Was ist KI (Künst­li­che Intelligenz)?

Künst­li­che Intel­li­genz, kurz KI, bezeich­net den Ver­such, Com­pu­ter und Maschi­nen so zu pro­gram­mie­ren, dass sie Auf­ga­ben über­neh­men kön­nen, die nor­ma­ler­wei­se mensch­li­che Intel­li­genz erfor­dern. Dazu gehö­ren zum Bei­spiel das Ver­ste­hen von Spra­che, das Erken­nen von Bil­dern, das Tref­fen von Ent­schei­dun­gen oder das Ler­nen aus Erfah­run­gen.

Ein­fach gesagt: KI ist Soft­ware, die „schlau“ genug ist, um bestimm­te Pro­ble­me selbst­stän­dig zu lösen – oder zumin­dest so zu wir­ken, als ob sie es kann.


Was bedeu­tet „intel­li­gent“ bei Maschinen?

Im Gegen­satz zu nor­ma­len Pro­gram­men, die nur exakt das tun, was man ihnen vor­her sagt, soll KI selbst­stän­dig ler­nenund sich an neue Situa­tio­nen anpas­sen kön­nen. Ziel ist es, Maschi­nen zu schaf­fen, die mit­den­ken, ler­nen und auch auf unge­wohn­te Ein­ga­ben sinn­voll reagie­ren können.


Bei­spie­le für KI im Alltag

Künst­li­che Intel­li­genz steckt bereits in vie­len Din­gen, die du täg­lich benutzt, zum Beispiel:

  • Sprach­as­sis­ten­ten wie Siri, Ale­xa oder Goog­le Assistant

  • Emp­feh­lun­gen bei You­Tube, Net­flix oder Spotify

  • Über­set­zungs­pro­gram­me wie Goog­le Translate

  • Gesichts­er­ken­nung beim Ent­sper­ren des Handys

  • Spam­fil­ter im E‑Mail-Post­fach

  • Selbst­fah­ren­de Autos oder intel­li­gen­te Verkehrssteuerung


Wie funk­tio­niert KI grundsätzlich?

Ein KI-Sys­tem braucht in der Regel drei Dinge:

  1. Daten – vie­le Infor­ma­tio­nen, aus denen es ler­nen kann (z. B. tau­sen­de Fotos von Hunden).

  2. Algo­rith­men – mathe­ma­ti­sche Regeln und Model­le, die fest­le­gen, wie aus den Daten Mus­ter erkannt werden.

  3. Trai­ning – ein Pro­zess, bei dem die KI durch die Daten lernt, wie sie Auf­ga­ben lösen kann (z. B. „So sieht ein Hund aus“).

Nach dem Trai­ning kann die KI auch auf neue, unbe­kann­te Daten reagie­ren und ver­su­chen, die­se rich­tig ein­zu­ord­nen – zum Bei­spiel ein neu­es Hun­de­bild erkennen.


Unter­schie­de: KI, Machi­ne Lear­ning und Deep Learning

Die­se Begrif­fe gehö­ren alle zusam­men, mei­nen aber unter­schied­li­che Dinge:

  • Künst­li­che Intel­li­genz (KI) ist der Ober­be­griff für alle Sys­te­me, die ver­su­chen, „intel­li­gent“ zu handeln.

  • Maschi­nel­les Ler­nen (Machi­ne Lear­ning) ist ein Teil­be­reich davon. Hier lernt das Sys­tem aus Daten und ver­bes­sert sich durch Erfahrung.

  • Deep Lear­ning ist eine moder­ne Form des maschi­nel­len Ler­nens, bei der KI mit soge­nann­ten künst­li­chen neu­ro­na­len Net­zen arbei­tet – grob inspi­riert vom mensch­li­chen Gehirn.


Ist KI wirk­lich intelligent?

Nein – zumin­dest nicht im mensch­li­chen Sin­ne. KI ver­steht nichts wirk­lich. Sie erkennt Mus­ter und trifft Ent­schei­dun­gen auf Basis von Wahr­schein­lich­kei­ten, aber ohne ech­tes Bewusst­sein oder Gefühl. Sie wirkt intel­li­gent, weil sie cle­ver pro­gram­miert ist, aber sie weiß nicht, was sie tut.


Vor­tei­le und Risi­ken von KI

Vor­tei­le:

  • Schnel­le Ver­ar­bei­tung gro­ßer Datenmengen

  • Unter­stüt­zung bei Routineaufgaben

  • Effi­zi­enz­stei­ge­rung in vie­len Branchen

Risi­ken:

  • Feh­ler­haf­te Ent­schei­dun­gen bei schlech­ter Datenlage

  • Abhän­gig­keit von Technologie

  • Daten­schutz­pro­ble­me

  • Ersetz­ten von Arbeits­plät­zen in man­chen Bereichen


Zusam­men­fas­sung

  • KI ist Soft­ware, die Auf­ga­ben erle­digt, die mensch­li­che Intel­li­genz erfor­dern würden.

  • Sie wird trai­niert, indem sie vie­le Daten ana­ly­siert und dar­aus lernt.

  • KI ist in vie­len All­tags­an­wen­dun­gen bereits im Einsatz.

  • Sie ist leis­tungs­fä­hig, aber nicht „intel­li­gent“ im mensch­li­chen Sinn.