Künstliche Intelligenz: Arten, Fachbegriffe und Beispiele einfach erklärt
Was ist KI?Arten der KI: Schwache vs. starke KIZentrale Begriffe einfach erklärtGenerative KIAnwendungen der KIKI studieren
Was ist Künstliche Intelligenz?
Die Künstliche Intelligenz (KI) ist ein führender Trend in der Digitalisierung, der in verschiedenen Branchen an Bedeutung gewinnt. Unternehmen nutzen KI für Entwicklung, Produktion und Verwaltung sowie für alltägliche Anwendungen wie Routenplanung und Unterhaltung. Bereits seit den 1950er Jahren entwickeln Wissenschaftler KI-Algorithmen, insbesondere neuronale Netze, die wie das menschliche Gehirn funktionieren. KI findet bereits heute Anwendung in Bilderkennung, Textanalyse und Predictive Maintenance und bietet ein beträchtliches Wertschöpfungspotenzial für die Wirtschaft. Deutschland sieht KI als Schlüsseltechnologie mit enormem Potenzial für Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft, und strebt eine führende Rolle in der weltweiten KI-Entwicklung an.
Künstliche Intelligenz unterstützt Menschen. (Foto:AdobeStock m.mphoto 477817428)
Arten der KI: Schwache vs. starke KI
Der menschliche Ansatz zum Einordnen der KI unterscheidet zwischen schwacher und starker KI:
- Starke KI ist in der Lage, komplexe Probleme eigenständig zu lösen und weist menschenähnliche Intelligenz auf
- Schwache KI löst spezifische Aufgaben unter begrenzten Bedingungen
Schwache KI, auch als Narrow AI bekannt, ist auf spezifische Aufgaben fokussiert, unterstützt jedoch leistungsstarke Anwendungen wie Siri, Alexa und autonome Fahrzeuge. Starke KI umfasst theoretische Formen wie künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) und künstliche Superintelligenz (ASI), die menschliche Intelligenz übertreffen könnten. Derzeit existieren jedoch keine praktischen Beispiele für starke KI außerhalb der Science-Fiction.
Eine detailliertere Unterteilung der unterschiedlichen KI-Systeme bietet die Aufteilung in 4 Arten. Reaktive KI reagiert auf aktuelle Daten ohne Gedächtnis. Begrenzt gedächtnisbasierte KI lernt aus begrenzten Erfahrungen. Theoretische selbstbewusste KI versteht Emotionen und Ziele. Selbstbewusste KI hat ein vollständiges Bewusstsein und trifft komplexe Entscheidungen.
Die EU beschließt das KI-Gesetz. (Foto: AdobeStock Alexander Limbach 286661423)
Zuerst kam die KI, dann das machine learning. Daraus entwickelte sich deep learning. (Foto: AdobeStock everythingpossible 213203185)
Zentrale Begriffe im Bereich Künstliche Intelligenz
Der Bereich der künstlichen Intelligenz fasst eine Reihe von Technologien zusammen. Um mitreden zu können, hier Definitionen und Erklärungen von:
- Deep Learning
- Machine Learning
- Neuronale Netze
- Algorithmus
Deep learning und machine learning
Zwei Begriffe, die ein Teilbereich der KI darstellen, sind deep learning und machine learning. Aber wie passen diese Begriffe in den zentralen Bereich der künstlichen Intelligenz? Die folgende Tabelle erklärt und ordnet die Begriffe ein.
| Bereich | Definition | Anwendungen |
|---|---|---|
| Künstliche Intelligenz (KI) | Künstliche Intelligenz befasst sich mit der Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. | - Automatisierung von Prozessen - Spracherkennung - Expertensysteme - Spielstrategien |
| Deep Learning | Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken mit vielen Schichten basiert. Es zielt darauf ab, Muster in großen Datenmengen zu erkennen. | - Bilderkennung - Sprachübersetzung - Autonome Fahrzeuge - Medizinische Diagnose |
| Maschinelles Lernen | Maschinelles Lernen ist ein Ansatz der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer mit Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. | - Predictive Analytics - Betrugserkennung - Personalisierte Empfehlungssysteme - Gesichtserkennung |
Neuronale Netze
Die oben erklärten Technologien nutzen neuronale Netze, um Informationen zu bewerten und in Beziehung zu setzen. Als Vorbild dient das menschliche Gehirn. Je nach Entwicklungsstufe werden diese neuronalen Netze immer komplexer. Im deep learning schließlich gewichtet und bewertet die Maschine selbst einzelne Knotenpunkte. Dieses Schaubild veranschaulicht, wie ein einfaches neuronales Netz aufgebaut ist.
Infografik: Schematische Darstellung eines Neuronalen Netzes bestehend aus Input-, versteckten und Output-Ebenen. Es erkennt geometrische Formen. In diesem Fall einen Würfel.
Algorithmus
Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Anweisungen zur Zielerreichung, essentiell in Mathematik und Informatik. Er wandelt Eingabewerte in Ausgabewerte um und ist
- deterministisch (bei der selben Eingabe erscheint jedes Mal das selbe Ergebnis)
- determiniert (auf jedes Teilergebnis folgt genau eine Nachfolgeaktion)
- terminiert (das System hat eine bestimmte Anzahl von Teilergebnissen, die zu einem finalen Ergebnis führen)
- endlich (das System hat eine endliche Beschreibung und verfügt über begrenzte Kapazität.
Im Gegensatz zu einem Programm ist ein Algorithmus sprachunabhängig und reine Anleitung. Algorithmen finden sich im Alltag, wie beispielsweise in Ampelschaltungen oder Dating-Portalen. Mit Machine Learning verbessern sich Algorithmen selbstständig und analysieren große Datenmengen, wie bei der Kundensegmentierung oder dem Vorschlagen von Youtube-Videos.
Generative KI
Die generative KI nutzt Deep-Learning-Modelle, um aus Rohdaten wie Wikipedia-Inhalten oder Kunstwerken neue, ähnliche Ergebnisse zu generieren. Beispiele wie ChatGPT oder Dall-E zeigen das Potenzial für realistische Bilder und Sprache. Diese Technologie, unterstützt von Basismodellen, soll die KI-Einführung in Unternehmen beschleunigen und breiter einsetzbar machen.
Diese Bilder wurden mithilfe von KI generiert:
KI-generiertes Foto eines weißen Hais vor einer Insel. (Foto: AdobeStock mehaniq41 605984280)
Das KI-generierte fotorealistische Portrait einer Soldatin. (Foto: AdobeStock Enrique 579718482)
KI-generiertes Ölgemäde eines Sonnenungergangs vor einer Berghütte. (Foto: AdobeStock yaroslavartist 600724915)
Ein KI-generiertes Foto eines Menschen, der eine Präsentation hält. (Foto: AdobeStock forenna 616195320)
Anwendungen der KI
Es gibt zahlreiche Anwendungen der KI. Sowohl im privaten Umfeld, als auch angepasst auf verschiedene Branchen.
- Autonome Fahrzeuge: KI-gesteuerte Autos, die ohne menschliche Intervention fahren können.
- Virtuelle Assistenten: KI-gesteuerte Programme wie Siri, Alexa und Google Assistant, die Benutzern helfen, Aufgaben zu erledigen und Fragen zu beantworten.
- Predictive Maintenance: KI-Algorithmen, die die Wartung von Maschinen und Geräten vorhersagen, um Ausfälle zu vermeiden.
- Personalisierte Empfehlungssysteme: KI, die auf Benutzerdaten basiert, um individuelle Empfehlungen für Produkte, Dienstleistungen, Filme, Musik usw. zu geben.
- Gesichtserkennung: KI-Technologie, die Gesichter in Bildern oder Videos identifizieren und klassifizieren kann, oft für Sicherheits- und Authentifizierungszwecke verwendet.
- Sprachübersetzung: KI-gestützte Systeme, die Sprache in Echtzeit übersetzen können, um die Kommunikation zwischen Personen, die verschiedene Sprachen sprechen, zu erleichtern.
- Medizinische Diagnoseunterstützung: KI, die Ärzte bei der Diagnose von Krankheiten unterstützt, indem sie medizinische Bilder analysiert, Patientendaten auswertet und Behandlungsoptionen vorschlägt.
Im unternehmerischen Umfeld entwickeln sich zudem stets weitere, spezifische Anwendungen.
Die Forschung und Lehre der Künstlichen Intelligenz führt zu neuen bahnbrechenden Erkenntnissen. (Foto: AdobeStock Alexander Limbach 367497109)
KI studieren - Fortschritt mitgestalten
Die Fortschritte in der KI-Entwicklung sind bemerkenswert. Um davon zu profitieren, ist es ratsam, sich mit KI zu beschäftigen. Doch wie ist das umsetzbar?
Für Berufsanfänger bieten sich je nach persönlichen Vorlieben verschiedene Studiengänge an, die von grundlegenden KI-Grundlagen über Robotik bis hin zu spezialisierten Teilbereichen anderer Fachrichtungen reichen, die KI-Konzepte nutzen.
Für echte Profis auf ihrem Gebiet lohnt sich die Weiterbildung. Auch hier kann man vom "Blick über den Tellerrand" profitieren, aber auch von einer Fokussierung auf Teilbereiche.
Wer sich intensiv mit einer Fragestellung beschäftigt, ist vielleicht in der Forschung gut aufgehoben. Vielleicht existiert ein ähnliches Forschungsprojekt bereits.
