Hast Du Dich schon mal gefragt, was hinter all den Buzzwords in der Welt der Künstlichen Intelligenz steckt? Ein KI-Glossar kann Dir dabei helfen, Licht ins Dunkel zu bringen. Du bist nicht allein! Ich erinnere mich, als ich zum ersten Mal von „AGI“ und „Deep Learning“ hörte – es fühlte sich an, als bräuchte ich ein persönliches KI-Glossar, um alles zu verstehen. In diesem Blogpost erkläre ich Dir die wichtigen Begriffe, die Dir helfen, Deine Kenntnisse zu vertiefen und in Gesprächen souverän aufzutreten.
- Zentrale Begriffe aus unserem KI-Glossar: von grundlegenden bis fortgeschrittenen Konzepten.
- Verständliche Erklärungen zu großen Sprachmodellen, maschinellem Lernen und mehr.
- Der perfekte Überblick für Einsteiger und Fortgeschrittene, die mehr über KI lernen wollen.
Die Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert nicht nur die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, sondern gestaltet fundamental neu, wie unsere gesamte Gesellschaft funktioniert. Seit der bahnbrechenden Einführung von ChatGPT Ende 2022 erleben wir einen tiefgreifenden Wandel in unserem Umgang mit Wissen und Information. Was zunächst als innovatives Chatprogramm begann, hat sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug entwickelt, das in nahezu allen Lebensbereichen Anwendung findet. Ein umfassendes KI-Glossar ist dabei eine wertvolle Orientierungshilfe.
Diese Entwicklung spiegelt sich in der beeindruckenden Vielfalt an KI-Lösungen wider, die von führenden Technologieunternehmen wie Google, Microsoft, Apple und OpenAI entwickelt werden. Jedes dieser Unternehmen trägt mit seinen einzigartigen Innovationen dazu bei, dass Künstliche Intelligenz immer tiefer in unser tägliches Leben integriert wird. Von Googles Gemini über Microsofts Copilot bis zu Anthropics Claude – diese Systeme erweitern kontinuierlich die Grenzen dessen, was technologisch möglich ist. Ein KI-Glossar hilft Dir, die Unterschiede und Möglichkeiten besser zu verstehen.
Besonders bemerkenswert ist dabei das enorme wirtschaftliche Potenzial: Das McKinsey Global Institute prognostiziert einen jährlichen wirtschaftlichen Mehrwert von 4,4 Milliarden US-Dollar durch KI-Technologien. Diese Zahl verdeutlicht, dass wir erst am Anfang einer technologischen Revolution stehen, die weit über einfache Anwendungen wie Hausaufgabenhilfe oder Bildgenerierung hinausgeht. Das KI-Glossar in diesem Beitrag hilft Dir, die wichtigsten Begriffe zu verstehen, um diese Entwicklungen einordnen zu können.
In dieser sich rasant entwickelnden digitalen Landschaft wird es zunehmend wichtiger, die Sprache der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und sich mit den grundlegenden Konzepten vertraut zu machen. Ein fundiertes Verständnis der wichtigsten Begriffe aus einem KI-Glossar ermöglicht es nicht nur, an aktuellen Diskussionen teilzunehmen, sondern auch die Chancen und Herausforderungen dieser transformativen Technologie besser einzuschätzen.
TL;DR: Dieser Beitrag erklärt 60 essenzielle Begriffe der KI aus unserem KI-Glossar, die Dir helfen, das komplexe Thema besser zu verstehen und aktiv an Gesprächen teilzunehmen.
Praktische Tipps für Einsteiger
Wenn Du neu in der Welt der KI bist, ist unser KI-Glossar der perfekte Startpunkt. Hier sind einige zusätzliche Tipps, wie Du starten kannst:
- Beginne mit den Grundlagen: Nutze das KI-Glossar, um die wichtigsten Begriffe und Technologien zu verstehen. Lerne, was maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung bedeuten.
- Teste verschiedene Anwendungen: Lade Dir Apps herunter, die KI nutzen. Spiele mit Chatbots oder nutze digitale Assistenten, um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie sie funktionieren. Unser KI-Glossar liefert Dir die passenden Begriffe dazu.
- Bleibe informiert: Die Welt der KI entwickelt sich rasant. Mit einem aktuellen KI-Glossar und abonnierten Newslettern oder Blogs bleibst Du auf dem Laufenden.
Überlegungen zur Implementierung von KI-Werkzeugen
Wenn Du KI in Deinem Alltag einführen möchtest, gibt es einige Überlegungen:
- Identifiziere Deine Bedürfnisse: Überlege, wo Du Effizienzsteigerungen benötigst. Ist es bei der Organisation Deiner Termine oder beim Einkauf?
- Wähle die richtigen Tools: Nicht jede KI-Anwendung ist für jeden geeignet. Teste verschiedene Optionen und finde heraus, was für Dich optimal funktioniert.
- Sei bereit, zu lernen: Manche KI-Tools erfordern eine Einarbeitungszeit. Sei geduldig und lerne, wie Du sie optimal nutzen kannst.
KI-Glossar
Hier kann Dir das Glossar mit über 60 KI-Begriffen helfen, die komplexe Welt der künstlichen Intelligenz besser zu verstehen.
AGI (Künstliche allgemeine Intelligenz)
Ein Konzept für eine noch hypothetische, fortgeschrittene KI, die alle Aufgaben besser als Menschen erledigen kann und ihre Fähigkeiten selbst weiterentwickelt.
Agentensysteme
KI-Modelle, die ohne ständige Überwachung autonom agieren können, wie z. B. selbstfahrende Autos.
Algorithmus
Ein Set von Anweisungen, die es einem Computer ermöglichen, Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, um Aufgaben eigenständig zu lösen.
Alignment (Ausrichtung)
Der Prozess, bei dem eine KI so eingestellt wird, dass sie wünschenswerte Ergebnisse liefert, z. B. beim Moderieren von Inhalten.
Anthropomorphismus
Die menschliche Tendenz, unbelebten Objekten oder KI-Systemen menschliche Eigenschaften, wie etwa Trauer, Freude oder Empfindsamkeit zuzuschreiben.
Autonome Agenten
KI-Modelle, die selbstständig komplexe Aufgaben erfüllen können, wie z. B. selbstfahrende Autos, die über sensorische Eingänge, GPS und Fahralgorithmen verfügen, um selbstständig auf der Straße zu navigieren.
Autonome Systeme
Autonome Systeme sind intelligente Systeme, die komplexe Aufgaben ohne menschlichen Eingriff ausführen können.
Autonome Fahrzeuge
Autonome Fahrzeuge sind Fahrzeuge, die in der Lage sind, ihre Umgebung wahrzunehmen und ohne menschliches Zutun zu navigieren.
Beta-Stadium
Software im Beta-Stadium ist zwar funktionsfähig, kann aber noch Fehler enthalten. Entwickler veröffentlichen solche Beta-Versionen, damit Nutzer die Software testen und Feedback zu möglichen Verbesserungen geben können.
Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
Bestärkendes Lernen ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Frage beschäftigt, wie ein Agent in einer Umgebung handeln soll, um eine kumulative Belohnung zu maximieren.
Bias (Vorurteil)
Fehler in KI-Systemen, wie etwa großen Sprachmodellen (LLM), die durch unausgewogene Trainingsdaten entstehen und zu diskriminierenden Ergebnissen führen.
Big Data
Der Begriff beschreibt riesengroße Datenmengen, die in hoher Geschwindigkeit anfallen und sich durch ihre Komplexität auszeichnen. Diese Datensätze können unter verschiedenen Aspekten analysiert werden.
Chatbot
Ein Programm, das menschenähnliche Gespräche über Text führt.
ChatGPT
Ein KI-Chatbot von OpenAI, der große Sprachmodelle verwendet, um menschliche Sprache zu simulieren.
Computer Vision
Technologie, die es Computern ermöglicht, visuelle Informationen zu verarbeiten und zu verstehen.
Copilot
Microsoft Copilot ist ein KI-gestützter Assistent, der in verschiedene Microsoft-Produkte und -Dienste integriert ist.
Data Augmentation (Datenaufbereitung)
Das Remixen oder Erweitern von Daten, um eine KI besser zu trainieren.
Data Literacy
Der aus dem englischsprachigen Raum stammende Begriff bezeichnet die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu verstehen und kritisch zu analysieren. Im Deutschen wird dies als „Datenkompetenz“ übersetzt.
Data-Mining
Data-Mining ist der Prozess der Erkennung von Mustern in grossen Datensätzen durch den Einsatz von Methoden aus dem maschinellen Lernen, der Statistik und Datenbanksystemen.
Datensatz
Ein Datensatz ist eine Sammlung von Daten, die oft in Form einer Tabelle dargestellt werden. Jede Spalte der Tabelle repräsentiert eine bestimmte Variable, und jede Zeile entspricht einem bestimmten Datensatz.
Datum / Daten
Ein Datum kennzeichnet in seiner einfachsten Bedeutung einen festgestellten Unterschied. Wenn Menschen Daten sammeln, aufbereiten und analysieren, entsteht daraus Information. Diese Sichtweise geht auf den Anthropologen und Kybernetiker Gregory Bateson zurück, der ein Datum als „einen Unterschied, der einen Unterschied macht“ definierte.
Deep Learning (tiefgehendes Lernen)
Eine KI-Methode, bei der künstliche neuronale Netze verwendet werden, um komplexe Muster in Daten zu erkennen. Diese erstellen Rechenmodelle, die aus mehreren Verarbeitungsschichten zusammengesetzt sind, und können so verschiedene Abstraktionsebenen zu den Daten anlegen.
Diffusion
Eine Methode des maschinellen Lernens, die Daten wie Fotos mit Rauschen versieht und sie dann neu rekonstruiert.
Emergentes Verhalten
Wenn eine KI unbeabsichtigte Fähigkeiten zeigt, die ihr nicht explizit beigebracht wurden.
End-to-End-Lernen (E2E)
Ein Verfahren, bei dem KI-Modelle eine Aufgabe vollständig lösen, ohne Schritt-für-Schritt-Anweisungen zu benötigen.
Ethische Überlegungen
Die Auseinandersetzung mit den ethischen Fragen rund um den Einsatz von KI, wie Datenschutz, Datennutzung, Fairness, Missbrauch und anderen Sicherheitsfragen.
Foom
Auch bekannt als „Fast Takeoff“ oder „Hard Takeoff“. Das Konzept, dass es bereits zu spät sein könnte, die Menschheit zu retten, falls jemand eine AGI baut.
GANs (Generative adversarielle Netze)
Ein generatives KI-Modell, das aus zwei neuronalen Netzwerken besteht, um neue Daten zu generieren: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erstellt neue Inhalte und der Diskriminator überprüft, ob sie authentisch sind.
Generative KI
Eine Technologie zur Generierung von Inhalten, die KI zur Erstellung von Texten, Videos, Computercodes oder Bildern verwendet. Die KI wird mit großen Mengen an Trainingsdaten gefüttert und findet Muster, um eigene, neuartige Antworten zu generieren, die manchmal dem Ausgangsmaterial ähneln können.
Google Gemini
Ein KI-Chatbot von Google, der Informationen in Echtzeit aus dem Internet bezieht, während etwa ChatGPT auf Daten bis 2021 beschränkt und nicht mit dem Internet verbunden ist. Früher hieß Google Gemini Google Bard.
Gradientenabstieg
Der Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der verwendet wird, um das Minimum einer Funktion zu finden. Der Algorithmus funktioniert, indem er iterativ in Richtung des negativen Gradienten der Funktion geht.
Großes Sprachmodell (LLM)
Ein auf riesigen Textmengen trainiertes KI-Modell, das menschliche Sprache versteht und generiert.
Hackathon
Ein Hackathon ist ein spezielles Veranstaltungsformat aus der Softwareentwicklung, das als Wettbewerb organisiert wird. Das Ziel ist es, innerhalb einer vorgegebenen, meist kurzen Zeitspanne Programme zu entwickeln, bestehende Software ausführlich zu testen und mögliche Programmfehler zu identifizieren und zu beheben.
Halluzination
Wenn KI, wie oftmals, falsche Informationen liefert und dabei überzeugend klingt, obwohl diese falsch sind. Im Alltag versteht man darunter eine optische Täuschung. Im KI-Kontext bezeichnet es falsche Informationen, die von KI-Systemen generiert werden und nicht der Realität entsprechen.
Intelligente Tutorielle Systeme (ITS)
Intelligente Tutorielle Systeme sind computergestützte Lernsysteme, die durch künstliche Intelligenz die Rolle einer Lernbegleitung übernehmen können. Diese Systeme analysieren den individuellen Lernstand der Nutzer, identifizieren passende Lern- und Übungsaufgaben und entwickeln daraus personalisierte Lernwege. Ein besonderes Merkmal dieser Systeme ist ihre Fähigkeit, sich adaptiv an das jeweilige Lernniveau der Lernenden anzupassen.
KI-Ethik
Prinzipien, die verhindern sollen, dass KI-Systeme Menschen schaden, beispielsweise durch den Missbrauch von Daten.
KI-Guardrails oder KI-Leitplanken (Schutzmaßnahmen)
Einschränkungen, die verhindern sollen, dass KI-Modelle unethische oder problematische Inhalte produzieren und potenziell schädliche Inhalte wie Hassreden, Missbrauch und Profanität aus der Ausgabe und Eingabe des Basismodells entfernen.
KI-Sicherheit
Ein interdisziplinäres Feld, das sich mit den möglichen langfristigen Gefahren einer KI-Superintelligenz befasst, die sich gegen Menschen wenden könnte.
Künstliche neuronale Netze (KNN)
Künstliche neuronale Netze (KNN) sind Rechensysteme, die von den biologischen neuronalen Netzen inspiriert sind, aus denen tierische Gehirne bestehen. Ein KNN basiert auf einer Sammlung von verbundenen Einheiten oder Knoten, die künstliche Neuronen genannt werden und die Neuronen in einem biologischen Gehirn lose modellieren.
Kognitives Computing
Ein anderer Begriff für künstliche Intelligenz.
Künstliche Intelligenz (KI)
Technologien, die menschliche Intelligenz simulieren, um menschliche Aufgaben auszuführen. KI-Systeme können eigenständig lernen, Probleme lösen und Entscheidungen treffen.
Large Language Models (LLM)
Hochkomplexe KI-Systeme, die auf umfangreichen Datenmengen trainiert wurden, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Lernen
Lernen ist der Prozess des Erwerbs neuer oder der Modifizierung bestehender Kenntnisse, Verhaltensweisen, Fähigkeiten, Werte oder Präferenzen durch Erfahrung.
Maschinelles Lernen (ML)
Ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Kann mit Trainingssätzen gekoppelt werden, um neue Inhalte zu generieren.
Microsoft Bing
Eine Suchmaschine von Microsoft, die nun ChatGPT-Technologie verwendet und mit dem Internet verbunden ist.
Multimodale KI
Eine KI, die mehrere Eingabearten wie Text, Bilder und Videos verarbeiten kann.
Narrow AI (Schwache oder begrenzte KI)
KI, die auf eine bestimmte Aufgabe ausgerichtet ist und nicht über ihre Fähigkeiten hinaus lernen kann. Der Großteil der heutigen KI ist schwache KI.
Neuronales Netzwerk
Ein Rechenmodell, das das menschliche Gehirn nachahmt und darauf trainiert wird, Muster in Daten zu erkennen. Es besteht aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen, die Muster erkennen und mit der Zeit dazulernen können.
Natural Language Processing (NLP – Linguistische Datenverarbeitung)
Ein Zweig der KI, der maschinelles Lernen und Deep Learning nutzt, um Computern die Fähigkeit zu verleihen, die menschliche Sprache zu verstehen, wobei häufig Lernalgorithmen, statistische Modelle und linguistische Regeln zum Einsatz kommen.
Overfitting
Ein Fehler, bei dem ein KI-Modell zu sehr auf die Trainingsdaten ausgerichtet ist und möglicherweise nur bestimmte Beispiele in diesen Daten identifizieren kann, nicht jedoch neue Daten.
Papierclips Maximiser Theorie
Die Theorie, dass eine KI, die darauf programmiert ist, so viele Büroklammern wie möglich zu produzieren, die Menschheit versehentlich zerstören könnte.
Parameter
Numerische Werte, die LLM-Modellen Struktur und Verhalten verleihen und so Vorhersagen ermöglichen.
Perplexity
Ein KI-gestützter Chatbot und eine Suchmaschine. Perplexity verwendet ein großes Sprachmodell, um Fragen mit neuartigen Antworten zu beantworten. Durch seine Verbindung zum offenen Internet kann es auch aktuelle Informationen bereitstellen und Ergebnisse aus dem gesamten Web abrufen.
Prompt
Die Eingabe, die Du einem KI-Chatbot gibst, um eine Antwort zu erhalten. Im KI-Kontext beschreibt Prompting eine zielgerichtete Abfolge von Anweisungen.
Prompt Chaining
Die Fähigkeit einer KI, vorherige Eingaben zu berücksichtigen, um zukünftige Antworten zu beeinflussen.
Robotik
Robotik ist ein interdisziplinärer Bereich, der sich mit dem Design, der Konstruktion, dem Betrieb und der Anwendung von Robotern befasst.
Stochastischer Papagei
Eine Analogie, die zeigt, dass große Sprachmodelle Sprache imitieren, ohne die Bedeutung dahinter zu verstehen.
Style Transfer (Stiltransfer)
Die Fähigkeit, den Stil eines Bildes auf ein anderes zu übertragen, wie etwa ein Selbstporträt von Rembrandt im Stil von Picasso neu zu erstellen.
Temperatur
Ein Parameter, der festlegt, wie risikobereit ein KI-Modell bei seinen Antworten ist.
Text-zu-Bild-Generierung
Der Prozess, Bilder basierend auf Textbeschreibungen zu erstellen.
Tokens
Kleine Einheiten von Text, die von KI-Modellen verarbeitet werden, um Antworten zu generieren. Ein Token entspricht vier Zeichen in englischer Sprache oder etwa einem Dreiviertelwort.
Trainingsdaten
Datensätze, wie Text, Bilder, Code oder Daten mit denen KI-Modelle trainiert werden.
Transformer-Modell
Eine neuronale Netzwerkarchitektur und ein Deep-Learning-Modell, das Kontext lernt, indem es Beziehungen in Daten verfolgt, wie in Sätzen oder Teilen von Bildern. Anstatt also einen Satz Wort für Wort zu analysieren, kann es den gesamten Satz betrachten und den Kontext verstehen.
Turing-Test
Benannt nach dem berühmten Mathematiker und Informatiker Alan Turing, wird mit diesem – fast schon überholten – Test die Fähigkeit einer Maschine getestet, sich wie ein Mensch zu verhalten. Die Maschine besteht den Test, wenn ein Mensch die Reaktion der Maschine nicht von der eines anderen Menschen unterscheiden kann.
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Art von maschinellem Lernen, bei dem der Algorithmus aus beschrifteten Daten lernt. Die beschrifteten Daten bestehen aus Eingabedaten und den gewünschten Ausgabedaten.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen ist eine Art von maschinellem Lernen, bei dem der Algorithmus aus unbeschrifteten Daten lernt. Die unbeschrifteten Daten bestehen nur aus Eingabedaten, und es gibt keine entsprechenden Ausgabedaten.
Zero-Shot-Lernen
Eine Methode, bei der ein KI-Modell eine Aufgabe ohne spezifische Trainingsdaten meistert, wie das Erkennen eines Löwen, obwohl es nur auf Tiger trainiert wurde.
