Einfach erklärt: Was ist künstliche Intelligenz?

Wenn Sie sich schon immer gefragt haben, was es mit diesem faszinierenden Thema auf sich hat, sind Sie hier genau richtig. Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist ein spannender Bereich der Technologie, der unser tägliches Leben immer stärker beeinflusst. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Ausdruck? In diesem Artikel werden wir Ihnen verständlich und ohne Fachjargon erklären, was künstliche Intelligenz ist, wie sie funktioniert und welche Auswirkungen sie auf unsere Welt hat.

Tauchen wir gemeinsam ein in die Welt der KI und entdecken Sie die aufregenden Möglichkeiten, die sie uns bietet. Viel Spaß beim Lesen!

Die Grundlagen: Was ist KI & AI?

Zu Beginn klären wir, was mit „AI“ und „KI“ gemeint ist. Beide Ausdrücke werden oft synonym verwendet und stehen für „künstliche Intelligenz“. Es besteht kein Unterschied zwischen den beiden Begriffen. „AI“ ist die Abkürzung für „Artificial Intelligence“, während „KI“ die deutsche Übersetzung ist. Sie beziehen sich auf dasselbe Konzept, nämlich die Schaffung von intelligentem Verhalten bei Maschinen.

Aber was genau ist künstliche Intelligenz?

Die künstliche Intelligenz bezeichnet ein Feld der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen und Programmen beschäftigt, die menschenähnliches Verhalten und Denkmuster imitieren können.

Das Ziel besteht darin, Maschinen die Fähigkeit zu geben, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Diese Aufgaben umfassen beispielsweise Spracherkennung, Bilderkennung, Entscheidungsfindung, Lernen und vieles mehr.

 

Es existieren zahlreiche Definitionen für den Begriff der KI. Je nach Sichtweise wird die künstliche Intelligenz in Industrie, Forschung und Politik entweder über die zu erzielenden Anwendungen oder den Blick auf die wissenschaftlichen Grundlagen definiert:

 

Wer hat die KI erfunden?

Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) ist das Ergebnis einer langen Geschichte und vieler Beiträge von verschiedenen Forschern und Wissenschaftlern über mehrere Jahrzehnte hinweg.

Es gibt keinen einzelnen Erfinder oder eine einzelne Entität, die die KI erschaffen hat, sondern es handelt sich um ein interdisziplinäres Feld, das von zahlreichen Personen und Institutionen vorangetrieben wurde.

Die Ursprünge der KI reichen zurück bis in die 1950er Jahre, als Pioniere wie Alan Turing, John McCarthy, Marvin Minsky, und Claude Shannon grundlegende Ideen und Konzepte entwickelten. Alan Turing stellte beispielsweise bereits 1950 die Frage: „Können Maschinen denken?“ und schuf damit eine Grundlage für die Diskussion über maschinelles Denken.

1956 wird oft als das Geburtsjahr der KI-Forschung angesehen, als John McCarthy die Dartmouth Conference organisierte, bei der sich eine Gruppe von Forschern traf, um das Konzept der künstlichen Intelligenz zu erforschen

In den 1960er und 1970er Jahren entwickelten Forscher erste KI-Programme und Expertensysteme, die spezielle Aufgaben durchführen konnten. In den 1980er Jahren erlebte die KI dann einen sogenannten „AI Winter“, eine Phase, in der die Fortschritte stockten und die öffentliche Finanzierung zurückging.

Ab den 2000er Jahren und insbesondere mit dem Aufkommen des Deep Learning in den 2010er Jahren wurden dramatische Fortschritte erzielt, die zu einer neuen Ära der künstlichen Intelligenz führten. Unternehmen und Forschungseinrichtungen auf der ganzen Welt haben dazu beigetragen, KI-Technologien wie Spracherkennung, Bilderkennung, autonome Fahrzeuge und vieles mehr zu entwickeln..

 

Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

In diesem Abschnitt werfen wir einen ausführlichen Blick auf die faszinierenden Eigenschaften von künstlicher Intelligenz und wie sie unser tägliches Leben zunehmend prägt.

Lernfähigkeit & Anpassungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz: Die Grundpfeiler ihres Erfolgs

Die Lernfähigkeit und Anpassungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz (KI) sind zwei der faszinierendsten und leistungsstärksten Eigenschaften, die sie zu einem revolutionären Bereich der Technologie machen. Diese Eigenschaften ermöglichen es KI-Systemen, aus Erfahrungen zu lernen, sich an veränderte Umstände anzupassen und dadurch kontinuierlich bessere Leistungen zu erbringen.

 

Maschinelles Lernen: Der Schlüssel zur Lernfähigkeit

Die Lernfähigkeit der künstlichen Intelligenz basiert auf dem Konzept des maschinellen Lernens. Dieser Zweig der KI-Forschung ermöglicht es Maschinen, aus Erfahrungen und Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Anstatt mit festen Regeln zu arbeiten, verwenden KI-Systeme Algorithmen, die aufgrund von Beispielen lernen und sich selbst optimieren.

Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, darunter das überwachte Lernen, bei dem ein KI-System mit gelabelten Trainingsdaten arbeitet und Vorhersagen für neue Daten trifft. Unüberwachtes Lernen hingegen ermöglicht es der KI, Muster und Strukturen in den Daten ohne klare Labels zu entdecken. Darüber hinaus gibt es auch verstärkendes Lernen, bei dem die KI durch positive Verstärkung belohnt wird, um optimale Entscheidungen zu treffen.

 

Adaptives Lernen: Die Fähigkeit zur Anpassung

Die Anpassungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz geht Hand in Hand mit ihrer Lernfähigkeit. Sobald ein KI-System mit ausreichenden Daten trainiert wurde, kann es sich an veränderte Umstände und neue Daten anpassen, ohne dass eine erneute vollständige Programmierung erforderlich ist. Diese Anpassungsfähigkeit ist entscheidend, um in einer dynamischen und sich ständig wandelnden Umwelt effizient zu agieren.

Ein Beispiel für adaptive KI ist ein Spracherkennungssystem, das anfangs auf die Stimme einer einzigen Person trainiert wurde, aber mit der Zeit und der Interaktion mit verschiedenen Sprechern dazu lernt und die Genauigkeit seiner Erkennung verbessert.

 

Neuronale Netzwerke: Das Fundament adaptiven Lernens

Ein bedeutendes Instrument für die Anpassungsfähigkeit der KI sind neuronale Netzwerke. Diese Technologie basiert auf der Nachahmung des menschlichen Gehirns und besteht aus künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind. Durch diese Verbindungen kann die KI Informationen verarbeiten und Muster in den Daten erkennen.

Neuronale Netzwerke können aufgrund ihrer Flexibilität und ihrer großen Anzahl an Parametern adaptiv lernen und sich an unterschiedliche Eingabedaten anpassen. Durch das sogenannte „Training“ passen sich die Gewichtungen der Verbindungen im Netzwerk an, wodurch die KI effektiver und genauer wird.

 

Fähigkeit zur Mustererkennung & -verarbeitung von Künstlicher Intelligenz: Das Geheimnis ihrer Präzision

Die Fähigkeit zur Mustererkennung und -verarbeitung ist eine der beeindruckendsten Eigenschaften der künstlichen Intelligenz (KI). Dank dieser Eigenschaft kann die KI riesige Datenmengen analysieren, Strukturen und Zusammenhänge entdecken und dieses Wissen nutzen, um präzise Vorhersagen zu treffen und komplexe Probleme zu lösen.

 

Was ist Mustererkennung?

Die Mustererkennung ist ein Prozess, bei dem die künstliche Intelligenz nach wiederkehrenden Mustern, Strukturen oder Eigenschaften in den Daten sucht. Diese Muster können in verschiedenen Formen auftreten, darunter numerische Daten, Bilder, Texte oder Audioinhalte. Das Ziel besteht darin, relevante Informationen zu extrahieren und ein besseres Verständnis der Daten zu gewinnen.

Ein Beispiel für Mustererkennung ist die Gesichtserkennung. Hierbei analysiert die KI die charakteristischen Merkmale eines Gesichts, wie Augen, Nase, Mund und erkennt dadurch die Identität einer Person.

 

Methoden der Mustererkennung

Es gibt verschiedene Methoden und Techniken, die KI-Systeme für die Mustererkennung verwenden. Eine der wichtigsten ist das maschinelle Lernen. Durch die Anwendung von Algorithmen auf umfangreiche Datenmengen kann die KI Muster erkennen und diese Informationen nutzen, um zukünftige Daten zu verarbeiten.

Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung von neuronalen Netzwerken. Diese Netzwerke sind in der Lage, komplexe Muster zu erkennen, indem sie miteinander verbundene künstliche Neuronen nutzen, um Informationen zu verarbeiten. Durch das Training der neuronalen Netzwerke können sie sich an die Strukturen der Daten anpassen und dadurch effizienter Muster erkennen.

 

Anwendungen der Mustererkennung

Die Mustererkennung hat eine Vielzahl von Anwendungen in der künstlichen Intelligenz. In der Medizin zum Beispiel wird sie eingesetzt, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans zu analysieren und Krankheiten zu diagnostizieren. In der Spracherkennung wird die Mustererkennung genutzt, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln und die Anweisungen von Sprachassistenten zu verstehen.

 

Automatisierung und Autonomie in Entscheidungen: Wie Künstliche Intelligenz unseren Alltag revolutioniert

Die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz (KI), Entscheidungen automatisch zu treffen und autonom zu handeln, ist eine der bahnbrechendsten Eigenschaften, die sie zu einem wesentlichen Bestandteil unseres modernen Lebens machen. Die Automatisierung von Entscheidungen durch KI-Systeme ermöglicht Effizienzsteigerungen, Zeitersparnisse und die Bewältigung komplexer Aufgaben.

 

Was ist Automatisierung in Entscheidungen?

Automatisierung in Entscheidungen bedeutet, dass KI-Systeme in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und Aktionen eigenständig auszuführen, ohne dass menschliche Eingriffe erforderlich sind.

Dies geschieht auf der Grundlage von Regeln, Algorithmen und Trainingsdaten, die in das System integriert wurden. Die Entscheidungen können einfache Aufgaben wie das Steuern von Haushaltsgeräten in einem Smart Home oder komplexe Prozesse wie autonomes Fahren von Fahrzeugen umfassen.

 

Autonomie in Entscheidungen: KI als unabhängige Entität

Die Autonomie in Entscheidungen ist eine Stufe der Automatisierung, bei der KI-Systeme eigenständige Entitäten sind und ihre Entscheidungen ohne direkte menschliche Kontrolle treffen können.

Autonome KI-Systeme sind in der Lage, ihre Umgebung zu analysieren, Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, die auf den erlernten Mustern und Algorithmen basieren.

Solche Systeme sind in der Lage, in komplexen und dynamischen Umgebungen zu agieren, ohne ständige menschliche Überwachung.

 

Anwendungen der Automatisierung und Autonomie in Entscheidungen

Die Automatisierung und Autonomie in Entscheidungen haben eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

Transportwesen: Autonome Fahrzeuge sind eines der bekanntesten Beispiele für die Anwendung der KI in der Automatisierung. Sie nutzen Sensoren und Algorithmen, um ihre Umgebung zu erfassen und Entscheidungen über die Fahrtrichtung, Geschwindigkeit und Navigation zu treffen.

 

Fähigkeit menschenähnliches Verhalten zu simulieren: Ein Blick auf Chatbots, Sprachassistenten und virtuelle Persönlichkeiten

Die Fähigkeit menschenähnliches Verhalten zu simulieren, ist eine der fesselndsten Eigenschaften, die sie zu einem integralen Bestandteil unseres digitalen Zeitalters gemacht hat. Fortschritte in der „natürlichen Sprachverarbeitung“ (Natural Language Processing, NLP) und maschinellem Lernen haben dazu geführt, dass KI-Systeme immer besser darin sind, mit uns in einer für uns vertrauten und verständlichen Art und Weise zu interagieren.

 

Chatbots und Sprachassistenten: Virtuelle Gesprächspartner

Chatbots und Sprachassistenten sind zwei der bekanntesten Beispiele dafür, wie KI menschenähnliches Verhalten simuliert. Chatbots sind computergesteuerte Programme, die mithilfe von NLP und maschinellem Lernen menschenähnliche Gespräche führen. Sie werden auf Webseiten, in Apps oder Messaging-Plattformen eingesetzt, um Kundenanfragen zu beantworten, Support zu bieten oder Informationen bereitzustellen.

Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant hingegen sind virtuelle Persönlichkeiten, die in intelligenten Lautsprechern und Smartphones integriert sind. Diese KI-gesteuerten Assistenten werden durch gesprochene Sprache gesteuert und reagieren auf Fragen, Anfragen und Befehle.

Sie sind in der Lage, Gespräche in natürlicher Sprache zu verstehen und zu interpretieren, was die Interaktion mit Technologie für den Benutzer erheblich erleichtert.

 

Wie funktioniert die Simulation menschenähnlichen Verhaltens?

Die Simulation menschenähnlichen Verhaltens durch KI-Systeme beruht auf einer Kombination von Technologien und Algorithmen. Zunächst nutzen diese Systeme NLP, um menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Durch maschinelles Lernen können sie aus riesigen Mengen an Textdaten lernen und Sprachmuster erkennen, um natürliche und kontextbezogene Antworten zu generieren.

Neuronale Netzwerke spielen auch eine wichtige Rolle, da sie dazu beitragen, komplexe Sprachmuster zu verstehen und die Antworten der KI-Systeme immer genauer und nuancierter zu machen. Durch ständiges Training und Lernen aus echten Nutzerinteraktionen verbessern sich Chatbots und Sprachassistenten kontinuierlich und passen sich den Bedürfnissen der Benutzer an.

 

Auswirkungen auf die Benutzererfahrung

Die Fähigkeit der KI, menschenähnliches Verhalten zu simulieren, hat erhebliche Auswirkungen auf die Benutzererfahrung. Durch die Interaktion mit KI-Systemen in natürlicher Sprache fühlen sich die Benutzer eher verstanden und unterstützt. Die Hürden, die durch komplizierte Benutzeroberflächen und technische Begriffe entstanden sind, werden abgebaut, und die Technologie wird zugänglicher.

Komplexe Aufgaben werden mithilfe von Sprachbefehlen erledigt, ohne spezielle Kenntnisse über die Funktionsweise der Technologie. Darüber hinaus fördert die menschenähnliche Interaktion eine tiefere Bindung zwischen den Benutzern und den KI-Systemen.

 

Nutzung von Algorithmen und Daten für das Lernen und Entscheiden

Die Nutzung von Algorithmen und Daten für das Lernen und Entscheiden ist das Herzstück der künstlichen Intelligenz (KI). Diese Eigenschaft ermöglicht es der KI, aus Erfahrungen und Beispielen zu lernen, Muster zu erkennen und intelligente Entscheidungen zu treffen.

 

Lernen aus Daten: Der Schlüssel zum Verständnis

Das Lernen aus Daten ist einer der fundamentalen Prozesse, die es der KI ermöglichen, ihre Fähigkeiten zu entwickeln. Algorithmen, die im maschinellen Lernen verwendet werden, nutzen Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein und aus verschiedenen Quellen wie Texten, Bildern, Videos oder Audiodateien stammen.

Durch die Analyse von Daten kann die KI Wissen und Erkenntnisse gewinnen, die sie zur Lösung von Problemen und zur Bewältigung verschiedener Aufgaben nutzen kann.

Je größer und vielfältiger die Daten sind, desto besser kann die KI lernen und hochwertige Entscheidungen treffen.

 

Supervised und Unsupervised Learning: Methoden des Lernens

Es gibt verschiedene Methoden des maschinellen Lernens, die auf der Nutzung von Algorithmen und Daten basieren. Einer der Hauptansätze ist das überwachte Lernen (supervised learning), bei dem die KI mit gelabelten Trainingsdaten arbeitet. Das bedeutet, dass die Daten mit den korrekten Antworten oder Labels versehen sind, und die KI wird darauf trainiert, Vorhersagen für neue, nicht gelabelte Daten zu treffen.

Das unüberwachte Lernen (unsupervised learning) hingegen ermöglicht der KI, Muster und Strukturen in den Daten ohne klare Labels zu entdecken. Die KI sucht nach gemeinsamen Merkmalen und Gruppierungen in den Daten und nutzt diese Informationen, um Erkenntnisse zu gewinnen.

 

Reinforcement Learning: Lernen durch Interaktion

Eine weitere wichtige Methode ist das verstärkende Lernen (reinforcement learning). Hierbei lernt die KI, indem sie in einer Umgebung interagiert und durch positive Verstärkung belohnt wird. Die KI trifft Aktionen, und je nach den resultierenden Belohnungen lernt sie, welche Entscheidungen am besten sind.

Diese Methode des Lernens hat Anwendungsbereiche in der Robotik, bei der Entwicklung von autonomen Systemen und bei Spielen, bei denen die KI durch wiederholtes Spielen ihre Fähigkeiten verbessert.

 

Entscheidungsfindung durch Algorithmen

Algorithmen spielen zusätzlich eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung der KI. Nachdem die KI ausreichend trainiert wurde, kann sie die gelernten Muster und Informationen nutzen, um intelligente Entscheidungen zu treffen.

Je nach Anwendungsfall können diese Entscheidungen einfach oder komplex sein. In der Medizin kann die KI beispielsweise diagnostische Entscheidungen treffen, indem sie Krankheitssymptome analysiert und zu einer möglichen Diagnose gelangt.

 

Wo wird künstliche Intelligenz im Alltag eingesetzt?

Von smarten Geräten zu personalisierten Dienstleistungen – die Einsatzmöglichkeiten von KI sind breit gefächert und reichen von alltäglichen Aufgaben bis hin zu komplexen Unternehmensanwendungen.

Sprachassistenten: Die wohl bekannteste Anwendung von KI im Alltag sind Sprachassistenten wie Siri von Apple, Alexa von Amazon oder der Google Assistant. Diese virtuellen Helfer nutzen fortschrittliche NLP-Technologien, um auf gesprochene Befehle zu reagieren, Fragen zu beantworten, Musik abzuspielen, Termine zu organisieren und vieles mehr.

Sie ermöglichen eine natürliche und interaktive Benutzererfahrung und sind in smarten Lautsprechern, Smartphones, Tablets und anderen Geräten integriert.

Personalisierte Werbung und Empfehlungssysteme: KI wird bereits in der Werbebranche eingesetzt, um personalisierte Werbung und Empfehlungen zu erstellen. Unternehmen analysieren das Verhalten und die Vorlieben der Benutzer, um ihnen gezielte Anzeigen und Produktempfehlungen zu präsentieren. Ist Ihnen schon einmal aufgefallen, dass Sie ein Produkt angesehen haben und im Nachhinein ständig eine Werbeanzeige dazu sehen?

Plattformen wie Netflix, Spotify und Amazon verwenden KI, um personalisierte Empfehlungen (beispielsweise Release Radar auf Spotify) basierend auf den individuellen Interessen der Benutzer anzubieten.

Autonome Fahrzeuge: Die Entwicklung von selbstfahrenden Fahrzeugen ist ein aufregender Bereich, in dem KI eine zentrale Rolle spielt. Autonome Fahrzeuge nutzen Sensoren, Kameras und Algorithmen, um ihre Umgebung zu analysieren, Hindernisse zu erkennen und sich sicher und effizient fortzubewegen.

Während die Technologie noch in der Entwicklung ist, werden autonome Fahrzeuge in naher Zukunft voraussichtlich den Verkehr sicherer und effizienter gestalten.

Gesichtserkennung am Handy: Die Gesichtserkennung am Handy basiert auf einer Kombination aus KI-Algorithmen und fortschrittlichen 3D-Kameras oder Infrarotsensoren. Wenn der Benutzer sein Smartphone entsperrt, nimmt die Frontkamera oder der Infrarotsensor ein Bild des Gesichts auf und wandelt es in eine mathematische Repräsentation um. Diese einzigartige Repräsentation wird dann mit den gespeicherten Gesichtsdaten abgeglichen, die zuvor beim Einrichten der Funktion erfasst wurden.

 

Welche Berufe werden durch KI zukünftig ersetzt?

Forscher bei OpenAI, die Entwickler von ChatGPT, haben das mögliche Ausmaß der Exposition verschiedener Berufe gegenüber künstlicher Intelligenz (KI) herausgearbeitet – und die Auswirkungen sind weitreichend.

Die Forscher definierten „Exposition“ als Maß dafür, ob der Zugang zu einem GPT-basierten System die Zeit, die ein Mensch für eine bestimmte Arbeitstätigkeit benötigt, um mindestens 50 Prozent reduzieren könnte.

 

Die KI-Sprachmodelle stuften die folgenden Berufe zu 100% exponiert und damit als vollständig ersetzbar ein:

• Mathematiker
• Buchhalter und Wirtschaftsprüfer
• Nachrichten-Analysten, Reporter und Journalisten
• Rechtssekretäre und Verwaltungsassistenten
• Klinische Datenmanager
• Klimawandel-Politikanalysten

 

Die Sprachmodelle stuften die folgenden Berufe als zu mehr als 90% exponiert ein:

• Korrespondenzangestellte
• Blockchain-Entwickler
• Gerichtsstenografen und gleichzeitige Untertitler
• Korrekturleser und Textmarker

Obwohl GPT für die bemerkenswerten Schreibfähigkeiten gelobt wurde, führten die Sprachmodelle Schriftsteller oder Autoren nicht ausdrücklich als vollständig exponierte Berufe auf.

Der CEO von OpenAI, Sam Altman, hat auch gesagt, dass KI in naher Zukunft bestimmte Berufe ersetzen wird und dass dies viel schneller geschehen könnte, als wir denken. „Das ist der Teil, der mich am meisten besorgt“, sagte Altman und ermutigte gleichzeitig die Menschen, ChatGPT als ein Werkzeug zu betrachten, das ihnen helfen kann, sich zu verbessern, anstatt es als Ersatz zu sehen. „Menschliche Kreativität ist grenzenlos, und wir finden neue Arbeitsplätze. Wir finden neue Dinge zu tun.“

Quelle: https://openai.com/research/gpts-are-gpts