Künstliche Intelligenz

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

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Aussprache: [ˈkʏnstlɪçə ɪntɛliˈɡɛnt͡s]

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Wortart und Herkunft

‍Substantiv, Femininum; Lehnübersetzung des englischen Begriffs "Artificial Intelligence" (AI), der 1956 von John McCarthy auf der Dartmouth Conference geprägt wurde.

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Kurzdefinition

‍Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Computersystemen, Aufgaben zu bewältigen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie das Verstehen natürlicher Sprache, das Erkennen von Mustern, das Lösen komplexer Probleme und das Lernen aus Erfahrungen. KI-Systeme simulieren kognitive Funktionen und können sich an neue Situationen anpassen.

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Ausführliche Erklärung

‍Die Künstliche Intelligenz ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das Informatik, Mathematik, Psychologie, Neurowissenschaften und Philosophie vereint. Das Ziel ist die Entwicklung von Systemen, die intelligentes Verhalten zeigen, wobei "Intelligenz" die Fähigkeit umfasst, Wissen zu erwerben, zu verstehen, anzuwenden und sich an veränderte Umstände anzupassen.

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Man unterscheidet zwischen schwacher KI (Narrow AI) und starker KI (General AI). Schwache KI ist auf spezifische Aufgaben spezialisiert und dominiert heute die praktischen Anwendungen. Diese Systeme können in ihrem Bereich menschliche Leistungen erreichen oder übertreffen, besitzen aber kein allgemeines Verständnis. Starke KI, die menschenähnliche allgemeine Intelligenz besitzt, bleibt bisher theoretisch.

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Die Entwicklung der KI erfolgte in mehreren Wellen. Nach anfänglicher Euphorie in den 1950er und 60er Jahren folgten "KI-Winter" mit reduzierter Förderung. Der aktuelle Aufschwung seit etwa 2010 basiert auf drei Faktoren: exponentiell wachsende Rechenleistung, verfügbare große Datenmengen (Big Data) und verbesserte Algorithmen, insbesondere im Deep Learning.

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Moderne KI-Systeme nutzen verschiedene Ansätze: Maschinelles Lernen ermöglicht das Lernen aus Daten ohne explizite Programmierung. Deep Learning verwendet tiefe neuronale Netze für komplexe Mustererkennung. Reinforcement Learning optimiert Verhalten durch Belohnung und Bestrafung. Natural Language Processing verarbeitet menschliche Sprache. Computer Vision interpretiert visuelle Informationen.

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Die gesellschaftlichen Auswirkungen sind tiefgreifend. KI transformiert Branchen von Medizin über Finanzwesen bis zur Produktion. Gleichzeitig entstehen ethische Herausforderungen: Arbeitsplatzveränderungen, Datenschutz, algorithmische Voreingenommenheit, Entscheidungstransparenz und die Frage der Verantwortung bei autonomen Systemen.

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Praktische Beispiele

Medizinische Diagnostik: IBM Watson for Oncology analysiert Patientendaten, medizinische Literatur und Behandlungsleitlinien, um Onkologen personalisierte Therapieempfehlungen zu geben.
Autonomes Fahren: Tesla's Autopilot nutzt Kameras, Radar und Ultraschallsensoren kombiniert mit KI-Algorithmen, um Spurhaltung, Abstandsregelung und automatisches Einparken zu ermöglichen.
Sprachassistenten: ChatGPT versteht natürlichsprachige Anfragen, führt kontextbezogene Dialoge und generiert menschenähnliche Texte für verschiedenste Anwendungszwecke.
Empfehlungssysteme: Netflix analysiert Sehgewohnheiten von Millionen Nutzern, um personalisierte Filmvorschläge mit hoher Trefferquote zu generieren.

Technische Details

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‍KI-Systeme basieren auf verschiedenen Paradigmen

Symbolische KI: Regelbasierte Systeme mit expliziter Wissensrepräsentation
Konnektionistische KI: Neuronale Netze mit verteilter Informationsverarbeitung
Evolutionäre Algorithmen: Optimierung durch simulierte Evolution
Bayessche Netze: Probabilistische Modelle für Unsicherheit
Fuzzy-Logik: Verarbeitung unscharfer Informationen

Bewertungskriterien umfassen

Turing-Test: Ununterscheidbarkeit von menschlicher Kommunikation
Winograd Schema Challenge: Verständnis von Kontext und gesundem Menschenverstand
Benchmarks: ImageNet für Bildererkennung, GLUE für Sprachverständnis

Vor- und Nachteile

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Vorteile

Automatisierung repetitiver Aufgaben
Objektive Entscheidungsfindung ohne emotionale Einflüsse
24/7-Verfügbarkeit ohne Ermüdung
Verarbeitung enormer Datenmengen
Präzision in spezialisierten Bereichen
Unterstützung menschlicher Entscheidungen

Nachteile

Fehlende Kreativität und echtes Verständnis
Abhängigkeit von Trainingsdaten-Qualität
Black-Box-Problem bei komplexen Modellen
Hohe Entwicklungs- und Rechenkosten
Potenzial für Missbrauch und Manipulation
Arbeitsplatzveränderungen und soziale Disruption

Synonyme

‍Artificial Intelligence (AI), Maschinelle Intelligenz, Computerkognition (selten verwendet)

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Weiterführende Ressourcen

‍Einführende Literatur wie "Artificial Intelligence: A Modern Approach" von Stuart Russell und Peter Norvig bietet umfassende Grundlagen. Online-Kurse von Coursera oder edX ermöglichen praktischen Einstieg. Für ethische Aspekte empfiehlt sich "Weapons of Math Destruction" von Cathy O'Neil.