Künstliche Intelligenz Was ist KI (Künstliche Intelligenz) in einem Artikel?

Definition von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Kernbereich der Informatik, der darauf abzielt, theoretische und technologische Systeme zu entwickeln, die die menschliche Intelligenz simulieren, erweitern oder sogar übertreffen können, und Maschinen mit der Fähigkeit auszustatten, zu lernen, zu denken, wahrzunehmen und Entscheidungen zu treffen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Zu den Eckpfeilern der Technologie gehören Kernalgorithmen wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision, die die Ausführung von Aufgaben durch das Lernen von Mustern aus riesigen Datenmengen steuern. Heute hat sich die generative KI, die von Large Language Models (LLMs) angetrieben wird, zum bahnbrechendsten Paradigma der Spitzentechnologie entwickelt, das nicht nur Informationen versteht und analysiert, sondern auch autonom neue Inhalte wie Texte, Bilder und Codes erstellt und damit eine Vielzahl von Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, das Bildungswesen und das autonome Fahren tiefgreifend verändert.

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz

• Ursprünge (1940er - 1950er Jahre): 1956 führte John McCarthy erstmals den Begriff "künstliche Intelligenz" ein und begründete damit die Disziplin der künstlichen Intelligenz. Diese Zeit ist vor allem eine theoretische Erkundungsphase, in der man versuchte, Computer zur Simulation menschlicher Denkprozesse einzusetzen.
• Anfängliche Entwicklungsphase (1960er - 1970er Jahre): Frühe KI-Programme wie Logic Theorist und General Problem Solver erscheinen. Es entstanden auch Expertensysteme, die den Entscheidungsprozess von Experten in bestimmten Bereichen simulierten.
• Tiefpunkt und Erholungsphase (1980er - 1990er Jahre): Aufgrund technologischer Beschränkungen und hoher Erwartungen erlebte die KI einen Tiefpunkt. Mit der Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Computerhardware und der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen begann sich die KI in den 1990er Jahren zu erholen, z. B. schlug Deep Blue von IBM den Schachweltmeister Kasparow.
• Rasche Entwicklungsphase (Anfang des 21. Jahrhunderts - heute): Mit der Entwicklung von Big Data, Cloud Computing und anderen Technologien haben Deep-Learning-Algorithmen einen Durchbruch erzielt, und künstliche Intelligenz im Bereich der Bilderkennung, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen hat bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, die in verschiedenen Branchen weit verbreitet sind.

Schlüsseltechnologien für künstliche Intelligenz

• Maschinelles Lernen: Algorithmen, die es Computersystemen ermöglichen, automatisch aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, einschließlich überwachter, unbeaufsichtigter und verstärkender Lernmethoden.
• Deep LearningMethoden des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren, ermöglichen das automatische Lernen und die Extraktion von Merkmalen komplexer Datenmuster durch mehrschichtige neuronale Netzstrukturen, wie z. B. Faltungsneuronale Netze (CNN) für die Bilderkennung und rekurrente neuronale Netze (RNN) für die Sequenzdatenverarbeitung.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, einschließlich Anwendungen wie Textanalyse, maschinelle Übersetzung und Stimmungsanalyse.
• Computer Vision: ermöglicht es Computern, visuelle Informationen wie Menschen zu verstehen und zu interpretieren, einschließlich Bilderkennung, Zielerfassung, Videoanalyse und anderer Technologien, die in den Bereichen Sicherheitsüberwachung und automatisches Fahren weit verbreitet sind.

Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz

• Gesundheitswesen: Assistierte Diagnosesysteme helfen Ärzten, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern, indem sie medizinische Bilder und Daten aus Krankenakten analysieren; bei der intelligenten Arzneimittelentwicklung werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um den Prozess der Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen.
• Verkehr und Mobilität: Die Technologie des autonomen Fahrens ermöglicht es Fahrzeugen, mit Hilfe von Sensoren und Algorithmen selbständig zu fahren; intelligente Verkehrssysteme optimieren den Verkehrsfluss und verringern Staus.
• Finanzdienstleistungen: Risikobewertungsmodelle nutzen Big Data und maschinelles Lernen zur Vorhersage von Kreditrisiken; intelligente Anlageberater bieten den Nutzern personalisierte Anlageberatung.
• Bildung: Ein personalisiertes Lernsystem bietet maßgeschneiderte Lehrinhalte auf der Grundlage des Lernfortschritts und der Eigenschaften der Schüler; intelligente Tutoring-Tools helfen den Schülern bei der Beantwortung von Fragen.
• Industrielle Fertigung: Intelligente Roboter übernehmen komplexe Aufgaben in Fertigungsstraßen; Qualitätsprüfsysteme erkennen Produktfehler durch Bilderkennungstechnologie.