Kaum ein anderes Thema hat das Jahr 2023 so sehr dominiert wie die Künstliche Intelligenz (KI). Trotz ihrer allgegenwärtigen Präsenz in den Medien bleibt jedoch oft unklar, was genau sich hinter diesem Begriff verbirgt und wie KI tatsächlich funktioniert.
KI ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliches Denkvermögen erfordern. Die Anfänge der KI lassen sich bis in die 1950er Jahre zurückverfolgen, als Wissenschaftler wie Alan Turing begannen, die theoretischen Grundlagen für Maschinen zu erforschen, die denken können. Turing stellte die bahnbrechende Frage, ob Maschinen denken können, und entwickelte den Turing-Test als Kriterium für maschinelle Intelligenz.
Der Kern der Künstlichen Intelligenz besteht darin, Maschinen beizubringen, menschenähnliche Aufgaben durchzuführen, wie etwa das Erkennen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen oder das Lernen aus Erfahrungen. Die Entwicklung in diesem Bereich hat zwei Hauptströmungen hervorgebracht: symbolische KI und maschinelles Lernen. Die symbolische KI basiert auf der Idee, dass menschliches Denken als eine Reihe von Symbolen und Regeln dargestellt werden kann. In diesem Ansatz werden Wissen und Logik explizit in Form von Regeln programmiert, die von der Maschine befolgt werden.
Im Gegensatz dazu steht das maschinelle Lernen, ein Ansatz, der in den letzten Jahrzehnten immer dominanter geworden ist. Maschinelles Lernen beruht auf der Idee, dass Maschinen durch Erfahrung lernen können, ähnlich wie Menschen. Anstatt explizite Regeln vorzugeben, werden maschinelle Lernsysteme mit großen Datenmengen gefüttert und verwenden statistische Methoden, um Muster und Beziehungen in diesen Daten zu erkennen. Dies ermöglicht es ihnen, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen basierend auf neuen, unbekannten Daten zu treffen.
Ein Beispiel für eine fortschrittliche Anwendung von KI ist ChatGPT, ein auf maschinellem Lernen basierendes System, das menschenähnliche Konversationen führen kann. ChatGPT nutzt eine Technik namens „transformative neuronale Netze“, die es ermöglicht, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten und daraus zu lernen. Diese Netze können Muster in der Art und Weise erkennen, wie Menschen kommunizieren, und diese Muster verwenden, um auf natürliche Weise auf Benutzeranfragen zu reagieren.
Das Herzstück von KI-Systemen wie ChatGPT ist das Konzept des „tiefen Lernens“. Tiefes Lernen ist eine spezielle Art des maschinellen Lernens, die mehrschichtige („tiefe“) neuronale Netze verwendet, um komplexe Muster in Daten zu erkennen. Diese Netze sind von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus Knoten (neuronenähnlichen Einheiten), die in mehreren Schichten angeordnet sind. Jede Schicht kann verschiedene Aspekte der Daten verarbeiten und abstrahieren, was zu einer immer komplexeren Datenverarbeitung führt.
Ein entscheidender Durchbruch in der KI war die Entwicklung von Algorithmen, die in der Lage sind, aus großen Mengen unstrukturierter Daten zu lernen, wie es bei Bildern, Sprache oder Text der Fall ist. Diese Entwicklung hat zu einer Revolution in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, automatischer Übersetzung und selbstfahrenden Fahrzeugen geführt.
Die Fortschritte in der KI haben jedoch auch zu Debatten über Ethik und Sicherheit geführt. Fragen der Verantwortlichkeit, des Datenschutzes und der Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt sind zentrale Themen in der Diskussion um KI. Es ist daher unerlässlich, dass bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien ethische Grundsätze beachtet werden.
