Was genau steckt hinter künstlicher Intelligenz?
KI ist weit mehr als nur ein Trend. Sie ist eine bahnbrechende Technologie, die in nahezu jedem Sektor der Tech-Industrie einen Paradigmenwechsel herbeiführt.
Von selbstfahrenden Autos bis hin zu generativen KI-Werkzeugen wie ChatGPT und Google's Bard: Künstliche Intelligenz wird immer stärker Teil unseres Alltags.
Ein zentraler Aspekt von KI besteht darin, dass sie Maschinen ermöglicht, menschliches Denken nachzuahmen oder sogar zu verbessern. Dies geschieht durch Prozesse wie Mustererkennung und Entscheidungsfindung basierend auf riesige Datenmengen.
Starke versus schwache KI: Ein Spiel der Unterschiede
Innerhalb des Felds unterscheiden Experten zwischen starker und schwacher KI. Starke KI kann Probleme lösen, für die sie nie trainiert wurde.
Ähnlich wie Menschen dies tun können. Diese Form von KI existiert jedoch noch nicht tatsächlich und ihre Entwicklung stellt viele Forscher vor grosse Herausforderungen.
Schwache KI hingegen ist auf bestimmte Aufgaben spezialisiert und arbeitet innerhalb eines begrenzten Kontexts. Sie simuliert menschliche Intelligenz bei der Lösung klar definierter Probleme.
Maschinelles Lernen: Ein Algorithmus auf Tour
Obwohl die Begriffe «maschinelles Lernen» und «Deep Learning» oft in Diskussionen über KI fallen, sollten sie nicht synonym verwendet werden. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, während Deep Learning eine Form des maschinellen Lernens darstellt.
Ein Algorithmus für maschinelles Lernen wird mit Daten gefüttert und nutzt statistische Techniken. Mit dem Ziel, zu «lernen», wie er eine Aufgabe immer besser bewältigt – ohne dafür programmiert worden zu sein.
Deep Learning: Biologischen Strukturen als Vorbild
Im Gegensatz dazu läuft das Deep Learning über neuronale Netzwerke ab, die von biologischen Gehirnstrukturen inspiriert sind. Die Daten durchlaufen mehrere verborgene Schichten im Netzwerk, was es der Maschine ermöglicht, «tiefer» zu lernen und Verbindungen herzustellen.
Die Fortschritte, die die künstliche Intelligenz in einer Vielzahl von Branchen gemacht hat, waren in den letzten Jahren enorm. Ein Blick reicht, um zu verstehen, dass die Fantasie kaum reicht, sich das Entwicklungspotenzial für nächsten Jahrzehnten auszumalen.
Ob man die KI mal zu ihren Zukunftsprognosen zu ihrer eigenen Entwicklung befragen sollte ...?
