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Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz durch eine Maschine. KI steht nicht für eine bestimmte Technologie, sondern ist ein allgemeiner Begriff. Er umfasst eine breite Palette von neu entstehenden Technologien, darunter maschinelles Lernen (ML), Deep Learning, neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), Spracherkennung und industrielle Bildverarbeitung (Machine Vision). Es werden ständig neue Arten von KI entwickelt und verbessert.
KI lässt sich auf verschiedene Weise kategorisieren. KI kann entweder „schwach“ oder „stark“ sein. Schwache KI wurde für einen bestimmten Zweck entwickelt, z. B. für die Beantwortung von Kundendienstfragen oder das Fahren eines Autos. Eine starke KI kann sich anpassen und lernen, jede kognitive Aufgabe auszuführen, die ihr gestellt wird. Die letztgenannte KI ist zurzeit noch eine Zielvorstellung.
KI kann auch anhand der Techniken, mit denen sie zu ihren Antworten gelangt, typisiert werden. Die am häufigsten verwendeten Techniken sind folgende:
Derzeit wird über verschiedene Arten von KI diskutiert oder berichtet. Wir werden hier einige von ihnen untersuchen, darunter:
Konversationelle KI simuliert menschliche Unterhaltungen durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und andere verwandte Methoden wie den Einsatz von Transformern. Konversationelle KI kann Benutzereingaben interpretieren und basierend auf ihrem Verständnis der Absicht des Benutzers angemessene Antworten generieren. Die Antworten können je nach Anwendung in Form von Text, Sprache oder auf andere Weise erfolgen, z. B. durch virtuelle Assistenten, Chatbots und Sprachassistenten. Aufgrund des rasanten weltweiten Erfolgs, den ChatGPT von OpenAI mit konversationeller KI erzielt hat, ist diese Art von künstlicher Intelligenz den meisten Menschen wahrscheinlich am vertrautesten.
Konversationelle KI-Systeme können mithilfe großer Datenmengen trainiert werden. So verbessern sie ihre Fähigkeit, Benutzereingaben zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie können auch den Kontext nutzen, um Antworten zu generieren, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben des Benutzers zugeschnitten sind. Konversationelle KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Forscher und Entwickler suchen ständig nach neuen Wegen, um die Fähigkeiten der Technologie zu verbessern und ihre Anwendungen zu erweitern.
Konversationelle KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten, Systemen und Arbeitsabläufen interagieren, grundlegend zu verändern. Sie ermöglicht es, personalisiertere und intuitivere Erfahrungen mit tieferen Einblicken und einem höheren Wert zu schaffen. Mit weiteren Fortschritten in den Bereichen NLP, maschinelles Lernen (ML) und anderen verwandten Bereichen wird konversationelle KI in den kommenden Jahren für Unternehmen noch wichtiger werden.
Generative KI hingegen verwendet Algorithmen, um neue Inhalte wie Bilder, Texte und Musik zu erzeugen. Im Gegensatz zu herkömmlichen ML-Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, vorhandene Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen, werden generative KI-Modelle darauf trainiert, neue Daten zu erzeugen, die einem vorgegebenen Datensatz ähneln. Generative KI verwendet spezielle Algorithmen, um aus vorhandenen Beispielen zu lernen. Anschließend generiert sie neue Inhalte, die dem Gelernten ähnlich sehen und ähnlich klingen.
So kann generative KI zum Beispiel dazu verwendet werden, neue Kunstwerke zu erstellen, die von bestehenden Kunstwerken inspiriert sind. Sie kann auch realistische Bilder von etwas erzeugen, das es gar nicht gibt, oder sie kann Geschichten oder Artikel schreiben, die so klingen, als wären sie von einem Menschen geschrieben worden.
Kognitive KI versucht, menschliche kognitive Fähigkeiten wie Wahrnehmung, logisches Denken, Problemlösung und Entscheidungsfindung nachzubilden. Sie setzt ML, NLP und andere verwandte Techniken ein, um intelligente Systeme zu schaffen, die auf der Grundlage ihrer Interaktionen mit Benutzern und der Umgebung lernen und sich entwickeln können.
Das Ziel der kognitiven KI besteht darin, nicht nur Aufgaben auszuführen, sondern auch den Kontext und die Bedeutung dieser Aufgaben zu verstehen. Kognitive KI kann riesige Datenmengen analysieren, Muster erkennen und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen treffen. Und sie kann aus Fehlern lernen und ihr Verhalten anpassen, um Ziele besser zu erreichen.
Kognitive KI hat viele potenzielle Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen, wie beispielsweise im Gesundheits-, Finanz-, Verkehrs- und Bildungswesen. Mit ihrer Hilfe ließen sich beispielsweise personalisierte Pläne für die Gesundheitsfürsorge auf der Grundlage der Krankengeschichten und des aktuellen Befindens von Patienten entwickeln. Oder sie könnte zur Optimierung von Finanzanlagestrategien auf der Grundlage von Markttrends und Risikobewertungen genutzt werden.
Retrieval-KI umfasst das Suchen und Abrufen von Informationen aus großen Datenbeständen. Sie nutzt Techniken wie NLP- und ML-Algorithmen, um die Absicht einer Benutzeranfrage zu verstehen und die relevantesten Ergebnisse aus einer Datenbank abzurufen (ähnlich wie bei Suchmaschinen).
Retrieval-KI wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, z. B. in Chatbots, Kundensupportsystemen und Suchmaschinen. Wenn Sie beispielsweise einem Chatbot eine Frage stellen, durchsucht er mithilfe von Retrieval-KI eine Datenbank mit bereits vorhandenen Antworten nach der relevantesten Antwort. Bei Suchmaschinen kann die Retrieval-KI den Benutzern helfen, die relevantesten Ergebnisse für ihre Suchanfrage zu finden.
Retrieval-KI ist eine leistungsstarke Technologie, die Unternehmen helfen kann, ihren Kundenservice zu verbessern, ihre Effizienz zu steigern und die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen, indem sie genaue und relevante Informationen liefert. Sie ist eine entscheidende Komponente vieler KI-Anwendungen, die sich auf die Abfrage und Verarbeitung großer Datenmengen stützen.
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine NLP-Technik, die die Vorteile von Retrieval-basierten und generativen Ansätzen kombiniert. Sie verbessert die Qualität von Textgenerierungsaufgaben, wie z. B. die Beantwortung von Fragen, Zusammenfassungen und konversationelle KI.
Traditionell werden generative Modelle für die Texterstellung verwendet. Sie dienen dazu, anhand vorgegebener Eingaben oder Befehle komplett neue Texte zu generieren. Generative Modelle können allerdings manchmal qualitativ minderwertige Ergebnisse liefern, insbesondere wenn es um komplexe oder spezialisierte Themen geht. Abfragebasierte Modelle hingegen stützen sich auf bereits vorhandene Textdaten, um Antworten zu generieren; ihre Ergebnisse sind aber durch die Qualität und Verfügbarkeit der bereits vorhandenen Daten begrenzt.
RAG kombiniert die Stärken beider Ansätze: Abfragebasierte Modelle werden verwendet, um relevante Informationen aus einer bereits vorhandenen Textsammlung auszuwählen, und generative KI-Modelle dienen dazu, auf der Grundlage dieser Informationen neuen Text zu generieren. RAG-Modelle können somit selbst bei komplexen oder spezialisierten Themen präzisere und kohärentere Texte generieren, da sie das in einer großen Menge von Texten enthaltene Wissen nutzen.
Alle aufgeführten Arten von KI sind stark von einer Ressource abhängig: Daten.
