KI oder AI? Was bedeuten diese Abkürzungen eigentlich und gibt es überhaupt einen Unterschied? In diesem Artikel werden wir die Definitionen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Artificial Intelligence (AI) genauer beleuchten.
Was ist AI und KI?
AI steht für “Artificial Intelligence”, während KI die deutsche Übersetzung dafür ist, nämlich “Künstliche Intelligenz”. Im Grunde genommen bezeichnen beide Begriffe dasselbe. In Deutschland wird meistens das Kürzel “KI” verwendet, aber im Internet werden AI und KI gleichermaßen verwendet.
Die Künstliche Intelligenz ist ein schnell wachsender Bereich der Informatik, der darauf abzielt, Maschinen oder Programme zu entwickeln, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. In den letzten Jahren ist die KI zu einem wichtigen Thema in der Technologiebranche geworden.
Definition von KI
KI bezeichnet jede Art von Computersystem oder Software, die in der Lage ist, Aufgaben zu erfüllen, die menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Entscheidungsfindung, Problemlösung, Lernen und Mustererkennung. KI-Systeme imitieren oft die Art und Weise, wie Menschen denken und Informationen verarbeiten.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI im eigentlichen Sinne nicht intelligent ist. Es handelt sich um mathematische Verfahren und Algorithmen, die auf große Datenmengen angewendet werden. Ohne die entsprechenden Informationen in den Daten kann die KI nichts tun.
Die grundlegenden Technik-Modelle hinter der KI sind das maschinelle Lernen, Deep Learning und neuronale Netzwerke.
Maschinelles Lernen
Beim maschinellen Lernen werden Systeme dazu befähigt, auf Basis von vorhandenen Datenbeständen und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und Lösungen zu entwickeln. Maschinelles Lernen umfasst unter anderem das Finden und Zusammenfassen relevanter Daten, Vorhersagen auf Basis der analysierten Daten, die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und die Optimierung von Prozessen auf Basis erkannter Muster.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netzwerke nutzt. Im Unterschied zum maschinellen Lernen können Deep Learning-Systeme ihr vorhandenes Wissen immer wieder mit neuen Inhalten anreichern und daraus erneut lernen. Dadurch können sie Vorhersagen und Entscheidungen treffen und sogar hinterfragen. Deep Learning wird vor allem bei der Untersuchung von Big Data nach Mustern und Modellen eingesetzt.
Neuronale Netzwerke
Neuronale Netzwerke ahmen durch Algorithmen die Nervenzellen im Gehirn nach. Sie ermöglichen die Lösung von Aufgaben aus den Bereichen Statistik, Informatik und Wirtschaft. Neuronale Netze lernen ständig dazu und können sich selbst verbessern. Sie werden beispielsweise in der Wettervorhersage, medizinischen Diagnostik und Wirtschaftsprozessen eingesetzt.
Die Steigerung neuronaler Netze sind sogenannte GANs (Generative Adversarial Networks). GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die sich gegenseitig verbessern. Sie können beispielsweise täuschend echte Menschen, Deepfakes, Straßenzüge oder Fake-Models erzeugen.
Anwendungen von KI
KI-Technologien werden in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt. KI automatisiert und optimiert Prozesse im Finanzwesen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Transportwesen und vielen anderen Bereichen. KI kann auch bei der Entwicklung von virtuellen Assistenten, selbstfahrenden Autos und Robotern eingesetzt werden. Die Einsatzbereiche der KI umfassen maschinelles Sehen und Hören, soziale Intelligenz, mathematisch-logische Intelligenz, Robotik, Sprachanalyse und vieles mehr.
Einige Beispiele für KI-Anwendungen sind die Bestimmung der Relevanz von Webseiten für Suchbegriffe, semantische Suchmaschinen wie Wolfram Alpha, automatische Sprach- und Texterkennung für digitale Assistenten wie Alexa und Siri, Bild- und Gesichtserkennung, Wortvorschläge und Verbesserungen bei der Tastatureingabe, autonome Roboter, personalisierte Suchergebnisse und Produktempfehlungen im Online-Handel, automatische Diagnose von Krankheiten, Planung in der Logistik, Prozessautomatisierung und intelligente Häuser.
Vorteile der KI
KI-Technologien bieten zahlreiche Vorteile, darunter eine höhere Genauigkeit und Effizienz bei verschiedenen Aufgaben. KI-Systeme können Daten viel schneller verarbeiten als Menschen, was Unternehmen dabei hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und Zeit und Geld zu sparen. KI hat auch das Potenzial, das Leben der Menschen zu verbessern, indem sie eine bessere Gesundheitsversorgung, Bildung und Arbeitsmöglichkeiten bietet.
Fazit
KI ist ein schnell wachsendes Technologiefeld, das das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu revolutionieren. Die KI-Technologie kann Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz und Genauigkeit zu verbessern, und den Einzelnen neue Möglichkeiten eröffnen. Es wird interessant sein zu sehen, wie sich die KI-Technologie in Zukunft weiterentwickelt und welche Auswirkungen sie auf die Welt haben wird.
