Aufschlüsselung der Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz – IBM Blog

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die konvergenten Bereiche der Computer- und Datenwissenschaft, die sich auf den Bau von Maschinen mit menschlicher Intelligenz konzentrieren, um Aufgaben auszuführen, für die früher ein Mensch erforderlich gewesen wäre. Zum Beispiel Lernen, Argumentation, Problemlösung, Wahrnehmung, Sprachverständnis und mehr. Anstatt sich auf explizite Anweisungen eines Programmierers zu verlassen, können KI-Systeme aus Daten lernen und so komplexe Probleme (sowie einfache, aber sich wiederholende Aufgaben) bewältigen und sich im Laufe der Zeit verbessern.

Die heutige KI-Technologie bietet eine Reihe von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen. Unternehmen nutzen KI neben vielen anderen Anwendungen, um menschliches Versagen zu minimieren, hohe Betriebskosten zu senken, Dateneinblicke in Echtzeit bereitzustellen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Als solches stellt es einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise dar, wie wir mit der Datenverarbeitung umgehen und Systeme schaffen, die Arbeitsabläufe verbessern und Elemente des Alltagslebens verbessern können.

Aber trotz der unzähligen Vorteile der KI gibt es im Vergleich zu herkömmlichen Programmiermethoden auch erhebliche Nachteile. Die Entwicklung und Bereitstellung von KI kann mit Datenschutzbedenken, Arbeitsplatzverlagerungen und Cybersicherheitsrisiken verbunden sein, ganz zu schweigen von dem enormen technischen Aufwand, um sicherzustellen, dass sich KI-Systeme wie beabsichtigt verhalten.

In diesem Artikel besprechen wir die Funktionsweise der KI-Technologie und erläutern die Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz im Vergleich zu herkömmlichen Computermethoden.

Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?

KI basiert auf drei grundlegenden Komponenten: Daten, Algorithmen und Rechenleistung. 

• Datum: KI-Systeme lernen und treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten. Für ein effektives Training sind große Datenmengen erforderlich, insbesondere im Fall von Modellen des maschinellen Lernens (ML). Daten werden häufig in drei Kategorien unterteilt: Trainingsdaten (hilft dem Modell beim Lernen), Validierungsdaten (optimiert das Modell) und Testdaten (bewertet die Leistung des Modells). Für eine optimale Leistung sollten KI-Modelle Daten aus verschiedenen Datensätzen (z. B. Text, Bilder, Audio und mehr) empfangen, die es dem System ermöglichen, sein Lernen auf neue, unsichtbare Daten zu übertragen.
• Algorithmen: Algorithmen sind die Regelwerke, nach denen KI-Systeme Daten verarbeiten und Entscheidungen treffen. Zur Kategorie der KI-Algorithmen zählen ML-Algorithmen, die ohne explizite Programmierung lernen und Vorhersagen und Entscheidungen treffen. KI kann auch mit Deep-Learning-Algorithmen arbeiten, einer Teilmenge von ML, die mehrschichtige künstliche neuronale Netze (ANNs) – daher der „tiefe“ Deskriptor – verwendet, um Abstraktionen auf hoher Ebene innerhalb von Big-Data-Infrastrukturen zu modellieren. Und Reinforcement-Learning-Algorithmen ermöglichen es einem Agenten, Verhalten zu erlernen, indem er Funktionen ausführt und auf der Grundlage ihrer Richtigkeit Strafen und Belohnungen erhält, wobei er das Modell iterativ anpasst, bis es vollständig trainiert ist.
• Rechenleistung: KI-Algorithmen erfordern häufig erhebliche Rechenressourcen, um solch große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Algorithmen auszuführen, insbesondere im Fall von Deep Learning. Viele Unternehmen verlassen sich auf spezielle Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs), um diese Prozesse zu optimieren. 

KI-Systeme lassen sich in der Regel auch in zwei große Kategorien einteilen:

• Künstliche schmale Intelligenz, auch schmale KI oder schwache KI genannt, führt bestimmte Aufgaben wie Bild- oder Spracherkennung aus. Virtuelle Assistenten wie Siri von Apple, Alexa von Amazon, IBM watsonx und sogar ChatGPT von OpenAI sind Beispiele für enge KI-Systeme.
• Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI), oder starke KI, kann jede intellektuelle Aufgabe ausführen, die ein Mensch ausführen kann; Es kann domänenübergreifendes Wissen verstehen, lernen, sich anpassen und daraus arbeiten. AGI ist jedoch immer noch nur ein theoretisches Konzept.

Wie funktioniert traditionelle Programmierung?

Im Gegensatz zur KI-Programmierung erfordert die herkömmliche Programmierung, dass der Programmierer explizite Anweisungen schreibt, die der Computer in jedem möglichen Szenario befolgen muss. Der Computer führt dann die Anweisungen aus, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe auszuführen. Es handelt sich um einen deterministischen Ansatz, ähnlich einem Rezept, bei dem der Computer Schritt-für-Schritt-Anweisungen ausführt, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Der traditionelle Ansatz eignet sich gut für klar definierte Probleme mit einer begrenzten Anzahl möglicher Ergebnisse, aber es ist oft unmöglich, Regeln für jedes einzelne Szenario zu schreiben, wenn Aufgaben komplex sind oder eine menschenähnliche Wahrnehmung erfordern (wie bei der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache, usw.). Hier bietet die KI-Programmierung einen klaren Vorteil gegenüber regelbasierten Programmiermethoden.

Was sind die Vor- und Nachteile von KI (im Vergleich zum herkömmlichen Computing)?

Das reale Potenzial von KI ist immens. Zu den Anwendungen von KI gehören die Diagnose von Krankheiten, die Personalisierung von Social-Media-Feeds, die Durchführung anspruchsvoller Datenanalysen zur Wettermodellierung und die Stromversorgung der Chatbots, die unsere Kundensupportanfragen bearbeiten. KI-betriebene Roboter können sogar Autos zusammenbauen und die Strahlung von Waldbränden minimieren.

Wie bei jeder Technologie gibt es auch bei KI im Vergleich zu herkömmlichen Programmiertechnologien Vor- und Nachteile. Abgesehen von grundlegenden Unterschieden in ihrer Funktionsweise unterscheiden sich KI und traditionelle Programmierung auch erheblich in Bezug auf Programmiererkontrolle, Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit.

• Kontrolle und Transparenz: Traditionelle Programmierung bietet Entwicklern die volle Kontrolle über die Logik und das Verhalten von Software und ermöglicht so eine präzise Anpassung und vorhersehbare, konsistente Ergebnisse. Und wenn sich ein Programm nicht wie erwartet verhält, können Entwickler die Codebasis zurückverfolgen, um das Problem zu identifizieren und zu beheben. KI-Systeme, insbesondere komplexe Modelle wie tiefe neuronale Netze, können schwer zu kontrollieren und zu interpretieren sein. Sie funktionieren oft wie „Black Boxes“, bei denen die Ein- und Ausgabe bekannt sind, der Prozess, den das Modell verwendet, um von einer zur anderen zu gelangen, jedoch unklar ist. Dieser Mangel an Transparenz kann in Branchen problematisch sein, in denen die Erklärbarkeit von Prozessen und Entscheidungen im Vordergrund steht (z. B. im Gesundheitswesen und im Finanzwesen).
• Lernen und Datenverarbeitung: Traditionelle Programmierung ist starr; Es ist auf strukturierte Daten angewiesen, um Programme auszuführen, und hat normalerweise Schwierigkeiten, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Um einem Programm neue Informationen „beizubringen“, muss der Programmierer manuell neue Daten hinzufügen oder Prozesse anpassen. Herkömmlich codierte Programme haben auch Probleme mit der unabhängigen Iteration. Mit anderen Worten: Ohne explizite Programmierung für diese Fälle sind sie möglicherweise nicht in der Lage, unvorhergesehene Szenarien zu bewältigen. Da KI-Systeme aus riesigen Datenmengen lernen, eignen sie sich besser für die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Bilder, Videos und Text in natürlicher Sprache. KI-Systeme können auch kontinuierlich aus neuen Daten und Erfahrungen lernen (wie beim maschinellen Lernen), wodurch sie ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern können und sie besonders nützlich in dynamischen Umgebungen sind, in denen sich im Laufe der Zeit die bestmögliche Lösung entwickeln kann.
• Stabilität und Skalierbarkeit: Traditionelle Programmierung ist stabil. Sobald ein Programm geschrieben und debuggt ist, führt es die Vorgänge jedes Mal auf die exakt gleiche Weise aus. Allerdings geht die Stabilität regelbasierter Programme zu Lasten der Skalierbarkeit. Da herkömmliche Programme nur durch explizite Programmiereingriffe lernen können, erfordern sie, dass Programmierer Code in großem Maßstab schreiben, um den Betrieb zu skalieren. Dieser Prozess kann sich für viele Organisationen als unüberschaubar, wenn nicht sogar unmöglich erweisen. KI-Programme bieten mehr Skalierbarkeit als herkömmliche Programme, jedoch weniger Stabilität. Die Automatisierungs- und kontinuierlichen Lernfunktionen von KI-basierten Programmen ermöglichen es Entwicklern, Prozesse schnell und relativ einfach zu skalieren, was einen der Hauptvorteile von KI darstellt. Der improvisatorische Charakter von KI-Systemen führt jedoch dazu, dass Programme möglicherweise nicht immer konsistente und angemessene Antworten liefern.
• Effizienz und Verfügbarkeit: Regelbasierte Computerprogramme können eine Verfügbarkeit rund um die Uhr gewährleisten, manchmal jedoch nur, wenn sie rund um die Uhr von menschlichen Arbeitskräften bedient werden.

KI-Technologien können rund um die Uhr ohne menschliches Eingreifen laufen, sodass der Geschäftsbetrieb kontinuierlich laufen kann. Ein weiterer Vorteil der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass KI-Systeme langweilige oder sich wiederholende Aufgaben (wie die Dateneingabe) automatisieren können, wodurch die Bandbreite der Mitarbeiter für höherwertige Arbeitsaufgaben frei wird und die Lohnkosten des Unternehmens gesenkt werden. Es ist jedoch erwähnenswert, dass die Automatisierung erhebliche Auswirkungen auf den Verlust von Arbeitsplätzen für die Belegschaft haben kann. Einige Unternehmen sind beispielsweise dazu übergegangen, digitale Assistenten zur Sichtung von Mitarbeiterberichten einzusetzen, anstatt solche Aufgaben an eine Personalabteilung zu delegieren. Unternehmen müssen Wege finden, ihre bestehende Belegschaft in neue Arbeitsabläufe zu integrieren, die durch Produktivitätssteigerungen durch die Integration von KI in den Betrieb ermöglicht werden.

Maximieren Sie die Vorteile künstlicher Intelligenz mit IBM Watson

Omdia prognostiziert, dass der globale KI-Markt bis 200 einen Wert von 2028 Milliarden US-Dollar haben wird.¹ Das bedeutet, dass Unternehmen damit rechnen müssen, dass die Abhängigkeit von KI-Technologien zunimmt und die Komplexität der Unternehmens-IT-Systeme entsprechend zunimmt. Aber mit dem IBM watsonx™ KI- und Datenplattform, verfügen Organisationen über ein leistungsstarkes Tool zur Skalierung von KI in ihrer Toolbox.

Mit IBM watsonx können Teams Datenquellen verwalten, verantwortungsvolle KI-Workflows beschleunigen und KI ganz einfach im gesamten Unternehmen bereitstellen und einbetten – alles an einem Ort. watsonx bietet eine Reihe erweiterter Funktionen, darunter umfassendes Workload-Management und Echtzeit-Datenüberwachung, die Ihnen dabei helfen sollen, KI-gestützte IT-Infrastrukturen mit vertrauenswürdigen Daten im gesamten Unternehmen zu skalieren und zu beschleunigen.

Der Einsatz von KI ist zwar nicht ohne Komplikationen, stellt aber für Unternehmen eine Chance dar, mit einer immer komplexeren und dynamischeren Welt Schritt zu halten, indem sie ihr mit hochentwickelten Technologien begegnen, die diese Komplexität bewältigen können.

Setzen Sie KI mit watsonx ein