Was ist künstliche Intelligenz (KI) und wie funktioniert sie?

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Feld, das sich mit der Schaffung von intelligenten Maschinen und Programmen befasst, die in der Lage sind, menschenähnliche Aufgaben zu erfüllen. Die künstliche Intelligenz wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Expertensysteme, Sprachverarbeitung, maschinelles Sehen, Spracherkennung und Cybersicherheit. KI nimmt große Mengen an Trainingsdaten auf, analysiert sie auf Muster und Zusammenhänge und nutzt diese Muster dann, um ähnliche Ergebnisse zu erzeugen.

Künstliche Intelligenz ist die Intelligenz von Maschinen oder anderen nicht lebenden Wesen oder die Schaffung von kognitiven Funktionen in einem künstlichen Mechanismus. KI-Systeme können in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, von der Robotik über die Wirtschaft bis hin zur Cybersicherheit.

Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

KI-Algorithmen und -Systeme arbeiten auf der Grundlage von mathematischen Modellen, die es ihnen ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen.

Es gibt verschiedene Ansätze zur Umsetzung von KI, darunter maschinelles Lernen, tiefe neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung, Expertensysteme und andere. Ein gemeinsames Merkmal all dieser Ansätze ist, dass sie auf Daten angewiesen sind, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Im folgenden zeigen wir dir, was diese Ansätze im Einzelnen bedeuten.

Unterkategorien der künstlichen Intelligenz

Hier sind ein paar wichtige Konzepte, die mit der KI-Technologie verbunden sind.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit eines Computers, Muster in Daten zu erkennen und diese Muster zu nutzen, um Aufgaben zu erfüllen und Probleme zu lösen. Ein solches System lernt aus seinen Algorithmen und entwickelt die Fähigkeit, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, die nicht programmiert wurden.

Dank der Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, können Cybersicherheitssysteme mit integriertem maschinellem Lernen Angriffe genauer vorhersagen und verhindern.

Expertensysteme

Expertensysteme sind Programme, die den Entscheidungsprozess der menschlichen Intelligenz nachahmen, um verschiedene Probleme zu lösen. Sie sind so konzipiert, dass sie komplexe Probleme lösen, indem sie Schlussfolgerungen aus Wissensbeständen ziehen. Ein Expertensystem besteht in der Regel aus zwei Teilsystemen – der Inferenzmaschine und der Wissensbasis. Die Wissensbasis stellt Fakten und Regeln dar. Die Inferenzmaschine nutzt die Regeln, um neue Fakten abzuleiten.

Künstliche neuronale Netze

Künstliche neuronale Netze verwenden Paradigmen, die es einem Computer ermöglichen, aus Beobachtungsdaten zu lernen. Sie ahmen die biologischen Prozesse des menschlichen Gehirns nach. Neuronale Netze bestehen aus künstlichen Neuronen, die Signale senden. Die Neuronen haben auch eine Gewichtung, die sich im Laufe des Lernprozesses anpasst. Das Gewichtung kann ein Signal erhöhen oder verringern.

Künstliche neuronale Netze werden u.a. für die Systemidentifikation, Quantenchemie, Gesichts- und Bilderkennung, Sequenzerkennung und Data Mining eingesetzt.

Deep Learning

Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, welche auf künstlichen neuronalen Netzen und Representation Learning basiert. Es verwendet mehrere Schichten, um aus den Eingabedaten schrittweise Merkmale auf höheren Schichten zu extrahieren. So kann Deep Learning bestimmte Unterschiede und Aspekte von Daten erkennen (z. B. eine sehr genaue Bilderkennung).

Welche Arten künstlicher Intelligenz gibt es?

Es gibt verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz, die sich durch ihre Fähigkeiten und Eigenschaften unterscheiden. Die vier Haupttypen der künstlichen Intelligenz sind:

Reactive Machines (reaktive Maschinen)

Diese Art von künstlicher Intelligenz reagiert nur auf direkte Aktionen in ihrer Umgebung und kann nicht aus früheren Erfahrungen lernen. Ein Beispiel für eine Reactive Machine ist ein Schachcomputer, der nur auf die Aktionen seines Gegners in der aktuellen Partie reagiert.

Limited Memory (Begrenzte Speicherkapazität)

Diese Art von künstlicher Intelligenz kann aus früheren Erfahrungen lernen und sie nutzen, um bessere Entscheidungen in der Zukunft zu treffen. Dabei handelt es sich um eine eingeschränkte Form des maschinellen Lernens. Ein Beispiel für eine Limited Memory-KI ist ein selbstfahrendes Auto, das aus früheren Erfahrungen auf der Straße lernen und seine Fahrentscheidungen entsprechend anpassen kann.

Diese Form der künstlichen Intelligenz gehört heute zu den gebräuchlichsten. Zu ihnen zählen Sprachassistenten im Handy sowie Übersetzungsprogramme und vieles mehr.

Theory of Mind (Theorie des Geistes)

Diese Art von künstlicher Intelligenz besitzt die Fähigkeit, mentale Zustände wie Gedanken, Überzeugungen und Absichten anderer zu erkennen und zu interpretieren. Eine solche KI könnte verstehen, dass eine Person, die ein Restaurant betritt, wahrscheinlich hungrig ist und sich setzen möchte, um zu essen. Theory of Mind-KIs werden derzeit noch intensiv erforscht.

Self Awareness (Selbstwahrnehmung)

Dies ist die fortschrittlichste Art von künstlicher Intelligenz, die sich ihrer selbst bewusst ist und ihre eigene Existenz und Identität erkennt. Eine solche KI könnte ihre eigenen Gedanken und Handlungen hinterfragen und Entscheidungen auf Basis ihrer eigenen Überlegungen treffen. Eine KI mit Selbstwahrnehmung ist derzeit noch rein hypothetisch.

Künstliche Intelligenz im Alltag

Es gibt viele Anwendungen für künstliche Intelligenz im Alltag, einige Beispiele sind:

• Sprachassistenten: KI-basierte Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant können Sprache erkennen und auf Anfragen reagieren.
• Empfehlungssysteme: Künstliche Intelligenz wird häufig in Empfehlungssystemen für E-Commerce-Websites oder Streaming-Plattformen wie Netflix verwendet, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer basierend auf ihrem Verhalten und ihren Vorlieben zu geben.
• Bild- und Spracherkennung: KI-basierte Bild- und Spracherkennungssysteme werden in der Medizin, Sicherheitsüberwachung, automatisierten Fahrzeugen und vielen anderen Bereichen eingesetzt.
• Chatbots: KI-basierte Chatbots können automatisch mit Kunden chatten, Fragen beantworten und Probleme lösen.
• Automatisierung von Geschäftsprozessen: KI-basierte Automatisierung von Geschäftsprozessen kann Unternehmen dabei helfen, effizienter zu arbeiten und Zeit und Geld zu sparen.
• Medizinische Diagnostik: Künstliche Intelligenz kann in der Medizin dazu eingesetzt werden, um Krankheiten zum Teil frühzeitig zu erkennen und zu diagnostizieren.

Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit

Cybersicherheits-Experten können KI auf verschiedene Arten anwenden, aber es gibt auch Herausforderungen.

Das sind die Nutzen der KI in er Cybersicherheit:

• Die KI kann über maschinelles Lernen die Verhaltensmuster des Gerätebesitzers erkennen.Wenn sie etwas Ungewöhnliches bemerkt, kann sie vermuten, dass jemand anderes das Gerät benutzt und es verhindern (dies kann aber auch als Tracking-Methode verwendet werden).
• Maschinelle Lernfähigkeiten und große Datenbanken können auch dazu beitragen, Bedrohungen und Schwachstellen viel effizienter zu erkennen. KI kann Muster im Web-Traffic überwachen und den Nutzer oder Administrator warnen, wenn sie etwas Verdächtiges bemerkt. Mithilfe von maschinellem Lernen können auch umfangreiche Datenbanken aufgebaut werden, die eine genauere Mustererkennung ermöglichen.
• KI übertrifft die menschlichen Fähigkeiten zur Überwachung in Bezug auf Qualität und Quantität. Menschen machen Fehler und müssen auch mal schlafen. Die künstliche Intelligenz ist rund um die Uhr einsatzbereit und kann riesige Datenmengen in kürzester Zeit verarbeiten. Sie nimmt den Experten viel Arbeit ab und ermöglicht es ihnen, sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren.
• KI kann die Verwendung von Passwörtern und die Gefahr, dass sie entwendet werden, überflüssig machen. Biometrische Identifizierungssysteme nutzen künstliche Intelligenz, um den rechtmäßigen Besitzer anhand von Gesichtserkennung, Fingerabdrücken oder anderen ähnlichen Techniken zu identifizieren. Sie können sich zum Beispiel selbst die kleinsten Details deines Gesichts einprägen. So kann dein Gerät dich sogar mit Gesichtsbehaarung oder Kopfbedeckung identifizieren.
• KI kann dabei helfen, einen genauen und detaillierten Überblick über deine Geräte, Anwendungen und Nutzer mit unterschiedlichen Zugriffsrechten zu behalten.
• Bessere Endpunktsicherheit. Künstliche Intelligenz ist vorteilhaft für den Schutz der Endpunkte von Remote-Geräten. KI-Aktivitäten basieren nicht auf Signaturen und sind daher nützlicher, um neue Schadsoftware-Typen zu entdecken und Schadsoftware-Angriffe zu verhindern. KI lernt, Verhaltensmuster von Schadsoftware oder anderen verdächtigen Prozessen zu erkennen, s dass sie sich schnell anpassen und ständig ihre virtuellen Muskeln spielen lassen kann.

Das sind die Herausforderungen von KI in der Cybersicherheit:

• Künstliche Intelligenz kann auch von Hackern für böswillige Zwecke genutzt werden, um noch raffiniertere und groß angelegte Angriffe zu initiieren. KI kann auch dabei helfen, Schwachstellen schneller und effizienter zu erkennen und auszunutzen.
• KI-gestützte biometrische Erkennung kann ebenfalls eine Bedrohung darstellen. Fortgeschrittliche Scan-Techniken können Dritten sehr detaillierte Daten über dein Aussehen zur Verfügung stellen. Sie können auch für die Überwachung, das Tracking und andere Verletzungen unserer Privatsphäre genutzt werden. Autoritäre Länder und Regime könnten diese Techniken nutzen, um ihre Gegner zu überwachen.
• Die Kosten für die Einstellung eines Expertenteams zur Implementierung von KI-Lösungen sind derzeit recht hoch. Außerdem befinden sich einige dieser Technologien noch im Versuchsstadium, sodass es riskant ist, sich auf sie zu verlassen.
• Künstliche Intelligenz sammelt und verarbeitet mehr Daten als je zuvor, sodass Dritte noch mehr Daten über uns haben. Das kann mehr Privatsphäre- und Sicherheitsprobleme mit sich bringen, als es löst.
• Auch Entwickler von Viren können künstliche Intelligenz nutzen. Diese KI-gesteuerten Viren können potenziell mehr Schaden anrichten als andere Viren, weil sie in der Lage sind, Antivirensoftware zu erkennen, ihren Code anzugreifen und zu umgehen.
• KI kann auch für Social-Engineering-Angriffe eingesetzt werden. Betrüger können damit menschliche Sprache imitieren oder gefälschte Bilder oder Videos für Deepfakes produzieren, um Nutzer dazu zu bringen, vertrauliche Daten zu senden. Diese Techniken können auch für Cybermobbing eingesetzt werden.