Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie

Wie nähert man sich einem komplexen Thema, zu dem Wissen und tieferes Verständnis noch nicht weit verbreitet ist? Ganz einfach: Man fragt möglichst viele Experten, die sich schon länger damit beschäftigen – genau das haben wir getan und ihnen drei grundsätzliche Fragen zu Künstlicher Intelligenz gestellt. Zudem wollten wir wissen, welche Rolle KI in der Autoindustrie spielt. Um welche Experten es sich handelt, verraten wir später, hier sind erst einmal unsere Fragen und deren Antworten:

Was ist KI?

KI steht für Künstliche Intelligenz und bezieht sich auf Systeme oder Maschinen, die menschenähnliche Fähigkeiten wie das Verstehen von Sprache, das Erkennen von Bildern, das Lernen und das Problemlösen aufweisen. Künstliche Intelligenz wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter in der Automatisierung, Medizin, Bildung, Fahrzeugtechnik und vielen anderen. Die Technologie kann grob in zwei Kategorien unterteilt werden: schwache KI, die auf spezifische Aufgaben ausgerichtet ist, und starke KI, die das Potenzial hat, Aufgaben auf einem Niveau zu erledigen, das menschlicher Intelligenz gleichkommt.

Welche Formen von KI gibt es?

Künstliche Intelligenz kann in verschiedene Formen oder Typen eingeteilt werden, basierend auf ihren Fähigkeiten und Anwendungsbereichen. Die grundlegenden Formen von KI:

• Reaktive Maschinen: Diese Art von KI kann keine vergangenen Erfahrungen in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen. Ein bekanntes Beispiel ist IBMs Schachspielcomputer Deep Blue, der Garry Kasparov schlug. Diese Maschinen sind ausschließlich darauf programmiert, eine begrenzte Anzahl von spezialisierten Aufgaben zu erfüllen.
• Begrenzte Speicherung: Diese KI-Systeme können frühere Daten und Erfahrungen zur Entscheidungsfindung nutzen. Sie sind fortgeschrittener als reaktive Maschinen. Beispiele hierfür sind selbstfahrende Autos, die Daten von früheren Fahrten verwenden, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
• Theorie des Geistes: Diese Form von KI, die sich noch in der Forschung und Entwicklung befindet, wird darauf abzielen, menschliche Emotionen, Überzeugungen und Gedanken zu verstehen und darauf entsprechend zu reagieren. Sie soll in der Lage sein, soziale Interaktionen zu verstehen und zu gestalten.
• Selbstbewusste KI: Diese ist eine zukünftige Form von KI, die sich ihrer selbst bewusst ist, Emotionen besitzt und eigene Bedürfnisse, Wünsche und Absichten verstehen kann. Diese Form von KI existiert bisher nur in der Theorie und Science-Fiction.

Neben diesen theoretischen Einteilungen wird KI auch oft nach ihrer praktischen Anwendung oder nach ihrer Komplexität unterschieden, wie z.B.:

• Schwache KI (oder schmale KI): Diese ist auf eine spezifische Aufgabe begrenzt und hat keine echte Intelligenz oder Bewusstsein. Beispiele hierfür sind Chatbots und Empfehlungssysteme.
• Starke KI (oder allgemeine KI): Diese kann jede intellektuelle Aufgabe, die ein Mensch ausführen kann, verstehen und ausführen. Sie bleibt ein langfristiges Ziel der KI-Forschung.

Was kann KI, was nicht?

Künstliche Intelligenz (KI) hat beeindruckende Fähigkeiten entwickelt, die in vielen Bereichen genutzt werden, aber es gibt auch Grenzen, was sie leisten kann. Hier sind einige Beispiele für das, was KI kann und was nicht:

Was KI kann:

• Mustererkennung: KI ist besonders gut darin, Muster in Daten zu erkennen. Das umfasst die Bilderkennung in der medizinischen Bildgebung, die Spracherkennung in Sprachassistenten oder das Erkennen von Trends und Anomalien in großen Datensätzen.
• Automatisierung von Routinetätigkeiten: KI kann repetitive und vorhersehbare Aufgaben automatisieren, wie z.B. Daten eingeben, Grundberechnungen durchführen oder einfache Dokumente analysieren.
• Vorhersagen treffen: Auf der Grundlage großer Datenmengen kann KI Vorhersagen treffen, wie etwa das Wetter, Aktienkursbewegungen oder das Kaufverhalten von Kunden vorherzusagen.
• Natürlichsprachliche Interaktionen: Durch Fortschritte im maschinellen Lernen können KI-Systeme natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren, was in Anwendungen wie Chatbots und virtuellen Assistenten genutzt wird.
• Optimierung: KI kann benutzt werden, um komplexe Probleme zu lösen und Prozesse zu optimieren, indem sie die effizientesten Lösungen aus einer Vielzahl von Möglichkeiten auswählt, z.B. bei der Logistikplanung.

Was KI nicht kann:

• Allgemeines Verständnis und Bewusstsein: Moderne KI-Systeme haben kein echtes Verständnis ihrer Aufgaben; sie verarbeiten Daten und folgen programmierten Anweisungen ohne Bewusstsein oder echte Einsicht.
• Kreativität: KI kann zwar neue Muster oder Kunstwerke auf der Grundlage vorhandener Daten generieren, aber sie besitzt nicht die kreative Denkfähigkeit des Menschen, Neues aus dem Nichts zu schaffen.
• Emotionale Intelligenz: KI kann menschliche Emotionen nicht auf die gleiche Weise verstehen oder nachempfinden, wie Menschen es tun. Sie kann zwar Emotionen in Sprache oder auf Gesichtern erkennen, aber sie versteht nicht ihre tiefere Bedeutung oder den Kontext.
• Ethisches Urteilsvermögen: KI fehlt die Fähigkeit, ethische Entscheidungen zu treffen. Solche Entscheidungen basieren auf einem Verständnis von kulturellen, sozialen und persönlichen Werten, die KI nicht eigen sind.
• Anpassung an neue Situationen: Während KI in der Lage ist, in bekannten Szenarien, für die sie trainiert wurde, gut zu funktionieren, kann sie bei unerwarteten Änderungen oder neuartigen Situationen Schwierigkeiten haben, sich anzupassen.

Zusammenfassend kann KI viele Aufgaben ausführen, die klare Regeln und große Datenmengen beinhalten, stößt aber an ihre Grenzen, wenn echtes menschliches Urteilsvermögen, kreatives Denken, emotionales Verständnis oder ethische Überlegungen erforderlich sind.

Wen wir befragt haben:

Jetzt sind Sie vermutlich neugierig, von welchen Experten die Erklärungen stammen: Vielleicht ahnen Sie es schon, wir haben keine Fachleute aus Fleisch und Blut gefragt, sondern den anfangs erwähnten KI-Bot ChatGPT. Wir haben also eine Künstliche Intelligenz beauftragt, sich selbst zu erklären. Wie finden Sie die Texte? Haben Sie gemerkt, dass sie nicht von Menschen erstellt wurden? Gleich am Anfang oder erst im Laufe des Lesens?

Zum Vergleich haben wir einen "echten" Redakteur von auto motor und sport gebeten, mit etwa 2000 Zeichen zu beschreiben, wo KI heute schon in der Automobilindustrie zum Einsatz kommt. Das liest sich dann so:

Die Bedeutung von KI für die Autoindustrie

Vor wenigen Jahren noch Zukunftsmusik, inzwischen längst Realität: Künstliche Intelligenz verändert die Automobilindustrie in nahezu sämtlichen Bereichen.

Auch wenn Künstliche Intelligenz die Erwartungen beim autonomen Fahren bislang noch nicht erfüllen konnte, hat sie die Automobilindustrie längst erobert: in Produktion und Materialforschung, bei Sprachsteuerung und Design oder beim Vertrieb und im Service. Inzwischen dürfte sich eher die Frage stellen, welche Bereiche noch nicht von KI profitieren.

So lassen sich Designer von entsprechend trainierten Algorithmen unterstützen, indem sie sich einzelne Komponenten wie Felgen oder aber ganze Fahrzeuge entwerfen lassen. Die von der KI erzeugten Vorschläge können dann von den Designern mit wenigen Klicks in Farbe, Oberflächenstruktur oder Form angepasst, bewertet und weiterentwickelt werden, was enorm Zeit einspart.

Autohersteller umgehen in ihren Fabriken ungeplante Produktionsstopps mittels KI: Ohnehin anfallende Daten der Montageanlagen werden mit Methoden künstlicher Intelligenz analysiert und nach Auffälligkeiten wie Schwankungen in der Stromaufnahme oder ungewöhnlichen Bewegungen durchsucht. Einzelne Maschinen lassen sich bei kritischer Datenlage rechtzeitig vor einem Defekt aus der Produktion nehmen und reparieren. Fehlerhafte Schweißpunkte können inzwischen ebenfalls über eine Datenanalyse der Schweißroboter aufgespürt werden.

In der Batterieforschung hilft KI, aus Millionen von theoretisch denkbaren chemischen Substanzen, die perfekte Mischung für günstige Batterien mit hohem Energieinhalt zu finden.

Zudem profitiert der Vertrieb von KI, indem das Kaufverhalten vorhergesagt, frühzeitig Trends aufgezeigt oder Kunden auf der Basis bisheriger Einkäufe weitere Kaufvorschläge unterbreitet werden.