Page 40 - Handbuch Internet of Things

HANDBUCH INTERNET OF THINGS
Kapitel 1.4 / KI - ein Begri , drei De nitionen
mierungen wie auch Nachverfolgbarkeit), Mobilität (durch multimodale Ende-zu-Ende- Lösungen) oder des Energiewandels (durch Smart Grids und virtuelle Kra werke), beitra- gen. Allerdings gilt es kritisch zu überprüfen, inwiefern diese Potenziale in der praktischen Umsetzung Bestand haben. Auch dürfen die mit der steigenden Di usion von IoT (und anderen Technologien) verbundenen Risiken für die Umwelt und Gesellscha nicht unter- schätzt werden. Herausforderungen stellen sich beispielsweise in veränderten Mensch- Maschine-Interaktionen und -Prozessen und ergeben sich aus Fragen zur passfähigen und akzeptablen Technikgestaltung, zur Steuerung o ener sozio-technischer Systeme und nicht zuletzt aus Fragen zum Schutz der Privatheit und der IT-Sicherheit.
Welchen Ein uss wird das IoT auf unser Verhalten nehmen?
Mit der Digitalisierung hält unsere Gesell- scha das bis dato mächtigste technische In- strumentarium in der Hand, das nicht nur unser Verhalten, sondern auch unsere Ge-
sellscha ssysteme verändern wird. Hier soll- te IoT nicht als solitär betrachtet, sondern in Kombination mit den anderen Technologien zu Daten, Automatisierung oder maschinel- ler Intelligenz verstanden werden. Verände- rungen sind bereits im Medien-, Konsum-, Sozial- oder Freizeitverhalten nachweisbar und werden sich auch in anderen Bereichen – wie für das Lernen oder die Gesundheits- vorsorge – weiter ausprägen. Es ist wichtig zu verstehen, dass wir die Technik entwer- fen, wandeln und steuern können. Vielmehr geht es also nicht um einen unkontrollierba- ren Ein uss der Technik auf uns, sondern um den bewussten, gezielten und aktiven Tech- nikwandel entlang unserer gesellscha lichen Prinzipien. So steht das Weizenbaum-Institut unter dem Oberthema der individuellen und gesellscha lichen Selbstbestimmung in der vernetzten Gesellscha .
Wo be nden wir uns ungefähr im Entwick- lungsprozess der „wirklichen“ KI?
Hierbei ist zuvorderst zu verstehen, dass es nicht „eine“ KI, sondern viele verschiedene Ansätze für die maschinelle Intelligenz gibt. Der aktuelle Hype entstand vor dem Hinter- grund neuer Ansätze für das Machine Lear- ning in Kombination mit der erforderlichen Computing Power und der Verfügbarkeit der benötigten Daten, die wiederum über IoT-Lö- sungen erschlossen werden. Andere Ansätze nutzen Regeln und logische Schlussfolgerun- gen. Die kommenden Entwicklungen suchen die Kombination dieser beiden Ansätze, um eine nächste Stufe der maschinellen Kognition zu erreichen. Wenn Sie jedoch fragen, wie nah oder weit entfernt wir von einer allgemeinen maschinellen Intelligenz, die der menschlichen Intelligenz nahekommt, stehen, so denke ich
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