Wichtige KI-Begriffe für Einsteiger
Künstliche Intelligenz (KI) ist heute allgegenwärtig und beeinflusst zahlreiche Lebensbereiche – von Smartphones bis hin zur Arbeitswelt. Für Einsteiger kann die Vielzahl technischer Begriffe jedoch überwältigend wirken. Diese Seite bietet eine verständliche Einführung in grundlegende Konzepte und Begriffe der künstlichen Intelligenz auf Deutsch. Ziel ist es, Anfängern eine solide Basis zu vermitteln, um sich sicherer in der Welt der KI bewegen und Technik besser verstehen zu können.
Grundlagen künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz bezeichnet die Entwicklung von Computern oder Software, die in der Lage sind, Aufgaben zu erledigen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre. Dazu zählen das Verstehen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen oder das Erkennen von Mustern. KI kann sowohl auf einfachen, regelbasierten Systemen basieren als auch auf komplexen Methoden wie dem maschinellen Lernen. Die Grenzen dessen, was KI leisten kann, werden durch den technischen Fortschritt ständig weiter verschoben. In vielen Fällen ist KI heute so weit entwickelt, dass sie bestimmte Aufgaben schneller oder präziser erledigen kann als Menschen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer aus Beispielen, also Daten, lernen, anstatt explizit programmiert zu werden. Das bedeutet, ein System analysiert große Datenmengen, erkennt dabei Muster und zieht daraus Verallgemeinerungen. Mit jedem neuen Datensatz kann das System seine Fähigkeiten eigenständig verbessern. Maschinelles Lernen wird in vielen Bereichen eingesetzt, zum Beispiel bei der Spracherkennung, Bildanalyse oder bei der Empfehlung von Produkten im Online-Shopping. Während maschinelles Lernen als Unterkategorie der KI betrachtet wird, ist es heute einer der wichtigsten Treiber für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen.
Neuronale Netze
Neuronale Netze sind rechnergestützte Modelle, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weiterleiten. Solche Netze sind besonders effektiv beim Erkennen komplexer Muster in Daten wie Bildern oder Sprache. Je nach Anwendung können sie aus wenigen bis hin zu vielen Tausend Schichten bestehen und werden dann als Deep Learning bezeichnet. Neuronale Netze sind die Grundlage für viele moderne KI-Anwendungen und ermöglichen es Maschinen, Aufgaben wie Bilderkennung, Übersetzungen oder sogar das Erzeugen von Texten zu übernehmen.
Wichtige Lernarten bei KI
Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
Beim überwachten Lernen werden Algorithmen mit einem Datensatz trainiert, bei dem für jedes Beispiel die richtige Lösung bereits bekannt ist. Das Ziel des Systems ist es, nach dem Training für neue, unbekannte Datenpunkte die richtigen Vorhersagen zu treffen. Ein typisches Beispiel ist die Bildklassifikation: Ein Algorithmus lernt, Katzenfotos von Hundefotos zu unterscheiden, indem er mit vielen beschrifteten Bildern trainiert wird. Nach ausreichendem Training kann das System auch Tiere auf neuen, noch nie gesehenen Fotos erkennen. Überwachtes Lernen ist eine der häufigsten Lernarten im maschinellen Lernen und findet vielseitig Anwendung.
Zentrale Begriffe aus Statistik und Daten
Datensatz (Dataset)
Ein Datensatz ist eine strukturierte Sammlung von Informationen, die als Grundlage für das Training und die Evaluierung von KI-Modellen dient. In einem Datensatz sind viele Beispiele enthalten, die ein Computer analysieren kann, um Muster zu erkennen und daraus zu lernen. Datensätze können aus Bildern, Texten, Zahlen, Tönen oder jeder anderen Form von Daten bestehen. Die Qualität und Vielfalt eines Datensatzes sind entscheidend für die Leistungsfähigkeit eines KI-Modells. Zu kleine oder unausgewogene Datensätze führen oft zu weniger zuverlässigen Ergebnissen, während umfangreiche und vielfältige Datensätze die Grundlage für präzise Vorhersagen bilden.
Merkmale (Features)
Merkmale, auch Features genannt, sind messbare Eigenschaften oder Attribute, die als Eingabedaten für ein KI-Modell dienen. Sie bestimmen, welche Informationen das Modell zur Analyse erhält. Im Fall einer Bild-KI könnten Merkmale beispielsweise Farbwerte, Helligkeit oder die Anzahl bestimmter Pixel sein. In der Textanalyse könnten dies die Anzahl der Wörter oder das Vorkommen bestimmter Begriffe sein. Die sorgfältige Auswahl und Bearbeitung von Merkmalen ist ein wichtiger Schritt, da sie maßgeblich die Genauigkeit und Aussagekraft des Modells beeinflusst. Merkmale helfen dabei, die wichtigsten Zusammenhänge in den Daten sichtbar zu machen.
Trainings- und Testdaten
Beim Training eines KI-Modells wird der Datensatz in der Regel in Trainingsdaten und Testdaten aufgeteilt. Die Trainingsdaten dienen dazu, das Modell zu entwickeln und ihm beizubringen, was es lernen soll. Die Testdaten hingegen werden nach dem Training verwendet, um zu überprüfen, wie gut das Modell neue und bisher unbekannte Daten einschätzen kann. Diese Trennung ist essenziell, um zu vermeiden, dass ein Modell nur auswendig lernt, anstatt die zugrundeliegenden Muster zu verstehen. Ein gut funktionierendes Modell erzielt auch bei Testdaten eine hohe Genauigkeit und ist damit in der Praxis zuverlässig einsetzbar.
