Künstliche Intelligenz und Sie: Wichtige Dinge, die Sie darüber wissen sollten

Künstliche Intelligenz (KI) scheint überall aufzutauchen, und das ist auch gut so. Obwohl es das Konzept der KI bereits seit Mitte des letzten Jahrhunderts gibt, hat es sich erst in den letzten Jahren so stark verbreitet, dass es nun verschiedene Facetten unseres Lebens beeinflusst. Es gibt so viele Informationen und Lärm rund um die KI und ihre Anwendungen, dass es schwierig sein kann, den Überblick zu behalten - wenn Sie also zu der Mehrheit gehören, die das so sieht, lesen Sie weiter, um alles zu erfahren, was Sie über diese entscheidende und folgenreiche Technologie wissen müssen.

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Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein sehr weit gefasster Begriff. Er bezieht sich im Allgemeinen auf jede Art von Software, die zur Lösung eines Problems entwickelt wurde. Dies ist natürlich interpretationsfähig.

In den meisten Fällen bezieht sich der Begriff künstliche Intelligenz auf die Fähigkeit einer Maschine, Aufgaben auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist, z. B. Entscheidungen zu treffen, Muster zu erkennen, Probleme zu lösen und in einigen Fällen aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern.

Viele Teilbereiche wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere bilden die künstliche Intelligenz, die die Gesamtheit der verschiedenen Techniken darstellt, die es Maschinen ermöglichen, künstlich intelligent zu sein.

Eine kurze Geschichte

Im Jahr 1943 beschrieb Alan Turing in einem Aufsatz mit dem Titel "A Logistical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity" neuronale Netze, und 1950 entwickelte er das Nachahmungsspiel (das heute als "Turing-Test" bezeichnet wird). Das beschreibt einen Test, mit dem die Fähigkeit einer Maschine getestet wird, intelligentes Verhalten zu zeigen, das dem eines Menschen gleichwertig oder nicht von ihm zu unterscheiden ist. Diese beiden Ereignisse legten den Grundstein für die Etablierung der KI als Forschungsgebiet und Studienfach, welches 1956 auf der Dartmouth Conference offiziell verkündet wurde.

In den folgenden Jahrzehnten entwickelten Innovatoren und Informatiker Theorien und Programme, um künstliche Intelligenz zu demonstrieren, angefangen mit dem ersten künstlichen neuronalen Netz "Perceptron" im Jahr 1957 und "ELIZA" im Jahr 1965, einem Programm, das eine Unterhaltung simulieren konnte. Doch erst 1997 erkannte die Welt das wahre Potenzial der KI, als "Deep Blue" von IBM den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte.

Etwas mehr als 25 Jahre später verändert die KI, wie wir sie heute kennen, praktisch jede Branche und spielt eine wichtige Rolle in unserem täglichen Leben, auch wenn wir es nicht immer sehen oder wissen.

Wie funktioniert die künstliche Intelligenz?

Vereinfacht gesagt, funktioniert KI durch die Kombination riesiger, unvorstellbarer Datensätze mit Verarbeitungsalgorithmen. Die KI lernt aus diesen Algorithmen, indem sie darin Verhaltensmuster erkennt. Der gesamte Prozess kann grob in fünf Bereiche eingeteilt werden:

Eingabe

Ohne Eingabedaten kann es keine KI geben. Diese können verschiedene Formen annehmen, z. B. Daten aus Textquellen, Zahlen, Bildern, Audio, Sensoren und viele, viele (Tausende!) mehr.

Verarbeitung

Es ist wichtig, dass die Daten für den KI-Algorithmus lesbar sind. Dies ist der Verarbeitungsschritt, bei dem die Daten vom besagten Algorithmus aufgenommen und (im Allgemeinen*) interpretiert werden, indem er sich auf das Verhalten stützt, das er aus anderen Datensätzen gelernt hat.

*Dies hängt von der jeweiligen KI ab; manche lernen zum Beispiel aus Echtzeitdaten.

Datenergebnisse

Nachdem der KI-Algorithmus die Daten verarbeitet hat, prognostiziert er die Ergebnisse. In diesem Schritt wird bestimmt, ob die Daten und die getroffenen Vorhersagen ein Erfolg oder ein Misserfolg sind.

Einstellung

Wenn die Eingabedatensätze zu Fehlern führen, kann der KI-Algorithmus aus den Fehlern lernen und den Verarbeitungsschritt anders wiederholen, um sie zu beheben. Dazu müssen die Regeln des Algorithmus möglicherweise angepasst werden.

Ausgabe

Wenn die KI die ihr zugewiesene Aufgabe erledigt hat, ist der letzte Schritt die Bewertung und Ausgabe. So kann die Technologie die Daten prüfen und Vorhersagen treffen. Sie kann auch Rückmeldungen geben, die bei der nächsten Ausführung des Algorithmus hilfreich sind.

Arten von künstlicher Intelligenz

KI kann in drei Typen unterteilt werden: Artificial Narrow Intelligence (ANI), Artificial General Intelligence (AGI) und Artificial Superintelligence (ASI).

Künstliche schmale Intelligenz (ANI)

ANI steht für alle existierenden KIs, von den einfachsten KI-Technologien bis hin zu den komplexesten und leistungsfähigsten. Als Kategorie wird ANI für Systeme verwendet, die nur eine bestimmte Aufgabe erfüllen können und nicht mehr, was bedeutet, dass sie einen sehr begrenzten Anwendungsbereich haben.

Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)

AGI ist die Fähigkeit von KI, zu lernen, wahrzunehmen, zu verstehen und zu funktionieren wie ein Mensch. Diese Systeme sind theoretisch in der Lage, mehrere Kompetenzen zu beherrschen und Verbindungen über verschiedene Bereiche hinweg herzustellen, wodurch sie die multifunktionalen Fähigkeiten des Menschen nachahmen.

Künstliche Superintelligenz (ASI)

ASI wird nicht nur die menschliche Intelligenz auf AGI-Niveau nachbilden, sondern auch in allem, was sie tut, um Längen besser sein. Die oft als "Singularität" bezeichnete ASI ist eine Stufe, auf der wir noch nicht angelangt sind - und manche hoffen, dass wir sie auch nie erreichen werden.

KI-Typen und -Anwendungen

Maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen gehört zum Oberbegriff der KI und konzentriert sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen. Wenn ein maschinelles Lernmodell mit mehr Eingabedaten gefüttert wird, verbessert es allmählich seine Genauigkeit - ähnlich wie Menschen in der Schule lernen - was zu besseren und leistungsfähigeren KI-Anwendungen führt.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein weiterer Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem es darum geht, Computer mit der Fähigkeit auszustatten, Text und gesprochene Worte zu verstehen und darauf zu reagieren, ähnlich wie Menschen es können. ChatGPT ist natürlich eines der besten und bekanntesten Beispiele für NLP in Aktion.

Generative KI

Generative KI (GenAI) ist eine relativ neue Art von künstlicher Intelligenz, die eine Vielzahl von synthetischen Daten wie Bilder, Videos, Audio, Text und 3D-Modelle erzeugen kann. Dies geschieht durch das Erlernen von Mustern aus vorhandenen Daten und die anschließende Nutzung dieses Wissens zur Erzeugung neuer und einzigartiger Ergebnisse. Diese künstliche Intelligenz kann für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt werden, von der Erstellung von Logos für Unternehmen bis hin zur Bereitstellung synthetischer Daten für das Training von maschinellen Lernmodellen.

Konversationelle KI

Diese Art von künstlicher Intelligenz kann eine menschliche Unterhaltung simulieren. Sie wird durch NLP ermöglicht und nutzt eine Kombination aus NLP, Basismodellen und maschinellem Lernen, um Zwei-Wege-Gespräche zwischen Menschen und der KI selbst zu ermöglichen. Am häufigsten wird sie in Chatbots, virtuellen Assistenten und Text-to-Speech-Software eingesetzt.

Computer Vision

Computer Vision ermöglicht es der KI, aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben sinnvolle Informationen abzuleiten. Die KI kann dann auf der Grundlage dieser Informationen handeln oder Empfehlungen aussprechen. Computer Vision ermöglicht daher Anwendungen wie selbstfahrende Autos und die Erkennung von Verkehrsunfällen.

Robotik

Mit der Verbreitung von KI hat die Robotik einen langen Weg zurückgelegt. Heutzutage gibt es zahlreiche Beispiele für Anwendungen, bei denen KI zur Programmierung von Robotern zur Ausführung ganz bestimmter Aufgaben eingesetzt wird. Dies ist vor allem in Lager- und Fabrikumgebungen zu beobachten, wo sie Arbeitsabläufe automatisieren, für die früher Menschen erforderlich waren.