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K眉nstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Computersysteme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuf眉hren, die in der Vergangenheit nur von Menschen erledigt werden konnten, z. B. logisches Denken, Entscheidungsfindung oder Probleml枚sung.

Der Begriff 鈥濳眉nstliche Intelligenz鈥� beschreibt heute eine breite Palette von Technologien, die viele der von uns t盲glich genutzten Dienstleistungen und G眉ter erm枚glichen 鈥� von Apps, die Fernsehsendungen empfehlen, bis hin zu Chatbots, die Kunden in Echtzeit unterst眉tzen. Aber was ist k眉nstliche Intelligenz wirklich und warum verwenden wir den Begriff so h盲ufig?

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber k眉nstliche Intelligenz, was sie eigentlich tut und welche Arten von ihr es gibt. Schlie脽lich erfahren Sie auch etwas 眉ber ihre Vorteile und Gefahren und lernen flexible Kurse kennen, mit denen Sie Ihr Wissen 眉ber KI weiter ausbauen k枚nnen.

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Was ist k眉nstliche Intelligenz?

K眉nstliche Intelligenz (KI) ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuf眉hren, 蹿眉谤 die fr眉her menschliche Intelligenz erforderlich war, wie z. B. das Erkennen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen und das Erkennen von Mustern. KI ist ein Oberbegriff, der eine Vielzahl von Technologien umfasst, darunter Machine Learning, Deep Learning und nat眉rliche Sprachverarbeitung (NLP).聽

Obwohl der Begriff h盲ufig verwendet wird, um eine Reihe verschiedener Technologien zu beschreiben, die heute im Einsatz sind, sind sich viele nicht einig, ob es sich dabei tats盲chlich um k眉nstliche Intelligenz handelt. Stattdessen argumentieren einige, dass ein Gro脽teil der heute in der realen Welt eingesetzten Technologie in Wirklichkeit hochentwickeltes maschinelles Lernen darstellt, das lediglich ein erster Schritt in Richtung echter k眉nstlicher Intelligenz oder allgemeiner k眉nstlicher Intelligenz (GAI) ist.

Doch trotz der vielen philosophischen Meinungsverschiedenheiten dar眉ber, ob "echte" intelligente Maschinen tats盲chlich existieren, meinen die meisten Menschen, wenn sie heute den Begriff AI verwenden, eine Reihe von Technologien, die auf Machine Learning basieren, wie Chat GPT oder Computer Vision, die Maschinen in die Lage versetzen, Aufgaben auszuf眉hren, die bisher nur von Menschen erledigt werden konnten, wie z. B. das Erstellen schriftlicher Inhalte, das Lenken eines Autos oder die Analyse von Daten.聽

Beispiele 蹿眉谤 k眉nstliche Intelligenz聽

Obwohl es die humanoiden Roboter, die oft mit KI in Verbindung gebracht werden (man denke an Star Trek: The Next Generation's Data oder Terminator's T-800), noch nicht gibt, haben Sie wahrscheinlich schon oft mit Diensten oder Ger盲ten interagiert, die durch Machine Learning unterst眉tzt werden.聽

Auf der einfachsten Ebene werden beim Machine Learning Algorithmen verwendet, die auf Datens盲tzen trainiert werden, um Maschinenlernmodelle zu erstellen, die es Computersystemen erm枚glichen, Aufgaben wie die Empfehlung von Liedern, die Ermittlung des schnellsten Weges zu einem Ziel oder die 脺bersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere durchzuf眉hren. Einige der g盲ngigsten Beispiele 蹿眉谤 KI im heutigen Einsatz sind:聽

• ChatGPT: Verwendet Large Language Models聽(LLMs), um Text als Antwort auf Fragen oder Kommentare zu generieren, die ihm gestellt werden.聽

• Google Translate: Verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Text von einer Sprache in eine andere zu 眉bersetzen.聽

• Netflix: Verwendet Machine Learning-Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen 蹿眉谤 Nutzer auf der Grundlage ihres bisherigen Fernsehverhaltens zu erstellen.聽

• Tesla: Setzt Computer Vision ein, um selbstfahrende Autos zu unterst眉tzen.聽

Die zunehmende Zug盲nglichkeit von generativen KI-Tools hat sie zu einer gefragten Qualifikation 蹿眉谤 viele technische Berufe gemacht. Wenn Sie daran interessiert sind, die Arbeit mit KI 蹿眉谤 Ihre Karriere zu erlernen, k枚nnten Sie ein kostenloses, einsteigerfreundliches Online-Programm wie Google's Introduction to Generative AI in Betracht ziehen.

KI in der Arbeitswelt

K眉nstliche Intelligenz ist in vielen Branchen weit verbreitet. Die Automatisierung von Aufgaben, die kein menschliches Eingreifen erfordern, spart Geld und Zeit und kann das Risiko menschlicher Fehler verringern. Hier sind einige M枚glichkeiten, wie KI in verschiedenen Branchen eingesetzt werden k枚nnte:

• Finanzbranche. Die Aufdeckung von Betrug ist ein bemerkenswerter Anwendungsfall 蹿眉谤 KI in der Finanzbranche. Die F盲higkeit der KI, gro脽e Datenmengen zu analysieren, erm枚glicht es ihr, Anomalien oder Muster zu erkennen, die auf betr眉gerisches Verhalten hindeuten.

• Gesundheitsbranche. KI-gest眉tzte Robotik k枚nnte Operationen in der N盲he hochempfindlicher Organe oder Gewebe unterst眉tzen, um den Blutverlust oder das Infektionsrisiko zu verringern.

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Was ist allgemeine k眉nstliche Intelligenz (AGI)?聽

Allgemeine k眉nstliche Intelligenz (AGI) bezieht sich auf einen theoretischen Zustand, in dem Computersysteme in der Lage sein werden, die menschliche Intelligenz zu erreichen oder zu 眉bertreffen. Mit anderen Worten: AGI ist "echte" k眉nstliche Intelligenz, wie sie in zahllosen Science-Fiction-Romanen, Fernsehsendungen, Filmen und Comics dargestellt wird.

Doch was ist k眉nstliche Intelligenz? Was die genaue Bedeutung des Begriffs KI selbst angeht, sind sich die Forscher nicht ganz einig, wie wir "echte" k眉nstliche allgemeine Intelligenz erkennen k枚nnen, wenn sie auftritt. Der ber眉hmteste Ansatz, um festzustellen, ob eine Maschine intelligent ist oder nicht, ist der Turing-Test oder das Imitationsspiel, ein Experiment, das erstmals von dem einflussreichen Mathematiker, Informatiker und Kryptoanalytiker Alan Turing 1950 in einer Arbeit 眉ber Computerintelligenz beschrieben wurde. Darin beschrieb Turing ein Spiel mit drei Spielern, bei dem ein menschlicher Fragesteller gebeten wird, per Text mit einem anderen Menschen und einer Maschine zu kommunizieren und zu beurteilen, wer die jeweilige Antwort verfasst hat. Wenn der Fragesteller den Menschen nicht zuverl盲ssig identifizieren kann, dann kann die Maschine laut Turing als intelligent bezeichnet werden.聽

Erschwerend kommt hinzu, dass sich Forscher und Philosophen nicht ganz einig sind, ob wir kurz davor sind, AGI zu erreichen, ob sie noch in weiter Ferne liegt oder ob sie einfach v枚llig unm枚glich ist. W盲hrend zum Beispiel eine k眉rzlich ver枚ffentlichte Studie von Microsoft Research und OpenAI argumentiert, dass Chat GPT-4 eine fr眉he Form der AGI ist, sind viele andere Forscher skeptisch gegen眉ber diesen Behauptungen und argumentieren, dass sie nur 蹿眉谤 die 脰ffentlichkeit gemacht wurden.

Unabh盲ngig davon, wie weit wir von einer AGI entfernt sind, k枚nnen Sie davon ausgehen, dass jemand, der den Begriff k眉nstliche allgemeine Intelligenz verwendet, die Art von empfindungsf盲higen Computerprogrammen und Maschinen meint, die in popul盲ren Science-Fiction-Filmen h盲ufig vorkommen. Video abspielen

Starke KI vs. Schwache KI

Wenn Sie sich mit k眉nstlicher Intelligenz besch盲ftigen, sind Sie vielleicht schon auf die Begriffe "starke" und "schwache" KI gesto脽en. Auch wenn diese Begriffe verwirrend erscheinen m枚gen, haben Sie wahrscheinlich bereits eine Vorstellung davon, was sie bedeuten.聽

Starke KI ist im Wesentlichen eine KI, die zu einer allgemeinen Intelligenz auf menschlichem Niveau f盲hig ist. Mit anderen Worten, es ist nur eine andere Art, k眉nstliche allgemeine Intelligenz zu sagen.聽聽

Schwache KI bezieht sich dagegen auf den begrenzten Einsatz weit verbreiteter KI-Technologien wie Machine Learning oder Deep Learning, um sehr spezifische Aufgaben zu erf眉llen, wie z. B. Schach spielen, Lieder empfehlen oder Autos steuern. Schwache KI, auch bekannt als Artificial Narrow Intelligence (ANI), ist im Wesentlichen die Art von KI, die wir t盲glich nutzen.

Die 4 Arten von KI聽

Wenn Forscher versuchen, fortschrittlichere Formen k眉nstlicher Intelligenz zu entwickeln, m眉ssen sie auch damit beginnen, ein differenzierteres Verst盲ndnis davon zu formulieren, was Intelligenz oder sogar Bewusstsein genau bedeuten. In ihrem Versuch, diese Begriffe zu kl盲ren, haben die Forscher vier Arten von k眉nstlicher Intelligenz skizziert.

Hier ist eine Zusammenfassung der einzelnen KI-Typen nach Professor Arend Hintze von der University of Michigan:聽

1. Reaktive Maschinen

Reaktive Maschinen sind die einfachste Form der k眉nstlichen Intelligenz. Maschinen, die auf diese Weise gebaut werden, besitzen kein Wissen 眉ber fr眉here Ereignisse, sondern reagieren nur auf das, was in einem bestimmten Moment vor ihnen liegt. Infolgedessen k枚nnen sie nur bestimmte fortgeschrittene Aufgaben innerhalb eines sehr engen Rahmens ausf眉hren, wie z. B. Schach spielen, und sind nicht in der Lage, Aufgaben au脽erhalb ihres begrenzten Kontextes auszuf眉hren;

2. Maschinen mit begrenztem Speicher

Maschinen mit begrenztem Speicher verf眉gen 眉ber ein begrenztes Verst盲ndnis 蹿眉谤 vergangene Ereignisse. Sie k枚nnen mehr mit der Welt um sie herum interagieren als reaktive Maschinen. Selbstfahrende Autos nutzen beispielsweise eine Art begrenzten Speicher, um zu wenden, herannahende Fahrzeuge zu beobachten und ihre Geschwindigkeit anzupassen. Maschinen mit einem begrenzten Speicher k枚nnen sich jedoch kein vollst盲ndiges Bild von der Welt machen, da sie sich nur begrenzt an vergangene Ereignisse erinnern und diese nur in einem schmalen Zeitfenster nutzen k枚nnen.

3. Maschinen mit nativer Theorie

Maschinen, die 眉ber eine native Theorie verf眉gen, stellen eine fr眉he Form der k眉nstlichen allgemeinen Intelligenz dar. Solche Maschinen w盲ren nicht nur in der Lage, Darstellungen der Welt zu erstellen, sondern h盲tten auch ein Verst盲ndnis 蹿眉谤 andere Entit盲ten, die in der Welt existieren. Bis jetzt ist diese Realit盲t noch nicht eingetreten.

4. Selbsterkenntnis

Maschinen mit Selbsterkenntnis sind die theoretisch am weitesten fortgeschrittene Art von KI und verf眉gen 眉ber ein Verst盲ndnis der Welt, anderer und ihrer selbst. Das ist es, was die meisten Menschen meinen, wenn sie 眉ber das Erreichen von AGI sprechen. Derzeit ist dies eine weit entfernte Realit盲t.聽

Vorteile und Gefahren der KI

KI hat eine Reihe von Anwendungen, die das Potenzial haben, unsere Arbeit und unser t盲gliches Leben zu ver盲ndern. Viele dieser Ver盲nderungen sind zwar aufregend, wie selbstfahrende Autos, virtuelle Assistenten oder tragbare Ger盲te im Gesundheitswesen, aber sie bringen auch viele Herausforderungen mit sich.

Es ist ein kompliziertes Bild, das oft konkurrierende Bilder hervorruft: eine Utopie 蹿眉谤 die einen, eine Dystopie 蹿眉谤 die anderen. Die Realit盲t wird wahrscheinlich noch viel komplexer sein. Hier sind einige der m枚glichen Vorteile und Gefahren, die KI mit sich bringen kann:聽

Dies sind nur Nutzen und Gefahren die KI 蹿眉谤 die Gesellschaft darstellt. Beim Einsatz neuer Technologien wie der KI ist es am besten, sich dar眉ber im Klaren zu sein, was sie ist und was sie nicht ist. Mit gro脽er Macht kommt schlie脽lich auch gro脽e Verantwortung.聽

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K眉nstliche Intelligenz ver盲ndert die Welt, in der wir leben, rasant. Wenn Sie daran interessiert sind, mehr 眉ber KI zu erfahren und zu lernen, wie Sie sie bei der Arbeit oder in Ihrem eigenen Leben einsetzen k枚nnen, sollten Sie noch heute einen entsprechenden Kurs auf 糖心vlog官网观看 belegen.聽

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