{"id":37562,"date":"2022-05-06T16:23:21","date_gmt":"2022-05-06T14:23:21","guid":{"rendered":"https:\/\/mca-software.fr\/algorithmen-ki\/"},"modified":"2026-03-30T08:33:32","modified_gmt":"2026-03-30T06:33:32","slug":"algorithmen-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mca-software.fr\/de\/algorithmen-ki\/","title":{"rendered":"Algorithmen im Dienste der Unternehmen"},"content":{"rendered":"\n

Ob \u00fcber Suchmaschinen, automatische \u00dcbersetzer, Sprachassistenten wie Google Assistant oder Alexa, M\u00e4hroboter oder Fahrassistenzsysteme f\u00fcr Autos - k\u00fcnstliche Intelligenz hat heute unseren Alltag durchdrungen.<\/p>\n

Auch wenn wir noch weit von den hochentwickelten k\u00fcnstlichen Intelligenzen aus popul\u00e4ren Science-Fiction-Werken entfernt sind, steckt die Welt der k\u00fcnstlichen Intelligenz voller M\u00f6glichkeiten, die unser t\u00e4gliches Leben vereinfachen k\u00f6nnen, sei es im Privatleben oder in der Gesch\u00e4ftswelt. Doch was verbirgt sich hinter dem Begriff k\u00fcnstliche Intelligenz? Welche Formen der bestehenden k\u00fcnstlichen Intelligenz sind am weitesten verbreitet ? Und wie wird k\u00fcnstliche Intelligenz von MCA Concept genutzt, um Unternehmen besser zu dienen ?<\/p>\n<\/div><\/div>

Was ist k\u00fcnstliche Intelligenz ?<\/h2>\n<\/div><\/div>

K\u00fcnstliche Intelligenz, kurz KI, ist definiert als eine Reihe von Theorien und Techniken, die darauf abzielen, einer Maschine die F\u00e4higkeit zu verleihen, menschliche Intelligenz zu simulieren. Eine Maschine, die in der Lage ist, Probleme nach menschlichem Denken und menschlicher Logik zu l\u00f6sen, wird im Allgemeinen als k\u00fcnstliche Intelligenz bezeichnet.<\/p>\n

Die Forschung rund um die k\u00fcnstliche Intelligenz begann in den 1950er Jahren, als Forscher begannen, die Grenze zwischen Mensch und Maschine und die M\u00f6glichkeit, dass eine Maschine selbstst\u00e4ndig denken kann, zu hinterfragen. <\/p>\n

Das Studium der KI umfasst eine Reihe von Disziplinen wie Robotik, Statistik, Logik oder auch Neurobiologie.<\/p>\n<\/div><\/div>

Ber\u00fchmte Algorithmen<\/h2>\n<\/div><\/div>

Um zu funktionieren, st\u00fctzt sich die k\u00fcnstliche Intelligenz auf mehr oder weniger hoch entwickelte Algorithmen. Ein Algorithmus besteht aus einer Folge von Anweisungen, die in einer bestimmten Reihenfolge gegeben werden, um eine Aufgabe automatisch zu erledigen. So sagt ein Algorithmus einer Maschine, wie sie ein ihr vorgelegtes Problem l\u00f6sen soll, er ist das, was der Maschine die Verarbeitung von Daten erm\u00f6glicht. <\/p>\n

Sicherlich haben Sie schon von Googles Algorithmusreihe geh\u00f6rt, mit der die Suchmaschine f\u00fcr jede Suchanfrage die relevanten Ergebnisse festlegt, die aus der vorhandenen Datenbank vorgeschlagen werden sollen. <\/p>\n

Um das Konzept besser zu veranschaulichen, wird ein Algorithmus oft mit einem Kochrezept verwandt: Ein Rezept f\u00fcr Spaghetti Carbonara (Algorithmus<\/em>) liefert beispielsweise die Schritte (Anweisungen<\/em>), die befolgt werden m\u00fcssen, um aus bestimmten Zutaten (Daten<\/em>) ein Gericht aus Spaghetti Carbonara (Ergebnis<\/em>) zu zaubern.<\/p>\n<\/div><\/div>

Verschiedene Ans\u00e4tze f\u00fcr KI<\/h2>\n<\/div><\/div>

Die KI-Forschung, die versucht, menschliche Intelligenz in einer Maschine nachzubilden, hat zwei verschiedene Ans\u00e4tze hervorgebracht: die symbolische KI<\/strong> und die konnektionistische KI<\/strong>. Diese Ans\u00e4tze basieren jeweils auf unterschiedlichen Methoden des menschlichen Lernens :<\/p>\n

1)<\/strong> Lernen durch die Vermittlung von Wissen<\/strong>, d. h. von Kenntnissen, Regeln und Verfahren, was kurz als \"Schulwissen\" bezeichnet wird. <\/p>\n

Nehmen wir zum Beispiel ein Matheproblem: Man kann den Weg zur L\u00f6sung eines mathematischen Problems Schritt f\u00fcr Schritt einer anderen Person erkl\u00e4ren, die dann wei\u00df, wie sie das Problem l\u00f6sen kann, ohne dass sie selbst das Problem ber\u00fchren musste. Dieser Ansatz zielt darauf ab, das logische Denken des Menschen nachzuahmen (symbolische KI). <\/p>\n

\t2)<\/strong> Lernen durch Experimentieren<\/strong>, Wissen, das man sich durch Beobachtung der Welt und durch Versuch und Irrtum bis zum Erfolg aneignet (konnektionistische KI). <\/p>\n

Nehmen wir zum Beispiel das Schwimmenlernen: Es reicht nicht aus, jemandem zu erkl\u00e4ren, wie man schwimmt, damit er diese F\u00e4higkeit erworben hat, sondern er muss schwimmen, um schwimmen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div>

Symbolische KI<\/h3>\n<\/div><\/div>

Wie bereits erw\u00e4hnt, versucht die symbolische KI, das logische Denken des Menschen nachzuahmen. Ein symbolisches KI-System wird also versuchen, eine ihm gestellte Aufgabe zu erf\u00fcllen, indem es einer vom Programmierer implementierten Liste expliziter Regeln folgt.<\/p>\n

Diese Methode ist der Ursprung der sogenannten \"Expertensysteme\", Werkzeuge, die darauf abzielen, das Denken und Wissen von Experten zu simulieren. Ein Expertensystem wird auf der Grundlage von Fakten und logischen Regeln, die ihm \u00fcbermittelt wurden, Informationen ableiten. <\/p>\n

Solche Werkzeuge k\u00f6nnen unter anderem im medizinischen Bereich eingesetzt werden, um eine Diagnose zu stellen. Beispielsweise kann er die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient an einer bestimmten Krankheit leidet, aus den beobachteten Symptomen und den im K\u00f6rper vorhandenen Anomalien ableiten, indem er die folgende Reihe von Regeln programmiert:\" wenn<\/em> ein Patient Symptom X hat und<\/em> sein K\u00f6rper eine Anomalie Y aufweist, dann<\/em> betr\u00e4gt die Wahrscheinlichkeit, dass er die Krankheit Z hat, N%. \u00bb. <\/p>\n

Die Programmierung solcher Systeme ist ziemlich aufwendig, da mehr als hundert Regeln in das System eingegeben werden m\u00fcssen. Au\u00dferdem funktionieren Expertensysteme zwar in sehr einfachen Situationen gut, k\u00f6nnen sich aber in einer realen Situation, in der es eine F\u00fclle von Fakten und Regeln zu ber\u00fccksichtigen gibt, schnell als unwirksam erweisen, da sie sehr viel Zeit ben\u00f6tigen, um alle m\u00f6glichen Antworten zu analysieren. <\/p>\n

Ein symbolisches KI-System wird durch Regeln eingeschr\u00e4nkt, die vom Programmierer explizit festgelegt werden. Denn er kann nur nach vordefinierten Szenarien handeln, folglich improvisiert er nicht. <\/p>\n

Symbolische KI erweist sich in den Bereichen der Wissenschaft als n\u00fctzlich, sind aber begrenzt, wenn es um Sprachverarbeitung oder Bilderkennung geht.<\/p>\n<\/div><\/div>

KI Connexionnist<\/h3>\n<\/div><\/div>

Der konnektionistische Ansatz versucht eher, die menschliche Intelligenz in der Maschine zu simulieren, indem er ihr \"das Lernen beibringt\". In diesem Fall lernen Algorithmen aus Beispielen, anstatt einfach nur bestimmte Anweisungen zur L\u00f6sung eines bestimmten Problems zu erhalten. Sie entwickeln ihre F\u00e4higkeiten gewisserma\u00dfen selbstst\u00e4ndig. Dies wird als Machine Learning bezeichnet, auf Deutsch maschinelles Lernen.<\/p>\n

Es gibt verschiedene M\u00f6glichkeiten, Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren :<\/p>\n

1) \u00dcberwachtes Lernen :<\/strong> Eine gro\u00dfe Menge an \"Trainings\"-Daten wird an den Algorithmus \u00fcbermittelt, diese Daten werden mit Tags versehen, damit der Algorithmus wei\u00df, worauf sie zutreffen. Dadurch kann der Algorithmus das zu l\u00f6sende Problem verstehen: ein bestimmtes Element in den Daten, die er erh\u00e4lt, zu erkennen. Im Laufe der Zeit kann der Algorithmus ableiten, anhand welcher Merkmale das gekennzeichnete Element erkannt werden kann, und ist dann in der Lage, es in nicht gekennzeichneten Daten zu finden. <\/p>\n

Der Algorithmus trainiert mit diesen Daten, bis er mit einer bestimmten Genauigkeit angeben kann, ob ein bestimmtes Element in einem Datensatz vorhanden ist oder nicht.<\/p>\n

Nehmen wir als Beispiel einen Algorithmus zur Bilderkennung : <\/u><\/p>\n

Ziel :<\/em> Der Algorithmus muss in der Lage sein, zwischen einer Amsel und einem Huhn zu unterscheiden, damit er Fotografien dieser V\u00f6gel automatisch klassifizieren kann, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. <\/p>\n

Lernverfahren :<\/em> Eine Reihe von Bildern von Amseln und H\u00fchnern, die zuvor beschriftet wurden, werden dem Algorithmus als Trainingsbasis gegeben. Die Maschine analysiert dann diese Bilder und lernt, die Unterscheidungsmerkmale von Amseln und H\u00fchnern zu erkennen. <\/p>\n

Wenn der Algorithmus sp\u00e4ter nicht gekennzeichnete Bilder analysiert, gibt der Programmierer dem Algorithmus ein Feedback, um ihm mitzuteilen, ob einige seiner Beobachtungen falsch sind, z. B. wenn ein Bild als Amsel kategorisiert wurde, obwohl es ein Huhn war. <\/p>\n

Ergebnis :<\/em> Der Algorithmus ist in der Lage, mit einer gewissen Genauigkeit automatisch zu erkennen, ob ein Bild eine Amsel oder ein Huhn enth\u00e4lt.nt un merle ou une poule avec un certain degr\u00e9 de pr\u00e9cision.<\/p>\n

2) Un\u00fcberwachtes Lernen :<\/strong> Eine gro\u00dfe Menge an Trainingsdaten ohne zugeh\u00f6rige Labels wird dem Algorithmus vorgegeben. Dieser muss dann von sich aus die den Daten zugrunde liegenden Trends aufsp\u00fcren, er wird die Daten nach gemeinsamen Merkmalen gruppieren.<\/p>\n

3) Semi-\u00fcberwachtes Lernen :<\/strong> Der Algorithmus erh\u00e4lt Trainingsdaten, die gekennzeichnete und nicht gekennzeichnete Daten mischen.<\/p>\n<\/div><\/div>

Deep learning<\/h3>\n<\/div><\/div>

Deep Learning, auf Deutsch \"tiefes Lernen\", ist das Ergebnis von Machine Learning. Es beruht auf k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen, die den neuronalen Netzen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind und verschiedene Algorithmen miteinander kombinieren. Mehrere Schichten von Neuronen werden \u00fcbereinandergelegt und funktionieren mehr oder weniger wie ein Filter, indem sie von einer groben Analyse ausgehen, die mit jeder neuen Schicht verfeinert wird, bis ein genaues Ergebnis erreicht ist. Jede Schicht analysiert die von der vorherigen Schicht \u00fcbertragenen Informationen.<\/p>\n

Im Fall der Bilderkennung wird jede neuronale Schicht daf\u00fcr verantwortlich sein, ein Merkmal des Elements zu identifizieren, das sie erkennen soll. Wenn das System beispielsweise einen Vogel identifizieren soll, wird eine Ebene das Bild nach einem Schnabel durchsuchen, eine andere nach Fl\u00fcgeln usw. Ein anderes Beispiel: Ein maschineller \u00dcbersetzer wird zun\u00e4chst versuchen, die Buchstaben in einem pr\u00e4sentierten Satz zu erkennen, bevor er zur Analyse der W\u00f6rter \u00fcbergeht usw. Die meisten maschinellen \u00dcbersetzer sind jedoch nicht in der Lage, die Buchstaben zu erkennen.<\/p>\n

So k\u00f6nnen diese neuronalen Netze lernen, Strukturen in den Daten zu erkennen und Informationen zu klassifizieren. Sie verleihen Deep-Learning-Systemen fortgeschrittenere F\u00e4higkeiten als Machine-Learning-Systemen. So sind Deep-Learning-Systeme in der Lage, komplexere Aufgaben zu bew\u00e4ltigen und gr\u00f6\u00dfere Datenmengen zu analysieren, w\u00e4hrend Machine-Learning-Systeme dazu neigen, sich ab einer bestimmten Datenmenge nicht mehr zu verbessern.<\/p>\n

Wie bereits erw\u00e4hnt, sind Deep-Learning-Systeme besonders gut f\u00fcr Aufgaben wie Bilderkennung oder maschinelle \u00dcbersetzung geeignet. Aber auch f\u00fcr Fahrassistenzsysteme, personalisierte Empfehlungen auf Webseiten oder virtuelle Assistentensysteme. Es gibt sogar Algorithmen, die den Stil von Gem\u00e4lden von K\u00fcnstlern wie Van Gogh auf anderen Bildern nachbilden k\u00f6nnen, eine Technik, die als Stil\u00fcbertragung oder neuronaler Stil bezeichnet wird.<\/p>\n

Die Steigerung der Rechenleistung von Computern in den letzten Jahren sowie der Zugang zu massiven Datenmengen haben erheblich zur Entwicklung von KIs beigetragen, insbesondere bei der Bilderkennung. Algorithmen werden heute schneller von Maschinen verinnerlicht.<\/p>\n<\/div><\/div>

Und die Unternehmen in all dem ?<\/h2>\n<\/div><\/div>

Aber, so werden Sie sich vielleicht fragen, was haben k\u00fcnstliche Intelligenz, Algorithmen und Unternehmensf\u00fchrung miteinander zu tun ? K\u00fcnstliche Intelligenz, insbesondere symbolische KI, kann f\u00fcr Unternehmen nutzbar gemacht werden. Denn sie haben ihre Rolle bei der Optimierung von Prozessen innerhalb eines Unternehmens. Das sind Algorithmen, mit denen betriebliche Abl\u00e4ufe standardisiert und automatisiert werden k\u00f6nnen, z. B. das Erstellen einer Rechnung oder das Versenden einer Zahlungserinnerung. Die Software f\u00fchrt Aufgaben gem\u00e4\u00df den Anweisungen aus, die von den Entwicklern programmiert wurden.<\/p>\n

So entwickelten die Programmierer des MCA Concept-Teams eine Vielzahl von Algorithmen f\u00fcr die MCA Kale Business Software (und ihre Gesch\u00e4ftsvarianten), um Prozesse zu vereinfachen und redundante Aufgaben im Gesch\u00e4ftsbetrieb eines jeden Unternehmens zu automatisieren. <\/p>\n

Diese auf symbolischer k\u00fcnstlicher Intelligenz basierenden Algorithmen unterst\u00fctzen Sie bei Ihren t\u00e4glichen Aufgaben und verringern den Verwaltungsaufwand, der durch sich wiederholende, oft wenig komplexe, aber zeitraubende Aufgaben gen\u00e4hrt wird. <\/p>\n

Die Algorithmen erm\u00f6glichen es der MCA Kale-Software, diese Aufgaben effizient zu erledigen, indem sie Eingabe- oder Rechenfehler reduzieren, da sie genau den Anweisungen folgen, die ihnen gegeben wurden.<\/p>\n

Diese Technologie der k\u00fcnstlichen Intelligenz erm\u00f6glicht es der Software au\u00dferdem, gro\u00dfe Datenmengen f\u00fcr Gesch\u00e4ftsberichte und statistische Analysen im Handumdrehen auszuwerten. Was f\u00fcr einen Menschen tagelang dauern w\u00fcrde, erledigen Algorithmen im Handumdrehen.<\/p>\n

Dank der Unterst\u00fctzung durch Algorithmen bei zeitraubenden Aufgaben k\u00f6nnen Sie sich auf wertvollere T\u00e4tigkeiten konzentrieren.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Ich m\u00f6chte mehr \u00fcber die Algorithmen von MCA Kale erfahren<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":11,"featured_media":37542,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false,"_price":"","_stock":"","_tribe_ticket_header":"","_tribe_default_ticket_provider":"","_tribe_ticket_capacity":"0","_ticket_start_date":"","_ticket_end_date":"","_tribe_ticket_show_description":"","_tribe_ticket_show_not_going":false,"_tribe_ticket_use_global_stock":"","_tribe_ticket_global_stock_level":"","_global_stock_mode":"","_global_stock_cap":"","_tribe_rsvp_for_event":"","_tribe_ticket_going_count":"","_tribe_ticket_not_going_count":"","_tribe_tickets_list":"[]","_tribe_ticket_has_attendee_info_fields":false,"_EventAllDay":false,"_EventTimezone":"","_EventStartDate":"","_EventEndDate":"","_EventStartDateUTC":"","_EventEndDateUTC":"","_EventShowMap":false,"_EventShowMapLink":false,"_EventURL":"","_EventCost":"","_EventCostDescription":"","_EventCurrencySymbol":"","_EventCurrencyCode":"","_EventCurrencyPosition":"","_EventDateTimeSeparator":"","_EventTimeRangeSeparator":"","_EventOrganizerID":[],"_EventVenueID":[],"_OrganizerEmail":"","_OrganizerPhone":"","_OrganizerWebsite":"","_VenueAddress":"","_VenueCity":"","_VenueCountry":"","_VenueProvince":"","_VenueState":"","_VenueZip":"","_VenuePhone":"","_VenueURL":"","_VenueStateProvince":"","_VenueLat":"","_VenueLng":"","_VenueShowMap":false,"_VenueShowMapLink":false,"footnotes":""},"categories":[115],"tags":[],"class_list":["post-37562","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ki"],"yoast_head":"\nAlgorithmen 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