Was ist KI?

Künstliche Intelligenz oder KI, ist der Versuch, Maschinen zu schaffen, die das tun können, was Menschen können, oder zumindest Menschen in ihrem täglichen Leben hilfreich sein können. Der Begriff wurde 1956 auf einer Konferenz eingeführt. Die Forscher, die zuerst daran gearbeitet hatten, interessierten sich dafür, eine Maschine zu schaffen, die Menschen in intellektuellen Aufgaben übertreffen konnte. Der Begriff KI wurde inzwischen auch auf Systeme ausgedehnt, die dem Menschen im täglichen Leben behilflich sein können. Zum Beispiel ein KI-gestützter virtueller Assistent wie Siri oder Alexa. KI kann auch eingesetzt werden, um ein Auto oder eine Drohne selbst fahren zu lassen. Oder um einen Computer dazu zu bringen, Diagnoseentscheidungen im Gesundheitswesen zu treffen.

Computer Vision

Computer Vision ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Maschinen beschäftigt, die Bilder verstehen können. Dazu gehört die Fähigkeit, zwischen verschiedenen Arten von Bildern und sogar zwischen realen Objekten wie Gebäuden oder Pflanzen zu unterscheiden. Computer Vision kann für Aufgaben wie Bilderkennung, autonome Fahrzeuge und medizinische Bildgebung eingesetzt werden. Wahrscheinlich haben Sie in letzter Zeit viel über Computer Vision gehört - vor allem, wenn es um Bilder geht. Das Sammeln und Analysieren von Bildern hat sich zu einem riesigen Industriezweig entwickelt, dessen Anwendungen von der Werbung bis zur Medizin reichen. Mit Hilfe der Computer Vision können Objekte in Bildern gefunden, die Farbe von Bildern verändert und sogar Emotionen analysiert werden. Mit Hilfe der Computer Vision lassen sich Gebäude, Autos und sogar Menschen in Bildern finden. Auf diese Weise können Bereiche in Bildern automatisch kartiert und genauere Daten für Karten erstellt werden, oder es kann sehbehinderten Menschen helfen, ihre Umgebung zu verstehen. Es kann auch dazu verwendet werden, die Farbe von Bildern zu ändern und sie lebendiger zu machen, was für die Erstellung künstlerischer Bilder nützlich sein kann. Sogar Emotionen in Bildern können damit analysiert werden - was nützlich sein kann, um zu verstehen, wie Menschen über ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung denken.

Narrow AI

Narrow AI bezieht sich auf künstliche Intelligenz, die für einen bestimmten Zweck entwickelt wurde. KI kann in fast jeder Branche eingesetzt werden, aber nur die ausgefeiltesten Algorithmen und Modelle sind in der Lage, neue Bereiche zu erschließen. Ein gutes Beispiel für Narrow AI ist die Übersetzung. Es gibt viele verschiedene Apps, die zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen können. Allerdings können sie nur Texte übersetzen - Bilder oder andere Dinge können noch nicht übersetzt werden. Deshalb wird es oft für Aufgaben eingesetzt, die grundlegend sind für das menschliche Leben - Verstehen von Sprache oder die Analyse von Bildern. Ein Nachteil ist jedoch, dass diese Systeme nur für eine bestimmte Aufgabe konzipiert sind und nicht für andere Aufgaben umprogrammiert werden können.

Robotik

Ein Robotiker entwickelt Roboter und künstliche Intelligenz für Roboter. Dies stellen eine Art von künstlicher Intelligenz dar, denn sie sind Maschinen, die Aufgaben erledigen können, die sonst von Menschen erledigt werden würden. Der Vorteil hierbei ist, dass Roboter Aufgaben übernehmen können, welche für Menschen zu gefährlich oder zu mühsam sind. Deshalb ist Robotik ein sehr breit gefächertes Gebiet mit vielen Teilbereichen. Künstliche Intelligenz wird hier eingesetzt, um Maschinen zu schaffen, die wie Menschen denken und handeln können.

AGI und maschinelles Lernen

Künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Maschinen beschäftigt, die wie Menschen denken können. Es besteht kein Konsens darüber, ob wir kurz davor stehen, dies zu erreichen, oder ob es ein ferner Traum ist. Die meisten Forscher sind sich jedoch einig, dass für die Schaffung von AGI viele Durchbrüche im Bereich der KI erforderlich sind. Einer dieser Durchbrüche ist das maschinelle Lernen. Das maschinelle Lernen ist ein weiterer Teilbereich der KI, der Computern beibringt, wie sie lernen können, ohne für jede spezifische Aufgabe programmiert zu sein. Es wird in fast allen Bereichen eingesetzt - von autonomen Fahrzeugen bis hin zur medizinischen Diagnose. Es wird oft in Kombination mit zielgerichteten Algorithmen verwendet, die für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurden, aber nicht die Flexibilität des maschinellen Lernens haben.

Kurz zusammengefasst

Künstliche Intelligenz ist der Versuch, Maschinen zu schaffen, die tunen können, was Menschen können, oder die Menschen im Alltag unterstützen können. Es gibt viele verschiedene Arten von KI und ständig werden neue Untertypen hinzugefügt. Fast in jeder Branche findet die neue Technologie anklang, aber nur die fortgeschrittensten Algorithmen und Modelle werden in der Lage sein, sich in neue Bereiche auszudehnen. Ein gutes Beispiel hierfür ist Narrow AI. Es gibt viele verschiedene Übersetzungs-Apps, die zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen können - sie können jedoch keine Bilder oder andere Dinge übersetzen. Ein weiteres Beispiel ist Robotik, ein sehr breites Feld mit vielen Unterfeldern, einschließlich künstlicher Intelligenz. In dem Bereich der Robotik wird künstliche Intelligenz verwendet, um Maschinen zu schaffen, die denken und handeln können wie Menschen. Auch AGI (Artificial General Intelligence), ist ein Teilbereich der KI, das darauf ausgerichtet ist, eine Maschine zu schaffen, die wie Menschen denken kann. Es gibt keine Übereinkunft darüber, ob wir kurz davor sind, dies zu erreichen oder ob es ein fernes Traum ist. Die meisten Forscher sind sich jedoch einig, dass die Schaffung von AGI viele Durchbrüche im Bereich der KI erfordern wird. Einer dieser Durchbrüche ist Machine Learning. Es wird fast in jedem Bereich der KI verwendet - von autonomen Fahrzeugen bis hin zur medizinischen Diagnostik. Systeme, die Machine Learning verwenden, können für verschiedene Aufgaben oder Kontexte neu programmiert werden. Es wird oft in Kombination mit punktgenauen Algorithmen verwendet, die für eine bestimmte Aufgabe entworfen sind, aber nicht die Flexibilität von Machine Learning aufweisen.
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