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Was ist KI ?

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Künstliche Intelligenz:
Eine Einführung für Jedermann

Willkommen in der faszinierenden Welt der Künstlichen Intelligenz (KI)! In dieser Dokumentation werden wir gemeinsam die Grundlagen, Anwendungen und Möglichkeiten dieser bahnbrechenden Technologie erkunden. KI ist mehr als nur ein Schlagwort – sie ist eine Kraft, die unseren Alltag bereits auf vielfältige Weise beeinflusst und in Zukunft noch stärker prägen wird.

Ob Sie nun völlig neu in diesem Thema sind oder schon erste Berührungspunkte hatten, diese leicht verständliche Einführung wird Ihnen helfen, KI besser zu verstehen und ihre Bedeutung für unser Leben zu erkennen. Lassen Sie uns gemeinsam eintauchen in eine Welt, in der Maschinen lernen, verstehen und sogar kreativ sein können!

by Felix Schneider

Last edited less than a day ago.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, Maschinen mit menschenähnlichen Fähigkeiten auszustatten. Im Kern geht es darum, Computersysteme zu entwickeln, die eigenständig lernen, Probleme lösen und Entscheidungen treffen können. Stellen Sie sich KI als das “Gehirn” eines Computers vor, das in der Lage ist, Informationen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen – ähnlich wie wir Menschen es tun.

KI basiert auf komplexen Algorithmen und großen Datenmengen. Sie lernt aus Erfahrungen, passt sich an neue Situationen an und kann sogar Vorhersagen treffen. Von der Spracherkennung in Ihrem Smartphone bis hin zu personalisierten Empfehlungen beim Online-Shopping – KI ist bereits ein fester Bestandteil unseres Alltags, oft ohne dass wir es bewusst wahrnehmen.

Datensammlung

KI-Systeme werden mit großen Mengen relevanter Daten gefüttert.

Musteranalyse

Algorithmen analysieren die Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

Lernen und Anpassung

Das System lernt aus den Ergebnissen und verbessert sich kontinuierlich.

Anwendung

Die KI wendet das Gelernte auf neue Situationen an und trifft Entscheidungen.

Einsatzzwecke

Verstehen welche KI für welchen Anwendungsfall am besten ist.

Anwendung optimieren

Verwendung spezifischer Modelle besser kennen lernen und perfekt anwenden.

Formen der Künstlichen Intelligenz

Schwache KI

Spezialisiert auf bestimmte Aufgaben- Beispiele: Spracherkennung, Empfehlungssysteme
- Heute weit verbreitet

Starke KI

Hypothetische allgemeine Intelligenz mit Menschenähnliche Fähigkeiten in vielen Bereichen (Bisher nur theoretisch)

Maschinelles Lernen

Lernt aus Daten, verbessert sich durch Erfahrung- Grundlage vieler KI-Anwendungen

Künstliche Intelligenz lässt sich in verschiedene Formen und Unterkategorien einteilen. Die beiden Hauptkategorien sind “schwache KI” und “starke KI”. Schwache KI ist auf spezifische Aufgaben spezialisiert und wird heute bereits vielfach eingesetzt. Ein Beispiel dafür ist die Spracherkennung in Ihrem Smartphone. Starke KI hingegen beschreibt hypothetische Systeme, die menschenähnliche Intelligenz über ein breites Spektrum von Aufgaben hinweg zeigen – diese existiert bisher nur in der Theorie und Science-Fiction.
Innerhalb dieser Kategorien gibt es verschiedene Ansätze und Techniken. Maschinelles Lernen ist eine Kernkomponente der KI, bei der Systeme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning, eine Unterform des maschinellen Lernens, verwendet komplexe neuronale Netze, um besonders anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen.

KI im Alltag: Wo begegnet sie uns?

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern begegnet uns täglich in vielfältiger Form. Oft bemerken wir gar nicht, dass wir mit KI interagieren. Denken Sie an Ihren Morgen: Vielleicht weckt Sie ein Smartphone-Assistent, der Ihren Schlafrhythmus analysiert hat. Beim Frühstück lesen Sie Nachrichten, die von einem Algorithmus für Sie personalisiert wurden. Auf dem Weg zur Arbeit nutzen Sie eine Navigations-App, die KI einsetzt, um den schnellsten Weg zu berechnen.

Im Büro hilft Ihnen vielleicht eine KI-gestützte Textkorrektur beim Verfassen von E-Mails. Beim Online-Shopping erhalten Sie Produktempfehlungen, die auf Ihrem bisherigen Kaufverhalten basieren. Abends entspannen Sie sich mit einem Film, den Ihnen der Streaming-Dienst aufgrund Ihrer Sehgewohnheiten vorgeschlagen hat. All diese Beispiele zeigen, wie nahtlos KI in unseren Alltag integriert ist und unser Leben in vielerlei Hinsicht erleichtert und bereichert.

Smartphone-Assistent

Erkennt getippten Text und gibt Kontextspezifische Vorschläge. Kann Objekte auf Fotos erkennen und gibt Ihnen personalisierte Tagesempfehlungen.

Navigations-App

Berechnet die optimale Route unter Berücksichtigung von Verkehr und persönlichen Präferenzen.

Online-Shopping

Bietet personalisierte Produktempfehlungen basierend auf Ihrem Kaufverhalten und Ihren Interessen.

Streaming-Dienste

Schlagen Filme und Serien vor, die zu Ihren Sehgewohnheiten und Vorlieben passen.

KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen

Künstliche Intelligenz revolutioniert nicht nur unseren Alltag, sondern auch zahlreiche Wirtschaftszweige. In der Medizin unterstützt KI Ärzte bei der Diagnose von Krankheiten, indem sie Röntgenbilder analysiert oder genetische Daten auswertet. Dies führt zu früheren und genaueren Diagnosen. In der Finanzbranche werden KI-Systeme eingesetzt, um Betrug zu erkennen, Kreditwürdigkeit zu bewerten und automatisierte Handelsstrategien zu entwickeln.

Die Automobilindustrie nutzt KI für die Entwicklung selbstfahrender Autos, die Verkehrssituationen in Echtzeit analysieren und darauf reagieren können. In der Landwirtschaft helfen KI-gesteuerte Drohnen und Sensoren bei der Optimierung von Bewässerung und Düngung. Auch im Bereich Umweltschutz spielt KI eine wichtige Rolle, etwa bei der Vorhersage von Naturkatastrophen oder der Entwicklung nachhaltiger Energielösungen. Diese Beispiele zeigen, wie vielseitig und transformativ der Einfluss von KI auf verschiedene Sektoren ist.

Medizin

KI unterstützt bei der Diagnose von Krankheiten durch Analyse von Bilddaten und genetischen Informationen, was zu präziseren und früheren Diagnosen führt.

Finanzwesen

In der Finanzbranche werden KI-Systeme zur Betrugserkennung, Kreditwürdigkeitsprüfung und für automatisierte Handelsstrategien eingesetzt.

Automobilindustrie

KI ist Schlüsseltechnologie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge, die Verkehrssituationen in Echtzeit analysieren und darauf reagieren.

Umweltschutz

Im Umweltbereich hilft KI bei der Vorhersage von Naturkatastrophen und der Entwicklung nachhaltiger Energielösungen.

Personalisierte KI-Assistenten: Google Gemini und ChatGPT

Personalisierte KI-Assistenten wie Google Gemini und ChatGPT revolutionieren die Art, wie wir mit Technologie interagieren. Google Gemini, ein multimodaler KI-Assistent, kann Texte, Bilder und sogar Sprache verarbeiten. Um einen personalisierten Assistenten mit Gemini zu erstellen, definieren Sie zunächst Ihren spezifischen Anwendungsfall, z.B. Reiseplanung. Anschließend “trainieren” Sie den Assistenten, indem Sie ihm Beispielanfragen und gewünschte Antworten geben. Für die Reiseplanung könnten Sie Gemini beibringen, lokale Sehenswürdigkeiten, Restaurantempfehlungen und Transportmöglichkeiten zu berücksichtigen.

ChatGPT, entwickelt von OpenAI, ist ein leistungsstarker Textgenerator. Um einen personalisierten ChatGPT-Assistenten zu erstellen, können Sie “Fine-Tuning” anwenden. Dabei trainieren Sie das Modell mit spezifischen Datensätzen für Ihren Anwendungsfall. Für kreatives Schreiben könnten Sie ChatGPT mit literarischen Werken in Ihrem Stil trainieren. Bei der Codegenerierung würden Sie es mit Codebeispielen in der gewünschten Programmiersprache füttern. Wichtig ist, klare Anweisungen zu geben und die Ausgaben regelmäßig zu überprüfen, um die Qualität und Relevanz sicherzustellen.

Definieren Sie den Zweck

Legen Sie fest, wofür Sie den Assistenten einsetzen möchten (z.B. Reiseplanung, Textgenerierung).

Sammeln Sie Daten

Stellen Sie relevante Beispiele und Informationen für das Training zusammen.

Trainieren Sie den Assistenten

Verwenden Sie die gesammelten Daten, um das KI-Modell anzupassen und zu optimieren.

Testen und Verfeinern

Überprüfen Sie die Ergebnisse und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor.

KI-Glossar: Wichtige Begriffe einfach erklärt

Um das Thema Künstliche Intelligenz besser zu verstehen, ist es hilfreich, einige Kernbegriffe zu kennen. Hier erklären wir Ihnen wichtige KI-Fachbegriffe in einfachen Worten:

  • Algorithmus: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die einem Computer sagt, wie er eine Aufgabe lösen soll.
  • Maschinelles Lernen: Die Fähigkeit eines Computers, aus Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
  • Neuronales Netz: Ein KI-System, das inspiriert vom menschlichen Gehirn aufgebaut ist und aus verbundenen “Neuronen” besteht.
  • Deep Learning: Eine fortgeschrittene Form des maschinellen Lernens, die besonders komplexe Muster erkennen kann.
  • Natural Language Processing (NLP): Die Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
  • Computer Vision: Die Fähigkeit eines Computers, visuelle Informationen zu verarbeiten und zu verstehen.

Überwachtes Lernen

Eine Methode des maschinellen Lernens, bei der der Computer mit gekennzeichneten Daten trainiert wird. Er lernt, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Unüberwachtes Lernen

Hierbei entdeckt der Computer selbstständig Muster in nicht gekennzeichneten Daten. Es wird oft für die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte verwendet.

Verstärkendes Lernen

Eine Lernmethode, bei der der Computer durch Versuch und Irrtum lernt. Er erhält Belohnungen für richtige Aktionen und passt sein Verhalten entsprechend an.

Big Data

Bezeichnet sehr große, komplexe Datenmengen, die für viele KI-Anwendungen als Grundlage dienen. Die Analyse von Big Data ermöglicht tiefe Einblicke und Vorhersagen.

Freie KI-Tools für verschiedene Anwendungen

In dieser Liste halten wir KI´s die wir im Alltag verwenden fest. Manche benötigen Logins, die ohne sind gekennzeichnet.

Textgenerierung

Bildgenerierung

Dokumentenverarbeitung

Dokumentenerstellung

Verschiedene Prompt-Typen und deren Anwendung

Ein Prompt ist eine klare und präzise Anweisung an ein KI-Modell, die dem Modell hilft, die gewünschten Informationen oder Aktionen zu liefern. Es gibt verschiedene Arten von Prompts, je nachdem, was der Benutzer erreichen möchte. Hier sind die wichtigsten Prompt-Typen mit passenden Beispielen und einer Erklärung der wichtigsten Segmente:

Text-Prompt

Anwendung:

Hier geht es darum, den Text zu generieren, zu erweitern oder zu optimieren

Beispiel:


Ziel: Schreibe eine Einführung für einen Blog über gesunde Ernährung.

Prompt: „Schreibe eine Einführung für einen Blogartikel über gesunde Ernährung, die den Leser motiviert, gesündere Essgewohnheiten zu entwickeln. Erwähne die Vorteile von frischem Obst und Gemüse und wie sie helfen, das Immunsystem zu stärken.“

Wichtige Segmente:


Absicht: „Schreibe eine Einführung“ → Was soll die KI tun?
Thema: „gesunde Ernährung“ → Um welches Thema geht es?
Ton und Ziel: „motiviert den Leser“ → Wie soll der Text den Leser beeinflussen?
Schlüsselthemen: „Vorteile von frischem Obst und Gemüse“ → Welche Aspekte sollen betont werden?

Code-Prompt

Anwendung:

Hier geht es darum sich Code zu generieren, zu debuggen oder erklären zu lassen.

Beispiel:


Ziel: Schreibe eine Python-Funktion, die überprüft, ob eine Zahl prim ist.

Prompt: „Schreibe eine Python-Funktion namens is_prime, die überprüft, ob eine Zahl prim ist. Die Funktion soll True zurückgeben, wenn die Zahl prim ist, und False, wenn sie es nicht ist. Berücksichtige die Effizienz der Funktion.“

Wichtige Segmente:

Anweisung: „Schreibe eine Python-Funktion“ → Was soll die KI tun?
Name der Funktion: „is_prime“ → Wie soll die Funktion heißen?
Funktionalität: „überprüft, ob eine Zahl prim ist“ → Was soll die Funktion tun?
Rückgabewert: „True für prim, False für nicht prim“ → Was ist das erwartete Ergebnis?
Zusatz: „Berücksichtige die Effizienz“ → Besondere Anforderungen?

Bild-Prompt

Anwendung:

Hier geht es darum sich Bilder erstellen oder beschreiben zu lassen.

Beispiel:


Ziel: Erstelle ein Bild von einem Sonnenuntergang am Strand mit Palmen.

Prompt:„Erstelle ein Bild von einem ruhigen Sonnenuntergang am Strand. Im Vordergrund stehen Palmen, und die Farben des Himmels wechseln von Orange zu Violett. Im Hintergrund ist ein leichtes Wellenrauschen zu sehen.“

Wichtige Segmente:


Szene: „ruhigen Sonnenuntergang am Strand“ → Was soll dargestellt werden?
Objekte im Vordergrund: „Palmen“ → Was ist im Fokus des Bildes?
Farben: „Orange zu Violett“ → Welche Farben sollen dominieren?
Details: „leichtes Wellenrauschen im Hintergrund“ → Zusatzinformationen, die die Szene lebendig machen.

Dokumenten-Prompt

Anwendung:

Hier geht es um die Generierung, Analyse oder Strukturierung von Dokumenten.

Beispiel:


Ziel: Erstelle ein Bild von einem Sonnenuntergang am Strand mit Palmen.

Prompt„Erstelle eine detaillierte Gliederung für einen Forschungsbericht über die Auswirkungen des Klimawandels auf die Biodiversität. Die Gliederung sollte mindestens fünf Hauptabschnitte enthalten, darunter eine Einführung, eine Beschreibung der Forschungsergebnisse, und eine Diskussion über mögliche Maßnahmen.“

Wichtige Segmente:


Struktur-Anweisung: „Erstelle eine Gliederung“ → Was ist das Ziel?
Thema: „Klimawandel auf die Biodiversität“ → Worum geht es im Dokument?
Abschnitte: „mindestens fünf Hauptabschnitte“ → Wie viele Abschnitte?
Wichtige Bestandteile: „Einführung, Forschungsergebnisse, Maßnahmen“ → Welche Inhalte sind entscheidend?

Analyse-Prompt

Anwendung:

Hier geht es darum Daten zu analysieren oder Ergebnisse interpretieren zu lassen.

Beispiel:


Ziel: Analysiere den Einfluss von Social Media auf den Umsatz eines Unternehmens.

Prompt„Analysiere die Daten über den Einfluss von Social Media auf den Umsatz eines Unternehmens. Zeige die Trends der letzten fünf Jahre auf, identifiziere Spitzenzeiten für Umsatzsteigerungen und schlage Maßnahmen vor, um die Social Media-Präsenz zu optimieren.“

Wichtige Segmente:


Daten-Analyse-Auftrag: „Analysiere die Daten über den Einfluss“ → Was soll die KI tun?
Zeitraum: „Trends der letzten fünf Jahre“ → Welcher Zeitraum ist relevant?
Schlüsselindikatoren: „Spitzenzeiten für Umsatzsteigerungen“ → Worauf sollte geachtet werden?
Vorschläge: „Maßnahmen zur Optimierung“ → Was wird am Ende erwartet?

Personalisierter KI-Agent-Prompt

Anwendung:

Eine spezialisierte KI mit einer Rolle und Aufgabe versehen.

Beispiel:


Ziel: Du bist ein erfahrener Buchautor, der mir bei der Veröffentlichung meines ersten Buches hilft.

Prompt„Du bist ein erfahrener Buchautor, der bereits 1000 Bestseller veröffentlicht hat. Deine Aufgabe ist es, mich Schritt für Schritt durch den Prozess der Veröffentlichung meines ersten Buches zu führen. Alle Fragen, die ich dir stelle, beziehen sich auf die Optimierung der Veröffentlichung. Gib detaillierte und praxisnahe Ratschläge, wie ich mein Buch erfolgreich auf den Markt bringe.“

Wichtige Segmente:

Rolle: „Du bist ein erfahrener Buchautor“ → Wer ist die KI?
Erfahrung: „1000 Bestseller“ → Betonung der Expertise.
Aufgabe: „Führe mich Schritt für Schritt durch den Prozess“ → Was wird von der KI erwartet?
Themenbereich: „Fragen zur Veröffentlichung meines Buches“ → Welcher Kontext ist entscheidend?
Art der Antwort: „Detaillierte und praxisnahe Ratschläge“ → Wie sollten die Antworten gestaltet sein?