Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit von IT-Systemen Aufgaben auszuführen, die im Normalfall menschliche Intelligenz benötigen würden. Anwendungsgebiete sind zum Beispiel Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung und Sprach-Übersetzung. Es gibt zwei Grundansätze: Zum einen das Machine Learning, bei dem das System intelligentes Verhalten anhand von Beispielen erlernt; zum anderen die symbolische KI, beim dem das System über komplexe logische Regeln gesteuert wird. Da beide Ansätze spezifische Vorteile besitzen, werden diese oft miteinander kombiniert (hybride Systeme). Eine hochaktuelle Ausprägung des maschinellen Lernens sind Large Language Model (LLMs). Diese Modelle beruhen auf der Transformer-Architektur und werden mit Milliarden bis Billionen von Textfragmenten trainiert, um statistische Wahrscheinlichkeiten für Wortfolgen vorherzusagen. Dadurch können LLMs in natürlicher Sprache kommunizieren, Texte verfassen, zusammenfassen oder übersetzen und sogar Code analysieren. Im Gegensatz zu regelbasierten Chatbots generieren sie jeden Satz dynamisch, was zu überraschend flüssigen und kontextsensitiven Antworten führt. Gleichzeitig werfen sie neue Fragen zu Rechenaufwand, Energieverbrauch, Datenschutz und ethischer Verantwortung auf. LLMs zeigen eindrucksvoll, wie weit KI-Methoden inzwischen reichen – und wie wichtig es ist, technologische Leistungsfähigkeit mit verantwortungsvoller Nutzung zu verbinden.

Weiterführende Begriffe:

•  Large Language Model
•  Verantwortung
•  Datenschutz
•  System
•  Maschinelles Lernen (engl. Machine Learning)

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