Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen – ein Überblick

Welche Bedeutung hat die Künstliche Intelligenz (KI) in unserer Gesellschaft? Was ist die Zukunft von künstlicher Intelligenz? Was hat sie mit Moral zu tun? Und wie können wir KI im Sport einsetzen? Um diese Fragen beantworten zu können, müssen wir zunächst einmal verstehen, was KI überhaupt ist. Unser Software Engineer AI, Jan Hünnemeyer, hat uns einen Überblick gegeben, den wir mit Ihnen teilen möchten.

Im ersten Teil unserer Serie über künstliche Intelligenz (KI) geht es um die Definition und das Verständnis der wichtigsten Begriffe. Wie bereits erwähnt, steht KI für künstliche Intelligenz und ist lediglich eine weit gefasste Kategorie und eher ein Modewort. Unserem Software-Ingenieur Jan Hünnemeyer zufolge ist die Frage, was KI ist, genauso lächerlich, wie jemanden zu bitten, einen weit gefassten Begriff wie Mathematik zu erklären. Je spezifischer die Frage, desto weniger philosophisch die Antwort. Künstliche Intelligenz bedeutet jedoch im Grunde, dass ein Computer den menschlichen Prozess des Denkens, der Bewertung und der Entscheidungsfindung übernimmt. Selbst ein langweiliger, alter Schachcomputer ist nichts anderes als eine künstliche Intelligenz. Ein Schachcomputer ist allerdings ein regelbasiertes System, das nur so intelligent ist, wie die Regeln es sind.
Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie der KI. Unser Experte Jan Hünnemeyer hat es so erklärt:

Deep Learning ist eine weitere Unterkategorie von künstlicher Intelligenz. Es beschreibt eine Methode, die beim maschinellen Lernen eingesetzt wird.
Diesmal ist der Algorithmus eine grobe Vereinfachung dessen, wie unser eigenes Netzwerk von Neuronen, das Gehirn, funktioniert. Jedes Neuron ist mit anderen Neuronen verbunden. Neuronen feuern, sobald sie eine bestimmte Menge an Input erhalten und können auf diese Weise Signale verstärken oder dämpfen. Genau wie menschliche neuronale Netze sind auch künstliche Netze auf Trainingsdaten angewiesen, um zu lernen und ihre Genauigkeit mit der Zeit zu verbessern.

Aber wie lässt sich das in der Praxis umsetzen? Nächste Woche wird Jan Hünnemeyer erklären, wie wir KI einsetzen und Ihnen ein konkretes Beispiel für Deep Learning geben.

Wenn Sie mehr über Staige erfahren möchten, klicken Sie hier!