungen und Gesellschaft kann KI so gestaltet werden, dass ihr volles Potenzial genutzt wird, ohne die Rechte und Interessen der Menschen zu gefährden.