Lerneinheit: Artificial Intelligence
- Andreas Meyer
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Künstliche Intelligenz (KI oder AI, von englisch "Artificial Intelligence") bezieht sich auf die Entwicklung von Computern oder Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Das Hauptziel von KI besteht darin, Maschinen mit Fähigkeiten auszustatten, die üblicherweise dem menschlichen Denken zugeordnet werden, wie Problemlösung, Sprachverarbeitung, Mustererkennung, Lernen und Entscheidungsfindung.
Es gibt verschiedene Formen und Ansätze von künstlicher Intelligenz, darunter:
Schwache KI (Narrow AI): Diese Form von KI ist auf die Durchführung spezifischer Aufgaben beschränkt. Beispiele hierfür sind Spracherkennungssoftware, Bilderkennung oder Chatbots.
Starke KI (Strong AI): Dies ist eine hypothetische Form von KI, die in der Lage ist, jede kognitive Aufgabe zu bewältigen, die ein Mensch ausführen kann. Starke KI existiert derzeit nicht und ist Gegenstand von Forschung und Spekulation.
Künstliche Intelligenz kann auf verschiedene Weisen implementiert werden, darunter:
Regelbasierte Systeme: Hierbei handelt es sich um Systeme, die auf einer vordefinierten Reihe von Regeln basieren, die von Experten erstellt wurden. Diese Systeme arbeiten innerhalb dieser festen Regeln und können bestimmte Aufgaben automatisieren.
Maschinelles Lernen (ML): Bei dieser Methode lernen Maschinen aus Daten und Erfahrungen, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Algorithmen erkennen Muster und passen ihre Modelle an, um aufgrund von Erfahrungen besser zu werden.
Neuronale Netzwerke: Inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns verwenden neuronale Netzwerke künstliche Neuronen, um komplexe Muster zu erkennen. Tiefe neuronale Netzwerke (Deep Learning) sind eine spezielle Form von ML, die auf mehreren Ebenen von Neuronen basiert.
Anwendungen von künstlicher Intelligenz finden sich in verschiedenen Bereichen, darunter Sprachverarbeitung, Bilderkennung, autonomes Fahren, medizinische Diagnose, Finanzanalyse und vieles mehr.
Es ist wichtig zu beachten, dass, während KI viele innovative Möglichkeiten bietet, auch ethische Überlegungen und Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz, Sicherheit und sozialen Auswirkungen berücksichtigt werden müssen. Die Entwicklung und Implementierung von KI wird von verschiedenen Akteuren, einschließlich Forschern, Regulierungsbehörden und Unternehmen, aktiv diskutiert und überwacht.