Künstliche Intelligenz

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!

Künstliche Intelligenz von imbus testen lassen

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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Künstliche Intelligenz – eine Definition

Die vielseitige geschichtliche Entwicklung der Künstlichen Intelligenz hat auch die Definition des Begriffes beeinflusst. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde von dem Informatiker John McCarthy im Jahr 1955 geprägt – er galt als einer der ersten Pioniere der KI-Forschung. Doch was ist die Künstliche Intelligenz genau? Laut einer Definition des Fraunhofer-Instituts für Kognitive Systeme IKS handelt es sich bei KIs um Systeme, die unter anderem durch maschinelles Lernen und Programmierung Informationen erkennen und sortieren, um somit menschliche Fähigkeiten nachzuahmen. Maschinelles Lernen geschieht vor allem durch eines – Wiederholung. Um menschliches kognitives Verhalten imitieren zu können, lehnt man die Verarbeitungsstrukturen von Systemen mit künstlicher Intelligenz an den neuronalen Strukturen des menschlichen Gehirns an. Denn auch eine KI hat eine Art neuronales Netz, welches von der Nervenzellenverbindung im menschlichen Gehirn inspiriert wurde. In diesem Netz fruchtet die stetige Wiederholung und das System lernt die Eingabedaten neu und korrekt einzuordnen. Mittlerweile findet man die intelligenten Systeme aber auch in den verschiedensten Alltagsbereichen, wie zum Beispiel im Kontakt mit unseren Smartphones. Spannend entwickelt sich auch das autonome Fahren, das mittlerweile in Form von automatisiertem Fahren auf unseren Straßen etabliert ist. In einigen Ländern gibt es sogar Fahrdienste, die autonom und ohne menschlichen Fahrer Kunden von A nach B bringen, dies ist in Deutschland jedoch noch nicht erlaubt. Auch der Einsatz von Drohnen für Lieferungen oder sogar Roboter, die Essen liefern, sind keine Neuheiten mehr.

Methoden der Künstlichen Intelligenz

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.

Symbolische KI

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.

Subsymbolische KI

Die subsymbolische-KI ist deutlich komplexer und auch intelligenter als die symbolische-KI-Methode. Hierbei steht der Fokus nämlich auf dem eigenständigen Lernen des Systems – ohne Zutun des Menschen. Mithilfe von neuronalen Netzen kann die Maschine verschiedene Sachverhalte erlernen und entsprechend geeignete Lösungen finden. Subsymbolische KI ist besser geeignet für komplexe Probleme, bei denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen. Sie ermöglicht es, in nicht linearen Zusammenhängen und unstrukturierten Daten wie Bildern, Sprache oder Sensorinformationen Muster zu erkennen. Im Vergleich zur symbolischen KI ist die subsymbolische KI weniger auf menschliche Experten angewiesen, da sie aus den Daten selbst lernen kann.

Die subsymbolische KI hat jedoch auch ihre Grenzen. Sie hat Schwierigkeiten, Erklärungen für ihre Entscheidungen zu liefern, da sie auf komplexen statistischen Modellen basiert. Darüber hinaus kann sie anfällig für Störungen und Angriffe sein, da sie weniger auf formalen Regeln beruht. Insgesamt ermöglicht die subsymbolische KI jedoch den Fortschritt in Bereichen wie Bilderkennung oder natürlicher Sprachverarbeitung. Diese Methodik gilt inzwischen als zukunftsträchtigeres Modell, da hier die Maschine tatsächlich eigenständige Intelligenz beweist.

Teilbereiche der subsymbolischen KI

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!

Maschinelles Lernen

In unserer Definition haben wir das Thema des maschinellen Lernens bereits kurz angerissen. Der Name verrät, dass es sich hier um das tatsächliche Lernen einer Maschine handelt. Wie bei uns Menschen geschieht dies hauptsächlich durch das Wiederholen und Anwenden bekannter Informationen. Dadurch sammeln die Systeme Erfahrung, welche sie in zukünftigen Abläufen anwenden können. Bei maschinellem Lernen werden also Algorithmen darauf trainiert, Muster in Datensätzen zu erkennen, um so Korrelationen zwischen ihnen herstellen zu können. Ein entscheidender Punkt hierbei ist aber vor allem die Menge an Daten, die dem System gefüttert wird – je mehr Informationen, desto mehr Zusammenhänge kann der Algorithmus erkennen und genauere Ergebnisse erzielen. Denn Künstliche Intelligenz verarbeitet Daten, um Ergebnisse oder Prognosen liefern zu können. Die Besonderheit hier: Laut dem Fraunhofer IKS wird kein Lösungsweg vorgefertigt, sodass der Algorithmus der Künstlichen Intelligenz einen eigenen Weg anhand seiner Erfahrungswerte findet.

Neuronale Netze

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

Deep Learning

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.

Geschichtliche Entwicklung von Künstlicher Intelligenz

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.

Der Turing-Test

Der Turing-Test wurde 1950 von dem Naturwissenschaftler Alan Turing erfunden. Der Test soll prüfen, ob ein künstliches kognitives System, mit dem eines Menschen vergleichbar ist. Anhand eines laufenden Gespräches wird ermittelt, ob das System Antworten geben kann, die nicht von denen eines Menschen unterscheidbar sind. Doch wie genau läuft dieser ab? An dem Test sind insgesamt drei Parteien beteiligt:

  • Person A: Die Künstliche Intelligenz, die getestet wird
  • Person B: Der menschliche Teampartner der Künstlichen Intelligenz
  • Person C: Der menschliche Tester, der die Fragen stellt

Der Test erfolgt in Form eines laufenden Gespräches, beim dem Person C (der Tester) von Personen A (KI) und B (KI-Teampartner) räumlich getrennt ist. Während des Tests versuchen sowohl Person A als auch Person B, Person C (Tester) davon zu überzeugen, dass es sich bei ihnen um denkende Menschen handelt. Wenn Person C nach Ablauf der Zeit nicht eindeutig den Menschen von der Künstlichen Intelligenz unterscheiden kann, ist der Test bestanden.

Damit der Test fair und ordentlich abläuft, sind jedoch einige wichtige Anforderungen zu erfüllen. In erster Linie ist es wichtig, dass der Tester physisch von den getesteten Parteien getrennt ist, damit eine unbefangene Zuordnung möglich ist. Außerdem wird vorab ein Format festgelegt, das bestimmt, wie der Testende die Fragen stellt. Auch Kontext und Themenbereich müssen im Vorfeld definiert werden, sodass PC und Mensch auf einer fairen Basis Antworten geben können. Zuletzt muss zudem ein festes Zeitfenster bestimmt werden, in dem der Test durchgeführt werden soll. Nur mit diesen Vorgaben kann er fair sein und anschließend vom Tester ein Fazit gezogen werden.

Kritik am Turing-Test

Es gibt jedoch auch Stimmen in der Forschung, die den Turing-Test in höchstem Maße kritisieren. Eine dieser Stimmen gehört dem Philosophen John Searle, der vor allem die fehlende Prüfung des Bewusstseins kritisiert. Diese Meinung vertritt er nicht allein: Denn auch andere Kritiker sind der Meinung, dass der Turing-Test lediglich die Funktionalität einer Künstlichen Intelligenz prüft und nicht nachweist, ob das Gerät tatsächlich ein Bewusstsein besitzt, das mit dem eines Menschen vergleichbar ist.

Auch wird kritisiert, dass Systeme auf die Täuschung des Gesprächspartners programmiert werden können und so ebenfalls keine echte Intelligenz oder kognitive Fähigkeiten notwendig sind. Im Juni 2014 wurde der Turing-Test erstmals von einem Chatbot mit dem Namen Eugene Goostman bestanden. Allerdings wurde hier genau dies gemacht, was Kritiker bemängeln: Die Maschine wurde mit diversen Algorithmen und Strategien darauf vorbereitet, den Gesprächspartner davon zu überzeugen, dass es sich bei ihr um einen echten Menschen handelt.

Zudem wird der Test schnell ungenau, da Computer vermehrt aufzeigen, dass sie vor allem keine soziale Intelligenz besitzen und sich so bei sensiblen Themenbereichen selbst verraten. Auch zeigen sie sich als Maschine, wenn sie zu schnell komplexe Themen beantworten, die ein Mensch in dieser Geschwindigkeit nicht erklären kann.

Nachfolger der Turing-Tests

Aus dieser Kritik sind inzwischen weitere Testverfahren entstanden, die den Turing-Test ausgiebig erweitern. So gibt es zum Beispiel den Lovelace-Test, welcher vor allem Kreativität von Künstlichen Intelligenzen fordert. Außerdem sollen sie Aufgaben erledigen, auf die sie nicht programmiert wurden. Dies soll dazu führen, dass erkannt werden kann, ob das System über ein eigenes Bewusstsein verfügt. Neben dem Lovelace-Test ist auch der Metzinger-Test eine Prüfungsmethode, die das Bewusstsein und Gedächtnis der Künstlichen Intelligenz auf die Probe stellt. Hier muss das System aktiv an einer Diskussion beteiligt sein und überzeugend für die eigene Theorie des Bewusstseins argumentieren.

Die Fortschritte der letzten Jahre

In den letzten Jahren haben die Künstliche Intelligenz sowie die Menge und die Qualität von Daten weiterhin enorme Fortschritte gemacht. Hierbei spielt die Digitalisierung eine große Rolle, die auch dazu beigetragen hat, dass schnelle und billige Hardware verfügbar ist. Insbesondere die Entwicklung von Deep-Learning-Methoden hat dazu geführt, dass Maschinen in der Lage sind, komplexe Muster in Daten zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenzen sind stetig auf dem Weg, menschliche kognitive Fähigkeiten immer besser zu imitieren. Ein Bereich, in dem KIs heute besonders erfolgreich eingesetzt werden, ist die Bild- und Spracherkennung. So sind beispielsweise Bilderkennungsalgorithmen heute in der Lage, Tiere und Objekte auf Fotos zu erkennen und zu klassifizieren. Dies kann KI inzwischen sogar schneller als ein Mensch. Spracherkennungssysteme wie Siri und Alexa verstehen menschliche Sprache und können auf Befehle reagieren. Vor allem diese Art von KIs begegnen uns täglich und werden schon seit Jahren in unserem Alltag genutzt. IBM entwickelte in den 1960er-Jahren bereits erste Prototypen wie den Assistenten „Shoebox“, welcher zehn Zahlen und 16 verschiedene Wörter verstand. Zehn Jahre später konnte das Programm „Harpy“ bereits 1.000 Wörter verstehen – dies entspricht dem Wortschatz eines dreijährigen Kindes. Erfolgreich trat im Jahr 2011 der Sprachassistent „Siri“ ins Rampenlicht. Mittlerweile ist Spracherkennung ein fester Bestandteil vieler Produkte.

Kritik an Künstlicher Intelligenz

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!

Starke und schwache KI

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.

Verschiedene KI-Typen

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 im Alltag

Bewusst oder unbewusst, Künstliche Intelligenz ist in unserer Welt fest integriert und wird auch regelmäßig von uns Menschen genutzt. Ob Empfehlungen von Streaming-Anbietern, personalisierte Werbung oder der Gebrauch von Sprachassistenten – die Chance ist hoch, dass Ihnen eine Künstliche Intelligenz im Alltag bereits über den Weg gelaufen ist. Egal, ob die Gesichtserkennung bei Smartphones oder Google-Übersetzer, KIs und Ihre Arbeit sind an vielen Orten zu finden. Kann die KI nicht weiterhelfen, leitet sie Kontaktmöglichkeiten weiter, sodass ein Mitarbeiter beraten kann. Auch der Chatbot OpenAI hat innerhalb weniger Monate viel Aufmerksamkeit erlangt. Die KI kann anhand Benutzereingaben die verschiedensten Aufgaben bewältigen. Die bekanntesten Systeme, die KI verwenden und bereits von vielen Menschen weltweit im Alltag genutzt werden, sind Systeme, die autonomes Fahren möglich machen. Sie interessieren sich vor allem für das autonome Fahren? Dann informieren Sie sich gerne auch über unser Forschungsprojekt HolmeS3, welches sich um das Absichern autonomer Fahrzeuge durch szenariobasiertes Testen dreht. Besonders bei dieser Art Künstlicher Intelligenz ist es wichtig, die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit zu priorisieren. Dies geschieht vor allem durch hochprofessionelle Tests und nachhaltige Qualitätssicherung. Als erfahrene Softwaretester sind wir in der Lage, Ihre KI zu testen!

Künstliche Intelligenz im Unternehmen

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.

imbus – vertrauensvolle Qualitätssicherung seit 1992

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!

Künstliche Intelligenz: unser ISTQB Certified Tester AI Testing Training.

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!

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