Künstliche Intelligenz Ratgeber
Mensch und Maschine – eine Synergie, die die rasante Entwicklung aller Bereiche in denen künstliche Intelligenz angewendet wird, herausfordert und auf ein neues Level hebt. Erfahre, was KI überhaupt ist, welche Arten es gibt, wo sie Anwendung findet sowie signifikante Vor- und Nachteile mit sich bringt.
Inhaltsverzeichnis
„Künstliche Intelligenz kann uns das Denken nicht abnehmen.“
– Thomas Ramge
Definition künstliche Intelligenz: Was verstehen wir unter (KI)?
Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen und Computersystemen, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst das Lernen aus Erfahrungen, das Anpassen an neue Situationen, das Erkennen von Mustern in Daten sowie das Lösen komplexer Probleme sowie auch die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen.
KI Systeme werden entwickelt, um menschenähnliche Denk- und Verhaltensweisen zu simulieren oder zu imitieren, indem sie Algorithmen und Modelle verwenden, die auf Daten basieren. Insgesamt handelt es sich um einen komplexen, technologischen Prozess, bei dem regelbasierte Systeme, maschinelles Lernen, neuronale Netze sowie andere Techniken angewendet werden.
Wenn man etwas detaillierter auf die Definition schaut, was künstliche Intelligenz ist, muss man sich die drei Kategorien anschauen, in die KI gegliedert wird:
- Narrow AI: Hierbei handelt es sich um schwache KI, die darauf ausgelegt sind, sich auf eine Aufgabe zu fokussieren und darüber hinaus keine weitere Intelligenz im technologischen Sinne haben. Narrow AI Systeme werden beispielsweise für die Bilderkennung oder Sprachübersetzung genutzt.
- Starke KI: Die sogenannte Artificial General Intelligence (AGI) ist gewissermaßen eine mögliche Form zukünftiger KI Technologie, da sie weitestgehend die Intelligenz des Menschen eigenständig leisten könnte. KI Chatbots sind hierbei bereits vergleichbare Systeme, die starke künstliche Intelligenz umsetzen.
- Superintelligenz: Im Grunde wird bei der Entwicklung einer Superintelligenz die menschliche Intelligenz nochmal übertroffen. Es handelt sich hierbei um eine hypothetische Form von künstlicher Intelligenz, die darauf abzielt, nicht nur komplexeste Aufgaben und Probleme zu lösen sondern auch neue Erkenntnisse zu generieren und sich selbstständig weiterzuentwickeln.
Künstliche Intelligenz verfolgt das Ziel, Aufgaben zu automatisieren, Prozesse zu optimieren, neue Erkenntnisse zu gewinnen sowie menschliche Intelligenz in Maschinen zu integrieren.
Die historische Entwicklung von KI
Künstliche Intelligenz ist keine Technologie, die von heute auf morgen entwickelt wurde und uns Menschen quasi über Nacht vor neue Herausforderungen stellt. Vielmehr hat KI eine langjährige Entwicklung hinter sich, die sich über mehrere Jahrzehnte erstreckt. Schauen wir uns im folgenden die prägendsten Entwicklungsschritte dieser Technologie an.
Frühe Anfänge (1950er bis 1960er Jahre)
Will man die historische Entwicklung von KI beleuchten, kommt man um die beiden Forscher Alan Turing und John McCarthy nicht herum. Die beiden Informatiker legten mit ihren Forschungen die Grundlagen der Technologie in Form künstlichen Intelligenz, wie wir sie heute verstehen, indem sie sich mit der Frage beschäftigten, ob Maschinen denken können. Bedeutsam hierbei ist der berühmte Turing-Test, der die Fähigkeit einer Maschine zur menschenähnlichen Intelligenz testet.
In den 1960er Jahren traten dann zwei weitere Experten früher KI Technologie auf den Plan: Allen Newell und Herbert Simon. Die beiden entwickelten erste KI Programme, darunter das Logic Theorist Programm. Dieses Programm war in der Lage, mathematische Theoreme zu beweisen. Ebenfalls zu dieser Zeit entwickelte Joseph Weizenbaum den ersten Chatbot seiner Art. Das sogenannte ELIZA-Programm war in der Lage, einfache Konversationen zu führen.
Die AI Winter (1970er bis 1980er Jahre) bis zum neuen Aufschwung (1990er bis 2000er Jahre)
Nachdem es in den 1970er und 1980er eher still um die Entwicklungen KI basierter Technologien wurde, erlebte künstliche Intelligenz ab den 1990er Jahren einen neuen Aufschwung. Bedenken aus den Jahren zuvor, wie zu hohe technologische Erwartungen, langsamer Fortschritt sowie hohe Kosten aufgrund großer Datenmengen, wurden zum Ende des Jahrhunderts ad acta gelegt. Fortschritte in Rechenleistung, Algorithmik sowie Datenverfügbarkeit eröffneten neue Möglichkeiten.
Expertensysteme, maschinelles Lernen sowie neuronale Netze wurden weiterentwickelt und in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt. Den signifikantesten Schub für die KI Forschung war das Aufkommen des Internets mit der einhergehenden Digitalisierung. Die Menge an verfügbaren Daten nahm exponentiell zu, weshalb es für Unternehmen lukrativer wurde, in KI Technologien zu investieren sowie verstärkt für Datenanalyse, Personalisierung von Dienstleistungen und Automatisierungen einzusetzen.
KI im 21. Jahrhundert
Spätestens mit dem bahnbrechenden Durchbruch des textbasierten Chatbots ChatGPT, der mithilfe des Large Language Models textbasierte Nachrichten und Bilder auf entsprechende Anfragen (Prompts) in Sekundenschnelle generiert, ist KI im Alltag eines jeden angekommen.
Fortschritte in Deep Learning, Reinforcement Learning und anderen KI Technologien haben zu bahnbrechenden Anwendungen in nahezu allen Bereichen des täglichen Lebens geführt. Heute stehen wir am Beginn einer Ära, die vor allem aufgrund ihrer Schnelligkeit, KI eine Schlüsselrolle zuteilen wird. KI Systeme bewältigen aktuell bereits komplexe globale Herausforderungen und bieten gleichzeitig in der nahen Zukunft neue Chancen für Innovationen und Fortschritt.
KI Grundprinzipien
Datenverarbeitung
KI Systeme verarbeiten große Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen.
Lernen und Anpassung
KI Algorithmen sind in der Lage, aus Erfahrungen zu lernen und sich an neue Informationen anzupassen.
Selbstoptimierung
Einige KI Systeme optimieren sich selbst, indem sie Feedback aus ihrer Umgebung oder ihren Ergebnissen nutzen, um ihre Leistung stetig zu verbessern.
Selbständiges Handeln
Fortgeschrittene KI Systeme können eigenständig Entscheidungen treffen und basierend darauf Aktionen durchführen ohne menschliche Unterstützung oder Intervention.
KI Funktionsweisen
Datenvorbereitung
Zunächst werden Daten gesammelt, bereinigt und strukturiert, um sie für die Verarbeitung durch KI Algorithmen vorzubereiten.
Algorithmusauswahl
Je nach Aufgabe und Art der Daten werden geeignete KI Algorithmen ausgewählt, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Training des Modells
Das KI Modell wird mit den vorbereiteten Daten mittels iterativem Prozess trainiert, indem es Muster erkennt und Zusammenhänge lernt.
Validierung und Optimierung
Mittels Validierungsdaten wird das Modell anschließend überprüft, um sicherzustellen, dass es gute Vorhersagen für neue Daten treffen kann. Ggf. wird nun auch optimiert.
Einsatz und Ausführung
Nach erfolgreichem Training und Validierung wird das KI Modell für die praktische Anwendung eingesetzt, um die entsprechenden Aufgaben zu erledigen.
Feedback und Iteration
Systeme, die künstliche Intelligenz nutzen, können durch kontinuierliches Feedback weiter lernen und verbessert werden, um so stetig optimierte und gezieltere Ergebnisse zu liefern.
KI Forum: Jetzt mitdiskutieren!
- Antworten auf deine Fragen
- Wissen teilen und Erfahrungen austauschen
- Kostenlos
Welche Arten von KI gibt es?
Künstliche Intelligenz findet nicht nur übergreifend in der Arbeitswelt sowie im privaten Umfeld statt. Diverse Arten von KI spielen eine entscheidende Rolle und werden in unterschiedlichen technologischen Ansätzen so eingesetzt, dass KI Chatbots, Sprachassistenten sowie eine Vielzahl anderer bereits existierender Systeme funktionieren und Einzug in unseren Alltag halten.
Expertensysteme
Diese Art von KI Systemen basiert auf einer Sammlung von Regeln und Wissen, die von Experten auf einem bestimmten Gebiet bereitgestellt werden. Mit diesem Wissen können Entscheidungen getroffen, Probleme gelöst oder logische Schlussfolgerungen getroffen werden.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen und Techniken, die es Computern ermöglichen aus Daten zu lernen und automatisch Muster oder Beziehungen zu erkennen, ohne explizite Anweisungen zu erhalten. Dies umfasst überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen.
Neuronale Netze
Hierbei handelt es sich um einen speziellen Typ vom maschinellen Lernen, der von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Solche Netze bestehen aus Neuronen, die in Schichten angeordnet und miteinander verbunden sind. Sie können u.a. komplexe Muster in Daten erkennen.
Natürliche Sprachverarbeitung
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) befasst sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache. Der KI Chatbot ChatGPT nutzt NLP beispielsweise, da es die Technologie ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren.
Computer Vision
Computer Vision bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu verstehen, zu interpretieren und zu verarbeiten. Dies umfasst Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bildsegmentierung oder auch die Objektverfolgung.
Robotik/autonome Systeme
Diese KI Art macht aus Science Fiction Realität. Die Technologie ermöglicht es, dass Robotik und autonome Systeme Aufgaben selbstständig ausführen und Entscheidungen treffen. Hierzu zählt das autonome Fahren, Drohnen, Industrieroboter oder zukünftig auch Haushaltsroboter.
Genetische Algorithmen
Hierbei handelt es sich um eine Art Optimierungsalgorithmen, die von der natürlichen Selektion und Vererbung inspiriert sind. Sie werden verwendet, um komplexe Probleme zu lösen und optimale Lösungen zu finden, indem sie eine Vielzahl von Lösungskandidaten im Laufe der Zeit verbessern.
Deep Learning
Hierbei handelt es sich um eine Unterart des maschinellen Lernens. Der Fokus liegt auf tiefen neuronalen Netzen. Ziel ist es, Informationen zu verarbeiten und abstrakte Merkmale aus den Daten zu extrahieren. Das besondere an Deep Learning ist das Erkennen komplexer Muster in großen Datenmengen.
Reinforcement Learning
Auch Reinforcement Learning ist eine Art, die der künstlichen Intelligenz zuzuordnen ist. Bei dem Ansatz des maschinellen Lernens lernt ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung, welche Aktionen in verschiedenen Situationen zu welchen Belohnungen oder Strafen führt.
Das Forum für künstliche Intelligenz
Der Ort, an dem sich Menschen über KI austauschen!
- Antworten auf deine Fragen
- Wissen teilen und Erfahrungen austauschen
- Jetzt kostenlos mitmachen!
Hi, ich bin Richard und Gründer des KI Forum.
Als Marketing Manager, Mitglied im gmki e.V., begeistere ich mich für die technologischen Entwicklungen rund um künstliche Intelligenz. Ich freue mich, dich mit dir in unserem KI Forum austauschen!
Die Vielseitigkeit von KI macht sie zu einem beeindruckenden Werkzeug, um Probleme zu lösen, Prozesse zu optimieren und Innovationen für jegliche Lebensbereiche voranzutreiben.
In welchen Bereichen kann man künstliche Intelligenz nutzen?
Künstliche Intelligenz hat mit seinem technologischen Background enormes Potenzial. In vielen Bereichen der Arbeitswelt sowie im privaten birgt KI große Optimierungsmöglichkeiten und hat bereits zahlreiche Branchen transformiert.
Einige der wichtigsten Anwendungsgebiete, in denen künstliche Intelligenz bereits wegweisende Fortschritte erzielt hat sowie zukünftig revolutionieren wird, sind:
- Gesundheitswesen: In der Medizin wird KI für die Diagnose von Krankheiten, die Analyse von medizinischen Bildern (Röntgenaufnahmen, MRT) sowie Arzneimittelforschung eingesetzt. Außerdem ermöglicht KI die Verbesserung von Krankenhausprozessen sowie Patientenversorgung.
- Finanzwesen: Im Finanzsektor wird KI für die Risikobewertung, das Kredit-Scoring, Handelsmanagement oder auch Betrugsprävention genutzt.
- Automobilindustrie: Wie bereits erwähnt ist die Basis des autonomen Fahrens künstliche Intelligenz. Aber auch in der KFZ-Werkstatt sowie Fertigung sind KI Systeme bereits im Einsatz und werden vermehrt genutzt. Ebenfalls interessant ist hier der Einsatz von KI zur Verbesserung der Verkehrsplanung sowie Unfallreduzierung.
- Einzelhandel: Ein großer Bereich, indem künstliche Intelligenz Einsatz findet, ist der Einzelhandel. Personalisierte Produktempfehlungen, automatisiertes Nachbestellen von Verbrauchsgütern, Kundenanalyse oder eine Optimierung des Einkaufserlebnisses sind nur einige Möglichkeiten.
- Bildung: In der Bildung wird KI für die individuelle Lernunterstützung, virtuelle Tutorien oder auch adaptive Lernplattformen eingesetzt. KI kann das Bildungssystem an vielen Stellen sinnvoll unterstützen, birgt sicherlich aber auch Gefahren, die es zu vermeiden gilt.
- Energiesektor: In der Energiebranche wird KI für die Optimierung der Energieerzeugung, -übertragung und -nutzung genutzt. Ziel von KI Systemen ist es, Verbräuche zu analysieren und zu reduzieren, erneuerbare Energien zu fördern sowie das Netzwerkmanagement zu verbessern.
- Kundenservice: So gut wie jedes seriöse Unternehmen bietet einen qualitativ hochwertigen Kundenservice an. KI kann den Menschen hierbei unterstützen, um so aktiv zur Kundenbindung beizutragen. Tools sind hierbei Chatbots, Spracherkennung oder auch Kundenfeedback-Analysen.
Die Inhalte dieser Seite wurden mithilfe von ChatGPT erstellt und von einem Menschen geprüft.
Zusammenfassung
In unserem Ratgeber über künstliche Intelligenz (KI) hast du einen guten Eindruck erhalten, wie diese Technologie unaufhaltsam voranschreitet und unser tägliches Leben in vielerlei Hinsicht prägt.
Daher ist es unerlässlich, ein grundlegendes Verständnis für KI zu entwickeln. Nur so ist es möglich, mit dem rasanten Tempo, indem eine Vielzahl von Weiterentwicklungen stattfinden (Bilder KI, Video KI etc.), Schritt zu halten.
KI ist dabei mehr als nur ein Schlagwort – sie ist die treibende Kraft im 21. Jahrhundert hinter Innovationen in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, Finanzwelt, der Automobilindustrie sowie vielen weiteren.
In unserem KI Ratgeberartikel ist dargestellt, wie die Anfänge künstlicher Intelligenz vonstatten gingen und welche Entwicklungen sowie Bereiche unseres beruflichen wie privaten Lebens sie beeinflusst.
Als Marketing Manager in einer Digital Agentur habe ich tagtäglich mit den Entwicklungen und Tools zu tun, die von künstlicher Intelligenz maßgeblich beeinflusst sind. Gleichzeitig werden KI Systeme auch im privaten immer allgegenwärtiger, weshalb ich mit dem KI Forum eine Plattform für Wissensaustausch, Fragen sowie Diskurs Gleichgesinnten zur Verfügung stelle.