Von Grit Wolany. Bild: Deepmind on Unsplash
Der Begriff KI – Künstliche Intelligenz oder auf Artificial Intelligence, A.I. genannt – ist omnipräsent. Es vergeht kaum ein Tag ohne neue Meldungen über Durchbrüche oder Errungenschaften auf diesem Gebiet.
Aber was genau ist eigentlich Künstliche Intelligenz?
KI ist grundsätzlich ein Übergriff für die Schlüsseltechnologie der kommenden Jahrzehnte.
Als KI werden algorithmische Systeme bezeichnet, welche die Fähigkeit besitzen, menschenähnliche Handlungen auszuführen.
Es gibt nicht “DIE” eine alles könnende KI – vielmehr gibt es unzählige KI-Systeme, die jeweils für bestimmte Anwendungen programmiert werden. Der Netflix-Empfehlungsalgorithmus, Übersetzungsprogramme, selbstfahrende Autos, Augmented Reality Filter, Roboter, Gesichtserkennung – all das sind KI-Anwendungen.
KI kann sehen, hören, lesen, sich bewegen oder eine Art «Verständnis» für Dinge entwickeln.
Die Basis von KI bilden selbstlernende Algorithmen, die automatisch eine grosse Zahl von maschinenlesbaren Informationen durchforsten und darin komplexe Muster erkennen. Diese dienen dann als Basis für Entscheidungen und Problemlösungen.
Ein Algorithmus beschreibt also eine Serie von Handlungsanweisungen, um eine Aufgabe zu lösen. Vergleichbar mit einem Kochrezept oder einer Bedienungsanleitung.
KI umfasst verschiedene Formen des maschinellen Lernens. Ein besonderes Teilgebiet des maschinellen Lernens bildet das Deep Learning, welches auf Künstlichen Neuronalen Netzwerken basiert.
Artificial Intelligence (AI)
Seit 1956
Die Wissenschaft zur Entwicklung von Maschinen, die denken, lernen und kreativ sein können.
Machine Learning (ML)
1958/1980
ML ist ein Teilgebiet von KI, bei dem Algorithmen Wissen aus Erfahrung generieren. ML ist dynamisch, d.h. es erkennt Muster oder Strukturen in den zur Verfühung gestellten Trainingsdaten und entwickelt daraus Modelle und Handlungsanweisungen.
Neural Networks (NN)
1958/1985/2009
Neuronale Netzwerke sind Algorithmen, die in Anlehnung an das menschliche Hirn entwickelt wurden und mit künstlichen Neuronen arbeiten. Sie interpretieren, clustern und klassifizieren sensorische Daten wie bspw. Bilder, Texte oder Sound und bilden die Basis des Deep Learnings.
Deep Learning (DL)
Seit 2009
DL ist ein Teilgebiet des Machine Learning, welches auf Künstlichen Neuronalen Netzwerken (KNN) basiert. Das «Deep» bezieht sich auf die versteckten Schichten (Hidden Layer) des Netzwerks. Deep Learning Algorithmen enthalten mindestens drei Hidden Layer.
Das Künstliche Intelligenz und Machine Learning grundsätzlich eigentlich ganz einfach sind, bewies die KI-Redakteurin des MIT Technology Review, Karen Hao, mit ihren wunderbaren hilfreichen Entscheidungsbaum-Flowcharts «Is it AI?» und «What kind of machine learning is this?».
Quellen:
Grit Wolany absolvierte an der ZHdK das Masterstudium Design, Trends & Identity und forschte zum Thema Künstliche Intelligenz in der Kreativwirtschaft.