Was ist KI? Wie sie funktioniert und wo sie eingesetzt wird

Das Thema KI ist in aller Munde. Und warum sollte das auch nicht so sein? 

Sie verändert alles, von der Art und Weise, wie wir E-Mails schreiben, bis hin zur Entwicklung selbstfahrender Autos, falls dies nicht schon geschehen ist. 

Doch zwischen dem Hype und den Schlagzeilen ist vielen noch immer nicht klar, was KI im Grunde ist und wie sie funktioniert.

Genau das wird in diesem Leitfaden behandelt, ohne Sie in Fachchinesisch zu ertränken. 

Am Ende des Kurses werden Sie das Konzept und die Grundlagen der KI für die Tools verstehen, die Sie täglich nutzen.

Fangen wir an.

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Wichtigste Erkenntnisse

• KI ist die Wissenschaft von der Entwicklung von Maschinen, die trainiert werden können und Aufgaben ausführen, die wir normalerweise mit menschlicher Intelligenz in Verbindung bringen.

• KI funktioniert, indem sie Daten aufnimmt, sie mit Hilfe von Algorithmen verarbeitet, Vorhersagen trifft, aus Fehlern lernt und sich mit der Zeit verbessert.

• Bei der meisten KI handelt es sich heute um eine eng gefasste KI, die für bestimmte Aufgaben entwickelt wurde, während die allgemeine KI oder AGI, die den menschlichen Fähigkeiten in allen Bereichen entsprechen kann, noch immer nur ein Konzept ist.

• Generative KI nutzt Deep Learning, um neue Texte, Bilder, Audio- und Videodateien und sogar Code als Reaktion auf Aufforderungen zu erstellen.

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Wofür steht AI?

KI ist die Abkürzung für künstliche Intelligenz und bezieht sich auf die Fähigkeit einer Maschine, Dinge zu tun, für die wir normalerweise ein menschliches Gehirn benötigen, wie z. B.:

• Wahrnehmen 
• Vernunft 
• Lernen
• Mit der Welt interagieren 
• Lösen von Problemen 
• Einen Funken von Kreativität zeigen

Wahrscheinlich sind Sie schon einmal einer KI mit solchen Fähigkeiten begegnet, ohne es zu merken. 

Wenn Sie Siri zum Beispiel Fragen stellen oder einfach mit ihr kommunizieren, chatten Sie mit der KI.

Oder wenn Sie mit einem Chatbot auf einer Website chatten, der irgendwie genau weiß, auf welcher Seite Sie gerade sind? Auch das ist KI.

Was aber macht KI in der Lage, Sprache zu erkennen, Bilder zu identifizieren und menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren? 

Dies geschieht durch zahlreiche Algorithmen, Modelle und einige sehr fortgeschrittene mathematische Verfahren. 

Um Ihnen eine Vorstellung zu geben, sind einige der Bausteine der KI wie folgt: 

• Maschinelles Lernen
• Neuronale Netze
• Tiefes Lernen
• Verarbeitung natürlicher Sprache

Menschliche Intelligenz vs. maschinelle Intelligenz

Die künstliche Intelligenz wird immer besser, aber sie ist uns noch nicht ebenbürtig. 

Wir wissen das, weil kein KI-Werkzeug hat bisher den Turing-Test bestandenum herauszufinden, ob eine Maschine in einem Gespräch überzeugend wie ein Mensch handeln kann. Oder um festzustellen, ob Maschinen denken können.

Wir sind noch weit davon entfernt, dass KI den Kontext, die Nuancen und die Bedeutung wirklich so versteht wie Menschen.

Die meisten Experten glauben, dass wir noch Jahrzehnte von der Entwicklung einer solchen KI entfernt sind. Und einige sagen, dass es vielleicht nie passieren wird. 

Ja, generative KI-Tools wie ChatGPT und DALL-E können einige bemerkenswerte Dinge tun, aber unter der Haube sind sie im Wesentlichen Vorhersagemaschinen. 

Mit anderen Worten: Diese Tools wurden anhand umfangreicher Datensätze trainiert, auf deren Grundlage sie mit beeindruckender Genauigkeit die wahrscheinlichste Antwort auf Ihre Anfrage ermitteln können.

Sie ist nützlich, manchmal sogar unheimlich, aber sie ist nicht dasselbe wie menschliche Intelligenz.

Eine kurze Geschichte der AI

Während das Konzept der "denkenden Maschinen" auf die antike Philosophie zurückgeht, beginnt die moderne Geschichte der KI in der Mitte des 20.

In der nachstehenden Tabelle sind einige der wichtigsten Meilensteine in der Entwicklung der KI zusammengefasst:

Jahr	Meilenstein
1950	Alan Turing veröffentlicht Computertechnik und Intelligenz und schlägt den Turing-Test vor.
1956	John McCarthy prägt den Begriff "künstliche Intelligenz" auf der Dartmouth-Konferenz.  Die erstes KI-Programm, Logic Theoristerstellt wird.
1967	Frank Rosenblatt entwickelt das Mark 1 Perceptron, ein frühes neuronales Netzwerk, das maschinelles Lernen durch Versuch und Irrtum demonstriert.
1980	Backpropagation wird häufig für das Training neuronaler Netze verwendet.
1997	IBMs Deep Blue besiegt Schachmeister Garri Kasparow und demonstriert die Möglichkeit, dass KI das menschliche Fachwissen in einer komplexen Aufgabe übertrifft.
2004	John McCarthy veröffentlicht What Is Artificial Intelligence?  Dies ist eine weit verbreitete Definition von KI im Zuge des Aufschwungs von Big Data und Cloud Computing.
2011	IBM Watson gewinnt Jeopardy! gegen Top-Champions.
2015	Baidus Supercomputer Minwa erreicht eine Bilderkennung, die den Menschen übertrifft.
2016	AlphaGo von DeepMind besiegt Go-Champion Lee Sedol.
2022	Entstehung großer Sprachmodelle wie ChatGPT, die die KI-Leistung revolutionieren und die generativen KI-Anwendungen erweitern.
2024	Wachstum von multimodalen und kleineren effizienten KI-Modellen.
2025	Einführung von GPT-5 mit rascher Einführung von agentenbasierten KI-Systemen. Tech-Milliardäre und Regierungen investieren Milliarden in KI-Chips, Infrastruktur und Entwicklung.

Wie AI funktioniert

Nachdem wir nun geklärt haben, was KI ist und wie sie im Vergleich zur menschlichen Intelligenz abschneidet, wollen wir Ihnen aus der Vogelperspektive zeigen, wie KI funktioniert.

Im Folgenden werden die fünf wichtigsten Phasen der KI beschrieben:

• Eingänge: Jedes KI-System benötigt Daten, um zu existieren. Diese Daten können von überall herkommen, z. B. von Text, Audio, Video, IoT-Sensoren und so weiter. 

• Verarbeitung: Sobald die Daten in einem für die KI geeigneten Format zur Verfügung stehen, verwendet die KI ihre programmierten Algorithmen, um Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Dies wird als KI-Training bezeichnet. Durch dieses Training ist die KI in der Lage, ähnliche Muster in neuen Daten zu erkennen.

• Ergebnisse: Nach der Analyse der Daten erstellt die KI ihre Vorhersagen oder Klassifizierungen. Sie kann zum Beispiel entscheiden, ob ein Teil der Daten mit früheren Mustern übereinstimmt (bestanden) oder nicht (nicht bestanden). 

• Anpassungen: Wenn die KI etwas falsch macht, nutzt sie diesen Fehler als Lernpunkt. Nachdem das System aus dem Fehlschlag gelernt hat, kann es zur Ergebnisphase zurückkehren, um seine Entscheidungen anhand der aktualisierten Regeln erneut zu überprüfen. Dieses Lernen kann in jeder der folgenden Formen erfolgen:

• Anpassung der Regeln des Algorithmus
• Änderung der Art und Weise, wie die Daten interpretiert werden
• Verfeinerung der Bedingungen, unter denen sie Inputs verarbeitet

• Beurteilungen: In der letzten Phase bewertet die KI ihre Leistung als Ganzes. Sie berücksichtigt die Ergebnisse früherer Anpassungen, fasst neue Erkenntnisse zusammen und nutzt diese, um die Vorhersagen für die Zukunft zu verbessern. 

Arten von AI

Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Arten von KI, die Sie entweder schon gesehen haben oder noch sehen werden:

Enge KI vs. Allgemeine KI

Wenn Menschen zum ersten Mal fragen, was eine KI ist, denken sie oft an die Version, die sie bereits in Aktion gesehen haben: die enge KI. 

Enge KI wird auch als schwache KI bezeichnet und ist für eine ganz bestimmte Aufgabe oder eine Reihe von Aufgaben konzipiert. 

Das kann alles sein, von der Erkennung betrügerischer Transaktionen in einem Kreditkartennetzwerk bis hin zum Betrieb von Sprachassistenten wie Siri und Alexa oder sogar die Verarbeitung natürlicher Sprache, die einem Chatbot hilft, Ihre Fragen zu beantworten.

Die meiste KI, mit der man heute zu tun hat, ist eine enge KI.

Auf der anderen Seite haben wir die Künstliche Allgemeine Intelligenz (KI), die als starke KI oder einfach als allgemeine KI bezeichnet wird. 

Diese Art von KI lernt und wendet Wissen auf eine Vielzahl von Aufgaben an und erreicht oder übertrifft die menschlichen Fähigkeiten bei der Ausführung dieser Aufgaben.

Im Moment ist AGI noch theoretisch, da noch kein KI-System diese Stufe erreicht hat.

Agentische KI

Wenn Sie den Begriff gehört haben und sich fragen, was agentenbasierte KI ist, lässt sich dies am einfachsten so ausdrücken, dass es sich um ein System handelt, das aus KI-Agenten besteht.

KI-Agenten sind autonome Programme, die Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen und dabei nur minimale oder gar keine menschliche Hilfe benötigen. Das "Agent" in ihrem Namen bezieht sich auf die Handlungsfähigkeit, die diese Werkzeuge ausüben können. 

Agentische KI baut darauf auf, indem sie mehrere KI-Agenten koordiniert, um gemeinsam auf ein größeres Ziel hinzuarbeiten, das kein einzelner Agent allein erreichen könnte.

Reaktive Maschinen, begrenztes Gedächtnis, Theory of Mind

Die bereits behandelten Arten von KI unterschieden sich in Umfang und Autonomie.

Es gibt noch eine andere Möglichkeit, KI zu klassifizieren, und zwar danach, ob sie Informationen behalten kann und wie sie ihre Umgebung interpretiert. 

Aus dieser Perspektive wird die KI in drei Hauptkategorien unterteilt:

• Reaktive Maschinen: Dies ist die einfachste Form der KI. Sie reagieren nur auf die aktuellen Eingaben, die sie erhalten, ohne eine Erinnerung an frühere Ereignisse zu speichern. Ihre größte Einschränkung besteht darin, dass sie ohne einen internen Zustand oder eine Darstellung der Umgebung arbeiten. Nach der Verarbeitung eines Inputs wird dessen Speicher gelöscht und der nächste Input mit einem leeren Speicher aufgerufen.

• Maschinen mit begrenztem Speicher: Maschinen mit begrenztem Gedächtnis speichern intern Daten aus der Vergangenheit, um im Laufe der Zeit Muster und Korrelationen in ihrer Umgebung zu erkennen und dieses Wissen zu nutzen, um ihre Reaktionen unter dynamischen Bedingungen zu verbessern. 

• Theorie des Geistes: Dies ist eine KI, die die Existenz anderer Agenten, seien es Menschen oder andere Maschinen, verstehen und auf deren internen Zustand schließen kann. Diese Form der KI ist derzeit nicht möglich, weil das Erreichen Theorie des Geistes erfordert die Fähigkeit zu erkennen, dass Handlungen oft unsichtbare Ursachen haben, die von Absichten, Überzeugungen oder Emotionen beeinflusst sein können.

Beispiele für AI

Wir haben uns mit den verschiedenen Arten von KI und ihrer Informationsverarbeitung befasst, daher lohnt es sich, einen Blick darauf zu werfen, wie sich all dies in der realen Welt auswirkt. 

Autonome Fahrzeuge

Selbstfahrende Autos stützen sich in hohem Maße auf maschinelles Lernen, das auf riesigen Datensätzen trainiert wurde, die alles von Verkehrsmustern bis hin zur Erkennung von Verkehrszeichen umfassen. 

Die Entwickler verwenden oft künstliche Simulationen, um die Leistung zu bewerten, bevor die Fahrzeuge auf die Straße kommen. 

Dabei handelt es sich um eine Methode, bei der die Tester keinen direkten Zugang zu den inneren Abläufen des Systems haben, sondern dessen Verhalten untersuchen, um Schwachstellen zu ermitteln. 

Texteditoren oder Autokorrektur

Wenn Sie jemals Grammarly verwendet haben, um einen Aufsatz zu überprüfen, oder sich auf die Autokorrektur beim Schreiben von Texten verlassen haben, dann haben Sie mit KI interagiert. 

So wie Sie gelernt haben Grammatikregeln In der Schule werden KI-Algorithmen darauf trainiert, den richtigen Sprachgebrauch zu erkennen und Abweichungen festzustellen.

Wenn Sie ein Komma falsch setzen oder das falsche Wort wählen, kann der Redakteur dies kennzeichnen und eine entsprechende Korrektur vorschlagen.

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten wie Amazon Alexa, Google Assistant und Siri von Apple helfen Ihnen bei alltäglichen Aufgaben. 

Sie lernen aus Ihren spezifischen Nutzungsgewohnheiten und passen sich Ihren Vorlieben an, so dass sie Ihre Bedürfnisse im Laufe der Zeit immer besser voraussehen können.

Such- und Empfehlungsalgorithmen

Wenn Sie einen Streaming-Dienst durchsuchen und eine Reihe von Filmvorschlägen finden, die sich überraschend gut anfühlen, oder wenn ein Online-Shop Produkte anzeigt, die Ihren letzten Suchanfragen entsprechen, dann sehen Sie KI-gesteuerte Empfehlungssysteme bei der Arbeit. 

Diese Systeme verfolgen Ihre Interaktionen im Laufe der Zeit und analysieren sie mithilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Modellen, um vorherzusagen, was Sie als Nächstes wollen.

Was ist generative KI?

Es gibt eine bestimmte Kategorie von KI, die aufgrund ihrer Fähigkeit, auf Anfrage völlig neue Inhalte zu erstellen, große Aufmerksamkeit erregt hat. Diese Systeme werden unter dem Begriff "generative KI" zusammengefasst. 

Schauen wir uns einmal genauer an, was generative KI ist.

Generative KI oder Gen-KI bezieht sich auf Deep-Learning-Modelle, die als Reaktion auf die Eingabe eines Benutzers originelle Ergebnisse produzieren. 

Diese Systeme können schaffen: 

• Langformatiger Text
• Hochwertige Bilder
• Realistisches Video
• Lebensechtes Audio
• Funktionscode 

Die neuesten generativen KI-Modelle können sogar interaktive Simulationen einer Reihe von Anwendungen direkt im Chat erstellen.

Die Qualität der generativen KI hängt davon ab, wie ausgefeilt das Modell ist und wie gut die Eingabeaufforderung mit dem Training übereinstimmt. 

So kann ChatGPT beispielsweise in Sekundenschnelle einen klaren, gut strukturierten Aufsatz über Nationalismustheorien verfassen, während bildbasierte Systeme wie DALL-E 2 ungewöhnliche, aber visuell beeindruckende Kompositionen erstellen können, wie z. B. ein Gemälde im Renaissance-Stil, das eine Madonna und ein Kind beim Pizzaessen zeigt. 

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FAQs über AI

Schlussgedanken

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