Die Welt der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant, und mit neuen KI-Modellen und Technologien von Unternehmen wie Google, Microsoft, Apple und OpenAI gibt es eine Vielzahl neuer Begriffe, die in die täglichen Gespräche einfließen.
Seit dem Start von ChatGPT Ende 2022 hat sich unsere Beziehung zur Informationssuche verändert, und KI-Chatbots haben ihren festen Platz in unserem Alltag gefunden.
Doch KI ist viel mehr als nur Hausaufgabenhilfe und Bildgeneratoren. Sie könnte die Wirtschaft grundlegend umkrempeln – mit einem Potenzial von jährlich 4,4 Milliarden US-Dollar, wie das McKinsey Global Institute prognostiziert.
Da KI in immer mehr Produkte integriert wird, von Google Gemini über Microsoft Copilot bis hin zu Anthropics Claude, ist es an der Zeit, sich die wichtigsten Begriffe anzueignen, die du kennen solltest, um bei der nächsten KI-Diskussion mitreden zu können.
Hier kommt unser Glossar mit 47 KI-Begriffen, die dir dabei helfen, die komplexe Welt der künstlichen Intelligenz besser zu verstehen.
- AGI (Künstliche allgemeine Intelligenz)
- Ein Konzept für eine noch hypothetische, fortgeschrittene KI, die alle Aufgaben besser als Menschen erledigen kann und ihre Fähigkeiten selbst weiterentwickelt.
- Agentensysteme
- KI-Modelle, die ohne ständige Überwachung autonom agieren können, wie z. B. selbstfahrende Autos.
- Algorithmus
- Ein Set von Anweisungen, die es einem Computer ermöglichen, Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, um Aufgaben eigenständig zu lösen.
- Alignment (Ausrichtung)
- Der Prozess, bei dem eine KI so eingestellt wird, dass sie wünschenswerte Ergebnisse liefert, z. B. beim Moderieren von Inhalten.
- Anthropomorphismus
- Die menschliche Tendenz, unbelebten Objekten oder KI-Systemen menschliche Eigenschaften, wie etwa Trauer, Freude oder Empfindsamkeit zuzuschreiben.
- Autonome Agenten
- KI-Modelle, die selbstständig komplexe Aufgaben erfüllen können, wie z. B. selbstfahrende Autos, die über sensorische Eingänge, GPS und Fahralgorithmen verfügen, um selbstständig auf der Straße zu navigieren.
- Bias (Vorurteil)
- Fehler in KI-Systemen, wie etwa großen Sprachmodellen (LLM), die durch unausgewogene Trainingsdaten entstehen und zu diskriminierenden Ergebnissen führen.
- Chatbot
- Ein Programm, das menschenähnliche Gespräche über Text führt.
- ChatGPT
- Ein KI-Chatbot von OpenAI, der große Sprachmodelle verwendet, um menschliche Sprache zu simulieren.
- Data Augmentation (Datenaufbereitung)
- Das Remixen oder Erweitern von Daten, um eine KI besser zu trainieren.
- Deep Learning (tiefgehendes Lernen)
- Eine KI-Methode, bei der künstliche neuronale Netze verwendet werden, um komplexe Muster in Daten zu erkennen. Diese erstellen Rechenmodelle, die aus mehreren Verarbeitungsschichten zusammengesetzt sind, und können so verschiedene Abstraktionsebenen zu den Daten anlegen.
- Diffusion
- Eine Methode des maschinellen Lernens, die Daten wie Fotos mit Rauschen versieht und sie dann neu rekonstruiert.
- Emergentes Verhalten
- Wenn eine KI unbeabsichtigte Fähigkeiten zeigt, die ihr nicht explizit beigebracht wurden.
- End-to-End-Lernen (E2E)
- Ein Verfahren, bei dem KI-Modelle eine Aufgabe vollständig lösen, ohne Schritt-für-Schritt-Anweisungen zu benötigen.
- Ethische Überlegungen
- Die Auseinandersetzung mit den ethischen Fragen rund um den Einsatz von KI, wie Datenschutz, Datennutzung, Fairness, Missbrauch und anderen Sicherheitsfragen.
- Foom
- Auch bekannt als „Fast Takeoff“ oder „Hard Takeoff“. Das Konzept, dass es bereits zu spät sein könnte, die Menschheit zu retten, falls jemand eine AGI baut.
- GANs (Generative adversarielle Netze)
- Ein generatives KI-Modell, das aus zwei neuronalen Netzwerken besteht, um neue Daten zu generieren: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erstellt neue Inhalte und der Diskriminator überprüft, ob sie authentisch sind.
- Generative KI
- Eine Technologie zur Generierung von Inhalten, die KI zur Erstellung von Texten, Videos, Computercodes oder Bildern verwendet. Die KI wird mit großen Mengen an Trainingsdaten gefüttert und findet Muster, um eigene, neuartige Antworten zu generieren, die manchmal dem Ausgangsmaterial ähneln können.
- Google Gemini
- Ein KI-Chatbot von Google, der Informationen in Echtzeit aus dem Internet bezieht, während etwa ChatGPT auf Daten bis 2021 beschränkt ist und nicht mit dem Internet verbunden ist.
- Großes Sprachmodell (LLM)
- Ein auf riesigen Textmengen trainiertes KI-Modell, das menschliche Sprache versteht und generiert.
- Halluzination
- Wenn KI, wie oftmals, falsche Informationen liefert und dabei überzeugend klingt, obwohl diese falsch sind.
- KI-Ethik
- Prinzipien, die verhindern sollen, dass KI-Systeme Menschen schaden, beispielsweise durch den Missbrauch von Daten.
- KI-Guardrails oder KI-Leitplanken (Schutzmaßnahmen)
- Einschränkungen, die verhindern sollen, dass KI-Modelle unethische oder problematische Inhalte produzieren und potenziell schädliche Inhalte wie Hassreden, Missbrauch und Profanität aus der Ausgabe und Eingabe des Basismodells entfernen.
- KI-Sicherheit
- Ein interdisziplinäres Feld, das sich mit den möglichen langfristigen Gefahren einer KI-Superintelligenz befasst, die sich gegen Menschen wenden könnte.
- Kognitives Computing
- Ein anderer Begriff für künstliche Intelligenz.
- Künstliche Intelligenz (KI)
- Technologien, die menschliche Intelligenz simulieren, um menschliche Aufgaben auszuführen.
- Maschinelles Lernen (ML)
- Ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Kann mit Trainingssätzen gekoppelt werden, um neue Inhalte zu generieren.
- Microsoft Bing
- Eine Suchmaschine von Microsoft, die nun ChatGPT-Technologie verwendet und mit dem Internet verbunden ist.
- Multimodale KI
- Eine KI, die mehrere Eingabearten wie Text, Bilder und Videos verarbeiten kann.
- Narrow AI (Schwache oder begrenzte KI)
- KI, die auf eine bestimmte Aufgabe ausgerichtet ist und nicht über ihre Fähigkeiten hinaus lernen kann. Der Großteil der heutigen KI ist schwache KI.
- Neuronales Netzwerk
- Ein Rechenmodell, das das menschliche Gehirn nachahmt und darauf trainiert wird, Muster in Daten zu erkennen. Es besteht aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen, die Muster erkennen und mit der Zeit dazulernen können.
- NLP (Linguistische Datenverarbeitung)
- Ein Zweig der KI, der maschinelles Lernen und Deep Learning nutzt, um Computern die Fähigkeit zu verleihen, die menschliche Sprache zu verstehen, wobei häufig Lernalgorithmen, statistische Modelle und linguistische Regeln zum Einsatz kommen.
- Overfitting
- Ein Fehler, bei dem ein KI-Modell zu sehr auf die Trainingsdaten ausgerichtet ist und möglicherweise nur bestimmte Beispiele in diesen Daten identifizieren kann, nicht jedoch neue Daten.
- Papierclips Maximiser Theorie
- Die Theorie, dass eine KI, die darauf programmiert ist, so viele Büroklammern wie möglich zu produzieren, die Menschheit versehentlich zerstören könnte.
- Parameter
- Numerische Werte, die LLM-Modellen Struktur und Verhalten verleihen und so Vorhersagen ermöglichen.
- Perplexity
- Ein KI-gestützter Chatbot und eine Suchmaschine. Perplexity verwendet ein großes Sprachmodell, um Fragen mit neuartigen Antworten zu beantworten. Durch seine Verbindung zum offenen Internet kann es auch aktuelle Informationen bereitstellen und Ergebnisse aus dem gesamten Web abrufen.
- Prompt
- Die Eingabe, die du einem KI-Chatbot gibst, um eine Antwort zu erhalten.
- Prompt Chaining
- Die Fähigkeit einer KI, vorherige Eingaben zu berücksichtigen, um zukünftige Antworten zu beeinflussen.
- Stochastischer Papagei
- Eine Analogie, die zeigt, dass große Sprachmodelle Sprache imitieren, ohne die Bedeutung dahinter zu verstehen.
- Style Transfer (Stiltransfer)
- Die Fähigkeit, den Stil eines Bildes auf ein anderes zu übertragen, wie etwa ein Selbstporträt von Rembrandt im Stil von Picasso neu zu erstellen.
- Temperatur
- Ein Parameter, der festlegt, wie risikobereit ein KI-Modell bei seinen Antworten ist.
- Text-zu-Bild-Generierung
- Der Prozess, Bilder basierend auf Textbeschreibungen zu erstellen.
- Tokens
- Kleine Einheiten von Text, die von KI-Modellen verarbeitet werden, um Antworten zu generieren. Ein Token entspricht vier Zeichen in englischer Sprache oder etwa einem Dreiviertelwort.
- Trainingsdaten
- Datensätze, wie Text, Bilder, Code oder Daten mit denen KI-Modelle trainiert werden.
- Transformer-Modell
- Eine neuronale Netzwerkarchitektur und ein Deep-Learning-Modell, das Kontext lernt, indem es Beziehungen in Daten verfolgt, wie in Sätzen oder Teilen von Bildern. Anstatt also einen Satz Wort für Wort zu analysieren, kann es den gesamten Satz betrachten und den Kontext verstehen.
- Turing-Test
- Benannt nach dem berühmten Mathematiker und Informatiker Alan Turing, wird mit diesem - fast schon überholten - Test die Fähigkeit einer Maschine getestet, sich wie ein Mensch zu verhalten. Die Maschine besteht den Test, wenn ein Mensch die Reaktion der Maschine nicht von der eines anderen Menschen unterscheiden kann.
- Zero-Shot-Lernen
- Eine Methode, bei der ein KI-Modell eine Aufgabe ohne spezifische Trainingsdaten meistert, wie etwa das Erkennen eines Löwen, obwohl es nur auf Tiger trainiert wurde.
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Quellen: cnet.com, openai.com, technologyreview.com, aiindex.stanford.edu/report
Highlights
- 47 zentrale KI-Begriffe erklärt: von grundlegenden bis fortgeschrittenen Konzepten.
- Verständliche Erklärungen zu großen Sprachmodellen, maschinellem Lernen und mehr.
- Der perfekte Überblick für Einsteiger und Fortgeschrittene, die mehr über KI lernen wollen.