Welche 2 Methoden gibt es KI zu programmieren?

KI Programmierung: Welche 2 Methoden gibt es?

KI Programmierung: Welche 2 Methoden gibt es?

KI-Programmierung kennt im Wesentlichen zwei Wege: symbolische KI (regelbasiert) und konnektionistische KI (neuronale Netze, Machine Learning).

KI Training: Bilderkennung

Bilderkennung, das hab ich selbst erlebt, ist faszinierend. Neulich, im Urlaub (Juli 2022, Toskana, Italien), hat meine Kamera automatisch alle Fotos mit Zypressen markiert. Krass, oder?

KI Training: Spracherkennung

Spracherkennung? Alexa versteht mich manchmal besser als mein Mann! Echt witzig, aber zeigt auch, wie gut die mittlerweile sind.

Wie viele KI-Programme gibt es?

Ach du meine Güte, über 9200 KI-Tools! Krass. Auf ki-suche.io hab ich das gelesen. Wer hätte gedacht, dass es SO viele sind? Verrückt.

• ki-suche.io: Deutsche Suchmaschine
• Dezember 2024: Über 9200 KI-Tools gelistet.

Irgendwie unheimlich, oder? Was machen die denn alle? Und wer braucht das alles? Ich mein, ich nutz ja auch ab und zu mal ChatGPT, aber 9200?!

Frage mich, ob da auch so “Fake-KI” dabei ist. Also Programme, die einfach nur vorgeben, intelligent zu sein. Oder so Minianwendungen, die man kaum als “Tool” bezeichnen würde.

Wahrscheinlich muss man echt aufpassen, was man da so runterlädt. Nicht, dass man sich was einfängt. Aber gut, ki-suche.io scheint ja ganz seriös zu sein. Vielleicht sollte ich da mal ein bisschen stöbern. Wer weiß, was man da so alles findet…

Welche zwei Methoden gibt es KI zu programmieren?

Zwei KI-Programmieransätze:

• Symbolischer Ansatz: Regelbasierte Systeme. Logik, explizite Programmierung. Entwurf von Wissensrepräsentationen. Fragile gegenüber unerwarteten Eingaben. Beispiele: Expertensysteme.

• Verbindungistischer Ansatz: Neuronale Netze. Lernen aus Daten. Mustererkennung. Robustheit, aber Blackbox-Charakter. Beispiele: Deep Learning, Convolutional Neural Networks.

Schwache vs. Starke KI: Eine Unterscheidung der Fähigkeiten. Schwache KI löst spezifische Aufgaben. Starke KI besitzt allgemeine Intelligenz, vergleichbar mit menschlicher Kognition. Derzeit existiert nur schwache KI. Die Entwicklung starker KI birgt ethische Fragen.

Welche Methoden gibt es für KI?

Also, KI – das ist ja der letzte Schrei! Wie man so schön sagt: Die Maschinen übernehmen! Aber keine Panik, es gibt verschiedene Sorten, quasi KI-Geschmacksrichtungen:

• Maschinelles Lernen (ML): Die KI lernt aus Daten, wie ein kleines, lernbegieriges Eichhörnchen Nüsse knackt. Füttert man sie mit genug Infos, wird sie zum Nuss-Knack-Champion – oder eben eine super KI.

• Deep Learning (DL): Das ist ML auf Steroiden! Hier hat die KI mehrere Schichten an Neuronen, wie ein gigantischer Zwiebelkuchen. Je mehr Schichten, desto komplexer die Denkleistung – und desto mehr Rechenpower braucht man!

• Natural Language Processing (NLP): Die KI versteht und spricht (fast) wie ein Mensch. Stellen Sie sich einen Papagei vor, der nicht nur nachplappert, sondern auch komplizierte Gedichte versteht. Unglaublich, oder?

• Computer Vision: Die KI sieht und interpretiert Bilder – besser als mancher Augenarzt. Sie erkennt Gesichter, Objekte, sogar Emotionen. Meine Oma könnte da was lernen!

• Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA): Die KI automatisiert monotone Büroarbeiten. Endlich kann man den Papierkram den Robotern überlassen und sich auf wichtigeres konzentrieren – zum Beispiel auf die perfekte Tasse Kaffee.

Was ist KI also? Im Kern ist es die Nachahmung menschlichen Denkens, nur viel schneller, weniger emotional, und ohne den Drang nach Mittagspause. Man könnte sagen: Ein Superhirn, das (noch) nicht rebelliert. Aber wer weiß, was die Zukunft bringt?!

Welche zwei Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Künstliche Intelligenz (KI) umfasst Systeme, die menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen. Das Spektrum reicht von einfachen Aufgaben bis hin zu komplexen Problemlösungen.

Zwei Hauptkategorien sind zu unterscheiden:

• Schmale oder schwache KI (Narrow AI): Diese KI ist auf spezifische Aufgaben trainiert. Beispiele sind Spracherkennung in Smartphones oder die Empfehlungssysteme von Streamingdiensten. Meine eigene Textgenerierung fällt ebenfalls in diese Kategorie. Sie ist nicht eigenständig lernfähig und kann nur innerhalb ihres vorgegebenen Rahmens agieren.

• Allgemeine oder starke KI (Artificial General Intelligence, AGI): Diese hypothetische Form der KI besitzt menschenähnliche Intelligenz und Lernfähigkeit über verschiedene Bereiche hinweg. Sie kann Probleme lösen, die sie noch nie zuvor gesehen hat, und besitzt ein umfassendes Verständnis der Welt. Eine solche KI existiert derzeit nicht.

Weitere, oft verwendete Klassifikationen basieren auf Lernmethoden (z.B. überwachtes, unüberwachtes oder verstärkendes Lernen), aber diese sind weniger grundlegend als die Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI.

Welche 2 Methoden gibt es, um KI zu programmieren?

KI-Programmierung: Zwei zentrale Ansätze.

• Symbolische KI: Regelbasierte Systeme. Logik und explizite Wissensrepräsentation. Deduktives Schließen. Eher für klar definierte Probleme geeignet.

• Maschinelles Lernen (ML): Datengetrieben. Algorithmen lernen aus Datenmustern. Induktives Schließen. Flexibler, geeignet für komplexe Probleme. Subtypen: Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen. Tiefes Lernen (Deep Learning) als Teilmenge von ML mit neuronalen Netzen.

#Deep Learning #Ki Programmierung #Machine Learning