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Die 10 KI-Trends für 2018. Teil 2: Allgemeine KI-Trends

von | 19. Dezember 2017 | Grundlagen

Nachdem wir uns im Teil 1 der 10 KI-Trends für 2018 konkreten einzelnen Anwendungsfällen gewidmet haben, wenden wir uns in Teil 2 der KI-Trends eher allgemeinen, übergreifenden Trends zu. Auch hier wird es zahlreiche Einzelanwendungen und Beispiele geben, bei denen KI dann zum Einsatz kommt. Dennoch sind die Entwicklungen so allgemein, dass sie sich nicht nur auf einen Use Case beschränken, sondern viele weitere nach sich ziehen können.18.

6. KI programmiert sich selbst und andere Programme

Mehrere interessante Meldungen in den letzten Wochen und Monaten deuten diesen Trend an. Zunächst verkündete ein Google-Forscherteam, dass eine KI-Software wiederum selbst eine KI-Software geschrieben hat. Kurze Zeit später vermeldete auch Microsoft, dass es einem Algorithmus gelungen sei, sich selbst zu kopieren. Bei einem Wettbewerb zwischen menschlichem Programmierer und KI-Programmierer schnitten die Programme, die künstlich erzeugt wurden, bei Referenzaufgaben besser ab.

Die Programmierfähigkeit von KI-Programmen schreitet immer weiter voran: Kürzlich gelang es ebenfalls einer Google-KI eine Verschlüsselung zu entwickeln, die bislang weder von Programmierern richtig verstanden wurde, noch bei Angriffen zu knacken war.

Für die Zukunft des Programmierens ist dies eine bedeutungsvolle Entwicklung. Sie könnte sehr bald dazu führen, dass intelligente Programme dazu eingesetzt werden können, automatisch Codes für bestimmte Aufgaben oder Probleme zu liefern.

Besonders in einem komplexen Industrie-4.0-Umfeld wie einer Smart Factory kann in der Regel keine Standardsoftware eingesetzt werden, weil für viele Einzelszenarien spezielle Lösungen gebraucht werden. Bislang wurden diese manuell erstellt. Diese aufwändige Aufgabe kann in Zukunft mit Hilfe von KI sehr viel effizienter und umfassender erledigt werden und der Industrie 4.0 weiter zum Durchbruch verhelfen.

7. KI-Gaming: Der wahre Kampf Mensch vs. Maschine

Spiele sind schon seit längerem eines der Benchmarks zur Bewertung von Künstlicher Intelligenz. Die Spielindustrie wird stark von KI profitieren und für Spieler enorm spannend werden. Schon jetzt ist es einem KI-Spieler gelungen, einen der weltbesten Spieler in „Dota 2“ zu besiegen – einem Spiel, das aufgrund seiner Komplexität bei vielen Spielanfängern für Frustration sorgt.

Der nächste anvisierte Schritt ist es, auch bei Teamspielen KIs konkurrenzfähig zu machen. Auch bei aufwändigen Strategie-Spielen können KI-Gegner dann so auftreten und agieren als wären es menschliche Gegner.

8. Kreative Künstliche Intelligenz: Wenn Algorithmen Kunst machen

Schon heute gibt es erste intelligente Algorithmen, die Musik analysieren, verstehen und erzeugen können. Musik bietet sich insofern an, als dass es ein künstlerischer Bereich ist, der im Vergleich zu anderen Kunstformen sehr regelhaft ist. Auch die Nachfrage nach kostengünstigen und GEMA-freien Stücken für die Verwendung in Videos, Online-Multiplayer-Spielen oder Werbefilmen könnte so einfach gedeckt werden. Auch passende Vermarktungsformen für künstlich erzeugte Musik via Blockchain gibt es bereits. Die ersten Gehversuche, die es in diese Richtung gibt, sind vielversprechend wie das folgende Video zeigt:

Ein Song in Anlehnung an Beatles-Songs – komponiert von einer KI.

Auch in anderen kreativen Bereichen gibt es seit längerem schon erste Gehversuche, KIs beispielsweise das Drehbruchschreiben beizubringen. Ein Drehbuch, das von einer KI verfasst wurde, wurde sogar verfilmt. Von der Qualität kann sich jeder selbst ein Bild machen:

Wie in anderen Bereichen, in denen KI eingesetzt wird, geht es aber auch im Bereich der kreativen Künstlichen Intelligenz nicht darum, Kreative zu ersetzen. Vielmehr geht es auch darum, mit neuen technischen Mitteln kreativ umzugehen und neue Anwendungsgebiete zu erschließen. Das Komponieren passender Musik in Echtzeit beispielsweise bei Online-Multiplayer-Spielen stellt nicht wirklich eine bestehende Lösung in Frage, sondern stößt in völlig neue Bereiche vor.

9. Deep Learning bzw. Machine Learning wird alltagstauglich

Machine-Learing-Algorithmen sind eine der Erscheinungsformen von Künstlicher Intelligenz. Machine Learning (ML) zeichnet sich vor allem dadurch aus, dass intelligente Programme aus Erfahrung lernen können. Eine spezielle Klasse von Machine-Learning-Algorithmen wiederum ist Deep Learning. Letzteres kommt vor allem bei Anwendungen wie Sprach- und Gesichtserkennung zum Einsatz.

In diesem Jahr war in diesem Zusammenhang insbesondere die Meldung interessant, dass der Prozessor des neuen iPhones so leistungsfähig ist, dass er ML-Algorithmen beispielsweise zur Verbesserung von Fotos oder bei der Gesichtserkennung nutzen kann.

Link-Tipp: Sie möchten mehr über Machine Learning erfahren? Werfen Sie einen Blick auf unsere Machine Learning Schulung.

Die neue Generation von Geräten lernt ein Gesicht also so gut kennen, dass es mit der Zeit keine Rolle mehr spielt, ob der Nutzer einen Bart trägt, stark geschminkt ist oder auf andere Weise sein Gesicht verändert. Das eröffnet zahlreiche Anwendungsfälle – nicht nur im privaten Umfeld, sondern vor allem im industriellen und beruflichen Kontext.

Lesetipp: In unserem Grundlagenartikel beschäftigen wir uns mit allen  Grundbegriffen rund um Künstliche Intelligenz wie beispielsweise Deep Learning oder Machine Learning.

10. KI wird zum Standard bei Apps und Unternehmensapplikationen

Bei speziellen Anwendungsbereichen wie dem Autonomen Fahren steht die KI im Zentrum der jeweiligen Anwendungen. KI wird sich aber im kommenden Jahr auch immer mehr als Standard bei Apps und Unternehmensapplikationen durchsetzen.

Während beispielsweise bislang noch Anwender von Profi-Bildbearbeitungsprogrammen wie Photoshop oder Lightroom selbst zur Maus beziehungsweise zum virtuellen Pinsel greifen mussten, gibt es seit kurzem bereits die ersten Programme, bei denen ein intelligenter Algorithmus die Bearbeitung automatisch übernimmt. Auch Google feilt an Algorithmen, die Bilder automatisch bearbeiten und im neuen Flagship-Smartphone von Google zum Teil sogar in der Kamera selbst erfolgt.

Genau genommen laufen auch bei diesen beiden Beispielen im Hintergrund Machine-Learning-Algorithmen. Bei diesem Trend können aber auch andere Formen künstlicher Intelligenz zum Einsatz kommen. In einer Buchhaltungssoftware können integrierte Entscheidungsbäume dabei helfen, Prozesse zu optimieren und zu automatisieren. Unternehmenssoftware wird durch den Einsatz von KI dabei helfen, den Arbeitsalltag effizienter zu gestalten und vor allem Datenanalysen einfacher mit einzubeziehen, um beispielsweise Handlungsempfehlungen auszusprechen. Eine Studie der IDC schätzt, dass bis 2021 in 75 % der kommerziellen Applikationen für Unternehmen KI eingesetzt werden wird.

KI-Trends 2018 – Es wird auf jeden Fall spannend

Die KI-Trends 2018 zeigen, dass es zahlreiche Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in den verschiedensten Bereichen und Branchen gibt. Unternehmen stehen dabei erst am Anfang, wenn es um die zahlreichen Möglichkeiten von KI geht. Die Zeit wird zeigen, ob noch neue KI-Trends dazukommen werden.

<a href="https://www.alexanderthamm.com/de/blog/author/michaela/" target="_self">Michaela Tiedemann</a>

Michaela Tiedemann

Michaela Tiedemann ist seit den jungen Startup Tagen der Alexander Thamm GmbH mit im Team. Sie hat die Entwicklung vom schnelllebigen, spontanen Startup hin zum erfolgreichen Unternehmen aktiv mitgestaltet. Mit der Gründung einer eigenen Familie begann für Michaela Tiedemann dann parallel dazu ein ganz neues Kapitel. Den Job an den Nagel zu hängen, kam für die frisch gebackene Mutter aber nicht in Frage. Stattdessen entwickelte sie eine Strategie, wie sie ihre Stelle als Chief Marketing Officer mit ihrer Rolle als Mutter in Einklang bringen kann.