KI ist ein Teilbereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse nachahmen können. Die genaue Definition von KI kann je nach Kontext und Fachgebiet variieren. Im Allgemeinen umfasst KI Techniken wie maschinelles Lernen, Mustererkennung, natürliche Sprachverarbeitung, Computersehen, Robotik und Expertensysteme.
Ziel ist es, durch KI Maschinen zu schaffen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuführen, Rückschlüsse zu ziehen, zu lernen und sich an Veränderungen anzupassen, ohne dass dabei eine explizite Programmierung erforderlich ist.
Arten von Künstlicher Intelligenz
Anhand ihres Anwendungsbereiches und ihrer Fähigkeit, Aufgaben zu bewältigen, unterscheidet man zwischen schwacher und starker KI:
- Schwache KI, auch bekannt als enge oder spezialisierte KI, bezieht sich auf Systeme, die auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne beschränkt sind. Diese Art von KI ist darauf programmiert, spezifische Probleme zu lösen oder Aufgaben durchzuführen, jedoch ohne eigenes Verständnis. Sie wird erfolgreich in Bereichen wie Bilderkennung, Spracherkennung, Übersetzung oder Chatbots eingesetzt.
- Starke KI, auch als allgemeine oder menschenähnliche KI bezeichnet, gibt es aktuell (noch) nicht. Die Idee dahinter sind Systeme mit einem umfassenden Verständnis und kognitiven Fähigkeiten, die dem menschlichen Denken ähneln. Sie sollen dem Menschen ebenbürtig oder überlegen sein und eigenständig menschenähnliches Denken und Bewusstsein erlangen. Aktuell sind solche Systeme jedoch noch nicht entwickelt worden und bleiben Gegenstand von Forschung und Spekulation.
Maschinelles Lernen
Beim Machine Learning aus großen Datenmengen werden Algorithmen verwendet, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu identifizieren und daraus Modelle zu erstellen. Zunächst werden die Daten gesammelt und bereinigt, um irrelevante Informationen zu entfernen. Anschließend wird ein geeigneter Machine-Learning-Algorithmus ausgewählt, der auf die spezifische Art der Daten und das angestrebte Ziel abgestimmt ist.
Der Algorithmus wird trainiert, indem er die Daten analysiert und nach Mustern sucht. Dabei werden Parameter und Gewichtungen angepasst, um die Vorhersagegenauigkeit des Modells zu optimieren. Das trainierte Modell kann dann verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, wenn neue Daten eingegeben werden.
Der Prozess des Machine Learning aus großen Datenmengen ermöglicht es, Erkenntnisse zu gewinnen, komplexe Probleme zu lösen und prädiktive Modelle zu entwickeln, die auf den vorliegenden Daten basieren. Dabei müssen jedoch ethische, rechtliche und soziale Implikationen berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsvoll und zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt wird.