Künstliche Intelligenz: einfach erklärt

Künstliche Intelligenz: einfach erklärt
Kuenstliche Intelligenz KI einfach erklaert

Du suchst nach einer Erklärung, was künstliche Intelligenz eigentlich ist? Hier bist du genau richtig! Im Folgenden werde ich dir die Antwort auf genau diese Frage näher bringen.

Was ist eigentlich Intelligenz?

Schaut man nach einer Definition von Intelligenz, stolpert man zwangsläufig über den entsprechenden Eintrag im Duden. Demnach ist Intelligenz Folgendes:

Fähigkeit [des Menschen], abstrakt und vernünftig zu denken und daraus zweckvolles Handeln abzuleiten.

Duden – Intelligenz

Das ist zwar sehr treffend, beschreibt aber nicht das, was ich dir näher bringen möchte. Stattdessen trifft es die wörtliche, lateinische Übersetzung deutlich besser. Intelligenz stammt von zwei lateinischen Worten: inter (lat. für „zwischen“) und legere (lat. für „wählen“). Zusammen gesetzt: wählen zwischen [etwas]. Das beschreibt sehr gut, was am Ende eine künstliche Intelligenz macht. Dazu mehr im nächsten Absatz.

Ein bekanntes Zitat, welches gerne für die Erklärung von Künstlicher Intelligenz herangezogen wird, ist das Folgende:

… Ziel der KI ist es, Maschinen zu entwickeln, die sich verhalten, als verfügten sie über Intelligenz.

John McCarthy, 1955

Künstliche Intelligenz wird häufig mit KI abgekürzt. Ab und an findet man allerdings auch die Abkürzung AI im selben Zusammenhang. Hierbei handelt es sich um die englische Bezeichnung Artificial Intelligence. Die Abkürzungen KI und AI stehen also für denselben Begriff.

Was macht eine künstliche Intelligenz?

Anhand der wörtlichen Übersetzung aus dem Lateinischen kann man sich das sehr gut ableiten. Sie wählt zwischen verschiedenen Möglichkeiten. Was heißt das? Nun, eine künstliche Intelligenz nimmt etwas wahr, verarbeitet dies und beurteilt das, was sie wahrgenommen hat auf Basis ihrer Erfahrungen. Das klingt vermutlich immer noch nicht besonders logisch, von der daher hier mal ein einfaches Beispiel:

Wenn ich eine KI darauf trainiert habe, dass sie Katzen auf einem Bild erkennt, kann ich dieser KI im Nachgang jedes beliebige Bild zeigen. Die KI sieht dieses Bild (wahrnehmen) und gleicht mit ihren Erfahrungen ab, was sie darauf erkennt (verarbeiten). Am Ende gibt sie mir ein Ergebnis, mit welcher Wahrscheinlichkeit auf dem Bild eine Katze abgebildet ist (beurteilen).

Woher kann die KI so etwas?

Jede künstliche Intelligenz muss auf das, was sie können soll, trainiert werden. Das bedeutet, dass ich sie mit jeder Menge Daten füttern muss. Im beschriebenen Fall gebe ich ihr zwei Ordner mit unterschiedlichen Bildern: Ein Ordner enthält Bilder mit Katzen und ein Ordner enthält alle möglichen Bilder ohne Katzen. Das ist mein Input. Mein gewünschter Output ist, dass die KI mir sagt, ob auf einem Bild eine Katze ist.

Um aus dem Input einen Output zu machen, brauchen wir einen Algorithmus. Das ist eine mathematische Formel, die mir den Input in den gewünschten Output transformiert. Das ist ziemlich komplex, daher versuche ich dir in anderer Form zu erklären, was ein Algorithmus ist.

Was ist ein Algorithmus?

Vergleichen kann man das am einfachsten mit einem Kuchenrezept. Dein Output soll ein schöner Marmorkuchen sein. Dazu brauchst du verschiedene Zutaten: Mehl, Zucker, Eier, Backpulver, Kakao. Das ist dein Input. Nun fehlt dir noch dein Rezept. Oder in anderen Worten: Was machst du mit deinen Zutaten, damit am Ende ein Marmorkuchen herauskommt? Nun dazu musst du im Groben diese Schritte durchführen:

  • Backofen vorheizen
  • Zutaten vermengen
  • Hälfte des Teigs in die Form geben
  • Restlichen Teig mit Kakao vermengen und ebenfalls in die Form geben
  • Form in den Ofen stellen und warten
  • Nach Ablauf der Zeit die Form aus dem Ofen nehmen

Und schon ist dein Kuchen oder dein Output fertig. Was hat das Rezept also gemacht? Es hat deine Zutaten (Input) in einen Kuchen (Output) transformiert. So wie es ein Algorithmus bspw. mit Bildern macht. In diesem Beispiel ist also das Rezept bzw. das Durchführen der Schritte des Rezepts dein Algorithmus.

Was gilt schon als KI?

Nach den Begrifflichkeiten kann eine KI in eine schwache und eine starke KI-Hypothese unterscheiden. Schauen wir uns die beiden Definitionen einmal an.

Schwache KI-Hypothese

Die schwache KI-Hypothese, auch als „narrow AI“ oder „spezifische KI“ bekannt, beschreibt künstliche Intelligenzen, die darauf ausgelegt sind, bestimmte Aufgaben oder Problembereiche zu bearbeiten. Diese KI-Systeme sind in der Regel auf eng umgrenzte Anwendungsfelder spezialisiert und agieren innerhalb dieser Domäne mit hoher Effizienz und Präzision. Ein Beispiel hierfür sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, die in der Lage sind, Sprachbefehle zu verstehen und auszuführen, oder Empfehlungsalgorithmen auf Plattformen wie Netflix und Amazon, die auf Basis vergangener Nutzerinteraktionen personalisierte Vorschläge machen.

Die schwache KI besitzt jedoch keine allgemeine Problemlösungsfähigkeit und kein Verständnis für kontextübergreifende Zusammenhänge. Sie operiert ausschließlich nach den spezifischen Algorithmen und Daten, auf denen sie trainiert wurde, und hat kein Bewusstsein oder eigenständiges Denken. Der Fortschritt in der schwachen KI hat in den letzten Jahren bedeutende Erfolge gezeigt, vor allem durch maschinelles Lernen und Datenanalyse, die in Bereichen wie Medizin, Finanzen und Logistik Anwendung finden. Hierunter fallen bislang alle entwickelten KI-Lösungen.

Starke KI-Hypothese

Die starke KI-Hypothese, auch bekannt als „general AI“ oder „allgemeine KI“, geht weit über die Möglichkeiten der schwachen KI hinaus. Sie beschreibt ein hypothetisches KI-System, das die kognitiven Fähigkeiten eines menschlichen Gehirns in all seinen Facetten nachbilden kann. Eine starke KI wäre in der Lage, autonom zu denken, zu lernen und Entscheidungen zu treffen, die nicht auf vorgegebenen Regeln oder Daten basieren. Sie könnte Wissen aus verschiedenen Domänen kombinieren, komplexe Probleme kreativ lösen und sogar emotionale Intelligenz zeigen.

Starke KI bleibt bisher ein theoretisches Konzept und ein Ziel der langfristigen KI-Forschung. Es gibt zahlreiche ethische und technische Herausforderungen auf dem Weg zur Entwicklung einer solchen Intelligenz. Wissenschaftler und Philosophen diskutieren intensiv über die Implikationen und Risiken, die mit der Schaffung einer starken KI einhergehen könnten, darunter die Fragen der Kontrolle, Sicherheit und die Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft.

Während schwache KI bereits in vielen Aspekten unseres täglichen Lebens integriert ist und stetig weiterentwickelt wird, bleibt die starke KI eine Vision, die möglicherweise noch Jahrzehnte oder gar Jahrhunderte entfernt ist. Die Erforschung und das Verständnis dieser beiden KI-Hypothesen sind entscheidend, um die Richtung und die Auswirkungen der zukünftigen KI-Entwicklung zu gestalten.

Beispiele für Künstliche Intelligenz

Du hast nun in der Theorie verstanden, was eine KI ist und wie man sie erstellt. Vielleicht fehlt dir noch eine Vorstellung dessen, was eine künstliche Intelligenz denn so in der Praxis macht? Kein Problem! Hier kommen ein paar Beispiele:

  • Der Google Übersetzer oder der DeepL Übersetzer transformiert Text von einer Sprache in eine andere Sprache
  • Diktieren von Text bspw. mit Siri oder Google Assistant
  • Sprachsteuerungen auf unseren Smartphones oder mit Amazon Echo
  • Gesichtserkennungen von Kameras oder speziellen Apps wie Snapchat
  • Computergesteuerte Mitspieler in Computerspielen
  • Autonomes Fahren bei Kraftfahrzeugen
  • Und neuerdings diverse Tools wie ChatGPT oder andere Generative AI-Tools, die Texte, Bilder, Musik oder gar Videos auf Basis von Texteingaben (sog. Prompts) erstellen

Die Liste der Beispiele zeigt natürlich nur einen kleinen Teil dessen, wo KI bereits eingesetzt wird oder wo sie entwickelt wird.

Was KI nicht ist

Aber aufgepasst: häufig werden Geräte oder Vorgänge auch als KI bezeichnet, die eigentlich keine Künstliche Intelligenz verwenden.

Fälschlicherweise werden manche Prozessautomatisierungen mithilfe von Robotic Process Automation der KI zugeschrieben.

Außerdem gibt es den Irrtum, dass Geräte aus dem Smart Home-Bereich immer künstliche Intelligenz verwenden. Diese werden allerdings dem Internet of Things zugeschrieben (kurz IoT). Der hauptsächliche Unterschied liegt darin, dass die Geräte über Sensoren Daten aufnehmen und anhand von Regeln eine Aktion folgen lassen.

Wann eine KI intelligent ist, lässt sich mit dem Turing-Test herausgefunden werden. Dieser stammt von 1950 und wurde 2014 erweitert. Dabei führt ein Mensch je eine Unterhaltung mit einer Person und einer Maschine. Kann der Mensch nach der Befragung nicht entscheiden, wer die Maschine ist, so ist die Maschine intelligent.

Wird künstliche Intelligenz unser Leben und Arbeiten verändern?

Diese Frage ist mit einem eindeutigen JA zu beantworten. Womöglich stehen uns die größten Änderungen noch bevor. Hierzu haben vor allem auch die Entwicklungen im Bereich Big Data geführt, die es ermöglichen eine KI mit sehr großen Mengen von Daten zu trainieren.

Ich habe dies bereits einmal beleuchtet, wie sich die Arbeit eines Produktmanagers durch den Einsatz von ChatGPT verändern wird. Diese Änderungen werden auch auf ganz viele andere Bereiche zukommen. Durch die Produktivitätssteigerungen können natürlich auch Arbeitsplätze wegfallen. KI schafft allerdings auch neue Arbeitsplätze. Trotzdem ist es für absolut jeden Menschen notwendig, sich mit KI zu beschäftigen, um von diesem Trend nicht überrollt und abgehängt zu werden.

Fazit

Der Artikel hat dir in übersichtlicher Form dargestellt, dass eine KI mithilfe eines erlernten Algorithmus aus Input-Daten einen Output generiert. Ich hoffe, dass du hier gefunden hast, wonach du gesucht hast. Falls ja, lass mir gerne einen Kommentar da oder schreib mir über das Kontaktformular!

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