Künstliche Intelligenz (KI)

KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

Häufig wird der Begriff KI mit seinen Untergruppen synonym verwendet, aber sie haben unterschiedliche Bedeutungen:

• Künstliche Intelligenz (KI): Das übergreifende Konzept der Simulation der menschlichen Intelligenz in Maschinen. Es kann weiter unterteilt werden in symbolische KI (basierend auf Logik und Regeln) und die modernere, datengesteuerte statistische KI.
• Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Systemen die Fähigkeit verleiht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Anstatt Regeln fest zu kodieren, verwenden Entwickler Algorithmen, die Muster aus Trainingsdaten lernen.
• Tiefes Lernen (DL): Eine spezielle Art von ML, die komplexe, mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um große Datenmengen zu analysieren. Die meisten der heutigen bedeutenden KI-Fortschritte, insbesondere in der Computer Vision (CV), werden durch Deep Learning ermöglicht.

Im Grunde genommen ist KI das gesamte Feld, ML ist eine Kerntechnik darin, und DL ist eine Spitzentechnik innerhalb von ML. Das ultimative Ziel einiger Forscher ist die Schaffung einer künstlichen allgemeinen Intelligenz (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 zahllosen Innovationen, die die Industrie umgestalten. In der 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 der Praxis sind:

1. Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos verwenden eine hochentwickelte Reihe von KI-Modellen, um Daten von Kameras, LiDAR und anderen Sensoren in Echtzeit zu verarbeiten. Dadurch kann das Fahrzeug seine Umgebung wahrnehmen, Fußgänger und andere Fahrzeuge erkennen und wichtige Fahrentscheidungen treffen. Unternehmen wie Waymo stehen bei dieser Technologie an vorderster Front.
2. Medizinische Bildanalyse: KI-Modelle, einschließlich hochmoderner Architekturen wie Ultralytics YOLO, können auf medizinischen Scans trainiert werden, um Anomalien wie Tumore oder Anzeichen von Krankheiten zu erkennen. Dies ist ein leistungsfähiges Instrument zur Unterstützung von Radiologen, das zu schnelleren und genaueren Diagnosen führt und die Ergebnisse der KI im Gesundheitswesen verbessert. Über Fortschritte in diesem Bereich können Sie in Fachzeitschriften wie Nature Medicine lesen.

Das KI-Ökosystem und ethische Erwägungen

Die Entwicklung leistungsfähiger KI-Anwendungen beruht auf einem umfangreichen Ökosystem von Tools und Plattformen. Frameworks wie PyTorch und TensorFlow liefern die Bausteine, während Plattformen wie Ultralytics HUB den gesamten Prozess vom Datenmanagement bis zur Modellbereitstellung rationalisieren.

Mit der zunehmenden Integration der KI in die Gesellschaft ist die Auseinandersetzung mit ihren ethischen Auswirkungen von entscheidender Bedeutung. Themen wie algorithmische Voreingenommenheit und die Notwendigkeit von Transparenz in der KI sind aktive Bereiche der Forschung und Politikgestaltung. Organisationen wie die Partnership on AI und staatliche Stellen entwickeln Rahmenwerke für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung, um sicherzustellen, dass diese leistungsstarken Technologien sicher und fair eingesetzt werden. Renommierte Forschungseinrichtungen wie das Stanford AI Lab und Unternehmen wie DeepMind und OpenAI sind führend in der Kompetenz- und Sicherheitsforschung.