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K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> Maschinelles Lernen<\/strong> Deep Learning<\/strong> Generative KI<\/strong> Large Language Modelle & Diffusion Modelle<\/strong> Diese Grafik und der Text zeigen, wie h\u00e4ufig genannte Begriffe im Kontext von KI, aufeinander bezogen sind: K\u00fcnstliche IntelligenzDer Begriff K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) wurde erstmals um 1956 verwendet. KI bildete das fundamentale Konzept f\u00fcr die Entwicklung „intelligenter“ Maschinen. Die Anf\u00e4nge waren gepr\u00e4gt von dem Bestreben, Maschinen zu schaffen, die grundlegende menschliche Intelligenzprozesse nachahmen k\u00f6nnen. Fr\u00fche…<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_crdt_document":"","_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[97],"class_list":["post-1989","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-allgemein","tag-ki"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1989","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1989"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1989\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1991,"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1989\/revisions\/1991"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1989"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1989"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ankersetzen.de\/fbs\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1989"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Der Begriff K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) wurde erstmals um 1956 verwendet. KI bildete das fundamentale Konzept f\u00fcr die Entwicklung „intelligenter“ Maschinen. Die Anf\u00e4nge waren gepr\u00e4gt von dem Bestreben, Maschinen zu schaffen, die grundlegende menschliche Intelligenzprozesse nachahmen k\u00f6nnen. Fr\u00fche KI-Systeme konnten einfache Aufgaben wie das L\u00f6sen von Logikr\u00e4tseln oder das Spielen von Schach bew\u00e4ltigen. Der Fokus lag auf der Programmierung spezifischer Regeln, die es Maschinen erm\u00f6glichten, bestimmte Aufgaben zu erf\u00fcllen. KI ist der umfassendste Begriff und repr\u00e4sentiert heute das gesamte Feld der Informatik, das darauf abzielt, intelligente Maschinen zu schaffen, die menschliche Intelligenz nachahmen oder \u00fcbertreffen k\u00f6nnen. Es geht um Systeme, in der Lage sind, Aufgaben zu bew\u00e4ltigen, die normalerweise menschliches Denken erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung und Entscheidungsfindung. Das beinhaltet alles von einfachen programmierten Vorg\u00e4ngen bis hin zu komplexen Systemen, die lernen und sich anpassen k\u00f6nnen. Stell Dir das als den \u00e4u\u00dfersten Kreis vor, den Oberbegriff, unter denen sich speziellere Konzepte und Anwendungen subsumieren lassen.<\/p>\n\n\n\n
Maschinelles Lernen (ML) ist seit 1997 spezifischer Bereich innerhalb der KI, um Maschinen das Lernen aus Daten zu erm\u00f6glichen. ML markiert den \u00dcbergang von einer starren, regelbasierten KI zu adaptiven Systemen. Mit der Einf\u00fchrung des Machine Learnings wurde ein signifikanter Fortschritt erzielt, eine spezifischere Disziplin, die Maschinen bef\u00e4higt, sich \u00fcber die Zeit zu verbessern, um Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu machen. Machine Learning umfasst eine Vielzahl von Techniken, die es Computern erm\u00f6glichen, Muster in Daten zu erkennen und diese Erkenntnisse f\u00fcr zuk\u00fcnftige Aufgaben zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n
Deep Learning markiert den Durchbruch in der F\u00e4higkeit von Maschinen, unstrukturierte Daten wie Bilder und menschliche Sprache zu verarbeiten und daraus zu lernen. Die Technik ist inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Hier werden Schichten von neuronalen Netzwerken genutzt, um gro\u00dfe Mengen von Daten zu verarbeiten, komplexe Muster in Daten zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n
Generative KI repr\u00e4sentiert den aktuellen H\u00f6hepunkt der KI-Entwicklung, die auf Deep Learning aufbaut. Sie geht \u00fcber das reine Erkennen von Mustern hinaus und kann neue Inhalte erzeugen. Sie ist in der Lage, anhand von Vorgaben oder vorhandenen Daten neue geschriebene, visuelle und auditive Inhalte zu erstellen. Generative KI kann damit auch Inhalte erzeugen, die noch nicht in den Trainingsdaten f\u00fcr das Modell vorhanden waren, beispielsweise Musikst\u00fccke, Kunstwerke oder Texte, die von menschlichen Kreationen kaum zu unterscheiden sind.<\/p>\n\n\n\n
Innerhalb der Generativen KI haben sich Large Language Models (LLMs), wie das bekannte GPT (Generative Pre-trained Transformer der Fa. OpenAI) als entscheidend erwiesen. Diese Modelle sind darauf spezialisiert, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, und haben aufgrund ihrer F\u00e4higkeit, koh\u00e4rente und relevante Texte zu produzieren, gro\u00dfes Aufsehen erregt und weite Verbreitung gefunden. LLMs haben neue Anwendungen in der \u00dcbersetzung, Zusammenfassung und in der Generierung von Programmcode erm\u00f6glicht. Eine weitere Spezialisierung innerhalb der Generativen KI sind die Diffusion Models. Diese Modelle stellen eine Innovation in der Bildgenerierung dar und sind in der Lage, Bilder von hoher Qualit\u00e4t zu erzeugen, die von realen kaum zu unterscheiden sind. Sie erweitern die M\u00f6glichkeiten in der Bildsynthese und bieten neue Werkzeuge f\u00fcr Designer und Kreative.
Jeder dieser Schritte erweiterte die M\u00f6glichkeiten der KI und verlagerte den Schwerpunkt von starren, regelbasierten Ans\u00e4tzen hin zu adaptiven und selbstlernenden Systemen, die in der Lage sind, mit einer Vielfalt von Daten umzugehen und menschen\u00e4hnliche Kreativit\u00e4t zu demonstrieren. KI bildet die Basis, Machine Learning ist die Methode, durch die Systeme aus Daten lernen, Deep Learning ist eine ausgefeilte Technik, die tiefe neuronale Netzwerke verwendet, und Generative KI ist die Spitze der Innovation, die es erm\u00f6glicht, neue Kreationen hervorzubringen. Jede Ebene baut auf dem Wissen und den Techniken der vorherigen auf und wird spezifischer und komplexer.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"