Künstliche Intelligenz (KI) oder auch Artificial Intelligence (AI) ist uns Menschen in der heutigen Zeit der Digitalisierung kein fremder Begriff mehr. Sie hat in den letzten Jahren stetig mehr Bedeutung in unserem Alltag bekommen und auch in der Forschung bahnbrechende Fortschritte gemacht. Das Grundkonzept einer KI ist es, menschliche kognitive Fähigkeiten zu imitieren. KIs verfügen über komplexe Algorithmen, die vor Veröffentlichung ausgiebig geprüft werden müssen. Denn je nach KI-Typ und Anwendungsbereich können Fehler schwerwiegende Konsequenzen haben – zum Beispiel auf Gebieten wie dem autonomen Fahren. Für zuverlässige Qualitätssicherungen, Tests und Beratung sind wir sind Ihr Partner. Das Team von imbus hat es sich zur Aufgabe gemacht, Kunden dabei zu helfen, Vertrauen in ihre Software zu entwickeln und berät sowie testet in diesem Zuge Ihre Projekte anhand professioneller Qualitätsstandards – jetzt zu KI-Anwendungen beraten lassen und vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz entwickeln!

Mit zunehmender Sichtbarkeit und Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz ist es uns als Experten für Softwaretests wichtig, dass wir unseren Beitrag leisten, um nachhaltig vertrauenswürdige und sichere KI-Entwicklung zu unterstützen. Mit unseren Schulungen und Workshops möchten wir Ihnen dabei helfen, wichtige Aspekte zu verstehen und Testmethoden nachzuvollziehen. Gerne formulieren und realisieren wir aber auch Tests für Sie in unserem Haus. Welche Testmethodik wir für Ihre KI einsetzen, ist von der Art des Produktes abhängig. Da es sich bei Künstlicher Intelligenz um komplexe Systeme handelt, die sich je nach Produkt unterscheiden, gibt es kein generisches Testverfahren. Es kann zudem durchaus sein, dass eine Kombination aus Tests angewendet wird, um Ihre KI zu testen. Hier können zum Beispiel bekannte Techniken wie das White-Box-Verfahren und das Black-Box-Verfahren kombiniert werden. Aber auch modernere Methoden wie Metamorphes Testen finden bei uns Gebrauch. Wir legen großen Wert darauf, dass unsere Kunden Vertrauen in ihre Produkte haben können. Denn auch in der technischen Welt von Software und KI gibt es gewisse Auflagen und Normen, die gesetzlich geregelt sind und entsprechend erfüllt werden müssen. Wir unterstützen Sie aus diesem Grund nicht nur bei der Ausführung der Tests, sondern beraten Sie auch ausgiebig zu den Verfahren und welches sich am besten für Ihr Projekt eignet. Wir sind Ihre Experten für Planung, Spezifikation und Durchführung von Tests für KI-basierte Systeme.

Kontaktieren Sie uns und erhalten Sie mehr Informationen über unser Vorgehen bei der Qualitätssicherung von KI. imbus ist Ihr Partner für Softwaretests und Qualitätsprüfung. Wir testen Ihre KI, sodass Sie Vertrauen in Ihr Produkt entwickeln können und die Einhaltung aller wichtigen Standards und Normen für KI gewährleistet ist.

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Der Begriff Künstliche Intelligenz bezeichnet aber auch gleichermaßen das komplexe Forschungsgebiet um solche Systeme, welches sich stetig weiterentwickelt. Sie lässt sich in verschiedene Teilbereiche und Methodiken unterteilen. Methodisch wird im Bereich der Künstlichen Intelligenz zwischen symbolischer und subsymbolischer KI unterschieden. Die subsymbolische KI ist komplexer als die symbolische und somit zusätzlich in verschiedene Teilbereiche unterteilt.

Bei der symbolischen KI handelt es sich um den klassischen Ansatz der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Diese Systeme sind Teil der frühen Forschung und finden ihren Ursprung in den 1950er-Jahren. Sie fallen unter die Kategorie der schwachen KI, da sie für spezifische Aufgaben entworfen wurden und zudem ihr Wissen nicht selbst aus den vorliegenden Daten ziehen. Die symbolische KI kann nämlich ohne menschliches Zutun nicht funktionieren, da sie ihr Wissen aus einem programmierten „Expertensystem“ zieht – dies wird vom Menschen erstellt. Durch den Zugriff auf strukturierte Datensätze kann die KI nach einer geeigneten Lösung für ihre Aufgabenstellung suchen. Dies gilt inzwischen jedoch als überholt und wird aus diesem Grund manchmal auch als GOFAI (Good-Old-Fashioned AI) bezeichnet und findet sich zum Beispiel in der Sprach- und Texterkennung wieder. Kurz gesagt, kann die symbolische KI nur durch menschliche Wissenseinbettung in ein Computerprogramm funktionieren.

Die subsymbolische KI lässt sich in verschiedene Teilbereiche aufteilen, welche alle ineinandergreifen. So ist der Begriff Künstliche Intelligenz die Überkategorie aller Teilbereiche. In ihr befinden sich die neuronalen Netze, das maschinelle Lernen und das Deep Learning (tiefe Lernen). Wir verschaffen Ihnen hier einen ersten Überblick von Qualitätssicherungs- und Softwaretest-Verfahren, im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz - Jetzt Beratungstermin vereinbaren!

Damit das maschinelle Lernen einwandfrei funktioniert, muss ein Algorithmus entsprechend ausgerüstet sein. Neuronale Netze sind derzeit für diesen Zweck die am weitesten verbreiteten Algorithmen, die sich an den Nervenzellenverbindungen des menschlichen Gehirns orientieren. Diese Netze bestehen aus einer Vielzahl an Schichten von Knoten, welche miteinander verknüpft sind. Die Grundlage dafür, dass das neuronale Netz lernt, ist auch hier Wiederholung. Dabei lernt das Netz, Daten korrekt einzuordnen und bei Fehlern die Gewichtung der einzelnen Verbindungen zwischen den Schichten anzupassen. Dies geschieht so lange und so oft, bis bestimmte Qualitätskriterien erreicht werden. Dazu zählen unter anderem Funktionale Leistungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision oder Sensitivität, aber auch Robustheit und Performanz. Das neuronale Netz ist das Rückgrat von Deep-Learning-Algorithmen

Das Deep Learning ist ebenfalls ein Teil des maschinellen Lernens und nutzt vor allem komplexe neuronale Netze und große Datenmengen. Deep Learning wird in der Praxis hauptsächlich zum Verstehen von Texten sowie zum Erkennen von Bildern verwendet, hat aber ein sehr breites Anwendungspotenzial. Mithilfe von Deep Learning können Algorithmen mit ausreichend Training vor allem komplexe Aufgaben und Probleme lösen und dies oft sogar schneller und effektiver als ein Mensch. Da der Prozess sehr rechenintensiv ist und auf Wiederholung basiert, kann es Monate dauern, bis die Künstliche Intelligenz korrekte Lösungswege findet beziehungsweise gute Entscheidungen trifft.

Die geschichtliche Entwicklung von KI beginnt in den 1950er-Jahren. Forscher wie John McCarthy oder Marvin Minsky beschäftigten sich mit der Frage, wie Maschinen intelligentes Verhalten zeigen können. So sind in diesen Jahren auf Basis elektrischer Schaltungen die ersten Algorithmen für symbolische Künstliche Intelligenzen entwickelt und getestet worden. Aus dieser Zeit stammt auch der Turing-Test, der in seinen Grundlagen herausfinden sollte, ob eine Maschine menschliche Intelligenz besitzt, beziehungsweise imitieren kann. Rund 10 Jahre später gab es auch Fortschritte in der technischen Welt. Mithilfe von Computern und Transistoren konnten in den 1960er-Jahren erste Schritte zum Programmieren einer KI gegangen werden. In den folgenden Jahren wurde die Methodik der symbolischen KI ausgebaut. In der Historie der KI gab es jedoch oft Jahre, in denen die Forschung zum Stillstand kam. So kam es auch in den 1980er-Jahren zu einem sogenannten „AI-Winter“. In dieser Zeit stieß der symbolische Ansatz an seine Grenzen und es wurde deutlich, dass diese Methodik nicht in der Lage ist, menschliche Intelligenz zu imitieren. Dementsprechend wurde nach neuen Methoden gesucht, die menschliche Intelligenz maschinell erzeugen können. Das Prinzip des Expertensystems prägte vor allem die Forschung in den 1970er-Jahren – ein bekanntes Beispiel hierfür ist der Sprachassistent ELIZA. In den 1980er- und 1990er-Jahren rückten darauf neuronale Netze und somit auch das Thema des maschinellen Lernens stetig in den Vordergrund der Forschung – subsymbolische KI wurde erforscht. Im Jahr 1997 erlangte der erste Spielcomputer, der auf Grundlage Künstlicher Intelligenz fungierte, Medienpräsenz. Auch hier war die Technik für große Erfolge trotz allem nicht ausreichend fortgeschritten, was sich aber ungefähr 20 Jahre später änderte. Mit dem Anbruch eines neuen Jahrtausends konnte im Jahr 2010 vermehrt kostengünstige Hardware mit hohen Speicherkapazitäten und Rechenleistungen genutzt und somit ausreichend Daten gesammelt werden. Das hatte zur Folge, dass die Forschung zu KIs und maschinellem Lernen weiter ausgebaut werden konnte.

Neben den vielen positiven Anwendungsbereichen gibt es aber auch Herausforderungen und Risiken im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. So gibt es Bedenken, dass Künstliche Intelligenz Arbeitsplätze ersetzen könnte. Auch besteht das Risiko, dass die Algorithmen nicht immer die richtigen Entscheidungen treffen und dadurch Fehler verursachen können, die mittelfristig größere Schäden verursachen. Einige Forscher beschäftigen sich auch mit dem Thema „Technologische Singularität“ und ob es dazu kommen kann, dass der Mensch Kontrolle über den technischen Fortschritt verliert.

Ein weiteres Problem ist die Frage nach der Verantwortung. Wer ist verantwortlich, wenn ein autonomes Fahrzeug einen Unfall verursacht oder ein medizinischer Algorithmus falsche Entscheidungen trifft? Es ist wichtig, dass diese Fragen geklärt werden, um eine sichere und verantwortungsvolle Nutzung von Künstlicher Intelligenz zu gewährleisten. Insgesamt ist Künstliche Intelligenz eine faszinierende und spannende Technologie, die uns in vielen Bereichen des Lebens unterstützen kann. Um die Vorteile zu nutzen und die Risiken zu minimieren, ist es jedoch wichtig, dass wir Menschen uns mit den Herausforderungen auseinandersetzen und dafür sorgen, dass Künstliche Intelligenz sicher und verantwortungsvoll eingesetzt wird. Die geschichtliche Entwicklung von KI zeigt, dass das Forschungsgebiet riesig ist und noch viele Jahre weiter erforscht werden muss.

Werden aus Forschungen reale KI-Projekte, sind wir ihr geeigneter Partner und begleiten Ihre Entwicklung bei Test und Qualitätssicherung. Wir legen Wert darauf, dass Sie Vertrauen in Ihr Produkt haben und dieses den richtigen Standards entspricht. Kontaktieren Sie uns noch heute und vereinbaren Sie einen Beratungstermin mit unseren Experten!

Es gibt zwei verschiedene Kategorien von Künstlicher Intelligenz: schwache- und starke KI. Die schwache KI besitzt nur eine eingeschränkte Flexibilität und ist meist auf vorher eingegrenzte Problemfelder festgelegt. Die Lernfähigkeit einer schwachen KI ist auf das Erkennen und Abgleichen von Mustern sowie das Durchsuchen großer Datenmengen innerhalb eines Kontexts beschränkt. Sie ist nur erfolgreich, wenn Aufgaben klar definiert oder spezifische Probleme zu lösen sind. Dafür ist sie aber besonders gut geeignet für automatisierte Prozesse, Spracherkennung, Bild- und Texterkennung oder Navigiersysteme. Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant sind ebenfalls schwache KI-Typen. Das bedeutet kurz gesagt: Schwache KI konzentriert sich auf die Ausführung bestimmter Aufgabenstellungen und erledigt diese oft auf Grundlage von Benutzereingaben und ist somit auf menschliches Zutun angewiesen.

Starke KI sind für uns Menschen noch nicht zugänglich, werden aber seit Jahren erforscht. Zielsetzung einer starken KI ist es, dass natürliche sowie Künstliche Intelligenzen, wie zum Beispiel Roboter, in einem gemeinsamen Umfeld arbeiten können. Der Grad an Flexibilität erlaubt es der Maschine, die unterschiedlichsten Aufgaben zu bewältigen, und dies mit einem gegenseitigen Verständnis und Vertrauen zu fördern – das heißt, es sollen weitreichende Mensch-Maschinen-Kollaborationen entstehen. Dies ist bei vielen Menschen aber auch ein Kritikpunkt an der Forschung zur Künstlichen Intelligenz. Einige Stimmen befürchten den Eintritt der „Technologischen Singularität“, die den Zeitpunkt in der Zukunft definiert, an dem der technische Fortschritt von uns Menschen unkontrollierbar und vor allem unumkehrbar ist. Die Sorge hier besteht vor allem in den möglichen Folgen, die heute noch unvorhersehbar sind. Eine starke KI kann so selbstständig Aufgabenstellungen erkennen und diese auf Basis ihres eigenen Wissens bearbeiten.

Das Themengebiet der Künstlichen Intelligenz umfasst einen großen Bereich. Deswegen sollte es auch keine Überraschung sein, dass es verschiedene Arten von Künstlicher Intelligenz gibt. Diese unterscheiden sich vor allem in ihren Fähigkeiten und auch in der Komplexität ihrer Aufgabenbewältigungsstrategien. Die KI-Typen lassen sich wie folgt einteilen: reaktive Maschinen, -Systeme mit begrenzter Speicherkapazität, Theorie des Geistes und Selbstwahrnehmung. Die letzteren zwei zählen schon zu den starken KIs und sind derzeit noch deutlich von der Realisierbarkeit entfernt. Reaktive Maschinen und Systeme mit begrenzter Speicherkapazität sind jedoch bereits in unsere Welt integriert. Reaktive Maschinen zählen zu den schwachen KIs, da sie lediglich auf einen einzigen Bereich spezialisiert sind. Ihre Intention ist es, eine einzige Aufgabe auszuführen – wobei sie oft erstaunliche Ergebnisse erzielen. Bei Systemen mit begrenzter Speicherkapazität handelt es sich um eine KI, welche eine eigene Form von Gedächtnis besitzt. Dieser Speicher kann von der KI für Entscheidungen und aktuelle Handlungen verwendet und sogar ergänzt werden. Das bedeutet, dass die KI Entscheidungen auf Grundlage ihres künstlichen Gedächtnisses trifft. Da dieses jedoch stark begrenzt ist, sind auch die Handlungen sowie die Entscheidungen der KI limitiert.

Künstliche Intelligenz wird in Unternehmen zunehmend als Arbeitshilfe eingesetzt. Sie wird bereits in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, um Arbeitsabläufe zu erleichtern und Mitarbeiter zu entlasten. Denn KI kann bestimmte Prozesse automatisieren und damit den Unternehmern viel Zeit und Geld sparen. Doch bevor Sie eine KI in Ihr Unternehmen integrieren, sollten Sie sich Gedanken über die Einsatzmöglichkeiten machen und welchen Nutzen eine KI mit sich bringt. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) betreibt Forschung, die sich auch mit dem Nutzen von KI in den verschiedensten Anwendungsbereichen beschäftigt. Folgende Branchen sind laut des DFKI qualifiziert für die Anwendung von KIs:

• Finanzwirtschaft
• Medizin und Pflege
• Handel
• Logistik
• Industrie
• Landwirtschaft
• Bildungswesen

Es gibt große Pläne für die Integration künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Das allgemeine Ziel ist nämlich, neue Technologien wie KI zu nutzen, um Arbeitsabläufe schneller, effektiver, kostengünstiger und sicherer zu machen. So kann eine KI beispielsweise eine große Hilfe bei der Auswertung großer Datenmengen sein oder auch bei der Betrugserkennung oder Systemsicherheit helfen. Ausführliche Informationen und Forschungsprojekte zu den Möglichkeiten der neuesten Technologie in bestimmten Arbeitsbereichen finden Sie auf der Website des DFKI. Unternehmen können künstliche Intelligenz schon heute für eine Vielzahl von Aufgaben einsetzen und Mitarbeiter entlasten. KI kann zum Beispiel in der Logistik, im Kundenservice oder im Marketing ein hilfreicher Teamkollege sein.

imbus TestBench – das smarte Management System

Wir von imbus arbeiten täglich daran, die Softwarequalität unserer Kunden zu prüfen und diese aufrechtzuerhalten. Dafür haben wir auch ein eigenes smartes Test-Management-System TestBench entwickelt, welches von Unternehmen genutzt wird, die Produkte von hoher Qualität entwickeln möchten. Die Management-Lösung hilft unter anderem bei manuellen und automatisierten Softwaretests.

Seit über 30 Jahren steht imbus im Kontext Softwaretests für Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit. Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, mit unseren Test- und Beratungsdienstleistungen Unternehmen bei der Entwicklung von Software zu begleiten und zu unterstützen. Das wachsende Interesse an Künstlicher Intelligenz ist auch in unserem Haus nicht unbemerkt geblieben – deswegen bieten wir spezifisch für Unternehmen, die Begeisterung für Künstliche Intelligenz besitzen, oder sogar eigenständig eine KI entwickeln, Test, Beratung und auch Schulungen an. Da sich die digitale Landschaft stetig weiterentwickelt und enorme Fortschritte macht, möchten wir Unternehmen dabei unterstützen, vertrauenswürdige sowie sichere Künstliche Intelligenz herzustellen. In erster Linie stehen wir hierfür beratend zur Seite. Wir möchten, dass Sie verstehen, was die Qualität einer KI ausmacht und wie Sie diese erreichen. Parallel sind wir Spezialisten für das Testen von Softwarequalität und sind Ihr Ansprechpartner, wenn es darum geht, die Entwicklung zu begleiten und Sie ausführlich zu beraten. Unsere Leistungen umfassen das Testen von KI, das Formulieren sowie das Realisieren von Tests, um eine verlässliche Qualitätssicherung zu gewährleisten – zögern Sie nicht uns persönlich anzusprechen, gerne stehen wir Ihnen bei Fragen zur Verfügung!

In den letzten Jahren haben wir gelernt, dass unsere Kunden auch intern Know-How aufbauen wollen. Deshalb sind wir stolz darauf, in unserer Akademie sowohl Schulungen als auch Workshops anzubieten. Dazu gehört der ISTQB Certified Tester AI Testing Kurs, in dem wir Schritt für Schritt wichtige Inhalte zu KI besprechen und auch auf die Testmethodik für KI eingehen. Sie können auch einen Kurs für das Zertifikat "ISTQB® Certified Tester AI Testing" belegen. Dieser Kurs gibt Einblicke in KI und erläutert die damit verbundenen Qualitätsmerkmale sowie die Entwicklung und das Testen von Künstlichen Intelligenzen. Er vermittelt den Teilnehmern den aktuellen Stand und die Trends im KI-Testing. Stellen Sie jetzt eine Kursanfrage und werden Sie schon bald zum ISTQB® Certified Tester AI Testing!

Sie suchen nach einem geeigneten Partner, der Sie bei diesem Thema unterstützt? Ganz gleich, ob Sie eine KI entwickeln oder aber mit KI testen wollen, wir helfen und beraten Sie zu Ihrem Projekt. Außerdem helfen wir Ihnen, die richtigen Qualitätsmaßnahmen durchzuführen und Vertrauen in Ihr Produkt zu schaffen.

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