Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, insbesondere durch Computersysteme. Es ist ein weites Feld, das sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung. Der Begriff KI wurde 1956 von John McCarthy geprägt und zielt darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die selbstständig denken, lernen und handeln können. Einige Forscher/innen streben eine allgemeine künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) an, obwohl die meisten aktuellen Anwendungen unter die engere künstliche Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence, ANI) fallen, die sich durch spezielle Aufgaben auszeichnet. Das Konzept wird oft mit dem Turing-Test in Verbindung gebracht, der die Fähigkeit einer Maschine misst, intelligentes Verhalten zu zeigen, das dem eines Menschen entspricht oder von diesem nicht zu unterscheiden ist.
Kernkonzepte und Teilbereiche
KI ist ein Oberbegriff, der mehrere wichtige Teilbereiche umfasst, die alle zur Entwicklung intelligenter Systeme beitragen:
- Maschinelles Lernen (ML): Ein grundlegender Teilbereich der KI. ML umfasst Algorithmen, die es Computersystemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden. Zu den Techniken gehören das überwachte Lernen, das unüberwachte Lernen und das verstärkende Lernen.
- Deep Learning (DL): Eine spezielle Art von ML, die künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten (tiefe Architekturen) verwendet, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu modellieren und zu verstehen. DL hat zu erheblichen Fortschritten geführt, insbesondere bei Convolutional Neural Networks (CNNs) für visuelle Aufgaben. Führende Forschungsorganisationen wie DeepMind und OpenAI setzen DL intensiv ein.
- Computer Vision (CV): Dieser Bereich ermöglicht es Maschinen, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu interpretieren und zu verstehen. Zu den Aufgaben gehören Bilderkennung, Objekterkennung und Bildsegmentierung.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache und ermöglicht es Maschinen, Texte und Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen.
Anwendungen in der realen Welt
KI ist in zahlreiche Aspekte des modernen Lebens und der Industrie integriert:
- Gesundheitswesen: KI-Algorithmen analysieren medizinische Bilder, um schnellere und genauere Diagnosen zu stellen, z. B. mit YOLO11 zur Tumorerkennung. KI in der Pflege hilft auch bei der Entdeckung von Medikamenten, der personalisierten Medizin und der Patientenversorgung. Initiativen wie das Bridge2AI-Programm der NIH zielen darauf ab, den Einsatz von KI in der biomedizinischen Forschung auszuweiten.
- Autonome Systeme: KI ist die Kerntechnologie hinter selbstfahrenden Autos, die es Fahrzeugen ermöglicht, ihre Umgebung wahrzunehmen, Fahrentscheidungen zu treffen und sich in komplexen Umgebungen zurechtzufinden, wie Unternehmen wie Waymo zeigen. Sie treibt auch die Fortschritte in der KI-gesteuerten Robotik in verschiedenen Bereichen voran.
- Andere Anwendungen: KI treibt Empfehlungssysteme auf Streaming-Plattformen an, steuert virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa, optimiert Prozesse im Finanzwesen, erhöht die Präzision in der Landwirtschaft und verbessert die Effizienz in der Produktion.
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