Künstliche Intelligenz (KI)

Einfach erklärt

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Computersysteme, die Aufgaben erledigen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz nötig wäre. Dazu gehören Dinge wie Sprache verstehen, Bilder erkennen, Entscheidungen treffen und aus Erfahrung lernen. Der Begriff “Künstliche Intelligenz” wurde 1956 geprägt und hat seitdem mehrere Hype-Zyklen erlebt. Die aktuelle Welle basiert auf Deep Learning und hat mit Modellen wie GPT-5, Claude und Gemini 3 eine neue Qualitätsstufe erreicht. Wichtig: KI ist kein einzelnes Verfahren, sondern ein Oberbegriff für viele Technologien – Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Expertensysteme. Der Begriff wird heute oft synonym mit LLMs verwendet, obwohl das nur ein Teilbereich ist. Die aktuelle Welle basiert auf Deep Learning und hat mit Modellen wie GPT-5, Claude und Gemini 3 eine neue Qualitätsstufe erreicht, die viele Aufgaben auf menschlichem Niveau oder darüber löst.

Die wichtigsten Teilbereiche der KI:

• Machine Learning: Computer lernen aus Daten, statt explizit programmiert zu werden
• Deep Learning: Eine spezielle Form von ML mit künstlichen neuronalen Netzen
• Natural Language Processing (NLP): Verarbeitung und Verständnis menschlicher Sprache
• Computer Vision: Erkennung und Analyse von Bildern und Videos
• Robotik: Physische Systeme, die autonom handeln können

Schwache vs. Starke KI:

Typ	Beschreibung	Beispiele	Status
Schwache KI (Narrow AI)	Spezialisiert auf eine Aufgabe	ChatGPT, Bilderkennung, Schach-KI	Existiert heute
Starke KI (AGI)	Allgemeine menschenähnliche Intelligenz	Könnte jede intellektuelle Aufgabe lösen	Noch nicht erreicht
Superintelligenz (ASI)	Übertrifft menschliche Intelligenz in allen Bereichen	Hypothetisch	Reine Theorie

Alle aktuellen KI-Systeme – auch beeindruckende wie GPT-5 oder Gemini 3 – sind schwache KI. Sie sind extrem gut in ihren spezifischen Aufgaben, haben aber kein echtes Verständnis oder Bewusstsein.

Technischer Deep Dive

Geschichte der KI

Die KI-Forschung hat mehrere Phasen durchlaufen:

1. Symbolische KI (1950er-1980er)

• Regelbasierte Systeme mit explizit programmierten Wenn-Dann-Regeln
• Expertensysteme für spezifische Domänen
• Limitierung: Konnte nicht mit Unsicherheit und unstrukturierten Daten umgehen

2. Statistisches Machine Learning (1990er-2010er)

• Algorithmen lernen Muster aus Daten
• Support Vector Machines, Random Forests, Bayessche Netze
• Durchbruch: Bessere Hardware und mehr verfügbare Daten

3. Deep Learning Revolution (2012-heute)

• Tiefe neuronale Netze mit Millionen bis Billionen Parametern
• Durchbrüche in Bilderkennung (AlexNet, 2012), Sprachverarbeitung (Transformer, 2017) und generativer KI (GPT, 2018+)
• Ermöglicht durch GPUs und massive Datenmengen

Kernkonzepte

Daten als Grundlage:

• KI-Systeme sind nur so gut wie ihre Trainingsdaten
• Bias in Daten führt zu Bias in Ergebnissen
• Datenqualität > Datenquantität (in vielen Fällen)

Training vs. Inferenz:

• Training: Das Modell lernt aus Daten (teuer, zeitaufwändig)
• Inferenz: Das trainierte Modell wird angewendet (schneller, günstiger)
• Analogie: Training = Studium, Inferenz = Berufsausübung

Evaluation:

• Accuracy, Precision, Recall, F1-Score für Klassifikation
• BLEU, ROUGE für Textgenerierung
• Benchmarks wie MMLU, HumanEval für LLMs

KI in der Praxis

Für Unternehmen:

• Automatisierung von Routineaufgaben (Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Sortierung)
• Predictive Analytics (Absatzprognosen, Kundenabwanderung)
• Personalisierung (Produktempfehlungen, Content-Curation)

Für Entwickler:

• Code-Assistenten (GitHub Copilot, Cursor)
• Automatisierte Tests und Code-Reviews
• API-basierte KI-Integration (OpenAI API, Google AI API)

Ethische Aspekte:

• Transparenz: Wie trifft die KI Entscheidungen?
• Fairness: Werden alle Gruppen gleich behandelt?
• Datenschutz: Welche Daten werden verarbeitet und gespeichert?
• Verantwortung: Wer haftet bei Fehlentscheidungen?