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Was ist eigentlich künstliche Intelligenz?
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Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern und Maschinen, menschenähnliche Leistungen auszuführen. Diese Leistungen umfassen Problemlösungen, die Entscheidungsfindungen, das Erledigen von Aufgaben oder die natürliche Sprachverarbeitung.
Seit wann gibt es künstliche Intelligenz?
Die Idee von künstlicher Intelligenz ist schon sehr alt und reicht bis ins 19. Jahrhundert zurück. Der Begriff „künstliche Intelligenz" wurde jedoch erst in den 1950er Jahren von John McCarthy geprägt. In den folgenden Jahrzehnten haben viele Forschende das Gebiet weiterentwickelt und dazu beigetragen, dass KI-Systeme heute in vielen Bereichen eingesetzt werden. Dennoch befindet sich die KI-Technologie in einem frühen Entwicklungsstadium. Es werden ständig neue Algorithmen und Technologien entwickelt, um die Leistung von KI-Systemen zu verbessern und ihre Anwendbarkeit auf immer komplexere Probleme auszuweiten.
Probleme und Herausforderungen von KI-Systemen
Einige Beispiele von Herausforderungen, vor denen Forschende heute stehen sind:
- Datenverfügbarkeit: KI-Systeme benötigen eine ausreichende Menge an Daten, um effektiv lernen zu können. Diese Daten müssen zunächst gesammelt und aufbereitet werden.
- Datenqualität: Die Qualität der Daten ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit der Anwendungen. Unvollständige und fehlerhafte Daten können zu falschen Ergebnissen und Entscheidungen führen.
- Sicherheit und Privatsphäre: KI-Systeme können Sicherheitsrisiken darstellen, wenn sie von kriminellen Akteur:innen missbraucht werden - sowohl im Hinblick auf den Schutz sensibler Daten als auch auf Cybersecurity.
- Ethik und Verantwortung: Die Entscheidungen, die eine künstliche Intelligenz trifft, sind schwer zu erklären und nicht immer nachvollziehbar. Es ist wichtig eine Möglichkeit zu finden, dass ethische Richtlinien eingehalten werden.
Wie lernt eine künstliche Intelligenz?
Eine künstliche Intelligenz wird durch das sogenannte maschinelle Lernen trainiert. Dabei werden ihr durch bereitgestellte Daten und Bilder solange Merkmale angelernt, bis sie eigenständig Rückschlüsse ziehen kann. Im Prinzip lernt sie wie ein Kind: Durch Merkmale und Markierungen, Muster und Wiederholungen.
So werden ihr beispielsweise verschiedene Bilder von Äpfeln gezeigt, die alle mit dem Label „Apfel“ deklariert werden. Dabei ist es wichtig, eine Varianz an Äpfeln zu wählen, damit die KI die verschiedenen Eigenschaften von Äpfeln kennenlernt und versteht, dass ein Apfel sowohl klein als auch groß oder sowohl grün als auch rot aussehen kann. Eine weitere Methode ist, ein Bild von einer Birne zu zeigen und zu hinterlegen, dass sich es dabei nicht um einen Apfel handelt. Die KI versteht die Zusammenhänge und kann nach kurzer Zeit auch Äpfel erkennen, die nicht dem typischen Konstrukt entsprechen, angebissen oder gemalt sind.
Im Hintergrund des Trainings bildet sich ein sogenanntes neuronales Netz, das für die Fähigkeit zur Mustererkennung verantwortlich ist.
Was ist ein neuronales Netz?
Ein neuronales Netz orientiert sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Es besteht aus einer Reihe von miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weiterleiten können. Während des Trainingsprozesses werden die Verbindungen zwischen den Neuronen angepasst, um die Genauigkeit der Vorhersagen der KI zu verbessern. Durch wiederholtes Training kann das neuronale Netzwerk schließlich in der Lage sein, komplexe Muster zu erkennen. Neuronale Netze spielen eine wichtige Rolle bei der Schulung von KIs, dennoch basiert nicht jede Art von KI darauf.
Insgesamt lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz ein breites und komplexes Feld ist, das viele Potenziale aber auch Herausforderungen mit sich bringt. Die Technologie befindet sich noch im Entwicklungsstadium und gibt viele offene Fragen in Bezug auf Sicherheit und Verantwortung. Jedoch entstehen auch zahlreiche Chancen. Es befinden sich bereits einige KI-Systeme im Einsatz, die neue Möglichkeiten mit sich bringen, vor allem in der industriellen Bildverarbeitung.
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