Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites und transformatives Gebiet der Informatik, das sich auf die Entwicklung von Maschinen und Systemen konzentriert, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Fähigkeiten wie das Lernen aus Erfahrungen, logisches Denken, das Lösen von Problemen, das Verstehen von Sprache und die Wahrnehmung der Umwelt. Das Konzept wurde von Pionieren wie John McCarthy im Jahr 1956 bekanntlich als "die Wissenschaft und Technik zur Herstellung intelligenter Maschinen" definiert. KI ist keine einzelne Technologie, sondern ein Oberbegriff, der eine breite Palette von Methoden und Anwendungen umfasst, von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu komplexen, selbstlernenden Modellen.

KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

Es ist üblich, dass KI synonym mit ihren Teilmengen verwendet wird, aber sie haben unterschiedliche Bedeutungen:

• Artificial Intelligence (AI): Das übergreifende Konzept der Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen. Sie kann weiter in Symbolic AI (basierend auf Logik und Regeln) und die modernere, datengesteuerte Statistical AI unterteilt werden.
• Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI, der Systemen die Fähigkeit gibt, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Anstatt Regeln fest zu codieren, verwenden Entwickler Algorithmen, die Muster aus Trainingsdaten lernen.
• Deep Learning (DL): Eine spezielle Art von ML, die komplexe, mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um riesige Datenmengen zu analysieren. Die meisten der heutigen bedeutenden KI-Fortschritte, insbesondere im Bereich Computer Vision (CV), werden durch Deep Learning ermöglicht.

Im Wesentlichen ist KI das gesamte Feld, ML eine Kerntechnik darin und DL eine hochmoderne Technik innerhalb von ML. Das ultimative Ziel einiger Forscher ist die Schaffung von Artificial General Intelligence (AGI), einer Art von KI, die jede intellektuelle Aufgabe verstehen und erlernen kann, die ein Mensch bewältigen kann.

Anwendungen und Beispiele aus der Praxis

KI ist die treibende Kraft hinter unzähligen Innovationen, die Branchen umgestalten. Im Bereich Computer Vision ermöglicht KI Maschinen, visuelle Informationen aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen. Dies ist entscheidend für Aufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und Gesichtserkennung. Einen Überblick über KI und ihre Auswirkungen finden Sie in unserem Blogbeitrag "Was ist künstliche Intelligenz?".

Zwei prominente Beispiele für KI in Aktion sind:

1. Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos verwenden eine ausgefeilte Suite von KI-Modellen, um Daten von Kameras, LiDAR und anderen Sensoren in Echtzeit zu verarbeiten. Dies ermöglicht es dem Fahrzeug, seine Umgebung wahrzunehmen, Fußgänger und andere Autos zu identifizieren und kritische Fahrentscheidungen zu treffen. Unternehmen wie Waymo stehen an der Spitze dieser Technologie.
2. Medizinische Bildanalyse: KI-Modelle, einschließlich modernster Architekturen wie Ultralytics YOLO, können auf medizinischen Scans trainiert werden, um Anomalien wie Tumore oder Krankheitsanzeichen zu erkennen. Dies dient als leistungsstarkes Werkzeug zur Unterstützung von Radiologen, was zu schnelleren und genaueren Diagnosen und besseren Ergebnissen in der KI im Gesundheitswesen führt. Sie können mehr über Fortschritte in diesem Bereich in Fachzeitschriften wie Nature Medicine lesen.

Das KI-Ökosystem und ethische Überlegungen

Die Entwicklung leistungsstarker KI-Anwendungen basiert auf einem reichhaltigen Ökosystem von Tools und Plattformen. Frameworks wie PyTorch und TensorFlow bilden die Bausteine, während Plattformen wie Ultralytics HUB den gesamten Prozess von der Datenverwaltung bis zur Modellbereitstellung optimieren.

Da KI immer stärker in die Gesellschaft integriert wird, ist es von entscheidender Bedeutung, sich mit ihren ethischen Auswirkungen auseinanderzusetzen. Themen wie algorithmische Verzerrung und die Notwendigkeit von Transparenz in der KI sind aktive Forschungs- und Politikbereiche. Organisationen wie die Partnership on AI und Regierungsstellen entwickeln Rahmenbedingungen für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung, um sicherzustellen, dass diese leistungsstarken Technologien sicher und fair eingesetzt werden. Führende Forschungseinrichtungen wie das Stanford AI Lab und Unternehmen wie DeepMind und OpenAI sind führend in der Forschung zu Fähigkeiten und Sicherheit.