Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in Smartphones: Ein Leitfaden für Nutzer

Die Revolution durch Künstliche Intelligenz

In den letzten Jahren hat die Integration von Künstlicher Intelligenz (AI) und Maschinellem Lernen (ML) die Art und Weise, wie wir Smartphones nutzen, grundlegend verändert. Von der Optimierung der Kameraeinstellungen über die Verbesserung der Akkulaufzeit bis hin zur Bereitstellung personalisierter Nutzererlebnisse – AI und ML haben sich als unverzichtbare Technologien in der mobilen Welt etabliert. Dieser Ratgeber gibt einen Überblick über die wichtigsten Anwendungen von AI und ML in Smartphones, vergleicht verschiedene AI-Softwarelösungen und beleuchtet die Vor- und Nachteile dieser Technologien.

Was ist Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen?

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, insbesondere Computersysteme. AI umfasst eine Vielzahl von Funktionen, darunter maschinelles Lernen, wo Computeralgorithmen verwendet werden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der AI, der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit dafür programmiert zu werden. In Smartphones wird ML eingesetzt, um Benutzerverhalten zu analysieren, Muster zu erkennen und darauf basierend intelligente Funktionen zu bieten.

Wie funktioniert Maschinelles Lernen in Smartphones?

In modernen Smartphones wird ML durch spezialisierte Hardware wie neuronale Prozessoren (NPUs) und AI-Beschleuniger unterstützt. Diese Hardware ist darauf ausgelegt, komplexe ML-Modelle effizient auszuführen, ohne den Hauptprozessor zu belasten, was die Leistung des Geräts steigert und gleichzeitig den Energieverbrauch senkt.

Datenverarbeitung auf dem Gerät (On-Device AI)

Viele AI- und ML-Funktionen werden direkt auf dem Gerät ausgeführt, was zu schnellerer Verarbeitung und besseren Datenschutz führt, da keine sensiblen Daten in die Cloud gesendet werden müssen. Diese „On-Device AI“ wird durch fortschrittliche Chips wie den Apple Neural Engine oder den Snapdragon AI Engine unterstützt.

Anwendung von AI in verschiedenen Bereichen

• Kamerasysteme: AI ermöglicht es Kameras, automatisch Szenen zu erkennen und die besten Einstellungen wie Belichtung, Kontrast und Farbbalance auszuwählen. Zum Beispiel verwendet das iPhone Deep Fusion, um Fotos in verschiedenen Lichtverhältnissen zu optimieren, indem es mehrere Bilder auf Pixelebene kombiniert.
• Sprachassistenten: Siri, Google Assistant und Alexa nutzen AI, um Sprache zu verstehen und natürliche, kontextbezogene Antworten zu geben. Diese Assistenten lernen kontinuierlich aus den Interaktionen mit dem Benutzer und verbessern ihre Genauigkeit und Reaktionszeit.
• Personalisierung und Nutzerverhalten: Smartphones analysieren das Nutzungsverhalten, um personalisierte Empfehlungen zu geben, wie zum Beispiel App-Vorschläge, die Optimierung der Akkulaufzeit oder die Anpassung der Benutzeroberfläche an die individuellen Vorlieben.
• Gesichtserkennung und Sicherheit: AI-gestützte Gesichtserkennungstechnologien wie Face ID von Apple ermöglichen es, Geräte sicher zu entsperren, indem sie komplexe biometrische Daten in Echtzeit analysieren.

Vergleich von AI-Software in Smartphones

Es gibt mehrere AI-Softwarelösungen, die von den großen Smartphone-Herstellern entwickelt wurden, um verschiedene Aspekte der Nutzererfahrung zu verbessern. Im Folgenden werden die bekanntesten AI-Softwareplattformen und ihre Hauptfunktionen verglichen.

Apple’s AI-Plattform (Apple Neural Engine und Siri)

• Apple Neural Engine: Ein integraler Bestandteil der A-Serie und M-Serie Chips von Apple. Die Neural Engine ist speziell für Aufgaben des maschinellen Lernens optimiert und unterstützt Funktionen wie Face ID, Augmented Reality (AR), und die Bildverarbeitung in der Kamera. Apple legt großen Wert auf „On-Device Learning“, was bedeutet, dass viele AI-Prozesse direkt auf dem Gerät stattfinden und somit die Privatsphäre des Nutzers schützen.
• Siri: Apples Sprachassistent verwendet AI, um Sprachbefehle zu interpretieren und Aufgaben auszuführen. Siri profitiert von der Integration mit der Apple Neural Engine, was eine schnelle und effiziente Verarbeitung ermöglicht. Siri ist besonders gut in das Apple-Ökosystem integriert und kann nahtlos zwischen verschiedenen Geräten wie iPhone, iPad und Mac arbeiten.

Google’s AI-Plattform (Google Assistant und Tensor)

• Google Assistant: Google Assistant ist einer der fortschrittlichsten Sprachassistenten und nutzt umfangreiche Datenmengen und maschinelles Lernen, um natürliche Sprache zu verstehen und präzise Antworten zu liefern. Google Assistant ist stark mit den Diensten von Google wie Google Maps, Gmail und Google Search integriert, was eine tiefe Vernetzung und hohe Nützlichkeit ermöglicht.
• Tensor Processing Units (TPUs): Google hat mit der Einführung des Pixel 6 und Pixel 7 eine eigene AI-Hardware namens Tensor eingeführt. Diese Chips sind speziell für maschinelles Lernen und AI-Aufgaben optimiert. Sie unterstützen Funktionen wie die Echtzeit-Sprachverarbeitung, verbesserte Fotografie durch „Computational Photography“ und die automatische Transkription von Sprachnachrichten.

Samsung’s AI-Plattform (Bixby und Exynos)

• Bixby: Samsungs eigener Sprachassistent, Bixby, bietet Funktionen ähnlich wie Siri und Google Assistant, jedoch mit einigen einzigartigen Features, wie z.B. „Bixby Vision“, das Objekte in der realen Welt erkennen und darüber Informationen bereitstellen kann. Bixby ist besonders auf Samsung-Geräte abgestimmt, bietet aber nicht die gleiche Tiefe und Präzision wie Google Assistant.
• Exynos AI: Samsung integriert AI auch auf Hardware-Ebene in seine Exynos-Prozessoren. Diese Chips unterstützen AI-gestützte Bildverarbeitung, Sprachsteuerung und verbesserte Energiemanagement-Features. Die Exynos-Varianten, die AI-Chips enthalten, sind jedoch nicht in allen Samsung-Modellen verfügbar, da Samsung je nach Marktregion auch Snapdragon-Chips verwendet.

Huawei’s AI-Plattform (Huawei AI und Kirin)

• Kirin AI: Huaweis Kirin-Chips, wie der Kirin 990, enthalten spezialisierte AI-Einheiten, die für „On-Device“ maschinelles Lernen optimiert sind. Diese Einheiten verbessern Funktionen wie Bildverarbeitung, Gesichtserkennung und sogar 5G-optimierte Netzwerknutzung. Huawei nutzt seine AI-Funktionen auch, um den Akkuverbrauch zu optimieren und die Systemleistung anzupassen.
• Huawei AI Assistant: Dieser Sprachassistent ist in China weit verbreitet und bietet ähnliche Funktionen wie Siri und Google Assistant, jedoch mit einer stärkeren Fokussierung auf den chinesischen Markt und spezifische lokale Dienste.

Microsoft’s AI-Plattform (Cortana und Azure AI)

• Cortana: Ursprünglich als Sprachassistent für Windows entwickelt, hat Microsoft Cortana auch in mobile Geräte integriert, insbesondere in Android- und Windows-Smartphones. Cortana bietet eine tiefe Integration mit Microsoft-Diensten wie Outlook und Teams, ist jedoch im Vergleich zu Siri und Google Assistant weniger verbreitet.
• Azure AI: Während Azure AI in erster Linie eine Cloud-basierte Plattform für Unternehmen ist, nutzt Microsoft diese Technologie auch, um AI-gestützte Funktionen auf mobilen Geräten zu ermöglichen, insbesondere in Kombination mit Unternehmenslösungen.

Vergleich der AI-Software-Plattformen

Leistung und Genauigkeit

• Google Assistant bietet die größte Reichweite und die genauesten Ergebnisse, insbesondere dank der enormen Datenbasis von Google. Seine Fähigkeit, natürliche Sprache zu verarbeiten, ist unübertroffen, und er bietet eine starke Integration mit den Google-Diensten.
• Apple Siri ist sehr gut in das Apple-Ökosystem integriert und bietet exzellente Leistung auf Apple-Geräten. Die „On-Device AI“ sorgt für schnellen Zugriff und gute Datenschutzergebnisse, jedoch ist Siri in der Vergangenheit hinsichtlich der Sprachverarbeitung und Kontextualität hinter Google Assistant zurückgeblieben.
• Samsung Bixby ist nützlich für spezifische Samsung-Funktionen, jedoch weniger vielseitig und genau als Google Assistant oder Siri. Seine Stärke liegt in der Integration mit Samsung-Geräten und -Diensten.
• Huawei AI Assistant bietet eine robuste Leistung, insbesondere in Kombination mit Huaweis eigener Hardware, ist aber stark auf den chinesischen Markt fokussiert und bietet weniger globale Unterstützung.
• Microsoft Cortana ist gut in Microsofts Produktivitätslösungen integriert, jedoch nicht so leistungsfähig oder weit verbreitet wie Google Assistant oder Siri.

Datenschutz und Sicherheit

• Apple ist führend in Bezug auf Datenschutz, da viele AI-Prozesse direkt auf dem Gerät stattfinden und keine Daten an Apple-Server gesendet werden, es sei denn, der Nutzer stimmt dem ausdrücklich zu.
• Google bietet zwar eine hohe Funktionalität, sammelt jedoch umfangreiche Nutzerdaten, was Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwirft. Google gibt an, diese Daten anonymisiert zu verarbeiten und zur Verbesserung seiner Dienste zu nutzen, jedoch bleibt das Vertrauen der Nutzer ein sensibles Thema.
• Samsung verfolgt einen hybriden Ansatz, bei dem einige AI-Funktionen lokal auf dem Gerät ausgeführt werden, während andere über die Cloud laufen. Samsung bietet robuste Sicherheitsfunktionen an, aber der Datenschutz ist nicht so strikt wie bei Apple.
• Huawei hat in der Vergangenheit aufgrund von geopolitischen Spannungen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufgeworfen. Das Unternehmen betont jedoch, dass es hohe Sicherheitsstandards einhält und viele AI-Funktionen direkt auf dem Gerät ausführt, ohne dass Daten in die Cloud übertragen werden.
• Microsoft hat sich auf den Datenschutz konzentriert, insbesondere in Unternehmensumgebungen.

Reparatur und Wartung von AI-gestützten Smartphones

Neben der Hardware spielt auch die Software eine entscheidende Rolle bei der Handy Reparatur und Wartung moderner Smartphones, insbesondere solcher, die stark auf AI und ML setzen. Softwareprobleme können oft durch Updates oder durch das Zurücksetzen des Geräts auf die Werkseinstellungen behoben werden. Bei schwerwiegenden Problemen, die die AI-Funktionen betreffen, kann es erforderlich sein, spezifische Firmware-Updates oder sogar Reparaturen durch den Hersteller vornehmen zu lassen. Da AI- und ML-Modelle kontinuierlich lernen und sich anpassen, können Software-Fehler auch durch korrigierte Lernprozesse behoben werden, die durch Patches oder Updates der Algorithmen implementiert werden.

In Fällen, in denen AI-gestützte Funktionen wie Gesichtserkennung oder Sprachassistenten nicht richtig funktionieren, ist es wichtig, sicherzustellen, dass alle Softwarekomponenten auf dem neuesten Stand sind. Die Reparatur solcher Probleme kann komplexer sein und erfordert möglicherweise spezialisierte Fachkenntnisse, insbesondere wenn es um die Feinabstimmung von maschinellen Lernmodellen geht. Daher ist es ratsam, bei Problemen mit AI-Software professionelle Unterstützung in Anspruch zu nehmen, um sicherzustellen, dass die KI-gestützten Funktionen weiterhin optimal arbeiten.