Die vier verschiedene Typen von Künstlicher Intelligenz
Begriffe wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und Verarbeitung natürlicher Sprache werden oft in Verbindung mit KI sowie synonym verwendet. Dabei stecken unterschiedliche Technologien dahinter. Die Ansätze können kombiniert werden, um leistungsfähige und vielseitige KI-Systeme zu schaffen, sind jedoch in sich verschieden. Es folgt ein Überblick.
Maschinelles Lernen (ML): Dies ist eine häufige KI-Technologie, bei der Algorithmen Daten analysieren und Muster erkennen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. In der Verwaltung kann ML beispielsweise für die Vorhersage von Ressourcenbedarf, die Optimierung von Prozessen oder die Erkennung von Anomalien in Daten verwendet werden.
Neuronale Netze: Hierunter fallen sogenannte Deep-Learning-Modelle, die mithilfe neuronaler Netze das menschliche Gehirn in seiner Struktur imitieren. Sie bestehen aus miteinander verbundenen, künstlichen Neuronen. In der öffentlichen Verwaltung werden sie zur Automatisierung von Prozessen wie der Antragsbearbeitung, der Sprachverarbeitung für Bürger*innenanfragen, der Bilderkennung für die Überwachung öffentlicher Bereiche und der Entscheidungsunterstützung durch Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
Sprachmodelle: Dabei handelt es sich um eine Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung. Ziel ist es, die menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. In der Verwaltung wird sie zur automatisierten Kommunikation durch Chatbots, zur Dokumentenverarbeitung und bei Übersetzungen verwendet. KI-Sprachmodelle können auch eine barrierefreie Kommunikation durch Umwandlung von Texten in verschiedene Formate ermöglichen, wie z.B. das Leuchturmprojekt ErLeSen rund um Prof. Dr. Bodo Kraft von der FH Aachen zur KI-generierten Leichten Sprache zeigt. Der wohl bekannteste Chatbot heißt der Verwaltung, dem viele Bürgerinnen und Bürger schon einmal begegnet sind, heißt GPT (Generative Pre-trained Transformer). Dieser fällt unter die Kategorie Large Language Model (LLM)¹.
¹ Dabei handelt es sich um ein großes generatives Sprachmodell mit KI. Die Modelle werden mit riesigen Textmengen trainiert und haben teils mehrere hundert Milliarden Parameter.
Chatbots: Das sind computerbasierte Programme, die mithilfe von KI entwickelt wurden, um auf Text- oder Spracheingaben von Benutzer*innen zu reagieren und dabei wie menschliche Gesprächspartner*innen zu interagieren. In der öffentlichen deutschen Verwaltung kommen Chatbots zum Einsatz, um Bürger*innenanfragen zu beantworten, bei der Unterstützung bei Anträgen zu helfen, die Navigation durch Webseiten zu erleichtern und/oder bei der Kund*innenbetreuung zu unterstützen. Durch ihre Einsatzmöglichkeiten verbessern Chatbots die Nutzungserfahrung und entlasten die Mitarbeitenden in wiederkehrenden Aufgaben.
Maschinelles Learning:
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Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Diese Technologie ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. In der Verwaltung können NLP-Systeme für die automatisierte Verarbeitung von Texten, Chatbots oder die Analyse von Bürgeranfragen eingesetzt werden.
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Computer Vision: Dieser KI-Typ ermöglicht es Maschinen, visuelle Informationen zu interpretieren. In der Verwaltung kann Computer Vision für die Analyse von Bildern und Videos in Überwachungssystemen oder zur Identifikation von Objekten genutzt werden.
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Expertensysteme: Diese KI-Systeme versuchen, menschenähnliches Expertenwissen zu modellieren und können in der Verwaltung für Entscheidungsunterstützungssysteme oder komplexe Problemstellungen eingesetzt werden.
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Automatisierte Entscheidungssysteme: Diese Systeme treffen auf der Grundlage von Algorithmen automatisierte Entscheidungen. In der Verwaltung könnten sie beispielsweise in der Risikobewertung von Anträgen oder der Zuweisung von Ressourcen eingesetzt werden.
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Robotikprozessautomatisierung (RPA): RPA-Systeme können dazu verwendet werden, manuelle und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. In der Verwaltung könnten sie für die automatisierte Verarbeitung von Formularen, Dateneingabe oder andere administrative Aufgaben eingesetzt werden.
Neuronale Netze:
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Automatisierung von Prozessen: Neuronale Netze werden eingesetzt, um repetitive Verwaltungsaufgaben zu automatisieren, wie z. B. die Verarbeitung von Anträgen, das Klassifizieren von Dokumenten oder die Erkennung von Mustern in Daten.
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Sprachverarbeitung: Neuronale Netze werden verwendet, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie kommen beispielsweise bei der automatischen Beantwortung von Bürgeranfragen, der Übersetzung von Dokumenten oder der Analyse von Texten in öffentlichen Diskussionen zum Einsatz.
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Bilderkennung: Neuronale Netze werden genutzt, um Bilder und Videos zu analysieren, beispielsweise zur Überwachung des öffentlichen Raums, zur Erkennung von Verstößen gegen Vorschriften oder zur Auswertung von Satellitenbildern für die Stadtplanung.
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Entscheidungsunterstützung: Neuronale Netze können bei der Analyse großer Datenmengen helfen, um Entscheidungsträgern in der Verwaltung fundierte Empfehlungen zu geben, sei es bei der Ressourcenallokation, der Risikobewertung oder der Planung von Maßnahmen.
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Vorhersage von Trends und Ereignissen: Durch die Analyse historischer Daten können neuronale Netze verwendet werden, um zukünftige Trends oder Ereignisse vorherzusagen, was für die langfristige Planung und das Krisenmanagement in der öffentlichen Verwaltung von Bedeutung ist.
Sprachmodelle:
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Automatisierte Kommunikation: Chatbots und virtuelle Assistenten, die auf Sprachmodellen basieren, werden verwendet, um Bürgeranfragen zu beantworten, Informationen bereitzustellen und Unterstützung bei Verwaltungsprozessen zu bieten.
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Dokumentenverarbeitung: Sprachmodelle werden eingesetzt, um große Mengen von Textdokumenten zu analysieren, zu klassifizieren und zu extrahieren, um beispielsweise relevante Informationen für die Entscheidungsfindung in der Verwaltung zu identifizieren.
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Sprachübersetzung: Sprachmodelle ermöglichen die automatische Übersetzung von Dokumenten, Anfragen und anderen Texten in verschiedene Sprachen, was die Kommunikation mit internationalen Partnern und Bürgern erleichtert.
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Textanalyse und -verarbeitung: Sprachmodelle unterstützen die Analyse von Texten aus verschiedenen Quellen, um Stimmungen, Meinungen oder Trends in der Öffentlichkeit zu erkennen, was für die Meinungsbildung und die Planung von Maßnahmen relevant ist.
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Barrierefreie Kommunikation: Sprachmodelle können verwendet werden, um Texte in andere Formate umzuwandeln, beispielsweise in Audioformate für Menschen mit Sehbehinderungen oder in einfacher Sprache für Menschen mit Lernschwierigkeiten.
Chatbots
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Bürgeranfragen: Chatbots werden eingesetzt, um Bürgeranfragen zu beantworten, sei es bezüglich Verwaltungsverfahren, Öffnungszeiten von Ämtern oder anderen allgemeinen Informationen.
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Unterstützung bei Anträgen: Chatbots können dabei helfen, Anträge von Bürgern entgegenzunehmen, die benötigten Informationen zu sammeln und den Fortschritt des Antrags zu verfolgen.
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Navigation durch Webseiten: Chatbots unterstützen Benutzer dabei, sich auf den Webseiten der Verwaltung zurechtzufinden, indem sie Fragen beantworten, Links bereitstellen oder Anleitungen für die Navigation geben.
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Kundenbetreuung: Chatbots dienen als erste Anlaufstelle für Bürger, um schnelle Antworten auf häufig gestellte Fragen zu erhalten, bevor sie an Mitarbeiter der Verwaltung weitergeleitet werden, falls erforderlich.
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Terminvereinbarungen: Chatbots können auch dabei helfen, Termine mit verschiedenen Ämtern oder Behörden zu vereinbaren, indem sie die Verfügbarkeit prüfen und Termine buchen.
