Künstliche Intelligenz bezeichnet Software-Systeme, die Aufgaben übernehmen können, für die üblicherweise menschliches Denkvermögen erforderlich ist. Dazu gehören Texte generieren, Muster in Daten erkennen, Sprache verstehen und Entscheidungen vorbereiten.
KI ist ein Oberbegriff für eine ganze Familie von Technologien. ChatGPT ist KI. Ein Spam-Filter ist KI. Die Routenberechnung in Google Maps ist KI. Die automatische Rechnungserkennung in einer Buchhaltungssoftware auch. Was sie gemeinsam haben: Sie lernen aus Daten und treffen auf dieser Basis eigene Entscheidungen.
Man unterscheidet zwischen schwacher KI und starker KI. Schwache KI löst eine bestimmte Aufgabe, zum Beispiel Texte übersetzen oder Bilder erkennen. Starke KI, also eine Maschine, die auf dem Niveau menschlicher Intelligenz denken kann, existiert bisher nicht. Alles, was wir heute nutzen, ist schwache KI. Trotzdem verändert sie Arbeitsprozesse grundlegend.
Diese drei Begriffe werden oft verwechselt. KI ist der Überbegriff. Machine Learning (→ maschinelles Lernen) ist eine Teilmenge von KI: Algorithmen, die aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist wiederum eine Teilmenge von Machine Learning: Es nutzt künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten, um besonders komplexe Muster zu erkennen. ChatGPT und andere Sprachmodelle basieren auf Deep Learning.
„KI denkt.“ Nein. KI erkennt statistische Muster und generiert darauf basierend Ausgaben. Sie hat kein Bewusstsein, kein Verständnis und keine Absicht.
„KI ersetzt Menschen.“ KI übernimmt Teilaufgaben. Strategische Entscheidungen, Empathie und Verantwortung bleiben beim Menschen. Die Frage ist, welche Aufgaben sich sinnvoll delegieren lassen.
„KI ist neutral.“ KI reproduziert Muster aus ihren Trainingsdaten. Wenn diese Daten verzerrt sind, sind es die Ergebnisse auch. Das nennt man Bias.
🔗 Verwandte Begriffe:
Machine Learning, Deep Learning, KI-Agent, Bias, Large Language Model
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