Künstliche Intelligenz im Alltag

3. November 2022
Lesezeit: 15 Minuten

Michael Heindl

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.

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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

Die meist verbreitete Form von KI im Alltag befindet sich noch immer im Bereich der Spracherkennung und Sprachassistenz. Obwohl Alexa, Cortana, Google Assistant & Siri noch immer nicht perfekt agieren, erkennt man schnell, dass diese stetig weiter entwickelt und „intelligenter“ werden. Durch Deep/Machine Learning erkennen die Sprachassistenten gewisse Muster in gespeicherten Datensätzen, um so immer präzisere Antworten geben zu können oder einfache Befehle auszuführen. Dies beginnt am Smartphone beim Stellen eines Weckers per Sprachbefehl, geht über Infos zum Wetter, TV-Programm oder tagesaktuellen Neuigkeiten bis hin zur Buchung von Flügen oder Hotels via Spracheingabe. Auch in vielen, modernen Autos werden Sprachassistenten direkt in die User Experience integriert um beim Autofahren weniger Ablenkung zu schaffen und den Zugang zu erleichtern.

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

Selbst zuhause kann man mittlerweile per Sprachsteuerung die Lichtverhältnisse und die Temperaturen anpassen, Kaffee automatisch kochen lassen und die Rollläden schließen oder vom Kühlschrank das Wetter für die nächsten Tage ablesen. Desweiteren können auch Saug- und Putzroboter an eine zentrale Steuerung angeschlossen werden. Alle Daten werden dann im Smart Home archiviert und ausgewertet und auf Wunsch von Besitzer:innen kann dies mit einer KI verknüpft werden, welche unterschiedliche Bereiche direkt auf die Bewohner:innen anpasst. Somit wird durch diese Daten dann die Temperatur angepasst oder die Heizung gestartet, die Beleuchtung nach Vorlieben automatisch angepasst und aktiviert. Die Entwicklung und Vernetzung hat hier in den letzten Jahren enorm Fahrt aufgenommen und das IoT (Internet of Things) weitet sich auch zunehmend in „smarte Städte“ und den öffentlichen Raum aus.

Musikstreaming

Was viele als simplen Algorithmus abtun, kann mittlerweile tatsächlich als eine simple Form einer KI beschrieben werden – je nachdem wie breit man den Begriff fasst. Musikvorschläge von Spotify, Amazon Music usw. entstehen dadurch, dass eine „simple“ KI Informationen über den Musikgeschmack der User sammelt (Genres, Laufzeit, Künstler:innen) und das System so jeden Tag dazu lernt, sich neue Muster erschließen und dadurch individuell zugeschnittene Playlists generiert werden können. Des weiteren können so neue Vorschläge für ähnliche Stücke und Geschmäcker zielgerichtet ausgespielt werden, um ein noch individuelleres Erlebnis bieten zu können.

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

Anfangs wurde der Einsatz von KI & Algorithmen in modernen Autos schon kurz thematisiert. Nachfolgend findest Du weitere Beispiele aus dem heutigen Straßenverkehr und unsere Nutzung von diesen Systemen. Autonomes Fahren auf unseren Straßen ist zum aktuellen Zeitpunkt noch immer Zukunftsmusik, doch schon heute gibt es einige Funktionen, die das Fahren deutlich erleichtern: der Notbremsassistent, Abstandsregler, automatische Verkehrszeichen-Erkennung oder die automatische Einparkhilfe sind nur einige Beispiele. Autos, welche mit diesen Systemen ausgestattet sind, haben sehr oft komplexe Algorithmen oder auch eine einfache KI mit an Bord – schließlich muss das Auto, bzw. die KI die Situation richtig einschätzen können. Ein Gegenstand auf der Straße ist schließlich kein Grund für eine Notbremsung und ein runder Schatten ist nicht immer ein Stein, gegen den man beim Einparken fahren könnte. Die komplexen Assistenzsysteme müssen in Bruchteilen einer Sekunde Entscheidungen treffen und wenn Verkehrsschilder – zum Beispiel Tempolimits – mit ins Spiel kommen, muss die KI ebenso gute Ergebnisse bei der Bilderkennung wie bei der Bildverarbeitung liefern.

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.

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