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Definition Was ist Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence?

| Autor / Redakteur: Autor / Dr. Jürgen Ehneß

Künstliche Intelligenz beschäftigt sich als Teilgebiet der Informatik mit der Simulation menschlicher Intelligenz auf Maschinen und Computern. Die Geräte sollen in die Lage versetzt werden, selbständig zu lernen und auf Basis des Erlernten die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen.

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Die wichtigsten IT-Fachbegriffe verständlich erklärt.
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(Bild: © aga7ta - Fotolia)

Der englische Begriff für „Künstliche Intelligenz“ (KI) lautet Artificial Intelligence (AI). Es handelt sich um eine Teilgebiet der Informatik mit enger Verknüpfung zur Neurologie und anderen Wissenschaften. Künstliche Intelligenz soll die menschliche Intelligenz inklusive menschlicher Wahrnehmung und menschlichem Handeln auf Maschinen oder Computersystemen simulieren.

Auf Basis von Ausgangsdaten sind Maschinen mit Künstlicher Intelligenz in der Lage, selbständig zu lernen und Regeln oder Handlungsanweisungen abzuleiten. Mit diesen können sie anschließend Aktionen einleiten. Auf sich verändernde Daten oder Ausgangsbedingungen reagieren Systeme mit Künstlicher Intelligenz und zuvor antrainierten Erfahrungen passend. Sie zeigen ein intelligentes Problemlösungsverhalten.

Geprägt hat den Begriff „Artificial Intelligence“ der Informatiker John McCarthy im Jahr 1956. Er verwendete ihn auf der Dartmouth Conference in den USA als Überschrift für eines seiner Projekte. Heute ist Künstliche Intelligenz weit verbreitet und in vielen Soft- und Hardware-Lösungen implementiert. Die Implementierungen unterscheiden sich in ihrer Intelligenz und Leistungsfähigkeit jedoch stark und reichen von einfacher Nachahmung eines intelligenten Verhaltens bis zu Lösungen mit eigenständigem Problemlösungsverhalten.

Durch die steigende Rechen- und Speicherleistung von Computersystemen und die zunehmende Verarbeitungsleistung großer Datenmengen (Big Data) gewinnt Künstliche Intelligenz mehr und mehr an Bedeutung. Maschinen sind heute in der Lage, binnen kürzester Zeit große Datenmengen zu analysieren und für Lernprozesse der Künstlichen Intelligenz heranzuziehen.

Abgrenzung zwischen starker und schwacher Künstlicher Intelligenz

Oft wird zwischen sogenannter starker und schwacher Künstlicher Intelligenz unterschieden. Ein System mit schwacher Künstlicher Intelligenz ist speziell für eine einzige Aufgabe entwickelt und für diese trainiert. Sie löst nur in diesem Kontext gestellte Aufgaben und bildet nur einen konkreten Aspekt des menschlichen Denkens ab. Starke Künstliche Intelligenz hingegen ist in der Lage, unterschiedliche Problemstellungen und zuvor unbekannte Aufgaben zu lösen. Sie bildet einen größeren Teil des menschlichen Denkens ab.

Funktionsweise Künstlicher Intelligenz – die Bedeutung neuronaler Netze und des Deep Learnings

Künstliche Intelligenz verwendet große Datenmengen und lernt auf Basis von Algorithmen und erkannten Mustern oder Merkmalen. Für das maschinelle Lernen werden sogenannte neuronale Netze verwendet, welche die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachbilden. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten, die auf Eingangsdaten reagieren und die daraus abgeleiteten Ausgangsdaten an andere Knoten weitergeben.

Beim Deep Learning kommen große neuronale Netze mit vielen Schichten von Neuronen zum Einsatz. Sie sind in der Lage, komplexe Muster zu erlernen. Typische Anwendungsbereiche neuronaler Netze und des Deep Learnings sind die Sprach-, Schrift- und Bild- oder Gesichtserkennung.

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