Glossar

Künstliche Intelligenz (KI)

"Denkende" Roboter?

Unter einer KI (künstlichen Intelligenz) oder AI (Artificial Intelligence) im englischen versteht man eine Technologie, welche in der Lage ist menschliche Denk- und Handlungsprozesse nachzubilden und auszuführen. Wir begegnen diesen Technologien bereits heute im Alltag beispielsweise in Form von Sprachassistenten wie Apples‘ Siri oder Googles‘ Alexa. Sie kommen jedoch auch häufig im Arbeitsalltag zum Einsatz um Aufgaben zu erleichtern oder sogar gänzlich zu ersetzen, beispielsweise bei Sortier- und Filteralgorithmen.

Starke und Schwache KI

Künstliche Intelligenz lässt sich in zwei Kategorien unterteilen und zwar in starke und schwache KI.
Maschinen die mit einer starken KI ausgestattet sind, sind in der Lage alle menschlichen Fähigkeiten, Verhaltensmuster, Denk- und Handlungsprozesse nachzubilden. Sie sind in der Lage gänzlich neues zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Eine solche KI existiert bisher jedoch nicht und es ist fraglich ob eine solche Entwicklung jemals gelingen wird. Es gibt Forscher die diese Entwicklung für möglich halten, jedoch erst in einigen Jahrzenten.
Eine schwache KI beschränkt sich hingegen auf einzelne Fähigkeiten des Menschen und lernt diese speziell für eine Aufgabe. Schwache KIs existieren bereits in großer Vielzahl, unter anderem die bereits genannten Beispiele, Siri und Alexa. Folglich ist die Technologie bereits so weit vorangeschritten, dass Computer und Maschinen heute in der Lage sind Aufgaben zu erledigen zu denen sonst nur Menschen in der Lage waren.

Ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz: Maschinelles Lernen

Bei Maschinellem Lernen handelt es sich um einen Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Die Maschine muss die ihr zugeteilte Aufgabe folglich zunächst erlenen und mit jedem zugeführten Beispiel lernt die Maschine dazu. Das bedeutet, dass diese Maschine die Beispiele nicht lediglich auswendig lernt, sondern nach und nach besser versteht, wie die Aufgabe „erledigt“ werden kann, indem sie Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten erkennt. Hierdurch ist das System in der Lage auch unbekannte Informationen zu verarbeiten oder aber am Lernen unbekannter Daten zuscheitern. Allgemein gehaltene Beispiele in diesem Bereich sind unter anderem Diagnoseverfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Sprach- und Texterkennung oder auch Aktienmarktanalysen.

Eine konkrete Aufgabe für Maschinelles Lernen könnte zum Beispiel für ein Bilderkennungsprogramm lauten, dass dieses, sämtliche Bilder mit Katzen, aussortieren soll. Damit die Maschine hierzu in der Lage ist, wird ihr durch eine Vielzahl an Beispielbildern von Katzen zunächst beigebracht wie eine Katze aussieht, so dass die Maschine in der Lage ist diese auch auf ihr gänzlich unbekannten Bildern zu erkennen und diese zu filtern. Der Vorteil einer solchen Maschine ist, dass sie eine solche Aufgabe, sobald sie gelernt hat Katzen zu erkennen, deutlich schneller erledigen kann als jeder Mensch.

Teilgebiet: Wissensbasierte Systeme

Bei dieser Art System wird eine rationale Form der Intelligenz modelliert um sogenannte Expertensysteme zu realisieren. Diese sind in der Lage auf Fragen die von einem Anwender gestellt werden auf der Grundlage des gelernten Fachwissens zu antworten.

Teilgebiet: Musteranalyse und Erkennung

Eine KI dieses Fachgebiets ermöglicht es Bilder oder Formen zu erkennen und zu analysieren. Beispiele für diesen Bereich sind unter anderem die Gesichtserkennung, Handschrifterkennung sowie industrielle Qualitätskontrollen und Fertigungsautomation. Diese Analysen beziehen sich auf visuelle Intelligenz, Muster werden jedoch auch in Bezug auf sprachliche Intelligenz analysiert. In diesem Zusammenhang ist es beispielsweise möglich einen geschriebenen Text in Sprache umzuwandeln sowie umgekehrt gesprochenen Text zu verschriftlichen. Mit Hilfe latenter semantischer Analysen lässt sich den Wörtern und Texten sogar eine Bedeutung beimessen. Weiterhin können aufgrund der gelernten Muster vorhersagen getroffen werden um Beispielsweise Wörter bei der Texterkennung vorzuschlagen (Mustervorhersagen genannt).

Teilgebiet: Robotik

Mit Hilfe der Robotik können zum einen gefährliche und zum anderen sich stetig wiederholende Tätigkeiten durch Maschinen übernommen werden. Beispielsweise können Roboter Minen räumen, Schweißnähte ziehen oder Lackierarbeiten leisten und automatisieren. Der Grundgedanke der Robotik ist, dass Systeme geschaffen werden, welche in der Lage sind intelligente Verhaltensweisen von Lebewesen nachzuvollziehen.

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