Was ist KI und wie funktioniert sie in 2024? – Künstliche Intelligenz einfach erklärt

Du möchtest Antworten auf die Fragen „Was ist KI“ und „Wie funktioniert KI“? Dann bist Du hier genau richtig. Denn in diesem Artikel gehe ich genau auf diese Fragen ein und erkläre Dir einfach was Künstliche Intelligenz eigentlich ist und macht.

Künstliche Intelligenz sorgt jeden Tag für mehr Schlagzeilen auf den Titelseiten. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und menschenähnliche Aufgaben zu erfüllen.

Zwischen utopisch und dystopisch schwankend, gehen die Meinungen über die gegenwärtigen und zukünftigen Anwendungen oder, schlimmer noch, Auswirkungen der künstlichen Intelligenz weit auseinander. Ohne die richtigen Anhaltspunkte neigen unsere Gedanken dazu, in Hollywood-gefertigte Gewässer abzudriften, in denen es von Roboterrevolutionen und autonomen Autos nur so wimmelt und wir kaum verstehen, wie KI eigentlich funktioniert.

Das liegt vor allem daran, dass KI an sich verschiedene Technologien beschreibt, die Maschinen die Fähigkeit geben, auf „intelligente“ Weise zu lernen.

Eine KI-basierte Umfrage ergab, dass Unternehmen, die den Einsatz von künstlicher Intelligenz begrüßten, ihren Umsatz um fast 80 % steigern konnten – im Vergleich zu denen, die dies nicht taten.

Allerdings können Unternehmen nicht einfach alles hinschmeißen und ihr Geschäft mit Robotern und Maschinen betreiben.

Unternehmer/innen müssen verstehen, worum es bei KI geht, was künstliche Intelligenz ist und wie KI funktioniert und vor allem, wie sie ihnen helfen kann.

Egal, ob du KI-Entwicklungssoftware nutzen willst, um Apps zu entwickeln, die dir beim Kundenservice helfen, KI Video Generatoren, um aus text Video zu erstellen oder ob du KI gestützte Software für die automatische Texterstellung bzw. KI Copywriting Tools nutzen willst, Wissen ist der erste Schritt.

In diesem Artikel gebe ich dir einen Überblick über KI und ihre Grundlagen, damit du entscheiden kannst, ob sie die richtige Lösung für deine Geschäftsanforderungen ist.

BIs Du bereit, dann lass uns loslegen mit „KI einfach erklärt“.

Achja,

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Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) bzw. artificial intelligence (AI) im englischen, ermöglicht es Maschinen, aus Erfahrungen zu lernen, sich an neue Eingaben anzupassen und menschenähnliche Aufgaben zu erfüllen.

Im Volksmund wird KI oft in einen Topf mit Robotern und selbstfahrenden Autos geworfen. Dieser Ansatz verkennt jedoch die wichtigste praktische Anwendung der künstlichen Intelligenz: die Verarbeitung der riesigen Datenmengen, die täglich anfallen.

Durch die strategische Anwendung von KI auf bestimmte Prozesse lassen sich Erkenntnisse gewinnen und Aufgaben in einem unvorstellbaren Tempo und Umfang automatisieren.

KI-Systeme führen intelligente Suchvorgänge durch, interpretieren Texte und Bilder, um Muster in komplexen Daten zu erkennen, und handeln dann auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse.

Was sind die grundlegenden Komponenten der künstlichen Intelligenz

Viele der revolutionären KI-Technologien sind gängige Schlagworte wie “ Natural Language Processing“, „Deep Learning“ und „Predictive Analytics“. Das sind Spitzentechnologien, die es Computersystemen ermöglichen, die Bedeutung der menschlichen Sprache zu verstehen, aus Erfahrungen zu lernen und Vorhersagen zu treffen.

Das Verständnis des KI-Jargons ist der Schlüssel zu einer Diskussion über die realen Anwendungen dieser Technologie. Die Technologien sind bahnbrechend und revolutionieren die Art und Weise, wie Menschen mit Daten interagieren und Entscheidungen treffen, und sollten von uns allen in Grundzügen verstanden werden.

Maschinelles Lernen – Lernen aus Erfahrung

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Anwendung der KI, die Computersysteme in die Lage versetzt, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. ML konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die Daten analysieren und Vorhersagen machen können. Das maschinelle Lernen wird nicht nur eingesetzt, um vorherzusagen, welche Netflix-Filme dir gefallen könnten oder welche Route du am besten mit dem Uber fährst, sondern auch im Gesundheitswesen, in der Pharmaindustrie und in den Biowissenschaften, um die Diagnose von Krankheiten zu unterstützen, medizinische Bilder zu interpretieren und die Entwicklung von Medikamenten zu beschleunigen.

Deep Learning – Selbstlernende Maschinen

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze eingesetzt werden, die durch die Verarbeitung von Daten lernen. Künstliche neuronale Netze ahmen die biologischen neuronalen Netze im menschlichen Gehirn nach.

Mehrere Schichten künstlicher neuronaler Netze arbeiten zusammen, um aus vielen Eingaben eine einzige Ausgabe zu bestimmen, z. B. das Bild eines Gesichts aus einem Mosaik von Kacheln zu erkennen. Die Maschinen lernen durch positive und negative Verstärkung der Aufgaben, die sie ausführen, was ständige Bearbeitung und Verstärkung erfordert, um Fortschritte zu erzielen.

Eine andere Form des Deep Learning ist die Spracherkennung, die es dem Sprachassistenten in Telefonen ermöglicht, Fragen wie „Hey Siri, wie funktioniert künstliche Intelligenz?“ zu verstehen.

Neuronales Netzwerk – Assoziationen herstellen

Neuronale Netze ermöglichen Deep Learning. Wie bereits erwähnt, sind neuronale Netze Computersysteme, die den neuronalen Verbindungen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Das künstliche Äquivalent eines menschlichen Neurons ist ein Perzeptron. So wie Bündel von Neuronen im Gehirn neuronale Netze bilden, bilden Stapel von Perzeptronen künstliche neuronale Netze in Computersystemen.

Neuronale Netze lernen, indem sie Trainingsbeispiele verarbeiten. Die besten Beispiele sind große Datensätze, wie z. B. 1.000 Katzenfotos. Durch die Verarbeitung der vielen Bilder (Eingaben) ist die Maschine in der Lage, eine einzige Ausgabe zu erzeugen, die die Frage beantwortet: „Ist das Bild eine Katze oder nicht?“

Bei diesem Prozess werden die Daten viele Male analysiert, um Assoziationen zu finden und den zuvor undefinierten Daten eine Bedeutung zu geben. Durch verschiedene Lernmodelle, wie z. B. positive Verstärkung, wird der Maschine beigebracht, dass sie das Objekt erfolgreich identifiziert hat.

Die weitere Entwicklung sind die KI Bild Generator Tools, die Texteingaben erfolgreich in Bilder umwandeln können. Die Grundlage dafür ist oft die KI von DALL-E.

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Kognitives Denken – Schlüsse aus dem Kontext ziehen

Kognitives Denken ist ein weiterer wesentlicher Bestandteil der KI. Ihr Ziel ist es, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu imitieren und zu verbessern. Kognitives Denken zielt darauf ab, den menschlichen Denkprozess in einem Computermodell nachzubilden, in diesem Fall durch das Verstehen der menschlichen Sprache und der Bedeutung von Bildern.

Kognitives Denken und künstliche Intelligenz streben gemeinsam danach, Maschinen mit menschenähnlichen Verhaltensweisen und Informationsverarbeitungsfähigkeiten auszustatten.

Natural Language Processing (NLP) – Verstehen der Sprache

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es Computern, menschliche Sprache und Sprache zu interpretieren, zu erkennen und zu produzieren. Das ultimative Ziel von NLP ist es, eine nahtlose Interaktion mit den Maschinen zu ermöglichen, die wir jeden Tag benutzen, indem wir den Systemen beibringen, menschliche Sprache im Kontext zu verstehen und logische Antworten zu geben.

Beispiele für NLP aus der Praxis sind der Skype Translator, der die Sprache mehrerer Sprachen in Echtzeit übersetzt, um die Kommunikation zu erleichtern.

Computer Vision – Verstehen von Bildern

Computer Vision ist eine Technik, die Deep Learning und Mustererkennung einsetzt, um den Inhalt eines Bildes zu interpretieren, einschließlich der Grafiken, Tabellen und Bilder in PDF-Dokumenten sowie anderer Texte und Videos. Computer Vision ist ein wesentlicher Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, visuelle Daten zu erkennen, zu verarbeiten und zu interpretieren.

Die Anwendungen dieser Technologie haben bereits begonnen, Branchen wie Forschung & Entwicklung und das Gesundheitswesen zu revolutionieren. Computer Vision wird eingesetzt, um Patienten schneller zu diagnostizieren, indem Computer Vision und maschinelles Lernen genutzt werden, um Röntgenbilder von Patienten auszuwerten.

Weitere unterstützende Technologien für Künstliche Intelligenz

Durch die Integration von Application Processing Interfaces (APIs) können Aspekte der künstlichen Intelligenz in bestehende Software integriert werden, um deren normale Funktion mit KI zu erweitern.

Warum ist künstliche Intelligenz (KI) wichtig?

Wie KI die Art und Weise, wie wir unser Leben leben, verändert hat (und weiter verändert)

Nachdem die KI Deep Blue 1997 als erste in der Geschichte der künstlichen Intelligenz, den internationalen Großmeister Garri Kasparow in einer Partie besiegt hatte, wurde den Menschen mit der Zeit immer bewusster, wie KI in der Wirtschaft eingesetzt werden kann.

John McCarthy, der Vater der KI, war einer der Ersten, der begann, über KI in der Praxis nachzudenken.

Das menschliche Gehirn kann zwar immer noch mehr Informationen verstehen und verarbeiten als Maschinen, aber bestimmte Aufgaben sind für letztere viel einfacher.

Da Systeme der künstlichen Intelligenz heute in der Lage sind, den Kontext wichtiger Teile der menschlichen Sprache zu verstehen, können sie den Menschen bei der Entscheidungsfindung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bilderkennung helfen – letzteres ist ein entscheidender Faktor bei der Computer Vision.

In diesem Zusammenhang wird der Begriff künstliche Intelligenz im Alltag oft verwendet, um zu beschreiben, wie diese Systeme die menschlichen Fähigkeiten ergänzen, anstatt sie zu ersetzen.

Die Übersetzung menschlicher Intelligenzprozesse in maschinelle Lernmodelle, die Computer nutzen können, ist ein wichtiger Schwerpunkt der KI-Forschung.

Auch wenn diese Übersetzung noch nicht perfekt ist und es immer noch viele Aufgaben gibt, die besser für Menschen geeignet sind, ist es das Ziel, die Genauigkeit dieser Modelle weiter zu verbessern, damit sie in mehr praktischen Situationen eingesetzt werden können.

Herausforderungen der KI

Obwohl künstliche Intelligenz den Menschen in vielen Bereichen hilft, gibt es immer noch große Herausforderungen.

Hier sind einige der wichtigsten davon.

Datengenauigkeit und Verzerrungen

Die erste Herausforderung, die es zu berücksichtigen gilt, ist die Genauigkeit und Verzerrung der Daten.

Daten, die zum Trainieren von Modellen der künstlichen Intelligenz verwendet werden, können ungenau oder verzerrt sein.

Ein einfaches Beispiel: Wenn ein Trainingsdatensatz mehr Männer als Frauen enthält, lernt das KI-Modell, Männer eher mit der anstehenden Aufgabe zu assoziieren als Frauen.

Das kann in der Folge zu Problemen führen.

Ein anderes Beispiel ist ein Gesichtserkennungssystem, das auf einem Datensatz mit einer bestimmten Rasse trainiert wurde.

Das kann bedeuten, dass es bei der Erkennung anderer Rassen weniger genau ist, da die Daten, auf denen es trainiert wurde, relativ subjektiv waren.

Cybersecurity

Eine weitere Herausforderung beim Einsatz von KI ist die Cybersicherheit.

Da KI-Systeme oft mit dem Internet verbunden sind, können sie anfällig für Cyberangriffe sein.

Ein Cyberangreifer könnte z. B. die Trainingsdaten eines KI-Systems mit einer gegnerischen Lerntechnik vergiften.

Dies würde dazu führen, dass das KI-System ungenaue Informationen lernt und Entscheidungen trifft, die den Angreifer begünstigen.

Ethik

Die dritte Herausforderung ist ethischer Natur.

Da KI-Systeme immer leistungsfähiger werden, gibt es ethische Bedenken, wie sie eingesetzt werden sollen.

Wer ist zum Beispiel verantwortlich, wenn ein selbstfahrendes Auto in einen Unfall verwickelt wird?

Der Autohersteller, der Softwareentwickler oder die Person, der das Auto gehört?

Es gibt auch Bedenken darüber, wie KI in Zukunft eingesetzt werden wird.

Wird KI zum Beispiel eingesetzt, um Menschen zu kontrollieren oder Entscheidungen für sie zu treffen?

Oder wird sie eingesetzt, um Menschen zu helfen und ihnen das Leben zu erleichtern?

Diese ethischen Fragen müssen beantwortet werden, wenn sich KI in der Gesellschaft immer mehr durchsetzt.

Implementierung

Die Implementierung von KI ist ein weiterer zu berücksichtigender Faktor.

Die Implementierung eines KI-Systems kann schwierig und zeitaufwändig sein, da KI-Systeme oft viele Daten benötigen, um effektiv zu sein.

Das Sammeln und Kennzeichnen dieser Daten kann eine große Herausforderung sein, vor allem, wenn es sich um sensible Daten (wie medizinische Daten) oder unstrukturierte Daten (wie Bilder oder Videos) handelt.

Wartung

Die letzte Herausforderung ist die Wartung.

KI-Systeme müssen regelmäßig aktualisiert und gewartet werden.

Die Daten, auf denen sie trainiert werden, können schnell veraltet sein, vor allem in schnelllebigen Bereichen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen.

Es kann auch schwierig sein, den Überblick über all die verschiedenen Teile eines KI-Systems zu behalten, was die Wartung zu einem Problem macht.

KI in verschiedenen Branchen

Hier sind einige der KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen und die Vorteile, die KI-Systeme bringen.

Virtuelle Assistenz

Eine der häufigsten Anwendungen von KI sind die virtuellen Assistenten.

Virtuelle Assistenten sind Computerprogramme, die Menschen bei der Terminplanung, dem Kundenservice und sogar bei persönlichen Aufgaben wie der Bestellung von Lebensmitteln oder der Buchung eines Hotelzimmers helfen.

Einige beliebte virtuelle Assistenten sind Alexa von Amazon, Siri von Apple und der Google Assistant.

Virtuelle Assistenten werden immer häufiger eingesetzt, auch bspw. als KI im Marketing, da sie viele Aufgaben übernehmen können, die traditionell von Menschen erledigt wurden, wie bspw. automatisch Artikel schreiben oder sogar Blogartikel verfassen lassen, als KI Chatbots in Live Chats agieren usw.

Dadurch haben die Menschen mehr Zeit für produktivere Dinge.

Autonome Fahrzeuge

Selbstfahrende Autos sind eine der vielversprechendsten Anwendungen von künstlicher Intelligenz.

Autonome Fahrzeuge sind Autos, die in der Lage sind, selbst zu fahren, indem sie eine Vielzahl von Sensoren und Kameras nutzen, um sich in ihrer Umgebung zurechtzufinden.

Sie könnten die Zahl der Unfälle auf den Straßen verringern und den Verkehr effizienter und erschwinglicher machen.

Spracherkennung

Spracherkennung ist eine Form der KI, die dazu dient, menschliche Sprache zu erkennen.

Ob du dich von Alexa oder Google Home über den nächsten Zug informieren lässt oder Siri oder Bixby bittest, einen Timer zu stellen – Spracherkennung ist etwas, das wir jeden Tag nutzen.

Sie kann für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, z. B. um den Sprecher einer bestimmten Äußerung zu identifizieren, Sprache in Text zu übersetzen oder nach bestimmten Informationen zu suchen.

Der Einsatz von Spracherkennungsprogrammen in Computersystemen kann dazu beitragen, diese benutzerfreundlicher und effizienter zu machen, was zu einer Zeitersparnis für die Benutzer/innen führt.

KI Stimmengeneratoren können zudem aus Text Sprache und Stimmen erzuegen.

Sprachgeneratoren sind eine der beliebtesten Anwendungen der Sprachsynthese-Technologie der künstlichen Intelligenz.

Indem sie aufgezeichnete Sprachsamples verwenden, um eine neue, synthetische Sprache zu erzeugen, können Sprachgeneratoren lebensechte Simulationen menschlicher Stimmen erstellen.

Die Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologie sind vielfältig und reichen von sprachgesteuerten Assistenten über die Aufnahme von Hörbüchern bis hin zu computergenerierten Charakteren in Videospielen und Voice-over in Videos.

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Gesundheitswesen

KI-Algorithmen können bei der Analyse großer Datenmengen im Gesundheitswesen zum Einsatz kommen, wo eine riesige Menge an Daten verarbeitet und analysiert werden muss.

KI kann dazu genutzt werden, personalisierte Behandlungspläne für Patienten zu entwickeln und die Ergebnisse solcher Behandlungen vorherzusagen.

Mit den Durchbrüchen in der KI können wir in Zukunft noch mehr beeindruckende Anwendungen von KI im Gesundheitswesen erwarten.

Fertigung

KI-Lösungen in der Fertigungsindustrie können z. B. bei der Qualitätskontrolle, der vorausschauenden Wartung und der Prozessoptimierung helfen.

Da unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen eingehen und verarbeitet werden müssen, sind die Anwendungsmöglichkeiten von KI in der Fertigung vielfältig.

In diesem Fall können verschiedene Maschinenarchitekturen entwickelt werden, die bei der vorausschauenden Wartung helfen, z. B. durch den Einsatz von Werkzeugen zur Erkennung von Mustern, die auf ein Problem mit einer Maschine hinweisen könnten.

Branchen, die Cloud Computing nutzen

Da die Arbeitsabläufe in der Datenverwaltung und in der Datenbanksoftware immer effizienter werden, können die Anwendungen der KI, wie sie von Entwicklern eingesetzt werden, in verschiedenen Branchen beobachtet werden.

Da Python eine gängige Sprache für die Entwicklung dieser Anwendungen ist, bietet der Einsatz von KI viele Vorteile – vom Einzelhandel und E-Commerce bis hin zu Banken und Finanzdienstleistungen finden Entwickler/innen Wege, KI einzusetzen, um ihre Cloud-Anwendungen effizienter zu machen.

Die vier Arten von künstlicher Intelligenz

Gegenwärtig gibt es vier Haupttypen von künstlicher Intelligenz, die wie folgt aussehen.

Reaktive Maschinen

Reaktive Maschinen können auf ihre Umgebung reagieren und Maßnahmen ergreifen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Sie sind nicht in der Lage, Erinnerungen zu bilden oder aus vergangenen Erfahrungen zu lernen.

Obwohl es eine Zeit und einen Ort für solche KI gibt, wird sie nicht so häufig eingesetzt wie die anderen Arten von KI.

Begrenztes Gedächtnis

Diese Art von KI ähnelt den reaktiven Maschinen, hat aber zusätzlich ein Gedächtnis.

Dadurch kann sich die Maschine an bestimmte Aspekte ihrer vergangenen Erfahrungen erinnern und diese Informationen für ihre aktuellen Handlungen nutzen.

Ein selbstfahrendes Auto mit begrenztem Gedächtnis könnte sich zum Beispiel an die Position eines Stoppschilds erinnern, an dem es früher am Tag vorbeigefahren ist, und diese Information nutzen, um das Stoppschild nicht zu überfahren.

Theory of Mind

Diese Art der KI befindet sich noch in der Entwicklung, ist aber vielversprechend für die Zukunft.

KI-Ressourcen mit einer Theory of Mind wären in der Lage, die mentalen Zustände anderer Personen zu verstehen und diese Informationen zu nutzen, um zu entscheiden, was zu tun ist.

Eine KI mit der Theorie des Verstandes könnte z. B. durch die Analyse der Mimik und der Körpersprache einer Person mit viel höherer Sicherheit erkennen, ob diese lügt als die derzeitigen Methoden zur Lügenerkennung.

Selbsterkenntnis

Dies ist die Zukunft der KI, und sie befindet sich noch in der Entwicklungsphase.

Eine selbstbewusste Maschine wäre in der Lage, sowohl ihre Gedanken und Gefühle als auch die anderer zu verstehen.

Sie wäre in der Lage, mit Menschen auf ganz natürliche Weise zu interagieren, genau wie ein Mensch es tun würde.

Wie eine Szene aus einem Science-Fiction-Film würde diese Art der Automatisierung in der Lage sein, selbstständig und ohne menschliches Zutun Ziele zu erreichen.

Auch wenn dies noch weit in der Zukunft zu liegen scheint, gibt es schon heute einige Anwendungen dieser Art von KI, an denen aktiv gearbeitet wird.

Ein Beispiel ist Googles DeepMind, ein Algorithmus, der aus Erfahrung lernt.

Enge bzw. schwache Künstliche Intelligenz vs. Maschinelles Lernen (Machine Learning) und Deep Learning

Schwache KI (auch bekannt als Narrow AI / Weak AI) ist eine Form der KI, bei der Maschinen für eine bestimmte Aufgabe entwickelt und trainiert werden.

Diese Art von KI sehen wir heute in Anwendungen wie Gesichtserkennung, Spamfilter und selbstfahrenden Autos.

Das maschinelle Lernen hingegen ist ein Teilbereich der KI, bei dem es darum geht, Computern die Fähigkeit zu geben, Wissen aus bestimmten Daten zu gewinnen, ohne dass sie dazu angewiesen werden.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen, sogenannte künstliche neuronale Netze, verwendet werden, um aus Daten zu lernen, ähnlich wie Menschen lernen.

Dadurch können Maschinen z. B. Objekte, Bilder und Gesichtsausdrücke erkennen, die sie vorher nicht kannten.

Außerdem können so Anwendungen wie Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung entwickelt werden, die sich mit der Zeit weiterentwickeln.

Fazit – Was ist KI und wie funktioniert sie in 2024? – Künstliche Intelligenz einfach erklärt

Zu verstehen, was KI ist und wie künstliche Intelligenz funktioniert, ist im Zeitalter von Big Data und intelligenten Geräten entscheidend.

Obwohl sich die KI-Technologie noch in einem relativ frühen Entwicklungsstadium befindet, kann sie unser Leben in vielerlei Hinsicht verändern.

Wenn wir die KI-Technologie weiter erforschen und entwickeln, können wir sicherstellen, dass ihre Vorteile genutzt und ihre Risiken minimiert werden.

Was denkst du über KI und die Zukunft der Menschheit? Teile deine Gedanken in den Kommentaren unten mit!