KI Wissen

Künstliche Intelligenz Basics

Du möchtest mehr zu den rasanten Entwicklungen rund um Themen der künstlichen Intelligenz erfahren? Im KI Forum findest Du Gleichgesinnte, die Themen diskutieren, ihr KI Wissen teilen oder aber Fragen stellen, um mehr zu erfahren.

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Auf dieser Seite informieren wir Interessierte, worum es sich bei KI handelt, wie sie funktioniert und welche generellen Vor- und Nachteile künstliche Intelligenz mitbringt. Damit geben wir einen ersten Überblick und Anreiz, etwaige Fragen im KI Forum zu stellen oder aber Wissen einzubringen, um die Technologie der künstlichen Intelligenz für alle greifbar zu machen. Denn KI ist keine temporäre Neuheit, sondern gekommen um zu bleiben: Sowohl im beruflichen wie auch im privaten Umfeld.

„Unsere Intelligenz ist das, was uns menschlich macht und die KI ist eine Erweiterung dieser Qualität.“

– Yann LeCun

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes Gebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die menschenähnliche Intelligenz aufweisen oder simulieren können. Im Kern geht es darum, Maschinen und Computerprogramme so zu gestalten, dass sie in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Dabei können diese Systeme Informationen analysieren, Muster erkennen, Entscheidungen treffen und sogar eigenständig lernen.

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Es gibt verschiedene Ansätze und Techniken, um KI (im englischen AI = Artificial Intelligence) zu realisieren. Einer der bekanntesten Ansätze ist das Maschinelle Lernen (Machine Learning), bei dem Algorithmen verwendet werden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Dabei werden den Algorithmen große Datenmengen zur Verfügung gestellt, aus denen sie Muster und Zusammenhänge extrahieren können.

Im privaten sowie beruflichen Kontext wird hier ChatGPT von OpenAI am häufigsten verwendet. Hierbei handelt es sich um einen Chatbot, der mithilfe des Multimodal Large Language Model vorhandene Daten aus dem Internet verarbeitet und entsprechend der gestellten Anfrage (Prompt) Hilfestellungen gibt.


Ein weiterer Ansatz ist die symbolische KI, bei der Wissen in Form von symbolischen Regeln repräsentiert wird, die dann von einem Computer interpretiert und angewendet werden können.

Ebenfalls erfreuen sich die Bilder KI Generatoren immer größerer Beliebtheit. Software-Lösungen wie Midjourney, Mindverse oder DALL-E ermöglichen das Erstellen hochwertiger Bilder nach Vorgabe.

Beispiele für künstliche Intelligenz

KI findet in vielen Bereichen Anwendung, darunter:

  • Medizin: KI kann dazu beitragen, Krankheiten früher zu erkennen, Behandlungspläne zu optimieren und die medizinische Bildgebung zu analysieren.
  • Finanzen: Im Finanzwesen wird KI eingesetzt, um Märkte zu analysieren, Risiken zu bewerten und Betrug zu erkennen.
  • Automobilindustrie: Autonome Fahrzeuge nutzen KI-Algorithmen, um ihre Umgebung wahrzunehmen und Entscheidungen im Straßenverkehr zu treffen.
  • E-Commerce: Unternehmen nutzen KI, um das Kaufverhalten ihrer Kunden zu analysieren und personalisierte Empfehlungen auszusprechen.
  • Sprach- und Bilderkennung: KI-Systeme wie Sprachassistenten (Siri, Alexa etc.) und Bilderkennungsalgorithmen werden immer häufiger eingesetzt, um die natürliche Sprache zu verstehen und Bilder zu interpretieren.

Für uns Menschen bedeutet das, dass KI keine magische Lösung für alle Probleme ist und auch mit Herausforderungen und Risiken verbunden sein kann. Dazu gehören ethische Fragen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI, mögliche Vorurteile in den Daten, Datenschutzbedenken und die Auswirkungen auf Arbeitsplätze und Gesellschaft.

Nichtsdestotrotz bietet KI ein enormes Potenzial, um komplexe Probleme zu lösen, Innovationen voranzutreiben und das menschliche Leben zu verbessern bzw. zu erleichtern. Indem wir uns weiter mit diesem spannenden Feld beschäftigen und verantwortungsbewusst mit seiner Entwicklung umgehen, können wir die Chancen nutzen, die künstliche Intelligenz bietet, um eine bessere Zukunft zu gestalten.

KI Wissen: Wie funktioniert KI?

Das Verständnis der Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz (KI) erfordert einen Einblick in die verschiedenen Ansätze und Techniken, die verwendet werden, um intelligente Systeme zu entwickeln. Im Folgenden werden einige der grundlegenden Konzepte und Methoden erläutert, die hinter der Funktionsweise von KI stehen:

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil vieler KI-Systeme. Dabei werden Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen werden dem Algorithmus gelabelte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt, aus denen er Muster ableiten kann. Beim unüberwachten Lernen hingegen werden dem Algorithmus nicht gelabelte Daten gegeben, und er muss selbst Muster identifizieren. Beim bestärkenden Lernen lernt der Algorithmus durch Interaktion mit seiner Umgebung und dem Erhalten von Belohnungen oder Bestrafungen.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind ein wichtiger Ansatz im maschinellen Lernen, der von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Sie bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weitergeben. Durch das Training eines neuronalen Netzes werden die Verbindungen zwischen den Neuronen so angepasst, dass das Netzwerk in der Lage ist, bestimmte Aufgaben auszuführen, wie z. B. Bilderkennung oder Sprachverarbeitung.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Natürliche Sprachverarbeitung ist ein Bereich der AI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Durch den Einsatz von Algorithmen und Techniken aus dem maschinellen Lernen können Computer natürliche Sprache verstehen, generieren und verarbeiten. Dies ermöglicht Anwendungen wie Sprachassistenten, automatische Übersetzungen und Sentimentanalyse von Texten. Eine Technologie, die wir bereits vom Smartphone bzw. Smart Home kennen.

Reinforcement Learning

Beim Reinforcement Learning lernt ein Algorithmus durch Interaktion mit einer dynamischen Umgebung, wobei er Belohnungen oder Bestrafungen für seine Aktionen erhält. Dieser Ansatz wird oft in Anwendungen eingesetzt, bei denen es keine klaren Trainingsdaten gibt, sondern der Algorithmus durch Versuch und Irrtum lernen muss, wie er sich in seiner Umgebung am besten verhält.

Deep Learning

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die auf neuronalen Netzen mit mehreren Schichten basiert. Diese tiefen Netzwerke können komplexe Muster in großen Datenmengen entdecken und sind besonders leistungsfähig bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Bildern, Texten und Sprache.

Indem diese verschiedenen Techniken kombiniert und weiterentwickelt werden, können leistungsfähige KI-Systeme geschaffen werden, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu lösen und menschenähnliche Intelligenz zu demonstrieren.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI-Systeme nicht perfekt sind und immer noch Grenzen haben, insbesondere wenn es um Verständnis von Kontext, Kreativität und ethische Entscheidungen geht. Dennoch bieten sie ein enormes Potenzial, um unser Leben zu verbessern und neue Möglichkeiten in verschiedensten Bereichen zu erschließen.

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