Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Seit der Antike träumen Menschen davon, intelligente Maschinen zu erschaffen – aber erst Anfang der 50er Jahre wurden die ersten Versuche unternommen, dies tatsächlich zu tun. Jetzt, im Jahr 2021, stehen uns bereits eine Reihe von Werkzeugen zur Verfügung, um diese Träume in die Realität umzusetzen.

Allerdings ist das Thema noch recht komplex. Genau deshalb sind wir hier, um die Frage zu beantworten: Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich auf den Bau von Maschinen konzentriert, die in der Lage sind, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

Mit dieser Technologie ausgestattete Maschinen sind in der Lage , aus Erfahrungen zu lernen, Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen , die menschliches Verhalten erfolgreich imitieren.

Entscheidend ist, dass KI diese Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisung ausführen kann – ihre Algorithmen verarbeiten Daten ähnlich wie natürliche Intelligenz. So kann KI auf der Grundlage solider Daten vernünftige Entscheidungen treffen und ihre weitreichenden Folgen vorhersagen.

• Wenn Sie mehr über KI in der Wirtschaft erfahren möchten, lesen Sie unseren Leitfaden zur künstlichen Intelligenz!

Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Bevor wir erklären, wie künstliche Intelligenz funktioniert, müssen wir die Tatsache betonen, dass es verschiedene Arten von KI gibt, die verschiedene Aufgabenbereiche und Mechanismen erforschen. Die Technologie selbst ist in drei große Kategorien unterteilt:

• Enge KI, auch „schwache KI“ genannt.
• Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI), auch „General AI“ genannt.
• Künstliche Superintelligenz (ASI), auch „Strong AI“ genannt.

Schmale künstliche Intelligenz

Dies ist die bekannteste Art von KI, da sie in vielen verschiedenen Bereichen weit verbreitet ist. Enge künstliche Intelligenz (auch als schwache KI bezeichnet) konzentriert sich normalerweise auf die Ausführung einer bestimmten Aufgabe und soll nur die menschliche Intelligenz imitieren. Es arbeitet typischerweise unter einer Reihe von Einschränkungen, erfordert eine vorherige Überwachung und Bereitstellung von Eingaben.

Obwohl Sie vielleicht noch nie von dem Begriff gehört haben, besteht eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit, dass Sie irgendwann ein Narrow-KI-basiertes Tool verwendet haben. Einige Beispiele für die Verwendung von Narrow AI sind Google-Suchalgorithmen, Bilderkennungssoftware oder persönliche Assistenten wie Alexa oder Siri.

Künstliche allgemeine Intelligenz

AGI soll komplexer sein als Narrow AI. Das Ziel dabei ist, dass die Maschine Aufgaben wie ein Mensch erledigt und in der Lage ist, Probleme selbst zu lösen . Daher sollte General AI die Einschränkungen von Narrow AI überwinden. Es könnte nicht nur für eine Vielzahl von Aufgaben statt nur für eine verwendet werden, sondern es wird davon ausgegangen, dass es ebenso wie ein Mensch in der Lage sein sollte, das Gelernte von einem Bereich auf einen anderen anzuwenden.

Im Gegensatz zu einigen sensationellen Schlagzeilen, die Sie im Laufe der Jahre vielleicht gesehen haben, muss die künstliche allgemeine Intelligenz noch entwickelt werden, und einige argumentieren sogar, dass dies einfach nicht möglich ist. Wir müssen einfach abwarten, was die Zukunft bringt.

Künstliche Superintelligenz

Während viele glauben, dass wir irgendwann in der Zukunft in der Lage sein könnten, AGI zu erschaffen, wird künstliche Superintelligenz größtenteils als Fiktion angesehen.

ASI soll die fortschrittlichste Art von KI sein, die nicht nur die menschliche Intelligenz imitiert, sondern auch in der Lage ist, Selbstwahrnehmung durchzuführen . Sie stattet Maschinen mit für Menschen typischen Emotionen, Überzeugungen und Wünschen aus. Entscheidend ist, dass ASI menschliche Fähigkeiten nicht nur einholt, sondern sogar übertrifft.

Nun, da wir die wichtigsten Arten von KI kennen, kommen wir zum Wesentlichen!

Wie funktioniert KI?

Künstliche Intelligenz basiert auf verschiedenen Disziplinen, die wir seit Ewigkeiten entwickeln. Moderne KI wird von Philosophie, Ökonomie, Medizin, Mathematik, Psychologie, Neurowissenschaften etc. inspiriert und unterstützt.

Die Funktionsweise der KI-Entwicklung zu erklären, ist ziemlich einfach: Sie verwendet große Mengen an Informationen und Daten, um die Maschine zum Lernen zu bringen und Aufgaben auf der Grundlage dieses Wissens auszuführen.

Das Erstellen einer Reihe von Algorithmen, die die Leistung von KI sicherstellen können, ist ein komplexer Prozess des Reverse-Engineering menschlicher Fähigkeiten, Verhaltensweisen und Eigenschaften.

Um jedoch vollständig zu verstehen, wie das alles gemacht wird, ist es wichtig zu verstehen, dass künstliche Intelligenz auf einigen wenigen Unterdomänen basiert , die auf eine Reihe von Projekten angewendet werden können, und ihre sorgfältige Kombination führt zu intelligent verhaltenden Maschinen. Lassen Sie uns dennoch die wichtigsten KI-Unterfelder durchgehen und sehen, woraus sie bestehen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist die mit Abstand am häufigsten verwendete KI-Methode. Der Anwendungsbereich von ML besteht darin, einer Maschine beizubringen, Entscheidungen auf der Grundlage früherer Erfahrungen, strukturierter und halbstrukturierter Eingaben zu treffen. Es befasst sich mit der Analyse von Daten, dem Erkennen von Mustern und dem Erzielen einer vernünftigen Ausgabe. Es wird überall dort eingesetzt, wo es notwendig ist, Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden.

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Tiefes Lernen

Oft mit ML verwechselt, ist Deep Learning tatsächlich die spezifische Facette von ML, die sich darauf konzentriert, der Maschine beizubringen, Daten durch eine spezielle Art von sehr komplexen Algorithmen – neuronale Netze – zu verarbeiten. Es ist eine Go-to-Technik, wenn wir intelligente Anwendungen erstellen möchten, die mit Bildern, Videos, Text und Ton umgehen. Mit Deep Learning können Sie verborgene Datenmuster entdecken, die Sie sonst nicht finden würden.

Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP ist ein Werkzeug, das sich auf die Erforschung von Sprache konzentriert: Lesen, Interpretieren und Produzieren von Text und Sprache. NLP-Mechanismen sind in der Lage, den Benutzer nicht nur zu verstehen, sondern auch in einer Angelegenheit zu reagieren, die einer menschlichen Konversation ähnelt. Mit NLP ist die Maschine in der Lage, die Bedeutung von Wörtern zu erkennen und sogar den Kontext dahinter zu verstehen – wie es in Sprachassistenten, einschließlich Google Assistant und Siri, weit verbreitet ist.

Computer Vision

Dieser Teil der KI-Technologie widmet sich der Untersuchung visueller Objekte. In Kombination mit Deep-Learning-Techniken ist Computer Vision in der Lage, den Inhalt von Bildern und Videos zu interpretieren. Mit Computer Vision können wir beispielsweise die Person authentifizieren, die unsere Dienste nutzen möchte, auf Bildern gefundene Objekte klassifizieren und Inhalte anhand von Bildern durchsuchen.

Künstliche neuronale Netz

Die Idee eines neuronalen Netzwerks basiert lose darauf, wie ein menschliches Gehirn aufgebaut ist. Neuronale Netze sind Algorithmen, die aus sequenzierten Blöcken, sogenannten Schichten, aufgebaut sind. Sie bestehen aus einem komplexen Satz von Algorithmen, die es ermöglichen, Daten je nach Anwendung auf vielfältige Weise zu verarbeiten. Dadurch können neuronale Netze so komplexe Daten wie Videos, Bilder und Text verarbeiten.

Kognitives Computing

Cognitive Computing ist der neueste KI-Mechanismus, der versucht, das menschliche Gehirn nachzuahmen. Es analysiert verschiedene Inhalte, einschließlich Text, Sprache und Bildmaterial – genauso wie Menschen es tun. Ziel ist es, dass die Maschine in der Lage ist, komplexe Probleme zu lösen und darauf die vernünftigsten Antworten zu finden. Es kann ein sehr nützliches Werkzeug sein, um Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen und Lösungen zu finden, die wir sonst übersehen würden.

So wählen Sie die richtigen Lösungen für künstliche Intelligenz aus

Um erfolgreich zu entscheiden, welche Art von KI-Technologie für Ihr Projekt am besten geeignet ist, ist es entscheidend, Ihre Geschäftsanforderungen, die gewünschten Funktionen des Produkts und die Ihnen zur Verfügung stehenden technologischen Ressourcen sorgfältig zu analysieren.

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