Mit der Frage, ob Maschinen denken können, befasste sich schon 1950 der britische Mathematiker Alan Turing. Er schlug den Turing-Test vor, um zu testen, ob ein Computer von Nutzer*innen in einem Interview für einen Mensch gehalten wird und somit "intelligent" ist. (1) Auf der Dartmouth-Konferenz 1956 wurde schließlich der Begriff "Künstliche Intelligenz" (kurz: KI) geprägt. Die Computerpioniere machten sich auf den Weg, menschliche Fähigkeiten in Computersystemen nachzuahmen.(2)

Künstliche Intelligenz ist mehr als Maschinelles Lernen und ChatGPT

In der jüngeren Vergangenheit wurden große Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz erzielt, durch die KI mehr öffentliche Aufmerksamkeit erfahren hat. Dazu hat beigetragen, dass

• große Mengen digitaler Daten (auch als Big Data bezeichnet) unter anderem durch die Verbreitung des Internets und die Nutzung von Sensoren erzeugt wurden,
• die durch immer leistungsfähigere Computer verarbeitet und
• mithilfe neuer Fortschritte in KI-Methoden wie des Maschinellen Lernens analysiert und verwendet werden konnten.(3)

Maschinelles Lernen wird häufig mit KI synonym verwendet, obwohl es sich nur um einen KI-Teilbereich handelt.(4) Beim Maschinellen Lernen entwickelt ein System aus Beispiel-Daten, zum Beispiel aus Texten, Bildern oder Sensordaten, ein Modell. Dieses Wissens-Modell kann dann auch bei neuen, noch nicht bekannten Daten der gleichen Art genutzt werden: Ohne, dass Programmierer*innen dem System bestimmte Vorgaben gemacht haben, kann es dann Objekte klassifizieren, Empfehlungen ableiten oder Entscheidungen und Vorhersagen treffen.(5)

Jüngere Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens(6) sind Voraussetzung für bedeutende KI-Fortschritte, insbesondere im Bereich der Mustererkennung, des computergestützten Sehens, der Verarbeitung von Sprache und der Erzeugung von motorischen Bewegungen. So kann KI unter anderem

• Muster in medizinischen Daten erkennen und auf frühe Anzeichen von Krankheiten (z.B. Brustkrebs) hinweisen,(7)
• die Umgebung mithilfe von Kamerasystemen erkennen und beispielsweise Objekte benennen oder Texte vorlesen, (8)
• Sprachen erkennen und Texte automatisch übersetzen(9) und
• Geräte wie selbstfahrende Staubsauger oder autonome Fahrzeuge(10) (11)

Ein weiterer Meilenstein in der KI-Geschichte stellt die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022 dar. Generative KI wie ChatGPT, DALL-E und Stable Diffusion ist auf Aufforderung (sogenannter Prompt) nicht nur in der Lage, Texte zu schreiben und Bilder zu erstellen, sondern kann mittlerweile auch ganze Musikstücke und Videos erzeugen.(12)

Auch wenn Maschinelles Lernen und Generative KI derzeit in aller Munde ist, handelt es sich nur um Ausschnitte dessen, was Künstliche Intelligenz sein und leisten kann. KI ist ein dynamisches Forschungsfeld, in dem Forschende versuchen, menschliche Intelligenz und Fähigkeiten wie "logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität"(13) mit Computern zu imitieren. Russell und Norvig (2010)(14)) nennen als KI-Forschungsfelder unter anderem Problemlösen, Schlussfolgern, Maschinelles Lernen, Wahrnehmung, Verstehen von Sprache und Robotik.

Bisher existiert keine einheitliche Definition von KI. In einem Versuch, KI greifbar zu machen, beschreibt eine Sachverständigengruppe der OECD ein KI-System als ein "maschinenbasiertes System, das für bestimmte von Menschen definierte Ziele Vorhersagen machen, Empfehlungen abgeben oder Entscheidungen treffen kann, um eine reale oder virtuelle Umgebung zu beeinflussen".(15) KI-Systeme können in der Lage sein, zu lernen und ihr "Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren"(16) und können "autonom arbeiten".(17) Ein als autonom bezeichnetes System kann eine Zeit lang ohne menschliche Bediener arbeiten.(18) Prominente Beispiele für voll-autonome Systeme sind autonom fahrende Busse, bei denen Menschen hauptsächlich eine Passagierrolle einnehmen.(19)

KI erweitert digitale Assistenztechnologien und schafft neue Unterstützungsmöglichkeiten

An die Verbreitung und Entwicklung von KI ist die gesellschaftspolitische Erwartung geknüpft, dass sie Teilhabe-Barrieren für Menschen mit Behinderungen nicht weiter verstärken soll. Im besten Fall kann sie dabei helfen, vorhandene Barrieren abzubauen.(20)

Diese Erwartung wurde auch durch die europäische KI-Verordnung (Artificial Intelligence Act, kurz AI Act) untermauert, die im März 2024 beschlossen wurde und in den kommenden Jahren auch in Deutschland in nationales Recht umgesetzt wird.(21)

Eine besondere Bedeutung kommt hierbei (KI-gestützten) Assistenztechnologien zu. Im Hinblick auf die Teilhabe am Arbeitsleben sind dabei Assistenzsysteme gemeint, die Menschen mit (drohenden) Behinderungen bei Bildungs- und Arbeitsprozessen unterstützen, um vorhandene Fähigkeiten zu bewahren, zu verbessern oder zu erweitern. (22) (23) Bereits heute werden analoge Hilfsmittel nach § 139 SGB V wie Blindenlangstöcke oder Rollstühle (24) durch digitale Hilfsmittel wie Vergrößerungssoftware zur Unterstützung bei der Informationsaufnahme (Wahrnehmung), der Informationsverarbeitung (Entscheidungsfindung) und der Arbeitsausführung ergänzt.(25)

Assistenzsysteme werden dann als "KI-gestützte Assistenzsysteme" bezeichnet, wenn sie Methoden Künstlicher Intelligenz (KI) wie z. B. Maschinelles Lernen oder Natürliche Sprachverarbeitung verwenden.(26) KI ermöglicht neue Unterstützungsleistungen (z.B. Umgebungsbeschreibungen in Echtzeit) und wird zunehmend in bestehende, digitale Assistenzsysteme integriert, um neue Funktionen anzubieten. Ein Beispiel hierfür ist die App "Be My Eyes".(27)) Sie wurde zunächst als rein digitales individuelles Hilfsmittel für die alltägliche Unterstützung von blinden Menschen und Menschen mit Sehbehinderung entwickelt. Über einen Live-Videoanruf stellen Nutzende Freiwilligen Gesprächspartner*innen Fragen wie zum Beispiel, ob das Licht ausgeschaltet ist. Mittlerweile wurde die KI-Funktion Be My AI integriert. Nun können Nutzende selbst Bilder an die App senden. Be My AI beantwortet dann Fragen zu diesem Bild und liefert KI-generierte Bildbeschreibungen oder auch Übersetzungen von Texten.

KI-gestützte Assistenztechnologien können die berufliche Teilhabe von Menschen mit Sehbehinderungen verbessern

Im Projekt KI.ASSIST (28) wurden zwischen 2019 und 2022 erstmals die Potenziale KI-gestützter Assistenztechnologien für die berufliche Teilhabe von Menschen mit Behinderungen in Deutschland systematisch wissenschaftlich untersucht. Das Folgeprojekt KI-KOMPASS INKLUSIV (29) hat zum Ziel, ein Kompetenzzentrum für KI-gestützte Assistenztechnologien und Inklusion im Arbeitsleben aufzubauen. Menschen mit Behinderungen können sich für Informationen, Beratung, Schulung und Beteiligung an das Projektteam wenden. Beide Projekte sind durch das Bundesministerium für Arbeit und Soziales aus Mitteln des Ausgleichsfonds für überregionale Vorhaben zur Teilhabe von Menschen mit Schwerbehinderung am Arbeitsleben gefördert.

Mit dem Projektbereich Monitoring wurde bereits in KI.ASSIST und auch im laufenden Projekt der Frage nachgegangen, welche Produkte und welche abgeschlossenen Projekte mit Prototypen schon existieren. Insgesamt wurden im Monitoring des Projektes KI.ASSIST 157 KI-gestützte Assistenztechnologien recherchiert. (30) Nur bei 46% davon handelt es sich allerdings um marktreife Produkte, während die restlichen Technologien im Rahmen abgeschlossener oder noch laufender Forschungsprojektes entwickelt wurden oder noch entwickelt werden.(31) Ergebnisse der Recherchen zeigen, dass 78% der Technologien für bestimmte Behinderungsarten entwickelt wurden. 37% (58) der recherchierten Technologien richten sich explizit an Menschen mit Sinnesbehinderungen. Damit stellen Technologien für Menschen mit Seh- und Hörbehinderungen den größten Anteil dar. KI-gestützte Assistenztechnologien, die Menschen mit Sehbehinderungen adressieren, unterstützen vor allem bei der Wahrnehmung, der Kommunikation, der Navigation und Orientierung, der Interaktion mit digitalen Medien und Geräten sowie ganz konkret beim Lernen und der Arbeit.(32)

Viele der identifizierten Technologien nutzen Methoden des computergestützten Sehens (Computer Vision), die in Navigationssystemen zur Hindernis- und Schlaglochdetektion(33) , für die Nutzung von Bussen(34) oder zur Erkennung von Treppenhäusern in Gebäuden(35) genutzt werden. KI-Systeme zur Objekterkennung können zudem zwischen verschiedenen Tabletten unterscheiden(36) und Geldscheine identifizieren(37) während die Gesichtserkennung bei der Kommunikation unterstützen kann.(38) Darüber hinaus können automatisch Alternativtexte für Bilder generiert werden.(39) Mithilfe von Texterkennung und Sprachgenerierung können Texte für Menschen mit Sehbehinderungen vorgelesen werden.(40)

Im Projekt KI.ASSIST konnten weitere wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Technologien wurden besonders dann positiv bewertet, wenn ihre Bedienung einfach zu erlernen war und sie weitestgehend unabhängig von anderen Menschen genutzt werden konnten. Wichtig war auch, dass ein langfristiger Einsatz möglich ist und Weiterentwicklungen verfügbar sind. In jedem Fall müssen sie eine echte Hilfe bei Arbeit und Ausbildung und einen großen Mehrwert hinsichtlich der Erhaltung und Verbesserung der Arbeit bieten.(41) Technologien, die sich an eine breite Anwender*innenschaft wenden, können auch besonders hilfreich für Menschen mit bestimmten Behinderungen sein. Nicht immer ist dann jedoch Barrierefreiheit gewährleistet.

In einem Praxislabor des Projekts KI-Kompass Inklusiv wird erforscht, welche noch ungenutzten Potentiale KI für die berufliche Teilhabe von Menschen mit Behinderungen besitzt. Dazu werden die Unterstützungsbedarfe von Menschen mit Behinderungen im Hinblick auf ihre berufliche Teilhabe mit dem aktuellen Stand der Technologien abgeglichen. Hier werden auch die Möglichkeiten Generativer KI wie ChatGPT für Menschen mit Behinderungen genauer untersucht.

Abschließend bleibt zu empfehlen, die Entwicklungen im Bereich Inklusiver KI weiter zu beobachten. Bei Künstlicher Intelligenz handelt es sich um ein dynamisches Technikfeld, das sich kontinuierlich weiterentwickelt und neue Unterstützungsmöglichkeiten hervorbringt. Vor allem Menschen mit Behinderungen können den persönlichen Nutzen neuer KI-Technologien für sie, ihren Alltag und ihr Berufsleben am besten einschätzen. Nur durch die Zusammenarbeit von KI-Forschenden und Menschen mit Behinderungen, können die tatsächlichen Bedürfnisse und Anforderungen berücksichtigt und geeignete und barrierefreie KI-Technologien entwickelt werden.

Zu den Autoren

Rolf Feichtenbeiner M.A. ist seit 2019 als Wissenschaftler am Educational Technology Lab des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) tätig und widmet sich in den Projekten KI.ASSIST und KI-Kompass Inklusiv den Themen KI und Inklusion.

Lorenz Matthias Reichert B. Sc. arbeitet als Wissenschaftliche Hilfskraft ebenfalls innerhalb dieses Forschungs- und Projektbereichs.

Mehr über das DFKI, eine renommierte wirtschaftsnahen KI-Forschungseinrichtung mit bundesweit sieben Standorten und Firmensitz in Kaiserslautern, gibt es unter https://www.dfki.de.

(1) OECD (2020), Künstliche Intelligenz in der Gesellschaft, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/6b89dea3-de.zurück

(2) OECD, 2020. zurück

(3) LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436-444. zurück

(4) Wrobel, S., Joachims, T. & Morik, K. (2013). 12 Maschinelles Lernen und Data Mining. In G. Görz, J. Schneeberger & U. Schmid (Ed.), Handbuch der Künstlichen Intelligenz (pp. 405-472). München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag. doi.org/10.1524/9783486719796.405 zurück

(5) Döbel, I., Leis, M., Vogelsang, M. M., Neustroev, D., Petzka, H., Rüping, S., ... & Welz, J. (2018). Maschinelles Lernen-Kompetenzen, Anwendungen und Forschungsbedarf. Fraunhofer IAIS, Fraunhofer IMW, Fraunhofer Zentrale. 2020(21). zurück

(6) LeCun et al., 2015. zurück

(7) McKinney, S. M., Sieniek, M., Godbole, V., Godwin, J., Antropova, N., Ashrafian, H., ... & Shetty, S. (2020). International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature, 577(7788), 89-94. zurück

(8) SeeingAI (o.D.). An app for visually impaired people that narrates the world around you. Microsoft. https://www.microsoft.com/en-us/garage/wall-of-fame/seeing-ai/ zurück

(9) Popel, M., Tomkova, M., Tomek, J., Kaiser, L., Uszkoreit, J., Bojar, O., Žabokrtský, Z. (2020). Transforming machine translation: a deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Nature communications, 11(1), 1-15. zurück

(10) Murphy, R. R. (2019). Introduction to AI robotics. MIT press. zurück

(11) Bonnefon, J. F., Shariff, A., & Rahwan, I. (2016). The social dilemma of autonomous vehicles. Science, 352(6293), 1573-1576. zurück

(12) Fui-Hoon Nah, F., Zheng, R., Cai, J., Siau, K., & Chen, L. (2023). Generative AI and ChatGPT: Applications, challenges, and AI-human collaboration. Journal of Information Technology Case and Application Research, 25(3), 277-304. https://doi.org/10.1080/15228053.2023.2233814 zurück

(13) Themen. Europäisches Parlament (2023, 20. Juni). Was ist künstliche Intelligenz und wie wird sie genutzt? Europäisches Parlament. https://www.europarl.europa.eu/topics/de/article/20200827STO85804/was-ist-kunstliche-intelligenz-und-wie-wird-sie-genutzt zurück

(14) Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach (3. Aufl.). Prentice Hall. zurück

(15) OECD, 2020, S. 24. zurück

(16) Themen. Europäisches Parlament, 2023, 20. Juni. zurück

(17) Themen. Europäisches Parlament, 2023, 20. Juni. zurück

(18) Bartneck, C., Lütge, C., Wagner, A., & Welsh, S. (2019). Ethik in KI und Robotik. Carl Hanser Verlag GmbH Co KG. zurück

(19) Automatisierungsstufen (o.D.). Kraftfahrt-Bundesamt (KBA). https://www.kba.de/DE/Themen/Marktueberwachung/Produktpruefungen/AutomatisiertesAutonomesFahren/Automatisierungsstufen/Automatisierungsstufen_node.html zurück

(20) Touzet, C. (2023), Using AI to support people with disability in the labour market: Opportunities and challenges, OECD Artificial Intelligence Papers, 7, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/008b32b7-en. zurück

(21) Europäisches Parlament und Rat der Europäischen Union. (2024). Verordnung zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (Gesetz über künstliche Intelligenz) und zur Änderung bestimmter Rechtsakte der Union. (2024/XXX). https://www.euaiact.com/ zurück

(22) Apt, W., Schubert, M., & Wischmann, S. (2018). Digitale Assistenzsysteme. Perspektiven und Herausforderungen für den Einsatz in Industrie und Dienstleistungen. zurück

(23) Revermann, C., & Gerlinger, K. (2009). Technologies in the context of disability compensation at the workplace. Summary. zurück

(24) GKV Spitzenverband (2024, o.D.). Hilfsmittelverzeichnis. GKV Spitzenverband. https://hilfsmittel.gkv-spitzenverband.de/home zurück

(25) Link, M., & Hamann, K. (2019). Einsatz digitaler Assistenzsysteme in der Produktion. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 114(10), 683-687. zurück

(26) Feichtenbeiner, R. & Beudt, S. (2022). Transformation, KI und Inklusion. Gestaltungsansätze für die Entwicklung, Einführung und Anwendung KI-gestützter Assistenztechnologien in der beruflichen Rehabilitation und auf dem Arbeitsmarkt. Ergebnisbericht des Projekts KI.ASSIST. Bundesverband Deutscher Berufsförderungswerke e. V. zurück

(27) Be My Eyes (o.D.). See the world together. Be My Eyes. https://www.bemyeyes.com zurück

(28) https://www.ki-assist.de/ zurück

(29) https://ki-kompass-inklusiv.de/ zurück

(30) Blanc, B. & Beudt, S. (2022). Monitoring KI-gestützter Assistenztechnologien für Menschen mit Behinderungen. Stand der Entwicklungen und Trends. Ergebnisbericht des Projekts KI.ASSIST. Bundesverband Deutscher Berufsförderungswerke e. V.

Download unter: https://www.ki-assist.de/fileadmin/ki_assist/Medienkatalog/Blanc_2022_KI.ASSIST_Monitoring_final.pdf zurück

(31) Blanc & Beudt, 2022. zurück

(32) Blanc & Beudt, 2022. zurück

(33) WeWALK (2024, o.D.). Introducing Brand New AI Integrated Smart Cane. WeWalk. https://wewalk.io/en/ zurück

(34) Zhou, H., Hou, K. M., Zuo, D., & Li, J. (2012). Intelligent urban public transportation for accessibility dedicated to people with disabilities. Sensors, 812(), 10678-10692. zurück

(35) Venkat (2018, 15. August). HoloLens App Can Help Blind People Navigate. Assistive Technology Blog. https://assistivetechnologyblog.com/2018/08/hololens-blind-people-navigate.html zurück

(36) Chang, W. J., Chen, L. B., Hsu, C. H., Chen, J. H., Yang, T. C., & Lin, C. P. (2020). MedGlasses: A wearable smart-glasses-based drug pill recognition system using deep learning for visually impaired chronic patients. IEEE Access, 8, 17013-17024. zurück

(37) SeeingAI, o.D. zurück

(38) OrCam (o.D.). OrCam MyEye 3 Pro. OrCam. https://www.orcam.com/en-us/orcam-myeye-3-pro zurück

(39) Be My Eyes, o.D., SeeingAI, o.D. zurück

(40) SeeingAI, o.D. zurück

(41) Blanc & Beudt, 2022. zurück