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K眉nstliche Intelligenz (KI) erm枚glicht es Maschinen, aus Daten zu lernen und Muster darin zu erkennen, um Aufgaben effizienter und effektiver zu erledigen. Sie ist die Grundlage 蹿眉谤 eine Vielzahl von Produkten und Diensten, wie zum Beispiel den Algorithmus von Netflix, der Fernsehsendungen und Filme basierend auf Ihren Vorlieben empfiehlt, oder die selbstfahrenden Autos von Waymo.

Doch was passiert hinter den Kulissen? Wie funktioniert KI eigentlich? Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr 眉ber die Grundlagen der K眉nstlichen Intelligenz.聽

Was ist k眉nstliche Intelligenz (KI)?

K眉nstliche Intelligenz (KI) ist die Theorie und Disziplin der Programmierung von Computersystemen, um aus Datens盲tzen zu lernen und Muster darin zu erkennen. Diese fortschrittlichen Algorithmen und Modelle 眉bernehmen menschliche Aufgaben, wie z. B. Sprach- oder Bilderkennung und Entscheidungsfindung. KI basiert auf maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken sowie komplexeren Konzepten wie Deep Learning und nat眉rlicher Sprachverarbeitung (NLP).聽

KI ist eine komplexe Technologie mit Hunderten, wenn nicht Tausenden von M枚glichkeiten, L枚sungen 蹿眉谤 Unternehmen aller Branchen zu entwickeln. Sie erm枚glicht maschinelles Lernen, das unser Leben einfacher und besser macht, indem es beispielsweise Aufgaben automatisiert, virtuelle Assistenten unterst眉tzt und Transkripte von Zoom-Anrufen erstellt. Mit generativer KI k枚nnen wir Eingabeaufforderungen erstellen, um Inhalte von Prozessoren wie ChatGPT oder Google Gemini anzufordern.聽

Wie funktioniert KI?

Um KI zu entwickeln, m眉ssen Sie das Problem definieren, die Ergebnisse bestimmen, den Datensatz organisieren, die geeignete Technologie ausw盲hlen und anschlie脽end L枚sungen testen. Sollte die beabsichtigte L枚sung nicht funktionieren, k枚nnen Sie weiter experimentieren, um das gew眉nschte Ergebnis zu erreichen.

Im Folgenden gehen wir f眉nf Schritte durch, die veranschaulichen, wie KI funktioniert: Eingabe, Verarbeitung, Ergebnisse, Anpassungen und Bewertungen.

Eingabe

Zun盲chst werden Daten aus verschiedenen Quellen in Form von Text, Audio, Videos und mehr gesammelt. Sie werden in Kategorien sortiert, z. B. solche, die von den Algorithmen gelesen werden k枚nnen und solche, die es nicht k枚nnen. Anschlie脽end erstellen Sie das Protokoll und die Kriterien, nach denen die Daten verarbeitet und 蹿眉谤 bestimmte Ergebnisse verwendet werden.

Verarbeitung

Sobald die Daten erfasst und eingegeben sind, entscheidet die KI im n盲chsten Schritt, wie mit den Daten verfahren wird. Die KI sortiert und entschl眉sselt die Daten anhand von Mustern, die sie gelernt hat, bis sie 盲hnliche Muster in den in das System gefilterten Daten erkennt.聽

Ergebnisse

Nach dem Verarbeitungsschritt kann die KI diese komplexen Muster nutzen, um das Kundenverhalten und Markttrends vorherzusagen. In diesem Schritt wird die KI so programmiert, dass sie entscheidet, ob bestimmte Daten 鈥瀊estanden鈥� oder 鈥瀗icht bestanden鈥� haben 鈥� also ob sie mit vorherigen Mustern 眉bereinstimmen. Dadurch werden Ergebnisse ermittelt, die 蹿眉谤 Entscheidungen genutzt werden k枚nnen.

Anpassungen

Wenn Datens盲tze als 鈥瀗icht bestanden鈥� eingestuft werden, lernt die KI aus diesem Fehler, und der Prozess wird unter anderen Bedingungen wiederholt. M枚glicherweise m眉ssen die Regeln des Algorithmus an den betreffenden Datensatz angepasst werden, oder der Algorithmus muss leicht ver盲ndert werden. In diesem Schritt k枚nnen Sie zu den Ergebnissen zur眉ckkehren, um die Bedingungen des aktuellen Datensatzes besser abzustimmen.

Bewertungen

Der letzte Schritt zur Erledigung einer zugewiesenen Aufgabe durch die KI ist die Bewertung. Dabei synthetisiert die KI-Technologie die aus dem Datensatz gewonnenen Erkenntnisse, um basierend auf den Ergebnissen und Anpassungen Vorhersagen zu treffen. Das aus den Anpassungen generierte Feedback kann in den Algorithmus integriert werden, bevor es weitergeht.

Wie funktioniert generative KI?Generative KI basiert auf gro脽en Sprachmodellen (LLMs) , komplexen maschinellen Lernmodellen, die aus Algorithmen erstellt werden, die mithilfe von Deep Learning an riesigen Datens盲tzen trainiert wurden. Dadurch k枚nnen generative KI-Programme wie ChatGPT oder Microsoft Copilot neue Inhalte basierend auf ihren Trainingsdatens盲tzen erstellen oder generieren, anstatt nur Muster darin vorherzusagen.

W盲hrend die Anwendungen und Technologien, die zur F枚rderung der generativen KI verwendet werden, neu sind, gibt es viele ihrer Kernkonzepte und -prozesse schon viel l盲nger.

Vier Haupttypen von KI

W盲hrend das Lernen in der KI in die Kategorien 鈥濳眉nstliche schmale Intelligenz鈥�, 鈥灻糿stliche allgemeine Intelligenz鈥� und 鈥濳眉nstliche Superintelligenz鈥� eingeteilt werden kann, zeigt jede Klassifizierung die sich entwickelnden F盲higkeiten der KI 鈥� viele davon m眉ssen erst noch entwickelt werden z. B. die K眉nstliche allgemeine Intelligenz.

Hier sind die vier Haupttypen von KI in ihrer aktuellen Form.

1. Reaktive Maschinen: KI-Systeme, die kein Ged盲chtnis haben und aufgabenspezifisch sind. Eine Eingabe liefert immer die gleiche Ausgabe.

2. Maschinen mit begrenztem Ged盲chtnis: Dieser Algorithmus ahmt die Zusammenarbeit der Neuronen unseres Gehirns nach und wird daher intelligenter, je mehr Daten er zum Trainieren sammelt.

3. Theory of Mind: Diese Art von KI existiert noch nicht, aber sie hat das Potenzial, die Gedanken und Gef眉hle anderer Wesen zu verstehen, sodass sich die KI in Beziehungen zu ihren Mitmenschen anders verhalten kann.

4. Selbstwahrnehmung: Auch sich selbst reflektierende KI existiert noch nicht, geht aber 眉ber die Theorie des Geistes hinaus und versteht, dass sie als Entit盲t existiert, ihren Seinszustand erkennt und die Gef眉hle anderer vorhersagt.

Disziplinen, die KI ausmachen

Die Unterscheidung zwischen KI und maschinellem Lernen sowie zwischen den verschiedenen Teilbereichen der k眉nstlichen Intelligenz kann verwirrend sein. Hier ein kurzer 脺berblick 眉ber einige dieser Disziplinen:

• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der Informatik, Mathematik und Programmierung umfasst. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Algorithmen, die Maschinen helfen, aus Daten zu lernen und Trends ohne menschliches Zutun vorherzusagen.

• Deep Learning: Deep Learning ist eine Disziplin der KI, die das menschliche Gehirn nachahmt, indem sie lernt, wie es Informationen strukturiert und verarbeitet, um Entscheidungen zu treffen. Diese Teilmenge des maschinellen Lernens kann ohne Aufsicht aus unstrukturierten Daten lernen, anstatt 蹿眉谤 die Ausf眉hrung einer bestimmten Aufgabe programmiert zu werden.

• Neuronale Netze: Ein neuronales Netz ist eine Deep-Learning-Technik, die die Struktur des menschlichen Gehirns nachahmt. Neuronale Netze f眉hren Berechnungen durch und erstellen Ergebnisse 蹿眉谤 gro脽e Datens盲tze.

• Nat眉rliche Sprachverarbeitung: Nat眉rliche Sprachverarbeitung (NLP) ist eine KI, die es Computern erm枚glicht, gesprochene und geschriebene menschliche Sprache zu verstehen. NLP erm枚glicht die Text- und Spracherkennung auf Ger盲ten.

• Computer Vision: Computer Vision ist ein interdisziplin盲res Feld, das sich mit der Frage besch盲ftigt, wie Computer Bilder und Videos verstehen k枚nnen. In der KI erm枚glicht Computer Vision die Automatisierung von Aktivit盲ten, die typischerweise vom menschlichen Sehsystem ausgef眉hrt werden.

Lernen Sie KI 蹿眉谤 Ihre Karriere聽

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