Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen oder ‑systemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z.B. Spracherkennung, Bilderkennung, Entscheidungsfindung und Problemlösung.
KI-Algorithmen verwenden oft maschinelles Lernen, um aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Es gibt verschiedene Arten von KI, darunter schwache KI, die auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert ist, und starke KI, die theoretisch in der Lage wäre, jede intellektuelle Aufgabe zu bewältigen, die ein Mensch ausführen kann.
KI hat in den letzten Jahren Fortschritte gemacht und wird in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Transportwesen, Finanzen, Marketing und vielen anderen eingesetzt. (ChatGPT, 30. Mai 2003)
Arten und Funktionen
Deskriptive Künstliche Intelligenz konzentriert sich auf die Analyse von Daten, um Strukturen und Trends zu identifizieren, ohne selbst neue Inhalte zu generieren. Ihr Hauptanwendungsbereich liegt in der Datenanalyse und Berichterstattung. Ein Anwendungsbeispiel wäre eine KI, die Verkaufsdaten untersucht und einen Bericht generiert, der die Leistung bestimmter Produkte erklärt.
Prädiktive Künstliche Intelligenz baut auf der deskriptiven KI auf, indem sie Prognosen erstellt. Sie verwendet vergangene Daten, um zukünftige Ereignisse oder Entwicklungen vorauszusagen, wie etwa das Kaufverhalten von Kunden oder die Erstellung von Wetterprognosen.
Reaktive Künstliche Intelligenz antwortet auf spezifische Stimuli, ohne auf langfristiges Gedächtnis oder Lernfähigkeiten zurückzugreifen. Sie ist darauf ausgerichtet, bestimmte Aufgaben auszuführen, ohne dabei zu lernen oder sich weiterzuentwickeln. Ein Beispiel hierfür ist DeepBlue, der Schachcomputer von IBM, der seine Züge basierend auf der aktuellen Spielsituation wählt.
Kognitive Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, menschliche Denkprozesse zu simulieren, insbesondere in der Informationsverarbeitung und Problemlösung. Sie findet häufig Anwendung in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und in der Bildanalyse.
Beispiele
Text-to Speech-Programme wie Google Cloud Text-to-Speech API, TTS von Azure (Microsoft) oder ttsfree.com für Texte mit Schweizer Akzent