Auf einen Blick
  • Die künstliche Intelligenz (KI) gilt als revolutionäre Entwicklung und Schlüsseltechnologie der Digitalisierung.

  • Das Softwareprogramm ChatGPT des US-Unternehmens OpenAI ist ein allgemein zugängliches KI-Beispiel.

  • Das Hauptmerkmal der KI ist das Lernen aus Daten, bekannt als maschinelles Lernen.

  • Wir haben uns für Sie alle wesentlichen Merkmale der KI genauer angesehen.
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Die künstliche Intelligenz (KI) ist eine der revolutionärsten Entwicklungen und gilt als Schlüsseltechnologie, die die Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen vorantreibt. Dabei ist die KI keine Erfindung des letzten Jahres, sondern ihre Geschichte begann weitaus früher. Bereits im Jahr 19567 wurde der Begriff der künstlichen Intelligenz erstmals auf einer Konferenz am Dartmouth College von dem Programmierer John McCarthy verwendet. Die Konferenz zog führende Wissenschaftler und Forscher an, die sich mit Themen rund um das maschinelle Lernen beschäftigten.

Die KI hat das Potenzial, nahezu alle Aspekte unseres Lebens zu beeinflussen und somit zu vereinfachen. Sowohl im täglichen Leben als auch in der Arbeitswelt bietet die künstliche Intelligenz verschiedene Einsatzgebiete. Folglich wird das Marktvolumen der künstlichen Intelligenz allein im Softwarebereich für das Jahr 2027 auf knapp 251 Milliarden US-Dollar geschätzt. Zum Vergleich: Im Jahr 2022 betrug dieses Volumen 64 Milliarden US-Dollar.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, was die Künstliche Intelligenz ist, in welchen Formen sie uns begegnet, wo sie bereits heute eingesetzt wird und welche Auswirkungen sie auf die Welt der Finanzen hat.

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Was ist künstliche Intelligenz?

Hinter der künstlichen Intelligenz (englisch: Artificial Intelligence, AI) steht ein Algorithmus, dessen Ziel darin liegt, menschliche Fähigkeiten nachzuahmen und somit Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Ein Hauptmerkmal der KI ist hierbei das Lernen aus Daten, das auch unter dem Begriff maschinelles Lernen bekannt ist. Das Grundkonzept dahinter basiert auf sogenannten künstlichen neuronalen Netzen, die angelehnt an die Struktur des menschlichen Gehirns aus Schichten von Neuronen bestehen und Daten verarbeiten, um Muster zu erkennen. Deep Learning ist in diesem Zusammenhang eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens und verwendet tiefe neuronale Netze mit vielen Schichten, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu identifizieren. Diese Fähigkeit, vielschichtige Muster zu erkennen und zu interpretieren, macht KI-Systeme besonders in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung effektiv.

Vereinfacht gesagt, können Sie sich die KI wie einen Dirigenten, der ein Orchester leitet, vorstellen. In den ersten Schichten des Netzwerks werden Grundlagen erfasst, ähnlich wie der Dirigent die einzelnen Instrumentengruppen einstimmt. In den tieferen Schichten, vergleichbar mit dem Zusammenführen der verschiedenen Musikinstrumente zu einer Harmonie, verbindet das Netzwerk diese Grundelemente zu komplexeren Mustern. Am Ende entsteht ein vollständiges Musikstück.

 

ChatGPT als prominentes Beispiel einer KI für jedermann

Wenn Verbraucherinnen und Verbraucher von der künstlichen Intelligenz hören, assoziieren sie damit meistens ChatGPT. Doch was ist das genau? ChatGPT, entwickelt vom US-Unternehmen OpenAI, ist ein prominentes Beispiel für eine künstliche Intelligenz, die für jedermann zugänglich ist. Es handelt sich um ein fortschrittliches Sprachmodell, das Sprach- und Texteingaben versteht und darauf reagiert. Durch seine Benutzerfreundlichkeit und die Fähigkeit, auf eine breite Palette von Anfragen mit detaillierten und informativen Antworten zu reagieren, hat ChatGPT die Art und Weise, wie Menschen mit KI interagieren, revolutioniert.

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Welche KI gibt es?

Grundsätzlich lässt sich die künstliche Intelligenz in schwache und starke KI unterscheiden. Während die schwache KI Systeme oder Anwendungen definiert, die für spezifische Aufgaben entwickelt wurden, geht die starke KI ein Stück weiter. Hierbei handelt es sich um Anwendungen, die ein ähnliches kognitives Niveau wie der Mensch anstreben, mit der Fähigkeit, unabhängig zu lernen, zu verstehen und zu entscheiden. Außerdem lässt sich die künstliche Intelligenz in drei Arten und vier Kategorien einteilen.

Die drei Arten der KI

Bei den Arten der KI wird zwischen der Künstlichen Schmalen Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence, ANI), Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) und der Künstlichen Superintelligenz (Artificial Superintelligence, ASI)  unterschieden.

  1. Die ANI bezieht sich auf KI-Systeme, die auf spezifische Aufgaben ausgerichtet sind und keine Fähigkeit zum generellen Lernen oder Verständnis außerhalb ihres programmierten Bereichs haben. Somit handelt es sich hierbei um eine schwacke KI, zu der Anwendungen wie ChatGPT und Alexa sowie Siri zählen.
  2. Die AGI dagegen bezeichnet eine Form der KI, die menschliche Intelligenzfähigkeiten in einem breiten Spektrum von Aufgaben nachahmt und ein tieferes Verständnis für komplexere Zusammenhänge entwickelt. Folglich beginnt bei der AGI die starke KI.
  3. Die ASI schließlich stellt eine noch weiter fortgeschrittene Form der starken KI dar, die in der Lage ist, menschliche Intelligenz in allen Aspekten zu übertreffen und über ein eigenes Bewusstsein verfügt.

Die vier Kategorien der KI

Die künstliche Intelligenz hat ein breites Spektrum an Anwendungen und Fähigkeiten, das sich in verschiedene Kategorien einteilen lässt. Diese Kategorien reichen von spezialisierten, auf einzelne Aufgaben ausgerichteten Systemen bis hin zu fortschrittlichen Konzepten.

Reaktive Maschinen

Reaktive Maschinen, als Teil der ANI, sind auf spezifische, eng definierte Aufgaben konzentriert und zählen somit zu der schwachen KI. Ein klassisches Beispiel hierfür ist IBMs Schachcomputer Deep Blue. Deep Blue war darauf programmiert, die bestmöglichen Schachzüge zu berechnen, ohne jedoch aus vergangenen Spielen zu lernen.

Begrenzte Speicherkapazität

KI-Systeme mit begrenzter Speicherkapazität sind ein weiterer Bestandteil der ANI und zählen somit auch zur schwachen KI. Ein Beispiel hierfür sind selbstfahrende Autos. Diese sammeln und analysieren Daten über ihre Umgebung, wie Abstand zu anderen Fahrzeugen, Verkehrsschilder und Straßenbedingungen, um sichere und effiziente Entscheidungen zu treffen.

Theorie des Geistes

Ein Beispiel für die Theorie des Geistes in der KI ist die AGI. In diesem Bereich könnte ein fortschrittlicher Chatbot, der in der Lage ist, den emotionalen Zustand des Benutzers zu erkennen und darauf zu reagieren, als ein theoretisches Beispiel dienen. Folglich zählz diese Kategorie zur starken KI.

Selbstwahrnehmung

Ein Paradebeispiel für die höchste Stufe der Selbstwahrnehmung in der KI-Entwicklung ist die ASI. In diesem fortgeschrittenen Stadium würde eine starke KI existieren, die nicht nur komplexe Aufgaben in verschiedenen Bereichen eigenständig lösen kann, sondern auch über ein Bewusstsein ihrer eigenen kognitiven Prozesse und Zustände verfügt.

 

Wo kommt KI zum Einsatz?

Die Künstliche Intelligenz findet ihren Einsatz in nahezu jeder Branche.

KI im Finanzwesen

Im Bereich der Finanzen wird die KI für das Risikomanagement, die Betrugserkennung und das algorithmische Handeln eingesetzt. Sie kann Markttrends analysieren und Vorhersagen treffen, aber auch ungewöhnliche Transaktionen schnell identifizieren.

KI im Gesundheitswesen

Ein Beispiel für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen ist die Verwendung von sogenannten Deep Learning-Algorithmen zur Analyse und Interpretation medizinischer Bilder. Ein prominentes Beispiel ist die Google-Tochter DeepMind, die ein KI-Sprachmodell für das Gesundheitssystem entwickelt hat, um Krankheiten zu diagnostizieren.

KI im Handel

Im Einzelhandel verbessert die KI das Kundenerlebnis durch personalisierte Empfehlungen und verbessert die Lieferketteneffizienz. Online-Plattformen wie Amazon nutzen beispielsweise eine KI, um das Kaufverhalten ihrer Kundinnen und Kunden zu analysieren, individuelle Produktempfehlungen zu bieten und somit Bestellvorhersagen zu treffen.

Ki in der Autoindustrie

Die Automobilindustrie setzt KI ein, um selbstfahrende Autos zu entwickeln. Unternehmen wie Tesla und Waymo führen die Forschung in diesem Bereich an, indem sie KI nutzen, um Fahrzeuge sicher durch komplexe Verkehrssituationen zu navigieren.

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KI und Geldanlage - Fluch oder Segen?

KI-Technologien, insbesondere in Form von Robo-Advisorn, revolutionieren die Art und Weise, wie Anlageentscheidungen getroffen werden können. Dabei analysieren Robo-Advisors große Mengen an Finanzdaten und Markttrends, um personalisierte Anlagestrategien zu erstellen und das Portfolio-Management zu automatisieren. Sie bieten Anlegern eine kostengünstige, zugängliche und auf Daten basierende Anlageberatung, was insbesondere für Kleinanleger vorteilhaft ist.

Auf der anderen Seite birgt der Einsatz von KI in der Geldanlage auch Risiken. Die starke Abhängigkeit von Algorithmen und automatisierten Systemen kann bei unvorhergesehenen Marktereignissen zu Fehleinschätzungen führen. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn diese KI-Systeme auf historischen Daten basieren.

 

Fazit: Künstliche Intelligenz: Die Technik der Zukunft!

Die KI stellt zweifellos, wie bereits in der Einleitung dieses Artikels erwähnt, eine Schlüsseltechnologie dar, die bereits jetzt schon aber auch in Zukunft unsere Welt maßgeblich verändern wird. Ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und daraus zu lernen, hat sie in vielen Bereichen unverzichtbar gemacht.

Die Künstliche Intelligenz birgt enormes Potenzial für Innovationen und Effizienzsteigerungen, konfrontiert die Gesellschaft jedoch auch mit Herausforderungen in Bezug auf Ethik, Datenschutz und Sicherheit. Es ist daher von großer Bedeutung, dass der Fortschritt der KI beobachtet und durch Gesetze reguliert wird, damit ein sicherer Umgang geschaffen werden kann.

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Über den Autor Timo Kohlhaase
seine Ausbildung zum Bankkaufmann absolvierte Timo Kohlhaase bei der Kasseler Sparkasse. Nach mehreren Jahren im Vertrieb ist er dort nun in der internen Unternehmensberatung tätig. Nebenberuflich hat er sich stets weitergebildet und daher folgte der Abschluss zum Bankfachwirt an der Frankfurt School of Finance and Management und danach der Bachelor in Betriebswirtschaftslehre an der PFH Göttingen. Durch sein Interesse an dem Wandel der Finanzwirtschaft und den Auswirkungen der Blockchain-Technologie eignete sich Timo Kohlhaase unter anderem mittels der Blockchain Masterclass des Frankfurt School Blockchain Centers umfassende Kenntnisse in diesem Bereich an. Zudem behandelte er die Thematik in seiner Bachelor-Thesis und engagiert sich ehrenamtlich bei der Digital Euro Association. Als Experte unterstützt Timo Kohlhaase seit März 2022 Biallo für die genannten Themenkomplexe.
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