Heißt es nun KI oder AI? Wo ist der Unterschied zwischen „Deep Learning” und „Machine Learning“? Ist „Natural Language Processing“ ein neuer Studiengang und was haben VR und AR mit Brillen zu tun? Diese Technik. Gestern noch die Dampfmaschine entwickelt, heute brettern wir mit autonomen Flugtaxis durch Großstädte. Spätestens mit der globalen Digitalisierung und der massenweisen Einwanderung wissenschaftlich-technischer Begriffe der künstlichen Intelligenz haben uns die Lianen aus Terminologien fest umschlungen. Greifen wir nun zur Machete der Erkenntnis und verschaffen uns etwas Durchblick.

Aye, Aye AI

Der Sammelbegriff AI, also der „Artificial Intelligence” (dt. künstliche Intelligenz) umfasst alle Technologien, die menschliche Intelligenzleistungen aufgreifen und kopieren können. Nun gibt es weiterhin zwei Unterschiede innerhalb der KI:

Starke KI

Beschreibt den Zustand, in dem eine Maschine grundlegende menschliche Funktionen eigenständig übernimmt. Weiter als vom philosophischen Reisbrett hat dieses Konzept bisher nicht geschafft.

Schwache KI

Dagegen ist das Konzept weltweit anzutreffen und verbreitet. Es befasst sich damit einzelne menschliche Fähigkeiten auf Maschinen zu übertragen. Darunter fallen auch Algorithmen zur Erkennung von Texten, Bildinhalten sowie Spiele, Spracherkennung und vieles mehr.

Machine Learning

Das maschinelle Lernen beschreibt mathematische Techniken, die es für ein System möglich machen, selbständig Wissen aus Informationsquellen, Netzwerken und sogar eigenen Erfahrungen zu generieren.

Natural Language Processing (NLP)

NLP, also der Prozess zur Verarbeitung natürlicher Sprache übernimmt Aufgaben wie die optische Zeichenerkennung (OCR), Übersetzungen zwischen Sprachen, die automatische Beantwortung natürlichsprachlicher Fragen und die Spracherkennung.

Deep Learning (DL) und künstliche neuronale Netze

„Deep Learning” ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und verhilft künstlichen neuronalen Netzwerken zu effizienteren Lernerfolgen. Durch diese Lernmethode sind Maschinen in der Lage, eigenständig Strukturen zu erkennen, zu evaluieren und ihre eigene Prozesse zu optimieren. Oft wird heutzutage der Begriff der KI genannt, wobei DL und Algorithmen gemeint sind.

Grund für den exponentiellen Fortschritt und die Verbreitung in den letzten Jahren: Leistungsfähige Hardware. Die Rechner bieten mittlerweile so viele Optionen und Power, dass auch größere Datenmengen kein Problem für das initiale Training neuronaler Netze darstellen. Dabei setzt „Deep Learning” auf statistische Datenanalyse. Diese wird immer dann erforderlich, wenn keine klaren Regeln, etwa für die Bilderkennung oder ähnliche Anwendungen, verfügbar, oder nicht bekannt sind.

Virtual Reality

Oder auch VR genannt ist eine virtuelle Realität, die von Programmierern künstlich geschaffen wird und in der sich der Nutzer bewegt. Meistens wird damit eine digitale Umgebung beschrieben, um Räume virtuell zugänglich zu machen wie etwa Museumsrundgänge oder Konzerte. Zur Visualisierung der Umgebung wird sich der gleichen Technik bedient mit der auch CGI-Sequenzen für Filme gedreht oder Videospiele erstellt werden.

AR

AR steht für „Augmented Reality“. Dahinter verbirgt sich der Begriff, der im weitesten Sinne eine erweiterte oder erweiterbare Realität beschreibt. Dies wird mit Hilfe von computergestützte Erweiterung der Realitätswahrnehmung erreicht. Was spannend klingt ist oft bereits derart profan, dass es unbemerkt bleibt. So gehören zur AR bereits Entfernungseinblendungen der Freistöße bei Fußball-Übertragungen dazu. Doch für die Zukunft betrachtet ergeben sich ganz neue Anwendungsszenarien. Darunter fallen Elektronische Geräte, die nur virtuell existieren aber berührungssensitiv sind, künstliche Sinneserweiterungen wie den „Röntgenblick“ und Computerspiele in freiem Gelände.

Titelbild: ©  PurpleSky/ fotolia.com

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