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Einfach erklärt: Was ist KI und welche Arten gibt es?

Anna Kofler
Head of
Marketing & Design
20. März 2024 • Lesezeit: 3 min

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich darauf konzentriert, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Technologien können lernen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Sprache zu verstehen, um vielfältige Probleme zu lösen. KI ist in unserem Alltag präsent, von der Spracherkennung auf Smartphones bis hin zu komplexen Entscheidungsfindungen in der Wirtschaft.

Die Vielfalt Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz umfasst Begriffe wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke, große Sprachmodelle (Large Language Models oder LLMs) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing oder NLP). Obwohl sie im Alltag oft synonym verwendet werden, gibt es zwischen ihnen technische Unterschiede:

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht Systemen das Lernen, ohne dass wir ihnen jede einzelne Regel beibringen müssen. Stattdessen nutzen sie mathematische Methoden, um aus Beispielen zu lernen. Wenn man einem solchen System viele Bilder von Katzen und Hunden zeigt und ihm mitteilt, welches Bild was zeigt, kann es nach und nach selbst erkennen, ob ein neues Bild eine Katze oder einen Hund darstellt. Es ist, als würde der Computer durch Erfahrung lernen, ähnlich wie Menschen.

Aus diesem Grund kann es auch sein, dass das System Fehler macht. In dieser Collage erkennt das System in jedem Bild einen Hund, obwohl sich hier ein paar Muffins eingeschlichen haben.

Image Source

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Stelle dir vor, ein Computer könnte sprechen und verstehen wie ein Mensch. Das ist vereinfacht gesagt das Ziel von NLP. Es geht darum, Systemen beizubringen, menschliche Sprache nicht nur zu erkennen, sondern auch ihre Bedeutung und den Kontext zu verstehen. NLP wird beispielsweise eingesetzt, um Sprachbefehle zu erkennen oder auch Texte automatisch zu übersetzen.

Der Hauptunterschied zwischen großen Sprachmodellen (LLM) und NLP besteht darin, dass erstere sich auf das Verständnis großer, komplexer Sätze konzentrieren, während letztere auf das Verständnis einzelner Wörter abzielen. Die meisten KIs, die wir heute nutzen, sind eigentlich große Sprachmodelle. Ein sehr populäres Beispiel ist ChatGPT.

Generative KI

Generative KI bezieht sich auf eine ausgefeilte Klasse künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte zu erstellen, von Texten und Bildern bis hin zu Musik und mehr. Sie funktioniert, indem sie riesige Mengen bestehender Daten analysiert und aus diesen Daten Muster und Stile lernt. Einmal trainiert, kann diese KI auf der Grundlage der erhaltenen Eingaben oder Anweisungen originelle Ergebnisse generieren.

Wenn du beispielsweise ein generatives KI-System bittest, eine Marketingbroschüre zu erstellen, nutzt es sein Verständnis von Sprache, Design und Marketingprinzipien, die es durch die Analyse zahlreicher bestehender Broschüren gelernt hat, um eine neue Broschüre zu produzieren, die deinen spezifischen Anforderungen entspricht.

Durch das Verständnis und die Anwendung verschiedener KI-Technologien wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und generative KI können wir nicht nur die Effizienz und Genauigkeit in bestehenden Prozessen verbessern, sondern auch innovative Lösungen für bisher ungelöste Fragen entwickeln. Es ist jedoch wie bei jeder neuen Technologie entscheidend, dass wir diese Technologien verantwortungsvoll einsetzen und ethische Standards berücksichtigen. Die Zukunft der KI bietet großes Potenzial, doch ihre Richtung wird maßgeblich davon bestimmt, wie wir sie heute gestalten und integrieren.

Dieser Beitrag wurde mithilfe von künstlicher Intelligenz erstellt.

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