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Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die menschliches Denken erfordern – etwa das Verstehen von Sprache, das Erkennen von Bildern oder das Treffen datenbasierter Entscheidungen. In der Praxis begegnet sie uns in vielen Formen: als Chatbot, Sprachassistent oder Empfehlungssystem. Doch KI ist nicht gleich KI. Es gibt verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz, die sich in Aufbau, Zielsetzung und Einsatzmöglichkeiten deutlich unterscheiden.
In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, welche KI-Typen aktuell relevant sind, worin sie sich unterscheiden und welche davon bereits heute im Unternehmensalltag zum Einsatz kommen.
Überblick zu den Arten von künstlicher Intelligenz
Einteilung nach Fähigkeitsgrad
Diese Klassifizierung beschreibt, wie leistungsfähig eine KI ist. Die Möglichkeiten sind vielfältig und reichen von einfachen Assistenzsystemen bis hin zu theoretischen Superintelligenzen.
Artificial Narrow Intelligence (ANI) – Die schwache KI
Die schwache KI ist darauf trainiert und fokussiert, bestimmte Aufgaben auszuführen. Eine schwache KI, die zum autonomen Fahren entwickelt wurde, wird nicht mit Ihnen Schach spielen oder über gesellschaftskritische Themen diskutieren.
Sie ist heute weit verbreitet, z.B. in Chatbots, Sprachassistenten, Texterkennung, Bildverarbeitung oder Prozessautomatisierung.
Artificial General Intelligence (AGI) – Die starke KI
AGI bezeichnet eine Form von KI, die nicht nur auf einzelne, eng definierte Aufgaben spezialisiert ist, sondern die generelle menschliche Intelligenz nachbilden kann. Eine starke KI wäre in der Lage wie ein Mensch, kontextübergreifend zu lernen, zu verstehen, zu planen, zu argumentieren und kreativ zu denken.
AGI existiert bisher nur als Forschungsvision.
Artificial Superintelligence (ASI) – Die übermenschliche KI
Diese künstliche Superintelligenz beschreibt eine hypothetische Form künstlicher Intelligenz, die nicht nur die menschliche Intelligenz erreicht, sondern diese in allen Bereichen übertrifft.
ASI ist reine Zukunftsvision und bisher nicht existent. Ihre potenzielle Entwicklung ist jedoch Gegenstand intensiver Debatten in der KI-Ethik und Sicherheit.
Einteilung nach Funktionsweise
Diese vier KI-Typen beschreiben, wie KI-Systeme „denken“ und zwar vom reinen Reagieren bis hin zu hypothetischem Selbstbewusstsein.
Reaktive Maschinen
Systeme ohne Gedächtnis oder Lernfähigkeit. Reagieren ausschließlich auf aktuelle Reize. Beispiel: Schach-KIs wie Deep Blue.
KI mit begrenztem Gedächtnis
Nutzt Informationen aus der Vergangenheit, um bessere Entscheidungen zu treffen, z.B. bei autonomen Fahrzeugen oder Sprachmodellen wie ChatGPT.
Theory of Mind (Theorie)
Künftige KI, die Emotionen, Absichten und soziale Zusammenhänge erkennen und berücksichtigen kann. Es ist ein relevantes Feld in Human-Robot-Interaction.
Selbstbewusste KI (hypothetisch)
Systeme mit eigenem Ich-Bewusstsein und Selbstreflexion. Das ist derzeit reine Vision.
Ist generative KI eine neue Kategorie?
Seit dem Durchbruch von ChatGPT, Midjourney & Co. hat eine neue Art KI weltweit für Aufmerksamkeit gesorgt: Generative künstliche Intelligenz.
Diese Systeme erzeugen eigenständig Inhalte, wie Texte, Bilder, Code, Musik oder Videos, auf Basis zuvor gelernter Muster. Möglich machen das neuronale Netze mit Milliarden Parametern (z. B. GPT-4, Claude, DALL·E oder Stable Diffusion).
Einsatzbereiche:
- Automatisierte Kundenkommunikation (Text)
- Visuelle Gestaltung (Design, Marketing)
- Softwareentwicklung (Codegenerierung)
- Medizinische Bildauswertung
- Simulation & Prototyping
Damit wäre die generative KI eher dem Bereich der schwachen KI (ANI) zuzuordnen. Allerdings unter der funktionalen Betrachtung ist generative KI sehr wohl eine neue Klasse von Anwendungen, da sie eine eigenständige Architektur, Methodik und Zielsetzung besitzt.
Generative KI ist keine neue „Intelligenzklasse“, aber eine neue funktionale Ausprägung, die inhaltlich, technisch und gesellschaftlich eine Sonderstellung einnimmt.
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Machine Learning ist der Überbegriff für Methoden, mit denen Computer aus Daten lernen. Deep Learning ist eine spezialisierte Form davon, mit tiefen neuronalen Netzen, die besonders gut für Bilder, Sprache und komplexe Muster geeignet sind.
Machine Learning
Machine Learning umfasst eine große Menge an Code und komplexe mathematische Formeln, damit Maschinen die Lösung für ein bestimmtes Problem finden können. Das lässt sich kommerziell sehr gut nutzen, denn so können große Datenmengen schnell verarbeitet und für den Menschen verständlich abgelegt werden.
Ein anschauliches Beispiel dafür sind Daten aus Produktionsanlagen, wie Maschinenzustand, Funktionalität oder Temperatur, die zentral gesammelt werden. Mehr darüber erfahren: KI in der Industrie
Mit Machine Learning können diese Daten zur Analyse des Produktionsprozesses genutzt werden, um Muster oder Anomalien im Betrieb schneller und genauer identifizieren zu können. Auf diese Weise können Warnungen oder Alerts zur Entscheidungsfindung ausgelöst werden.
Deep Learning
Die Begriffe Deep Learning und Machine Learning sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz und werden häufig synonym verwendet. Aber Deep bezieht sich nur auf eine Reihe von Algorithmen oder neuronalen Netzen, die für maschinelles Lernen entwickelt wurden und an nichtlinearem Denken teilnehmen.
Deep Learning wird beispielsweise verwendet, um Informationen zu kontextualisieren, die von Sensoren in autonom fahrenden Autos empfangen werden. Anhand der Entfernung und Geschwindigkeit von Objekten werden dann Vorhersagen basierend auf der Bewegung getroffen. Diese Information kann dann verwendet werden, um dem Auto den Impuls zum Spurwechsel zu geben.
Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI)
Es gibt inzwischen viele Möglichkeiten für den Einsatz von KI-Systemen. Nachfolgend sind einige der gängigsten Beispiele aufgeführt:
Spracherkennung
Hier wird KI zur automatischen Spracherkennung, Computerspracherkennung oder Sprache-zu-Text eingesetzt. Dabei wird die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet, um menschliche Sprache in ein geschriebenes Format zu verarbeiten. Viele mobile Geräte haben Spracherkennung in ihre Systeme integriert, um eine sprachgesteuerte Suche zu ermöglichen.
Kundenservice
Inzwischen treffen wir sie auf vielen Webseiten an: Online-Chatbots. Sie beantworten häufig gestellte Fragen (FAQs) oder bieten personalisierte Beratung, Cross-Selling-Produkte oder schlagen Größen für Benutzer vor.
Bilderkennung
Diese KI-Technologie ermöglicht es Computern und Systemen, aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben abzuleiten und Maßnahmen zu ergreifen. Auf Basis von neuronalen Netzen gibt es beispielsweise Anwendungen im Bereich Foto-Tagging in den sozialen Medien, KI-gestützte Assistenzsysteme und autonomes Fahren.
Empfehlungs-Engines
Mithilfe von Daten zum früheren Konsumverhalten können KI-Algorithmen dabei helfen, Datentrends zu entdecken. Sie werden verwendet, um effektivere Cross-Selling-Strategien zu entwickeln. Dabei werden Kunden während des Bestellvorgangs relevante Produkt-Empfehlungen unterbreitet.
Automatisierter Aktienhandel
Ursprünglich entwickelt, um Aktienportfolios zu optimieren, machen KI-gesteuerte Hochfrequenz-Handelsplattformen inzwischen Tausende von Trades pro Tag ohne menschliches Eingreifen.
Künstliche Intelligenz: was sind die Vorteile?
Einige Vorteile, wenn Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen:
- Prozessautomatisierung. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Robotern, sich wiederholende Routine- und Prozessoptimierungsaufgaben automatisch und ohne menschliches Zutun zu entwickeln.
- Mehr Zeit für höherwertige Aufgaben. KI befreit Menschen von Routine- und Wiederholungsaufgaben und lässt ihnen mehr Zeit für kreative Aufgaben.
- Reduzierung menschlicher Fehler. KI reduziert Ausfälle, die durch menschliche Einschränkungen verursacht werden. In einigen Produktionslinien wird KI verwendet, um mit Infrarotsensoren kleine Risse oder Defekte in Teilen zu erkennen, die für das menschliche Auge nicht erkennbar sind.
- Reduzierung des Zeitaufwandes für Datenanalyse. Es ermöglicht die Analyse und Verwertung von Geschäftsdaten in Echtzeit.
- Vorausschauende Wartung. Es ermöglicht die Wartung von Maschinen und Anlagen basierend auf den Betriebszeiten und -bedingungen, womit ihre Leistung und Lebensdauer erhöht werden kann.
- Faktenbasierte Entscheidungsfindung. Durch den strukturierten Zugriff auf mehr Informationen in Echtzeit können alle Verantwortlichen schneller und effizienter Entscheidungen treffen.
Herausforderungen und Voraussetzungen
Der Einsatz von neuen Technologien wie KI ist nicht ohne Risiken und auch mit Eintrittsbarrieren verbunden. Oft sind die Daten in den Unternehmen von geringer Qualität, isoliert verteilt oder inkonsistent.
Darum sollte man von Anfang an eine klare Strategie für die Organisation von Daten entwickeln. Andere Barrieren sind der Mangel an Fachkräften oder die Implementierungsdauer von KI-Projekten.
Der einfache Einstieg in KI: Die 5-Schritte-Checkliste
Unsere kompakte Checkliste führt Sie in fünf praxisnahen Schritten durch den Einstieg. Ideal für alle, die KI strategisch nutzen möchten.
Künstliche Intelligenz (KI) bei Wilde-IT
KI ist wegen all der Vorteile, die sie für Unternehmen bringt, eine Schlüsseltechnologie in der Industrie 4.0. Ära. Unternehmen, die einen digitalen Transformationsprozess starten wollen, müssen lernen, wie sie KI in ihren Prozessen sinnvoll einsetzen können. Um die Eintrittsbarrieren so gering wie möglich zu halten, ist es entscheidend mit Profis zusammenzuarbeiten, die bereits Erfahrungen mit KI-Projekten gewonnen haben.
Erfahren Sie mehr über unsere ganzheitlichen KI-Services. Durch unsere Inhouse Machine Learning Server können wir Ihre KI auch mit streng vertraulichen Daten trainieren, sodass diese nicht unkontrolliert in einer Cloud oder gar bei der Konkurrenz landen. Sprechen Sie uns mit Ihren spezifischen Fragen gerne an.
Ihr Ansprechpartner für KI-Projekte
Dimos Heinevetter
FAQs zum Thema künstlichen Intelligenz
Ein solides Datenfundament, digitale Infrastruktur (z. B. Cloud-Systeme) und ein klares Ziel. Oft helfen externe Partner beim Einstieg.
Typische Einsatzfelder sind Kundenservice, Vertrieb, Produktion, HR und Marketing und überall dort, wo Daten verarbeitet oder Entscheidungen automatisiert werden können.
Nein. Auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) können von KI profitieren, vor allem durch spezialisierte, cloudbasierte Tools mit niedrigem Implementierungsaufwand.
Die Kosten variieren stark. Erste Pilotprojekte oder SaaS-Lösungen sind oft mit überschaubarem Budget umsetzbar. Wichtig ist, den Nutzen im Verhältnis zu betrachten.
Mögliche Risiken sind fehlerhafte Ergebnisse bei schlechter Datenlage, ethische Fragestellungen oder rechtliche Unsicherheiten. Diese lassen sich durch saubere Planung und Governance reduzieren.
Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus großen Datenmengen lernen, Muster erkennen und eigenständig bessere Entscheidungen treffen können. Es bildet die Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen
