Bei einem autonomen System handelt es sich um ein System, das in der Lage ist, selbstständig Aufgaben auszuführen, auf Ereignisse zu reagieren und zu lernen.

Ab wann genau solche Systeme wirklich als autonom bzw. intelligent zu bezeichnen sind, ist noch nicht eindeutig geklärt. Wichtig jedoch für die Definition ist, dass diese Systeme auch über vorprogrammierte Handlungen hinaus agieren können. Während vollautomatisierte Systeme auf umfassenden Programmierungen beruhen, sind autonome Systeme dazu in der Lage, bis zu einem gewissen Grad auf unbekannte Ausgangssituationen zu reagieren. Sie können in Form von Robotern, aber auch Maschinen, Software oder anderen Geräten realisiert werden.

Ein autonomes System sollte zudem folgende oder eine Kombination aus den folgenden Eigenschaften besitzen: Urteilsfähigkeit, Lernfähigkeit, Resilienz, Kooperativität, Ressourcenadaption, Proaktivität und Fähigkeit Entscheidungen zu erklären.

Solche Systeme können dabei in autonome Systeme unterschieden werden, die entweder in virtuellen Räumen oder in der realen Welt Einfluss nehmen können. Durch Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) wie dem maschinellen Lernen können sie trainiert werden und in bestimmten Bereichen komplexere Aufgaben bearbeiten. Über Sensorik kann ein autonomes System seine Umgebung aufnehmen und durch Methodik der KI die gesammelten Daten verarbeiten. Beispielsweise Roboter können dann zusätzlich über Aktoren Handlungen ausführen.

• Autonome Systeme: großes Potenzial für die digitale Zukunft (2023)
  Rasmus Adler Fraunhofer IESE
• Autonome Systeme – Forschungsthema am DFKI (o.D.)
  Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
• Künstliche Intelligenz als Grundlage autonomer Systeme (2017)

  Wolfgang Wahlster Informatik-Spektrum 40/5 p409-418

  Springer Science and Business Media LLC DOI:10.1007/s00287-017-1049-y