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Algorithmen der k眉nstlichen Intelligenz geben einem Computer Anweisungen, wie er Entscheidungen treffen, Funktionen ausf眉hren oder andere Aufgaben selbstst盲ndig erledigen soll. Diese Algorithmen unterst眉tzen Tools, die wir t盲glich nutzen, wie Suchmaschinen, Autokorrektur oder Empfehlungen 蹿眉谤 Inhalte im Fernsehen oder in Musik-Streaming-Apps.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber verschiedene Arten von KI Algorithmen und wie sie lernen. Au脽erdem erhalten Sie Beispiele aus der Praxis, wie sie unser Leben einfacher und effizienter machen.聽

Was sind KI Algorithmen?

KI Algorithmen geben der KI-Technologie Anweisungen, auf Daten zu denken und zu reagieren, und zwar auf eine Weise, die unserer Informationsverarbeitung intuitiv entspricht.

K眉nstliche Intelligenz zielt darauf ab, Computer zu entwickeln, die Informationen verarbeiten und Entscheidungen treffen k枚nnen, ohne dass menschliche Anweisungen gegeben werden. Die KI Algorithmen stellen alle Anweisungen dar, die erforderlich sind, um auf die der Maschine pr盲sentierten Daten zu reagieren.聽

KI Algorithmen vs. menschliche Intelligenz

Um zu verstehen, wie Algorithmen k眉nstlicher Intelligenz funktionieren, betrachten wir zun盲chst die Funktionsweise menschlicher Intelligenz. Nehmen wir beispielsweise an, Sie m枚chten einen Obstsalat zubereiten. Zuerst m眉ssen Sie in den Laden gehen, Obst aussuchen und kaufen. Dann bringen Sie es nach Hause, waschen es und schneiden es je nach Sorte in St眉cke. Schlie脽lich vermischen Sie alles in einer gro脽en Sch眉ssel. Dies ist ein Beispiel 蹿眉谤 einen einfachen Algorithmus zur Zubereitung von Obstsalat.聽

In diesem grundlegenden Set von Anweisungen setzen wir mehrere kognitive Spr眉nge voraus, die 蹿眉谤 Menschen selbstverst盲ndlich sind, einen Computer jedoch sofort vor ein R盲tsel stellen w眉rden, darunter die folgenden:

• Sie wissen, welcher Laden Obst verkauft.

• Sie wissen, welche Objekte im Supermarkt 鈥濷bst鈥� darstellen.

• Sie wissen, wie Sie jede Frucht einzeln waschen und verarbeiten und 脛pfel anders schneiden als Trauben.聽

Sie verstehen diese Konzepte vielleicht, weil Sie sie kennen und gelernt haben, mit Systemen zu arbeiten. Mit Ihrer Erfahrung k枚nnten Sie in jede beliebige Stadt in Deutschland reisen und sich dort einen Obstsalat zubereiten, auch wenn der Supermarkt, die Stra脽en und das Obst dort vielleicht etwas anders aussehen.聽

脛hnlich wie unser menschliches Denkverm枚gen sind KI Algorithmen komplex genug, um ein differenzierteres Verst盲ndnis der Bedeutung von Anweisungen und der 蹿眉谤 das Ziel angemessenen Reaktionen zu vermitteln. Man k枚nnte einen Algorithmus trainieren, einen Obstsalat zuzubereiten, indem man ihm viele Bilder von Obst und Lebensmittelgesch盲ften zeigt. Doch erst k眉nstliche Intelligenz erm枚glicht es dem Computer, ein v枚llig neues Bild zu sehen und zu verstehen, ob es sich um ein Lebensmittelgesch盲ft oder eine Bushaltestelle handelt.聽

Wo蹿眉谤 werden KI Algorithmen eingesetzt?聽

KI Algorithmen finden in vielen verschiedenen Lebensbereichen Anwendung. Einige Situationen, in denen Sie m枚glicherweise bereits mit einem KI Algorithmus interagiert haben, sind:

• Suchmaschinen: Google, Bing und Yahoo verwenden alle Algorithmen der k眉nstlichen Intelligenz, um Informationen bereitzustellen, beispielsweise 盲hnliche Fragen, die andere stellen.

• Digitale Assistenten: Wenn Sie Alexa, Siri oder Google bitten, etwas zu Ihrer Einkaufsliste hinzuzuf眉gen oder einen Alarm einzustellen, interagieren Sie mit KI Algorithmen.

• Autokorrektur: Die Autokorrektur auf Ihrem Smartphone oder Textverarbeitungsprogramm basiert m枚glicherweise auf KI Algorithmen, lernt aus Ihrem spezifischen Verhalten und bezieht Informationen aus anderen Quellen, beispielsweise W枚rterb眉chern.

• Virtueller Kundenservice: Automatisierte Kundenservice-Chatbots k枚nnen Kunden antworten, wenn diese Hilfe bei der Nutzung einer Website oder der Arbeit mit einem Produkt ben枚tigen, und das oft schneller und effizienter als ein Kundenservice-Mitarbeiter.聽

KI Algorithmen finden auch Anwendung in der Industrie, bei Regierungsoperationen und sogar in der nationalen Sicherheit:

• Advanced Analytics: KI Algorithmen k枚nnen Unternehmen bei pr盲diktiven Analysen, Prognosen und der Gesch盲fts眉berwachung unterst眉tzen. Diese Tools helfen Unternehmen, basierend auf vergangenen Ereignissen zu verstehen, welche Ereignisse in Zukunft wahrscheinlich eintreten werden.

• Finanzen: Finanzinstitute nutzen KI Algorithmen zur Betrugserkennung. Diese Software kennzeichnet verd盲chtige Transaktionen und kann betr眉gerische Transaktionen ablehnen. KI Algorithmen k枚nnen auch Kreditkartenantr盲ge pr眉fen oder ein Anlageportfolio erstellen.

• Gesundheitswesen: KI Algorithmen k枚nnen die Ergebnisse im Gesundheitswesen verbessern. Beispielsweise k枚nnen KI Algorithmen CT-Bilder viel schneller auf Auff盲lligkeiten untersuchen, als ein Arzt sie begutachten kann. Patienten k枚nnen mit KI Algorithmen zudem eine individuellere Betreuung erhalten, beispielsweise durch Medikamentenerinnerungen.

• Nationale Sicherheit: KI Algorithmen k枚nnten Kommandeure bei zahlreichen Entscheidungen unterst眉tzen. Ihr Potenzial, die Kriegsf眉hrung grundlegend zu ver盲ndern, ist so erheblich, dass das US-Verteidigungsministerium da蹿眉谤 den Begriff 鈥濰yper War鈥� gepr盲gt hat.

Arten von KI Algorithmen

Alle oben besprochenen KI-Anwendungen basieren auf drei Hauptkategorien von KI Algorithmen: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning. Eine vierte Kategorie, das semi-supervised Learning, kombiniert Elemente aus Supervised und Unsupervised Lernalgorithmen. Zusammen bilden diese Algorithmentypen verschiedene Bereiche der k眉nstlichen Intelligenz, wie zum Beispiel Machine Learning und Deep Learning.聽

1. Supervised Learning

Supervised-Learning-Algorithmen m眉ssen mithilfe klar gekennzeichneter und kategorisierter Daten trainiert werden. Mit entsprechendem Training kann ein Supervised-Learning-Algorithmus 盲hnliche Bilder ohne menschliches Eingreifen kennzeichnen. Ein Beispiel hier蹿眉谤 ist ein E-Mail-Konto mit einem automatischen Spam-Ordner. Spamfilter nutzen Supervised Learning und trainieren mit vielen Beispielen, was Spam ist und was nicht, um vorherzusagen, in welchen Ordner die E-Mail sortiert wird. Zu den Arten von Supervised-Learning-Algorithmen geh枚ren:

• Entscheidungsbaum (Decision Tree): Dies ist ein Diagramm mit einer Verzweigungsform, die alle m枚glichen Ergebnisse darstellt, wobei jede Teilung oder jeder Knoten einen anderen Kategorisierungstest darstellt.

• Random Forest: Ein Random-Forest-Algorithmus verwendet viele Entscheidungsb盲ume, die jeweils einen anderen Input testen. Er trifft eine Vorhersage basierend auf den kombinierten Ergebnissen aller Entscheidungsb盲ume.

• Lineare Regression: Ein linearer Regressionsalgorithmus, einer der grundlegendsten KI Algorithmen, erstellt eine Vorhersage basierend auf einer vom Algorithmus-Operator festgelegten unabh盲ngigen Variable. Beispielsweise kann die lineare Regression Hausverkaufspreise anhand historischer Immobiliendaten aus der Nachbarschaft und der einzelnen zum Verkauf stehenden Immobilie vorhersagen.聽

2. Unsupervised Learning

Unsupervised Learning wird mit unkategorisierten und unmarkierten Daten trainiert. Anstatt Anweisungen zur Kategorisierung von Daten zu befolgen, sucht Unsupervised Learning nach Mustern und bestimmt, welche Kategorien und Beschriftungen die Daten enthalten sollen. Dies erm枚glicht die Analyse von Rohdatens盲tzen und kann viel Zeit sparen. Es ist auch n眉tzlich, wenn die zu analysierenden Daten nicht eindeutig kategorisiert werden k枚nnen oder die Kategorien schwer vorherzusagen sind. Beispiele:

• k-Means-Clustering: Ein k-Means-Clusteralgorithmus dient zum Sortieren und Kategorisieren von Daten. K steht 蹿眉谤 die Anzahl der Gruppen, in die die Daten sortiert werden. Der Algorithmus gibt 蹿眉谤 jede Kategorie eine Mittelwertvariable zur眉ck.

• Gau脽sches Mischmodell: Ein Gau脽sches Mischmodell clustert Daten 盲hnlich wie ein k-Means-Cluster, bietet jedoch einige zus盲tzliche Funktionen. Betrachtet man die Ergebnisse eines k-Means-Clusters in einem Diagramm, bildet jede zur眉ckgegebene Variable die Mitte eines Datenkreises. Ein Gau脽sches Mischmodell kann Daten, die grafisch dargestellt werden, in komplexere Formen organisieren.聽

3. Semi-supervised Learning

Wie der Name schon vermuten l盲sst, verwendet Semi-supervised Learning Datens盲tze, die teils beschriftete und teils nicht beschriftete Daten enthalten. Die vom Operator bereitgestellten Beschriftungen leiten den Algorithmus bei der Bestimmung der optimalen Beschriftung der restlichen Daten. Diese Methode kombiniert die Genauigkeit des Supervised Learning mit dem Vorteil, dass weniger Training erforderlich ist als beim Unsupervised Learning.

• k-Nearest-Neighbor-Algorithmus (KNN): Dieser KI Algorithmus klassifiziert Daten, indem er die ihnen am n盲chsten liegenden Daten in einem Diagramm betrachtet und die Daten nach N盲he in Kategorien gruppiert.聽

4. Reinforcement Learning

Mithilfe von Reinforcement Learning kann der Algorithmus selbstst盲ndig entscheiden, wie er die Aufgabe am besten l枚st. Er lernt dabei anhand eines komplexen Regelwerks, das seine Arbeit belohnt oder bestraft. Dies erm枚glicht einen Trial-and-Error-Ansatz zur Probleml枚sung. Diese Form von KI Algorithmen eignet sich am besten, wenn die beste L枚sung eines Problems unklar ist. Die Programmierer legen die Regeln 蹿眉谤 Belohnung und Bestrafung fest, der Algorithmus entscheidet jedoch selbst 眉ber die optimale Vorgehensweise mit dem Datensatz.聽

• Neuronale Netzwerke: Neuronale Netzwerke 鈥瀌enken鈥� wie das menschliche Gehirn und empfangen und verarbeiten Informationen 眉ber mehrere Musterschichten. Neuronale Netzwerke nutzen Reinforcement Learning, um die beste L枚sung 蹿眉谤 ein Problem zu finden.聽

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