Künstliche Intelligenz (KI)

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Das Konzept der Künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen oder Computersystemen, Aufgaben auszuführen, die gemeinhin menschlichen Akteuren und deren natürlicher Intelligenz vorbehalten bleiben. Es handelt sich um einen Bereich der Informatik, der darauf abzielt, Maschinen mit intelligentem Verhalten auszustatten, indem sie mit der Fähigkeit des Lernens versehen werden. Dies ermöglicht es einer KI, Schlussfolgerungen zu ziehen, Probleme zu lösen, Kontexte zu „verstehen“, in/mit ihnen zu planen, natürliche Sprache zu verarbeiten und den jeweiligen Output entsprechend anpassen zu können.

Die zwei Haupttypen von künstlicher Intelligenz (KI)

1.     Prädiktive KI

Unter dem Banner der prädiktiven KI versammeln sich solche Datenverarbeitungsprozesse, die Muster und Trends zu analysieren vermögen. Sie bieten die Möglichkeit, zu treffende Entscheidungen mit Daten zu untermauern. Business Intelligence ist eine Spielart dieser KI-Variante.

2.     Generative KI

Das, was gegenwärtig vor allem unter dem Label der KI firmiert, lässt sich der sogenannten generativen KI zuordnen. Von ChatGPT bis Gemini, von DALL-E bis Stable Diffusion sind diese Tools allesamt auf LLMs angewiesen, die ein Verständnis natürlicher Sprache simulieren und auf sogenannte „Prompts“ zu reagieren vermögen.

Alternative Einteilungsweisen von KI

1.     Schwache KI (Narrow AI)

Schwache KI bezieht sich auf Systeme, die darauf spezialisiert sind, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. Diese Systeme können spezifische Probleme in begrenzten Kontexten lösen, zeigen jedoch keine generelle kognitive Fähigkeit. Beispiele für schwache KI sind Spracherkennungssysteme, Bilderkennungsalgorithmen und empfehlungsbasierte Algorithmen. Eigentlich sind alle KI-Systeme, wie wir sie kennen, Ausprägungen schwacher KI.

2.     Starke KI (General AI)

Starke KI bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, eine breite Palette von kognitiven Aufgaben zu bewältigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies würde die Fähigkeit beinhalten, vielfältige Probleme zu lösen, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und flexibel auf verschiedene Herausforderungen zu reagieren. Starke KI existiert bisher nur hypothetisch; sie ist Gegenstand von Forschung, Diskussion und Science Fiction.

Einige Schlüsselkonzepte und Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz

• Maschinelles Lernen (Machine Learning): Ein Ansatz, bei dem Algorithmen darauf trainiert werden, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.
• Neuronale Netze: Diese Strukturen sind maßgeblich von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert. Neuronale Netze werden in vielen maschinellen Lernanwendungen eingesetzt.
• Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): Die programmierte Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. NLP kommt in Chatbots, virtuellen Assistenten und Übersetzungsprogrammen zum Einsatz.
• Computer Vision: Die Fähigkeit von Maschinen, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen. Computer Vision wird in Bilderkennung, Gesichtserkennung und autonomen Fahrzeugen eingesetzt.
• Robotik: Die Verwendung von künstlicher Intelligenz in Robotersystemen, um Aufgaben wie autonomes Navigieren, Objekterkennung und komplexe Manipulationen     durchzuführen.
• Expertensysteme: Computerprogramme, die entwickelt wurden, um spezifische Aufgaben durchzuführen oder Entscheidungen zu treffen, indem sie auf Wissen von menschlichen Expert:innen zurückgreifen.

Fazit

Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und spielt eine zunehmend wichtiger werdende Rolle in verschiedenen Branchen. Es gibt jedoch auch ethische und gesellschaftliche Fragen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI, die weiterhin erforscht und adressiert werden müssen.

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