Künstliche Intelligenz einfach erklärt – Ein Glossar für Einsteiger

Kurzfassung

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Maschinen, die menschenähnliche Aufgaben wie Lernen, Entscheiden und Problemlösen übernehmen. Zu den Grundlagen gehören maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning. Wichtige KI-Kernkomponenten sind Daten, Modelle und Inferenz. KI wird in vielen Bereichen genutzt, von Medizin über Marketing bis zur Automatisierung. Doch es gibt auch Herausforderungen – von Datenschutz bis Bias in KI-Systemen. In diesem Beitrag erklären wir die wichtigsten Begriffe und Konzepte.

Einleitung

Künstliche Intelligenz ist eine der einflussreichsten Technologien unserer Zeit. Sie hilft uns, Texte zu schreiben, Bilder zu generieren, Prozesse zu automatisieren und komplexe Probleme zu lösen. Doch wie funktioniert KI eigentlich? Was bedeutet diese Entwicklung konkret für kleine Unternehmen und Privatanwender?

Dieser Beitrag bietet einen kompakten Überblick über die Grundlagen der KI und ein Glossar mit den wichtigsten Fachbegriffen.

Definition von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Systeme, die Aufgaben ausführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre und diese imitiert. Dazu gehören Spracherkennung, Entscheidungsfindung, Mustererkennung und Problemlösung. Wichtig ist dabei: KI ist ein Werkzeug, das menschliche Fähigkeiten ergänzt, nicht ersetzt.

KI-Systeme werden in zwei Hauptkategorien unterteilt:

  • Schwache KI (Weak AI): Spezialisierte Systeme, die eine bestimmte Aufgabe ausführen (z. B. Chatbots, Bilderkennung).
  • Starke KI (Strong AI, AGI): Hypothetische Systeme, die wie ein Mensch denken und lernen können – existiert bislang nur in der Theorie.

KI kann sich sowohl auf Programme aus dem Bereich des maschinellen Lernens also auch traditionelle Computerprogramme mit fixen Regeln beziehen.

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI und oftmals das Herzstück moderner KI-Systeme. Statt starrer Regeln lernen diese Systeme aus Beispielen.

Stellen Sie sich vor, Sie bringen einem Kind bei, einen Hund von einer Katze zu unterscheiden. Während ein auf regelbasiertes Programm eine genaue Beschreibung einer Katze und eines Hundes benötigt, analysiert ein ML Modell tausende Bilder und lernt so den Unterschied autonom. So verbessert sich das System laufend und lernt dazu.

Das “Lernen” kann auch verschiedene Weisen stattfinden. Je nach Art der Daten und der erwarteten Aussagen wird das passende Modell ausgewählt.

Supervised Learning (Überwachtes Lernen) - Das Modell lernt anhand von Beispielen mit bekannten Ergebnissen. Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen) – Das Modell erkennt Muster ohne vorgegebene Labels. Reinforcement Learning (Verstärkendes Lernen) – Das Modell verbessert sich durch Belohnungssysteme (z. B. KI-gesteuerte Spiele).

Deep Learning

Deep Learning ist wiederum eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens mit sehr tiefen neuronalen Netzen. Neuronale Netze sind vom menschlichen Gehirn inspirierte Computermodelle. Die eingesetzten Algorithmen sind weniger linear, komplexer und können enorme Mengen an Daten verarbeiten.

Sie ermöglichen leistungsfähige Anwendungen wie Spracherkennung, Bildgenerierung und autonomes Fahren.

Data Science

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Statistik, Informatik und Fachwissen vereint. Sie bildet oft das Fundament für KI-Anwendungen. Besonders bei überwachtem Lernen ist die Qualität der aufbereiteten Trainingsdaten entscheidend für den Erfolg des KI-Modells.

Dimensionen der KI

Wie wird KI angewendet?

Datensammlung

Daten sind der Treibstoff der KI. Je mehr qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen, desto besser kann ein KI-System lernen. Für kleine Unternehmen bedeutet dies: Kundendaten, Verkaufszahlen oder Produktionsdaten sind wertvolle Ressourcen für KI-Anwendungen.

Training von Modellen

Das Training ist der Prozess, bei dem KI-Systeme aus den gesammelten Daten lernen. Dies geschieht meist auf leistungsstarken Computern und erfordert Fachwissen. Gute Nachricht: Viele KI-Dienste (Open AI, Anthropic, DeepSeek) bieten heute vortrainierte Modelle an, die Sie direkt nutzen können.

Inferenz

Inferenz bezeichnet die Anwendung des gelernten Wissens auf neue Situationen. Ein trainiertes KI-System kann zum Beispiel neue Kundenanfragen automatisch kategorisieren oder Verkaufsprognosen erstellen.

Anwendungsbereiche der KI

Künstliche Intelligenz wird bereits in vielen Bereichen genutzt:

  • Medizin – KI hilft bei der Analyse von Röntgenbildern oder der Vorhersage von Krankheiten.
  • Marketing & Vertrieb – Personalisierte Werbung und Chatbots optimieren den Kundenservice.
  • Kreative Bereiche – KI-gestützte Bildbearbeitung, Musikkomposition und Textgenerierung.
  • Softwareentwicklung – KI-gestützte Code-Generierung und -Optimierung sowie Testing und Dokumentation erleichtern den Entwicklungsprozess.
  • Automatisierung – Von der industriellen Fertigung bis zu Smart Homes.

Ethische Überlegungen und Herausforderungen

Datenschutz & Sicherheit

Der Schutz personenbezogener Daten hat höchste Priorität. Beim Einsatz von KI müssen die DSGVO und andere Datenschutzbestimmungen strikt eingehalten werden. Achten Sie besonders auf:

  • Transparente Datenerfassung und -verarbeitung
  • Einwilligung der betroffenen Personen
  • Sichere Speicherung und Verarbeitung
  • Löschung nicht mehr benötigter Daten

Bias in KI-Systemen

KI-Systeme können voreingenommen sein, wenn die Trainingsdaten nicht ausgewogen sind. Dies kann zu unfairen oder diskriminierenden Entscheidungen führen. Wichtige Aspekte sind:

  • Diversität in Trainingsdaten
  • Regelmässige Überprüfung der KI-Entscheidungen
  • Transparenz der Entscheidungsprozesse
  • Menschliche Überwachung kritischer Entscheidungen

Wichtige Begriffe einfach erklärt

Ein festgelegter Ablauf von Anweisungen zur Lösung eines Problems.

Grosse Datenmengen, die für KI-Training genutzt werden.

Ein KI-gestütztes Programm, das menschenähnliche Gespräche führt.

Ein fortschrittliches Sprachmodell für Textgenerierung.

Ein populäres KI-Modell für Textgenerierung und -verarbeitung.

Ein KI-Modell passt sich zu stark an Trainingsdaten an und generalisiert schlecht.

Verarbeitung und Verstehen natürlicher Sprache.

Ein Test zur Bestimmung, ob eine KI menschenähnlich agiert.

Eine Sammlung von Daten, die zum Training von KI-Modellen verwendet wird.

Ein einzelnes Merkmal oder eine Eigenschaft in einem Datensatz.

Ein spezielles Prozessor-Design für KI-Training und -Inferenz.

Ein Test zur Bestimmung, ob eine KI menschenähnlich agiert.

Als Halluzination bezeichnet man das Phänomen, wenn KI-Systeme Informationen erfinden oder falsche Zusammenhänge herstellen.

Transformer sind eine spezielle Architektur für neuronale Netze, die in vielen KI-Modellen eingesetzt werden.

Ein Prompt ist eine Anweisung, die ein KI-System ausführt. Es wird häufig in der KI-Gesprächsführung verwendet.

Fazit und Ausblick

KI verändert bereits viele Bereiche unseres Lebens. Wer die Grundlagen versteht, kann KI gezielt nutzen – sei es für kreative Ideen, Automatisierung oder datenbasierte Entscheidungen.

Nächste Schritte:

  • Wie kann KI in Ihrem Alltag eingesetzt werden?
  • Probieren Sie KI-Tools aus: Nutzen Sie ChatGPT, DALL·E oder Midjourney.
  • Lernen Sie Prompt Engineering: (Cheat Sheet folgt in der nächsten Lektion!).
  • Bleiben Sie informiert: KI entwickelt sich rasant weiter – es lohnt sich, am Ball zu bleiben.

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