Ob ChatGPT, Google Gemini oder die neuesten KI-Funktionen der Samsung Galaxy-Reihe. Das Thema KI ist spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 in aller Munde.
Doch KI ist nicht gleich KI, denn der Begriff der Künstlichen Intelligenz hat sich im Laufe der Jahre und vor allem im letzten Jahr zu einer Art Überbegriff für Funktionen und Software entwickelt, die mit bestimmten Funktionen oder Eigenschaften daherkommen.
Doch was ist nun eine KI und was nicht?
Künstliche Intelligenz und ihre Ableger
Der Begriff »Künstliche Intelligenz« bezieht sich, vereinfacht gesagt, auf Computerprogramme und -systeme, die entworfen werden, um Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Diese Programme verwenden Algorithmen, um aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen.
Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, unterscheidet man grundsätzlich zwischen schwachen und starken KIs. Besonders letztere sind bisher nur Theorie.
1. Schwache KI
Schwache KI bezieht sich auf Systeme, die auf eine bestimmte Aufgabe oder einen begrenzten Bereich spezialisiert sind. Sie sind ausgerichtet, spezifische Funktionen zu erfüllen, ohne die Fähigkeit zu haben, vielfältige kognitive Aufgaben zu bewältigen. Beispiele für schwache KI sind Spracherkennungssysteme oder Bilderkennung.
2. Starke KI
Starke KI-Systeme sind in der Lage, eine breite Palette von kognitiven Aufgaben zu bewältigen, ähnlich wie der menschliche Verstand. Bis heute gibt es jedoch keine echte, starke KI; Forschung und Entwicklung in diese Richtung schreiten jedoch voran.
»KI-Funktionen«
Jetzt wissen wir also, was genau eine KI ist, aber was hat es mit den »KI-Funktionen« auf sich, die überall aus dem Boden sprießen?
Damit sind in vielen Fällen, wie zum Beispiel beim oben genannten Beispiel der Samsung Galaxy-Smartphones, nur Funktionen oder Technologien gemeint, die auf KI-Algorithmen basieren. Sie werden allgemein hin nicht als KI betrachtet, können aber Teil eines KI-Systems sein.
Dabei kommen meist die folgenden Technologien zum Einsatz, die mit KI in Verbindung stehen.
Maschinelles Lernen
Dabei handelt es sich um ein Teilgebiet, das Algorithmen verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und daraus zu lernen. Zum maschinellen Lernen gehören verschiedene Vorgehensweisen, wie zum Beispiel neuronale Netzwerke oder Decision Trees.
Neuronale Netzwerke
Hierbei handelt es sich um eine Art des maschinellen Lernens. Diese von Hirnen inspirierten Strukturen bestehen aus künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind.
Die grundlegende Idee ist, dass diese künstlichen Neuronen Informationen verarbeiten und durch das Netzwerk leiten, um komplexe Aufgaben zu erfüllen, wie zum Beispiel Bilderkennung oder Sprachverarbeitung.
Dabei hat jede Verbindung zwischen den Neuronen eine Gewichtung, die die Bedeutung der Bindung angibt. Diese Gewichtungen werden beim Trainieren des Netzwerkes immer wieder angepasst, bis das gewünschte Ergebnis herauskommt.
Decision Trees
Auch hierbei handelt es sich um eine Art des maschinellen Lernens. Decision Trees sind, wie der Name schon andeutet, Baum-ähnliche Strukturen. Sie helfen dabei, Entscheidungen basierend auf Eingabedaten zu treffen und Vorhersagen zu machen.
Ein Decision Tree besteht aus Wurzelknoten (erste Entscheidung), inneren Knoten (weitere Entscheidungen) und Blattknoten (Endresultate). Die Kanten verbinden die Knoten und repräsentieren Bedingungen oder Werte.
Sieht aus wie KI, aber ist es das auch?
Es gibt einige Programme und Funktionen, die oftmals als KI bezeichnet werden, aber eigentlich wenig bis gar nichts damit zu tun haben. Um diese leichter zu erkennen, teilen wir sie in zwei Kategorien auf:
Regelbasierte Systeme
Hierzu gehören beispielsweise Sprachassistenten wie Siri oder Alexa. Obwohl sie oft mit KI in Verbindung werden, basiert ihr Prinzip hauptsächlich auf vordefinierten Regeln und Algorithmen.
Die Assistenten reagieren auf bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen des Benutzers und führen dann vorprogrammierte Aktionen oder Antworten aus. Sie erweitern ihr Wissen also nicht und können sich in keiner Form anpassen.
Heuristik
Hierbei handelt es sich um eine Problemlösungsstrategie, die in verschiedenen Programmen angewendet werden kann. Sie basieren auf Erfahrungswerten und Faustregeln. Sie ermöglichen es, komplexe Probleme schnell und effizient zu lösen, indem sie bekannte Muster und Lösungen nutzen, ohne explizit zu lernen oder Schlussfolgerungen zu ziehen.
Wenn ihr zum Beispiel eine Route mit Google Maps plant, verwendet das System eine Heuristik, um die schnellste oder kürzeste Route zu berechnen. Statt alle möglichen Routenkombinationen zu überprüfen, basiert die Heuristik von Google Maps auf bekannten Mustern. Auch hier lernt das Programm nichts dazu.
Fazit
Der KI-Bereich ist vielfältig. Das Spektrum reicht von schwacher bis hin zu potenziell starker KI, wobei viele als »KI-Funktionen« beworbene Technologien lediglich auf KI-Algorithmen basieren.
Regelbasierte Systeme oder Heuristik sind zwar nützlich, stellen jedoch keine echte KI dar, auch wenn es sich manchmal so für uns anfühlen kann.
Uns sollte bewusst sein, dass KI mehr ist als nur einzelne Technologien, sondern ein dynamisches und komplexes Feld, das ständig weiterentwickelt wird.
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