Was ist künstliche Intelligenz? KI einfach erklärt

„In den Medien zieht künstliche Intelligenz momentan große Kreise. Jedoch bleibt die Frage, „was ist künstliche Intelligenz eigentlich?“, meist unbeantwortet. Daher ist das Verständnis, welches Laien von der Technologie haben meist falsch oder unvollständig. Doch was ist künstliche Intelligenz wirklich?

Definition – was ist künstliche Intelligenz?

Oxford Languages definiert KI als „die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.“

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Schaffung von Computer-Systemen, die ähnlich wie menschliche Intelligenz arbeiten und lernen können. Dies umfasst Aufgaben wie Mustererkennung, Sprachverstehen, Entscheidungsfindung und Problemlösung.

Jedoch gibt es verschiedene Teilgebiete von künstlicher Intelligenz. Das Grundkonzept, welches seit den 50er-Jahren existiert ist die technologische Imitation von menschlicher Intelligenz. Dies ist die Version von künstlicher Intelligenz, welche die meisten kennen. 

Machine Learning und Deep Learning

Ein wichtiges Teilgebiet der künstlichen Intelligenz ist das „Machine Learning“. Machine Learning bezieht sich auf Algorithmen und Modelle, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es wird eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen und schnelle Entscheidungen auf der Grundlage von Datenmengen zu treffen. Der ML-Prozess besteht aus mehreren Schritten, darunter Datensammlung, Bereinigung, Auswahl von Merkmalen, Modellbildung, Validierung und Vorhersage. 

Deep Learning ist wiederum ein Teilgebiet von KI, das sich auf künstliche neuronale Netze (KNN) mit mehreren Schichten spezialisiert. Künstliche neuronale Netze sind ein Modell für maschinelles Lernen, das biologische Neuronen imitiert. Es besteht aus mehreren miteinander verbundenen Schichten von künstlichen Neuronen, die Eingangsdaten verarbeiten, komplexe Muster erkennen und Vorhersagen treffen können.

Die KNN-Architektur besteht aus Eingangsschichten, verborgenen Schichten und Ausgangsschichten. Jede Schicht hat mehrere Neuronen, die mit Gewichten verbunden sind. Diese Gewichte werden während des Trainings angepasst, um das Netzwerk zu optimieren.

Deep Learning mit KNN wird oft für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt, da es in der Lage ist, hierarchische Merkmale aus den Daten zu extrahieren. Es erfordert jedoch oft eine große Menge an Trainingsdaten und Rechenleistung, um ein gutes Modell zu erstellen. Der Vorteil von Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning liegt darin, dass Fehler automatisch korrigiert werden können, ohne dass ein zusätzlicher menschlicher Eingriff erforderlich ist.

Wir hoffen die anfangs gestellte Frage, „Was ist künstliche Intelligenz?“, wurde in diesem Beitrag verständlich beantwortet. Falls du dich für mehr Begriffserklärungen interessierst, schaue dir gerne die Einfach erklärt-Serie auf AI News Daily an. Wir freuen uns auf dich!

Vor Kurzem ist ein weiterer Artikel mit ähnlichem Thema erschienen. Schau gerne mal rein:

Was ist künstliche Intelligenz generativer Art?

Quellen:

Deep Learning 2023: Was ist es und warum wird es eingesetzt? (datasolut.com)

Künstliche neuronale Netze (KNN): Grundlagen und Aufbau (datasolut.com)