Künstliche Intelligenz: ein vollständiger Leitfaden zum Verständnis und zur Nutzung

Künstliche Intelligenz ist bereits Teil zahlreicher Tools und Dienste, die wir täglich nutzen. Beispiele hierfür sind Empfehlungssysteme, Konversationsassistenten, Bilderkennung, automatische Übersetzer und Anwendungen, die Texte, Videos oder Bilder erstellen können.

KI ist jedoch keine einzelne Technologie und funktioniert auch nicht immer auf die gleiche Weise. Es gibt Systeme, die darauf ausgelegt sind, Ergebnisse vorherzusagen, Informationen zu klassifizieren, Inhalte zu generieren, Produkte zu empfehlen, Muster zu erkennen oder bestimmte Aufgaben automatisch auszuführen.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, was künstliche Intelligenz ist, wie sie funktioniert, welche Arten es gibt, wo sie eingesetzt wird, welche Hauptvorteile und Einschränkungen sie hat und wie Sie beginnen können, sie zu nutzen, ohne Programmierer sein zu müssen.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich der Entwicklung von Systemen widmet, die Ergebnisse liefern können, die wir mit bestimmten intelligenten Fähigkeiten verbinden.

Ein KI-System kann die empfangenen Informationen nutzen, um Folgendes zu generieren:

• Vorhersagen.
• Klassifizierungen.
• Empfehlungen.
• Inhalt.
• Antworten.
• Entscheidungen.
• Aktionen innerhalb einer physischen oder digitalen Umgebung.

Die OECD definiert ein KI-System als ein maschinenbasiertes System, das aus empfangenen Eingaben und expliziten oder impliziten Zielen ableitet, wie Ergebnisse generiert werden können, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen können. Systeme können sich in ihrem Grad an Autonomie und ihrer Anpassungsfähigkeit nach dem Einsatz unterscheiden.

Dies bedeutet nicht unbedingt, dass die Maschine wie ein Mensch denkt oder versteht. Ein System kann eine komplexe Aufgabe ausführen, indem es Muster analysiert und Ergebnisse berechnet, ohne über menschliches Bewusstsein, Absicht oder Verständnis zu verfügen.

In unserem Ratgeber über Was künstliche Intelligenz ist und wie sie funktioniert Sie finden eine detailliertere Erklärung zu Daten, Algorithmen, Training, Modellen und neuronalen Netzen.

Wie künstliche Intelligenz funktioniert

Wie es funktioniert, hängt vom verwendeten System ab, aber viele KI-Projekte folgen einem ähnlichen Prozess:

1. Sie erhalten Informationen.
2. Sie verarbeiten oder bereiten die Daten vor.
3. Sie verwenden ein Modell, um Muster zu finden.
4. Sie erzeugen ein Ergebnis.
5. Sie bewerten das Ergebnis und nehmen gegebenenfalls Anpassungen vor.

Eingabedaten

Daten sind die vom System verwendeten Informationen.

Sie können bestehen aus:

• Texte.
• Bilder.
• Audioaufnahmen.
• Videos.
• Numerische Daten.
• Verhaltensgeschichten.
• Informationen von Sensoren.
• Vom Benutzer verfasste Anweisungen.

Die Qualität, Relevanz und Repräsentativität der Daten beeinflussen direkt das Verhalten des Systems.

Eine große Menge an Informationen garantiert keine guten Ergebnisse. Darüber hinaus müssen die Daten korrekt ausgewählt, organisiert und überprüft werden.

Modelltraining

Während des Trainings passt das System seine Parameter an, um die in den Daten vorhandenen Beziehungen und Muster zu erlernen.

Beispielsweise kann ein Modell, das Bilder erkennen soll, zahlreiche beschriftete Beispiele analysieren, bis es lernt, welche Merkmale dabei helfen, einige Kategorien von anderen zu unterscheiden.

Der Prozess ändert sich je nach verwendeter Technik. Einige Modelle lernen durch beschriftete Beispiele, andere suchen nach Strukturen ohne Beschriftungen und andere verbessern sich durch Belohnungen, die mit ihren Aktionen verbunden sind.

Generierung von Ergebnissen

Nach dem Training kann das Modell eine neue Eingabe empfangen und eine Ausgabe erzeugen.

Diese Lösung könnte sein:

• Eine Kategorie.
• Eine Wahrscheinlichkeit.
• Eine Prognose.
• Eine Empfehlung.
• Eine schriftliche Antwort.
• Ein Bild.
• Eine Aktion.

Wenn Sie beispielsweise einen Konversationsassistenten verwenden, wird Ihre Anweisung als Eingabe verarbeitet und das Modell generiert eine Antwort basierend auf den erlernten Mustern und dem verfügbaren Kontext.

Evaluation und Supervision

Modelle sollten bewertet werden, um ihre Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Eignung für die Aufgabe zu überprüfen.

Menschliche Aufsicht kann auch erforderlich sein für:

• Überprüfen Sie wichtige Ergebnisse.
• Fehler erkennen.
• Korrigieren Sie Verzerrungen.
• Daten aktualisieren.
• Verwalten Sie unerwartete Fälle.
• Verhindern Sie, dass das System außerhalb seines Zwecks verwendet wird.

Künstliche Intelligenz sollte nicht automatisch als richtig angesehen werden, nur weil ihre Antwort überzeugend erscheint.

Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

Obwohl sie oft synonym verwendet werden, stellen sie verwandte, aber unterschiedliche Konzepte dar.

Die Beziehung kann wie folgt verstanden werden:

    Künstliche Intelligenz
└── Maschinelles Lernen
  Deep Learning

Jedes Deep-Learning-System ist Teil des maschinellen Lernens und fällt in den allgemeinen Bereich der künstlichen Intelligenz. Allerdings nutzt nicht jede künstliche Intelligenz maschinelles Lernen oder tiefe neuronale Netze.

Welche Arten künstlicher Intelligenz gibt es

KI kann anhand verschiedener Kriterien klassifiziert werden. Es gibt keine einzige Liste, die für alle Kontexte gültig ist.

KI entsprechend ihren Fähigkeiten

Eine gemeinsame Klassifizierung unterscheidet zwischen:

• Enge künstliche Intelligenz oder ANI: Entwickelt, um bestimmte Aufgaben auszuführen.
• Künstliche allgemeine Intelligenz oder AGI: Konzept einer KI, die im Allgemeinen in der Lage ist, eine Vielzahl intellektueller Aufgaben auszuführen.
• Künstliche Superintelligenz oder ASI: hypothetisches Szenario, in dem ein System die menschlichen Fähigkeiten bei weitem übertreffen würde.

Die KI, die wir derzeit verwenden, besteht hauptsächlich aus spezialisierten Systemen, obwohl einige Modelle eine zunehmende Vielfalt an Aufgaben ausführen können. AGI und ASI sind weiterhin Konzepte der Forschung und Debatte und keine Produktkategorien, die klar erreicht und allgemein akzeptiert werden.

KI entsprechend der Aufgabe, die sie ausführt

Wir können auch unterscheiden:

• Prädiktive KI: Berechnen Sie, was passieren könnte.
• Klassifizierung von KI: ordnet Informationen Kategorien zu.
• Empfehlung AI: Inhalte oder Produkte auswählen.
• Konversations-KI: interagiert durch Sprache.
• Künstliches Sehen: Analysieren Sie Bilder und Videos.
• Generative KI: produziert neue Inhalte.
• Autonome Systeme: Sie führen Handlungen mit einem gewissen Grad an Autonomie aus.
• KI-Agenten: Sie kombinieren Modelle, Anweisungen und Werkzeuge, um Ziele zu erreichen.

Unser Leitfaden für die Arten künstlicher Intelligenz Es entwickelt die Unterschiede zwischen ANI, AGI, ASI, prädiktiver, generativer, konversationeller KI und anderen Ansätzen.

Hauptanwendungen der künstlichen Intelligenz

Der Nutzen von KI hängt nicht nur von einem Sektor ab, sondern auch von dem zu lösenden Problem.

KI wird auch täglich in Suchmaschinen, Spamfiltern, Übersetzungen, Gesichtserkennung, Sprachassistenten und Empfehlungssystemen eingesetzt.

Der Leitfaden zu Anwendungen künstlicher Intelligenz Es analysiert eingehender seine Verwendung in den Bereichen Bildung, Wirtschaft, Gesundheit, Marketing, Industrie und anderen Sektoren.

Sie haben auch spezielle Leitfäden zu folgenden Themen:

• Künstliche Intelligenz für Studierende.
• Künstliche Intelligenz für Unternehmen.
• KI im Marketing angewendet.
• Künstliche Intelligenz für SEO.

Was ist generative künstliche Intelligenz

Generative KI ist darauf ausgelegt, Inhalte aus Anweisungen, Beispielen oder anderen Eingabedaten zu erstellen.

Es kann generieren:

• Text.
• Bilder.
• Audio-.
• Musik.
• Video.
• Code.
• Präsentationen.
• Dreidimensionale Modelle.

Diese Systeme lernen Beziehungen kennen, die in den während ihrer Entwicklung verwendeten Daten vorhanden sind, und generieren Ergebnisse, die ähnlichen Mustern folgen.

Generative KI ruft nicht unbedingt eine exakte gespeicherte Antwort ab. Je nach System konstruiert es aus Wahrscheinlichkeiten, erlernten Darstellungen und dem bereitgestellten Kontext ein neues Ergebnis.

Dies erklärt, warum dieselbe Anweisung unterschiedliche Antworten erzeugen kann und warum das System auch Fehler, nicht vorhandene Details oder Inhalte erzeugen kann, die überarbeitet werden müssen.

Schauen Sie sich unseren Leitfaden an Was ist generative KI um mehr über ihre Modelle, Formate, Anwendungen, Vorteile und Risiken zu erfahren.

Werkzeuge der künstlichen Intelligenz

Es gibt kein einziges Tool, das für alle Aufgaben am besten geeignet ist. Die Wahl hängt vom Ziel, dem Arbeitsformat, den notwendigen Integrationen und dem Grad der Kontrolle ab, den Sie benötigen.

Diese Namen sind Beispiele, keine endgültige Klassifizierung. Funktionen, Preise und Fähigkeiten ändern sich schnell, daher sollten Vergleiche regelmäßig überprüft werden.

Sie können sich beraten lassen:

• Die besten Tools für künstliche Intelligenz.
• Der Vergleich zwischen ChatGPT, Zwillinge und Claude.
• Unser Leitfaden zur Erstellung von Bildern mit künstlicher Intelligenz.

Vorteile künstlicher Intelligenz

KI kann einen Mehrwert schaffen, wenn sie auf ein geeignetes Problem angewendet und richtig überwacht wird.

Aufgabenautomatisierung

Dadurch können Sie den Zeitaufwand für sich wiederholende Aufgaben wie Sortieren, Datenextraktion, Vorbereiten von Entwürfen oder Verarbeiten häufiger Abfragen reduzieren.

Analyse großer Informationsmengen

Modelle können Beziehungen und Muster in Datenmengen erkennen, die manuell nur schwer überprüft werden können.

Personalisierung

KI ermöglicht die Anpassung von Empfehlungen, Erklärungen, Produkten oder Erfahrungen an unterschiedliche Profile.

Unterstützung bei der Entscheidungsfindung

Es kann Vorhersagen, Rankings oder relevante Informationen liefern, sodass eine Person eine fundiertere Entscheidung treffen kann.

Zugänglichkeit

Spracherkennung, Transkription, Übersetzung und Beschreibungsgenerierung können den Zugriff auf Informationen und Dienste erleichtern.

Kreativität und Produktivität

Generative Systeme können dabei helfen, Ideen, Entwürfe, Designs, Code und Ausgangsmaterialien zu entwickeln, die eine Person später überprüft.

Risiken und Grenzen künstlicher Intelligenz

KI weist auch Einschränkungen auf, die verstanden werden müssen, bevor sie für wichtige Aufgaben eingesetzt werden kann.

Falsche Informationen

Ein System kann eine überzeugende, aber falsche Antwort generieren, insbesondere wenn es nicht über genügend Informationen verfügt oder nach etwas gefragt wird, das seine Kapazitäten übersteigt.

Vorurteile

Wenn die Daten oder der Entwicklungsprozess Ungleichgewichte aufweisen, kann das Modell unfaire oder nicht repräsentative Ergebnisse reproduzieren.

Datenschutz

Die Eingabe persönlicher, geschäftlicher oder vertraulicher Informationen in ein externes Tool kann Risiken mit sich bringen, wenn dessen Nutzungsbedingungen und Datenverarbeitung nicht bekannt sind.

Mangelnde Transparenz

Einige komplexe Modelle machen es schwierig, genau zu verstehen, warum ein bestimmtes Ergebnis eingetreten ist.

Übermäßige Abhängigkeit

Das Delegieren von Aufgaben ohne Überprüfung der Ergebnisse kann das eigene Urteilsvermögen verschlechtern und Fehler vervielfachen.

Böswillige Verwendung

KI kann verwendet werden, um Desinformation, Identitätsbetrug, irreführende Inhalte, automatisierte Angriffe oder Manipulation zu erzeugen.

NIST empfiehlt, KI-Risiken während ihres gesamten Lebenszyklus zu verwalten und dabei Zuverlässigkeit, Sicherheit, Datenschutz, Transparenz, Voreingenommenheit und Aufsicht zu berücksichtigen.

Die Faustregel ist einfach:

Je größer die Wirkung einer Entscheidung ist, desto höher sollte das Maß an menschlicher Überprüfung und Überwachung sein.

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So beginnen Sie mit der Nutzung künstlicher Intelligenz

Sie müssen nicht programmieren lernen, um loszulegen. Wichtig ist, eine bestimmte Aufgabe auszuwählen und zu prüfen, ob das Tool den Prozess wirklich verbessert.

Definieren Sie eine bestimmte Aufgabe

Vermeiden Sie es, mit einem zu umfassenden Ziel wie “Ich möchte KI verwenden” zu beginnen.

Wählen Sie eine Aufgabe:

• Fassen Sie einen Text zusammen.
• Erstellen Sie einen Entwurf.
• Informationen organisieren.
• Bereiten Sie Fragen vor.
• Optionen vergleichen.
• Ideen generieren.
• Analysieren Sie ein Dokument.
• Erstellen Sie ein erstes Bild.

Wählen Sie ein Werkzeug

Wählen Sie eine Plattform aus, die dem Format entspricht:

• Konversationsassistent für Text.
• Visueller Generator für Bilder.
• Spezialisiertes Videotool.
• Copilot für Code programmieren.
• Automatisierungsplattform für Prozesse.

Lernen Sie, Kontext bereitzustellen

Eine gute Anleitung sollte Folgendes erklären:

• Was Sie brauchen.
• Wofür Sie es brauchen.
• Wer wird das Ergebnis verwenden.
• Welche Informationen Sie berücksichtigen sollten.
• In welchem Format sollten Sie antworten.
• Welche Einschränkungen Sie respektieren müssen.

Der Leitfaden von Eingabeaufforderungen für ChatGPT Es enthält Strukturen und Beispiele, die Sie anpassen können.

Überprüfen Sie die Ergebnisse

Überprüfen:

• Daten.
• Namen.
• Termine.
• Quellen.
• Berechnungen.
• Interpretationen.
• Mögliche Auslassungen.
• Sensible Informationen.

Veröffentlichen oder verwenden Sie ein wichtiges Ergebnis nicht automatisch, ohne es zu überprüfen.

Integrieren Sie KI schrittweise

Wenn eine einfache Aufgabe gut funktioniert, können Sie sie in einen umfassenderen Prozess integrieren.

Zum Beispiel:

1. Recherchieren Sie ein Thema.
2. Organisieren Sie die Daten.
3. Erstellen Sie einen Entwurf.
4. Überprüfen Sie es manuell.
5. Passen Sie es an den Benutzer an.
6. Veröffentlichen Sie die endgültige Version.

Für sich wiederholende Prozesse können Sie unseren Leitfaden konsultieren Automatisierung mit künstlicher Intelligenz.

Wer mit Konversationsassistenten beginnt, kann auch dem Tutorial folgen So verwenden Sie ChatGPT Schritt für Schritt.

Wie sich künstliche Intelligenz weiterentwickeln kann

Die Systemkapazität schreitet in Bereichen wie Sprache, Programmierung, Argumentation, Multimedia-Generierung, Wissenschaft und Ausführung von Agentenaufgaben weiter voran.

Es ist jedoch nicht möglich, mit Sicherheit vorherzusagen, welche Fähigkeiten erscheinen werden, wann sie verfügbar sein werden oder welche Auswirkungen sie haben werden.

Die Evolution wird wahrscheinlich gekennzeichnet sein durch:

• Modelle, die mit verschiedenen Formaten arbeiten können.
• Agenten, die Werkzeuge verwenden und Prozesse abschließen.
• Stärkere Integration in Geräte und Anwendungen.
• Auf bestimmte Sektoren spezialisierte Systeme.
• Mehr Automatisierung.
• Größerer Bedarf an Evaluierung und Regulierung.
• Neue Formen der Interaktion zwischen Mensch und Maschine.

Der KI-Index 2026 von Stanford hebt sowohl die schnelle Weiterentwicklung der Fähigkeiten und der Akzeptanz als auch die Schwierigkeiten hervor, diese Entwicklung im gleichen Tempo zu messen, zu steuern und zu steuern.

Es wird nützlicher sein, den kritischen Umgang mit KI zu erlernen, als zu versuchen, genau zu erraten, wie es in einigen Jahren aussehen wird.

Fazit

Künstliche Intelligenz vereint verschiedene Technologien, die in der Lage sind, auf der Grundlage der erhaltenen Daten und Ziele Vorhersagen, Empfehlungen, Klassifizierungen, Inhalte oder Maßnahmen zu generieren.

Es handelt sich weder um ein einzelnes Werkzeug noch um eine Intelligenz, die der menschlichen Intelligenz entspricht. Es gibt spezialisierte Systeme in den Bereichen Sprache, Bilder, Empfehlung, Vorhersage, Automatisierung und viele andere Aufgaben.

Um es richtig zu verwenden, müssen Sie eine bestimmte Anwendung auswählen, ausreichend Kontext bereitstellen, vertrauliche Informationen schützen und immer wichtige Ergebnisse überprüfen.

Häufig gestellte Fragen zu Künstlicher Intelligenz