Konzepte maschinellen Lernens sind nicht neu. Bereits in den 50er und 60er Jahren des letzten Jahrhunderts wurden erste neuronale Netze entwickelt. Aufgrund der geringen Rechenleistung der damals zur Verfügung stehenden Computer wurden diese Konzepte allerdings nicht akribisch weiterentwickelt und blieben einer kleinen Gruppe von Experten vorbehalten. Auch bis in die 90er Jahre konnten sich im Grunde nur Menschen, die Zugang zu sogenannten Supercomputern wie beispielsweise „DeepBlue“ hatten, mit der Thematik des maschinellen Lernens und Konzepten Künstlicher Intelligenz praktisch auseinandersetzen.
Durch den steilen Anstieg der Rechenleistung und mit dem Aufkommen leistungsfähiger Grafikprozessoren in den späten 2000er Jahren konnten diese Konzepte unabhängig von Supercomputern praktisch genutzt werden. Außerdem ermöglichte das Internet den Zugriff auf riesige Datenmengen, die zum maschinellen Lernen benötigt werden und nun für jedermann zugänglich waren.
Die Entwicklung benutzerfreundlicher Frameworks durch Konzerne wie Microsoft, Google, Amazon und Facebook, die die Nutzung von KI und maschinellem Lernen stark erleichtern, führte in den letzten Jahren dann endgültig zum Durchbruch dieser Technologien und zur Möglichkeit der Nutzung durch eine breite Masse.
Selbstverständlich gibt es zu einem Experten-Thema, wie der Künstlichen Intelligenz, das einer ständigen Entwicklung unterworfen ist, diverse Definitionsversuche. Aus unserer Sicht, stellen die beiden folgenden Definitionen einen schönen Erklärungsansatz dar.
Ein Definitionsversuch aus technologischer Sicht:
KI ist ein Oberbegriff für Maschinen bzw. Programme, die zur „Wahrnehmung“, Logik und zum Lernen fähig sind.
Definition der Encyclopædia Britannica:
KI ist die Fähigkeit eines digitalen Computers oder computergesteuerten Roboters, Aufgaben zu erfüllen, die üblicherweise intelligenten Wesen zugeschrieben werden.
Zudem wird KI in diesem Zusammenhang gerne auch in schwache und starke KI unterteilt. Schwache KI, im Englischen auch als „Narrow AI“, also enge KI bezeichnet, meint künstliche Intelligenz, die sich auf ein eng definiertes spezifisches Problem konzentriert, z.B. Übersetzung von Text oder Auswertung von Sensoren beim Autonomen Fahren. Im Gegensatz dazu spricht man von starker KI, wenn die KI in der Lage ist, Intelligenz auf jedes Problem anzuwenden (artificial general intelligence) oder ein Bewusstsein, Sensibilität und Verstand besitzt.
Wenn man heute von den gängigen Technologien im Bereich KI spricht, muss man ehrlicher Weise von schwacher KI sprechen.
Mit dieser Website möchten wir zeigen, wie man Technologien der Künstlichen Intelligenz, oder genauer des maschinellen Lernens bereits heute nutzen kann.
Alle hier aufgeführten Szenarien nutzen bereits vortrainierte Modelle, die als Lösungen von Endverbrauchern genutzt werden können und mit geringem Programmieraufwand in Webauftritte, Desktop- oder Mobilanwendungen für Firmen, Universitäten oder Schulen eingebunden werden können, ohne selbst über große Recheneinheiten oder technische Infrastrukturen verfügen zu müssen.
Die Beispiel-Szenarien sollen zeigen, was heute bereits möglich ist. Sie zeigen aber auch, wie Konzepte maschinellen Lernens, wie z.B. Bildverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache oder Chatbots arbeiten und was bereits heute alles möglich ist.
Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Ausprobieren.