= Grundlagen
== Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet den Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von Systemen befasst, die in der Lage sind, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern @KI. Dazu gehören Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Sprachverarbeitung. Die KI kann in verschiedene Kategorien eingeteilt werden, darunter schwache KI, die auf spezifische Aufgaben spezialisiert ist, und starke KI, die über allgemeine menschliche Intelligenz hinausgeht @KI-Statista2.

=== Historische Entwicklung

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) begann Mitte des 20. Jahrhunderts mit Algorithmen, die nicht mehr auf festen Regeln basierten, sondern durch Wiederholungen selbstständig lernten, Probleme zu lösen. Diese Innovation ermöglichte es, Aufgaben anzugehen, deren Lösungswege nicht durch klare Regeln vorgegeben waren. Ein bedeutendes Beispiel hierfür sind neuronale Netze. Diese Modelle sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und bestehen aus Schichten und Parametern, die zahlreiche Verbindungen abbilden. Durch Training mit Daten können neuronale Netze anschließend auch auf unbekannten Daten zu gewünschten Schlussfolgerungen kommen @BMFW.
Den Grundstein für die Künstliche Intelligenz legte der britische Mathematiker Alan Turing mit seiner Theorie der Turingmaschine im Jahr 1936. Turing stellte die Frage, ob Maschinen denken können, und formulierte das nach ihm benannte Turing-Test-Kriterium. Dieses besagt, dass eine Maschine dann als intelligent gilt, wenn sie in einem Gespräch nicht von einem Menschen unterschieden werden kann. In den folgenden Jahrzehnten wurden zahlreiche KI-Technologien entwickelt, die heute in vielen Anwendungen zum Einsatz kommen @KI-Statista2.
Der erste Chatbot ELIZA, entwickelt von <NAME> in den 1960er Jahren, war ein Meilenstein in der Geschichte der KI. ELIZA konnte einfache Konversationen führen und den Eindruck erwecken, ein menschlicher Gesprächspartner zu sein.
Im Jahre 1986 wurde mit "NETtalk", das erste neuronale Netzwerk zur Spracherkennung entwickelt. NETtalk konnte Buchstaben in gesprochene Wörter umwandeln und war ein Schritt in der Entwicklung von Spracherkennungssystemen.
Die Schachmaschine Deep Blue von IBM schlug 1997 den amtierenden Schachweltmeister <NAME> und zeigte erstmals die Überlegenheit von KI-Systemen in komplexen Spielen.
Mit der Entwicklung von Deep Learning-Technologien wie "Convolutional Neural Networks" (CNNs) und "Recurrent Neural Networks" (RNNs) in den 2010er Jahren wurden große Fortschritte in der Bild- und Spracherkennung erzielt. Diese Technologien sind heute in vielen Anwendungen wie Gesichtserkennung, Sprachassistenten und autonomen Fahrzeugen verbreitet.
Heutzutage verwenden KI-Modelle den selben Aufbau, indem ein Neuronales Netzwerk mit vielen Schichten (Deep Learning) trainiert wird. Diese Modelle können komplexe Muster in Daten erkennen und für Vorhersagen und Klassifizierungen genutzt werden.

=== Maschinelles Lernen und Deep Learning
KI-Systeme werden durch ein Künstliches Neuronales Netz (KNN) realisiert, das auf dem Prinzip des maschinellen Lernens basiert. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Dabei werden die Algorithmen so trainiert, dass sie Muster in den Daten erkennen und diese Muster auf neue Daten anwenden können. 

Maschinelles Lernen kann in verschiedene Kategorien unterteilt werden, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Ein Neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind und Informationen verarbeiten. Die Neuronen in einem Neuronalen Netzwerk sind durch Gewichte und Aktivierungsfunktionen miteinander verbunden. Durch das Training des Netzwerks werden die Gewichte so angepasst, dass das Netzwerk die gewünschten Ausgaben erzeugt. 

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der tiefe neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden. Diese Netzwerke sind in der Lage, komplexe Muster in den Daten zu erkennen und hochdimensionale Daten zu verarbeiten. 
Die erste Layer wird dabei als Input-Layer bezeichnet, die letzte als Output-Layer und alle dazwischen als Hidden-Layer. Die Anzahl der Hidden-Layer bestimmt die Tiefe des Netzwerks. Die Aktivierungsfunktionen in den Neuronen sorgen dafür, dass das Netzwerk nichtlinear arbeiten kann und komplexe Muster in den Daten erkennen kann. Die Gewichte in den Verbindungen zwischen den Neuronen werden durch das Training des Netzwerks so angepasst, dass das Netzwerk die gewünschten Ausgaben erzeugt. Deep Learning-Modelle können auf große Datenmengen trainiert werden und sind in der Lage, hochdimensionale Daten zu verarbeiten. 

=== Funktionsweise von KI
Nachdem die Grundlagen von KI und maschinellem Lernen erläutert wurden, soll nun die Funktionsweise von KI-Systemen genauer betrachtet werden. KI basiert auf Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, Muster in Daten zu erkennen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Funktionsweise von KI-Systemen kann in drei Schritten beschrieben werden. Um die KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden, sind folgende Schritte erforderlich:

1. *Datenerfassung und -vorbereitung:* KI-Modelle benötigen große Mengen an Daten, um zu lernen und Muster zu erkennen. Diese Daten werden gesammelt, bereinigt und in einem geeigneten Format für das Training des Modells vorbereitet. Als Beispiel können Bilder mit den entsprechenden Klassen (z. B. Katze oder Hund) versehen werden, um ein Modell zur Bilderkennung zu trainieren.

2. *Training des Modells:* Das KI-Modell wird mit den vorbereiteten Daten trainiert, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dies geschieht durch Anpassung der Modellparameter an die Daten, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Beim Training eines neuronalen Netzwerks werden die Gewichte in den Verbindungen zwischen den Neuronen so angepasst, dass das Netzwerk die gewünschten Ausgaben erzeugt.

3. *Anwendung des Modells:* Nach dem Training kann das KI-Modell auf neue Daten angewendet werden, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu erledigen. Je nach Anwendungsgebiet kann das Modell in Echtzeit oder im Batch-Modus betrieben werden. Beispielsweise kann ein KI-Modell zur Spracherkennung in Echtzeit gesprochene Wörter in Text umwandeln. 

Wenn ein falsches Ergebnis beim Output-Layer des neuronalen Netzwerks erzeugt wird, wird die KI entweder durch "Penalties" (Bestrafungen) oder durch Anpassung der Gewichte im Netzwerk trainiert. Dieser Prozess wird iterativ durchgeführt, bis das Modell die gewünschte Genauigkeit erreicht hat.

=== Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zu einem unverzichtbaren Werkzeug in vielen Branchen entwickelt und wird bereits in verschiedenen Bereichen wie Entwicklung, Produktion und Verwaltung eingesetzt. Laut <NAME> sind 69 % der deutschen Unternehmen der Meinung, dass KI die wichtigste Zukunftstechnologie darstellt @KI-Wirtschaft.

=== Anwendungsgebiete von KI

*Bilderkennung und NLP:*
Eine der bekanntesten Anwendungen von KI ist die Bilderkennung, die in vielen Bereichen von der Sicherheitsüberwachung bis zur medizinischen Bildanalyse genutzt wird. KI-gestützte Systeme können Bilddaten analysieren und Muster erkennen, die für menschliche Augen schwer zu identifizieren sind. Ein weiteres bedeutendes Anwendungsgebiet ist die Analyse von Texten und gesprochenem Wort, bekannt als Natural Language Processing (NLP). NLP-Technologien ermöglichen es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dies wird in Chatbots, Sprachassistenten und Übersetzungsdiensten verwendet.

*Medizinische Anwendungen:*
In der Medizin wird KI genutzt, um Diagnosen zu verbessern und Behandlungen zu optimieren. Beispielsweise können KI-Modelle Tumorzellen auf digitalisierten Gewebeschnitten erkennen und klassifizieren. Ein Durchbruch in diesem Bereich ist AlphaFold2, das präzise Vorhersagen der Proteinstruktur ermöglicht und somit die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente beschleunigt @AlphaFold.

*Predictive Maintenance:*
Ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet von KI ist die prädiktive Wartung (Predictive Maintenance). Hierbei werden KI-Modelle eingesetzt, um den Zustand von Maschinen zu überwachen und den Verschleiß von Bauteilen vorherzusagen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Wartungsarbeiten effizienter zu planen und Ausfallzeiten zu minimieren. Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen können kostspielige Reparaturen vermieden und die Lebensdauer der Maschinen verlängert werden.

*Sprachgesteuerte Systeme:*
Sprachgesteuerte Systeme finden in vielen Produktionsumfeldern Anwendung, wo sie die Bedienung von Maschinen und Anlagen erleichtern. Diese Systeme ermöglichen es den Mitarbeitern, durch einfache Sprachbefehle komplexe Aufgaben zu steuern, was die Effizienz und Sicherheit in der Produktion erhöht.

Die Integration von KI in Geschäftsprozesse bietet erhebliche Vorteile in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit und Kostenersparnis. Unternehmen können durch den Einsatz von KI-Technologien ihre Produktionsprozesse optimieren, innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln und letztlich ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.
In dieser bachelorarbeit werden die Sprachgesteuerten Systeme und die Bilderkennung im Vordergrund stehen, um die Entwicklung eines 3D-Avatars zu realisieren.

=== Bedeutung und Wirtschaftliche Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, tiefgreifende wirtschaftliche Veränderungen herbeizuführen und bietet enorme Chancen für Unternehmen und Volkswirtschaften. KI-basierte Lösungen könnten im produzierenden Gewerbe ein zusätzliches Wertschöpfungspotenzial von 30 Milliarden Euro ermöglichen. Es wird prognostiziert, dass das deutsche Bruttoinlandsprodukt durch den Einsatz von KI bis zum Jahr 2030 um 11,3 % steigen wird @KI-Statista2 @BMFW.

Der Einsatz von KI-Technologien in der Wirtschaft hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Unternehmen weltweit implementieren KI, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Besonders häufig finden Robotic Process Automation (RPA), Natural Language Understanding und Computer Vision Anwendung. Diese Technologien sind besonders in der Finanz- und Automobilbranche sowie im Gesundheitssektor präsent @KI-Statista2.

Private Investitionen in KI sind seit 2013 beträchtlich gestiegen, insbesondere in den USA, wo Unternehmen wie Apple führend sind. China hat sich das Ziel gesetzt, bis 2030 weltweit führend im Bereich KI zu sein und hat seine Investitionen entsprechend erhöht @KI-Statista2 @BMFW.

Die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI sind weitreichend und vielversprechend. Unternehmen und Volkswirtschaften, die in KI investieren und diese Technologien effektiv integrieren, können erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen. Während Deutschland und andere Länder daran arbeiten, die Potenziale von KI vollständig zu nutzen, bleibt die Balance zwischen technologischer Innovation und ethischen sowie rechtlichen Herausforderungen eine zentrale Aufgabe @KI-Statista2 @KI-Unternehmen2.

=== Herausforderungen

Trotz des Potenzials von KI stehen Unternehmen vor mehreren Herausforderungen @BMFW:

1. *Fachwissen und Domänenwissen*: Reines Expertenwissen im Bereich KI ist für den erfolgreichen Einsatz in der Regel nicht ausreichend. Es muss mit Domänenwissen aus dem jeweiligen Anwendungsbereich kombiniert werden. Oft verfügen anwendende Unternehmen nicht über das notwendige maschinelle Lernwissen, während KI-Entwickelnde häufig das spezifische Domänenwissen fehlt.

2. *Datenqualität und Bias*: Die Qualität der Ergebnisse eines KI-Modells hängt stark von den Daten ab, die für das Training genutzt werden. Ein Ungleichgewicht in den Daten (Bias) kann zu unerwarteten und falschen Ergebnissen führen. Es ist wichtig, einen derartigen Bias frühzeitig zu identifizieren und zu beseitigen.

3. *Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit*: KI-Modelle sind oft schwer nachvollziehbar. Selbst Experten können aufgrund der Komplexität nicht immer die Gründe für Entscheidungen nennen. Erklärungswerkzeuge können helfen, Modelle nachvollziehbarer zu gestalten und die Entscheidungsgrundlage zu plausibilisieren.

4. *Gesellschaftliche Akzeptanz*: Die Akzeptanz von KI-Algorithmen stellt eine gesellschaftliche Herausforderung dar. Viele Menschen sind skeptisch gegenüber KI, insbesondere weil die Modelle nicht immer nachvollziehbar sind. Es ist wichtig, dieser Besorgnis gezielt zu begegnen, um die Potenziale von KI in verschiedenen Wirtschaftsbereichen zu heben @KI-Statista.

=== Fazit

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahrzehnten von einer theoretischen Idee zu einer Schlüsseltechnologie entwickelt, die die momentane Wirtschaft und Gesellschaft prägt. Durch die ständige Verbesserung von KI-Modellen, beziehungsweise den Algorithmen und Neuronalen Netzen, setzen Unternehmen KI-Technologien in der Entwicklung, Produktion und Verwaltung ein, um die Effizienz und Produktivität zu steigern. Beispielsweise erleichtern sprachgesteuerte Systeme die Bedienung im Produktionsumfeld, und KI-Modelle wie AlphaFold2 revolutionieren die medizinische Forschung und Diagnose.

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, das Potenzial von KI vollständig zu nutzen, die Qualität der Daten zu gewährleisten und gleichzeitig ethische und rechtliche Aspekte zu berücksichtigen, um Akzeptanz in der Gesellschaft zu finden. 

Ein wichtiger Aspekt dieser Bachelorarbeit ist die Entwicklung eines interaktiven 3D-Avatars, der durch den Einsatz von Sprachsteuerung und Bilderkennung eine benutzerfreundliche Schnittstelle für Softwareeinführungen und Schulungen bietet. Dieser Avatar nutzt die Fähigkeiten von Generativer Intelligenz (GenAI), um personalisierte und dynamische Interaktionen zu ermöglichen, die über herkömmliche Mensch-Maschine-Schnittstellen hinausgehen. Solche interaktiven KI-Systeme können die Benutzererfahrung erheblich verbessern, indem sie komplexe Anleitungen intuitiv und verständlich vermitteln.  

Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens bilden das Fundament für die Entwicklung des 3D-Avatars und werden in den folgenden Kapiteln weiter vertieft und angewendet.
