KI-Technologien, insbesondere Machine-Learning- und Deep-Learning-Technologien finden aktuell mit einer hohen Geschwindigkeit den Weg in die Fabriken der Fertigungsindustrie.
Damit können bisher nicht oder nur mit sehr hohem Aufwand lösbare Herausforderungen in der industriellen Fertigung angegangen werden.
Ein Beispiel ist die Erkennung von Mustern und Korrelationen basierend auf unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos oder Tönen in Kombination mit strukturierten Daten aus den Maschinen.
Der Vorteil: Eine solche Verknüpfung verringert den Aufwand, Fehler oder Probleme zu identifizieren.
Lernende Systeme werden so zur Basis für kontinuierliche Verbesserung in der Fertigung. Doch bis dahin sind auch noch einige Hürden zu meistern. Beispielsweise wird das reibungslose Zusammenspiel von IT und KI eine entscheidende Rolle spielen.
Dennoch ist es schwierig künstliche Intelligenz eindeutig zu definieren und es kursieren verschiedene Auffassungen. Eine davon ist, dass als als künstliche Lebensform betrachtet wird, die die menschliche Intelligenz irgendwann übertreffen könnte. Eine weitere Auffassung besagt hingegen, dass jegliche Technologie zur Datenverarbeitung als KI bezeichnet werden kann.
Dadurch, dass sich das Forschungsgebiet aktuell noch in einem permanenten Definitionsprozess befindet, könen selbst Forscher KI nicht exakt definieren. Was aber möglich ist, ist eine Auflistung der Aspekte, welche für KI wesentlich sind. Diese sind Autonomie und Anpassungsfähigkeit. Also spricht man von KI, wenn eine Technik in der Lage ist, Aufgaben, ohne Anleitung durch einen Nutzer, in einem komplexen Umfeld auszuführen und dabei aus Erfahrungen lernt, um die Leistung zu verbessern.
Wie eingangs bereits genannt, sind Machine Leraning (Maschinelles Lernen) und Deep Learning Teilgebiete der KI, welche wiederum ein Teilgebiet der Informatik ist.
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Quellen:
