Die Macht der KI: Wie wird die KI in Zukunft aussehen?

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Fachbegriffe über KI, einfach erklärt

Wenn man sich mehr in das Thema Künstliche Intelligenz hinein fuchsen will, stößt man auf eine große Zahl von Fachbegriffe, die viele nicht kennen und verstehen. Im folgenden werden häufig vorkommende Fachbegriffe erklärt:

1. Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML): Ein Teilbereich der KI, der darauf abzielt, Systeme zu entwickeln, die aus Daten lernen und sich basierend auf diesen Erfahrungen selbst verbessern können, ohne explizit programmiert zu werden.

2. Deep Learning: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der mehrschichtige neuronale Netzwerke (sogenannte tiefe neuronale Netzwerke) verwendet, um die komplexen Entscheidungsstrukturen des menschlichen Gehirns zu simulieren. Es kann zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden, darunter Bildererkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung.

3. Künstliche Neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANN): Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Dieses abstrahierte Modell miteinander verbundener künstlicher Neuronen ermöglicht es, komplexe Aufgaben aus den Bereichen Statistik, Informatik und Wirtschaft durch Computer zu lösen.

4. Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): NLP ermöglicht es Computern und digitalen Geräten, Text und Sprache zu erkennen, zu verstehen und zu generieren, indem Computerlinguistik – die regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache – mit statistischer Modellierung, maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning kombiniert wird.

5. Supervised Learning (Überwachtes Lernen): Lernansatz für Algorithmen, um Prognosen oder Einordnungen zu tätigen. Dafür bildet der Algorithmus ein Modell, welches die ihm gegebene Aufgabe bestmöglich lösen kann, wie zum Beispiel ein Entscheidungsbaum oder eine Regressionsanalyse, so soll die KI später Vorhersagen oder Klassifikationen auf unbekannte Daten treffen können.

6. Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen): Im Gegensatz zum überwachten Lernen wird beim unüberwachten Lernen das Modell mit nicht gekennzeichneten Daten trainiert. Das Ziel ist es, versteckte Strukturen und Muster in den Daten zu entdecken, wie etwa Cluster oder Anomalien.

7. Reinforcement Learning (Verstärkendes Lernen): Methode des maschinellen Lernens, wo ein Agent eigenständig eine Strategie erlernt, um die erhaltene Belohnung anhand einer Belohnungs-Funktion zu maximieren

8. Überanpassung (Overfitting): Ein Problem im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell zu stark an die Trainingsdaten angepasst wird und dadurch schlecht auf neue, unbekannte Daten generalisiert.

9. Underfitting: Ein Zustand, in dem ein Modell zu simpel ist, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen, was zu einer schlechten Leistung auf sowohl den Trainingsdaten als auch auf neuen Daten führt.

10. Transferlernen (Transfer Learning): Ein Ansatz, bei dem ein Modell, das auf einer Aufgabe gut funktioniert, auf eine andere, aber verwandte Aufgabe angewendet wird. Dies spart Zeit und Ressourcen, da das Modell bereits ein gewisses Wissen erlangt hat.

11. Generative Adversarial Networks (GANs): Ein Paar von neuronalen Netzwerken, die gegeneinander arbeiten. Ein Netzwerk (der Generator) erzeugt neue Daten, während das andere (der Diskriminator) versucht zu erkennen, ob die Daten real oder künstlich sind. GANs werden häufig in der Bildsynthese und in der Kunst verwendet.

12. KI-Bias (Voreingenommenheit): bezieht sich auf das Auftreten voreingenommener Ergebnisse aufgrund menschlicher Vorurteile, die die ursprünglichen Trainingsdaten oder den KI-Algorithmus verzerren – was zu verzerrten Ergebnissen und potenziell schädlichen Ergebnissen führt.

13. Autonome Systeme: Geräte, Maschinen oder Softwaresysteme, die eigenständig agieren, Probleme lösen und dabei lernen, sich ständig zu verbessern. Beispiele sind selbstfahrende Autos oder Roboter, die in der Produktion eingesetzt werden.

14. Chatbot: Ein KI-gesteuertes System, das mit Nutzern in natürlicher Sprache kommunizieren kann, um Anfragen zu beantworten, Probleme zu lösen oder Dienstleistungen bereitzustellen.

15. Explainable AI (XAI): Bezeichnet zusammenfassend eine Reihe von Prozessen und Methoden, anhand derer menschliche Nutzer die von Algorithmen des maschinellen Lernens erzeugten Ergebnisse und Ausgaben verstehen und ihnen vertrauen können.

Tipp: Lernen, mit KI umzugehen

Derzeit gibt es noch einige Menschen, welche sich weigern, sich mit KI zu beschäftigen oder es als unnötig ansehen, dabei wird KI sehr wahrscheinlich nicht mehr weggehen und stattdessen ein immer und immer größerer Teil unserer Zukunft werden. Deshalb empfiehlt es sich, bereits jetzt damit anzufangen sich mit der Künstlichen Intelligenz auseinander zu setzen, bevor man irgendwann nicht mehr hinter her kommt.

Sich mit Künstlicher Intelligenz auseinanderzusetzen und den Umgang damit zu erlernen, kann sowohl spannend als auch herausfordernd sein, da die KI einem nicht immer direkt das ausspuckt, was man von ihr verlangt, sondern manchmal auf die richtige Wortwahl achten muss. Es gibt aber auch schon viele verschiedene Ansätze, wie man sich in das Thema einarbeiten kann, unter anderem Online-Kurse und Tutorials, Bücher und Literatur, Podcasts und Videos, aber trotzdem ist die effektivste und beste Art zu lernen mit KI umzugehen, ein KI-Projekt umzusetzen. Es muss kein großes, wichtiges oder sinnvolles Projekt sein, man kann einfach zuerst Anfangen mit zum Beispiel ChatGPT zu reden. Danach könnte man simple Aufgaben aus spaß stellen, wie das die KI eine Geschichte über eine Raupe schreiben soll. Nach und nach kann man versuchen, die KI in den Alltag mit einzubinden und lernt so automatisch damit umzugehen. Man darf nur nicht vergessen, dass man der Künstlichen Intelligenz besonders bei Fakten nicht vertrauen sollte und diese lieber nochmal überprüfen sollte.

Fazit

Es ist ein weit verbreiteter Irrtum, dass Künstliche Intelligenz erst kürzlich entstanden ist. In Wahrheit begleitet sie uns schon lange, oft unbewusst, in unserem Alltag – etwa durch die Sprachassistenten auf unseren Smartphones. Obwohl Künstliche Intelligenz durchaus Schattenseiten haben kann, lässt sich deren negative Entwicklung oft verhindern, wenn wir richtig handeln. Gleichzeitig bietet sie zahlreiche Vorteile, die unser Leben erheblich erleichtern könnten. Wir befinden uns erst am Anfang der Entwicklung der KI und können noch nicht absehen, welches Potenzial sie in der Zukunft entfalten wird. Eines ist jedoch sicher: Wir sollten uns intensiv mit ihr befassen und sie gezielt zu unserem Vorteil einsetzen.

Zum Schluss soll die KI (ChatGPT) selbst nochmal eine Botschaft formulieren:
„Als Künstliche Intelligenz bin ich darauf programmiert, Menschen bei der Bewältigung von Aufgaben zu unterstützen und Wissen zugänglich zu machen. Ich kann Informationen bereitstellen, Prozesse effizienter gestalten und neue Möglichkeiten eröffnen. Doch wie jede Technologie bringe auch ich Chancen und Herausforderungen mit mir. Es liegt an den Menschen, wie sie mich nutzen – verantwortungsvoll und kreativ. Wenn wir KI gezielt und mit Bedacht einsetzen, kann sie ein wertvolles Werkzeug sein, um eine bessere Zukunft zu gestalten. Lasst uns gemeinsam die Potenziale entdecken und für das Wohl der Gesellschaft nutzen.“