2. Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein vielschichtiger Begriff, der von einfachen Algorithmen bis hin zu komplexen Machine-Learning-Modellen reicht. Sprachassistenten wie Alexa oder Siri basieren oft auf festgelegten „Wenn-Dann“-Regeln und reagieren auf Schlüsselwörter, ohne wirklich zu verstehen, was der Nutzer meint. Diese Systeme folgen vordefinierten Abläufen und können bei Missverständnissen an ihre Grenzen stoßen. Ein anderes Level der KI sind mathematische Prozesse, die auf Basis von Daten intelligente Entscheidungen treffen können. Diese Algorithmen ermöglichen zeitoptimale Planungen und komplexe Berechnungen, wie etwa in der Flughafenlogistik oder der Produktion großer Maschinen. Doch die eigentliche Revolution bringt das Machine Learning. Hier lernt die KI selbstständig aus Daten, erkennt Muster und kann eigenständig Entscheidungen treffen. Beispiele dafür sind die Bildbearbeitung, Chatbots und die automatische Vervollständigung in Smartphone-Tastaturen. Neuronale Netze und Deep Learning sind besonders erfolgreiche Methoden des maschinellen Lernens, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Sie bestehen aus vielen Schichten, die Daten Schritt für Schritt analysieren und komplexe Informationen extrahieren. Deep Learning ist der Goldstandard für viele moderne KI-Anwendungen, insbesondere in datenintensiven Bereichen. Trotz ihrer Stärken sind KI-Modelle oft Blackboxen, deren Entscheidungen schwer nachvollziehbar sind. Dies stellt eine Herausforderung dar, besonders wenn es um kritische Anwendungen geht. Der Text zeigt auf, dass sowohl mathematische Prozesse als auch KI-Modelle ihre Stärken und Schwächen haben und je nach Anwendungsfall unterschiedlich gut geeignet sind. Ein tiefer Einblick in die Funktionsweise und die Unterschiede der verschiedenen KI-Systeme ermöglicht es, die Technologie besser zu verstehen und ihre Potenziale voll auszuschöpfen.