Künstliche Intelligenz in Deutschland

Künstliche Intelligenz verändert die Welt. Das steht fest. Selbstlernende Algorithmen werden heute auf der ganzen Welt entwickelt und immer mehr Volkswirtschaften setzen auf eine Förderung der KI-Entwicklung im eigenen Land. Maschinelles Lernen nützt der Menschheit auf dem ganzen Globus – einzelne Staaten profitieren davon. Aber wie steht es um die Künstliche Intelligenz in Deutschland? Ist die deutsche Entwicklung der KI international wettbewerbsfähig? Und wie sieht es mit staatlichen Förderungen aus?

Arten und Bedeutung von KI-Trainingsdaten

1997 war ein entscheidendes Jahr in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI), denn zum ersten Mal gelang es einer Maschine, einen Weltmeister im Schach zu besiegen. Deep Blue war ein IBM Supercomputer und hatte, nach der 4:2-Niederlage gegen Garry Kasparov in 1996 dazugelernt und sich verbessert, um ihn 1997 schließlich nach einer erbitterten Schlacht zu schlagen.

Maschinelles Lernen und KI verwenden komplizierte Algorithmen, um Informationen zu verarbeiten und zu lernen. Diese Algorithmen imitieren das menschliche Gehirn und genau wie ein menschliches Kind lernt können sie auch durch Daten und Erfahrung gelehrt werden.

SEO & KI: Mit automatisch geschriebenen Texten an die Google-Spitze?

Es ist der Traum für alle Webseitenbetreiber*innen. Ein Keyword in einen Computer eingeben und der schreibt dann in Sekunden so viele passende SEO-Texte, wie sie brauchen. Aber wie weit sind künstliche Intelligenzen (KI) wirklich, wenn es ums Schreiben geht? Können sie perfekte, suchmaschinenoptimierte Texte verfassen?

Was bringt Künstliche Intelligenz (KI) der Umwelt? – 7 verblüffende Einblicke

Retten KI-gesteuerte Autos die Straßen vor dem Verkehrskollaps? Hilft Künstliche Intelligenz ressourcenschonender zu leben? Wird Energieversorgung durch Künstliche Intelligenz zum Kinderspiel? Wir gewähren 7 Einblicke zu KI und Umwelt.

Cognitive Computing – Hype oder Fortschritt?

Erst kam Künstliche Intelligenz, dann folgten die Begriffe Maschinelles Lernen und Deep Learning. Und jetzt kommt Cognitive Computing. Was ist dran an diesem neuen Konzept? Ist es nur ein neues Buzzword aus der IT-Szene, das sich gewinnbringend für Marketingzwecke einsetzen lässt? Oder verbirgt sich dahinter ein neuer Ansatz, der Maschinen das menschliche Denken einen weiteren Schritt näherbringt?

Was kann KI wirklich? 8 Mythen zur Künstlichen Intelligenz entlarvt

Die Welt der Märchen sollte eigentlich Filmen und Büchern vorbehalten sein, doch wenn es um künstliche Intelligenz geht, dann werden halbseidene „KI“-Firmen und schlecht informierte Blogger*innen zu wahren Märchenerzähler*innen. Wahr ist: KI wird die Arbeitswelt verändern, doch viele Aussagen über Künstliche Intelligenz gehören definitiv ins Reich der Mythen und Märchen.

Ist Google frauenfeindlich?

Ist Google frauenfeindlich? Das Ranking für bestimmte Keywords kann durchaus diesen Verdacht wecken. Doch das Phänomen der Ungleichbehandlung liegt letztlich nicht an den Algorithmen, sondern an einem grundsätzlichen Problem der deutschen Sprache. Und wer will, kann selbst dafür sorgen, dass die Ergebnisliste diskriminierungsfrei ist.

Text-to-Speech: Hören statt Lesen

Text-to-Speech (Abk.: TTS) – dieser Begriff ist nahezu selbsterklärend: Text in Sprache verwandeln. Die hierfür eingesetzten Programme werden ständig weiterentwickelt. Zwar gibt es bis heute noch keine Anwendungen, bei denen die maschinelle Herkunft des Gesprochenen nicht erkennbar ist. Doch der technische Fortschritt lässt sich nicht aufhalten. Welche Vorteile bieten Text-to-Speech-Systeme? Nicht nur Sehbehinderte profitieren davon – auch Unternehmen können ihre Reichweite damit vergrößern.

Einsatzgebiete von Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) bedeutet die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache. NLP ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Der Mensch kommt im Alltag immer häufiger damit in Berührung – er kommuniziert mit Maschinen – sei es mit Alexa Zuhause, mit OK Google im Smartphone oder bei einem Anruf im Kunden-Support. Und die Einsatzgebiete von NLP werden immer größer.

Realistische Trainingsdaten für Maschinelles Lernen

Daten sind die Grundlage für das Training von Algorithmen. Je realistischer die Daten, umso besser die Ergebnisse. Denn Künstliche Intelligenz beruht auf genauen und zuverlässigen Informationen im Training seiner Algorithmen. Das ist eigentlich selbstverständlich, wird aber oft übersehen. Realistisch sind die Trainingsdaten dann, wenn sie die Daten widerspiegeln, die das KI-System im echten Einsatz aufnimmt. Unrealistische Datensätze behindern das Maschinelle Lernen und führen zu teuren Fehlinterpretationen.