Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

KI- und ML-Systeme benötigen große Mengen an Daten, um lernen und funktionieren zu können. Dieses "Training" der Algorithmen geschieht oft in der Cloud, also auf Servern, die über das Internet zugänglich sind. Je schneller die Internetverbindung, desto schneller können Daten hoch- und heruntergeladen werden. Das beschleunigt den Lernprozess einer KI. Sobald ein KI-System trainiert ist, ist es auf Aktualität und Echtzeitreaktionen angewiesen, was ebenfalls eine schnelle Internetverbindung voraussetzt. Die hohe Bandbreite stellt sicher, dass große Datenmengen nahtlos übertragen werden können, was für die Effizienz und Leistungsfähigkeit der KI essenziell ist.

Einige Anwendungsbeispiele sind:

• Streaming-Dienste und Empfehlungsalgorithmen: Wer gerne Netflix oder Spotify nutzt, interagiert bereits mit KI. Diese Dienste verwenden ML-Algorithmen, um zu lernen, was den Benutzern gefällt, und passen ihre Empfehlungen entsprechend an. Diese personalisierten Vorschläge erfordern allerdings, dass Nutzerverhalten und Präferenzen ständig analysiert und aktualisiert werden. Hier kommt eine schnelle Internetverbindung ins Spiel. Sie erlaubt es, dass diese Datenströme im Hintergrund in Echtzeit ablaufen, sodass die Empfehlungen immer aktuell und relevant sind.
• Sprachassistenten und Smart-Home-Geräte: Sprachassistenten wie Alexa, Google Assistant und Siri sind weit verbreitet. Diese Geräte nutzen KI, um natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. Obwohl einige Funktionen lokal verarbeitet werden können, erfolgt ein Großteil des Verarbeitungsprozesses in der Cloud. Schnelles Internet ist also entscheidend, damit die Sprachbefehle ohne Verzögerung übersetzt und ausgeführt werden können, besonders wenn es um die Steuerung von Heimautomatisierung oder die Abfrage komplexer Informationen geht.
• Online-Gaming und KI-gesteuerte Identität: Moderne Online-Spiele nutzen nicht nur KI, um NPC-Verhalten (Non-Player Character) zu steuern, sondern verlassen sich auch auf ML, um Betrug zu erkennen und zu verhindern oder um das Spielerlebnis individuell zu gestalten. Diese interaktiven Umgebungen benötigen eine ständige Datenübertragung mit möglichst geringer Latenz – nur möglich mit einer starken Internetverbindung, die Echtzeit-Feedback sicherstellt.

Eine künstliche Intelligenz kann viel, stößt aber auch immer wieder an ihre Grenzen:

• Verständnis und Empathie: Künstliche Intelligenz ist, trotz ihrer fortgeschrittenen Fähigkeiten, weit entfernt davon, menschliches Verständnis und Empathie zu erreichen. KI kann Muster erkennen und darauf basierend Entscheidungen treffen, aber sie kann nicht den tieferen Kontext einer Unterhaltung verstehen oder gar "zwischen den Zeilen lesen". Ironie oder Sarkasmus in Texten werden oft fehlinterpretiert. Einem Sprachassistenten fehlt beispielsweise das Verständnis für emotionale Nuancen, die in einer menschlichen Konversation offensichtlich wären.
• Moral und Ethik: Maschinen folgen Algorithmen und Logik, ihnen fehlt jedoch ein moralisches und ethisches Framework. Die Frage, wie man KI beibringt, ethisch korrekte Entscheidungen zu treffen, ist noch immer Gegenstand intensiver Forschung und Diskussion. Bei einer KI, die Bewerbungen vorselektioniert, besteht beispielsweise das Risiko, dass unbeabsichtigte Vorurteile in den Auswahlprozess einfließen.
• Fehlende Anpassungsfähigkeit: Eine weitere Grenze der KI ist ihre Schwierigkeit, sich an unvorhergesehene Veränderungen schnell anzupassen. Menschen können ihre Pläne und Verhaltensweisen flexibel verändern, wenn sich die Umstände ändern. KI-Systeme hingegen müssen oft neu trainiert oder umprogrammiert werden, um sich an neue Szenarien anzupassen.