Wie weit ist die künstliche Intelligenz tatsächlich. In der täglichen Berichterstattung werden die Themen Digitalisierung, künstliche Intelligenz und Deep Learning bereits inflationär verwendet. Seit Jahren wird prophezeit, dass die Digitalisierung und insbesondere die künstliche Intelligenz alles verändern werden. Fakt ist, dass bereits große Fortschritte erzielt worden sind. Vornehmlich im Bereich der Mustererkennung von großen, unstrukturierten Datenmengen. Darüber hinaus gibt es auch immer wieder Fehlinterpretationen und falsche Schlüsse von Algorithmen. Dabei ist selbst für die Entwickler der Weg zu den gewonnenen Erkenntnissen nicht mehr nachvollziehbar. Gleichzeitig weisen Forscher darauf hin, dass menschliche Intelligenz ebenfalls Fehler verursacht und im Rahmen der Evolution der künstlichen Intelligenz Unschärfen und Unsicherheiten bestehen. Auch zukünftig wird KI weiterhin zu den dominantesten und wegweisendsten Antriebskräften der digitalen Revolution gehören.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz – ein Ausblick

Im Rahmen der digitalen Transformation der Unternehmen und Gesellschaft wird die Automatisierung intelligenten Verhaltens sowie das maschinelle Lernen der Nukleus der Entwicklung darstellen. Die Evolution der KI wird zwei Facetten ausprägen. Zum einen die starke KI, eine Intelligenz, die das menschlich, emotionale Denken mechanisieren soll. Auf der anderen Seite die schwache KI, die bereits heute in konkreten Anwendungsbereichen das menschliche Denken unterstützt. Dabei liegt der Fokus auf der Fähigkeit des Lernens. Mit Hilfe des Deep Learnings werden mittels neuronaler Netzwerke grobe Abbilder des menschlichen Gehirns simuliert und tägliche Arbeitsweisen, wie Gesichter erkennen, Sprache verstehen, Korrelationen erkennen und unscharf definierte Probleme zu lösen durch Software erledigt. Dabei werden künstliche neuronale Netzwerke entwickelt, die ein dicht verwobenes Netz aus künstlichen Nervenzellen, ähnlich dem menschlichen Gehirn, simulieren. Mittels ständigem Lernen und gewonnen Erfahrungen wird die Stärke der Neuronenverbindungen passgenau geändert. Im Vergleich zur Regel-basierten Programmierung, die viel Zeit zur Formulierung von Merkmalssätzen erfordert, wird mittels des maschinellen Lernens die Eigenschaft verknüpft, Regeln von Grund auf selbst zu lernen. Dabei wird das System umso besser je mehr Daten zur Verfügung stehen.

Deep Learning – das Allheilmittel?

Die Erfolge des Deep Learnings sind unbestritten. Google, Facebook, Apple, Amazon, alle großen Tech-Konzerne der USA haben künstliche Intelligenz und Deep Learning-Algorithmen in ihrer Software im Einsatz. Die Deep Learning Algorithmen überlassen das Lernen aus Erfahrung den künstlichen neuronalen Netzwerken. Dabei werden Neuronen in mehrere Ebenen eingeteilt, die wiederum eine spezifische Aufgabe erfüllen. Schritt für Schritt werden die Informationen durch die unterschiedlichen Ebenen verarbeitet. Durch das Sammeln von Wissen aus der Erfahrung vermeidet das Deep Learning die manuelle Beschreibung des notwendigen Wissens durch mathematische Regeln. Das Deep Learning beschreibt in seiner heutigen Form ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Als Teildisziplin der selbstadaptiven Algorithmen steckt das Deep Learning noch in den Kinderschuhen und stellt eine der Zukunftstechnologien dar. Nichtdestotrotz erfolgt parallel die Erforschung weiterer Ansätze und Methoden des Artifical Learning. IBM, Google und andere Tech-Riesen erforschen weiterhin vielversprechende Ansätze, wie den Quantencomputer zur Berechnung komplexer mathematischer Formeln, der zukünftig vielleicht ebenfalls im Bereich Deep Learning zum Einsatz kommt.