Definitionen zu den Arten von künstlicher Intelligenz
Schwache KI (weak/narrow AI):
- Schwache KI kann bestimmte Probleme lösen, weil sie darauf trainiert oder dafür gebaut wurde. Diese Form wird eingesetzt, um spezifische Aufgaben zu erledigen. Die KI-Systeme arbeiten auf der Basis von Algorithmen und sind auf bestimmte Bereiche oder Funktionen begrenzt. Beispiele hierfür sind Chatbots oder personalisierte Empfehlungssysteme.
Schwache KI-Systeme sind Ihnen bereits im Alltag begegnet. Sie finden sich beispielsweise in:
- Zeichen- bzw. Texterkennungsprogrammen
- Navigationssystemen
- Spracherkennung
- Individuelle Anzeige von Werbung
Starke KI (strong/general AI):
- Starke KI kann jedes Problem lösen, ohne vorher genau mit diesem Problem Erfahrung gesammelt zu haben. Sie kann sich selbstständig neues Wissen aneignen und komplexere Probleme lösen. Somit ist starke KI in der Lage, die Steuerung von selbstfahrenden Autos beherrschen, und auf sich verändernde Situationen im Straßenverkehr eigenständig zu reagieren.
- An dieser Form der KI wird weiterhin geforscht. Ziel ist es, das menschliche Gehirn nachzuahmen, indem diese Form der KI sogar Bewusstsein, Verständnis und Emotionen simuliert.
Sollte es in Zukunft gelingen, eine derart leistungsstarke Künstliche Intelligenz zu entwickeln, würde sie voraussichtlich folgende Merkmale aufweisen:
- Logisches Denkvermögen
- Entscheidungsfähigkeit trotz möglicher Unsicherheit
- Planungs- und Lernfähigkeit
- Kommunikationsfähigkeit in natürlicher Sprache
- Kombination aller Fähigkeiten, um ein übergeordnetes Ziel zu erreichen
Maschinelles Lernen und Deep Learning
Im Großen und Ganzen ist Deep Learning ein Teilbereich des maschinellen Lernens und maschinelles Lernen ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Man kann sie sich als eine Reihe von sich überschneidenden Kreisen vorstellen, wobei KI den größten einnimmt, gefolgt von maschinellem Lernen und Deep Learning.
Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beide Arten von KI. Kurz gesagt: Maschinelles Lernen ist KI, die sich automatisch und mit minimalen menschlichen Eingriffen anpassen kann. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze verwendet, um den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachzuahmen.
Die nachfolgende Grafik gibt einen Blick auf diese wichtigen Unterschiede:
Maschinelles Lernen (ML):
- Ein Bereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und sich verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Algorithmen nutzen historische Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
- Wann wird maschinelles Lernen angewendet? Machine Learning (ML) ist besonders effektiv bei der Verarbeitung strukturierter Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen können, wie beispielsweise Datenbanken oder Excel-Tabellen. In solchen Fällen besitzen die Datenfelder eine definierte Bedeutung und Struktur. Mithilfe dieser Strukturen entwickelt Machine Learning seine Algorithmen, um diese Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Diese Algorithmen können dann auf neue, unbekannte Daten angewendet werden, um Erkenntnisse und Vorhersagen zu generieren.
Deep Learning:
- Eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens, das sich auf neuronale Netze stützt, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Deep Learning ermöglicht es Systemen, aus unstrukturierten Daten zu lernen und komplexe Muster zu erkennen.
- Wann wird Deep Learning angewendet? Deep Learning ist besonders effektiv bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern, Musik oder Sprache. In diesem Bereich ist es charakteristisch, dass das Deep Learning selbstständig die erforderlichen Strukturen identifiziert. Eine wesentliche Voraussetzung für die Entwicklung eines hochwertigen Modells ist eine umfangreiche Datensammlung, da Deep-Learning-Verfahren eine große Menge an Daten benötigen, um eine hohe Modellgenauigkeit zu erzielen.
Große Sprachmodelle / Large Language Models (LLMs) und generative KI:
Die Welt der Generativen KI ist vielfältig und bezeichnet eine breite Kategorie von KI-Anwendungen, die in der Lage sind, eigenständig Inhalte zu erstellen. Und obwohl nicht alle Tools auf Large Language Models (LLMs) basieren, gehören alle LLMs zur Familie der Generativen KI. Genauer gesagt stellen sie den Teil dar, der Text generiert.
Große Sprachmodelle / Large Language Models (LLMs):
- Große Sprachmodelle (LLMs) stellen eine spezialisierte Form der generativen KI dar, die revolutionäre Fähigkeiten im Umgang mit Text und Sprache bietet. Sie sind darauf trainiert, menschliche Sprache auf einem Niveau zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, das bis vor kurzem unvorstellbar war. Diese Modelle, zu denen prominente Beispiele wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) gehören, können komplexe Sprachaufgaben bewältigen, von der Texterstellung über die Beantwortung von Fragen bis hin zur Übersetzung zwischen Sprachen.
- Die Entwicklung und Funktionsweise von LLMs basiert auf dem Training mit gigantischen Textdatenmengen, durch das sie lernen, Muster, Nuancen und Kontexte der menschlichen Sprache zu erfassen. Diese Fähigkeit ermöglicht es LLMs, in natürlicher Sprache mit Menschen zu interagieren und Inhalte zu generieren, die von hoher Qualität sind. Durch die Anwendung von Deep Learning und maschinellem Lernen, wie bereits im Abschnitt weiter oben diskutiert, können LLMs kontinuierlich aus neuen Daten lernen und sich anpassen, um ihre Leistung und Genauigkeit zu verbessern.
- In der Praxis eröffnen LLMs neue Horizonte. Sie können beispielsweise zur Verbesserung von Chatbots eingesetzt werden, indem sie diesen ermöglichen, natürlichere und kontextbezogenere Antworten zu liefern. Dies steigert die Kundenzufriedenheit und Effizienz im Kundenkontakt erheblich. Darüber hinaus können LLMs bei der Analyse und Verarbeitung von Kundendaten eingesetzt werden, um tiefergehende Einblicke zu gewinnen und personalisierte Inhalte zu erstellen. Die Fähigkeit, aus unstrukturierten Datenmengen zu lernen, macht LLMs zu einem unschätzbaren Werkzeug für die Erstellung und Optimierung von Inhalten, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen der Nutzer zugeschnitten sind.
Generative KI:
- Diese Art von KI-Technologie hat die Art und Weise, wie wir über maschinelle Kreativität und Inhaltsproduktion denken, grundlegend verändert. Generative KI-Modelle sind darauf ausgelegt, aus vorhandenen Daten zu lernen und auf Basis dieser Informationen neue Inhalte zu erzeugen, die den erlernten Mustern ähneln. Diese Technologie hat eine breite Palette von Anwendungen, von der Textgenerierung über die Erstellung von Bildkunst bis hin zur Komposition von Musik und der Erstellung von realistischem Videomaterial.
- Ein Schlüsselelement der generativen KI ist ihre Fähigkeit, komplexe Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen, mit denen sie trainiert wurde. Durch das Training mit großen Datensätzen kann ein generatives Modell lernen, Texte, Bilder oder Musik zu erzeugen, die für Menschen sinnvoll und ästhetisch ansprechend sind. Diese Modelle nutzen eine Vielzahl von Techniken, darunter, aber nicht beschränkt auf, generative adversarial networks (GANs), autoencoders und Transformer-Architekturen, um nur einige zu nennen.
- In der Praxis bietet generative KI für Unternehmen revolutionäre Möglichkeiten. Hier kann generative KI genutzt werden, um aus langen Dokumenten präzise Zusammenfassungen automatisch zu erstellen. Dies spart nicht nur wertvolle Zeit, sondern erhöht auch die Effizienz bei der Informationsverarbeitung und -analyse. Darüber hinaus kann generative KI in der Kundenkommunikation eingesetzt werden, um auf Kundenanfragen mit generierten Antworten zu reagieren, die so präzise und hilfreich sind, dass sie von menschlich verfassten Antworten kaum zu unterscheiden sind.
Die Rolle der KI bei Intelligent Document Processing (IDP)
Unsere IDP-Lösung nutzt fortschrittliche KI-Technologien, um Ihre Dokumentenverarbeitungsprozesse zu automatisieren. Hierbei kommen Algorithmen des maschinellen Lernens als auch Algorithmen des Deep Learning zum Einsatz. Letztere ermöglichen es, große Mengen an unstrukturierten Daten zu analysieren, zu verstehen und in nützliche Informationen umzuwandeln. Unsere KI-Modelle lernen kontinuierlich dazu und verbessern sich mit jeder Interaktion, was die Genauigkeit und Effizienz Ihrer Dokumentenverarbeitung erheblich steigert.
Vorteile der KI für Unternehmen:
- Effizienzsteigerung: Workflow Automatisierung Ihrer Routineaufgaben reduziert die Bearbeitungszeit und erhöht Ihre Produktivität.
- Datengetriebene Entscheidungen: Durch die Analyse großer Datenmengen, wie unstrukturierte Daten, können Sie fundierte Entscheidungen treffen.
- Innovationsförderung: KI-Technologien ermöglichen digitale Transformation und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
unendliche Möglichkeiten.
ExB ist eine Intelligent-Document-Processing-Plattform, die unstrukturierte Daten aus jeder Art von Dokumenten in strukturierte Ergebnisse verwandelt. Unsere KI-basierte Software kann nicht nur alle relevanten Informationen Ihrer Dokumente auslesen, sondern diese auch verstehen. So können Sie Ihre Prozesse automatisieren und sparen sowohl Zeit & Geld, während sich gleichzeitig Ihre Customer Experience und Mitarbeiterzufriedenheit verbessert. Win-win.
Die vier Typen künstlicher Intelligenz
Die Entwicklung von Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz hat zur Einteilung in vier Haupttypen geführt, die die Bandbreite ihrer Fähigkeiten und Entwicklungsstufen verdeutlichen. Diese Klassifizierung hilft zu verstehen, wie KI-Systeme funktionieren und welche Potenziale sie für die Zukunft bergen.
Typ 1 – reaktive Maschinen:
Reaktive Maschinen sind die grundlegendste Form der künstlichen Intelligenz, die darauf ausgelegt sind, spezifische Aufgaben oder Probleme zu lösen, ohne vergangene Erfahrungen zu speichern oder zu lernen. Sie reagieren auf direkte Stimuli und können sehr komplexe Situationen bewältigen, solange diese innerhalb ihres Programmierrahmens liegen (schwache KI). Ein bekanntes Beispiel ist das Schachprogramm Deep Blue, das den Weltmeister Garry Kasparov besiegte.
Typ 2 – begrenztes Gedächtnis:
KI-Systeme mit begrenztem Gedächtnis können über ihre reaktiven Fähigkeiten hinausgehen, indem sie Daten aus der jüngsten Vergangenheit nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Diese Art von KI integriert historische Daten in ihre Algorithmen, um ihr Verhalten für zukünftige Aufgaben zu verbessern. Durch Machine Learning wird sie beispielsweise mit Daten trainiert und durch den Einsatz von neuronalen Netzen und überwachtem Lernen ist sie in der Lage, eine umfangreiche Sammlung von Daten und Vorgehensweisen zu entwickeln (starke KI).
Im Gegensatz zu reaktiven Maschinen kann sie daher auf vergangene Erfahrungen zurückgreifen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass sie nur auf begrenzte Informationen zugreifen kann. Autonome Fahrzeuge, die Verkehrsdaten in Echtzeit verarbeiten, sind ein Beispiel für diese Kategorie.
Ein weiteres Beispiel ist Ihr Smartphone. Es enthält höchstwahrscheinlich einen Sprachassistenten wie Siri oder „Ok Google“. Auch diese Assistenten gehören zum zweiten KI-Typ (begrenztes Gedächtnis) und können auf Sprachbefehle reagieren, beispielsweise um Daten aus dem Internet abzurufen, Ihren Kalender zu organisieren oder andere Apps und Informationen zu verwalten. Ebenfalls in diese Kategorie fallen KI-gestützte Anwendungen wie ChatGPT.
Es ist offensichtlich, dass künstliche Intelligenzen des zweiten Typs äußerst vielfältig in ihren Funktionen sein können. Jedoch wird eine KI nicht ausschließlich anhand ihres Funktionsumfangs kategorisiert, sondern vielmehr anhand ihrer Funktionalität. Ein Schachcomputer (Typ 1) kann bei einem Zug Ihrerseits direkt den bestmöglichen Gegenzug mithilfe der KI-Algorithmen errechnen. Doch ein Schachcomputer kann eben nur diese eine Aufgabe erfüllen, nämlich Schach spielen. Ein Typ 1 Schachcomputer baut auch keinen Charaktertypen der Gegenspieler auf wie: Gegenspieler A spielt generell eher defensiv, daher muss Strategie A gewählt werden. Bei Spieler B, der offensiver spielt, kann Strategie A oder B gewählt werden.
Die KI des zweiten Typs kann hingegen bedingt vorausplanen. Ein Sprachassistent kann Ihnen beispielsweise Vorschläge zu weiteren Themen machen, die für Sie relevant sein könnten, und ein selbstfahrendes Auto kann trotz unvorhergesehener Ereignisse sicher ans Ziel gelangen. Auch ChatGPT kann aus einer Fülle von Daten die richtigen für Ihren Text auswählen. Obwohl ChatGPT möglicherweise leistungsstärker erscheint als Siri, fehlt ihm die entscheidende Eigenschaft einer Typ-3-KI: die Fähigkeit, Emotionen zu verstehen oder gar zu empfinden. Daher wird auch die vermeintlich mächtige ChatGPT-Software „nur“ als Typ-2-KI eingestuft.
Typ 3 – Theorie des Geistes:
Die „Theorie des Geistes“ ist ein fortgeschrittener Typ von KI, an dem Forscher arbeiten, der jedoch noch nicht vollständig realisiert ist. Diese KI-Systeme sollen in der Lage sein, menschliche Gedanken und Emotionen zu verstehen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Das Ziel ist es, Maschinen zu entwickeln, die die menschliche Psychologie verstehen und in sozialen Kontexten interagieren können.
Typ 4 – Selbsterkenntnis:
Selbstbewusste KI repräsentiert den Gipfel der KI-Entwicklung, eine Stufe, auf der Maschinen ein eigenes Bewusstsein, Gefühle und Selbstbewusstsein haben würden. Solche Systeme würden nicht nur die Welt um sich herum verstehen, sondern auch ihre eigene Existenz und ihre Rolle darin. Diese Art von KI bleibt weitgehend theoretisch und ist Gegenstand von Science-Fiction und zukünftiger Forschung.
Anwendung von KI Typen in unserer IDP-Lösung
Unsere IDP-Lösung basiert insbesondere auf KI-Typ 2 (Begrenztes Gedächtnis) und teilweise auf KI-Typ 1 (Reaktive Maschinen), um Dokumentenverarbeitungsaufgaben zu automatisieren. Durch die Integration von Algorithmen, die aus Daten lernen und sich anpassen, bieten wir Ihnen eine dynamische und effiziente Lösung für die Verarbeitung unstrukturierter Daten in Ihrem Unternehmen.
Während die Visionen von „Theorie des Geistes“ und „Selbstbewusstsein“ die langfristigen Ambitionen der KI-Forschung darstellen, konzentrieren wir uns darauf, Ihnen bereits heute praktische und sofort einsetzbare Lösungen anzubieten, die Ihnen dabei helfen, Dokumentenprozesse zu optimieren und Ihre Effizienz zu steigern.
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