KI in der Logistik Teil 1

Definition KI und Entwicklungsstand

KI, Künstliche Intelligenz oder englisch AI, Artificial Intelligence ist eines der Tech-Buzzwords der Stunde. So wie es Internet of Things, Bitcoin bzw. Kryptowährung und Blockchain waren oder immer noch sind. So wie bei diesen Begriffen folgt meist einer aufgeheizten Hype-Phase eine Phase nüchterner Betrachtung und der realistischen Einordnung. 

Das Thema bleibt unverändert spannend. Aber der Hype kühlt wieder ab. Das haben auch die Börsen und große Tech-Konzerne, die auf die Entwicklung von KI eine “Anzahlung” bekommen hatten, zuletzt durch Aktieneinbrüche zu spüren bekommen. Denn so viel vorweg: KI ist mit hohen Investitionskosten verbunden, die Entwicklung ist noch längst nicht abgeschlossen und die optimalen Anwendungsmöglichkeiten z.B. für Logistik müssen sich noch weiter herauskristallisieren. Welche das sind, verfolgen wir bei LOGENTIS sehr aufmerksam.

Auf den KI-Zug aufspringen?

Unser Rat: Lieber erst mal den Fahrplan studieren. Eine neue Technologie, die plötzlich marktreif ist, euphorisiert immer wieder die Wirtschaftswelt, Communities und Diskussionsforen im Netz. Sie beflügelt die Fantasie. Das ist zuletzt mit der Einführung von ChatGPT passiert. 

Der sehr weit gefasste Begriff KI, AI, Künstliche Intelligenz bzw. Artifical Intelligence macht Hoffnung auf schnelle Gewinne. Tech-Investoren suchen nach neuen Trends mit Gewinnpotenzial. Denn irgendwo muss Kapital sinnvoll investiert werden.  KI im Produkt oder in der Dienstleistung zu haben, ist heute leider oft schon Voraussetzung dafür, überhaupt Investoren zu finden. Zahnbürsten, Waschmaschinen, Ladegeräte, Unternehmensberatung, SWOT-Analysen – überall steckt irgendwie KI drin.

Das verstellt den Blick dafür, dass der Begriff oft sehr ungenau und schwammig verwendet wird und die Marketingabteilungen vieler Unternehmen diese Technologie größer machen, als sie zum jetzigen Entwicklungsstand tatsächlich ist. Sie füllen die Informationslücke mit großen Versprechungen, nutzen die Fantasie der Anleger. Der Informatiker und YouTuber The Morpheus hat zum Thema KI-Hype ein sehr gutes Video gemacht. Fest steht: Die Entwicklung künstlicher Intelligenz und der Begriff KI sind hochaktuell, haben Potenzial, sind aber nicht neu.

Es ist aus unserer Sicht notwendig, zwar technologieoffen, aber auch mit technischem Verstand und wirtschaftlichem Augenmaß zu schauen, wo genau zum jetzigen Entwicklungsstand die Stärken und Anwendungsbereiche von KI liegen, und die Risiken und offenen Fragen im Blick zu behalten. In dieser dreiteiligen Blog-Reihe  wollen wir einen kurzen Überblick zum Thema KI in der Logistik geben. Wo steht die Technologie, wie lässt sie sich sinnvoll anwenden? Wo kommt sie bereits zum Einsatz?

Und warum ist Künstliche Intelligenz zum jetzigen Zeitpunkt für bestimmte Aufgaben nicht besser geeignet als andere intelligente Algorithmen, die nicht darauf abzielen, menschliche Intelligenz nachzubilden? Aber von vorne.

Grafiken: Generiert mit KI

Definition Künstliche Intelligenz: Was ist eigentlich KI?

Eine Künstliche Intelligenz Erklärung ist naturgemäß sehr weit gefasst. Die Grenzen, die die Entwicklung für eine Künstliche Intelligenz zieht, sind fließend. Eine Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich damit beschäftigt, Systeme zu schaffen, die menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen können. Dazu gehören Fähigkeiten wie:

• Lernen: KI-Systeme können aus Erfahrungen lernen und sich verbessern, ohne explizit auf bestimmte Ergebnisse hin programmiert zu werden.
• Problemlösung: KI kann komplexe Probleme analysieren und Lösungen finden.
• Entscheidungsfindung: KI kann auf Basis von Daten und Regeln Entscheidungen treffen.
• Sprachverständnis: KI kann menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren.
• Wahrnehmung: KI kann visuelle und auditive Informationen wahrnehmen und interpretieren.

Wichtig ist dabei, zwischen den beiden Haupttypen der Künstlichen Intelligenz zu unterscheiden:

Schwache KI oder Narrow AI ist auf eine bestimmte Aufgabe oder einen engen Bereich spezialisiert, wie z.B. Schachspielen, Gesichtserkennung, Sprachübersetzung oder intelligente Einlagerung von Ladeeinheiten in einem Lager. Beispielsweise kann eine Schach-KI weder Gesichter erkennen noch Paletten streckeneffizient einlagern, sondern eben am besten: im Schach gewinnen.

Starke KI oder General AI, der zweite Haupttyp, würde über eine menschenähnliche Intelligenz verfügen und in der Lage sein, jede intellektuelle Aufgabe zu erfüllen, die ein Mensch ausführen kann. Starke KI existiert derzeit noch nicht und ist Gegenstand intensiver Forschung.

Eine heutige Künstliche Intelligenz Anwendung fällt in die Kategorie der Schwachen KI oder Narrow AI – ganz wichtig! Die Wirtschaftswelt suggeriert vielfach schon den Einsatz von Starker KI - also einer Künstlichen Intelligenz, die alles kann. Das ist nicht der Fall! Aber Schwache Künstliche Intelligenz / Narrow AI klingt nun mal wenig werbeträchtig.

Wo steht die KI-Entwicklung?

Keine Frage, KI hat das Potenzial, viele Bereiche unseres Lebens zu revolutionieren, von der Medizin über das Transportwesen bis hin zur Unterhaltung. Verschiedene Modelle beschreiben das Level der KI-Entwicklung. Die gängigsten: 

3-Stufen-Modell

Enge KI (Narrow AI): KI, die auf eine spezifische Aufgabe oder einen engen Bereich spezialisiert ist.

Allgemeine KI (Artificial General Intelligence, AGI): die Künstliche Intelligenz, die die menschliche Intelligenz in allen Bereichen erreicht oder übertrifft.

Superintelligenz (Artificial Superintelligence, ASI): KI, die die menschliche Intelligenz in allen Bereichen bei weitem übertrifft und Fähigkeiten besitzt, die wir uns derzeit kaum vorstellen können.

6-Stufen-Modell

Reine Reaktivität (Reactive Machines): KI, die nur auf aktuelle Eingaben reagiert und kein Gedächtnis oder Bewusstsein für vergangene Ereignisse hat.

Begrenztes Gedächtnis (Limited Memory): KI, die kurzfristig Informationen speichern und nutzen kann, um ihre Entscheidungen zu verbessern. Sie ist so in der Lage, trainiert zu werden.

Theory of Mind (Theorie des Geistes): KI, die menschliche Emotionen, Überzeugungen und Absichten verstehen und berücksichtigen kann.

Selbstbewusstsein (Self-Awareness): KI, die ein Bewusstsein für sich selbst und ihre eigene Existenz hat.

Künstliche Intelligenz auf menschlichem Niveau (Artificial General Intelligence, AGI): KI, die die menschliche Intelligenz in allen Bereichen erreicht oder übertrifft.

Künstliche Superintelligenz (Artificial Superintelligence, ASI): KI, die die menschliche Intelligenz in allen Bereichen bei weitem übertrifft.

Daneben gibt es noch andere Modelle, die sich zum Teil auf spezifische Fähigkeiten konzentrieren. Eine allgemeingültige Definition für die einzelnen Stufen gibt es nicht und der Entwicklungsfortschritt ist nicht linear. Einige Stufen werden schneller erreicht als andere.

Derzeit befinden wir uns hauptsächlich auf der Stufe der engen KI, mit einigen Fortschritten in Richtung begrenztem Gedächtnis. Die Entwicklung von allgemeiner KI und Superintelligenz bleibt ein langfristiges Ziel.

Wer hat die Künstliche Intelligenz erfunden?

Die Entwicklung der KI ist ein fortlaufender Prozess und das Ergebnis der Zusammenarbeit vieler Wissenschaftler und Forscher über mehrere Jahrzehnte, darunter:

Alan Turing gilt als einer der Gründerväter der KI. Sein Turing-Test aus dem Jahr 1950 ist bis heute ein wichtiger Maßstab für die Bewertung der Intelligenz von Maschinen.

John McCarthy prägte 1956 den Begriff "Künstliche Intelligenz" und organisierte die Dartmouth-Konferenz, die als Geburtsstunde der KI-Forschung gilt.

Marvin Minsky war ein Pionier auf dem Gebiet der neuronalen Netze und Robotik und gründete das MIT Artificial Intelligence Laboratory.

Frank Rosenblatt entwickelte 1957 das nach ihm benannte Perzeptron, ein frühes künstliches neuronales Netzwerk, das die Grundlage für viele moderne KI-Systeme bildet.

Soweit der Überblick zur KI-Definition und zum Stand der KI-Forschung. Im zweiten Teil unserer Blogreihe KI in der Logistik beleuchten wir die Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz.

KI in der Logistik - Teil 3: Potenziale von KI in der Logistik

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