KI von A bis Z

Die KI-Verordnung der Europäischen Union, auch bekannt als der „AI Act“, ist ein Regelwerk für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der EU. Die Verordnung will damit die Sicherheit von KI-Produkten sicherstellen und gleichzeitig die Grundrechte der Bürgerinnen und Bürger schützen. Dafür definiert sie mehrere Risikokategorien von minimal bis hochriskant und legt unterschiedliche regulatorische Anforderungen für die verschiedenen Risikostufen fest.

Der Algorithmus ist eine eindeutige Vorschrift, um eine Klasse von Problemen zu lösen. Dabei werden endlich viele Schritte nacheinander ausgeführt. Auf diese Weise kann man z.B. komplexe Probleme durch Computer lösen lassen.  

Laut Artikel 4 der KI-Verordnung sollen die Anbieter und Betreiber von KI-Systemen sicherstellen, dass ihr Personal, das mit KI arbeitet, über ausreichende KI-Kompetenz verfügt. Was dies konkret im Einzelfall bedeutet, variiert je nach dem spezifischen Einsatzkontext der KI-Systeme und den beteiligten Nutzergruppen.

Automatisierte Systeme sind Maschinen oder Softwaresysteme, die Aufgaben ohne direkte menschliche Intervention durchführen. Sie folgen vorgegebenen Prozessen oder Algorithmen, um wiederholbare und häufige Aufgaben effizient und genau auszuführen.  

Ein autonomes System kann ohne menschliche Steuerung oder detaillierte Pro­grammierung ein vorgegebenes Ziel selbstständig und an die Situation ange­passt erreichen. Viele Methoden aus dem Bereich KI kann man zu den autonomen Systemen zählen. 

Autonome Fahrzeuge können selbstständig ihre Umgebung und den Verkehr er­kennen und sich eigenständig steuern. Sie nutzen dafür zum Beispiel Sensoren, Kameras, Radare und GPS. 

Basismodelle, auch Foundation Models genannt, sind KI-Modelle, die auf einer breiten Datenbasis trainiert wurden (in der Regel unter Verwendung von Selbstüberwachung in großem Maßstab) und an eine breite Palette von nachgelagerten Aufgaben angepasst werden können, siehe auch LLM. 

In Bezug auf Generative KI und LLMs bezeichnet Bias eine systematische Verzerrung oder eine unausgewogene Darstellung bestimmter Informationen oder Perspektiven. Dies kann durch unausgewogene Trainingsdaten, ungleiche Gewichtung verschiedener Datenquellen oder inhärente Vorurteile in der Modellarchitektur entstehen. 

Als Big Data bezeichnet man Datenmengen, die durch ihr Volumen, ihre Vielfalt an Datentypen und ihre Schnelllebigkeit nicht mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung ausgewertet werden können. KI bietet einen Lösungsansatz, um mit diesen Datenmengen umzugehen. 

Ein Chatbot ist ein System, das über die Eingabe von Texten einen Dialog ermög­licht. Chatbots können sich dabei Methoden der KI bedienen, um mit Menschen in natürlicher Sprache zu kommunizieren. Häufig werden Chatbots auf Websites oder Instant-Messaging-Systemen verwendet, um die Anliegen und Fragen der Nutzer zu beantworten. Dabei analysiert der Bot die Eingaben der Benutzer und antwortet unter Einsatz von algorithmischen Regeln oder KI. 

Cybersicherheit umfasst alle Maßnahmen zum Schutz von Computern, Netzwerken und persönlichen Daten vor Angriffen durch Hacker oder schädliche Software. KI kann dabei helfen, verdächtige Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und Systeme zu schützen.

Data Mining ist ein Prozess, bei dem Maschinelles Lernen und statistische Analyse eingesetzt werden, um in großen Datenbeständen (Big Data) neue Zusammenhänge, Muster oder Trends zu erkennen. Dies kann genutzt werden, um bspw. Empfehlungen für Entscheidungen zu geben.

Data Science beschreibt ein Wissenschaftsfeld, das Methoden aus der Mathema­tik, Statistik und Informationstechnologie nutzt, um Erkenntnisse und Muster aus einer Menge von Daten zu gewinnen. 

Deep Learning bezeichnet eine Methode des maschinellen Lernens und beschriebt eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die eine große Anzahl an Zwischenlagen (hidden layers) aufweisen und von der Funktionsweise eines menschlichen Gehirns inspiriert sind. Dabei wird eine große Datenmenge verwendet.

Deepfakes sind digitale Medien, vor allem Bilder und Videos, die mithilfe von KI erstellt oder manipuliert werden, um realistisch aussehende, aber falsche Inhalte zu erzeugen. Sie werden oft verwendet, um Personen in fiktiven oder verfälschten Szenarien darzustellen und können schwer von echten Aufnahmen zu unterscheiden sein. 

Umfasst Methoden und Techniken in der KI, die darauf abzielen, die Entscheidungsprozesse und Ergebnisse von KI-Systemen verständlich und nachvollziehbar für menschliche Nutzerinnen und Nutzer zu machen. 

FinTech ist die Abkürzung von Finanztechnologie (engl.: financial technology) und ist ein Sammelbegriff für digitale Geschäftsprozesse, Produkte und Technologien im Finanzsektor. FinTech-Unternehmen, darunter viele Start-ups, wollen traditionelle Tätigkeiten der Finanzwirtschaft durch digitale Innovationen verbessern oder ersetzen. Beispiele sind mobile Zahlmethoden oder digitale Lösungen für die Geldanlage.

Generative KI ist eine Form der KI, die darauf spezialisiert ist, neue Daten, Texte, Bilder oder andere Inhalte zu erstellen, die auf vorhandenen Informationen oder Mustern basieren. Diese Technologie verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um kreativ und autonom Inhalte zu generieren, was in verschiedenen Anwendungen wie Textgenerierung, Bildsynthese und Musikkomposition eingesetzt wird.  

Ein Halbleiter ist ein Material, dessen elektrische Leitfähigkeit zwischen Isolatoren (Nichtleitern) und Leitern liegt. Durch äußere Einflüsse wie Wärme, Licht oder Dotierung (kontrollierte Zugabe von Fremdatomen zu einem Halbleiter) kann seine elektrische Leitfähigkeit verändert und gezielt gesteuert werden. Dadurch sind Halbleiter die Grundlage moderner Elektronik und Technologie, insbesondere von Chips, die z.B. in Computern, Mobiltelefonen, Kameras und KI-Systemen verbaut werden.

Im Kontext generativer KI ist der Begriff „Halluzination“ eher metaphorisch und wird verwendet, um Fälle hervorzuheben, in denen das Modell überzeugend formulierte, aber objektiv inkorrekte und damit irreführende Inhalte erzeugt. Der Begriff ist insofern missverständlich, als Halluzination eigentlich eine Abweichung von der Realität, wie sie vom Menschen wahrgenommen wird, impliziert und somit eine Ebene des Bewusstseins bzw. Verständnisses suggeriert, die KI-Modelle nicht besitzen.   

Hybride KI bezeichnet Systeme, die Künstliche Intelligenz mit menschlicher Expertise oder anderen KI-Methoden kombinieren, um komplexe Aufgaben zu lösen. Dabei wird die KI für die Datenverarbeitung und Mustererkennung genutzt während der Mensch die Ergebnisse überprüft und kontextuelle Entscheidungen trifft.  

Industrie 4.0 bezeichnet die umfassende Digitalisierung der industriellen Produk­tion. Basis sind über Sensorik intelligent und digital vernetzte Systeme. So soll eine weitestgehend selbst organisierte Produktion ermöglicht werden. Menschen, Maschinen, Anlagen, Logistik und Produkte kommunizieren und kooperieren miteinander.

Im Internet der Dinge (englisch Internet of Things/IoT) sind physische Objekte mit der virtuellen Welt verbunden. Durch vernetzte Geräte und Maschinen wird über das IoT eine Kommunikation sowie eine abgestimmte Zusammenarbeit der betei­ligten Komponenten möglich. 

Mit KI-basierten Assistenzsystemen sollen Prozesse in der klinischen Gesundheits­versorgung mit Methoden der Künstlichen Intelligenz unterstützt werden. Sie kön­nen damit zur Verbesserung von medizinischen, organisatorischen oder adminis­trativen Abläufen beitragen, sodass klinisches Personal entlastet wird und mehr Zeit frei wird für die empathische Begleitung und medizinische Behandlung von kranken Menschen.

Ein Mikrochip ist ein kleiner Schaltkreis auf einer Halbleiterplatte und dient als „Gehirn“ von Computern und KI-Systemen. Spezielle KI-Chips sind darauf optimiert, Große Datenmengen besonders schnell zu verarbeiten, z. B. in Smartphones, Rechenzentren oder selbstfahrenden Autos. Bekannte Arten von KI-Chips sind z.B. GPUs (Grafikprozessoren) oder TPUs (Tensor Processing Units), die für Maschinelles Lernen genutzt werden.

Die KI-Verordnung der Europäischen Union, auch bekannt als der „AI Act“, ist ein Regelwerk für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der EU. Die Verordnung will damit die Sicherheit von KI-Produkten sicherstellen und gleichzeitig die Grundrechte der Bürgerinnen und Bürger schützen. Dafür definiert sie mehrere Risikokategorien von minimal bis hochriskant und legt unterschiedliche regulatorische Anforderungen für die verschiedenen Risikostufen fest. 

Künstliche Intelligenz ist eine Kombination von Technologien, die es Maschinen ermöglichen, gewisse Probleme selbstständig durch lernende Algorithmen immer besser zu lösen. Unterschieden wird dabei in starke und Schwache KI: Bei einer starken KI werden menschliche Vorgänge im Gehirn imitiert, bei einer schwachen KI werden ausschließlich speziell abgegrenzte Probleme gelöst. 

Das KNN ist ein Netzwerk mit innerer Struktur, das dem menschlichen Gehirn auf maschineller Ebene nachempfunden ist.

Das Large Language Model ist ein Computersystem mit NLP, das große und komplexe Mengen an Texten generieren kann.

Maschinelles Lernen bezeichnet Methoden, mit denen Computer in die Lage versetzt werden, aus Beispielen zu »lernen«. Computer bauen damit einen Erfah­rungsschatz auf und werden in die Lage versetzt, eigenständig Lösungen für Pro­bleme zu finden.

Technologie, die die maschinelle Verarbeitung von natürlicher Sprache betrachtet. Dabei geht es insbesondere um die Erkennung von gesprochener und geschriebener Sprache durch Maschinen.

Open Data sind Daten, die von allen zu jedem Zweck genutzt, weiterverbreitet und verwendet werden dürfen. Dabei fallen in der Regel keine (Lizenz-)Kosten an.

Open Source LLM’s sind Sprachmodelle, deren Quellcode öffentlich zugänglich ist und von jedermann frei genutzt, verändert und verbreitet werden kann. 

Ein Prompt ist eine initiale Text- oder Befehlseingabe, die eine Benutzerin oder ein Benutzer einem Large Language Model gibt, um eine spezifische Antwort oder Ausgabe zu generieren.

Prompt Engineering meint die Eingabe der Beschreibung einer durch die KI durchzuführenden Aufgabe in ein Bedienfeld.  

Quantencomputer arbeiten, anders als herkömmliche Computer, mit Quanten­bits (Qbits). Durch diese Technologie können in verschiedenen Anwendungs­bereichen, zum Beispiel in der KI-Forschung, der Medizin oder den Materialwis­senschaften, Fragen beantwortet werden, für die selbst die leistungsfähigsten herkömmlichen Rechner nicht über ausreichend Ressourcen verfügen. 

Robotik ist ein interdisziplinäres Feld zwischen Informatik, Elektrotechnik und Maschinenbau. Es werden u.a. Methoden des Maschinellen Lernens angewendet, um menschliches Handeln nachzuahmen und Tätigkeiten zu erlernen, die für Menschen nicht durchführbar sind.   

In der Quantenphysik bezeichnet Superposition die Eigenschaft eines Qubits, sich nicht nur in einem der beiden Basiszustände 0 und 1 zu befinden. Genauer gesagt, kann es sich in einer beliebigen Überlagerung dieser beiden Zustände befinden – es ist dann eine Superposition der beiden Zustände und kann dadurch jeden beliebigen Wert zwischen 0 und 1 annehmen

Die Quantenverschränkung – von Albert Einstein auch „spukhafte Fernwirkung“ genannt – beschreibt die besondere Eigenschaft zweier Teilchen, deren Zustände so miteinander verknüpft sind, dass eine Änderung des Zustands eines Teilchens unmittelbar eine entsprechende Änderung des anderen Teilchens bewirkt – unabhängig von der räumlichen Entfernung zwischen ihnen.