Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet das Feld der Informatik, das sich mit der Erstellung von Maschinen oder Software beschäftigt, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Fähigkeiten wie Lernen, Schlussfolgern, Problemlösen, Wahrnehmung und Sprachverständnis.
Ziel der KI ist es, Systeme zu entwickeln, die autonom agieren können, indem sie aus Erfahrungen lernen, ihre Umgebung verstehen und auf Basis dieser Erkenntnisse Entscheidungen treffen. KI-Systeme finden Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen, von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Lösung komplexer Probleme in Wissenschaft, Medizin, Industrie und Alltag.
Die Funktionsweise einer Künstlichen Intelligenz (KI) hängt stark von der Art des KI-Systems und den verwendeten Technologien ab. Im Allgemeinen arbeiten KI-Systeme durch die Verarbeitung von Daten und das Lernen aus diesen Daten, um spezifische Aufgaben zu erfüllen oder Probleme zu lösen.
Daten sammeln
Der erste Schritt besteht darin, eine große Menge an Daten zu sammeln, die für die spezifische Aufgabe relevant sind. Diese Daten können Texte, Bilder, Videos, Audiodateien oder numerische Werte sein, je nachdem, was die KI lernen soll.
Daten vorbereiten
Die gesammelten Daten müssen oft bereinigt und formatiert werden, um Inkonsistenzen, fehlende Werte oder irrelevante Informationen zu entfernen. Dieser Prozess wird als Datenbereinigung bezeichnet und ist entscheidend, um die Qualität der KI-Trainingsergebnisse zu verbessern.
Ein Modell wählen
Ein KI-Modell ist im Wesentlichen eine mathematische Struktur, die bestimmt, wie die Eingabedaten verarbeitet werden, um die gewünschten Ausgaben zu erzeugen. Es gibt viele verschiedene Arten von Modellen, darunter neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen und viele andere. Die Auswahl des Modells hängt von der Art der Aufgabe, den verfügbaren Daten und den spezifischen Anforderungen des Projekts ab.
Training des Modells
Während des Trainings lernt das KI-Modell, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Dies geschieht durch die Anpassung der Parameter des Modells, sodass seine Vorhersagen oder Entscheidungen so genau wie möglich sind. Beim maschinellen Lernen kann dies durch verschiedene Ansätze wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen oder verstärkendes Lernen erfolgen.
Bewertung und Optimierung
Nachdem das Modell trainiert wurde, wird es mit neuen, bisher nicht gesehenen Daten getestet, um seine Genauigkeit und Leistung zu bewerten. Basierend auf dieser Bewertung können weitere Anpassungen vorgenommen werden, um die Leistung des Modells zu verbessern.
Deployment
Sobald das Modell zufriedenstellend funktioniert, kann es in einer realen Umgebung eingesetzt werden, um die Aufgaben auszuführen, für die es entwickelt wurde. Diese Schritte können je nach Komplexität des KI-Systems variieren. Moderne KI-Systeme, insbesondere solche, die Deep Learning verwenden, können aus Millionen von Parametern bestehen und erfordern große Mengen an Daten und Rechenleistung für das Training.
Schwache KI, auch als schmale KI bekannt, bezieht sich auf Systeme, die für spezifische Aufgaben entworfen wurden und in der Lage sind, diese Aufgaben auszuführen, ohne über ein echtes Verständnis oder Bewusstsein der Welt zu verfügen.
Die Intelligenz dieser Systeme ist auf ein enges Problemfeld beschränkt. Beispiele sind Chatbots, Empfehlungssysteme, Bilderkennungssoftware und andere Anwendungen, die eine spezielle Funktion ausführen. Diese Systeme operieren innerhalb eines vorgegebenen Rahmens oder Regelwerks und haben keine Fähigkeit, über das hinaus zu agieren oder zu „denken“, wofür sie programmiert wurden.
Starke KI bezeichnet ein theoretisches KI-System, das ein echtes Verständnis und Bewusstsein besitzt. Solche Systeme würden über eine allgemeine Intelligenz verfügen, die es ihnen ermöglicht, beliebige Aufgaben zu erlernen und auszuführen, Probleme zu lösen und selbstständig zu denken, ähnlich dem menschlichen Gehirn.
Ein echtes Beispiel für starke KI existiert bislang nicht, aber sie wäre in der Lage, komplexe Entscheidungen zu treffen, kreativ zu sein, Emotionen zu verstehen und in unbekannten Situationen zu lernen und sich anzupassen. Starke KI würde beispielsweise Selbstbewusstsein und die Fähigkeit zur abstrakten Gedankenbildung umfassen, also weit über die Fähigkeiten heutiger KI-Systeme hinausgehen.
Künstliche Intelligenz (KI) hat ein breites Spektrum an Anwendungsbereichen, die fast jeden Sektor unserer Gesellschaft und Wirtschaft durchdringen.
Gesundheitswesen:
Finanzdienstleistungen:
Bildung:
Automobilindustrie:
Einzelhandel:
Sicherheit:
Unterhaltung:
Umwelt:
Generative KI-Modelle sind eine Klasse von Algorithmen in der künstlichen Intelligenz, die darauf ausgelegt sind, Daten zu generieren, die den echten Daten, mit denen sie trainiert wurden, ähnlich sind.
Im Gegensatz zu diskriminativen Modellen, die darauf abzielen, die Kategorie oder die Eigenschaften von Eingabedaten vorherzusagen, konzentrieren sich generative Modelle darauf, neue Datenpunkte zu erzeugen. Diese Fähigkeit macht sie besonders nützlich für Aufgaben wie das Erstellen von realistischen Bildern, Musik, Texten oder Videos.
Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs bestehen aus zwei Netzwerken: einem Generator, der Daten erzeugt, und einem Diskriminator, der unterscheidet, ob die Daten echt oder vom Generator erzeugt wurden. Durch diesen Wettbewerb lernt der Generator, immer realistischere Daten zu erzeugen.
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs sind eine Gruppe von Modellen, die lernen, einen Datensatz in einen komprimierten, latenten Raum zu kodieren und daraus wieder Daten zu rekonstruieren. VAEs werden oft verwendet, um neue Daten zu generieren, die den trainierten Daten ähnlich sind, wie z.B. Bilder oder Texte.
Autoregressive Modelle
Diese Modelle generieren Sequenzen von Daten (wie Text oder Musik) durch das Lernen der Wahrscheinlichkeiten der Sequenzelemente basierend auf ihren Vorgängern. Beispiele hierfür sind Transformer-Modelle wie GPT (Generative Pretrained Transformer) von OpenAI, die für die Textgenerierung eingesetzt werden.
Transformer-basierte Modelle
Eine spezielle Art von autoregressiven Modellen, die auf der Transformer-Architektur basieren und sich durch ihre Fähigkeit auszeichnen, langfristige Abhängigkeiten in Daten zu erkennen. Sie sind besonders effektiv in der Verarbeitung von Sequenzen wie Sprache oder Text und werden für eine Vielzahl von generativen Aufgaben verwendet.
Generative KI-Modelle finden Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen:
