Ein Glossar des KI-Jargons: 29 KI-Begriffe, die Sie kennen sollten

Die Erforschung der künstlichen Intelligenz (KI) kann sich wie das Betreten eines Labyrinths aus verwirrenden Fachbegriffen und unsinnigem Jargon anfühlen. Es ist kein Wunder, dass selbst diejenigen, die mit KI vertraut sind, verwirrt am Kopf kratzen können.

Vor diesem Hintergrund haben wir ein umfassendes KI-Glossar erstellt, um Sie mit dem notwendigen Wissen auszustatten. Von künstlicher Intelligenz selbst bis hin zu maschinellem Lernen und Data Mining entschlüsseln wir alle wesentlichen KI-Begriffe in einfacher Sprache.

Egal, ob Sie ein neugieriger Anfänger oder ein KI-Enthusiast sind, das Verständnis der folgenden KI-Konzepte wird Sie der Erschließung der Leistungsfähigkeit der KI näher bringen.

1. Algorithmus

Ein Algorithmus ist eine Reihe von Anweisungen oder Regeln, denen Maschinen folgen, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erfüllen.

2. Künstliche Intelligenz

KI ist die Fähigkeit von Maschinen, die menschliche Intelligenz nachzuahmen und Aufgaben auszuführen, die üblicherweise mit intelligenten Wesen verbunden sind.

3. Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

AGI, auch starke KI genannt, ist eine Art von KI, die über fortgeschrittene Intelligenzfähigkeiten verfügt, die denen des Menschen ähneln. Während Künstliche allgemeine Intelligenz War einst in erster Linie ein theoretisches Konzept und ein reichhaltiger Spielplatz für die Forschung, glauben viele KI-Entwickler heute, dass die Menschheit irgendwann im nächsten Jahrzehnt AGI erreichen wird.,

4. Backpropagation

Backpropagation ist ein Algorithmus, den neuronale Netze verwenden, um ihre Genauigkeit und Leistung zu verbessern. Es funktioniert, indem es Fehler in der Ausgabe berechnet, sie über das Netzwerk zurückleitet und die Gewichtungen und Verzerrungen von Verbindungen anpasst, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

5. Voreingenommenheit

KI-Voreingenommenheit bezieht sich auf die Tendenz eines Modells, bestimmte Vorhersagen häufiger zu treffen als andere. Eine Verzerrung kann durch die Trainingsdaten eines Modells oder seine inhärenten Annahmen verursacht werden.

6. Große Daten

Big Data ist ein Begriff, der Datensätze beschreibt, die zu groß oder zu komplex sind, um sie mit herkömmlichen Methoden zu verarbeiten. Dabei werden umfangreiche Informationsmengen analysiert, um wertvolle Erkenntnisse und Muster zu gewinnen und so die Entscheidungsfindung zu verbessern.

7. Chatbot

Ein Chatbot ist ein Programm, das Gespräche mit menschlichen Benutzern durch Text- oder Sprachbefehle simulieren kann. Chatbots können menschenähnliche Antworten verstehen und generieren, was sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für Kundendienstanwendungen macht.

8. Kognitives Rechnen

Cognitive Computing ist ein KI-Bereich, der sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die menschliche kognitive Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Lernen, Argumentation und Problemlösung imitieren.

9. Theorie des rechnergestützten Lernens

Ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und mathematische Modelle des maschinellen Lernens untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf den theoretischen Grundlagen des Lernens, um zu verstehen, wie Maschinen Wissen erwerben, Vorhersagen treffen und ihre Leistung verbessern können.

10. Computer Vision

Computer Vision bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, visuelle Informationen aus digitalen Bildern und Videos zu extrahieren. Computer-Vision-Algorithmen werden häufig in Anwendungen wie Objekterkennung, Gesichtserkennung, medizinischer Bildgebung und autonomen Fahrzeugen eingesetzt.

11. Data Mining

Beim Data Mining geht es darum, aus großen Datensätzen wertvolles Wissen zu gewinnen. Es nutzt statistische Analysen und Techniken des maschinellen Lernens, um Muster, Beziehungen und Trends in Daten zu identifizieren und so die Entscheidungsfindung zu verbessern.

12. Datenwissenschaft

Bei der Datenwissenschaft geht es darum, mithilfe wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Systeme Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es ist umfassender als Data Mining und umfasst ein breites Spektrum an Aktivitäten, einschließlich Datenerfassung, Datenvisualisierung und Vorhersagemodellierung zur Lösung komplexer Probleme.

13. Tiefes Lernen

Deep Learning ist ein Zweig der KI, der künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten (miteinander verbundene Knoten innerhalb des neuronalen Netzes) nutzt, um aus riesigen Datenmengen zu lernen. Es ermöglicht Maschinen, komplexe Aufgaben auszuführen, wie z Verarbeitung natürlicher Sprache, Bild- und Spracherkennung.

14. Generative KI

Generative KI beschreibt Systeme und Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die Text, Audio, Video und Simulationen erstellen können. Diese KI-Systeme lernen Muster und Beispiele aus vorhandenen Daten und nutzen dieses Wissen, um neue und originelle Ergebnisse zu erstellen.

15. Halluzination

KI-Halluzination bezieht sich auf die Fälle, in denen ein Modell sachlich falsche, irrelevante oder unsinnige Ergebnisse liefert. Dies kann verschiedene Gründe haben, darunter mangelnder Kontext, Einschränkungen bei den Trainingsdaten oder die Architektur.

16. Hyperparameter

Hyperparameter sind Einstellungen, die definieren, wie ein Algorithmus oder ein Modell für maschinelles Lernen lernt und sich verhält. Zu den Hyperparametern gehören die Lernrate, die Regularisierungsstärke und die Anzahl der verborgenen Schichten im Netzwerk. Sie können an diesen Parametern herumbasteln, um die Leistung des Modells an Ihre Bedürfnisse anzupassen.

17. Großes Sprachmodell (LLM)

Ein LLM ist ein maschinelles Lernmodell, das auf riesigen Datenmengen trainiert wird und überwachtes Lernen nutzt, um das nächste Token in einem bestimmten Kontext zu erzeugen, um sinnvolle, kontextbezogene Antworten auf Benutzereingaben zu erzeugen. Das Wort „groß“ weist auf die Verwendung umfangreicher Parameter durch das Sprachmodell hin. Zum Beispiel, GPT-Modelle verwenden Hunderte Milliarden Parameter um ein breites Spektrum an NLP-Aufgaben durchzuführen.

18. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Möglichkeit für Maschinen, zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist, als würde man einen Computer mit Daten versorgen und ihn in die Lage versetzen, Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, indem er Muster in den Daten erkennt.

19. Neurales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk ist ein vom menschlichen Gehirn inspiriertes Rechenmodell. Es besteht aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen, die in Schichten organisiert sind. Jedes Neuron erhält Eingaben von anderen Neuronen im Netzwerk und kann so Muster lernen und Entscheidungen treffen. Neuronale Netze sind eine Schlüsselkomponente in Modellen des maschinellen Lernens, die es ihnen ermöglichen, bei einer Vielzahl von Aufgaben hervorragende Leistungen zu erbringen.

20. Erzeugung natürlicher Sprache (NLG)

Bei der Erzeugung natürlicher Sprache geht es um die Erstellung von für Menschen lesbarem Text aus strukturierten Daten. NLG findet Anwendungen in der Inhaltserstellung, Chatbots und Sprachassistenten.

21. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Fähigkeit von Maschinen, für Menschen lesbare Texte oder Sprache zu interpretieren, zu verstehen und darauf zu reagieren. Es wird in verschiedenen Anwendungen verwendet, einschließlich Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und Beantwortung von Fragen.

22. OpenAI

OpenAI ist ein 2015 gegründetes Forschungslabor für künstliche Intelligenz mit Sitz in San Francisco, USA. Das Unternehmen entwickelt und implementiert KI-Tools, die so intelligent erscheinen können wie Menschen. Das bekannteste Produkt von OpenAI, ChatGPT, wurde im November 2022 veröffentlicht und gilt aufgrund seiner Fähigkeit, Antworten zu einem breiten Themenspektrum zu liefern, als der fortschrittlichste Chatbot.

23. Mustererkennung

Unter Mustererkennung versteht man die Fähigkeit eines KI-Systems, Muster in Daten zu erkennen und zu interpretieren. Mustererkennungsalgorithmen finden Anwendung in der Gesichtserkennung, Betrugserkennung und Spracherkennung.

24. Wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN)

Eine Art neuronales Netzwerk, das sequentielle Daten mithilfe von Rückkopplungsverbindungen verarbeiten kann. RNNs können die Erinnerung an frühere Eingaben behalten und eignen sich für Aufgaben wie NLP und maschinelle Übersetzung.

25. Verstärkungslernen

Reinforcement Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein KI-Agent lernt, Entscheidungen durch Interaktionen durch Versuch und Irrtum zu treffen. Der Agent erhält auf der Grundlage seiner Aktionen Belohnungen oder Strafen von einem Algorithmus, der ihn anleitet, seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

26. Überwachtes Lernen

Eine maschinelle Lernmethode, bei der das Modell mithilfe gekennzeichneter Daten mit der gewünschten Ausgabe trainiert wird. Das Modell verallgemeinert die gekennzeichneten Daten und trifft genaue Vorhersagen für neue Daten.

27. Tokenisierung

Bei der Tokenisierung wird ein Textdokument in kleinere Einheiten, sogenannte Token, aufgeteilt. Diese Token können Wörter, Zahlen, Phrasen, Symbole oder beliebige Elemente im Text darstellen, mit denen ein Programm arbeiten kann. Der Zweck der Tokenisierung besteht darin, unstrukturierte Daten optimal zu nutzen, ohne den gesamten Text als eine einzige Zeichenfolge zu verarbeiten, was rechenineffizient und schwer zu modellieren ist.

28. Turing-Test

Dieser 1950 von Alan Turing eingeführte Test bewertet die Fähigkeit einer Maschine, eine Intelligenz zu zeigen, die nicht von der eines Menschen zu unterscheiden ist. Der Turing-Test Dabei interagiert ein menschlicher Richter mit einem Menschen und einer Maschine, ohne zu wissen, wer welcher ist. Kann der Richter die Maschine nicht vom Menschen unterscheiden, gilt die Maschine als bestanden.

29. Unbeaufsichtigtes Lernen

Eine Methode des maschinellen Lernens, bei der das Modell Rückschlüsse aus unbeschrifteten Datensätzen zieht. Es entdeckt Muster in den Daten, um Vorhersagen zu unsichtbaren Daten zu treffen.

Die Sprache der künstlichen Intelligenz nutzen

KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld, das die Art und Weise verändert, wie wir mit Technologie interagieren. Da jedoch ständig so viele neue Schlagworte auftauchen, kann es schwierig sein, mit den neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet Schritt zu halten.

Während einige Begriffe ohne Kontext abstrakt erscheinen mögen, wird ihre Bedeutung deutlich, wenn man sie mit einem grundlegenden Verständnis des maschinellen Lernens kombiniert. Das Verständnis dieser Begriffe und Konzepte kann eine solide Grundlage schaffen, die Sie in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu treffen.