Es gibt zahlreiche Anwendungsbereiche künstlich intelligenter Systeme in der Forschung und im wirtschaftlichen Bereich. Zu diesen intelligenten Systemen werden u.a. sog. Deduktionssysteme bzw. maschinelles Beweisen, wissensbasierte Systeme (sog. „Expertensysteme“), Musteranalyse und Mustererkennung, die autonome Steuerung von Robotik-Systemen sowie intelligente multimodale Mensch-Maschine-Interaktion (z.B. das Analysieren und Verstehen von Sprache, Bildern oder Gestik) gezählt. Diese Systeme finden in den unterschiedlichsten Bereichen Einsatz.
a. KI in Unternehmen
Heute übernehmen intelligente Systeme und Roboter immer umfassendere Aufgaben und Prozesse, z.B. in der Fertigung oder Logistik. Machine-Learning-Algorithmen werden in Analyse- und CRM-Plattformen integriert, um Kunden besser zu bedienen. Im Marketing wird KI eingesetzt, um Werbe-Emails zu verschicken, den Kundendienst durch Social Bots und Chatbots abzulösen, um Analysen und Prognosen des Markts und des Kunden, beispielsweise auf Basis von Big Data, durchzuführen und kundenspezifische Werbeanzeigen, Empfehlungen und Suchergebnisse zu entwickeln. Auch die Personalsuche und die Automatisierung von Stellenangeboten ist zunehmend eine realistische Option.
KI und Machine Learning Systeme werden auch in der Medienbranche beispielsweise zum automatisierten Verfassen von Artikeln, zum Aufspüren von Fake News, zum Erkennen von Video-Streams sowie bei der Individualisierung von Inhalten einsetzt. Auch wenn der sog. Roboter-Journalismus noch in den Kinderschuhen steckt, so können heute aus riesigen Mengen strukturierter Daten fertige Texte generieren werden, wie es bei Wetterberichten oder Spielberichten im Fußball schon der Fall ist. Über kurz oder lang wird KI für einen Großteil der veröffentlichten Nachrichten verantwortlich sein.
b. KI im Gesundheitswesen
KI wird immer häufiger im medizinischen Bereich eingesetzt. Sei es bei der Auswertung von Daten, dem Erkennen von Mustern oder dem Abgleich von Symptomen. KI kann helfen, Krankheiten zu diagnostizieren, insbesondere solche, die durch eine hohe Anzahl verschiedenster Symptome nur schwer zu erkennen sind. Je mehr Informationen vorhanden sind, umso höher wird die Erfolgsquote und desto geringer die Fehlanalysen. Durch die Datenanalyse und den Datenabgleich mithilfe von Daten ähnlicher Patienten wird es einfacher, den richtigen Behandlungsplan zu entwerfen. Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet für lernfähige Systeme ist die Labormedizin, wo KI durch Analysieren und Auswerten großer Datenmengen bei der Medikamentenentwicklung Kosten und Zeit erspart.
c. KI im im Finanzwesen
KI ist in Finanzinstituten im Aufwind. KI-Finanzanwendungen können zum Beispiel personenbezogene Daten sammeln und finanzielle Beratung bieten. So können die Analyse und Prognose von Aktienkursentwicklungen durch künstliche neuronale Netze unterstützt werden. Eine Software führt heute schon einen Großteil des Handels an der Wall Street durch.
d. KI in Computer- und Gesellschaftsspielen
In Strategie-Brettspielen kommt KI als Ersatz für den menschlichen Partner zum Einsatz. Gegen sehr leistungsfähige Versionen dieser Programme haben auch Weltmeister kaum mehr Gewinnchancen.
Auch in Computerspielen steuert KI z.B. Bots, sogenannte Nicht-Spieler-Charaktere, die menschenähnliches Verhalten simulieren oder berechnet bestimmte Funktionen des Spielecharakters. KIs treten anstelle eines menschlichen Spielers in Videospielen wie Jump ’n’ Runs, Rollen- oder Rennspielen steuern. Realismus und Gameplay eines Computerspiels werden oft an der eingesetzten KI gemessen. Ähnlich ist die Entwicklung im E-Sport-Bereich, in dem Profigamer versuchen, die besten KIs zu schlagen, während Entwickler darauf hinarbeiten, die besten Spieler durch eine KI zu besiegen.
e. KI in der zivilen Sicherheit
Autonome und teilautonome Systeme können Einsatzkräfte in der zivilen Sicherheit unterstützen und in gefährlichen Situationen ersetzen. Roboter sollen vor allem in kritischen, menschenfeindlichen Umgebungen eingesetzt werden, um beispielsweise Unfälle in Chemieanlagen zu bekämpfen oder nach einem Erdbeben in den Menschen gefährdenden Situationen die Standfestigkeit von Gebäuden zu überprüfen. Weitere Anwendungsmöglichkeiten in diesem Bereich betreffen das Erkennen von manipulierten bzw. automatisch generierten Inhalten im Kontext der Cybersicherheit. Kritisch gesehen wird hingegen der recht fortgeschrittene Einsatz von KI zu militärischen Zwecken, insbesondere der Einsatz autonomer Waffen.
