Was ist Künstliche Intelligenz? Einführung in die Zukunftstechnologie.

1. Frühe Anfänge (1930er bis 1970er Jahre): In dieser Phase wurden die Grundlagen der KI gelegt. Forscher wie Alan Turing und John von Neumann trugen wesentlich zur Entwicklung der theoretischen Grundlagen bei. Der erste KI-Workshop fand 1956 am Dartmouth College statt.

2. Erste Erfolge und Rückschläge (1970er bis 1980er Jahre): In dieser Zeit gab es erste praktische Anwendungen von KI, wie z.B. Expertensysteme in der Medizin und im Ingenieurwesen. Allerdings führten überzogene Erwartungen und technische Herausforderungen zu einem „KI-Winter“, einer Phase der Stagnation und des Rückgangs der Forschungsgelder.

3. Wiederaufleben und Durchbruch (1990er bis heute): Mit dem Aufkommen leistungsfähigerer Computer und neuer Algorithmen erlebte die KI ein Wiederaufleben. Besonders die Entwicklung von maschinellem Lernen und neuronalen Netzen führte zu bedeutenden Fortschritten. Heute ist KI in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens präsent.

Es gibt zwei Hauptkategorien von Künstlicher Intelligenz: schwache KI und starke KI.

Schwache KI (Narrow AI)
Schwache KI ist auf spezifische Aufgaben beschränkt und kann diese Aufgaben oft sehr gut erledigen. Sie ist nicht in der Lage, über ihre programmierten Fähigkeiten hinaus zu denken oder zu lernen. Beispiele für schwache KI sind:

• Sprachassistenten: Siri, Alexa und Google Assistant, die auf spezifische Sprachbefehle reagieren.
• Empfehlungssysteme: Algorithmen, die z.B. auf Streaming-Plattformen wie Netflix oder Spotify verwendet werden, um
  personalisierte Empfehlungen zu geben.
• Selbstfahrende Autos: Fahrzeuge, die in der Lage sind, autonom zu fahren, indem sie Sensordaten und KI-Algorithmen nutzen.
   

Starke KI (General AI)
Starke KI, auch als allgemeine KI bezeichnet, ist eine hypothetische Form von KI, die in der Lage ist, jede intellektuelle Aufgabe zu erledigen, die ein Mensch ausführen kann. Sie wäre fähig, zu lernen, zu verstehen und zu denken wie ein Mensch. Bisher existiert starke KI nur in der Theorie und in der Science-Fiction.
 

• Prädiktive Wartung: KI-Systeme analysieren Sensordaten von Maschinen und Anlagen, um frühzeitig Anomalien zu erkennen und Wartungsarbeiten zu planen, bevor es zu Ausfällen kommt. Dies erhöht die Betriebszeit und reduziert
  ungeplante Stillstände.
• Qualitätskontrolle: In der Fertigung werden KI-Algorithmen eingesetzt, um Produkte auf Fehler zu überprüfen. Bilderkennungssysteme können beispielsweise Defekte in der Produktion erkennen und aussortieren.
• Prozessoptimierung: KI hilft bei der Optimierung von Produktionsprozessen, indem sie Daten analysiert und Vorschläge zur Verbesserung der Effizienz und Reduzierung von Abfall macht.
• Robotik: Intelligente Roboter, die mit KI ausgestattet sind, können komplexe Aufgaben übernehmen, wie z.B. das Schweißen, Montieren oder Verpacken von Produkten.

• Netzstabilität: KI-Systeme überwachen und analysieren Echtzeitdaten aus dem Stromnetz, um Störungen frühzeitig zu erkennen und Maßnahmen zur Stabilisierung des Netzes zu ergreifen.
• Lastprognose: KI hilft bei der Vorhersage des Energiebedarfs, indem sie historische Daten und aktuelle Wetterbedingungen analysiert. Dies ermöglicht eine effizientere Planung der Energieerzeugung und -verteilung.
• Erneuerbare Energien: KI-Algorithmen optimieren die Integration erneuerbarer Energiequellen wie Solar- und Windkraft in das Stromnetz, indem sie die variablen Erzeugungsmengen vorhersagen und ausgleichen.
• Energieeffizienz: KI unterstützt Energieversorgungsunternehmen dabei, den Energieverbrauch zu überwachen und zu optimieren, indem sie Muster im Verbrauch erkennen und Maßnahmen zur Reduzierung des Energieverbrauchs vorschlagen.