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KI-Insights BarCamp: Online Live Event

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Welche Innovationen und Durchbrüche bringt die bahnbrechende Technologie der KI in unterschiedlichen Bereichen wie Business, Marketing und Software? Seien Sie beim KI-Insights BarCamp dabei und entdecken Sie gemeinsam mit führenden Experten die Zukunft der Künstlichen Intelligenz.

KI-Insights BarCamp

KI-Insights Barcamp No. 3

Business, Stories, Bilder, Trainer, Videos, VR, Marketing,  Software, Technik, Tools

Das KI-Insights BarCamp bietet eine einzigartige Plattform, um sich mit den führenden Köpfen in verschiedenen Bereichen wie Storytelling, Business, Technik zu vernetzen und Einblicke in die innovativen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zu erhalten. Das Online Live Event versammelt Experten und Enthusiasten aus der ganzen Branche, um ihre Erfahrungen, Ideen und Visionen mit Ihnen zu teilen.

Die Veranstaltung beginnt mit einer Eröffnungs-Keynote und einer Barcamp-Sortierung, gefolgt von fünf interaktiven Sessionrunden, in denen Sie tiefe Einblicke in spezifische Themenbereiche erhalten. Als Besonderheit können Sie auch eigene Sessions vorschlagen und so aktiv zur Gestaltung des Events beitragen!

ONLINE LIVE EVENT: KI-Insights BarCamp No. 3

Business, Stories, Bilder, Trainer, Videos, VR, Marketing, Software, Technik, Tools

Freitag, den 15.03.2024 09:00 Uhr - 16:30 Uhr

Digital-Konferenz

Ablauf des Events KI-Insights BarCamp No. 3

Das KI-Insights BarCamp vereint eine beeindruckende Palette an Themen, die die digitale Welt prägen, in  15 Tracks mit über 60 Sessions! Von der Kunst des Storytellings über innovative Business-Strategien bis hin zu effizienten Workflows, dieses Event deckt alle Aspekte der modernen Technologie und ihrer Anwendung ab. Es bietet Einblicke in die neuesten Entwicklungen in Bereichen wie Technik, Entwicklung, und Multimedia-Inhalte wie Video/Audio und VR. Zusätzlich stehen Bildgestaltung, digitales Marketing, Finanzwesen, E-Learning und E-Commerce im Fokus. Jeder Track ist darauf ausgerichtet, tiefgreifende Erkenntnisse und praktische Lösungen in seinem jeweiligen Feld zu bieten, was das BarCamp zu einem unverzichtbaren Ereignis für Fachleute und Enthusiasten der digitalen Welt macht.

Beiträge des DIM zum KI-Insights BarCamp No. 3

Als etablierter Ansprechpartner für das Thema Marketing, übernimmt das DIM im Rahmen des BarCamps No. 3 Verantwortung für die Sessions im Fachbereich Künstliche Intelligenz im Marketing.

Für das KI-Insights BarCamp wurden 4 erfahrene Speaker für die DIM-Sessions gewonnen.
Wie bereits in den vergangenen Events umfassen die Sessions aus einen praxisnahen Mix aus Keynote-Vortrag und Diskussion mit den Teilnehmenden. Einerseits erhalten Sie auf diese Weise umfassende Einblicke in spezifische Einsatzbereiche von künstlicher Intelligenz im Marketing. Andererseits erhalten Sie die Möglichkeit in den Austausch mit den Experten zu treten und direkte Rückfragen zustellen.

Informieren Sie im untenstehenden Agenda-Einblick exklusiv zu den DIM-Sessions:

Speakerinnen und Speaker des Events KI-Insights BarCamp No. 3

Wir vom Deutschen Institut für Marketing freuen uns, dass auch wir als Speaker Teil dieses inspirierenden Events sein dürfen, um unsere Expertise und Praxiserfahrung mit den Teilnehmenden zu teilen.

Unsere Experten teilen Ihre Perspektiven und sind mit ihrer langjährigen Erfahrung in Marketingstrategien, Marktanalyse und Verbraucherverhalten bestrebt, den Teilnehmenden des KI-Insights BarCamps wertvolle Einsichten und praktische Lösungen anzubieten.

Als Track-Host ist das DIM dafür verantwortlich die Sessions für den Themenbereich Marketing mit spannenden Vorträgen von Expertinnen und Experten aus der Praxis zu füllen. Insgesamt konnten wir alle 5 Sessions mit erstklassigen Vortragsthemen besetzen. Unsere Speakerinnen und Speaker möchten wir Ihnen gerne genauer vorstellen:

BarCamp Speaker DIM

Die Track-Themen im Überblick

  • Storytelling
  • Business
  • Workflow
  • Marketing
  • Technik
  • VR / AR
  • Bilder
  • Finance
  • Learning
  • e-Commerce
  • KI-Tools
  • Technik-Kommunikation
  • Entwicklung
  • Video/Audio
  • Starter

Eine Liste aller Sessions und Vortragsthemen finden Sie über diesen Link:

Sessions KI-Insight Nr. 3

#KünstlicheIntelligenz #AI #KI #Insights #BarCamp #DigitalEvent #OnlineEvent

KI: Der Game-Changer in der Unternehmensstrategie

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Seit einiger Zeit beherrscht der Begriff der künstlichen Intelligenz (KI oder auch AI) die Diskussionen in Marketing und Management.

KI Gamechanger

Ganz so neu ist das Thema zwar nicht, da die Bundesregierung 2019 das Wissenschaftsjahr künstliche Intelligenz durchgeführt hat und Forschungsförderung in den Themen Künstlichen Intelligenz unterstützt hat. Mit der Veröffentlichung von ChatGPT im Herbst 2022 sind KI-Lösungen jedoch in der breiten Öffentlichkeit angekommen und wir erleben einen regelrechten Hype. Scheinbar wird nun alles mit KI schneller, besser und schöner!

Whitepaper KI im Marketing

Entdecken Sie das Whitepaper KI im Marketing und lassen Sie sich inspirieren von der aufregenden Welt der Künstlichen Intelligenz im Marketing!

Das Whitepaper KI im Marketing ist für alle, die die Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Marketing entdecken möchten. In unserem Whitepaper erwartet Sie:

  • Ein grundlegendes Verständnis von KI-Technologien
  • Einblicke in die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Marketing
  • Praktische Tipps zur Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen

Lesen Sie in unserem Whitepaper, wie vier innovative KI-Tools das Marketing optimieren und profitieren Sie von unserem exklusiven Implementierungstool, das Sie Schritt für Schritt bei der Einführung von KI in Ihrem Unternehmen begleitet – ein unverzichtbarer Leitfaden für den modernen Marketer.

Eine Anwendung von Tools im privaten Umfeld hat natürlich nur wenig Nutzen für Unternehmen und Management-Funktionen. Daher sollte man sich schon mit der Frage beschäftigen: Welche Wirkung hat der KI-Trend auf unsere Branche, unser Geschäftsfeld und unser Unternehmen?

Leider gibt es hierzu keine einfachen Antworten. Es kommt halt einfach darauf an. Aber eines ist sicher, KI lässt sich genau so wenig ignorieren wie der Megatrend Digitalisierung. KI wird auf alle Unternehmen, Bereiche und Personengruppen einen Einfluss haben. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, ganze Branchen zu verändern und neue Spielregeln zu prägen, auch Unternehmen, die nicht vordergründig mit KI arbeiten. ChatGPT ist lediglich die Spitze des Eisberges. Experten gehen davon aus, dass weltweit ca. 200 neue KI-Applikationen pro Tag auf den Markt kommen. D.h. mit einer extremen Dynamik kommen Anwendungen in den Markt, die von Unternehmen genutzt werden können. Die Grundmechanismen von KI-Systemen sind jedoch immer identisch. Eine Schnittstelle ermöglicht die Einspeisung von Informationen in das System. Dabei können Texte, Sprache, Bilder, Töne und mehr genutzt werden. Diese Impulse werden durch einen Algorithmus gelenkt, und am Ende erfolgt eine Ausgabe.

KI-Systeme bieten in geeigneten Kontexten einige grundlegende Vorteile, die auch im geschäftlichen Umfeld von Nutzen sind:

KI Gamechanger
  • Effizienzsteigerung und Kostensenkung

KI kann genutzt werden, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu optimieren, was zu einer gesteigerten operationellen Effizienz führt. Kosteneinsparungen und Geschwindigkeitsvorteile können hier neue Preispunkte und Wettbewerbsvorteile liefern. Von der Optimierung der Lieferkette bis hin zur Automatisierung von Kundendienstanfragen kann KI dazu beitragen, die Prozesskosten zu senken und gleichzeitig die Produktivität zu erhöhen. In der Content-Produktion können zum Beispiel Text- und Bild-Tools wie Chatgpt, Neuronwriter, Playground AI oder Dreamlike Art genutzt werden, um schnell Texte und Dokumentationen zu erstellen. KI-Systeme werden eine ähnliche Entwicklung in Dienstleistungsprozessen anstoßen, wie es die Robotik und Automatisierung in der Produktion realisiert hat.

  • KI-Lösungen bieten neue Geschäftsmodelle

Die zügige Verarbeitung großer Datenmengen und die anschließende Auswertung und Interpretation können mithilfe von KI-Modellen zu völlig neuen Geschäftsmodellen führen. Amazon testet zum Beispiel gerade Supermärkte (Amazon Go & Amazon Go Grocery) ohne Kassensysteme. Man registriert sich im Eingang mit seinem Mobiltelefon über die Amazon-App, man kann dann durch den Supermarkt mit der eigenen Tasche schlendern, Waren einpacken und so den Laden einfach verlassen, ohne durch eine Kasse oder einen Bezahlvorgang aufgehalten zu werden. Die Abrechnungen erfolgen voll automatisiert über die App. Ähnliche Effekte wird es sicherlich auch in anderen Branchen in den nächsten Jahren geben.

  • Neue Impulse für die Marktbearbeitung

Mit KI-basierten Ansätzen eröffnen sich neue Horizonte für die Marktbearbeitung. Die Fähigkeit, große Mengen an Daten in Echtzeit zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, präzisere Einblicke in die Bedürfnisse und Verhaltensweisen ihrer Zielgruppen zu gewinnen. Dies wiederum führt zu einer effektiveren und zielgerichteten Ansprache von Kunden. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen nicht nur Zeit und Ressourcen einsparen, sondern auch ihre Reaktionsgeschwindigkeit auf Markttrends verbessern. KI-gesteuerte Modelle können Muster und Trends identifizieren, die für manuelle Analysen schwer zugänglich wären, und somit eine fundierte Grundlage für strategische Entscheidungen bieten. Darüber hinaus ermöglicht die Personalisierung auf Basis von KI-Algorithmen eine maßgeschneiderte Interaktion mit Kunden. Indem Unternehmen individuelle Bedürfnisse antizipieren und entsprechende Angebote unterbreiten, steigt die Wahrscheinlichkeit einer positiven Kundenbindung erheblich. Insgesamt eröffnen KI-Technologien somit nicht nur effizientere Wege zur Marktbearbeitung, sondern tragen auch dazu bei, dass Unternehmen flexibler, proaktiver und kundenorientierter agieren können.

  • Automatisierung in der Produktion, Logistik und Dienstleistungen

Die fortschreitende Automatisierung in Bereichen wie Produktion, Logistik und Dienstleistungen hat einen tiefgreifenden Einfluss auf die Arbeitsweise von Unternehmen. Durch den Einsatz von innovativen Technologien, insbesondere künstlicher Intelligenz (KI), eröffnen sich nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern auch völlig neue Perspektiven für die Art und Weise, wie wir produzieren, Waren bewegen und Services bereitstellen:

Produktion

Automatisierte Qualitätskontrolle: KI-Systeme können Bilder und Sensordaten analysieren, um Produktfehler zu erkennen und die Qualitätssicherung zu verbessern.

Vorausschauende Wartung: Durch die Analyse von Maschinendaten kann KI vorhersagen, wenn eine Maschine gewartet werden muss, um Ausfallzeiten zu minimieren.

Optimierung der Produktionsplanung: KI kann Produktionsabläufe optimieren, indem sie Muster in den Produktionsdaten erkennt und die Planung entsprechend anpasst.

Logistik

Lagerverwaltung und Automatisierung: KI-gesteuerte Roboter können Waren in Lagern sortieren und verpacken und dabei Muster erkennen, die für die Optimierung der Lagerhaltung nützlich sind.

Routenplanung und Lieferoptimierung: KI kann die effizientesten Routen für Lieferfahrzeuge berechnen, um Kraftstoff zu sparen und Lieferzeiten zu verkürzen.

Nachfrageprognose: KI kann Verkaufsdaten analysieren, um die Nachfrage vorherzusagen und die Lieferkette entsprechend anzupassen.

Dienstleistungssektor

Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten können Kundenanfragen bearbeiten und personalisierte Empfehlungen abgeben.

Personalisierung von Dienstleistungen: KI kann Kundenpräferenzen lernen und Dienstleistungen entsprechend personalisieren, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Betrugserkennung: Im Finanzdienstleistungsbereich kann KI-Transaktionsmuster analysieren, um Betrug zu erkennen und zu verhindern.

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Einige Applikationen, die man ruhig mal testen sollte:

Im vielfältigen Universum der Künstlichen Intelligenz gibt es eine beeindruckende Palette von Anwendungen, die es wert sind, erkundet zu werden. Neben der bereits bekannten ChatGPT bieten sich auch spannende Alternativen wie Neuroflash, Writesonic, Jasper und Copi.ai an. Diese Tools revolutionieren nicht nur die Art und Weise, wie wir mit Texten umgehen, sondern eröffnen auch neue Perspektiven für die Content-Erstellung.

Für diejenigen, die in die Welt der künstlich generierten Bilder eintauchen möchten, sind Applikationen wie Lexica, Craiyon, Playground AI, Dreamlike Art und der Bing Image Creator einen Test wert. Diese Werkzeuge ermöglichen nicht nur das Generieren von visuell ansprechenden Inhalten, sondern zeigen auch die beeindruckenden Fortschritte in der Bildsynthese durch KI.

Darüber hinaus bieten einige Spezialisten in der KI-Landschaft innovative Lösungen. Fireflies.ai beispielsweise transformiert Audioaufnahmen, sei es von Telefonaten oder Meetings, in präzise Transkriptionen in bis zu 32 Sprachen. Dieser Dienst erleichtert die Dokumentation von Gesprächen und fördert die Barrierefreiheit von Informationen.

Ein weiteres faszinierendes Tool ist Synthesia, das mithilfe von virtuellen Avataren hochwertige Erklärvideos in verschiedensten Sprachen erstellt. Diese personalisierten Avatare verleihen den Videos eine menschenähnliche Note und bieten eine innovative Möglichkeit, Informationen zu vermitteln.

Unsere nächsten Seminartermine

Vertiefen Sie Ihre Fachkenntnisse und verfeinern Sie Ihre Fertigkeiten im Marketing, indem Sie an den von uns geplanten Seminaren teilnehmen. Erfahren Sie hier alles Wesentliche über die bevorstehenden Termine unserer Seminare:

Die Vielfalt von KI-Anwendungen verdeutlicht ihre weitreichenden Auswirkungen. Sie schafft kontinuierlich neue Möglichkeiten für kreative Prozesse und effiziente Arbeitsabläufe. In einer Ära, in der Information und Innovation entscheidend sind, ist Künstliche Intelligenz zweifellos der Game-Changer in der Unternehmensstrategie.

Möchten Sie Ihre Kompetenzen im Bereich Marketing erweitern?

Lassen Sie sich von unserem Experten beraten.

Michael BerneckerMichael Bernecker

Tel.: +49 (0)800 - 99 555 15
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#KI#künstlicheIntelligenz#AI#Unternehmensstrategie#VorteileKI

KI-Modelle: Eine Reise durch die vielfältigen Anwendungen und Techniken

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KI-Modelle verstehen

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) – oder auf Englisch: Artificial Intelligence (AI) – ist faszinierend und komplex. Um sie zu verstehen, beginnen wir mit der grundlegendsten Frage: Was sind KI-Modelle? Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Systeme oder Maschinen, die menschenähnliche Intelligenz nachahmen, um Aufgaben auszuführen und dabei aus Erfahrungen lernen. KI-Modelle sind die algorithmischen Bausteine dieser Systeme. Sie sind mathematische Modelle, die auf Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Whitepaper KI im Marketing

Entdecken Sie das Whitepaper KI im Marketing und lassen Sie sich inspirieren von der aufregenden Welt der Künstlichen Intelligenz im Marketing!

Das Whitepaper KI im Marketing ist für alle, die die Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Marketing entdecken möchten. In unserem Whitepaper erwartet Sie:

  • Ein grundlegendes Verständnis von KI-Technologien
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Lesen Sie in unserem Whitepaper, wie vier innovative KI-Tools das Marketing optimieren und profitieren Sie von unserem exklusiven Implementierungstool, das Sie Schritt für Schritt bei der Einführung von KI in Ihrem Unternehmen begleitet – ein unverzichtbarer Leitfaden für den modernen Marketer.

Die historische Entwicklung der KI lässt sich bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurückverfolgen. Die Anfänge der KI als akademische Disziplin werden oft mit der Dartmouth Conference von 1956 in Verbindung gebracht, wo der Begriff "Künstliche Intelligenz" geprägt wurde. Wissenschaftler wie Alan Turing, der bereits in den 1940er Jahren mit seinen Überlegungen zur "Turing-Maschine" und dem berühmten "Turing-Test" grundlegende Konzepte der KI formulierte, legten den Grundstein für die heutige KI-Forschung.

In den darauf folgenden Jahrzehnten erlebte die KI-Entwicklung Phasen von Optimismus und Enttäuschung, oft bezeichnet als "KI-Frühling" und "KI-Winter". Die frühen Modelle der KI basierten hauptsächlich auf regelbasierten Systemen und einfachen neuronalen Netzwerken. Diese Systeme waren in ihrer Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, begrenzt, zeigten aber das Potenzial der KI.

Ein Wendepunkt in der KI kam mit dem Aufkommen von "Deep Learning" in den frühen 2000er Jahren. Deep Learning, eine Unterform des maschinellen Lernens, verwendet tiefe neuronale Netzwerke, die aus vielen Schichten bestehen, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Der Durchbruch kam 2012, als ein tieferes neuronales Netzwerk namens "AlexNet" beeindruckende Ergebnisse in einem Bilderkennungswettbewerb erzielte.

Seitdem hat die KI-Entwicklung rapide Fortschritte gemacht, getrieben durch die zunehmende Verfügbarkeit großer Datenmengen, leistungsstärkere Rechenkapazitäten und Fortschritte in den Algorithmen. Heutige KI-Modelle reichen von fortgeschrittenen neuronalen Netzwerken, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung zu bewältigen, bis hin zu spezialisierten Modellen für spezifische Anwendungen wie automatisiertes Fahren oder medizinische Diagnostik.

Die Geschichte der KI ist eine Geschichte von Innovation, Herausforderung und ständiger Weiterentwicklung. Was als kleine Gruppe von Wissenschaftlern begann, die über die Möglichkeit maschineller Intelligenz nachdachten, hat sich zu einem der dynamischsten und einflussreichsten Forschungsfelder der modernen Zeit entwickelt. Die folgende Auflistung gibt einen Überblick über die Geschichte und Timeline von KI:

1950 - Alan Turing und der Turing-Test: Alan Turing stellt den Turing-Test vor, eine Methode zur Beurteilung, ob eine Maschine intelligentes Verhalten gleichwertig oder nicht unterscheidbar von dem eines Menschen zeigen kann.

1956 - Dartmouth-Konferenz: Dieses Treffen gilt als die Geburtsstunde der KI als eigenständiges Forschungsfeld. Hier wurde der Begriff "Artificial Intelligence" geprägt.

1960er - Frühe KI-Programme: Entwicklung früher KI-Programme wie ELIZA (1966), ein frühes Chatbot-Programm, und SHRDLU (1968-1970), ein Programm, das mit natürlicher Sprache in einer blockierten Welt interagieren konnte.

1970er - Expertensysteme: Aufkommen von Expertensystemen wie MYCIN (1972), das medizinische Diagnosen und Therapievorschläge liefern konnte.

1980er - Rückpropagierung in Neuronalen Netzen: Die Wiederentdeckung und Verfeinerung des Backpropagation-Algorithmus ermöglichte effektiveres Training tiefer neuronaler Netze.

1997 - Deep Blue besiegt Kasparov: IBMs Schachcomputer Deep Blue schlägt den Weltmeister Garry Kasparov, ein großer Meilenstein für KI im Bereich des Spiels.

2000er - Maschinelles Lernen und Big Data: Fortschritte in der Rechenleistung und die Verfügbarkeit großer Datenmengen führen zu signifikanten Verbesserungen in maschinellen Lernverfahren.

2010er - Durchbruch in Deep Learning: Erfolge von tiefen neuronalen Netzwerken in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung. Ein Schlüsselmoment ist 2012, als das neuronale Netzwerk "AlexNet" neue Maßstäbe in der Bilderkennung setzt.

2014 - Entwicklung von GANs: Einführung der Generative Adversarial Networks (GANs) durch Ian Goodfellow et al., was große Fortschritte im Bereich der generativen Modelle bringt.

2016 - AlphaGo besiegt Lee Sedol: Googles AlphaGo schlägt den Weltmeister im Go-Spiel, Lee Sedol, was die Fähigkeiten von KI in komplexen Strategiespielen demonstriert.

2020er - GPT-3 und Sprachmodelle: OpenAI entwickelt GPT-3, ein fortschrittliches Sprachvorhersagemodell, das neue Maßstäbe in der natürlichen Sprachverarbeitung setzt.

2023 - Aktuelle Entwicklungen: Fortlaufende Fortschritte in verschiedenen Bereichen der KI, einschließlich autonomer Fahrzeuge, Gesundheitswesen, natürlicher Sprachverarbeitung und mehr.

Der Turing Test

Der Turing-Test, benannt nach seinem Schöpfer, dem britischen Mathematiker und Computerwissenschaftler Alan Turing, ist ein Kriterium für die Beurteilung der Fähigkeit einer Maschine, intelligentes Verhalten zu zeigen, das vom menschlichen Verhalten nicht zu unterscheiden ist. Turing stellte diesen Test in seinem wegweisenden Artikel "Computing Machinery and Intelligence" von 1950 vor und prägte damit die Grundlage der künstlichen Intelligenz, wie wir sie heute kennen.

Konzept des Tests: Der Test besteht darin, dass ein menschlicher Befrager in natürlicher Sprache mit einem versteckten Gesprächspartner kommuniziert. Dieser Gesprächspartner kann entweder ein Mensch oder eine Maschine (Computer) sein. Der Befrager muss dann entscheiden, ob er mit einer Maschine oder einem Menschen kommuniziert. Wenn der Befrager nicht zuverlässig zwischen dem menschlichen und dem maschinellen Gesprächspartner unterscheiden kann, gilt die Maschine gemäß dem Test als intelligent.

Bedeutung des Tests: Der Turing-Test war revolutionär, weil er einen völlig neuen Ansatz für die Beurteilung von Intelligenz bot, der von der Funktionsweise oder dem Aufbau der Maschine abstrahierte. Statt zu fragen, ob eine Maschine "denkt", konzentrierte sich Turing auf die beobachtbare Leistung oder das Verhalten der Maschine.

Kritik und Weiterentwicklung: Obwohl der Test ein grundlegendes Konzept in der KI darstellt, ist er im Laufe der Zeit auch kritisiert worden. Einige Kritikpunkte beziehen sich darauf, dass der Test keine tatsächliche Intelligenz misst, sondern lediglich die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Konversation nachzuahmen. Zudem berücksichtigt der Test nicht die Fähigkeit zur Problemlösung oder zum kreativen Denken, die oft mit menschlicher Intelligenz assoziiert werden. Trotz dieser Kritik bleibt der Turing-Test ein wichtiger Meilenstein und eine nützliche Abstraktion, um über die Ziele und Herausforderungen der KI-Forschung nachzudenken.

Aktuelle Relevanz: Heute, in einer Zeit, in der KI-Systeme wie Chatbots und virtuelle Assistenten immer ausgefeilter werden, erlangt der Turing-Test neue Relevanz. Während moderne Systeme zunehmend in der Lage sind, den Test in begrenztem Umfang zu bestehen, bleibt die Schaffung einer Maschine, die vollständig und konsistent menschliche Intelligenz imitieren kann, eine Herausforderung und ein Ziel der zukünftigen KI-Forschung.

Bedeutung und Anwendungsbereiche

Die Bedeutung von KI-Modellen in der heutigen Welt kann kaum überbetont werden. Sie sind nicht nur Treiber der technologischen Revolution, sondern haben auch tiefgreifende Auswirkungen auf nahezu jeden Aspekt unseres Lebens und Arbeitens. Die Anwendungen von KI erstrecken sich über zahlreiche Branchen, wobei jede ihre eigenen spezifischen Herausforderungen und Chancen bietet.

  • Marketing: Im Marketing revolutionieren KI-Modelle die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren und ihre Produkte bewerben. Sie ermöglichen eine präzise Analyse des Verbraucherverhaltens und fördern personalisierte Marketingstrategien. Durch die Auswertung von Kundendaten können KI-Systeme maßgeschneiderte Werbeinhalte erstellen, effektivere Zielgruppensegmentierung vornehmen und die Kundenansprache optimieren. Darüber hinaus unterstützen sie bei der Prognose von Markttrends und Verbraucherpräferenzen.
  • Gesundheitswesen: In der Medizin transformieren KI-Modelle die Art und Weise, wie Krankheiten diagnostiziert und behandelt werden. Durch die Analyse von medizinischen Bildern können KI-Systeme beispielsweise Tumore in frühen Stadien erkennen, was entscheidend für die Behandlung sein kann. Weiterhin unterstützen sie in der personalisierten Medizin, indem sie Therapiepläne basierend auf dem genetischen Profil der Patienten vorschlagen.
  • Finanzwesen: Im Banken- und Finanzsektor spielen KI-Modelle eine zentrale Rolle bei der Betrugserkennung und Risikobewertung. Sie analysieren Transaktionsmuster, um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren, und unterstützen bei der Kreditwürdigkeitsprüfung durch die Auswertung großer Datenmengen.
  • Einzelhandel: Im Einzelhandel ermöglichen KI-basierte Systeme personalisierte Einkaufserlebnisse. Sie analysieren das Kaufverhalten und die Präferenzen der Kunden, um individualisierte Empfehlungen zu geben. Zudem optimieren sie die Lieferkette und das Bestandsmanagement.
  • Automobilindustrie: Die Automobilindustrie nutzt KI für das autonome Fahren. KI-Modelle sind dabei unverzichtbar für die Verarbeitung der von Sensoren und Kameras erfassten Daten, um Fahrzeuge sicher durch den Verkehr zu steuern.
  • Fertigung: In der Fertigungsindustrie verbessern KI-Modelle die Effizienz und Qualität der Produktion. Sie überwachen und analysieren Produktionsprozesse, um Fehler frühzeitig zu erkennen und Ausfallzeiten zu minimieren.
  • Energie: Im Energiesektor tragen KI-Systeme dazu bei, die Effizienz von erneuerbaren Energiequellen zu optimieren und den Energieverbrauch zu prognostizieren, was für das Management von Stromnetzen entscheidend ist.
  • Bildung: Im Bildungsbereich ermöglichen KI-Modelle spezifisches Lernen, indem sie den Fortschritt der Schüler verfolgen und personalisierte Lernmaterialien anbieten.
  • Landwirtschaft: KI findet auch in der Landwirtschaft Anwendung, wo sie beispielsweise bei der Überwachung von Kulturpflanzen, Bodenanalyse und Ertragsvorhersagen hilft.

Diese Beispiele sind nur ein Bruchteil der unzähligen Anwendungen von KI in verschiedenen Branchen. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, Big Data und zunehmend leistungsfähigeren Computertechnologien eröffnen sich ständig neue Möglichkeiten. Die Zukunft verspricht noch größere Durchbrüche, da die KI weiterhin neue Bereiche erschließt und bestehende Prozesse revolutioniert.

Trotz dieser beeindruckenden Entwicklungen und Möglichkeiten ist es entscheidend, KI-Systeme kontinuierlich zu überprüfen und zu regulieren. Dies ist aus mehreren Gründen wichtig:

  • Ethik und Verantwortlichkeit: KI-Systeme können nur auf der Grundlage der Daten, mit denen sie trainiert wurden, Entscheidungen treffen. Dies kann zu Verzerrungen und unfairen Ergebnissen führen, wenn die Daten voreingenommen sind. Daher ist es wichtig, KI-Modelle auf ethische Grundsätze zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie keine diskriminierenden Muster verstärken.
  • Sicherheit und Zuverlässigkeit: In kritischen Anwendungen wie dem Gesundheitswesen oder dem autonomen Fahren können Fehler in KI-Systemen schwerwiegende Konsequenzen haben. Eine ständige Überprüfung und Validierung ist erforderlich, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit dieser Systeme zu gewährleisten.
  • Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Es ist wichtig, dass Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden, transparent und nachvollziehbar sind. Dies ist besonders in Bereichen wie dem Rechtswesen und der Finanzwelt wichtig, wo Entscheidungen erhebliche Auswirkungen auf das Leben der Menschen haben können.
  • Anpassung und Weiterentwicklung: Die Welt verändert sich ständig, und KI-Systeme müssen sich an diese Veränderungen anpassen. Regelmäßige Überprüfungen stellen sicher, dass KI-Modelle aktuell bleiben und sich an neue Gegebenheiten und Anforderungen anpassen.

Die Überwachung und Regulierung von KI ist daher ein wesentlicher Bestandteil ihrer Entwicklung. Sie stellt sicher, dass die Technologie zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt wird und gleichzeitig Risiken und unerwünschte Konsequenzen minimiert werden.

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Hauptkategorien von KI-Modellen

KI hat sich zu einem zentralen Thema in der heutigen technologiegetriebenen Welt entwickelt, mit einer ständig wachsenden Palette an KI-Tools. Trotz dieser wachsenden Präsenz stellt das Verständnis der Funktionsweise von KI für viele eine Herausforderung dar. Dieser Blogbeitrag zielt darauf ab, ein tieferes Verständnis für KI-Modelle zu vermitteln, ihre Mechanismen zu enthüllen und ihre weitreichenden Auswirkungen auf verschiedene Branchen aufzuzeigen. Zunächst werden wir die Hauptkategorien von KI-Modellen erörtern. Anschließend vertiefen wir uns in spezifischere Modelle und deren Anwendungen. Abschließend beleuchten wir, warum eine eindeutige Zuordnung zu den Hauptkategorien oft komplex ist.

1. Supervised Learning (Überwachtes Lernen): 

Überwachtes Lernen ist eine der zentralen Methoden im maschinellen Lernen und spielt eine wesentliche Rolle in der Entwicklung vieler KI-Anwendungen. Bei diesem Ansatz werden Modelle mit einem Datensatz trainiert, der aus Eingabe-Ausgabe-Paaren besteht. Jedes Paar besteht aus einem Eingabedatum (zum Beispiel ein Bild) und einem korrekten Label oder einer Antwort (zum Beispiel die Bezeichnung des Objekts auf dem Bild).

Grundkonzept:

  • Beim überwachten Lernen lernt das Modell aus den Trainingsdaten, Muster und Beziehungen zu identifizieren. Das Ziel ist es, eine Funktion zu erstellen, die Eingabedaten auf ihre korrekten Ausgaben abbilden kann. Nach ausreichendem Training sollte das Modell in der Lage sein, korrekte Prognosen oder Klassifikationen für neue, unbekannte Daten zu treffen.

Trainingsprozess:

  • Der Trainingsprozess beinhaltet die Anpassung eines Modells, typischerweise eines neuronalen Netzwerks oder eines anderen algorithmischen Modells, um die Beziehung zwischen den Eingabedaten und den Ausgabelabels zu "lernen". Dies geschieht durch einen iterativen Prozess, bei dem das Modell seine Prognosen mit den tatsächlichen Labels vergleicht und seine Parameter entsprechend anpasst, um die Genauigkeit zu verbessern.

Typische Anwendungen:

  • Bilderkennung: Hier werden Modelle darauf trainiert, Objekte, Gesichter oder Szenen in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren.
  • Spracherkennung: Überwachtes Lernen wird eingesetzt, um Modelle zu trainieren, gesprochene Worte zu erkennen und in Text umzuwandeln.
  • E-Mail-Filterung: Zum Beispiel das Erkennen und Filtern von Spam-Nachrichten basierend auf bekannten Merkmalen von Spam-E-Mails.
  • Medizinische Diagnose: Modelle, die Krankheitsbilder oder Symptome erkennen und Diagnosevorschläge machen.

Herausforderungen:

  • Eine der größten Herausforderungen im überwachten Lernen ist die Notwendigkeit großer Mengen an gelabelten Daten. Das Labeln kann zeitaufwendig und kostspielig sein.
  • Überwachtes Lernen ist auch anfällig für Überanpassung (Overfitting), wenn das Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten zugeschnitten ist und nicht gut auf neue Daten generalisiert.

Zukünftige Perspektiven:

  • Die Entwicklung effizienterer Methoden zur Datensammlung und -labelung sowie fortgeschrittener Algorithmen, die Überanpassung reduzieren, sind aktuelle Forschungsthemen im Bereich des überwachten Lernens.

2. Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen):

Unüberwachtes Lernen ist eine andere fundamentale Methode im maschinellen Lernen, bei der Modelle mit Datensätzen trainiert werden, die keine vorher festgelegten Labels oder Antworten haben. Das Ziel von unüberwachtem Lernen ist es, die inhärenten Strukturen und Muster in den Daten selbständig zu erkennen und zu nutzen.

Grundkonzept:

  • Im Gegensatz zum überwachten Lernen, wo die Modelle klare Anweisungen durch Labels erhalten, müssen Modelle im unüberwachten Lernen selbst herausfinden, wie die Daten organisiert werden können. Dies kann durch das Identifizieren von Clustern (Gruppen von ähnlichen Datenpunkten), das Auffinden von Ausreißern oder das Entdecken von Zusammenhängen innerhalb der Daten geschehen.

Haupttechniken:

  • Clustering: Eine der häufigsten Techniken im unüberwachten Lernen. Ziel ist es, Datenpunkte in Gruppen (Cluster) zu unterteilen, sodass Punkte innerhalb eines Clusters ähnlicher zueinander sind als zu Punkten in anderen Clustern. Beispiele für Clustering-Algorithmen sind K-Means und hierarchisches Clustering.
  • Assoziationsanalyse: Dieser Ansatz wird verwendet, um Regeln zu finden, die große Teile der Daten beschreiben, wie zum Beispiel häufige Kombinationen von Produkten in Einkaufstransaktionen.
  • Dimensionsreduktion: Verfahren wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) reduzieren die Komplexität der Daten, indem sie sie auf ihre wichtigsten Bestandteile reduzieren.

Typische Anwendungen:

  • Marktsegmentierung: Gruppierung von Kunden nach Kaufverhalten oder Präferenzen.
  • Anomalieerkennung: Identifizierung von ungewöhnlichen Mustern oder Datenpunkten, die auf Fehler oder Betrug hinweisen könnten.
  • Empfehlungssysteme: Entdeckung von Produkten oder Inhalten, die für einen Nutzer interessant sein könnten, basierend auf den Präferenzen ähnlicher Nutzer.

Herausforderungen:

  • Eine der größten Herausforderungen im unüberwachten Lernen ist die Interpretation der Ergebnisse, da es keine vordefinierten Antworten oder Labels gibt, die als Leitfaden dienen könnten.
  • Die Bestimmung der richtigen Anzahl von Clustern oder die Auswahl der geeigneten Dimensionsreduktionsmethode kann schwierig sein und erfordert oft Expertenwissen.

Zukünftige Perspektiven:

    • Die Entwicklung von Techniken, die bessere und intuitivere Einblicke in komplexe Daten liefern, steht im Mittelpunkt aktueller Forschungen. Darüber hinaus gibt es Bestrebungen, Methoden des unüberwachten Lernens mit anderen Lernformen zu kombinieren, um die Effektivität und Anwendbarkeit der Modelle zu erhöhen.

3. Reinforcement Learning (Bestärkendes Lernen): 

Reinforcement Learning (RL) ist ein bedeutender Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zu überwachtem und unüberwachtem Lernen, bei denen die Daten bereits vorliegen, interagiert der Agent beim RL aktiv mit seiner Umgebung, um die besten Handlungen zu erlernen.

Grundkonzept:

  • Im Kern des RL steht das Konzept von Belohnungen und Strafen. Der Agent trifft Entscheidungen (Aktionen) und erhält daraufhin Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen. Das Ziel des Agenten ist es, eine Strategie (Policy) zu entwickeln, die die kumulierten Belohnungen über die Zeit maximiert.
  • RL ist besonders geeignet für Probleme, bei denen eine klare Rückmeldung über die Richtigkeit einer Aktion nicht sofort verfügbar ist, sondern sich erst aus den daraus resultierenden Konsequenzen ergibt.

Hauptkomponenten:

  • Agent: Das lernende Modell, das Aktionen ausführt.
  • Umwelt (Environment): Der Kontext, in dem der Agent handelt.
  • Belohnungen (Rewards): Rückmeldungen von der Umwelt, die die Qualität einer Aktion bewerten.
  • Policy: Die Strategie des Agenten, die bestimmt, welche Aktion in einem bestimmten Zustand ausgeführt werden soll.

Typische Anwendungen:

  • Spiele: Wie das Schachspiel von Deep Blue oder AlphaGo von DeepMind, die RL nutzen, um Strategien für komplexe Spiele zu entwickeln.
  • Robotik: RL wird eingesetzt, um Robotern beizubringen, Aufgaben durch Trial-and-Error zu erlernen.
  • Autonomes Fahren: Entwicklung von Steuerungssystemen für selbstfahrende Autos.

Herausforderungen:

  • Eine der größten Herausforderungen im RL ist die Balance zwischen Erkundung (neue Strategien ausprobieren) und Ausbeutung (bewährte Strategien nutzen). Zu viel Erkundung kann zu ineffizientem Lernen führen, während zu viel Ausbeutung die Entdeckung optimaler Strategien verhindern kann.
  • RL erfordert oft eine große Menge an Interaktionen mit der Umgebung, was rechenintensiv und zeitaufwendig sein kann.

Zukünftige Perspektiven:

  • Die Forschung konzentriert sich auf effizientere Lernmethoden, die weniger Interaktionen benötigen und schneller konvergieren. Auch die Integration von RL mit anderen Lernmethoden, wie dem tiefen Lernen, ist ein aktives Forschungsgebiet.

4. Deep Learning (Tiefes Lernen):

Deep Learning ist ein hochspezialisierter und fortschrittlicher Bereich des maschinellen Lernens, der sich durch den Einsatz tiefer (d.h. vielschichtiger) neuronaler Netzwerke auszeichnet. Diese Technologie hat zu bedeutenden Durchbrüchen in der Fähigkeit von Computern geführt, komplexe, menschenähnliche Aufgaben auszuführen, insbesondere in den Bereichen Bild- und Spracherkennung.

Grundkonzept:

  • Deep Learning-Modelle bestehen aus mehreren Verarbeitungsebenen (Schichten), die Daten auf zunehmend abstrakte Weise verarbeiten. Jede Schicht des Netzwerks transformiert ihre Eingabe und leitet das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Dies ermöglicht es dem Modell, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen.
  • Diese Netzwerke ahmen in gewisser Weise die Art und Weise nach, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet, obwohl die genaue Funktionsweise von neuronalen Netzwerken und dem menschlichen Gehirn sehr unterschiedlich ist.

Haupttypen von Deep Learning-Modellen:

  • Convolutional Neural Networks (CNNs): Besonders effektiv in der Bild- und Videoverarbeitung. Sie können Merkmale aus Bildern erkennen und werden in Anwendungen wie Gesichtserkennung und automatischer Bildklassifizierung eingesetzt.
  • Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory Networks (LSTMs): Geeignet für die Verarbeitung von Sequenzdaten wie Text oder Zeitreihen. Sie werden häufig in Spracherkennungssystemen und bei der maschinellen Übersetzung verwendet.

Typische Anwendungen:

  • Automatische Bilderkennung: Fähigkeit, Objekte, Personen, Szenen und Aktionen in Bildern und Videos zu identifizieren.
  • Natürliche Sprachverarbeitung: Übersetzen von Texten, Beantworten von Fragen und Verstehen natürlicher Sprache.
  • Selbstfahrende Autos: Verarbeitung und Interpretation von Sensor- und Bilddaten zur Navigation.

Herausforderungen:

  • Eines der Hauptprobleme im Deep Learning ist der Bedarf an großen Mengen an Trainingsdaten, um effektiv zu funktionieren.
  • Deep Learning-Modelle sind oft als "Black Boxes" kritisiert worden, da ihre Entscheidungsfindungsprozesse schwer nachvollziehbar sind. Dies hat zur Forderung nach mehr Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systemen geführt.

Zukünftige Perspektiven:

  • Die Forschung im Bereich Deep Learning konzentriert sich auf die Entwicklung effizienterer und weniger datenhungriger Modelle sowie auf die Verbesserung der Transparenz und Erklärbarkeit der Modelle. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Integration von Deep Learning mit anderen KI-Technologien, um noch leistungsfähigere und vielseitigere Systeme zu schaffen.
KI-Modelle

Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning sind Methoden des Machine Learning, das wiederum ein Teilbereich der Artificial Intelligence (AI) ist. Deep Learning ist eine spezialisierte Technik, die unter das Dach des Machine Learning fällt und alle drei genannten Methoden (Supervised, Unsupervised, Reinforcement) beinhalten kann.

Detaillierte Vorstellung spezifischer KI-Modelle

Im Folgenden Abschnitt bieten wir eine detaillierte Vorstellung spezifischer KI-Modelle, um ein tieferes Verständnis ihrer Funktionsweisen, Anwendungsbereiche und der damit verbundenen Herausforderungen zu ermöglichen

Generative Modelle

Generative KI-Modelle sind eine faszinierende und schnell wachsende Kategorie innerhalb der künstlichen Intelligenz, die darauf abzielt, neue Daten zu erzeugen, die ähnliche Eigenschaften wie ein gegebener Datensatz aufweisen. Diese Modelle sind in der Lage, komplexe Datenstrukturen zu lernen und zu imitieren, was zu einer Vielzahl von innovativen Anwendungen führt.

Grundkonzept:

  • Generative Modelle lernen die Verteilung und die Strukturen innerhalb eines Trainingsdatensatzes. Anstatt eine direkte Antwort oder Klassifikation vorherzusagen (wie es bei diskriminativen Modellen der Fall ist), generieren sie Daten, die den Trainingsdaten ähnlich sind. Dies kann Text, Bilder, Musik, Sprache und vieles mehr umfassen.

Haupttypen und Beispiele:

  • Generative Adversarial Networks (GANs): Eine der bekanntesten Arten generativer Modelle. GANs bestehen aus zwei Netzwerken: dem Generator, der Daten erzeugt, und dem Diskriminator, der zwischen echten und vom Generator erzeugten Daten unterscheidet. Durch diesen Wettbewerb lernen beide Netzwerke, ihre Leistung zu verbessern.
  • Variational Autoencoders (VAEs): Diese Modelle sind besonders gut in der Codierung von Eingabedaten in eine komprimierte Darstellung und anschließendem Generieren von Daten aus dieser Darstellung. Sie werden häufig in der Bildverarbeitung und -rekonstruktion eingesetzt.
  • Convolutional Neural Networks (CNNs): Ein weiterer wichtiger Haupttyp generativer Modelle, insbesondere in Bezug auf die Bildgenerierung. CNNs sind spezialisierte neuronale Netzwerke, die in der Lage sind, räumliche Merkmale in Bildern zu erkennen und zu extrahieren. Klassische neuronale Netzwerke verwenden voll- oder teilvermaschte Neuronen, die sich über mehrere Ebenen erstrecken. Die Verbindungen zwischen diesen Schichten sind jedoch so zahlreich, dass nur leistungsstarke Computer damit umgehen können. Dies stößt insbesondere bei Aufgaben wie der Bildgenerierung an Grenzen. Convolutional Neural Networks (CNNs) hingegen bestehen aus verschiedenen Schichten, von denen wir sie hier einfachheitshalber als Schicht A und B bezeichnen. Die dritte Schicht ist eine vollständig vermaschte Schicht. Schicht A und B sind lokal vermaschte Teilnetze, was bedeutet, dass die Anzahl der Verbindungen auch bei großen Datenmengen begrenzt bleibt und in einem überwindbaren Rahmen bleibt. Die vollständig vermaschte Schicht bildet logischerweise den Abschluss des Netzwerks.

Anwendungen:

  • Bildgenerierung und -bearbeitung: Erzeugen neuer Bilder, die realistisch aussehen, oder Ändern bestehender Bilder (z.B. Gesichtsalterung).
  • Texterzeugung: Erstellen von kohärenten und sinnvollen Texten, beispielsweise für kreative Schreibzwecke oder Chatbots.
  • Stiltransfer: Übertragen eines bestimmten Stils von einem Bild auf ein anderes, wie z.B. das Anwenden des Stils eines berühmten Gemäldes auf eine Fotografie.

Herausforderungen:

  • Eines der Hauptprobleme bei generativen Modellen ist die Qualität der generierten Daten. Sie können manchmal unrealistische oder unzusammenhängende Ergebnisse produzieren.
  • Eine weitere Herausforderung ist die ethische Dimension: Die Fähigkeit, realistische Medien zu erzeugen, wirft Fragen bezüglich Urheberrecht, Authentizität und Missbrauchspotenzial auf.

Zukunftsperspektiven:

  • Forschung und Entwicklung in diesem Bereich konzentrieren sich auf die Verbesserung der Genauigkeit und Realismus der generierten Daten sowie auf die Schaffung von Modellen, die ethische und rechtliche Standards berücksichtigen.

Generative Modelle repräsentieren eine bemerkenswerte Entwicklung in der KI, die es ermöglicht, neue, realistische Daten basierend auf vorhandenen Mustern zu erzeugen. Diese Modelle haben sich in einer Vielzahl von Anwendungen als besonders leistungsfähig erwiesen, von der Erzeugung künstlerischer Bilder bis hin zur Simulation komplexer Systeme, und bieten faszinierende Möglichkeiten für kreatives und innovatives maschinelles Lernen.

Beispiel:

DeepArt / Deep Dream Generator

  • Funktionsweise: DeepArt verwendet generative KI-Modelle, insbesondere eine Form des Stiltransfers, die von einem Convolutional Neural Network (CNN) ermöglicht wird. Nutzer können ein Bild hochladen und einen künstlerischen Stil auswählen (oder ein weiteres Bild hochladen, das diesen Stil repräsentiert). Das Tool generiert dann eine neue Version des Originalbildes, die im Stil des gewählten Kunstwerks gestaltet ist.
  • Anwendungsbereich: DeepArt ist besonders beliebt für die kreative Bildbearbeitung, da es ermöglicht, alltägliche Fotos in Kunstwerke umzuwandeln, die bekannten Gemälden oder spezifischen Kunststilen ähneln.
  • Technologie: Die zugrunde liegende Technologie basiert auf Forschungsarbeiten zum neuronalen Stiltransfer, bei dem tiefe neuronale Netzwerke trainiert werden, um den Stil eines Bildes (z.B. die Pinselstriche eines Gemäldes) zu erfassen und auf ein anderes Bild anzuwenden.

Diskriminative Modelle

Diskriminative Modelle, auch als unterscheidende Modelle bekannt, sind ein grundlegender Bestandteil vieler KI-Anwendungen. Im Gegensatz zu generativen Modellen, die darauf abzielen, Daten zu generieren, konzentrieren sich diskriminative Modelle darauf, zwischen verschiedenen Klassen oder Kategorien von Daten zu unterscheiden.

Grundkonzept:

  • Diskriminative Modelle lernen die Grenze oder den Unterschied zwischen verschiedenen Kategorien von Daten. Sie tun dies, indem sie direkt aus den Eingabedaten auf das entsprechende Label (oder Ausgabe) schließen, ohne zu versuchen, die Verteilung der Eingabedaten selbst zu modellieren.
  • Ein typisches Beispiel ist die Klassifizierung, bei der das Modell lernt, Eingabedaten (wie Bilder oder Texte) in definierte Kategorien einzuordnen.

Haupttypen und Beispiele:

  • Support Vector Machines (SVMs): Eine klassische Technik im maschinellen Lernen, die besonders effektiv für kleinere Datensätze ist. SVMs finden die beste Grenze (oder Hyperplane) zwischen den verschiedenen Klassen von Daten.
  • Logistische Regression: Ein weiteres traditionelles Modell, das häufig für binäre Klassifizierungsprobleme verwendet wird, wie z.B. das Vorhersagen, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht.

Anwendungen:

  • E-Mail-Spam-Erkennung: Unterscheidung zwischen Spam und Nicht-Spam-E-Mails.
  • Kreditwürdigkeitsprüfung: Vorhersage, ob ein Kreditnehmer wahrscheinlich einen Kredit zurückzahlen wird oder nicht.
  • Medizinische Diagnose: Klassifizierung von Patientendaten, um festzustellen, ob eine Krankheit vorliegt oder nicht.

Herausforderungen:

  • Eine der Herausforderungen bei diskriminativen Modellen ist der Umgang mit ungleich verteilten Daten (wie bei unausgewogenen Klassen in der Klassifizierung).
  • Ein weiteres Problem kann das Überanpassen (Overfitting) sein, bei dem das Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten zugeschnitten ist und nicht gut auf neue Daten generalisiert.

Zukunftsperspektiven:

  • Die Weiterentwicklung diskriminativer Modelle fokussiert auf verbesserte Generalisierungsfähigkeiten und Effizienz bei der Handhabung großer und komplexer Datensätze. Es wird auch an der Kombination mit anderen KI-Techniken gearbeitet, um ihre Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit weiter zu verbessern.

Diskriminative Modelle repräsentieren eine bedeutende Entwicklung in der KI, die es ermöglicht, vorhandene Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen oder Klassifikationen vorzunehmen. Diese Modelle haben sich in einer breiten Palette von Anwendungen als äußerst leistungsfähig erwiesen, von der Spracherkennung bis zur Bilderkennung, und bieten vielfältige Möglichkeiten für datengetriebene Analysen und präzises maschinelles Lernen.

Beispiel:

Scikit-learn für SVMs und Logistische Regression

  • Funktionsweise: Scikit-learn ist eine beliebte Open-Source-Machine-Learning-Bibliothek in Python, die eine Vielzahl von Algorithmen für datenwissenschaftliche Aufgaben bietet. Es enthält effiziente Implementierungen von SVMs und logistischer Regression, zwei klassischen diskriminativen Modellen.
  • Anwendungsbereich: Mit Scikit-learn können Nutzer komplexe Klassifizierungsprobleme angehen, beispielsweise die Unterscheidung zwischen verschiedenen Arten von Objekten in einem Bild oder die Vorhersage von Kategorien basierend auf Textdaten.
  • Technologie: Die Bibliothek bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle, die es ermöglicht, Modelle mit wenigen Zeilen Code zu trainieren und zu evaluieren. Es unterstützt auch fortgeschrittene Maschinenlernkonzepte wie Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning und mehr.

Hybride Modelle

Hybride Modelle in der KI sind Ansätze, die verschiedene Arten von Lern- und KI-Methoden kombinieren, um von den Stärken jeder einzelnen Methode zu profitieren. Diese Modelle zielen darauf ab, die Grenzen einzelner Ansätze zu überwinden, indem sie verschiedene Techniken in einem System integrieren.

Grundkonzept:

  • Der Kerngedanke hinter hybriden Modellen ist die Erkenntnis, dass kein einzelner KI-Ansatz alle Probleme optimal lösen kann. Indem man verschiedene Techniken kombiniert, kann man robustere, flexiblere und effizientere Lösungen schaffen.
  • Diese Modelle können Elemente des überwachten und unüberwachten Lernens, des Reinforcement Learning, des tiefen Lernens und anderer KI-Techniken wie regelbasierte Systeme oder Expertensysteme umfassen.

Haupttypen und Beispiele:

  • Neuro-symbolische KI: Eine Kombination aus neuronalen Netzen (Deep Learning) und symbolischer KI (regelbasierte Systeme). Diese Modelle nutzen die Fähigkeit neuronaler Netze, Muster zu erkennen, und ergänzen sie mit der Präzision und Klarheit symbolischer Systeme.
  • Deep Reinforcement Learning: Verbindet Prinzipien des Deep Learning mit Reinforcement Learning, um Agenten zu schaffen, die in komplexen, sensorischen Umgebungen lernen und agieren können.

Anwendungen:

  • Robotersteuerung: Kombination von sensorischer Datenverarbeitung (Deep Learning) mit Entscheidungsfindungsstrategien (Reinforcement Learning).
  • Komplexe Entscheidungsfindung: Integration von regelbasierten Systemen mit lernbasierten Modellen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in Bereichen wie Finanzen oder Gesundheitswesen.

Herausforderungen:

  • Einer der Hauptkomplikationen bei der Entwicklung hybrider Modelle ist die Integration verschiedener Systeme, die möglicherweise unterschiedliche Datenformate, Verarbeitungsstile und Leistungsziele haben.
  • Ein weiteres Problem kann die Komplexität des resultierenden Systems sein, sowohl in Bezug auf die Entwicklung als auch auf die Wartung.

Zukunftsperspektiven:

  • Hybride Modelle sind ein aktives Forschungsgebiet, da sie das Potenzial haben, KI-Lösungen zu schaffen, die realistischer, anpassungsfähiger und effektiver sind. Es wird erwartet, dass zukünftige Entwicklungen zu noch nahtloseren und leistungsstärkeren Integrationen verschiedener KI-Techniken führen werden.

Hybride Modelle stehen an der Schnittstelle verschiedener KI-Disziplinen und kombinieren Methoden wie überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen. Diese integrative Herangehensweise ermöglicht es, die Stärken einzelner Modelle zu vereinen und bietet somit eine vielseitige Lösung für komplexe Probleme, die eine multifacettierte Herangehensweise erfordern.

Beispiel:

TensorFlow für hybride Modelle:

  • Funktionsweise: TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, die eine breite Palette von Werkzeugen für den Bau von KI-Modellen bietet. Es unterstützt sowohl Deep Learning-Modelle als auch traditionelle ML-Modelle.
  • Anwendungsbereich: Mit TensorFlow können Entwickler komplexe Modelle erstellen, die Elemente von Deep Learning, klassischem maschinellem Lernen und sogar regelbasierten Komponenten integrieren. Beispielsweise könnte man ein neuronales Netzwerk (Deep Learning) mit einem Entscheidungsbaum (traditionelles ML) kombinieren, um von den Stärken beider Ansätze zu profitieren.
  • Technologie: TensorFlow bietet Flexibilität und Modularität, sodass Entwickler unterschiedliche KI-Techniken in einem kohärenten System vereinen können. Es ermöglicht auch die Integration mit anderen Google-Tools und -Diensten, was die Entwicklung leistungsfähiger, hybrider KI-Anwendungen erleichtert.

TensorFlow ist besonders nützlich für Forscher und Entwickler, die experimentieren und die Grenzen der KI-Technologie erweitern möchten, einschließlich der Entwicklung hybrider Modelle, die mehrere KI-Techniken miteinander verknüpfen.

Evolutionäre Algortihmen

Evolutionäre Algorithmen (EAs) sind eine Familie von Algorithmen für das Optimierungsproblem, die von den Prozessen der natürlichen Evolution inspiriert sind. Sie verwenden Mechanismen, die der natürlichen Selektion und genetischen Variation ähneln, um optimale oder nahezu optimale Lösungen für komplexe Probleme zu finden.

Grundkonzept:

  • Der grundlegende Prozess in einem evolutionären Algorithmus beinhaltet die Erzeugung einer Population von Individuen (Lösungen), die dann entsprechend ihrer Anpassungsfähigkeit (Fitness) an die Umgebung bewertet werden. Die am besten angepassten Individuen werden ausgewählt, um die nächste Generation zu erzeugen, wobei genetische Operatoren wie Kreuzung (Crossover) und Mutation angewendet werden.

Haupttypen:

  • Genetische Algorithmen (GAs): Die am häufigsten verwendeten evolutionären Algorithmen (EA). GAs verwenden eine codierte Form des Problems (oft als "Chromosomen" bezeichnet), führen Kreuzung und Mutation durch und wenden eine Fitnessfunktion an, um die besten Lösungen auszuwählen.
  • Genetische Programmierung (GP): Eine Variante der genetischen Algorithmen, die darauf abzielt, Computerprogramme als Lösung für ein Problem zu entwickeln.

Anwendungen:

  • Optimierungsprobleme: EAs werden häufig in Bereichen eingesetzt, in denen herkömmliche Optimierungstechniken aufgrund der Komplexität des Problems oder des Lösungsraums nicht praktikabel sind.
  • Automatisches Design: Erstellung von komplexen Strukturen oder Systemen, wie z.B. automatisiertes Design von Computerchips.
  • Künstliche Lebenssimulationen: Erforschung von Entwicklungsprozessen und Verhaltensmustern durch simulierte evolutionäre Prozesse.

Herausforderungen:

  • Eine Herausforderung bei der Verwendung von EAs ist die Wahl der richtigen genetischen Operatoren und Parameter, die einen signifikanten Einfluss auf die Leistung des Algorithmus haben können.
  • EAs können auch ineffizient sein, wenn es um sehr große oder besonders komplexe Probleme geht, da sie viele Generationen benötigen können, um eine zufriedenstellende Lösung zu finden.

Zukunftsperspektiven:

  • Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung effizienterer evolutionärer Algorithmen, die schneller konvergieren und in der Lage sind, mit noch größeren und komplexeren Problemen umzugehen. Es gibt auch Bestrebungen, EAs mit anderen KI- und ML-Techniken zu kombinieren, um ihre Effektivität zu erhöhen.

Evolutionäre Algorithmen bieten einen innovativen Ansatz in der KI, der von den Mechanismen der natürlichen Evolution inspiriert ist. Diese Algorithmen sind besonders nützlich für Optimierungsprobleme, da sie durch iterative Anpassung und Auswahl von Lösungen effektive Ergebnisse in komplexen Suchräumen erzielen können.

Beispiel: 

DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python)

  • Funktionsweise: DEAP ist eine flexible und benutzerfreundliche Open-Source-Bibliothek, die speziell für die Arbeit mit evolutionären Algorithmen, wie genetischen Algorithmen (GAs) und genetischer Programmierung (GP), entwickelt wurde. Sie bietet die Tools zur Erstellung eigener evolutionärer Algorithmen mit einer Vielzahl anpassbarer Komponenten.
  • Anwendungsbereich: DEAP wird in der Forschung und Entwicklung für Optimierungsprobleme eingesetzt. Es ermöglicht Nutzern, komplexe Optimierungsprobleme zu lösen, die von der Ressourcenzuweisung bis zur Automatisierung des Designs reichen können.
  • Technologie: DEAP zeichnet sich durch seine Modularität und Flexibilität aus. Es erlaubt Nutzern, eigene Typen von Individuen und Fortpflanzungsmechanismen zu definieren und unterstützt parallele Verarbeitung, um die Effizienz zu erhöhen.

Transfer Learning Modelle

Transfer Learning ist eine fortschrittliche Technik im maschinellen Lernen, die darauf abzielt, Wissen von einem Bereich (Quelldomäne) auf einen anderen Bereich (Zieldomäne) zu übertragen. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn es an ausreichenden Trainingsdaten in der Zieldomäne mangelt.

Grundkonzept:

  • Beim Transfer Learning wird ein Modell, das bereits für eine bestimmte Aufgabe oder Domäne trainiert wurde, angepasst, um eine ähnliche, aber unterschiedliche Aufgabe zu lösen. Dieser Ansatz nutzt die Erkenntnis, dass bestimmte Merkmale oder Muster in den Daten universell und über verschiedene Aufgaben hinweg anwendbar sind.
  • Ein typisches Beispiel ist ein Deep Learning-Modell, das auf einem umfangreichen Datensatz trainiert wurde und dessen erlernte Merkmale oder Netzwerkschichten dann auf ein verwandtes Problem mit weniger Daten angewendet werden.

Haupttypen und Beispiele:

  • Feature-Based Transfer Learning: Übertragung von erlernten Merkmalen (z.B. aus den ersten Schichten eines CNN) auf ein neues Modell.
  • Fine-Tuning: Anpassung der Gewichte eines bereits trainierten Modells geringfügig für eine neue Aufgabe.
  • Pre-trained Modelle: Nutzung vortrainierter Modelle (wie BERT für Text oder ResNet für Bilder) als Ausgangspunkt für eine Vielzahl von Anwendungen.

Anwendungen:

  • Bilderkennung: Anpassung eines auf umfangreichen Bilddatensätzen vortrainierten Modells für spezialisierte Bilderkennungsaufgaben.
  • Sprachverarbeitung: Verwendung von auf großen Textkorpora trainierten Modellen für spezifische NLP-Aufgaben wie Sentiment-Analyse oder Textklassifikation.
  • Medizinische Bildgebung: Anwendung von in allgemeinen Bilderkennungsaufgaben trainierten Modellen auf spezifische medizinische Diagnoseaufgaben.

Herausforderungen:

  • Eine Herausforderung beim Transfer Learning ist die Sicherstellung, dass die Quell- und Zieldomänen ausreichend ähnlich sind, damit das Wissen effektiv übertragen werden kann.
  • Ein weiteres Problem kann das Risiko des Overfitting sein, insbesondere wenn das Modell zu stark auf die Quelldaten zugeschnitten ist.

Zukunftsperspektiven:

  • Die Forschung im Bereich Transfer Learning konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden, die eine noch effektivere und flexiblere Übertragung von Wissen zwischen unterschiedlichen Aufgaben und Domänen ermöglichen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Übertragbarkeit von Modellen auf Aufgaben, die sich deutlich von den ursprünglichen Trainingsaufgaben unterscheiden.

Transfer Learning Modelle revolutionieren den Ansatz des maschinellen Lernens, indem sie Wissen und Fähigkeiten von einer Aufgabe auf eine andere übertragen. Dieser Ansatz erweist sich als besonders wertvoll in Szenarien mit begrenzten Datenmengen, da er es ermöglicht, auf bereits erlernten Erkenntnissen aufzubauen und effizienter zu neuen Lösungen zu gelangen.

Beispiel: 

TensorFlow Hub

  • Funktionsweise: TensorFlow Hub ist eine Bibliothek und Plattform, die eine Sammlung von vortrainierten Modellen zur Verfügung stellt, die für Transfer Learning verwendet werden können. Diese Modelle decken eine Vielzahl von Anwendungen ab, von Bild- und Textverarbeitung bis hin zu komplexen Problemstellungen.
  • Anwendungsbereich: Mit TensorFlow Hub können Entwickler und Forscher auf vortrainierte Modelle zugreifen und diese für ihre spezifischen Projekte anpassen, was Zeit und Ressourcen spart. Es ist besonders nützlich, wenn man schnell Prototypen erstellen oder mit hochmodernen Modellen experimentieren möchte.
  • Technologie: Die Plattform ermöglicht es Benutzern, vortrainierte Modellkomponenten (sogenannte "Module") in ihre TensorFlow-Anwendungen zu integrieren. Diese Module können ganze Modelle, Modellkomponenten oder Feature-Vektoren umfassen, die leicht in neue Modelle integriert werden können.

Explainable AI Modelle

Explainable AI (XAI) bezieht sich auf Methoden und Techniken in der KI, die darauf abzielen, die Funktionsweise und Entscheidungen von KI-Modellen transparent und verständlich zu machen. Angesichts der wachsenden Komplexität moderner KI-Systeme, insbesondere im Bereich des Deep Learning, ist XAI entscheidend für die Vertrauensbildung und ethische Anwendung von KI.

Grundkonzept:

  • XAI versucht, die oft als "Black Box" angesehenen KI-Modelle zu öffnen, indem es Einblicke in ihre Entscheidungsfindung bietet. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen nachvollziehbar, fair und vertrauenswürdig sind.
  • Explainable AI ist besonders relevant in Bereichen, in denen Entscheidungen große Auswirkungen auf Menschen haben können, wie im Gesundheitswesen, im Finanzwesen oder in der Justiz.

Hauptmethoden und -techniken:

  • Feature Importance: Ermittlung, welche Eingabefaktoren am meisten zur Entscheidung eines Modells beitragen.
  • Visualisierungstechniken: Grafische Darstellungen der Funktionsweise von Modellen, insbesondere bei neuronalen Netzen.
  • Lokale Erklärungsmodelle: Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) oder SHAP (SHapley Additive exPlanations), die erklären, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung für eine bestimmte Eingabe getroffen hat.

Anwendungen:

  • Medizinische Diagnose: Erklärung der Gründe, warum ein KI-System eine bestimmte Diagnose stellt, was für Ärzte und Patienten wichtig ist.
  • Kreditentscheidungen: Nachvollziehbarkeit der Faktoren, die zu einer Kreditgenehmigung oder -ablehnung führen.

Herausforderungen:

  • Die Herausforderung bei XAI liegt in der Balance zwischen Leistungsfähigkeit der Modelle und ihrer Erklärbarkeit. Hochkomplexe Modelle, die sehr genaue Vorhersagen treffen, sind oft weniger transparent.
  • Eine weitere Herausforderung ist die Entwicklung von Erklärungsmethoden, die sowohl technisch präzise als auch für Nicht-Experten verständlich sind.

Zukunftsperspektiven:

  • Die Weiterentwicklung von XAI zielt darauf ab, effektivere und benutzerfreundlichere Erklärungswerkzeuge zu entwickeln, die die Akzeptanz und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen in der Gesellschaft erhöhen. Es wird auch erwartet, dass regulatorische Entwicklungen mehr Transparenz von KI-Systemen fordern werden.

Explainable AI Modelle stellen einen wichtigen Fortschritt in der KI dar, indem sie die Funktionsweise komplexer KI-Systeme transparent und nachvollziehbar machen. Diese Transparenz ist entscheidend für die Schaffung von Vertrauen und das Verständnis der Entscheidungsprozesse von KI, insbesondere in kritischen Anwendungsbereichen wie Medizin und Finanzen.

Beispiel: 

LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)

  • Funktionsweise: LIME ist ein Tool, das darauf abzielt, die Vorhersagen von komplexen KI-Modellen zu erklären. Es tut dies, indem es lokale Approximationen um die Vorhersage herum erstellt und analysiert, wie verschiedene Eingabefaktoren die Vorhersage beeinflussen.
  • Anwendungsbereich: LIME kann mit jedem Klassifizierungs- oder Regressionsmodell verwendet werden und ist besonders nützlich, um Einblicke in "Black Box"-Modelle wie tiefe neuronale Netze oder komplexe Ensemble-Modelle zu gewinnen.
  • Technologie: Das Tool arbeitet, indem es zunächst eine Vorhersage auswählt, die erklärt werden soll. Dann erzeugt es eine Menge von simulierten Datenpunkten in der Nähe der Ausgangsdaten und ermittelt, wie sich Änderungen in diesen Daten auf die Vorhersage auswirken. Anhand dieser Informationen erstellt es ein einfaches Modell, das die Vorhersage in dieser lokalen Umgebung erklärt.

LIME ist auf Plattformen wie GitHub verfügbar, wo Nutzer den Code einsehen, herunterladen und zur Weiterentwicklung beitragen können.

Ensemble-Modelle

Ensemble-Modelle sind eine fortgeschrittene Technik im maschinellen Lernen, bei der mehrere Lernalgorithmen kombiniert werden, um präzisere und robustere Prognosen zu erzielen, als es mit einzelnen Modellen möglich wäre. Sie basieren auf der Idee, dass die Kombination mehrerer Modelle oft zu besseren Ergebnissen führt.

Grundkonzept:

  • Der Kerngedanke von Ensemble-Modellen ist, dass die Kombination der Prognosen mehrerer Modelle oft zu höherer Genauigkeit und Stabilität führt. Dies wird erreicht, indem die Schwächen eines Modells durch die Stärken eines anderen ausgeglichen werden.
  • Es gibt verschiedene Methoden, um Ensembles zu erstellen, wobei die Hauptansätze "Bagging", "Boosting" und "Stacking" sind.

Haupttypen und Beispiele:

  • Random Forest: Ein typisches Beispiel für ein Bagging-Modell. Es kombiniert die Prognosen mehrerer dekorrelierter Entscheidungsbäume, um die Genauigkeit und Robustheit zu erhöhen.
  • Gradient Boosting: Ein populäres Boosting-Modell, das sequenziell schwache Modelle (oft Entscheidungsbäume) aufbaut, wobei jedes Modell versucht, die Fehler des vorherigen zu korrigieren.

Anwendungen:

  • Kreditrisikobewertung: Verwendung von Ensemble-Methoden zur genaueren Prognose von Kreditrisiken.
  • Krankheitsdiagnose: Kombination verschiedener diagnostischer Modelle zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit.

Herausforderungen:

  • Eine Herausforderung bei der Verwendung von Ensemble-Modellen ist deren Komplexität und Rechenintensität, insbesondere bei großen Datensätzen.
  • Ein weiteres Problem kann die Interpretierbarkeit sein, da die Kombination mehrerer Modelle oft zu einer "Black Box" führen kann, in der die einzelnen Beiträge schwer zu unterscheiden sind.

Zukunftsperspektiven:

  • Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung effizienterer und transparenterer Ensemble-Methoden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Kombination von Ensemble-Modellen mit anderen fortschrittlichen Techniken wie Deep Learning.

Ensemble-Modelle sind eine mächtige Technik im maschinellen Lernen, die auf der Synergie mehrerer Lernalgorithmen basiert. Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt und sind dafür bekannt, die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit von Vorhersagemodellen signifikant zu verbessern.

Beispiel: 

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)

  • Funktionsweise: XGBoost ist eine leistungsfähige Open-Source-Implementierung des Gradient Boosting-Algorithmus. Es ist bekannt für seine Effizienz, Leistungsfähigkeit und Flexibilität.
  • Anwendungsbereich: XGBoost wird häufig in maschinellen Lernwettbewerben und in der Industrie für eine Vielzahl von Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet. Es ist besonders beliebt für Herausforderungen, bei denen hohe Genauigkeit und Geschwindigkeit erforderlich sind, wie in der Finanzmodellierung oder Risikoanalyse.
  • Technologie: XGBoost bietet fortschrittliche Funktionen wie die Handhabung von fehlenden Daten, die Möglichkeit, benutzerdefinierte Optimierungsfunktionen zu verwenden, und Werkzeuge zur Überwachung der Modellleistung und -abstimmung.

Ähnlich wie LIME ist auch XGBoost auf der Plattform GitHub vertreten, wo Nutzer Zugriff auf den vollständigen Quellcode haben, Änderungen und Updates verfolgen und aktiv zur Weiterentwicklung des Projekts beitragen können.

Fuzzy Logic Modelle

Fuzzy Logic Modelle sind ein Ansatz in der Künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, die Art und Weise, wie Menschen ungenaue oder unscharfe Informationen verarbeiten, nachzubilden. Im Gegensatz zur traditionellen binären Logik, die auf klaren Ja-Nein-Entscheidungen basiert, ermöglicht die Fuzzy-Logik Zwischenstufen zwischen "wahr" und "falsch".

Grundkonzept:

  • Fuzzy Logic verwendet "Fuzzy Sets" oder unscharfe Mengen, bei denen ein Objekt zu einem gewissen Grad zu einer Menge gehören kann. Dies wird durch einen Wert zwischen 0 und 1 dargestellt, wobei 0 für "nicht zugehörig" und 1 für "vollständig zugehörig" steht.
  • Diese Art der Modellierung eignet sich besonders gut für Probleme, bei denen die Daten ungenau oder unsicher sind oder eine menschenähnliche Entscheidungsfindung erforderlich ist.

Hauptanwendungen:

  • Steuerungssysteme: Zum Beispiel in Haushaltsgeräten, Heizungs- und Kühlsystemen, bei denen Fuzzy Logic eine effiziente Regulierung basierend auf unscharfen Eingaben ermöglicht.
  • Industrielle Steuerung: Einsatz in komplexen Steuerungs- und Regelungssystemen, wie in der chemischen Verarbeitung oder im Maschinenbau.
  • Entscheidungsunterstützung: Unterstützung bei der Entscheidungsfindung in Szenarien, wo klare, binäre Entscheidungen nicht möglich sind.

Herausforderungen:

  • Die Hauptkomplexität bei der Anwendung von Fuzzy Logic liegt in der Konstruktion der Fuzzy Sets und der Bestimmung der Zugehörigkeitsgrade. Dies erfordert oft Expertenwissen in dem jeweiligen Anwendungsbereich.
  • Ein weiteres Problem kann die Integration von Fuzzy Logic-Systemen in bestehende Technologien sein, die auf traditioneller binärer Logik basieren.

Zukunftsperspektiven:

  • Fuzzy Logic-Modelle werden weiterhin in Bereichen erforscht und entwickelt, in denen traditionelle logische Modelle an ihre Grenzen stoßen. Mit dem Fortschritt in Bereichen wie dem Internet der Dinge (IoT) könnte die Nachfrage nach flexibleren und adaptiveren Steuerungssystemen, die Fuzzy Logic nutzen, zunehmen.

Fuzzy Logic Modelle bieten einen einzigartigen Ansatz für die Handhabung von Unsicherheit und Unschärfe in Entscheidungsprozessen. Sie sind besonders wertvoll in Anwendungen, in denen die Daten mehrdeutig sind und eine flexible, menschenähnliche Verarbeitung erfordern.

Beispiel:

MATLAB Fuzzy Logic Toolbox

  • Funktionsweise: Die Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB bietet eine Umgebung für das Entwerfen von Fuzzy-Logic-Systemen. Sie ermöglicht es Nutzern, Fuzzy-Inferenzsysteme zu erstellen, zu bearbeiten und zu visualisieren und umfasst Funktionen für Fuzzy-Clustering, Fuzzy-Regelbasis-Systeme und vieles mehr.
  • Anwendungsbereich: Diese Toolbox wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Steuerungs- und Regelungstechnik, Systemidentifikation und Signalverarbeitung. Sie eignet sich hervorragend für die Entwicklung von Systemen, die menschenähnliche Entscheidungsprozesse in unsicheren oder mehrdeutigen Umgebungen benötigen.
  • Technologie: MATLAB bietet eine robuste und benutzerfreundliche Umgebung, die die Entwicklung und Simulation von Fuzzy-Logic-Systemen vereinfacht. Die Toolbox bietet auch umfangreiche Visualisierungs- und Analysewerkzeuge, um das Verständnis und die Feinabstimmung von Fuzzy-Systemen zu erleichtern.

Neurosymbolische Modelle

Neurosymbolische Modelle kombinieren die Fortschritte des Deep Learning (neuronale Netzwerke) mit den Prinzipien der symbolischen KI (regelbasierte Systeme), um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Diese Modelle zielen darauf ab, komplexe Probleme zu lösen, die sowohl menschenähnliche Flexibilität und Lernfähigkeit als auch die Fähigkeit zur Verarbeitung abstrakter, symbolischer Informationen erfordern.

Grundkonzept:

  • Neurosymbolische KI versucht, die Lernfähigkeit neuronaler Netzwerke mit der präzisen, logischen Verarbeitungsfähigkeit symbolischer Systeme zu kombinieren. Dieser Ansatz wird als vielversprechender Weg gesehen, um KI-Systeme zu entwickeln, die menschenähnliches Verstehen und Schlussfolgern ermöglichen.
  • Ziel ist es, Systeme zu schaffen, die nicht nur aus Daten lernen, sondern auch komplexe Konzepte und Regeln verstehen und anwenden können.

Hauptanwendungen:

  • Komplexe Entscheidungsfindung: In Bereichen, in denen Entscheidungen auf der Grundlage einer Kombination aus gelernten Daten und festgelegten Regeln getroffen werden müssen.
  • Natürliche Sprachverarbeitung: Verstehen und Verarbeiten natürlicher Sprache unter Berücksichtigung von Kontext, Semantik und abstrakten Konzepten.
  • Robotersteuerung: Integration von sensorischem Lernen und hochgradig strukturierten Aufgaben.

Herausforderungen:

  • Eine der größten Herausforderungen ist die Integration der beiden Ansätze, da neuronale Netzwerke und symbolische Systeme grundlegend unterschiedliche Methoden und Repräsentationen verwenden.
  • Ein weiteres Problem ist die Erklärbarkeit und Transparenz der Modelle, insbesondere in Bezug auf die Arbeitsweise der neuronalen Netzwerke.

Zukunftsperspektiven:

  • Die Entwicklung neurosymbolischer Modelle steht noch am Anfang, aber sie hat das Potenzial, KI-Systeme zu schaffen, die komplexe, menschenähnliche Aufgaben bewältigen können. Zukünftige Forschungen konzentrieren sich auf bessere Integrationsmethoden und die Erweiterung der Anwendungsbereiche.

Neurosymbolische Modelle repräsentieren einen innovativen Ansatz in der KI-Forschung, der darauf abzielt, die kognitive Flexibilität menschlicher Intelligenz nachzubilden. Durch die Kombination von Deep Learning und symbolischer KI bieten sie spannende Möglichkeiten für die Entwicklung fortgeschrittener KI-Systeme.

Beispiel:

Neural-Symbolic Learning and Reasoning (NeSy)

  • Funktionsweise: NeSy ist kein einzelnes Tool, sondern eher ein Forschungsbereich, der sich auf die Integration von neuronalem Lernen und symbolischem Schließen konzentriert. Es kombiniert Ansätze aus dem Deep Learning und der symbolischen KI, um Modelle zu entwickeln, die sowohl lernfähig als auch in der Lage sind, komplexe, abstrakte Informationen zu verarbeiten.
  • Anwendungsbereich: Obwohl NeSy noch in der Forschungsphase ist, hat es das Potenzial, Anwendungen in verschiedenen Bereichen zu beeinflussen, einschließlich der natürlichen Sprachverarbeitung, der Robotik und der Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen.
  • Technologie: Projekte im Bereich NeSy experimentieren mit verschiedenen Methoden, um neuronale Netzwerke mit symbolischen Systemen zu kombinieren, wie z.B. die Einbettung von symbolischen Wissensrepräsentationen in neuronale Netzwerke.

Obwohl NeSy noch ein aufstrebendes Feld ist, zeigt es das Potenzial, die KI-Forschung in Richtung Modelle zu führen, die menschenähnliches Verstehen und Schlussfolgern ermöglichen. Für Entwickler und Forscher, die sich für die neuesten Entwicklungen an der Spitze der KI interessieren, ist NeSy ein spannendes und vielversprechendes Forschungsgebiet.

Cognitive Computing Modelle

Cognitive Computing Modelle sind auf die Nachahmung der menschlichen Denkweise in der Künstlichen Intelligenz ausgerichtet. Sie kombinieren Elemente aus verschiedenen KI-Disziplinen, um Systeme zu schaffen, die komplexe Probleme in einer Art und Weise lösen können, die menschenähnliches Denken und Verstehen widerspiegelt.

Grundkonzept:

  • Cognitive Computing nutzt maschinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP), Bilderkennung und andere KI-Technologien, um menschenähnliche kognitive Fähigkeiten in Computern zu simulieren. Dazu gehören das Verstehen, Lernen, Argumentieren und die Interaktion in natürlicher Sprache.
  • Diese Modelle zielen darauf ab, Entscheidungen zu treffen, die auf einer Analyse großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten basieren, ähnlich wie menschliche Experten es tun würden.

Hauptanwendungen:

  • Gesundheitswesen: Unterstützung bei Diagnosen und Behandlungsplänen durch Analyse von Patientendaten und medizinischen Aufzeichnungen.
  • Kundendienst: Entwicklung von Chatbots und virtuellen Assistenten, die natürlich mit Benutzern kommunizieren und komplexe Anfragen bearbeiten können.
  • Finanzdienstleistungen: Risikoanalyse und Entscheidungsunterstützung durch Analyse von Marktdaten und Finanztrends.

Herausforderungen:

  • Die Herausforderungen bei Cognitive Computing-Modellen liegen in der Integration und Verarbeitung von Informationen aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten.
  • Ein weiteres Problem ist die Erstellung von Systemen, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch kontextbezogenes Verständnis und Lernfähigkeit zeigen.

Zukunftsperspektiven:

  • Die Zukunft von Cognitive Computing liegt in der weiteren Entwicklung von Systemen, die noch menschenähnlicher agieren und interagieren können. Dazu gehört auch die Verbesserung der Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich an sich ändernde Umstände anzupassen.

Cognitive Computing Modelle bieten einen innovativen Ansatz zur Lösung komplexer Probleme und zur Verarbeitung von unstrukturierten Daten. Sie sind äußerst wertvoll in Anwendungen, in denen es auf menschenähnliche Intelligenz und eine tiefere semantische Analyse ankommt.

Beispiel: 

IBM Watson

  • Funktionsweise: IBM Watson ist eine KI-Plattform, die fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, Natural Language Processing und Datenanalyse integriert, um komplexe Probleme in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen zu lösen.
  • Anwendungsbereich: Watson wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzen, Recht und Kundenservice. Es bietet Lösungen wie virtuelle Assistenten, personalisierte Empfehlungen, Datenanalyse und tiefgehende Einblicke.
  • Technologie: Watson verarbeitet große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, um Muster zu erkennen, Schlussfolgerungen zu ziehen und menschenähnliche Antworten auf komplexe Fragen zu geben. Die Plattform ist bekannt für ihre Fähigkeit, in natürlicher Sprache zu kommunizieren und zu lernen, was sie besonders für Anwendungen geeignet macht, bei denen Interaktionen mit Menschen im Vordergrund stehen.

Quantencomputing-basierte Modelle

Quantencomputing-basierte Modelle repräsentieren eine aufstrebende und revolutionäre Technologie in der Welt der Künstlichen Intelligenz. Diese Modelle nutzen die Prinzipien der Quantenmechanik, um komplexe Berechnungen durchzuführen, die für klassische Computer unpraktikabel wären.

Grundkonzept:

  • Während traditionelle Computer Bits verwenden, die entweder 0 oder 1 sind, nutzen Quantencomputer Quantenbits (Qubits), die gleichzeitig mehrere Zustände darstellen können. Diese Fähigkeit, mehrere Zustände gleichzeitig zu halten und zu verarbeiten, ermöglicht es Quantencomputern, Probleme mit exponentieller Geschwindigkeit zu lösen.
  • Quantencomputing-basierte Modelle könnten theoretisch komplexe Optimierungs- und Simulationsprobleme lösen, die für herkömmliche Computer zu komplex sind.

Hauptanwendungen:

  • Materialwissenschaft: Beschleunigung der Entdeckung neuer Materialien durch Simulation ihrer molekularen Strukturen.
  • Pharmazie: Entwurf neuer Medikamente durch die Analyse großer molekularer Datenbanken.
  • Kryptographie: Entwicklung neuer Kryptographie-Methoden, da Quantencomputer in der Lage sein könnten, herkömmliche Verschlüsselungstechniken zu brechen.

Herausforderungen:

  • Eine der größten Herausforderungen im Quantencomputing ist die technische Schwierigkeit, stabile und skalierbare Quantensysteme zu entwickeln. Quantencomputer sind extrem empfindlich gegenüber Umgebungsstörungen.
  • Ein weiteres Problem ist die Entwicklung von Algorithmen, die speziell für die Quantenverarbeitung geeignet sind.

Zukunftsperspektiven:

  • Obwohl Quantencomputing noch in einem frühen Stadium ist, wird erwartet, dass es in den kommenden Jahren enorme Fortschritte macht. Es hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir über Datenverarbeitung und Problemverarbeitung denken, grundlegend zu verändern.

Quantencomputing-basierte Modelle stehen an der Grenze zwischen KI und Quantenphysik und bieten eine aufregende Perspektive für die Zukunft der Technologie. Mit der Fähigkeit, Aufgaben zu lösen, die heutige Supercomputer nicht bewältigen können, könnten sie die Grenzen dessen, was in der Welt der KI und darüber hinaus möglich ist, erheblich erweitern.

Beispiel: 

IBM Qiskit

  • Funktionsweise: Qiskit ist ein Open-Source-Quantencomputing-Framework, das von IBM entwickelt wurde. Es ermöglicht Nutzern, Quantencomputer zu programmieren, zu simulieren und zu betreiben. Qiskit ist darauf ausgerichtet, die Quantenprogrammierung zugänglicher und verständlicher zu machen.
  • Anwendungsbereich: Obwohl es derzeit hauptsächlich für Forschungszwecke verwendet wird, hat Qiskit das Potenzial, in verschiedenen Bereichen eingesetzt zu werden, darunter auch in der KI, zur Lösung von Optimierungsproblemen oder für Fortschritte in der Materialwissenschaft.
  • Technologie: Qiskit bietet eine Vielzahl von Tools und Bibliotheken, die es Forschern und Entwicklern ermöglichen, Experimente mit Quantenalgorithmen durchzuführen und theoretische Modelle in praktische Anwendungen umzusetzen.

Meta Learning Modelle

Meta-Learning, oft auch als "Lernen zu Lernen" bezeichnet, ist ein fortschrittlicher Ansatz im maschinellen Lernen, der darauf abzielt, Algorithmen zu entwickeln, die den Lernprozess selbst optimieren. Meta-Learning-Modelle sind darauf ausgelegt, aus einer Vielzahl von Aufgaben zu lernen und dieses Wissen zur schnelleren und effektiveren Bewältigung neuer, ähnlicher Aufgaben zu verwenden.

Grundkonzept:

  • Im Kern von Meta-Learning steht die Idee, dass ein KI-Modell nicht nur für eine spezifische Aufgabe trainiert wird, sondern lernt, wie es Lernaufgaben im Allgemeinen effektiver bewältigen kann. Dies umfasst die Optimierung von Lernalgorithmen, die Anpassung von Modellen an neue Aufgaben mit minimalen Daten oder das schnelle Umschalten zwischen verschiedenen Arten von Aufgaben.
  • Meta-Learning-Modelle sind besonders nützlich in Szenarien, wo schnelle Anpassungsfähigkeit und das Lernen aus wenigen Beispielen (Few-Shot Learning) erforderlich sind.

Hauptanwendungen:

  • Few-Shot Learning: Fähigkeit, aus einer sehr kleinen Anzahl von Beispielen schnell zu lernen, nützlich in Bereichen wie der medizinischen Bildgebung.
  • Automatisierte Modellselektion: Auswahl und Optimierung von ML-Modellen für spezifische Aufgaben basierend auf früheren Erfahrungen.
  • Cross-Domain-Adaptation: Anpassung von Modellen an neue Domänen oder Aufgaben, für die sie ursprünglich nicht trainiert wurden.

Herausforderungen:

  • Eine Herausforderung bei Meta-Learning ist die Komplexität der Modelle und die Notwendigkeit, eine Balance zwischen Spezialisierung auf bestimmte Aufgaben und der Flexibilität für das Lernen neuer Aufgaben zu finden.
  • Ein weiteres Problem ist die Entwicklung effizienter Algorithmen, die in der Lage sind, aus einer begrenzten Menge an Erfahrungen zu lernen.

Zukunftsperspektiven:

  • Zukünftige Entwicklungen im Bereich Meta-Learning könnten darauf abzielen, noch flexiblere und anpassungsfähigere KI-Modelle zu schaffen. Dies würde die Anwendungsbereiche von KI erweitern und könnte zu bedeutenden Fortschritten in Bereichen wie personalisierter Medizin, autonomem Lernen und adaptiven KI-Systemen führen.

Meta-Learning Modelle repräsentieren einen innovativen und vielversprechenden Bereich der KI-Forschung, der darauf abzielt, die Art und Weise, wie Maschinen lernen, zu optimieren und zu revolutionieren. Durch das Training von Modellen, die effektiver und schneller lernen können, eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Anwendung von KI in verschiedenen Bereichen.

Beispiel:

MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 

  • Funktionsweise: MAML ist ein Ansatz im Meta-Learning, der darauf abzielt, Modelle zu entwickeln, die sich schnell an neue Aufgaben anpassen können. Es ist „modellagnostisch“, was bedeutet, dass es mit einer Vielzahl verschiedener Arten von Lernalgorithmen und Architekturen kompatibel ist.
  • Anwendungsbereich: MAML wird hauptsächlich in Forschungsumgebungen eingesetzt, insbesondere für Aufgaben, die schnelles Lernen aus wenigen Daten erfordern, wie Few-Shot Learning oder schnelle Adaption an neue Aufgaben.
  • Technologie: Der Kern von MAML ist ein Trainingsverfahren, das ein Modell darauf vorbereitet, mit minimalen Anpassungen schnell auf eine neue Aufgabe umgestellt zu werden. Dies wird erreicht, indem das Modell so trainiert wird, dass es einen Parameterbereich findet, der für eine Vielzahl von Aufgaben gut geeignet ist.
KI-Modelle

Diskussion über die Komplexität der Zuordnung

Die Zuordnung spezifischer KI-Modelle zu festgelegten Hauptkategorien des maschinellen Lernens ist oft eine komplexe und nicht immer direkt umsetzbare Aufgabe. Dies liegt vor allem an der Interdisziplinarität und den Überschneidungen, die zwischen verschiedenen Modellen und Ansätzen in der KI bestehen.

In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es eine Vielzahl von Modellen und Methoden, die sich in ihrer Funktionsweise und ihrem Anwendungsbereich unterscheiden. Einige Modelle können Merkmale aus mehreren Hauptkategorien wie Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning und Deep Learning kombinieren. Zum Beispiel nutzen Deep Reinforcement Learning-Modelle sowohl Techniken des tiefen Lernens als auch des Reinforcement Learning, um komplexe Probleme zu lösen, die eine Kombination aus Wahrnehmung (typisch für Deep Learning) und Entscheidungsfindung (typisch für Reinforcement Learning) erfordern.

Darüber hinaus gibt es Modelle, die eigenständige Ansätze darstellen und sich nicht klar in die herkömmlichen Kategorien einordnen lassen. Beispiele hierfür sind neurosymbolische Modelle, die versuchen, die symbolische KI (basierend auf expliziten Regeln und Logik) mit lernbasierten Ansätzen zu kombinieren, oder Quantencomputing-basierte Modelle, die eine völlig andere Rechenarchitektur nutzen.

Diese Komplexität und Vielfältigkeit in der KI sind ein Beweis für die Dynamik und ständige Entwicklung im Feld. KI ist ein sich schnell entwickelndes Gebiet, in dem Forscher ständig neue Methoden erforschen und bestehende Techniken verbessern. Diese fortlaufende Innovation führt zu immer mehr hybriden und interdisziplinären Ansätzen, die die Grenzen dessen, was mit KI möglich ist, ständig erweitern.

Die Herausforderung, spezifische KI-Modelle eindeutigen Kategorien zuzuordnen, spiegelt somit die fortgeschrittene und facettenreiche Natur der KI als wissenschaftliches und technologisches Feld wider. Es zeigt, dass KI nicht nur eine Sammlung von isolierten Techniken ist, sondern ein sich entwickelndes Ökosystem von Methoden und Ideen, die sich gegenseitig beeinflussen und vorantreiben.

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4 Typen von KI

Im Verlauf dieses Blogbeitrags haben wir uns eingehend mit den aktuellen Entwicklungen und spezifischen Modellen der Künstlichen Intelligenz beschäftigt. Bevor wir diesen Beitrag abschließen, möchten wir einen Blick in die Zukunft werfen. Im folgenden Abschnitt beschäftigen wir uns mit den vier Typen von KI - von reaktiven Maschinen bis hin zu Systemen mit Selbstbewusstsein. Diese Betrachtung bietet nicht nur spannende Einblicke in das, was möglicherweise kommen wird, sondern rundet auch unser Verständnis der KI in ihrem gesamten Spektrum ab. Lassen Sie uns gemeinsam erkunden, welche theoretischen und zukünftigen Entwicklungen in der Welt der Künstlichen Intelligenz auf uns warten könnten:

Typ 1: Künstliche Intelligenz mit reaktiven Maschinen (Reaktive Machine)

Diese KI-Systeme haben die grundlegendste Form der KI. Sie reagieren auf bestimmte Eingaben oder Situationen, haben aber keine Fähigkeit, Erfahrungen zu speichern oder von der Vergangenheit zu lernen. Ein klassisches Beispiel ist das Schachprogramm Deep Blue von IBM, das in der Lage war, Schach zu spielen, aber keine Fähigkeit zur Speicherung von Erfahrungen oder zum Lernen aus vergangenen Spielen hatte.

Typ 2: Begrenzte Speicherkapazität (Limited Memory)

KI-Systeme dieses Typs können vergangene Daten und Erfahrungen über einen begrenzten Zeitraum speichern und nutzen. Dies ist ein Schritt über den rein reaktiven Maschinen hinaus, da diese Systeme Informationen aus der jüngeren Vergangenheit verwenden können, um Entscheidungen zu treffen. Ein Beispiel hierfür sind selbstfahrende Autos, die ständig Daten über ihre Umgebung sammeln und für unmittelbare Entscheidungen wie Spurwechsel oder Geschwindigkeitsanpassung nutzen.

Typ 3: Theorie des Geistes (Theory of Mind)

Diese Kategorie bezieht sich auf eine fortgeschrittenere Ebene der KI, die noch größtenteils theoretisch und nicht realisiert ist. KI-Systeme mit "Theorie des Geistes" würden über das Verständnis verfügen, dass andere Wesen (Menschen, andere KI-Systeme) ihre eigenen Überzeugungen, Absichten und Wünsche haben. Dies erfordert ein tiefes Verständnis von Emotionen, sozialen Signalen und menschlichem Verhalten.

Typ 4: Selbstwahrnehmung (Self-Awareness)

Dies ist die fortschrittlichste und derzeit noch theoretische Form der KI. Selbstbewusste KI-Systeme würden ein eigenes Bewusstsein, Emotionen und ein Selbstverständnis haben. Sie wären sich ihrer selbst, ihrer Rolle in der Umgebung und der Existenz und emotionalen Zustände anderer bewusst. Diese Art von KI existiert derzeit nur in der Science-Fiction und der theoretischen Forschung.

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Künstliche Intelligenz – Was ist das eigentlich?

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Künstliche Intelligenz (KI) ist aktuell in aller Munde und viele Marketingabteilungen beschäftigen sich mit Fragen rund um das Thema KI im Marketing. Doch was versteht man genau unter Künstlicher Intelligenz? Inwieweit beeinflusst und verändert Künstliche Intelligenz Geschäftsfelder und schafft neue Möglichkeiten für Märkte, Dienstleistungen, Produkte und damit auch Geschäftsmodelle?

 

1. Was ist Künstliche Intelligenz?

Der Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) wird als abstrakter Begriff, der vielfältige Aspekte und Themenkomplexe abdeckt, unterschiedlich definiert. Im Kern lassen sich verschiedene Richtungen abgrenzen, um sich dem Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) zu nähern. Sie ist ein Teilgebiet der Informatik und beinhaltet u.a. den Prozess des Maschinellen Lernens.

Die AI (Artificial Intelligence) bzw. KI bietet ein breit gefächertes Feld und unendliche Möglichkeiten. Was man alles wissen sollte, um in der digitalen Zukunft mitreden zu können:

Künstliche Intelligenz ist ein Begriff der in Wissenschaft und Praxis nicht eindeutig definiert ist. Da auch der Begriff der Intelligenz nicht eindeutig definiert ist, hat auch der Begriff der Künstlichen Intelligenz einige Unschärfen. Das Deutsche Institut für Marketing hat in Anlehnung an den Turing-Test folgendes Grundverständnis von KI:

Künstliche Intelligenz setzt sich damit auseinander, wie Computer Wahrnehmungen verarbeiten, mit erlernten Algorithmen abgleichen und dadurch eine zielgerichtete Response / Handlung auslösen.

Bei KI unterscheidet man zwischen maschinellem Lernen (Machine Learning), dem Verarbeiten natürlicher Sprache (NLP – Natural Language Processing) und dem tiefgehenden Lernen (Deep Learning). Die Maschinen sollen mithilfe von Algorithmen Aufgaben bewältigen, die dem Menschen zugeschrieben werden. Dies beinhaltet menschliche Leistungen, wie z.B. Lernen, Urteilen und Problemlösen.

1.1 Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz

Das Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz gliedert sich in verschiedene Teilgebiete, welche in der nachfolgenden Grafik aufgeführt sind.

Künstliche Intelligenz - Teilgebiete

Abbildung 1: Die Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz setzt sich aus den drei Gebieten Wahrnehmung, Handeln und Lernen zusammen. Diese beruhen wiederum auf weiteren Teildisziplinen, die essenziell für die Künstliche Intelligenz sind.

Das Teilgebiet der Wahrnehmung besteht aus der Bildverarbeitung, die mithilfe von Algorithmen unter anderem industrielle Prozesse analysiert. Die Spracherkennung, ebenfalls dem Teilgebiet der Wahrnehmung zugehörig, kommt als digitaler Assistent in Form von Chatbots oder Sprachassistenten zum Einsatz. Die Texterkennung ermöglicht die Umwandlung verschiedener Dokumente in bearbeitbare Dateien. Dabei handelt es sich unter anderem um gescannte Papierdokumente oder PDF-Dateien, die mithilfe der so genannten Optical Character Recognition (OCR) zugänglichen sind und dadurch bearbeitbaren Inhalt erlangen. Die Gesichtserkennung ist auch ein Segment der Wahrnehmung und ermöglicht mit bestimmten Programmen das eindeutige Identifizieren von Personen in Digitalbildern anhand bestimmter Merkmale.

Das maschinelle Lernen, das tiefgehende Lernen, das verstärkende Lernen und das Crowdsourcing bilden zusammen das Teilgebiet des Lernens ab. Die elementaren Techniken, das maschinelle Lernen und das tiefgehende Lernen, werden unter 1.2 und 1.3 näher erläutert. Unter verstärkendem Lernen, im englischen Reinforcement Learning, wird das selbständige Erlernen einer Strategie durch ein System verstanden, wodurch erhaltene Belohnungen verstärkt werden. Das System erhält also zu bestimmten Zeitpunkten eine Belohnung, wobei es sich dabei auch um eine negative Belohnung handeln kann. Dadurch kann das System eine Nutzenfunktion aufstellen, die der Aktion einen bestimmten Wert zuordnet. Beim Crowdsourcing, auch Human Computation genannt, wird automatisiert menschliches Fachwissen eingebunden, um Probleme zu lösen, die Computer alleine nicht bewerkstelligen können. Diese Art des Lernens dient der Erweiterung von Computersystemen.

Das Handeln umfasst das Natural Language Processing, Expertensysteme, Predictive Analytics und die Robotik. Das Natural Language Processing (NLP) befasst sich mit Techniken und Methoden, die der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache dienen. Das Ziel dabei ist es, eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Mit Expertensystemen bezeichnet man Programme, welche dazu beitragen Lösungen für Probleme anzubieten. Sie fungieren als Unterstützung und Entlastung für die menschlichen Experten. Unter der Anwendung von Predictive Analytics werden, basierend auf gesammelten Datenmengen, zuverlässige Aussagen über die Zukunft getroffen. Als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz ist es vor allem für Unternehmen zunehmend möglich und nützlich, datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage dieser wertvollen Informationen zu treffen. Mit Robotik sind Roboter oder Agentensysteme gemeint, die der Steuerung, sensorischen Rückkopplung und Informationsverarbeitung dienen. Gerade die sensorische Rückkopplung ist im Rahmen der Künstlichen Intelligenz von besonderer Bedeutung. Dabei wird zwischen der Sensorik und der Aktorik unterschieden. Die Sensorik bezieht sich auf eine gemessene physikalische oder chemische Größe, die in ein geeignetes elektrisches Signal umgewandelt wird. Ein Beispiel für die Sensorik sind Abstandssensoren, die die Entfernung zwischen dem Sensor und einem Gegenstand messen. Die Aktorik hingegen beschreibt die beweglichen Bauteile eines Roboters, die die Form, Position oder Orientierung des Roboters verändern.

Der Begriff der Künstlichen Intelligenz weist Überschneidungen zum einen mit anderen modernen Themenfeldern wie z.B. der Digitalisierung und Big Data auf und zum anderen mit klassischen Themen wie Mathematik und Statistik. Die Eingliederung der Künstlichen Intelligenz in verwandte Themenfelder wird in der nachfolgenden Abbildung veranschaulicht.

Verwandte Themenfelder der Künstlichen Intelligenz

Abbildung 2: Verwandte Themenfelder der Künstlichen Intelligenz (Darstellung nach Nisarg Dave)

1.2 Turing-Test

Mithilfe des 1950 entwickelten Turing-Tests, welcher nach dem Naturwissenschaftler Alan Turing benannt wurde, kann man untersuchen, ob ein Computer wie ein Mensch denken und handeln kann und ob dessen Intelligenz mit der eines Menschen zu vergleichen ist.

Beim Turing-Test erfolgt die Kommunikation über eine Tastatur und ohne Hör- und Sehkontakt zwischen den Testteilnehmern. Die Testteilnehmer sind ein Computer (A) und zwei reale Personen (B und C). Hierbei versuchen nun der Computer A und eine Testperson B die Testperson C davon zu überzeugen, dass die Interaktion mit einem Menschen abläuft. Dies kann beispielsweise mithilfe eines Gesprächs oder eines Schachspiels erfolgen. Am Ende muss Testperson C mittels verschiedener Fragen entscheiden, welcher Testteilnehmer ein Mensch oder ein Computer ist. Der Test gilt zugunsten des Computers als bestanden, wenn Testperson C nicht mehr einwandfrei bestimmen kann, ob es sich anhand der vorliegenden Antworten um einen Menschen oder einen Computer handelt.

Heutzutage begegnen wir diesem Test in veränderter Form täglich im Internet. Auf vielen Internetseiten wird man zur Überprüfung dazu aufgefordert eine angezeigte Buchstaben- und Zahlenkombination abzuschreiben. Hierdurch soll bewiesen werden, dass hinter der Eingabe ein menschlicher Nutzer steht. Dieses Verfahren wird mit dem Wort CAPTCHA abgekürzt, welches für „completely automated public Turing test to tell computers and humans apart“ steht. Bereits im Jahre 1996 gelang es IBM und deren Computer namens Deep Blue im Duell Mensch gegen Maschine den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow zu besiegen. Dieser Wettkampf sollte die immense Entwicklung der Künstlichen Intelligenz beweisen und war sowohl für Schachspieler als auch für Wissenschaftler und Forscher von Relevanz und Interesse. Momentan arbeitet Google an dem Sprachassistenten Duplex, welcher selbstständig Anrufe tätigt und Termine vereinbart. Dies kann beispielsweise ein Friseurtermin sein oder eine Restaurantreservierung. Bei einem Anruf lässt sich die Stimme des Assistenten nicht von einer menschlichen Stimme unterscheiden und erledigt somit alltägliche organisatorische Aufgaben für den Nutzer. Hierbei lässt sich nicht mehr unterscheiden, ob es sich bei dem Gegenüber um eine Maschine oder einen Menschen handelt. Verschiedene Laute oder vorsätzlich eingebaute Denkpausen verstärken diesen Eindruck und sorgen für menschliche und natürliche Komponenten in der Künstlichen Intelligenz.

In welchen Bereichen kommt es bereits zur Anwendung von KI?

Die bereits erwähnten Schachcomputer dienten lange Zeit als Exemplar für eine angewandte KI. Doch unser heutiger Alltag bietet offensichtlichere Beispiele für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Dazu zählen beispielsweise die Übersetzungsmaschine Google Translate, die ständig dazu lernt und mittlerweile dazu in der Lage ist, korrekte Sätze wiederzugeben. Digitale Sprachassistenten wie Alexa, Siri oder Cortana, die die Sprachsuche anbieten oder online eingesetzte Chatbots, die menschliche Kommunikation übernehmen und Kundenangelegenheiten betreuen.

Abbildung 3: Der Turing-Test

Turing-Test: Kriterien

Welche Kriterien sind für die Durchführung erheblich und welche Bedingungen muss der Computer erfüllen? Der eingesetzte Computer sollte dazu in der Lage sein eine natürliche Sprache (Englisch) zu verwenden, um eine einwandfreie Kommunikation zu gewährleisten. Darüber hinaus ist die Wissensrepräsentation von Bedeutung, damit der Computer abspeichern kann, was er weiß oder hört. Daraus resultiert das automatische logische Schließen. Dies dient einem Computer dazu mithilfe der bereits gespeicherten Informationen die Fragen des Chatpartners zu beantworten und infolgedessen neue Schlüsse für weitere Handlungen zu ziehen. Das Maschinenlernen trägt dazu bei, dass sich der Computer an die neuen Gegebenheiten adaptiert und daraus neue Muster zu identifizieren, um in Zukunft darauf zurückzugreifen.

Wie bereits beschrieben, sollte die physische Nähe zum menschlichen Chatpartner ausgeschlossen werden, da die physische Simulation des Gegenübers für die Intelligenz bei diesem Test nicht von Relevanz ist.

Der „totale Turing-Test“, welcher unter der Verwendung eines Videosignals bzw. einer Videoübertragung durchgeführt wird, umfasst hingegen zwei weitere Kriterien. Dabei handelt es sich einerseits um die Computervision, die es dem Computer ermöglicht Objekte wahrzunehmen und andererseits Robotik, um die besagten Objekte einschätzen und sowohl manipulieren als auch bewegen zu können.

1.3 Maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen bezeichnet man als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Dabei ist es einem Computer möglich mithilfe von Algorithmen und Beispielen zu lernen. Die Maschine bezieht ihr Wissen aus Erfahrungen. Bei diesem Prozess eignet sich der Computer selbstständig Muster und Gesetzmäßigkeiten an und kann diese folglich für Problemlösungen einsetzen. Dies dient sowohl dazu Daten miteinander zu verknüpfen und Zusammenhänge zu erschließen als auch Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Um den immer weiterwachsenden und sich mehrenden Daten(mengen) heutzutage Herr zu werden, bietet sich das maschinelle Lernen an, da es präziser, schneller und automatisierter vonstattengeht. Unternehmen haben dadurch die Möglichkeit genauere Ergebnisse und Erkenntnisse zu erhalten und zudem effizientere Analysemodelle anzufertigen und zu ihren Gunsten zu nutzen.

Aufgrund dieser Hilfe ist es beispielsweise möglich Risiken zu minimieren oder gänzlich zu vermeiden, aber auch Potenziale auszuschöpfen und sich einen gewissen Vorsprung gegenüber den Wettbewerbern zu sichern.

1.4 Tiefgehendes Lernen

Das tiefgehende Lernen (Deep Learning) stellt eine spezielle Informationsverarbeitungsmethode dar, die das menschliche Lernen imitiert und dabei die menschlichen Gehirnfunktionen aufgreift. Dies geschieht mithilfe von künstlichen neuronalen Netzwerken, die der Computer sich durch das Nachahmen zu eigen macht. Hierbei generiert eine Maschine Wissen aus Erfahrung. Die Maschine erhält Informationen, analysiert diese im Anschluss und zieht eine Schlussfolgerung daraus. Dabei bedient sich der Computer den künstlichen neuronalen Netzwerken, um große Datenmengen zu verarbeiten.

Der Computer ist bei diesem Prozess in der Lage Dinge eigenständig zu erkennen und zu unterscheiden. Des Weiteren kommt diese Methode auch in der Sprachübersetzung oder beim Börsenhandel zum Einsatz. Weitere Anwendung findet sie beispielsweise in der heutzutage omnipräsenten Sprachassistenz (Siri, Alexa, Cortana etc.). Der Begriff „Deep“ leitet sich von den verschiedenen Schichten (Eingabe-, Ausgabeschicht und Zwischenschichten) ab, die sich während des Prozesses anhäufen.

Zusammenfassend lässt sich konstatieren, dass das tiefgehende Lernen die Algorithmen in Schichten anlegt, um mithilfe des konstruierten künstlichen neuronalen Netzwerks, den Computer dazu befähigt Dinge zu erlernen. Wie bereits erwähnt, wird das tiefgehende Lernen bei komplexeren und großen Datenmengen beinhaltenden Systemen verwendet. Dazu zählen z.B. Gesichts- und Spracherkennungssysteme.

1.5 Big Data

Der Begriff Big Data stammt aus dem Englischen und steht für eine große Datenmenge oder einen großen Datensatz. Dabei handelt es sich beispielsweise um Daten aus den Bereichen Internet, Finanzindustrie, Energiewirtschaft, Gesundheitswesen und Verkehr. Des Weiteren zählen Datenmengen aus neuen Quellen, wie z.B. den sozialen Medien, Kredit- und Kundenkarten, Assistenzgeräte, Überwachungskameras und sowohl Flug- als auch Fahrzeuge ebenfalls dazu. Diese immensen Datenmengen werden aus den verschiedenen Bereichen gespeichert, verarbeitet und schließlich ausgewertet.

Seit Entstehung des Internets und in Verbindung mit dem Internet der Dinge (IoT) sind mehr Geräte mit dem Internet verbunden, welche Daten sammeln. Diese Daten geben u.a. Aufschluss über Kunden(verhalten), Geräte und Produktleistungen. Die täglich entstehenden Datensätze gelten als die Währung der Zukunft. Infolgedessen können sich die Wirtschaft bzw. Unternehmen diese zunutze machen, indem sie mithilfe von Analysen Erkenntnisse über das Kaufverhalten ihrer Kunden gewinnen, Potenziale und Risiken erkennen oder auch Produktionsprozesse innerhalb des Unternehmens zu optimieren.

Allerdings steht Big Data auch im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. Die Künstliche Intelligenz hilft dabei große Datenmengen zu verwalten und aufzubereiten. Dies bedeutet konkret, dass ein KI-System eine effektivere Datenanalyse vornehmen kann, je größer die Datenmengen sind. Dadurch kann Künstliche Intelligenz neue Muster und Trends erfassen, die ohne ihre Zuhilfenahme nicht erkennbar und nicht einzuordnen wären. Big Data wird beispielsweise im Straßenverkehr der Zukunft eine große Rolle spielen, da das autonome Fahren riesige Datenmengen erzeugen wird.

Das Hauptaugenmerk wird darauf liegen die Daten korrekt zu erfassen und wirkungsvoll zu analysieren. Es kommt nicht darauf an, wie viele Daten man sammelt, sondern darauf, wie man mit ihnen umgeht. Aus unternehmerischer Sicht geht es darum mithilfe von Big Data Kosten zu senken, Produkte und Prozesse zu optimieren und zu entwickeln, sowie in Zukunft richtige Entscheidungen zu treffen.

2. Die 4 Arten der Künstlichen Intelligenz

Als omnipräsenter Oberbegriff beinhaltet die Künstliche Intelligenz die bereits zuvor erklärten Teilgebiete, wie z.B. maschinelles und tiefgehendes Lernen. Man differenziert zudem zwischen 4 verschiedenen Typen.

2.1 Rein reaktive Künstlicher Intelligenz

Die rein reaktive KI gilt als die elementarste Art von Künstlicher Intelligenz. Dabei ist der Computer imstande eine einzige Aufgabe zu erledigen, indem er sich der aktuellen Situation hinnimmt. Es besteht nicht die Möglichkeit auf vergangene Erfahrungswerte oder Erinnerungen zurückzugreifen und sich dieser zu bedienen, um seine gegenwärtigen Entscheidungen und Handlungen zu steuern. Eine Vorstellung der Welt oder der Zeit um den Computer herum ist nicht existent. Ein Beispiel für diese Art bietet der Schachcomputer Deep Blue.

2.2 Begrenzte Speicher

Eine weitere Art ist der begrenzte Speicher. Bei dieser Art kann sich der Computer auf vergangene Daten beziehen und an das vorherige Wissen anknüpfen. Diese kann er folglich für weitere Entscheidungen nutzen, indem er das Gelernte mit der aktuellen Situation kombiniert. Unter Berücksichtigung seiner Erfahrungen lassen sich dementsprechend Urteile fällen und Handlungen ausführen. Die bekanntesten Beispiele für diese Art von Künstlicher Intelligenz finden sich in der Anwendung autonomer Fahrsysteme wieder. Die selbstfahrenden Autos sind dazu in der Lage Hindernisse, wie z.B. den Gegenverkehr oder Ampeln zu erkennen und diese zu umfahren. Weitere allgegenwärtige Beispiele der Verwendung dieses Typus finden wir in unseren Smartphones vor: Die Google-Suche, der Google-Übersetzer oder auch Chatbots beinhalten diese Technik und stellen damit die am häufigsten verwendete Art von Künstlicher Intelligenz dar.

2.3 Theorie des Denkens

Die dritte und vierte Art sind eine erweiterte Version der ersten beiden Arten und heutzutage noch nicht existent. Dabei handelt es sich um die Theorie des Denkens und das Selbstbewusstsein. Die Theorie des Denkens besagt, dass Maschinen ein eigenes Bewusstsein entwickeln und dadurch fähig sind menschliche Emotionen wahrzunehmen und ihr Verhalten an die vorgegebene Situation anpassen zu können. Sie können Gefühle, Motivationen und Intentionen deuten und auf diese Weise mit Menschen interagieren. R2-D2 aus der Science-Fiction-Reihe Star Wars und der Film I, Robot stehen beispielhaft für diese Art der Künstlichen Intelligenz.

2.4 Selbstbewusstsein

Das Selbstbewusstsein stellt die vierte Art der Künstlichen Intelligenz dar und hat die Gleichstellung des Computers mit dem Menschen zum Inhalt. Der Computer besitzt dabei ein menschliches Bewusstsein inklusiver einer kompletten Wahrnehmungsfähigkeit, sowie menschlicher Emotionen und Reaktionen. Sie sind sich ihres Zustandes bewusst und dazu hochintelligent. Sie repräsentieren die zukünftige Generation von Computern.

3. Methoden der Künstlichen Intelligenz

Die Methoden der Künstlichen Intelligenz lassen sich grob in die neuronale und die symbolische Künstliche Intelligenz, bzw. in die Simulationsmethode und die phänomenologische Methode unterteilen.

3.1 Symbolische Künstliche Intelligenz

Die symbolischen Künstlichen Intelligenz ist auch als regelbasierte Künstliche Intelligenz bekannt und beruht auf der Idee, dass menschliche Intelligenz ohne Erfahrungswerte und allein über die logisch-begriffliche Ebene rekonstruiert werden kann (Top-down-Ansatz). Hierbei lernen Maschinen über Symbolmanipulation. Sie eignen sich die Erkennung abstrakter Symbole – wie zum Beispiel Schrift- und Lautsprache – mithilfe von bestimmten Algorithmen an. Die symbolische Künstliche Intelligenz bezieht seine Informationen und Schlussfolgerungen aus sogenannten Expertensystemen. In diesen Systemen werden Informationen eingeordnet und anschließend Antworten nach den logischen Wenn-dann-Prinzip ausgegeben. Also ähnlich wie beim bekannte Programmierparadigma “Wenn X, dann Y, sonst Z”.

Zu den Anwendungsgebieten der symbolischen Künstlichen Intelligenz gehört zum einen die Textverarbeitung sowie Spracherkennung. Auf der Grundlage formalisierten Fachwissens können logische Schlussfolgerungen gezogen werden. Zum Beispiel gewann mithilfe der symbolischen Künstlichen Intelligenz der Roboter DEEP Blue von IBM im Jahr 1966 gegen den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow.

Video: 20 years after Deep Blue, a new era in human-machine collaboration

Die Problematik der symbolischen Künstlichen Intelligenz liegt allerdings darin, dass sie zu undynamisch ist und Schwierigkeiten hat mit unsicherem Wissen umzugehen – ganz egal, wie komplex ihr Expertensystem ist.

3.2 Neuronale Künstliche Intelligenz

Es dauerte einige Jahre, bis die Forschung diese Grenzen der Künstlichen Intelligenz überwinden konnte. Schließlich gelang ihr dieser Fortschritt durch die Entwicklung der selbstlernenden Systeme bzw. des maschinellen Lernens. Dieser Ansatz belebte die KI-Forschung aufs Neue und die neuronale Künstliche Intelligenz wurde ins Leben gerufen.

Die neuronale Künstliche Intelligenz hat das Ziel die Strukturen des menschlichen Gehirns möglichst präzise wiederzugeben. Sie ähnelt der Struktur des menschlichen Gehirns insofern, dass das Wissen zunächst in winzige Funktionseinheiten unterteilt ist, welche sich dann zu immer größeren Gruppen vernetzen können (Bottom-up-Ansatz). Dadurch entsteht ein vielschichtiges Netzwerk aus künstlichen Neuronen.

Durch diese Fähigkeiten entwickelt sich das neuronale Netzwerk immer weiter und ist auch in der Lage stetig dazuzulernen. Dies gelingt der neuronalen Künstlichen Intelligenz unteranderem mit dem Deep Learning.

4. Einsatzgebiete der Künstlichen Intelligenz im Marketing

Künstliche Intelligenz spielt bereits heutzutage eine große Rolle im Marketing und ist für Unternehmen von immenser Bedeutung. Die Künstliche Intelligenz wird vor allem im digitalen Marketing dafür verwendet, um Daten zu analysieren und diese auszuwerten. Neben den bereits thematisierten Themen, wie z.B. digitale Sprachassistenten, Big Data und autonome Fahr- und Flugsysteme gibt es weitere Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz im Marketing. Mit den zunehmend auftretenden Chatbots, die mittels sozialer Medien eingesetzt werden, eröffnen sich neue Kommunikationswege für Unternehmen und Kunden.

4.1 Chatbots

Insbesondere der Kundenservice und Supportbereich diverser Unternehmen setzen in den sozialen Medien und auf den eigenen Webseiten Chatbots ein, um die Kundenwünsche und Anfragen zu bearbeiten und Mitarbeiter zu entlasten. Einfache Produktfragen über die Verfügbarkeit von Artikeln aus einem Onlineshop, Essensbestellungen, Wetterauskünfte oder Reiseinformationen können die Chatbots dank des maschinellen Lernens beantworten.

Abbildung 4: Der Chatbot der Arag Versicherungen auf Facebook

Beim Betrachten der Facebookseite eines Unternehmens öffnet sich das Chatfenster am unteren rechten Bildrand selbstständig und der Chatbot bietet dem Nutzer die Möglichkeit eine eigene Nachricht zu verfassen oder zwischen zwei vorgefertigten Optionen („Kann ich mit jemandem chatten?“ oder „Ich habe eine Frage. Kannst du helfen?“) zu wählen, die dem Chatbot signalisieren, worauf das Anliegen hinauslaufen soll. Bei der individuellen Nachricht ist der Chatbot eigenständig dazu in der Lage bestimmte Signalwörter zu erfassen und darauf zu reagieren. Selbstlernende Algorithmen verbessern die Fähigkeiten des Chatbots ständig.

Eine weitere Form des Chatbots bietet die tagesschau an. Der Nachrichten-Bot „Novi“ versendet aktuelle News mit Bildern und Grafiken und stellt dem Nutzer frei, ob er durch direkte Nachfragen detailliertere Informationen zu einer Nachricht haben möchte oder weitere News ansehen will. Diese Art der Informationsverbreitung eröffnet neue Möglichkeiten für das Content Marketing und gewährt den Unternehmen präzisere Einblicke in das Nutzerverhalten und Nutzerinteresse. Zudem ist ein Chatbot ständig erreichbar. Man kann rund um die Uhr für jeden Kunden verfügbar sein und kann eine direkte Rückmeldung an die Kunden geben. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass Unternehmen die Mitarbeiter entlasten können und sowohl Zeit als auch Geld einsparen können. Durch die vielseitigen Fähigkeiten des Chatbots hat der Nutzer die Möglichkeit von seiner Anfrage hin bis zu einer finalen Bestellung alle Schritte über diesen Kanal abzuwickeln, somit sinkt die Absprungrate und der Nutzer verweilt auf der Seite.

Obwohl es derzeit bereits ca. aktive 300.000 Chatbots im Facebook Messenger gibt, wird die Anzahl weiter anwachsen und die Zukunft im Messenger Marketing darstellen.

4.2 Social Bots

Social Bots – auch Social Networking Bots genannt – können als eine Weiterentwicklung der Chat Bots angesehen werden. Die automatisierten Programme werden überwiegend für Social-Media-Kanäle genutzt, wo sie zahlreiche Aufgaben übernehmen und vielfältig auf den sozialen Plattformen interagieren können. Dazu gehört, dass sie in der Lage sind Beiträge zu teilen, zu liken und zu kommentieren. Aber genauso können sie auch eigene Beiträge erstellen.

Zudem können Social Bots ein sehr realistisch wirkendes Profil – inklusive Fotos, Verlauf und Kontakten – haben und dank der einprogrammierten Künstlichen Intelligenz sogar menschliche Verhaltensmuster simulieren. Das heißt, sie sind imstande anderen Nutzern zu folgen, sich an Diskussionen zu beteiligen und eigenständig in Interaktion zu treten.

Social Bots analysieren zahlreiche Posts und Tweets und werden automatisch aktiv, wenn sie bestimmte Keywords oder Hashtags erkennen. Durch die Analyse unterschiedlichster Inhalte sind sie sogar in der Lage, sich Allgemeinwissen und Informationen zu aktuellen Ereignissen anzueignen.

Im Marketing können Social Bots insofern eingesetzt werden, als dass sie Produkte positiv bewerten, diese empfehlen und somit potenzielle Konsumenten bei ihrer Kaufentscheidung signifikant beeinflussen. Dies setzt natürlich voraus, dass die Bots über eine vorprogrammierte Meinung oder Einstellung verfügen.

Für eine Vielzahl von Unternehmen ist Social-Media-Marketing heutzutage unabkömmlich und genau deswegen sind Social Bots so interessant für ihre Arbeit. Im Vergleich zu realen Personen können Social Bots rund um die Uhr und ohne Unterbrechung Beiträge anderer Nutzer analysieren, teilen und kommentieren, aber auch eigene Beiträge verfassen. Außerdem kann ein Social Bot eine Aufgabe deutlich preiswerter erledigen als ein menschlicher Angestellter.

4.3 Hyper Targeting

Mithilfe Künstlicher Intelligenz bietet das Hyper Targeting neue Wege der Personalisierung und der gezielten Kundenansprache. Was vor dem Zeitalter der Künstlichen Intelligenz mit großem Aufwand verbunden war, gestaltet sich nun durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz einfacher. Große Datenmengen sind ohne die Zuhilfenahme von KI-Systemen nahezu unmöglich zu bewältigen. Diese Datenmengen umfassen beispielsweise die Interessen, Fragen, Probleme und Wünsche eines Nutzers oder sein Klickverhalten und tragen dazu bei, personalisierte Angebote und Werbeanzeigen zu erstellen, die den Nutzer tatsächlich erreichen und exklusiv an ihn adressiert sind. Diesem Prozess geht eine kontinuierliche und präzise Analyse der vorliegenden Daten voraus, um die Kundenbindung effektiv zu stärken. Die Analyse erfolgt, indem ein Algorithmus herangezogen wird, der die Nutzerdaten bündelt und analysiert. Der Algorithmus greift die Ergebnisse der Analysen auf und lernt anhand der Ergebnisse fortlaufend dazu.

Hierbei profitiert der Kunde gleichermaßen wie das Unternehmen, denn der Kunde erhält auf ihn zugeschnittene und relevante Angebote und das Unternehmen kann aus dem Nutzerverhalten Rückschlüsse auf den Kunden und dessen Entscheidungsprozess ziehen. Zudem hilft das Hyper Targeting dabei Streuverluste zu vermeiden und gleichzeitig den maximalen Werbeeffekt zu bewirken, da die Botschaft den richtigen Nutzer erreicht.

4.4 Verhaltensbasierte Vorhersagen durch Künstliche Intelligenz

Kundenbedürfnisse identifizieren und verstehen, ist für viele Unternehmen eine Herausforderung. Mithilfe der Künstlichen Intelligenz können Kundenbedürfnisse nicht nur identifiziert, sondern zudem prognostiziert werden. Dabei basieren die Vorhersagen nicht mehr auf vagen Vermutungen, ihnen liegen datengesteuerte Einsichten zugrunde. Auf verschiedenen Online-Kanälen wie Webseiten, Apps, etc. kann das bisherige Verhalten eines jeden Kunden analysiert werden, denn aus den gewonnenen Daten können Zusammenhänge zwischen Nutzen- bzw. Kaufverhalten der Kunden untersucht werden. Daraus lassen sich wiederum Rückschlüsse auf das zukünftige Kaufverhalten treffen. Diese Einsatzmöglichkeit der Künstlichen Intelligenz basiert auf einem selbstlernenden System: Erfahrungen und Beispiele werden nach Beendigung der Lernphase verallgemeinert, woraus anschließend Wissen generiert wird. Durch zuverlässige Vorhersagen können Unternehmen die richtigen Maßnahmen zum richtigen Zeitpunkt anstoßen.

Ein Beispiel zum Thema verhaltensbasierte Vorhersagen zeigt Amazon, einer der weltweit größten Online-Händler. Schon während der Suche nach einem geeigneten Produkt werden dem Kunden Alternativprodukte angezeigt. Aber gerade das Cross-Selling, also das Verkaufen eines zweiten Produktes mit möglichem Zusatznutzen zum Erstkauf, wird bei Amazon deutlich. Dem Kunden werden während des gesamten Online-Kaufprozesses Produkte angezeigt, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz als empfohlenes Zusatzprodukt analysiert wurden. Diese Empfehlung basiert zunächst auf den Erfahrungen vergangener Käufe, mittlerweile spielt aber zusätzlich die individuelle Kaufhistorie eine entscheidende Rolle. Somit erhält jeder Kunde individuelle Produktempfehlungen. Auch der Streaming-Anbieter Netflix nutzt Künstliche Intelligenz zur spezifischen Kundenansprache. Algorithmen ermitteln, welcher Film- und Serientyp der Kunde ist und empfehlen auf dieser Basis weitere Inhalte. Mittlerweile werden die Empfehlungen sogar mit Prozentwerten versehen, die die Übereinstimmung der Empfehlung mit dem spezifischen Kunden darstellt. Das Empfehlungssystem dient der Kundenbindung, denn eine passende Empfehlung regt den Kunden zum weiteren Konsum an.

4.5 Optimierte Platzierung von Werbeinhalten

Mithilfe der KI-Technologie ist es nun möglich, die Internetwerbung gezielt einzusetzen und somit die relevante Zielgruppe direkt zu erreichen. Dadurch werden die für den Content irrelevanten Werbeflächen nicht unnötig eingenommen. Die entsprechenden Algorithmen ermöglichen eine Beurteilung des Umfeldes, um daraus zu schließen, ob und in wie weit dieses Umfeld für die Werbeinhalte geeignet ist. Abhängig von dieser Beurteilung kann die Ausspielung der Werbung auf dieser Webseite unterbunden werden. Die methodische Vorgehensweise ist das A/B-Testing, durch das ermittelt wird, welche Version eine optimale Schaltfläche bietet. Der Unterschied zum Hyper Targeting (siehe Kapitel 7.2) liegt darin, dass es sich bei der Klassifizierung der Werbeinhalte nicht um den personalisierten Inhalt, sondern um die passende Schaltfläche der Werbeinhalte handelt.

Ob eine Werbefläche für den Content geeignet ist und der Betrachter die geschaltete Werbung anklickt, ist abhängig von verschiedenen Kriterien. Dabei geht es nicht nur um die Gestaltung und den Inhalt der Werbung, vielmehr geht es um die Kombination aus der Botschaft, der Position der Werbung und der Motivation des jeweiligen Betrachters. Auf Webseiten, auf denen Personen Informationen genau prüfen, funktionieren auch Werbungen mit detaillierten Informationen. Hier ist die Wahrscheinlichkeit, dass auch die Werbung mit relevanten Informationen genau betrachtet wird, relativ hoch. Andererseits sollten Webseiten einfach gestaltete Werbungen anzeigen, wenn erwartet werden kann, dass Besucher die Informationen der Webseite nur überfliegen. Mithilfe der Künstlichen Intelligenz wird dieses Wissen basierend auf Erfahrungswerten automatisch umgesetzt und die Werbeinhalte werden entsprechend platziert.

4.6 Sentiment-Analyse

Die Sentiment-Analyse beschreibt die Auswertung unstrukturierter Daten. In Bezug auf das Marketing sind die zu untersuchenden Daten hauptsächlich Kommentare, Beiträge oder Rezensionen im Internet bzw. in den relevanten Social-Media-Kanälen. Deshalb wird die Sentiment-Analyse im Marketing als Instrument des Social-Media-Monitorings bezeichnet. Die Sentiment-Analyse, auch Stimmungsanalyse genannt, liefert Erkenntnisse über den Ruf einer Marke sowie über Kritikpunkte einer Marke, eines Produktes oder einer Dienstleistung. Zudem liefert sie Ansätze für Verbesserungsmöglichkeiten des Kundenservices und Möglichkeiten der Optimierung von Marketingkampagnen.

Die Künstliche Intelligenz wird hier im Rahmen des maschinellen Lernens eingesetzt. Einer Software werden Beispieldaten geliefert, anhand welcher sie erkennen soll, ob es sich um positive oder negative Äußerungen handelt. Das erlangte Wissen ermöglicht der Software die Analyse ihr unbekannter Daten. Dabei wird die Tonalität eines gesamten Satzes und nicht nur einzelner Wörter analysiert. Dies ist ein wichtiger Teil der maschinellen Sentiment-Analyse, denn so können komplexe Sprachmuster verstanden und grundlegende Formen von Sarkasmus und Ironie erfasst werden. Die Sentiment-Analyse beschränkt sich jedoch nicht nur auf Texte, sie analysiert zudem Videos, Bilder und Podcasts.

4.7 Methode der logischen Schlussfolgerung

Die Methode der logischen Schlussfolgerung, auch Inferenz genannt, kommt vor allem bei der Neukundenakquise zum Einsatz. Hierbei werden die Technologien der Künstlichen Intelligenz dazu verwendet, um bereits vorhandene Kundendaten auszuwerten und daraus logische Schlussfolgerungen, im Bezug auf die Identifizierung von potenziellen Neukunden, zu ziehen.

Mithilfe dieser Methode können Unternehmen nicht nur herausstellen, welche Zielgruppe zu ihren potenziellen Neukunden gehört, sondern auch herausfinden, welche Investitionen sich am meisten lohnen. Beispielsweise können Unternehmen dann ihre Marketingkampagnen für die Neukundenakquise effizienter gestalten und gezielter einsetzen.

Ein erfolgreiches Praxisbeispiel hierfür liefert Foodora. Der Lieferdienst hat sein Marketingbudget parallel in verschiedene Kampagnen investiert. Zum einen lief eine Displaykampagne, welche die Kernzielgruppe ansprechen sollte und zum anderen wurde eine Werbekampagne zur Neukundenakquirierung durchgeführt. Die zusätzliche Kampagne, konnte – dank der Technologien der Künstlichen Intelligenz – so ausgerichtet werden, dass sie erfolgreich potenzielle Kundengruppen angesprochen hatte. Foodora konnte in kürzester Zeit einen immensen Erfolg verzeichnen: über 3,7 Millionen Neukunden wurden mit der Marketingkampagne erreicht und der Kundenstamm dadurch langfristig ausgebaut.

4.8 Intelligente Preise

Dass Benzinpreise an Tankstellen je nach Tageszeit geändert werden oder Hotelpreise an Wochenenden und Feiertagen ansteigen, ist bereits bekannt. Mit Künstlicher Intelligenz ist es möglich, Preise nicht nur zeitbezogen, sondern individuell an den Konsumenten und seine Zahlungsbereitschaft anzupassen. Die intelligente Preisgestaltung findet schon seit längerem im Online-Handel, basierend auf Big Data Analysen, statt. Dabei fließen neben den unternehmensbezogenen Faktoren personenbezogene Faktoren in die Analyse mit ein. Bei den personenbezogenen Faktoren handelt es sich zum Beispiel um Muster im Kaufverhalten, um die Art und Marke des Endgerätes, mit dem online gekauft wird, die Region, in der man wohnt, oder die Größe des Wohnortes. Aufgrund dieser Daten kann die Preisakzeptanz eines jeden Kunden analysiert und dem Kunden als Produktpreis angezeigt werden.

Auch im Offline-Handel kann die Datenanalyse der Kunden mithilfe Künstlicher Intelligenz stattfinden. Mit dem Einsatz von Electronic Shelf Labels (ESL) – digitalen Preisschildern – gelingt es dann, die Produktpreise im stationären Handel individualisiert zu gestalten. Dabei können Kundendaten, wie die Häufigkeit und die Dauer des Produktkontaktes gemessen, weiteres passendes Zubehör angezeigt oder personalisierte Gutscheine vergeben werden. Dabei werden die digitalen Preisschilder mit NFC-Technologie kombiniert, sodass kontaktlose Datenübertragung mit dem Smartphone stattfinden kann.

4.9 Personalisierte Content-Erstellung

Künstliche Intelligenz kann auch im Bereich des Content Marketings vielfältig eingesetzt werden. Da vor allem heutzutage eine individuelle Kundenansprache von großer Bedeutung ist, sind Unternehmen auf moderne Technologien angewiesen.

Dank der Künstlichen Intelligenz können nicht nur Zielgruppen herausgestellt werden, sondern auch einzelnen Webseitenbesuchern unterschiedliche Inhalte angezeigt werden. Deren Wirkung und Erfolg wird anschließend evaluiert und analysiert. Dabei wird betrachtet, welcher Teaser zu welchem Erfolg führt und anschließend wird der erfolgreichste Teaser den Webseitenbesuchern am häufigsten angezeigt.

Diese Methode kann zum einen an der gesamten Gruppe angewendet werden, aber auch zielgruppenorientiert oder sogar individuell. Bei der zielgruppenorientierten Methode ordnet die KI-Technologie die Besucher zunächst in unterschiedliche Gruppen ein und zeigt ihnen anschließend den zielgruppenorientierten Inhalt an. In ähnlicher Weise erfolgt dies auch bei der individuellen Content-Optimierung. Im Personalisierungsprozess wird eine Vielzahl von Daten verwendet, wie zum Beispiel frühere Käufe, Alter und Interessen.

In der Praxis bieten die Technologien der Künstlichen Intelligenz zahlreiche Vorteile für die personalisierte Content-Erstellung. Zum Beispiel kann ein Reiseanbieter individuell Teaser einrichten. Wenn ein Webseitenbesucher in den vergangenen Jahren nach Mallorca gereist ist und vor Kurzem das Wetter auf Mallorca gegoogelt hat, dann werden dem Besucher Mallorca Teaser ausgespielt. Sollten diese aber erfolglos bleiben, lernt die Künstliche Intelligenz daraus und spielt der Zielperson zukünftig vielleicht Teaser für Skiurlaube aus, weil der Betroffene vor Kurzem online Skier gekauft hat.

5. Wissenschaftsjahr 2019

Das Wissenschaftsjahr 2019 befasst sich dieses Jahr mit einer zukunftsträchtigen Technologie. In diesem Jahr steht das Thema Künstliche Intelligenz auf der Agenda der Bundesregierung bzw. des Bundesministeriums für Bildung und Forschung. Anknüpfend an das Wissenschaftsthema 2018 „Arbeitswelten der Zukunft“ und in Anbetracht der Erforschung, Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz hat die Bundesregierung das Ziel ausgerufen, ein weltweit führendes Niveau auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zu erreichen.

Vorangetrieben vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, dem Bundesministerium für Bildung und Forschung und dem Bundesministerium für Arbeit und Soziales ein Strategiepapier entwickelt, welches aufzeigt wie Deutschland diesbezüglich zukünftig eine Vorreiterrolle einnehmen soll (vgl. 4. E-Books zu Künstlicher Intelligenz).

Zentrale Fragen, die mit diesem Thema einhergehen sind u.a. welche Chancen entstehen? Welche Herausforderungen kommen auf uns zu? Und zu guter Letzt, wie wirkt sich diese Entwicklung auf unser gesellschaftliches Zusammenleben aus bzw. wie verändert die Künstliche Intelligenz unsere Gesellschaft und unseren Alltag? Mit diesen und weiteren spannenden Fragen beschäftigen sich Bildungseinrichtungen, Institutionen, Hochschulen und Unternehmen in Deutschland (Alle Partner). Bis zum Jahre 2025 stellt die Bundesregierung drei Milliarden Euro für die Forschung und Umsetzung der Strategie zur Verfügung.

6. Künstliche Intelligenz in der Praxis

Natürlich wird Künstliche Intelligenz nicht nur im Marketing eingesetzt, sondern in einer Vielzahl von unterschiedlichen Bereichen, welche von naturwissenschaftlichen bis hin zu künstlerischen Themengebieten reichen.

Die Künstliche Intelligenz wird sowohl in der Theorie stetig weiterentwickelt als auch in der Praxis immer vielseitiger eingesetzt. Es konnten vor allem in den letzten Jahren erstaunliche Durchbrüche mithilfe der Künstlichen Intelligenz erzielt werden. Natürlich beschränken sich diese Erfolge nicht nur auf die Themengebiete des Marketings, sondern sind thematisch sehr breit gefächert. Daher geben diese Praxisbeispiele einen guten Überblick über die aktuellen Möglichkeiten und Fortschritte der KI-Technologien sowie einen Ausblick auf mögliche, zukünftige Weiterentwicklungen, die auch den Bereich des Marketings betreffen werden.

6.1 The Next Rembrandt

Im Jahr 2016 erschien das Gemälde „The Next Rembrandt“. Dabei handelt es sich nicht um ein verschollenes Werk des Künstlers Rembrandt von Rijn, welches nach über 300 Jahren nach seinem Tod aufgetaucht ist. Dieses Gemälde wurde tatsächlich 2016 erschaffen, allerdings von keinem Menschen, sondern durch die Technologien der Künstlichen Intelligenz. Im Zeitraum von anderthalb Jahren hat Microsoft in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität von Delft, der Bankenkette ING und zwei niederländischen Museen dieses Kunstwerk realisiert.

Zunächst wurden 346 Gemälde von Rembrandt hinsichtlich ihrer Geometrie, Komposition, Farbzusammensetzung sowie vieler anderer Faktoren analysiert. Anschließend wertete der Computer die vorhandenen Daten aus und entwarf ein Porträt, welches auch von Rembrandt erschaffen sein könnte. Damit es nicht nur ein Ausdruck, sondern ein richtiges Gemälde wird, wurde ein 3D-Drucker eingesetzt, wodurch sogar Rembrandts Pinselführung nachgeahmt werden konnten.

Video: The Next Rembrandt

Dieses Praxisbeispiel verdeutlicht auf eindrucksvolle Art und Weise, dass die Technologien der Künstlichen Intelligenz längst nicht nur in der Lage sind, komplexe mathematische Problemstellungen zu lösen, sondern auch in kreativen Fachgebieten – die auch im Marketing eine große Rolle spielen – beeindruckende Leistungen erbringen können.

6.2 Künstliche Intelligenz vollendet Schuberts „Unvollendete Sinfonie“

Franz Schuberts achte Sinfonie in h-Moll zählt zu den faszinierendsten Kompositionen weltweit. Jedoch wurde sie nie vollendet. In einem Projekt von Huawei sollte die Künstliche Intelligenz sich genau dem annehmen und ein Ende für die fast 200 Jahre alte, unvollendete Sinfonie schreiben.

Bei diesem musikalischen Projekt wurden KI-Technologien des Huawei Mate 20 Pro Smartphones eingesetzt. Die Technologien haben zunächst einige Werke Schuberts analysiert und ausgewertet. Anschließend verfasste die Künstliche Intelligenz einige Melodien, die auch von Schubert stammen könnten – wobei einige mehr und andere weniger brauchbar waren. An dieser Stelle wurde trotzdem noch die Hilfe des Komponisten Lucas Cantor benötigt. Dieser wählte geeignete Melodien aus, fügte sie zusammen und arrangierte das Werk für ein Orchester.

Die gemeinsam vollendete Sinfonie hatte ihre Weltpremiere in London, wo sie vom English Session Orchestra gespielt wurde.

Video: Huawei präsentiert: Schubert’s „Unvollendete“ 8. Sinfonie

7. Künstliche Intelligenz – Fachbücher

Auch in der Literatur ist die Künstliche Intelligenz angekommen. Wer sich einen schnellen und trotzdem kompetenten Überblick verschaffen möchte:

7.1 Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service

Das Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz ist in aller Munde und hat in den vergangenen Jahren in vielen Unternehmen Einzug gehalten. Wie die Industrie sich die KI zunutze machen kann und wie man als Unternehmen davon profitiert, illustriert dieses Buch.  Zudem erfahren Sie, wie Unternehmen mithilfe von AI und Bots ein Algorithmic Business aufbauen können und welche Best Practice Beispiele dabei helfen.

7.2 Künstliche Intelligenz - Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg

Dieses Buch trägt dazu bei, die neuen Technologien und Anwendungspotenziale besser zu verstehen, die mit der Künstlichen Intelligenz einhergehen. Anhand von konkreten Beispielen verschiedener Unternehmen, wie z.B. Amazon, IBM, Microsoft, SAP oder VW wird veranschaulicht, wie das Zusammenspiel von Chatbots, Gesichtserkennung oder sprachbasierten Systemen und den Bereichen Marketing, Finanzen, Vertrieb, Personalwesen und Logistik funktioniert. Wer sich einen Überblick über das womöglich spannendste Thema der digitalisierten Zukunft verschaffen möchte und diese einschneidende technische Entwicklung nachvollziehen möchte, greift zu diesem Buch.

7.3 Künstliche Intelligenz - Ein moderner Ansatz

Dieses Buch deckt das gesamte Themenfeld der heutigen Künstlichen Intelligenz ab. Selbst mathematisch weniger interessierte Leser werden an der Darstellung zur Logik und Wahrscheinlichkeitstheorie der KI Gefallen finden. Darüber hinaus werden dem Leser die Bereiche Wahrnehmung, Denken, Lernen, Handeln und auch Roboter nähergebracht und anschaulich erklärt. Dieses Buch behandelt die neuesten Entwicklungen der KI und befasst sich mit modernen Such- und Sprachalgorithmen, welche zunehmend an Relevanz gewinnen.

8. Künstliche Intelligenz – E-Books

Die folgenden E-Books und PDF-Ausführungen bieten einen Überblick über den derzeitigen Stand der deutschen KI-Forschung und wagen einen Ausblick in die Zukunft.

Die aus dem November 2018 stammende Ausarbeitung (Strategien Künstliche Intelligenz) der Bundesregierung demonstriert Strategien, welche sich mit der Entwicklung und Anwendung der KI in Deutschland befassen.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz hat in Zusammenarbeit mit Bitkom die wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen und menschliche Verantwortung, die mit der Künstlichen Intelligenz einhergehen, thematisiert.

Zudem hat Bitkom einen Leitfaden erstellt, der sich der Gestaltung der Digitalisierung mithilfe eines KI-Periodensystems widmet. Diese Annäherung zeigt auf, welche KI-Systeme bereits heute eine Rolle spielen.

In Trends für die Künstliche Intelligenz legt die Fraunhofer-Gesellschaft dar, welche Entwicklungen und Projekte uns in der Zukunft hinsichtlich Künstlicher Intelligenz erwarten.

 

Künstliche Intelligenz – Ein moderner Ansatz von Stuart Russell und Peter Norvig behandelt den Status quo der KI-Entwicklung und erläutert diverse Themenfelder, die der KI zugeordnet werden.

9. Keynote Vortrag Künstliche Intelligenz

Suchen Sie einen Keynote Vortrag zum Thema Künstliche Intelligenz?

Dann können wir ihnen bestimmt weiterhelfen. Prof. Dr. Michael Bernecker bietet Ihnen unterhaltsame Vorträge, immer fachlich fundiert und individuell auf Sie, Ihr Unternehmen bzw. Ihre Branche zugeschnitten. Der Keynote Vortrag bieten Ihnen und Ihrem Publikum spannende Einblicke, Ausblicke und Insights in die neuesten Trends und Tools! Hier finden Sie mehr Informationen zum Keynote Vortrag von Prof. Dr. Michael Bernecker zum Thema Künstliche Intelligenz.

 

Marketing Jobs der Zukunft

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Durch die Digitalisierung entstehen immer wieder neue Marketing Jobs, die spannende Tätigkeitsfelder eröffnen. Bereits seit Anbeginn der Industrialisierung im 18. Jahrhundert befindet sich die Arbeitswelt in einem stetigen Wandel. In der heutigen Zeit hat vor allem die Digitalisierung großen Einfluss auf die Berufswelt und ist in allen Lebensbereichen fest verankert. Die Industrialisierung 4.0 steht für die intelligente Vernetzung von Maschinen und Abläufen in der Industrie und bestimmt unser alltägliches Berufsleben. Auch Konsum und Produktion sind diesen neuen Strukturen ausgesetzt. Alte, traditionelle Berufsfelder verschwinden dadurch, während gleichzeitig neue, spannende Berufe entstehen. Doch welche Auswirkungen hat die Digitalisierung vor allem in Verbindung mit der aufkommenden Künstlichen Intelligenz auf das Marketing der Zukunft? Suchmaschinen, personalisierte Werbung, Onlineshopping, Sprachassistenten und Social Media sind heutzutage omnipräsent.  Im Folgenden präsentieren wir 15 zukunftsträchtige Marketing Jobs und zeigen, welche Aufgaben mit diesen Berufen einhergehen.

Marketing Akademie

Marketing Jobs der Zukunft #1: Produktmanager (Internet of Things)

Der Produktmanager ist zuständig für die Entwicklung von Produktstrategien, wie z.B. Internet-of-Things-Anwendungen. Markt- und Wettbewerbsbeobachtungen bilden hierbei die Grundlage seiner Arbeit. Zudem begleitet er den Weg eines Produkts, dies reicht von der Planung über die Erstellung von Marketingkonzepten bis zur Markteinführung von neuen Produkten. Die Koordination und Organisation der verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens, die an einem Produkt arbeiten und die Betreuung rund um den Produktzyklus obliegen ebenso seinem Tätigkeitsfeld.

Sind Sie am Beruf des Produktmanagers interessiert? Dann besuchen Sie jetzt unseren Lehrgang "Zertifizierter Produktmanager".

Marketing Jobs der Zukunft #2: SEO-Manager

Als Marktführer ist Google weltweit bekannt und liefert uns täglich Antworten auf unsere Fragen. Doch welche Jobmöglichkeiten offeriert eine Suchmaschine? SEO steht für Search Engine Optimization (Suchmaschinenoptimierer) und umfasst alle Maßnahmen, die dazu beitragen einem Unternehmen mehr Präsenz in den Ergebnislisten der Suchmaschinen zu verschaffen. SEO-Manager sorgen dafür, dass Webseiten bzw. Suchergebnisse im Ranking oben landen und besser gefunden werden. Eine bessere Platzierung hat mehr Aufmerksamkeit zur Folge.

Marketing Jobs der Zukunft #3: Artificial Intelligence Engineer

Künstliche Intelligenz wird das Marketing der Zukunft prägen. Der Artificial Intelligence Engineer entwickelt Algorithmen, die es den Maschinen erlauben, Vorhersagen (zum Kundenverhalten o.ä.) zu treffen oder Prozesse zu automatisieren. Er stellt das Bindeglied zwischen Technik und Mensch dar. Beispielsweise programmiert er Chatbots, die den täglichen Kundendialog übernehmen und erstellt Smarter Ads, um noch präzisere Werbung schalten zu können. Ein spannender Marketing Job, der in der Zukunft von enormer Bedeutung sein wird.

Marketing Jobs

Marketing Jobs der Zukunft #4: Voice Search Optimizer

Sprachassistenten, wie beispielsweise Alexa, Siri oder Cortana sind derzeit in aller Munde und gewinnen stark an Popularität. Die Suche per Sprachassistent verläuft heutzutage noch parallel zu der gewöhnlichen Textsuche, jedoch müssen in Zukunft die vorhandenen Daten auf die Suchanfragen der Nutzer angepasst werden. Eine interessante Tätigkeit, welche dem Voice Search Optimizer vorbehalten ist. Er löst die Probleme mit dem Gerät und sorgt für eine mühlelose Suche via Sprachbefehl.

Alexa-Skills-Büro

Marketing Jobs der Zukunft #5: Display Marketing Manager

Der Display Marketing Manager kreiert und betreut PR-Kampagnen im Internet. Er ist verantwortlich für die Buchung von Werbeplätzen im Internet und entscheidet welche Bilder, Videos, und Animationen eingesetzt werden. Zudem legt er die Werbeform fest, wie z.B. Banner, Skyscraper, Pop-ups oder Layer Ads, die auf den Internetseiten angezeigt wird.

Marketing Jobs der Zukunft #6: SEA-Experte

Eine weitere Tätigkeit, die sich um die Welt der Suchmaschinen dreht. Im Gegensatz zur SEO ist SEA eine kostenpflichtige Maßnahme. Search Engine Advertising bzw. Suchmaschinenwerbung beschreibt alle Maßnahmen, die der Optimierung von Werbeanzeigen dienen und eine verbesserte Platzierung durch Bezahlung erreichen. Das Budget spielt hierbei eine große Rolle, da der SEA-Manager für Keywords bezahlt. Zudem erstellt er Reports, betreut Kampagnen rund um das Keyword Advertising und überwacht die Webseite. Dies bedeutet, dass der SEA-Manager Keywords Trends beobachtet oder Cost-per-Click der Internetseite anpasst. Die Durchführung erfolgt beispielsweise mithilfe von Google Adwords. Google ermöglicht es Unternehmen dadurch ihre gewünschte Seite mit einem Keyword zu verlinken.

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Legende:
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Leider ausgebucht.

Marketing Jobs der Zukunft #7: Affiliate Marketing Manager

Die Aufgabe des Affiliate Marketing Managers ist es Produkte reichweitenstark zu bewerben. Er verhandelt beispielsweise mit Vertriebspartnern wie Amazon, um online Partnerschaften aufzubauen und sich somit gegenseitig bei der Steigerung der Bekanntheit zu unterstützen. Da sich das Onlineshopping zunehmend großer Beliebtheit erfreut, wird auch dieser Marketing Job in Zukunft im Trend liegen.

Marketing Jobs der Zukunft #8: Social Media Manager

Der Social Media Manager befasst sich mit allen verfügbaren sozialen Medien und Kanälen, wie z.B. Facebook, Instagram und Twitter. Er analysiert die potenzielle Zielgruppe und entwickelt Kommunikationspläne für ein Unternehmen. Darüber hinaus ist er für die Kampagnenplanung eines Unternehmens, sowie für Reaktionen und Anfragen in sozialen Medien verantwortlich. Er begleitet und moderiert Diskussionen in Foren und anderen sozialen Netzwerken. Außerdem fällt die Erfolgsmessung von Kampagnen und des Kommunikationsmanagements in seinen Aufgabenbereich. Ein Mix aus Kommunikationsprofi und Datenverständnis stellt die ideale Grundlage für diese Tätigkeit.

Marketing Jobs der Zukunft #9: Conversion Manager

Nicht immer werden aus interessierten Webseiten-Besuchern sofort Kunden. Die Konversionsrate in Onlineshops gibt den Anteil der Website-Besucher an, die ein Produkt tatsächlich kaufen. Falls die Rate nicht der Vorstellung des Unternehmens entspricht, ist es demnach die Aufgabe des Conversion Managers diese Rate zu steigern. Um dies zu bewerkstelligen, operiert er mit Kennzahlen der Webseite. Mithilfe derer identifiziert er Schwachstellen in der Darstellung und Menüführung und leitet zugleich Optimierungsmaßnahmen ein. Da der Onlinehandel verstärkten Zulauf verzeichnen kann, ist es nicht unerheblich einen Conversion Manager zu beschäftigen.

Marketing Jobs der Zukunft #10: E-Commerce Manager

Das Internet hat sich bekanntlich als geeignete und populäre Verkaufsplattform bewährt. Laut Bundesverband E-Commerce und Versandhandel (bevh) stieg der Brutto-Umsatz im vergangenen Jahr mit Waren im Onlinehandel auf 65,10 Milliarden Euro. Der Onlinehandel boomt, daher sind E-Commerce Manager gefragt. Sie sind die Experten für den gesamten Onlinehandel eines Unternehmens und sorgen für einen reibungslosen Ablauf zwischen den beteiligten Abteilungen. Zudem entwickeln E-Commerce Manager Strategien, legen das Sortiment fest und überwachen den Verkaufsprozess. Um im Onlinehandel erfolgreich zu sein, bedarf es einen E-Commerce Manager, der die Prozesse steuert.

Onlineshop SEO

Marketing Jobs der Zukunft #11: Category Manager

Der Category Manager ist eng mit dem E-Commerce Manager verbunden, da er die wirtschaftliche Strategie entwickelt. Dieser Strategieentwicklung geht eine Marktanalyse voraus, welche mit der dauerhaften Suche nach neuen Trends und Entwicklungen fortgeführt wird. Die Arbeit mit Online-Shopsystemen ist hierbei der Schwerpunkt. Innerhalb eines Unternehmens ist der Category Manager mit der Sortimentsauswahl vertraut und erstellt damit verkaufsfähige Konzepte.

Marketing Jobs der Zukunft #12: Content Marketing Manager

Die Konzeption und Entwicklung von Strategien, sowie die Erstellung und Verbreitung von Inhalten zählen zu den Aufgaben des Content Marketing Managers. Durch interessante und attraktive Inhalte versucht er die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden zu gewinnen oder bereits bestehende Kunden für neue Inhalte zu begeistern. Die Verbreitung über relevante Kommunikationskanäle und die Planung von Kampagnen für ein bestimmtes Produkt tragen dazu bei, das Interesse für ein neues Produkt zu wecken. Die Beobachtung von Märkten und Trends, sowie die Analyse und Auswertung der vorgenommenen Maßnahmen ist ebenfalls Teil der Arbeit.

Sie wollen mehr über das Content Marketing erfahren? Dann besuchen Sie unser Seminar.

Marketing Jobs der Zukunft #13: Web-Designer/ Web-Analytics-Manager und Web-Controller

Die Gestaltung von Internetauftritten und Inhalten einer Webseite stellt die zentrale Tätigkeit eines Web-Designers da. Anhand verschiedener Kennzahlen, wie z.B. Traffic oder Nutzerverhalten, kann der Web-Analytics Manager Rückschlüsse über die Erfahrung der Webseite ziehen. Der Web-Controller hingegen befasst sich mit Verbesserungen und Kontrolle der Internetseite.

Marketing Jobs der Zukunft #14: User-Experience-Designer

Der User-Experience-Designer verknüpft Mensch und Anwendungen miteinander und kreiert ein positives Nutzererlebnis. Dies beinhaltet die Berücksichtigung aller Erfahrungen eines Nutzers in Bezug auf ein Produkt oder eines Dienstes. Die Ausarbeitung und Gestaltung von Webseiten und Anwendungen des Internets der Dinge (IoT) ist ein weiterer Bestandteil seiner Arbeit.

Marketing Jobs der Zukunft #15: Influencer Marketing Manager

Influencer gewinnen in der Marketingwelt zunehmend an Bedeutung. Ob in sozialen Netzwerken ­wie z.B. Instagram oder Videoplattformen wie YouTube. Viele Jugendliche vertrauen auf die Meinung und Empfehlungen von Influencern. Als Manager betreut er die Influencer und überwacht und analysiert ihre Aktivitäten. Er fungiert ebenso als Berater und sorgt für das Zusammenspiel zwischen Marke und Botschafter in den sozialen Netzwerken.

Marketing Jobs der Zukunft – Fazit

Viele dieser Marketing Jobs machen bereits heute einen beträchtlichen Teil der Arbeitswelt im Marketing aus. Durch den bevorstehenden Einfluss Künstlicher Intelligenz wird sich die Digitalisierung weiter stark ausbreiten und die Arbeit der Menschen erleichtern. Moderne Algorithmen werden Arbeitsprozesse vereinfachen und übernehmen. Um den Anschluss an den immer weiterwachsenden Onlinehandel nicht zu verlieren, wird eine professionellere Ausarbeitung und Pflege vonnöten sein, welche mithilfe von entsprechenden Berufsbildern, wie beispielsweise dem Affiliate Marketing Manager oder dem E-Commerce Manager abgedeckt sind. Die Arbeit mit Suchmaschinen und Sprachassistenten – als deren Pendant – wird ebenso neue Berufsmöglichkeiten eröffnen, da sich die Art der Suche verändern wird. Die bekannten sozialen Netzwerke spielen im Marketing ferner eine wichtige Rolle und damit einhergehend auch Influencer Marketing, welches über die sozialen Medien betrieben wird. Neue Berufsbilder wie der Influencer Marketing Manager oder der Conversion Manager werden in Zukunft davon profitieren.