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Künstliche Intelligenz – einfach erklärt

Bild: CanStockPhoto

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning: Ein kurzer Überblick über die verschiedenen Begriffe.

Der Begriff "künstliche Intelligenz" bezeichnet die Eigenschaft technischer Systeme, selbstständig Probleme zu lösen. Ein Computerprogramm, das nur vorgegebene Aufgaben nach festgelegten Schritten löst, ist noch keine KI, denn es kann bei Abweichungen nur mit einer Fehlermeldung reagieren. KI dagegen ist in der Lage zu lernen und sich während des Lernprozesses zu verbessern.

Mit "schwache" oder "angewandte KI" (weak oder narrow AI) bezeichnet man Systeme, die für eine bestimmte Aufgabe entwickelt und darauf trainiert wurden. Alle heutigen KI-Anwendungen, beispielsweise intelligente persönliche Assistenten wie Siri, gehören dazu.

"Starke KI" (strong oder general AI) dagegen soll in der Lage sein, auch für sie vollkommen unbekannte Aufgaben zu meistern. Das ist allerdings noch Zukunftsmusik.

KI kann auf unterschiedliche Weisen Daten verarbeiten und man spricht dabei von deduktivem, induktivem, abduktivem oder analogem Denken. "Maschinelles Lernen", ein Teilbereich der KI, arbeitet induktiv. Dabei unterscheidet man drei Arten von maschinellem Lernen: überwacht, unbeaufsichtigt, Verstärkungslernen.

"Deep Learning" wiederum ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Das System besteht aus vielschichtigen neuronalen Netzen und arbeitet ähnlich wie ein Gehirn, indem es gewisse Verbindungen verstärkt, andere aber schwächt. Wie genau die Ergebnisse zustande kommen, ist je nach Komplexität des Systems nicht immer nachvollziehbar.

Das "Periodensystem der Künstlichen Intelligenz" gibt einen Überblick über KI-Elemente und ihre Einsatzmöglichkeiten.

Erstellt: 16.09.2020
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