Aus technischer Sicht verbindet man mit KI Begriffe wie Machine Learning, Deep Learning, Decision Support, Chatbots und autonomes Fahren. Laut Gabler beschäftigt sich Künstliche Intelligenz (KI) mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, solche Aufgaben zu lösen, die, wenn sie vom Menschen gelöst werden, Intelligenz erfordern. Der Begriff ist schwierig zu definieren, da es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen bei ihrem Versuch, die eigenen Kunden besser zu verstehen, maßgeblich unterstützen. Es gibt schlicht keine andere Möglichkeit, Wissen in solche Anwendungen einzubetten. Eine allgemeingültige Definition von KI kann es nicht geben, da menschliche Intelligenz schon nicht eindeutig definiert ist.
Der Versuch einer allgemein gültigen Definition von Künstlicher Intelligenz scheitert zum einen an der Vielfältigkeit des Einsatzgebietes und zum anderen an der Schwierigkeit, allein den Begriff „Intelligenz“ zu definieren. Data Science sind die Skills und Techniken, die für den Umgang mit schwierigen Daten benötigt werden. Einer der aktuellen Gründe, warum die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz steigt, sind die Erfolge in Machine Learning – insbesondere Deep Learning und Künstliche neuronale Netze stehen hier im Rampenlicht. Es existieren viele Definitionen von Intelligenz, aber keine von ihnen kann als abschließend oder vollständig gelten. Künstliche Intelligenz beschreibt verschiedene Vorgänge, mit denen das menschliche Gehirn durch Big Data imitiert werden soll. Wenn Ihr mitreden möchtet, solltet Ihr unsere neue Serie „KI konkret“ zu dem Zukunftsthema nicht verpassen. Diese Definition stammt ursprünglich aus der Zeit, als ein KI-Hype rund um "Expertensysteme" und "Fuzzy-Logik" grassierte.Nach der darauf folgenden tiefen Ernüchterung war es jahrzehntelang ziemlich ruhig rund um alle "Künstliche Intelligenz"-bezogenen Themen. Die beiden Begriffe werden jedoch oft verwechselt oder sogar als Synonym für einander verwendet, was immer häufiger zu Verwirrung und unklarer Abgrenzung der Themen führt.
Definition von „Künstlicher Intelligenz“ 1983 Elaine Rich: „Artificial Intelligence is the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better. Die Definition der Künstlichen Intelligenz hat sich im Laufe der Zeit immer wieder verändert.
Trotz aller Versuche: Eine eindeutige und simple Definition für den Begriff „Künstliche Intelligenz“ gibt es bis heute nicht. Definitionen der künstlichen Intelligenz können in vier Kategorien eingeteilt werden: menschliches Denken, rationales Denken, menschliches Handeln und rationales Handeln. Eine einheitliche Definition für künstliche Intelligenz zu finden, ist gar nicht so einfach wie Du denken magst. Während beim Machine Learning die Lösungsstrategie anhand von Beispieldaten erlernt wird, wird in der symbolischen KI Wissen durch mathematische Formeln dargestellt. Was man mit KI, AI und Machine Learning alles machen kann, erläutern wir in diesem Beitrag. Künstliche Intelligenz wird mal enger und mal weiter definiert und die Schwerpunkte liegen unterschiedlich.
Dabei sind dies nur zwei kleine Teilbereiche von dem, was Künstliche Intelligenz insgesamt ausmacht. Bei künstlichen Intelligenzen gilt es zwischen schwacher und starker KI zu unterscheiden. In manchem sind sie inzwischen nicht nur schneller, sondern auch besser als der Mensch. Künstliche Intelligenz wird in allen Branchen Veränderungen nach sich ziehen, aber wir müssen auch ihre Grenzen kennen. 2.2 Die Definition künstlicher Intelligenz Es gibt keine einheitlich anerkannte Definition künstlicher Intelligenz, vielmehr gibt es unterschiedliche Sichtweisen, was künstliche Intelligenz ist. Definition von künstlicher Intelligenz ermöglicht jedoch keine trennscharfe Abgrenzung von klassischen statistischen Verfahren und dabei verwendeten Algorithmen. Zum einen gibt es die „Schwache Künstliche Intelligenz“, die sich nur mit einer Aufgabe spezialisiert.
Die Schlagworte „Künstliche Intelligenz“ (auch Artificial Intelligence) und „Maschinelles Lernen“ (auch Machine Learning) gehören aktuell zu den absoluten Top-Trends im IT-Umfeld. Oft taucht dieser Begriff in Berichten auf, die vielversprechende Möglichkeiten aber auch eventuelle Bedrohungen der Digitalisierung aufzeigen wollen. Bei selbstfahrenden Autos zum Beispiel wird oft darüber diskutiert, ob es okay ist, dass ein KI-System in einer gefährlichen Verkehrssituation über Leben und Tod entscheidet. Während sich die schwache KI in der Regel mit konkreten Anwendungsproblemen beschäftigt, geht es bei der starken KI darum, eine allgemeine Intelligenz zu schaffen, die der des Menschen gleicht oder diese übertrifft. Selbstfahrende Autos, Roboter im OP-Saal oder Sprachassistenten, mit denen wir uns unterhalten können – für manche klingt das vielleicht nach ferner Zukunft, aber solche schlauen Maschinen gibt es schon.