In-depth Report: Artificial Intelligence 2021

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich im Wesentlichen auf Computertechnologien, die sich an der Art und Weise orientieren, wie Menschen ihr Gehirn und ihr Nervensystem nutzen, um zu denken und Entscheidungen zu treffen, die aber in der Regel ganz anders funktionieren. Das Konzept der KI inspiriert seit über einem Jahrhundert viele Science-Fiction-Autoren und Zukunftsforscher. Heute ist es dank der Fortschritte in den Bereichen Computer und Big Data Realität geworden, und KI wird nun in großem Umfang in verschiedenen Branchen eingesetzt. Die Anwendung von KI-Technologien treibt das Wachstum auf individueller, geschäftlicher und wirtschaftlicher Ebene voran. Tatsächlich hat die KI inzwischen Menschen bei einer Reihe von Arbeitstätigkeiten überholt, auch bei solchen, die kognitive Fähigkeiten erfordern.

Das derzeitige KI-Ökosystem besteht aus maschinellem Lernen, Robotik und künstlichen neuronalen Netzen (ANNs). Beim maschinellen Lernen lernen Programme aus vorhandenen Daten und wenden dieses Wissen auf neue Daten an oder nutzen es, um Daten vorherzusagen. Der Bereich der Robotik befasst sich mit der Entwicklung und dem Training von Robotern. Normalerweise folgt die Fähigkeit eines Roboters, mit Menschen und der Welt zu interagieren, allgemeinen Regeln und ist vorhersehbar. Derzeit wird jedoch auch daran gearbeitet, Robotern mit Hilfe von Deep Learning beizubringen, wie sie Situationen meistern und mit einem gewissen Maß an Selbstbewusstsein handeln können. ANNs sind so aufgebaut, dass sie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Verbundene Einheiten (künstliche Neuronen) sind in Schichten organisiert, um Informationen zu verarbeiten.

In den letzten Jahrzehnten drehte sich die Entwicklung der KI vor allem um die Verbesserung der sprachlichen, mathematischen und logischen Denkfähigkeiten. Die nächste Phase der KI-Fortschritte geht jedoch in Richtung der Entwicklung emotionaler Intelligenz. Gleichzeitig ermöglicht KI das sequenzielle Lernen, eine weitere Funktion von Googles DeepMind, das Erlernen mehrerer Fähigkeiten. In den letzten Jahren hat das Deep Learning enorme Fortschritte gemacht, die es Maschinen ermöglichen, die physische Welt bis zu einem gewissen Grad zu verstehen. Unter den führenden Volkswirtschaften hat China in den letzten Jahren viel Forschung und Geld in die KI investiert.

Auch wenn die Investitionen von Corporate Venture Capital (CVC) in KI-Start-ups im Jahr 2020 nur geringfügig gestiegen sind, bleibt dies einer der wichtigsten Faktoren, die die aktuelle Phase des KI-Wachstums vorantreiben. Was die Technologie betrifft, so wird die Branche durch rasche Fortschritte bei der Rechenleistung auf die nächste Stufe gehoben. Ebenso fördern und ermöglichen Open-Source-Plattformen kollaboratives Lernen, was das Wachstum der KI begünstigt. Die derzeitige Wachstumsrate in der KI-Branche ist ebenso sehr auf die reichliche Verfügbarkeit von Big Data zurückzuführen wie auf Software und Hardware. Die Menge an Big Data, die von der zunehmend digitalisierten Wirtschaft erzeugt wird, wächst jedes Jahr um 40 % und wird bis 2025 voraussichtlich 163 Billionen Gigabyte erreichen. Dieses Wachstum von Big Data treibt die Verbesserung von KI-Algorithmen voran.

KI-Lösungen werden zunehmend auf die Bedürfnisse der Automobilindustrie, des Gesundheitswesens, des Bildungswesens, der Finanzbranche, der Unterhaltungsindustrie und anderer Branchen zugeschnitten. Im Automobilsektor wird KI in erster Linie für autonome Autos eingesetzt, wobei erwartet wird, dass diese Systeme mittel- bis langfristig zum Standard in neuen Fahrzeugen werden. In der Gesundheitsbranche haben die Entwicklungen im Bereich der KI und des maschinellen Lernens nicht nur das Innovationstempo in der Branche beschleunigt, sondern verändern auch ganze Betriebsmodelle. In der Bildungsbranche gibt es Bestrebungen, mithilfe von KI maßgeschneiderte Lernprogramme für jeden Schüler bereitzustellen, während in der Finanzbranche KI-Lösungen für die Vermögensverwaltung eine stärkere Personalisierung bieten können.