Künstliche Intelligenz

Aus Unterrichtsmaterial
Version vom 10. September 2021, 11:30 Uhr von Marthaj (Diskussion | Beiträge)

(Unterschied) ← Nächstältere Version | Bestätigte Version (Unterschied) | Aktuelle Version (Unterschied) | Nächstjüngere Version → (Unterschied)
Wechseln zu:Navigation, Suche

„Künstliche Intelligenz ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen. […] Die Grundidee besteht darin, durch Maschinen eine Annäherung an wichtige Funktionen des menschlichen Gehirns zu schaffen – Lernen, Urteilen und Problemlösen“ [1]

Auch könnte man Künstliche Intelligenz als "Teilgebiet der Informatik, das versucht, mit Hilfe von Algorithmen kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Planen oder Problemlösen in Computersystemen zu realisieren"[2] definieren.

Wie deutlich wurde, ist eine einheitlich gültige Definition von künstlicher Intelligenz (KI) nicht leicht festzulegen. Unabhängig von einer genauen Definition lässt sich allerdings die Zielsetzung der KI-Forschung beschreiben. Ziel von KI-Systemen ist es, Maschinen, Roboter und Softwaresysteme so zu befähigen, dass sie eigenständig abstrakt beschriebene Aufgaben und Probleme lösen und bearbeiten können. Dazu sollen sie ohne Hilfe, durch Programmierungen, des Menschen fähig sein. Zusätzlich sollen sie sich an Bedingungen und Veränderungen ihrer Umwelt selbstständig anpassen können, weshalb künstliche Intelligenz die Voraussetzung für Lernende Systeme darstellt. Das Verständnis darüber, was als KI bezeichnet werden kann verändert sich mit der Entwicklung der Technik immer wieder.

Im internationalen Standardlehrbuch von Russel & Norvig (2012) „Künstliche Intelligenz – Ein moderner Ansatz“ [3] werden mehrere Forschungsfelder künstlicher Intelligenz beschrieben. Diese werden nun kurz erläutert.

  • Problemlösen
    • Ziel: Findung einer Reihenfolge bestimmter Aktionen und Zustände, die vom Ist-Zustand zum Soll-Zustand führen
  • Wissensrepräsentation und Schlussfolgern
    • Ziel: Wissen über die Welt Maschinen lesbar darstellen, sodass ein System dieses Wissen für die Lösung komplexer Aufgaben nutzen kann.
  • Unsicherheit und Schlussfolgern
    • Umfang von Unsicherheiten wird durch probabilistische Modelle oder Entscheidungstheorien untersucht
  • Maschinelles Lernen
    • Ziel: Maschinen können ohne explizite Programmierung eines konkreten Lösungswegs automatisiert sinnvolle Ergebnisse liefern
    • Maschinelles Lernen mit großen neuronalen Netzen (Deep Learning)
    • Einsatz: Data-Mining, Smart Data Generierung, in allen modernen KI-Systemen
  • Wahrnehmung und Sehen
    • Erkennen von Objekten
    • Fähigkeit visuelle Informationen zu verarbeiten ist Grundbedingung vieler automatisierter Prozesse
  • Verstehen und Generieren von natürlicher Sprache
    • Ziel: möglichst weitreichende Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglichen
    • Maschine muss natürliche Sprache erfassen, verarbeiten, verstehen und generieren können
  • Interaktion
    • Ziel: möglichst weitreichende Kommunikation zwischen Mensch und Maschine
    • Multimodale und multimediale, benutzerorientierte Modellierungen von Anwendungen
  • Robotik
    • Ziel: Entwicklung von Robotern, die mittels Algorithmen autonom mit ihrer physischen Welt interagieren


  1. Schick, U. (2018): https://news.sap.com/germany/2018/03/was-ist-kuenstliche-intelligenz/  Abgerufen: 30.03.2021
  2. https://www.wissenschaftsjahr.de/2019/uebergreifende-informationen/glossar/detail/index0435.html?tx_dpnglossary_glossarydetail%5Bterm%5D=25&tx_dpnglossary_glossarydetail%5Baction%5D=show&tx_dpnglossary_glossarydetail%5Bcontroller%5D=Term&cHash=edb10c45f030b83272569dd8e857da56 (Abgerufen am 02.04.2021)
  3. Russel S., & Norvig, P. (2012): Künstliche Intelligenz – Ein moderner Ansatz. 3., aktualisierte Auflage. Pearson Deutschland GmbH. München.