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Was ist Künstliche Intelligenz?

12. April 2018
Was ist künstliche Intelligenz
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Künstliche Intelligenz (KI) bedeutet, dass ein Computer Aufgaben löst, die sonst nur durch einen Menschen bewältigt werden können: etwa Schach spielen oder Daten auswerten und interpretieren. Die Maschine kopiert menschliches oder rationales Denken und Verhalten, basierend auf z.B. Logik.

Weitere Definitionen des Begriffes

Künstliche Intelligenz (KI, auch Artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. ” (Wikipedia)

“Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, solche Aufgaben zu lösen, die, wenn sie vom Menschen gelöst werden, Intelligenz erfordern.” (Gablers Wirtschaftslexikon)

“Künstliche Intelligenz liegt dann vor, wenn Maschinen Dinge tun, für deren Ausführung man beim Menschen Intelligenz unterstellt.” (Marvin Minsky, einer der Gründungsväter der KI)

Wer tiefer in das Thema eintauchen möchte, stößt auf diverse Erklärungen für den Begriff Künstliche Intelligenz. Als Einsteiger ist das zunächst verwirrend und wenig erhellend. Dieser Umstand ist eine der Inspirationen für unseren Blog. Nicht um das Internet mit einer weiteren Definition zu bereichern. Sondern um zu zeigen, dass diese Unübersichtlichkeit existiert und selbst Experten keine einheitliche Beschreibung liefern. Sogar Fachbücher nennen mehrere unterschiedliche Erklärungen. Ihr könnt also aufhören nach “der einen richtigen Definition” zu suchen.

Stattdessen kommt es auf die Perspektive des Einzelnen an, wie so oft in der Wissenschaft. Künstliche Intelligenz ist ein universales Fachgebiet, welches mehrere andere Themen berührt: Psychologie, Mathematik, Biologie, Linguistik, Wirtschaft und sogar Philosophie. Kein Wunder also, dass es ebenso zahlreiche Ansätze zur Begriffserklärung gibt. Marvin Minsky, ein Pionier der KI, nannte Intelligenz in diesem Zusammenhang ein Kofferwort. Begriffe, mit denen wir viele Dinge meinen, so dass wir abgekürzt über komplexe Fragen sprechen können.

Grundsätzlich wird starke und schwache Künstliche Intelligenz unterschieden. Schwache KI (engl. narrow AI) bezeichnet maschinenbasierte Systeme, die gestaltet wurden, um ein spezielles Problem zu lösen. Dazu zählen etwa die Bild- oder Spracherkennung auf der Pinterest Lens oder Google Home basieren.  Starke KI (engl. general AI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, eigenständig verschiedene Probleme oder Aufgaben zu lösen – ganz wie ein Mensch. Diese Form der KI wird aktuell erforscht. Experten gehen jedoch davon aus, dass es Jahrzehnte dauern wird, bis starke KI einsatzfähig ist.

Fachbücher, die Künstliche Intelligenz im Detail erklären

  • “Handbuch der Künstlichen Intelligenz” von Günther Görz, Josef Schneeberger, Uta Schmidt, 2014 (DE)
  • “Artificial Intelligence – A Modern Approach” von Stuart Russel und Peter Norvig, 2010 (ENG)

Wenn ihr euch auf unterhaltsame Art ein Bild von Künstlicher Intelligenz machen wollt, dann empfehle ich die englischsprachige Netflix-Dokumentation “Alpha Go”.

Mein Fazit: Künstliche Intelligenz in Gänze verstehen zu wollen, klingt nach einer Lebensaufgabe. Und nach mindestens fünf weiteren Studienabschlüssen.

Photo by Aron, EyeEm

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2 Kommentare

  • Reply Alexa kann Leben retten: Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen - lernen-wie-maschinen.ailernen-wie-maschinen.ai 12. April 2018 at 10:46

    […] Zahlen belegen, dass KI-basierte Technologien beim Verbraucher gut ankommen. Langfristig wird Künstliche Intelligenz in alle möglichen Gegenstände integriert werden. Moderne Waschmaschinen, Autos oder Lichtschalter […]

  • Reply Wir in der Website Boosting: Warum Sprach- und Bildsuche mehr als nur ein Hype sind - lernen-wie-maschinen.ailernen-wie-maschinen.ai 12. April 2018 at 10:57

    […] zu verstehen. Relativ schnell stießen wir auf die Begriffe “Maschinelles Lernen” und “Künstliche Intelligenz”. Die technischen Terminologien schreckten uns zunächst ab. Als Marketing-Expertinnen hatten wir […]

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