Wenn von Künstliche Intelligenz (KI) die Rede ist, lohnt es sich genauer hinzuschauen: Um welche Art von Intelligenz geht es und welche Aufgaben sollen mit ihr bearbeitet werden? Und, fast noch wichtiger: Wie hoch sind die Voraussetzungen für einen Einsatz, gerade im Hinblick auf eine Kosten-Nutzen-Analyse? Um sich einen Überblick zu verschaffen, ist zunächst die Unterscheidung von starker und schwacher KI hilfreich: Während es bei der starken darum geht, menschliche Fähigkeiten wie die sprachliche Kommunikation möglichst genau nachzubilden – der berühmte Turing-Test: der Mensch fragt, die Maschine antwortet –, zielt die schwache KI im Wesentlichen darauf ab, spezifische Aufgaben und Probleme zu lösen. Hierfür hat sich in den letzten Jahren der Begriff „kognitiv“ (Cognitive Computing, Cognitive Manufacturing etc.) etabliert, denn es geht darum, analytische und Problemlösefähigkeiten des Menschen nachzubilden und zu übertreffen. Ein Beispiel für eine solche Fähigkeit ist die Erkennung komplexer Muster und die damit verbundene Beurteilung von richtig oder falsch bzw. gut oder schlecht. Mit solchen adaptiven Algorithmen gelang es zum Beispiel, die besten menschlichen Spieler im Schach (seit etwa 2005) und im asiatischen Brettspiel Go, das lange als zu schwierig für Computer galt, zu besiegen – Letzteres übrigens im erst im Jahr 2017.

Solche Erfolge basieren natürlich auch auf der ständig steigenden Rechenleistung der Computer, die eine immer schnellere Analyse von mehr und mehr Zuständen und Mustern erlaubt. Mit der zunehmenden „Sensorisierung“ der Industrie im Zeichen von Vernetzung und Digitalisierung stehen auch fertigungsseitig immer mehr Daten zur Verfügung, so dass die Voraussetzungen für die Optimierung von Produktionsprozessen im Prinzip gegeben sind. Trotzdem besteht in der Anwendung von KI noch immer eine erhebliche Kluft zwischen Wunsch und Wirklichkeit. Warum ist das so und wie kann man sie überwinden?

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