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2. KÜNSTLICHE
INTELLIGENZ
INHALTSVERZEICHNIS
Einleitung
Geschichte
Arten von KI
Machine Learning
Deep Learning
NLP
Computer Vision
KI-Ethik
Ausblick
KI eine Einführung
-

3. Technologien und Systeme, die in der Lage sind,
menschenähnliche kognitive Fähigkeiten zu simulieren,
einschließlich des Lernens, der Problemlösung, der
Entscheidungsfindung und der Spracherkennung
WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)?
Wirtschaftliche Bedeutung
Gesellschaftliche Bedeutung
Ethik und Regulierung
Forschungsbedarf
WARUM IST KI EIN WICHTIGES THEMA?
EINLEITUNG

4. 1943: Warren McCulloch und Walter Pitts entwickeln ein Modell eines künstlichen
neuronalen Netzes
1950: Alan Turing veröffentlicht den Artikel "Computing Machinery and
Intelligence", in dem er das Konzept des Turing-Tests einführt
1956: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon
organisieren die Dartmouth-Konferenz und prägen den Begriff "künstliche
Intelligenz"
1957: Frank Rosenblatt entwickelt das Perzeptron, ein einfaches neuronales
Netzwerk
1960-1970: Expertensysteme werden entwickelt, um menschliches Wissen in
Computerprogrammen zu modellieren
1980-1990: Maschinelles Lernen wird populär, insbesondere durch die Entwicklung
von Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen mit mehreren Schichten
2000er-Jahre: Big Data und Cloud Computing ermöglichen die Verarbeitung großer
Datenmengen, was zu Fortschritten in der Deep-Learning-Technologie führt
2010er-Jahre: Durchbruch von Deep Learning in der Computer Vision,
Sprachverarbeitung, Spiel- und Robotersteuerung
2020er-Jahre: KI wird in vielen Bereichen der Wirtschaft und des täglichen Lebens
eingesetzt, wie z. B. autonome Fahrzeuge, Sprachassistenten und mehr
WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)?
GESCHICHTE

5. Rein reaktive KI (reactive machines)
Systeme mit begrenztem Gedächtnis (limited memory)
Systeme mit eigenem Bewusstsein (theory of mind)
Systeme, die sich "ihrer selbst" bewusst sind (self aware)
1.
2.
3.
4.
SCHWACHE KI - STARKE KI
ARTEN VON KI

6. Überwachtes Lernen (supervised learning)
Unüberwachtes Lernen (unsupervised learning)
Halb-überwachtes Lernen (semi-supervised learning)
Bestärkendes Lernen (reinforcement learning)
1.
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3.
4.
DIE VIER TYPEN
MACHINE
LEARNING
strukturierte Daten
kleine - mittlere Datensätze
eher einfache Hardware nötig
kurze Laufzeiten
teilweise einfach zu interpretierende Algorithmen
MERKMALE
Durch Verwendung von Algorithmen, statistischen Modellen und
probabilistischen Techniken können Maschinen Muster in Daten erkennen und
automatisch lernen, wie man Vorhersagen oder Entscheidungen auf der
Grundlage dieser Muster trifft.
WAS IST MACHINE LEARNING?

7. Eingabeschicht
hidden layer 1-x
Ausgabeschicht
STRUKTUR - DIE LAYER
DEEP
LEARNING
unstrukturierte Daten und strukturierte Daten
große Datensätze (big data)
leistungsstarke Hardware nötig
lange Laufzeiten
schwer bis unmöglich zu interpretierende Algorithmen
MERKMALE
Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten (layer),
um komplexe Muster in Daten zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
Durch Algorithmen, die mehrere Schichten von Neuronen enthalten, können
automatisch Merkmale und Muster in Daten extrahiert werden, die von
herkömmlichen Machine-Learning-Verfahren nicht erkannt werden.
WAS IST DEEP LEARNING?

8. Themenerfassung in Texten
Dokumentenzusammenfassung
Sprachübersetzung
Sprachsynthese (Text-to-Speech)
Speech to Text
Content-Kategorisierung
Sentimentanalyse
Kontextuelle Extraktion
Prognoseerstellung
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8.
9.
VERWENDUNGSZWECKE
NATURAL
LANGUAGE
PROCESSING
(NLP)
Chatbots
Kundensupport
Filtern von (Spam)-Nachrichten
BEISPIELANWENDUNGEN
Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Computern ermöglicht, menschliche
Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren (manipulieren).
WAS IST NLP?

9. Erkennung
Rekonstruktion
Reorganisation
1.
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3.
SCHLÜSSELPROZESSE IN KOMBINATION MIT NLP
COMPUTER
VISION
autonomes Fahren
Roboteranwendungen
Bildersuche & Objekterkennung
Gesichtserkennung
BEISPIELANWENDUNGEN
Das Verarbeiten und Verstehen von visuellen Informationen wie Bilder und
Videos durch Computer.
WAS IST COMPUTER VISION?

10. KI-ETHIK
Vorrang menschlichen Handelns und menschlicher Aufsicht
Technische Robustheit und Sicherheit
Schutz der Privatsphäre und Datenqualitätsmanagement
Transparenz und Erklärbarkeit
Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness
Gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen
Rechenschaftspflicht
KI-Systeme haben ein enormes Potenzial, unser Leben zu verbessern, aber sie
können auch unerwünschte Auswirkungen haben. Wichtig ist daher:
1.
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Quelle: BMWK
ETHISCHE LEITLINIEN FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

11. AUSBLICK Mehr Anwendungen in verschiedenen Branchen
Fortschritte im Bereich der selbstlernenden Systeme
Fortschritte in der Robotik
Mehr Ethik und Regulierung
Verbesserte Mensch-Maschine-Interaktion
Fortschritte in der Sprachtechnologie
Mehr KI-Systeme in der Cloud
Zunehmende Kombination von "Erweiterter Realität" (AR) und "Virtueller
Realität" (VR) mit KI-Technologien
EIN BLICK IN DIE ZUKUNFT

12. VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT!
JETZT: ABSCHLUSS-Q&A