KI in der Glasbranche: Was ist wirklich möglich?

Viele Menschen nutzen KI heute im Alltag. Was ist Künstliche Intelligenz im Kern?

Dr. Thomas Häuser: Der Begriff Künstliche Intelligenz bezeichnet Computerprogramme, die Aufgaben lösen, für die man normalerweise menschliche Intelligenz benötigt. Diese Programme verwenden Algorithmen, die von außen betrachtet so aussehen, als würden sie intelligent handeln. Sie arbeiten aber mit anderen Prinzipien als es die eigentliche menschliche Intelligenz tut. Wichtig ist zu begreifen, dass eine KI einen Menschen nicht wirklich versteht. Sie berechnet auf Basis der ihr zur Verfügung stehenden Daten lediglich die Antwort, die am besten passt. Wir sprechen daher auch von „schwacher KI“, die zwar gut bestimmte Aufgaben erfüllen kann, aber kein echtes Bewusstsein oder Verständnis an den Tag legt.

Wo wird Künstliche Intelligenz heute eingesetzt und welche Art von KI ist für die (Glas-)Industrie interessant?

Dr. Häuser: KI wird vor allem bei Problemen verwendet, für die man keine konventionellen Algorithmen schreiben kann. Hierbei werden die Programme mit Daten gefüttert und die dazu gewünschte Reaktion definiert. Einsatzgebiete sind zum Beispiel Bilderkennung, Bearbeitung von Texten oder Mustererkennung in komplexen Datensätzen. Letztere dient etwa dazu, Zusammenhänge von statistischen Merkmalen zu erkennen, die das ’menschliche Auge’ nicht sehen könnte. Gerade in der Industrie spielen Predictive Analytics oder Maintenance eine immer größere Rolle, um bspw. drohende Ausfälle frühzeitig zu erkennen und im besten Fall präventiv entgegensteuern zu können. 

Wie sehen Sie den aktuellen Hype um ChatGPT? 

Niklas Clausius: Wenn der Begriff KI fällt, denken Viele zunächst an generative KI wie ChatGPT. Das ist auch nicht verwunderlich, denn die sprachlichen Fähigkeiten, sowie das darin enthaltene Allgemeinwissen sind beeindruckend, auch wenn immer eine gewisse Vorsicht bei der Ausgabe geboten ist. Dennoch ist generative KI im Gesamtblick nur ein kleiner Teilbereich und nicht für sämtliche Aufgaben geeignet. Für den eben beschriebenen Use Case der frühzeitigen Erkennung von eintretenden Ereignissen werden andere Modelle und Vorgehensweisen benötigt als bei einem Chatbot für den Kundensupport. Letztendlich muss man sich bewusst sein, welches Ziel man erreichen möchte, und welche konkreten Tools dafür benötigt werden.