Künstliche Intelligenz im Alltag
Lesezeit: 15 Minuten
Künstliche Intelligenz (=KI) ist die angesagteste und sich am schnellsten verbreitende Technologie in Zeiten der Digitalisierung. Viele Beispiele machen deutlich, dass sie bereits unbemerkt in fast allen Bereichen unseres täglichen Lebens einen festen Platz gefunden hat. Dabei wird oft fälschlicherweise der Begriff "künstliche Intelligenz" mit einem Algorithmus gleichgesetzt. KI basiert zwar auf Algorithmen, jedoch können die Ergebnisse individuell sein und sich im Laufe der Zeit auch unterscheiden. Da es sich in diesem Prozess auch um eine stetige Weiterentwicklung handelt, sollten diese Begrifflichkeiten getrennt verwendet werden. Welche Anwendung KI und Algorithmen in unserem täglichen Leben finden, erfährst du hier.
Immer am neuesten Stand
Bleib immer up-to-date mit unseren regelmäßigen Trends, Tipps und Infos aus der digitalen Welt!
jetzt abonnierenAnmeldung zu dem medani-Newsletter
Du wirst Dich nun fragen: „Was ist Künstliche Intelligenz und was ist ein Algorithmus“?
Ein klassischer Algorithmus ist normalerweise fest in Programmen oder Funktionen implementiert und trifft Entscheidungen auf Basis von Sensordaten, Benutzereingaben und (Trigger-) Momenten. Dies ist somit immer ein linearer Prozess – ganz simpel formuliert: eine Eingabe ergibt eine bestimmte Ausgabe. Im Unterschied zu klassischen Algorithmen lernen, die in modernen KI-Systemen verwendeten Algorithmen, aber laufend dazu – sei es in einem vom Menschen gesteuerten Training oder selbstständig. Viele KI-Implementierungen passen sich darüber hinaus fortlaufend an ihren jeweiligen Einsatzzweck an: eine Fähigkeit, die klassische Algorithmen ohne KI-Unterstützung üblicherweise nicht besitzen da sie nur starren Systemen folgen und immer ein fixes Ergebnis liefern. Grundlage für diesen „Lernprozess“ ist eine große Menge an Daten, die dem KI-System als Wissensbasis dienen.
Bereits heutzutage begegnen wir künstlicher Intelligenz an vielen Stellen in unserem Alltag. Sie macht unser Leben in alltäglichen Situationen und Bereichen einfacher und komfortabler. Von der Suchmaschine im Internet über die Heizungssteuerung unseres Zuhauses bis zur Navigation mit Auto, Fahrrad oder zu Fuß. KI-Systeme können heute auf Basis von Daten und Algorithmen Betriebszustände verbessern oder Fehler und Störungen vorhersagen – zum Beispiel in Produktionsprozessen und in der Logistik oder beim Stromnetz. Es gibt dabei viele unterschiedliche Ausformungen von KI-Einsatz und Einsatzgebieten. Von automatischer Bilderkennung und Bilderstellung, über eine natürliche Sprachgenerierung, virtuelle Assistenten (Chatbots), Roboter-basierte Prozessautomatisierung (RPA) und Maschinelles Lernen. Unser Alltag ist bereits durchzogen von KI-Anwendungen und oft merken wir deren Einsatz gar nicht. Nachfolgend findest Du einige Beispiele von KI im Alltag.
Sprachassistenz
Bilderstellung & Bilderkennung
Unterschiedliche Bildinhalte zu erfassen und richtig auszuwerten ist wahrscheinlich die am besten ausgereifte Fähigkeit im KI-Bereich. Die Entwicklung wurde ursprünglich für militärische Zwecke genutzt, findet aber heutzutage auch immer mehr Einsatz im zivilen und privaten Raum. Neben Überwachungssystemen (z.B. CCTV in England) werden Sie auch z.B. für die Identifikation von Ladendiebstählen in Supermärkten via Videoüberwachung genutzt. Außerdem findet sich diese Form der KI (oder zumindest in einem Algorithmus) beispielsweise in fast jedem Smartphone: Lichtverhältnisse anpassen, automatischen Fokus auf ein Gesicht oder die Kamera auslösen wenn man lächelt oder auch Gestensteuerung wenn man den Timer oder ähnliches einschalten will. Wer also ein Smartphone besitzt, verlässt sich beim Fotografieren oft auch auf Mitarbeit oder zumindest die Hilfestellung einer KI.
Oft werden auch bereits adaptierte Suchen mithilfe einer KI im Hintergrund auf Smartphones verwendet, um thematische Begriffe besser filtern und diese dem Benutzer:innen schneller ausgeben zu können. Mittlerweile hat sich auch bereits in der jüngsten Vergangenheit ein neues Feld der Bilderstellung aufgetan: durch Deep Learning können diverse Text-to Image Prozessoren sehr effizient digitale Kunstwerke erschaffen und somit das Erstellen von Grafiken/Assets für uns alle enorm erleichtern. Drei führende Plattformen (Midjourney, Stable Diffusion und DALL-E) nutzen maschinelles Lernen und werden stetig verbessert. Schon jetzt verblüffen die Ergebnisse und die Entwicklung hat quasi gerade erst gestartet.
Smart Home
Musikstreaming
Feeds und Ads
Ein weiteres Beispiel für einen schlauen KI-Algorithmus: Facebook erkennt z.B. durch gewisse Klicks, Gewohnheiten, Kontakte und andere Daten, wer mit wem wirklich gut befreundet ist. Deshalb erscheinen gute Freunde und deren Nachrichten oft weiter oben im Newsfeed oder werden zuerst in der Freundesliste im eigenen Profil angezeigt. Ebenfalls werden auf Basis dieser Daten Inhalte und Werbeeinschaltungen kuratiert um Nutzer bestmöglich zu unterhalten und die verbrachte Zeit in sozialen Netzwerken zu maximieren.
Aber nicht nur Meta nutzt KI zur Nutzeroptimierung, denn im Prinzip nutzen alle Social-Media-Plattformen – natürlich auch LinkedIn, Instagram, TikTok – das Potenzial dieser „intelligenten“ Technologie. Auch durch die „Gefällt mir“-Angaben, „Likes“ oder „Following“-Optionen ziehen clevere Algorithmen Rückschlüsse darauf, welche Posts oder Werbung individuell interessant sein könnten. Dies wird dann oft genutzt um Produkte gezielter zu platzieren – häufig, ohne dass sich der Endnutzer dessen bewusst ist.
Sprachübersetzung
Wer in letzter Zeit Google Translate, DeepL oder ähnliche Programme benutzt hat, weiß wieviel sich in den letzten Jahren hinsichtlich Optimierungen und besseren Ergebnissen getan hat. Während früher einzelne Wörter zusammenhanglos übersetzt wurden, analysiert die neue Google Neural Machine Translation (GNMT) zuerst in Sekundenschnelle den gesamten Satz, bevor sie eine Übersetzung vorschlägt. Weil nun die Wörter im Bezug zueinander stehen, können Sätze (weitgehend) sinngemäß und grammatikalisch korrekt übersetzt werden. Beispielsweise werden nun auch Redewendungen oder länderspezifische Ausdrücke, die nicht in beiden Sprachen gleich lauten, erkannt und richtig verarbeitet. Auch wer Google Translate noch nicht aktiv benutzt hat, ist damit schon indirekt in Berührung gekommen, beispielsweise durch einen Klick auf die Option „Übersetzen“ unter einem anderssprachigen Facebook-Post oder im Nachrichtenfeld vieler Websites.
Ebenfalls hat Wikipedia bereits angekündigt, Google Translate zu integrieren, was bedeutet, dass der Text oder Ausschnitte des Textes, den man vor sich hat, von einer KI geschrieben bzw. übersetzt worden ist. Mittlerweile gibt es auch hochentwickelte Sprachmodelle, welche in der Lage sind rudimentäre Artikel komplett selbstständig zu „schreiben“. Durch Textgeneratoren wie GPT3 (Generative Pre-trained Transformer 3) wird mittels Deep Learning schon fast menschenähnlicher Text in sehr kurzer Zeit erzeugt. Auch hinsichtlich visueller Übersetzungstools kann man hier z.B. Google Lens nennen, welche es ermöglichen unter anderem (fremdsprachige) Straßenschilder oder gedruckte Texte in Echtzeit in eine gewünschte Zielsprache zu übersetzen.
Fahrassistenten
Navigation
Um im Verkehrsbereich und bei Autos zu bleiben: viele Bordsysteme von Fahrzeugen nutzen entweder direkt Navigationssysteme oder lassen sich mit Google/Apple Maps verbinden um Echtzeitinformationen – Staus, Baustellen, Straßensperren usw. – wiederzugeben. Diese Daten werden entweder durch eine aktive Internetverbindung, GPS Daten oder Radio- und Funkwellen abgerufen und durch KI-Systeme analysiert und interpretiert, um vor Verspätungen zu warnen oder um die besten alternativen Routen zu bestimmen. Oftmals wird dies dann auch durch Sprachassistenten der Fahrzeughersteller vermittelt und die Befehlseingabe auch dadurch immens erleichtert.
Ausblick
Die Entwicklung hinsichtlich des Einsatzes von KI im Alltag geht stetig weiter: Auf Basis statistischer Daten können KI-Prozesse immer besser Muster erkennen und damit z.B. auch Krankheiten diagnostizieren, die selbst erfahrene Mediziner oftmals nicht so schnell entdecken können. KI-Systeme schreiben verstärkt Spielberichte im Sport oder Teile der Geschäftsberichte von Unternehmen – wo es sich zumindest um faktenbasierte Texte handelt. Selbst im analogen Bereich wird KI ihr Potenzial künftig entfalten: die Marke Schwarzkopf hat in Kooperation mit Salon Lab bereits einen Scanner entwickelt, welcher die Haarstruktur erkennt und damit persönliche Färbemittel und Shampoos empfehlen kann um das bestmögliche Ergebnis und eine nachhaltige Kundenerfahrung zu bieten. Natürlich sollte man niemals KI unbedacht oder leichtsinnig verwenden – der Einsatz sollte stets mit Augenmaß und Verantwortung passieren, ohne dabei auch die Risiken komplett auszublenden.
Wir brauchen klare Regeln und Normen für die Anwendung von KI und auch das weltweite Verständnis, dass der Mensch immer im Mittelpunkt davon stehen muss. In den nächsten Jahren und Jahrzehnten wird durch diesen technologischen Fortschritt auch unser gesellschaftliches System adaptiert werden müssen, jedoch sollten wir dies nutzen um unsere ethischen und moralischen Grundsätze neu zu definieren und ein gutes, zielführendes Miteinander zu schaffen. Technologie hat immer Licht- und Schattenseiten – meist entscheidet die Nutzung darüber, welche Seite zu Tage kommt.
