Um die Künstliche Intelligenz (KI) besser verstehen zu können, sind Einblicke in ihre technischen Grundlagen und Wirkmechanismen enorm hilfreich. Es bietet ein besseres Verständnis darüber, welchen Einfluss die verschiedenen Konzepte und Logik bei der Entscheidungsfindung hat.
Die technischen Grundlagen von KI basieren auf zwei Hauptkonzepten:
- Maschinelles Lernen: Maschinen lernen, indem sie aus Daten lernen. Sie werden mit einer Menge an Daten gefüttert und sind dann in der Lage, Muster in diesen Daten zu erkennen. Diese Muster können im Anschluss verwendet werden, um neue Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen.
- Logik und Entscheidungsfindung: KI-Systeme können verwendet werden, um komplexe Probleme zu lösen, indem sie Logik und Entscheidungsfindung anwenden. Sie können beispielsweise verwendet werden, um einen optimalen Weg zu finden oder die beste Entscheidung in einer bestimmten Situation zu treffen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Sie werden mit einer Menge an Daten gefüttert und sind dann in der Lage, Muster in diesen Daten zu erkennen. Diese Muster können dann verwendet werden, um neue Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen.
Es gibt zwei Haupttypen von maschinellem Lernen:
- Supervised Learning: Bei Supervised Learning wird das System mit einem Satz von Daten gefüttert, der sowohl Eingabedaten als auch Zielwerte enthält. Das System lernt, die Eingabedaten mit den Zieldaten zu verknüpfen.
- Unsupervised Learning: Bei Unsupervised Learning wird das System mit einem Satz von Daten gefüttert, der keine Zielwerte enthält. Das System lernt, Muster in den Daten zu erkennen, ohne dass diese mit einem bestimmten Ziel verknüpft sind.
Logik und Entscheidungsfindung
Logik und Entscheidungsfindung sind weitere wichtige Konzepte in der KI. KI-Systeme können verwendet werden, um komplexe Probleme zu lösen, indem sie Logik bei der Entscheidungsfindung anwenden. Dies hilft dem Algorithmus zum Beispiel dabei, einen optimalen Weg zu finden oder die beste Entscheidung in einer bestimmten Situation zu treffen.
Es gibt verschiedene Arten von Logik und Entscheidungsfindung, die in KI-Systemen verwendet werden können:
- Deduktive Logik: Deduktive Logik ist ein formales System, das verwendet wird, um Schlussfolgerungen aus Prämissen zu ziehen. Deduktion zieht also spezifische Schlussfolgerungen aus allgemeinen Aussagen.
- Induktive Logik: Induktive Logik ist ein Verfahren, bei dem aus spezifischen Beobachtungen allgemeine Schlussfolgerungen gezogen werden.
- Bayessche Statistik: Bayessche Statistik ist ein probabilistisches Modell, das verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen zu bewerten. Es wird also in Domänen mit nicht-sicherem Wissen verwendet, um anhand von Wahrscheinlichkeiten Schlussfolgerungen zu ziehen.
Weitere technische Grundlagen
Neben maschinellem Lernen und Logik und Entscheidungsfindung gibt es noch weitere technische Grundlagen von KI. Dazu gehören:
- Künstliche neuronale Netze: Künstliche neuronale Netze sind ein Modell, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Sie werden häufig für maschinelles Lernen verwendet.
- Natural Language Processing (NLP): NLP ist ein Bereich der KI, der sich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache befasst. NLP-Systeme können verwendet werden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
- Computer Vision: Computer Vision ist ein Bereich der KI, der sich mit der Verarbeitung von Bildern und Videos befasst. Computer-Vision-Systeme können verwendet werden, um Objekte zu erkennen und zu klassifizieren.