Page 5 - 34. Kongress des Club Of Logistics

grad sinnvoll zu erfassen, unterscheiden KI-Forscher heu- Selbstständiges Lernen erhöht die Autonomie, und je
te zwischen „starker“ und „schwacher“ KI. Unter starker autonomer das System, desto stärker die KI.
KI versteht man eine heute noch unerreichbare Form von
Maschinenintelligenz, die sich weitgehend auf der Höhe Zu den erfolgreichsten Lernarchitekturen des maschi-
bestimmter kognitiver Fähigkeiten des Menschen be- nellen Lernens (Machine Learning) gehören Künstliche
wegt, also völlig autonom beliebige komplexe Aufgaben Neuronale Netze (KNN), die sich am Prinzip menschlicher
lösen kann. Gehirnaktivität orientieren. Sie bestehen aus (abstrahier-
ten) Neuronen, den Knoten oder Units des Netzes, die
Alles, was uns heute an maschineller Intelligenz begeg- letztendlich mathematische Gleichungen sind, welche
net, gehört der Kategorie „schwache KI“ an, verfügt da- innerhalb eines Computerprogramms in Aktivität umge-
her nur über einen begrenzten Grad von Autonomie. Im setzt werden.
weitesten Sinne verstanden ist (schwache) KI schon heu-
te allgegenwärtig: (Sprachassistenten, Navigationsund Eine besonders erfolgreiche Untergruppe des Maschi-
Assistenzsysteme für Autos, Online-Börsen, Schach-Com- nenlernens ist das tiefe oder tiefgehende Lernen („Deep
puter und so weiter). Learning“), das sich durch eine besonders hohe Komple-
xität der Neuronen-Struktur auszeichnet. Damit können
Die große Zeit der KI steht jedoch erst noch bevor. Mit beispielsweise mittels Big-Data-Software und großen
wachsender Stärke der KI können immer komplexere Datenmengen sehr anspruchsvolle Aufgaben bewältigt
Probleme in immer kürzerer Zeit bearbeitet werden. Dies werden. Hierzu zählen Sprach-, Muster- und Gesichts-
ermöglicht nicht nur die Schaffung autonomer Mobili- erkennung sowie ildersuchmaschinen. Chatbots (also
tätssysteme, sondern beispielsweise auch die Verbesse- Algorithmen für die sprachbasierte Kommunikation zwi-
rung der Prognostik und die selbstständige maschinelle schen Mensch und Maschine) verbessern ihre Leistungs-
Entscheidung vieler Prozesse innerhalb der Wertschöp- fähigkeit durch Deep Learning. Aber auch für die Steue-
fungsnetzwerke. rung von Prozessen sowie die Simulation von komplexen
Vorgängen und die Erstellung von Prognosen werden sie
Maschinelles Lernen, Deep Learning bevorzugt eingesetzt. Immer stärkeres Gewicht wird da-
Die KI wird umso stärker, je lernfähiger die Systeme sind: bei künftig „Predictive Analytics“

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