22.08.2017

Verstehen, Fühlen, Handeln – Die Grundlagen künstlicher Intelligenz

In Kooperation mit Venionaire Capital veröffentlicht der Der Brutkasten eine vierteilige Artikelserie zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei spannen wir den Bogen von wirtschaftlichen Aspekten über Funktionsweise von KI zur aktuellen Forschung und der Zukunft von Künstlicher Intelligenz.
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Im ersten Artikel haben wir „Künstliche Intelligenz (KI)“ als die Fähigkeit einer Maschine beschrieben, aus eigener Erfahrung zu lernen und sich anzupassen. In diesem Artikel wollen wir tiefer in die Materie eintauchen. KI besteht aus vielfältigen Technologien, die das Ergebnis einer Kombination aus drei Elementen ist: Verstehen, Fühlen und Handeln.

+++ Teil 1 der Serie: Wirtschaftswachstum durch Künstliche Intelligenzen +++

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Verstehen: Den Input verarbeiten und sinnvoll antworten

Beim Verstehen stehen Sprachverarbeitung und Wissensrepräsentation im Vordergrund. Umgesetzt auf Menschen geht es also um die typische Kette: Zuhören (oder Lesen) – Verarbeiten – sinnvoll Antworten. Natural Language Processing (NLP) kombiniert Technologien, die in der Lage sind, Sprache in gesprochener oder schriftlicher Form zu verstehen und zu generieren. Wissensrepräsentation hilft dabei, Wissen zu kommunizieren und die anschließende Entscheidungsfindung zu erleichtern, wie es beispielsweise bei digitalen Assistenten der Fall ist. So arbeitet etwa ein Team ehemaliger FH-Hagenberg Studenten mit myAlfred an einem digitalen Butler. Der Assistent soll Termine organisieren, Reisen buchen, Tische reservieren und vieles mehr.

Fühlen: Gesehenes, Gehörtes und Gespürtes verarbeiten

Das Fühlen beinhaltet maschinelles Sehen, Spracherkennung und die Weiterverarbeitung in Sensoren. Dadurch ist es möglich, die Eingabeinformationen von Kameras, Mikrofonen oder anderen Sensoren zu erfassen, zu identifizieren, zu analysieren und zu verarbeiten. Angewendet wird die Technologie in den unterschiedlichsten Industrien. Das niederösterreichische Unternehmen Peschak Autonome Systeme hat sich etwa auf die Landwirtschaft spezialisiert und rüstet Traktoren zu selbstfahrenden Maschinen um. Das System nutzt Stereokameras, um ein präzises dreidimensionales Bild der Umgebung zu schaffen und kann so auf seine Umwelt reagieren.

Handeln: Das Verstandene und Gefühlte umsetzen

Nachdem Informationen durch Verstehen und Fühlen gesammelt sind, ist der logische dritte Schritt das Handeln. Das kommt vor allem in der industriellen Robotik zum Einsatz, wie Amazons Lagerhallen eindrucksvoll zeigen. Auch für heimische Unternehmen könnte das enormes Potential haben, man denke nur an die riesigen Lagerflächen großer Supermarktketten.

Was brauchen Maschinen, um „menschlich“ zu handeln?

Verständnis, Sensorik und Verarbeitung, also Verstehen, Fühlen und Handel, sind die drei Säulen der Künstlichen Intelligenz. Stuart Russell und Peter Norvig beschreiben in ihrem 2009 erschienen Buch „Artificial Intelligence: A Modern Approach“ welche konkreten Fähigkeiten Maschinen besitzen müssen, um wie Menschen handeln zu können:

  1. Natürliche Sprachverarbeitung
  2. Einen Speicher für die vor oder während des Gesprächs bereitgestellten Informationen
  3. Automatisierte Argumentation
  4. Machine Learning, um sich an neue Umstände anzupassen und Muster abzuleiten

Wenn Maschinen nicht mehr von Menschen zu unterscheiden sind

Bekannt ist in diesem Zusammenhang der 1950 entwickelte Turing-Test. Das Testverfahren besteht zusammengefasst darin, dass sich ein menschlicher Fragesteller mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern unterhält. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Fragesteller trotz intensiver Befragung nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden. Bis jetzt hat es kein Computer geschafft, die Fragenden zu überzeugen. Einzig das russische Programm Eugene Goostman konnte 2014 rund ein Drittel aller Tester täuschen, allerdings bediente es sich einiger Tricks, wie etwa der Angabe, dass Englisch nicht die Muttersprache sei und man deshalb Verständigungsprobleme hätte.

Eingeschränkte KI: Der Schachcomputer kann keine Pizza bestellen

Der Turing-Test ist nun schon über ein halbes Jahrhundert alt und trotzdem stehen wir erst am Anfang der Entwicklung. Artificial Narrow Intelligence oder auf Deutsch „eingeschränkte künstliche Intelligenz“ beschreibt, was heute technisch möglich ist. Maschinen können sehr gut ein definiertes Set an Aufgaben lösen. Der Schachcomputer schafft es, Millionen von komplexen Zügen vorauszuberechnen, aber er kann keine Pizza bestellen.

Redaktionstipps

Mit einer Größe von drei Tennisfeldern dem Menschen ebenbürtig

Nur Maschinen mit riesiger Rechenkapazität können verschiedenste Situationen intellektuell verarbeiten, womit Artificial General Intelligence (AGI) umschrieben ist. Einige bemerkenswerte Projekte in diesem Bereich existieren bereits, wie etwa der chinesische Supercomputer „Tianhe-2“. Dieser Computer hat theoretisch die Rechenleistung, um dem intellektuellen Verständnis eines Menschen nahezukommen. Mit einer Grundfläche von fast drei Tennisfeldern ist Tianhe-2 aber nicht gerade fürs Home-Office geeignet. AGI bleibt daher vorerst großen Forschungsprojekten vorbehalten.

Mit Qubits zur Überlegenheit

Allerdings zeigte schon die Smartphone-Entwicklung, wie schnell immer bessere Rechenleistung in kleinere Geräte verbaut wurde. Mehr Rechenleistung wird wiederum die Entwicklung von entsprechender Software vorantreiben, bis vielleicht sogar Artificial Superintelligence (ASI) möglich wird. ASI wäre ein Computer, dessen Intelligenz die des Menschen überschreitet. In diesem Zusammenhang ist auch Quantum Computing ein wichtiger Begriff. Während Computer mit Bits – also Nullen und Einsen arbeiten – nutzen Quantencomputer sogenannte Qubits, die mehrere Zustände einnehmen können und dadurch enorme Rechenleistungen erlauben.

Viele Meilensteine zurück – noch mehr voran

„Künstliche Intelligenz“ wurde erstmals zum Thema auf der Darmouth Conference, die 1956 vom Informatiker John McCarthy organisiert wurde. Nach der Konferenz gab es die ersten Systeme, die als „allgemeine Problemlöser“ bezeichnet werden können. Im Jahr 1985 entwickelte der Psychologe Frank Rosenblatt mit „perceptron“ das erste neurale Netzwerk. Die 80er-Jahre brachten dann den Aufstieg des Deep Learnings, als Pionier Geoffrey Hinton einen Weg fand, um neurale Netzwerke zu trainieren und Fehler zu korrigieren. 1996 schlug IBMs Supercomputer „Deep Blue“ den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow.

Im Jahre 2007 gründete Li Fei-Fei, Professorin an der Standford University, mit ImageNet eine kostenfreie Online-Datenbank mit mehr als 14 Millionen verschlagworteten Bildern, die als Grundlage für neurale Netze dient. Im Jahre 2012 hörte man erneut von KI und Deep Learning, als Google Brain die Ergebnisse von „cat experiment“ veröffentlichte. Ein neurales Netzwerk hat sich selbst so trainiert, dass es Katzen aus 10 Millionen nicht beschrifteten Bildern auf YouTube erkannte.

Alle diese historischen Meilensteine zeigen, welchen langen Weg das Thema künstliche Intelligenz bereits hinter sich hat. Im dritten Teil der Artikelserie werden wir uns mehr der aktuellen KI-Forschung widmen.

+++ Kurioser Usecase: Artificial Intelligence benennt Meerschweinchen +++


Über die Autoren

Dieser Artikel ist Bestandteil einer von Venionaire Capital verfassten vierteiligen Serie über Künstliche Intelligenz für DerBrutkasten.com. Autoren sind Aleksandar Vucicevic (Senior Analyst), Sarah Grandits (Marketing Assistant), Fabian Greiler (Junior Partner) und Berthold Baurek-Karlic (Managing Partner).

Venionaire hat sich auf die Innovationsberatung, Corporate Startup Engagement und dem Management von Venture Capital Fonds für Dritte spezialisiert.

Mit Partnern der KPMG Österreich hat Venionaire zudem das Investorennetzwerk European Super Angels Club gegründet, der in geschäftlichen Beziehungen mit im Text genannten Startups Yodel.io, Grape und oratio steht.

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Cyber-Attacken, Cybersecurity, KI-Scam
© KPMG/Eva Kelety - (v.l.) Andreas Tomek, Michael Höllerer und Robert Lamprecht.

Cyberangriffe auf heimische Unternehmen sind in den vergangenen zwölf Monaten – auch wenn diese bereits auf hohem Niveau waren – noch einmal mehr geworden. 25 Prozent der Befragten in einer aktuellen KPMG-Studie sagen, dass Cyberangriffe auf ihr Unternehmen stark bzw. eher zugenommen haben. Jeder achte registrierte Cyberangriff war dabei erfolgreich und überwand die Sicherheitsbarrieren der Unternehmen. Der Trend, der sich abzeichnet: Cyberangriffe werden effizienter, nicht harmloser. Heute dominieren unauffällige und mit KI strategisch orchestrierte Angriffe das Bild.

Diese Erkenntnisse aus der KPMG-Studie lassen sich mit einem konkreten Beispiel der jüngsten Vergangenheit gut belegen und zeigen, wie gefährlich Unachtsamkeit in so einem Fall sein kann.

Niederösterreichisches Startup als jüngstes Beispiel

Letzte Woche wurde – wie brutkasten berichtete – das NÖ-Kindermöbel-Startup poptop Opfer eines KI-Scams. Und überwies 41.000 Euro an eine dubiose US-Firma. Dabei wurden interne Zahlungsfreigaben per KI-generierter Mail täuschend echt imitiert. Man konnte den überwiesenen Betrag mithilfe der Bank zurückbekommen.

Doch KI- und Cyberangriffe kommen nicht nur über E-Mail, wie die Untersuchung weiter ausweist.

Die Top-Angriffsarten sind in diesem Jahr Malware über E-Mail-Anhänge (von 78 Prozent der Unternehmen berichtet), (Spear-)Phishing über Links (69 Prozent), die Ausnutzung von Hardware-/Software-Schwachstellen (58 Prozent), Business-E-Mail-Compromise, also CEO-/CFO-Fraud (57 Prozent), sowie Scam-Anrufe (52 Prozent).

Abgenommen haben im Vergleich zum Vorjahr Denial-of-Service-Attacken, Scam-Anrufe und (Spear-)Phishing-Angriffe. Gestiegen sind unter anderem die Umgehung der Multifaktor-Authentifizierung (MFA) sowie Angriffe gegen Industriesteuerungsanlagen (OT).

Neu hinzugekommen ist das Ausnutzen von Hardware-/Software-Schwachstellen, was verdeutlicht, dass KI die Art der Angriffe in den letzten zwölf Monaten wesentlich verändert hat.

  • Die Hälfte aller Angriffe (50 Prozent) lässt sich auf organisierte Kriminalität zurückführen.
  • Jeder zehnte Angriff wird von staatlich unterstützten Akteuren ausgeführt.
  • Jedes vierte von Ransomware betroffene Unternehmen gibt an, die Lösegeldforderungen bezahlt zu haben.
  • In 40 Prozent der Angriffsfälle war ineffektives Patch-Management das Einfallstor.

Künstliche Intelligenz verändert die Spielregeln

„Wir stehen mit KI an einem Wendepunkt und bewegen uns weg von einer Welt, die auf klaren Regeln, bekannten Mustern und nachvollziehbaren Reaktionen basiert, hin zu Systemen, die Entscheidungen zunehmend autonom treffen und die wir nicht immer vollständig nachvollziehen können. Die zentrale Frage ist daher nicht nur, ob KI eingesetzt wird, sondern ob sie steuerbar bleibt“, beschreibt KPMG-Partner und Studienautor Robert Lamprecht die aktuelle Lage.

Besonders kritisch sei zudem die Verkürzung der Zeitspanne zwischen dem Auffinden von Schwachstellen und deren Ausnutzung durch die Angreifer. Was früher Tage oder Wochen gedauert hat, kann heute in wenigen Stunden passieren. Gleichzeitig herrsche in Unternehmen eine spürbare Skepsis, ob KI tatsächlich zur Verbesserung der Cybersicherheit beiträgt (nur 33 Prozent Zustimmung), da die Vorteile aktuell stärker aufseiten der Cyberkriminellen gesehen werden.

  • Für jedes zweite befragte Unternehmen (50 Prozent) stellen KI-unterstützte Cyberangriffe die größte Herausforderung dar.
  • 47 Prozent geben an, dass bei Cyberangriffen gegen ihr Unternehmen verstärkt KI eingesetzt wird. 28 Prozent haben sich mit dem Einsatz von KI zur Verbesserung der eigenen Cybersicherheit beschäftigt.
  • Bei 61 Prozent führten Anwender:innenfehler bei der Nutzung von KI zu Cybersicherheits- und Datenschutzvorfällen sowie Know-how-Abfluss.

Laut der, zum elften Mal in Folge veröffentlichten, Studie bringen zudem KI-Systeme und zunehmende Vernetzung Unternehmen unter Druck, da Kontrolle und Überblick über komplexe Abhängigkeiten schwinden. Besonders die Lieferkette gilt als kritisches Einfallstor: Angreifer nutzen gezielt schwache Glieder im IT-Ökosystem, wodurch ganze vernetzte Strukturen gefährdet werden.

So waren bei 39 Prozent der Unternehmen die eigenen Dienstleister oder Lieferanten innerhalb der letzten zwölf Monate Opfer eines Cyberangriffs; bei weiteren 14 Prozent gab es zumindest einen entsprechenden Verdacht. Derartige Vorfälle bleiben oft nicht ohne direkte Konsequenzen für die Auftraggeber: Mehr als jedes fünfte Unternehmen (22 Prozent) berichtet, dass ein Vorfall bei einem Dienstleister oder Lieferanten in der Folge auch zu einem Angriff auf das eigene Haus geführt hat. Dementsprechend groß ist die Verunsicherung hinsichtlich der IT-Sicherheit in der Lieferkette. 31 Prozent der Betriebe treibt die Sorge um, dass ihre Zulieferer nicht dieselben hohen Sicherheitsstandards einhalten wie sie selbst und dadurch zu einem gefährlichen Einfallstor für Angreifer werden.

„Es geht nicht darum, Lieferanten als Risiko zu sehen. Entscheidend ist die Erkenntnis, dass unsere Vernetzung unsere größte Stärke und gleichzeitig unsere größte Verwundbarkeit ist“, betont KPMG-Partner Andreas Tomek.

Digitale Souveränität als Antwort auf Cyber-Attacken

Digitale Souveränität – so der Bericht weiter – sei ein Eckpfeiler wirksamer Cybersicherheit: Nur wer Kontrolle über Daten und Infrastruktur behalte, könne Abhängigkeiten reduzieren und im Ernstfall handlungsfähig bleiben. Laut Studie sind jedoch 70 Prozent der Unternehmen stark von digitalen Technologien aus dem Ausland abhängig, 69 Prozent beziehen Cybersicherheitsanwendungen von dort – und mehr als die Hälfte könnte im Ernstfall nicht länger als drei Monate ohne diese auskommen.

Außerdem ende Cybersicherheit nicht bei technischen Schutzmaßnahmen: Fallen Cloud-Lösungen oder Plattformen plötzlich aus, geraten Unternehmen schnell in reale Existenzprobleme. Andreas Tomek dazu: „Für digitale Souveränität ist es notwendig, dass Unternehmen ihre strategische Ausrichtung neu denken und Abhängigkeiten klar identifizieren und analysieren.“

Staat doch gefragt

All dies sowie steigende Komplexität und Dynamik der Bedrohungslage führen den Autoren zufolge zu einer zentralen Erkenntnis: Cybersicherheit sei nicht länger ein optionales Investitionsthema, sondern eine Voraussetzung für stabile Geschäftsmodelle in einer digitalisierten Wirtschaft.

Unternehmen sehen hierbei den Staat zunehmend als aktiven Partner in Sachen Cybersicherheit: „Wir brauchen nicht nur das Miteinander von Unternehmen, Behörden sowie Forschungs- und Technologieeinrichtungen auf nationaler Ebene: Vielmehr braucht es eine gemeinsame europäische Kraftanstrengung in einem geopolitisch volatilen Umfeld, um die digitale Sicherheit von Unternehmen zu unterstützen“, sagt Michael Höllerer, Präsident des KSÖ (Kompetenz­zentrum Sicheres Österreich) und aktuell noch Generaldirektor von Raiffeisen NÖ-Wien.

„Eine Welt, in der wir den Angreifern gezeigt haben, wie schnell verwundbar wir sind“

Und Robert Lamprecht ergänzt: „Es ist eine Welt, in der wir den Angreifern gezeigt haben, wie schnell wir heute verwundbar sind. Im Wettlauf gegen die Cyberkriminellen sind wir um viele Plätze zurückgefallen, und das Momentum liegt eindeutig auf der Seite der Angreifer. Angriffe werden dort erfolgreicher, wo Verteidigung zu spät, zu langsam oder zu bequem ist. Das ist kein Grund für Alarmismus, aber ein guter Grund für Cybersecurity. Wer hier noch auf Zeit spielt, wird irgendwann überholt. Nicht die Bedrohung ist neu. Neu ist nur die Geschwindigkeit. Die entscheidende Frage für Unternehmen lautet heute nicht mehr, ob sie in Cybersicherheit investieren sollen, sondern ob sie es sich leisten können, es nicht zu tun.“

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