{"id":30994,"date":"2024-10-17T09:26:45","date_gmt":"2024-10-17T07:26:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bechtle-plm.com\/?post_type=glossar&p=30994"},"modified":"2024-10-17T09:26:52","modified_gmt":"2024-10-17T07:26:52","slug":"kuenstliche-intelligenz","status":"publish","type":"glossar","link":"https:\/\/www.bechtle-plm.com\/glossar\/kuenstliche-intelligenz\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)"},"content":{"rendered":"\n
K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) <\/strong>bezeichnet den Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen und Maschinen besch\u00e4ftigt, die menschliches Denken und Lernen nachahmen. Dabei werden Algorithmen und Modelle entwickelt, um Maschinen in die Lage zu versetzen, Aufgaben autonom und intelligent zu bew\u00e4ltigen. Diese Aufgaben umfassen Probleml\u00f6sung, Mustererkennung, Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung und vieles mehr.<\/p>\n\n\n\n Schwache KI (Weak AI)<\/strong>: Systeme, die spezifische Aufgaben l\u00f6sen k\u00f6nnen, ohne jedoch \u00fcber ein allgemeines Verst\u00e4ndnis oder Bewusstsein zu verf\u00fcgen. Beispiele sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, die auf bestimmte Befehle reagieren, jedoch kein wirkliches “Verst\u00e4ndnis” der Sprache haben.<\/p>\n\n\n\n Starke KI (Strong AI)<\/strong>: Ein theoretisches Konzept, bei dem eine KI die gleichen kognitiven F\u00e4higkeiten wie der Mensch besitzt und \u00fcber ein Bewusstsein verf\u00fcgt. Starke KI existiert bisher nicht, ist jedoch ein Ziel in der KI-Forschung.<\/p>\n\n\n\n Maschinelles Lernen (ML)<\/strong>: Ein Teilbereich der KI, der Algorithmen entwickelt, die aus Daten lernen und auf Grundlage dieses Wissens Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Maschinelles Lernen wird h\u00e4ufig in Anwendungen wie Bilderkennung, Empfehlungsdiensten und Vorhersagemodellen eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n Tiefe neuronale Netze (Deep Learning)<\/strong>: Eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die auf der Struktur des menschlichen Gehirns basiert und k\u00fcnstliche neuronale Netze verwendet, um gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen. Beispiele daf\u00fcr sind autonome Fahrzeuge oder Gesichtserkennungssysteme.<\/p>\n\n\n\n KI findet in vielen Bereichen Anwendung, darunter:<\/p>\n\n\n\n K\u00fcnstliche Intelligenz bietet zahlreiche Vorteile, wie die Verbesserung der Effizienz, die Automatisierung von Routineaufgaben und die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen. Gleichzeitig wirft KI ethische Fragen auf, etwa in Bezug auf Arbeitspl\u00e4tze, Datenschutz und Verantwortung f\u00fcr Entscheidungen, die von autonomen Systemen getroffen werden.<\/p>\n\n\n\n KI wird als einer der wichtigsten technologischen Trends unserer Zeit angesehen. Ihre Weiterentwicklung k\u00f6nnte zu bahnbrechenden Fortschritten in nahezu allen Lebensbereichen f\u00fchren. Besonders im Bereich der “starken KI” und ethischen Fragen sind jedoch noch viele Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n\n\n\n K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist in der Regel nicht kostenlos<\/strong>. Die Nutzung von KI kann mit unterschiedlichen Kosten verbunden sein, abh\u00e4ngig davon, wie sie bereitgestellt wird und wof\u00fcr sie eingesetzt wird. Es gibt jedoch verschiedene Aspekte, die diese Frage pr\u00e4zisieren:<\/p>\n\n\n\n Es gibt viele Open-Source-Frameworks und Bibliotheken, die kostenlos zug\u00e4nglich sind und Entwicklern helfen, KI-Modelle zu erstellen. Beispiele sind:<\/p>\n\n\n\n Viele KI-Anwendungen werden \u00fcber Cloud-Plattformen bereitgestellt, die Rechenressourcen und KI-Modelle bereitstellen. Diese Dienste sind in der Regel kostenpflichtig<\/strong> und werden oft nach dem Verbrauch von Rechenleistung und Speicherplatz abgerechnet. Beispiele daf\u00fcr sind:<\/p>\n\n\n\n W\u00e4hrend die zugrundeliegenden KI-Tools oft kostenlos sein k\u00f6nnen, sind die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Systemen mit signifikanten Kosten<\/strong> verbunden. Dies umfasst:<\/p>\n\n\n\n Viele fertige KI-Anwendungen, wie z.B. Chatbots<\/strong>, Spracherkennungssysteme<\/strong> oder Bilderkennungssoftware<\/strong>, werden von Unternehmen als kostenpflichtige Produkte oder Abonnements angeboten. Diese beinhalten oft nicht nur die Software, sondern auch den Zugriff auf umfangreiche KI-Dienste und Support.<\/p>\n\n\n\n K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist bereits in vielen Bereichen des Alltags pr\u00e4sent, oft ohne dass wir uns dessen bewusst sind. Hier sind einige der h\u00e4ufigsten Beispiele, wo KI heute genutzt wird:<\/p>\n\n\n\n K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und CAD (Computer-Aided Design<\/a>)<\/strong> erg\u00e4nzen sich zunehmend und erm\u00f6glichen neue Wege in der Konstruktion und dem Design. KI-Technologien werden in CAD-Systeme integriert, um Designprozesse zu automatisieren, zu optimieren und die Effizienz von Ingenieuren und Designern zu steigern. Hier sind die wichtigsten Aspekte, wie KI und CAD zusammenarbeiten:<\/p>\n\n\n\nWelche 4 Arten von KI gibt es?<\/h2>\n\n\n\n
Wo wird KI angewendet?<\/h2>\n\n\n\n
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Welche Chancen und Herausforderungen bringt KI?<\/h2>\n\n\n\n
Zukunftsperspektiven von KI<\/h2>\n\n\n\n
Ist KI kostenlos?<\/h2>\n\n\n\n
Open-Source-KI-Frameworks<\/h3>\n\n\n\n
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Cloud-Dienste und Plattformen<\/h3>\n\n\n\n
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Entwicklung und Implementierung<\/h3>\n\n\n\n
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Kommerzielle KI-L\u00f6sungen<\/h3>\n\n\n\n
Wo findet man K\u00fcnstliche Intelligenz im Alltag?<\/h2>\n\n\n\n
1. Smartphones und Sprachassistenten<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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2. Social Media<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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3. E-Commerce und Empfehlungen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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4. Streaming-Dienste<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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5. Navigation und Verkehr<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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6. Kundenservice und Chatbots<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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7. Smart Home-Ger\u00e4te<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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8. Finanzen und Online-Banking<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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9. Gesundheitswesen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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10. E-Mail und Spamfilter<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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11. Online-\u00dcbersetzungsdienste<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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K\u00fcnstliche Intelligenz und CAD<\/h2>\n\n\n\n
1. Automatisierte Designprozesse<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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2. Fehlererkennung und Qualit\u00e4tskontrolle<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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3. Designvorhersage und Entscheidungsunterst\u00fctzung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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4. Simulation und Analyse<\/strong><\/h3>\n\n\n\n