„Adversarial Learning beschreibt ein Verfahren, bei dem mehrere KI-Modelle miteinander konkurrieren, um ihre Fähigkeiten gegenseitig zu verbessern. Bekannt wurde dieses Prinzip durch Generative Adversarial Networks (GANs).“
Agentische KI
„Agentische KI bezieht sich auf fortschrittliche KI-Systeme, die über das bloße Reagieren auf Befehle hinausgehen; sie generieren Inhalte, führen Aufgaben autonom aus und erreichen Ziele. Diese Systeme kombinieren Denkvermögen, Gedächtnisfunktionen und Feedback-Schleifen, um eigenständig Aktionen zu planen und durchzuführen, […].“
AGI (Artificial General Intelligence)
„Artificial General Intelligence beschreibt eine hypothetische KI, die flexibel und vielseitig denkt und handelt wie ein Mensch. Diese KI wäre fähig, jede Aufgabe zu bewältigen, die ein Mensch beherrscht. AGI ist aktuell noch theoretisch […].“
AI (Artificial Intelligence) / KI (Künstliche Intelligenz)
„AI (Artificial Intelligence) / KI (Künstliche Intelligenz): Der englische Begriff für Künstliche Intelligenz, der häufig synonym verwendet wird. Künstliche Intelligenz bezeichnet Technologien, Algorithmen und Systeme, die menschliches Verhalten imitieren.“
Algorithmus
„Algorithmen sind (komplexe) Regelwerke zur Lösung von Problemen. Sie verarbeiten Eingabedaten mit Hilfe von verschiedenen mathematischen und statistischen Methoden, um auf diesem Weg eine Ausgabe in Form von Daten oder Handlungsvorschriften zu generieren.“
Autonome Systeme
„Autonome Systeme sind in der Lage, komplexe Aufgaben in verschiedenen Situationen zu lösen, indem sie eigenständig einen Handlungsplan zur Problemlösung entwickeln und ausführen, ohne auf externe Hilfe angewiesen zu sein.“
„Barrierefreiheit: Die Gestaltung von Produkten, Dienstleistungen und Umgebungen, die für alle Menschen, unabhängig von ihren individuellen Fähigkeiten oder Einschränkungen, zugänglich sind. In Bezug auf KI kann Barrierefreiheit bedeuten, dass bei KI-Systemen eine Vielzahl von Interaktionsmöglichkeiten implementiert werden.“
Basismodelle
„Basismodelle sind große KI-Modelle, die auf umfangreichen Daten trainiert wurden. Sie dienen als universelle Grundlage, auf der spezifische KI-Anwendungen entwickelt werden können.“
Bias
„Bias bezeichnet eine systematische Verzerrung oder Voreingenommenheit, die KI-Systeme aufgrund unausgewogener Trainingsdaten entwickeln können. Bias kann zu ungewollten, diskriminierenden Entscheidungen führen.“
Big Data
„Unter Big Data versteht man riesige und komplexe Datenmengen, die traditionelle Methoden der Datenverarbeitung herausfordern. KI-Algorithmen ermöglichen jedoch die effiziente Analyse solcher Daten.“
Bildgenerator
„Bildgeneratoren sind Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhen und nach einem Input des Benutzers (einem Prompt) alle möglichen digitalen Bilder hervorbringen bzw. verändern, etwa fotorealistische Darstellungen, Zeichnungen, Gemälde oder Logos.“
Bot
„Als Bot wird ein Programm bezeichnet, welches wiederkehrende Aufgaben automatisiert bearbeiten kann und damit in verschiedenen Anwendungsszenarien einsetzbar ist. Als bekannteste Programme dieser Art sind Chatbots, Social Bots und Game Bots zu nennen.
C
Cluster
„Cluster: Eine Gruppe von ähnlichen Datenpunkten, die in einem Datensatz zusammengefasst werden. Clusteranalyse ist eine Technik im Data Mining und maschinellen Lernen, die verwendet wird, um Muster in den Daten zu identifizieren und zu gruppieren.“
Computer Vision (CV)
„Computer Vision ermöglicht es KI-Systemen, Bilder und Videos zu interpretieren. Diese Technologie kommt bei Gesichtserkennung, autonomen Fahrzeugen oder medizinischer Diagnostik zum Einsatz. KI-Systeme lernen dabei, visuelle Muster ähnlich dem menschlichen Auge zu erkennen und auszuwerten.“
Conversational AI
„Conversational AI bezeichnet KI-Systeme, die menschenähnliche Gespräche führen können – per Text oder Sprache. Diese Systeme kombinieren Sprachverarbeitung (NLP), Dialogmanagement und maschinelles Lernen.“
Cyber Security
„Cyber Security: Strategien, Maßnahmen und Tools zum Schutz digitaler Informationen vor externen Angreifern. KI kann verwendet werden, um Cyberangriffe zu erkennen und zu verhindern und um Sicherheitslücken zu identifizieren und darauf zu reagieren.“
D
Data Mining
„Data Mining bezeichnet das automatisierte Aufspüren verborgener Muster in großen Datenmengen. Ziel ist es, Trends oder Zusammenhänge aufzudecken, die für strategische Entscheidungen nützlich sind.“
Data Scientist
„Data Scientists sind Expert:innen, die große Datenmengen analysieren, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. […] Sie entwickeln Modelle und Algorithmen, mit deren Hilfe beispielsweise in Online-Shops Verkaufstrends vorhergesagt werden, die Pünktlichkeit der Bahn verbessert wird, in der Finanzindustrie Betrugsfälle aufgedeckt werden oder in der Medizin bessere Diagnosen zu ermöglichen.“
Daten
„Daten: Rohinformationen oder Fakten, die gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden können. Daten sind die Grundlage für die Analyse und Entscheidungsfindung in vielen Bereichen, einschließlich der KI.“
Datenschutz und Datensicherheit
„Datenschutz bezieht sich auf den Schutz von Einzelpersonen vor der unangemessenen Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten, einschließlich indirekter personenbezogener Daten. Die rechtliche Behandlung personenbezogener Daten ist durch die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) geregelt.“
Deepfake
„Ein Deepfake ist ein von Künstlicher Intelligenz erzeugtes oder manipuliertes Bild, Video oder Audio, das realistisch wirkt, aber in Wahrheit gefälscht ist. Die Technologie dahinter nutzt sogenannte Deep-Learning-Algorithmen, um Gesichter, Stimmen oder Bewegungen täuschend echt nachzubilden oder zu verändern.“
Deep Learning
„Deep Learning, als Teilgebiet des Machine Learnings, umfasst Datenstrukturen zur Verarbeitung und Erkennung von Mustern, deren Aufbau von der neurobiologischen Architektur des menschlichen Gehirns inspiriert ist.“
Delusion
„Im Kontext von KI bezeichnet „Delusion“ eine falsche oder irreführende Vorstellung, die von einem KI-Modell erzeugt wird, z. B. wenn das Modell falsche Annahmen über die Welt trifft oder ungenaue Vorhersagen macht, s. auch ‚Halluzinieren‘.“
Digitaler Zwilling
„Digitaler Zwilling: Ein mathematisches Modell, das das Verhalten eines physikalischen Objekts oder Prozesses beschreibt. In einer Simulationsumgebung kann ein digital twin verwendet werden, um zu simulieren, was in der realen Welt passieren würde, wenn die Parameter des Systems geändert würden.“
Diskriminierung
„Diskriminierung durch KI bezeichnet die unfaire oder ungleiche Behandlung von Personen oder Gruppen aufgrund von Vorurteilen in Trainingsdaten, algorithmischen Verzerrungen oder fehlerhaften Modellentscheidungen.“
E
Edge-KI/Edge-Computing
„Edge Computing ist eine Art von Systemarchitektur, die im Gegensatz zu Cloud Computing die Datenverarbeitung und Datenspeicherung näher an die Datenquellen (den „Edge“) bringt. Es hilft, die Reaktionszeiten und die Menge an Energie, die für die Datenübertragung benötigt wird, zu reduzieren.“
Entscheidungsfindung
„Entscheidungsfindung: KI trifft Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Algorithmen. Dabei nutzt sie verschiedene Techniken wie maschinelles Lernen und Predictive Analytics, um Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.“
Erklärbare KI
„Das Forschungsfeld der erklärbaren KI (Englisch: Explainable AI, kurz: XAI) umfasst Prozesse und Methoden, um KI-Systeme so auszustatten, dass den Nutzenden interne Funktionsweisen und Einflussfaktoren einer konkreten Einzelentscheidung aufgezeigt und erklärt werden.“
Ethik in KI
„Ethik in KI: Ein Bereich, der sich mit den ethischen Fragen und Herausforderungen befasst, die durch den Einsatz von KI-Technologien entstehen können, wie Datenschutz, Privatsphäre, Gerechtigkeit und soziale Auswirkungen.“
EU AI Act
„Der EU AI Act ist das erste umfassende Gesetz zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union. Er soll sicherstellen, dass KI-Systeme sicher, transparent und nicht diskriminierend sind. Das Gesetz teilt KI-Anwendungen in vier Risikokategorien ein – von minimalem bis hin zu inakzeptablem Risiko – und legt je nach Stufe unterschiedliche regulatorische Anforderungen fest.“
Expertensysteme
„Expertensysteme, als Teilgebiet der symbolischen KI, setzen sich in Form von explizit hinterlegten Fakten und Regeln mit einem abgegrenzten Fachgebiet auseinander. Probleme aus diesem abgegrenzten Fachgebiet werden in der Folge überwiegend in Form von Wenn-Dann-Funktionen bearbeitet.“
F
Finetuning
„Finetuning: Das erneute Trainieren eines bereits vortrainierten KI-Modells mit eigenen Daten aus einer spezifischen Anwendungsdomäne wird als Finetuning bezeichnet.“
G
GAN (Generative Adversarial Network)
„GAN: Ein Modell in der KI, das aus zwei neuralen Netzwerken besteht: einem Generator und einem Diskriminator. Das Ziel besteht darin, dass der Generator aus Trainingsdaten neue Daten erstellt, die vom Diskriminator nicht von den Trainingsdaten zu unterscheiden sind.“
Generalisierung
„Generalisierung bezeichnet die Fähigkeit eines KI-Modells, die Muster und Zusammenhänge, die es aus den Trainingsdaten gelernt hat, auf neue und unbekannte Daten anzuwenden.“
Generative KI
„Generative KI sind Modelle der künstlichen Intelligenz, die auf Basis von Beispielen, den Trainingsdaten, Inhalte erzeugen können. Bekannte Beispiele für generative KI-Anwendungen sind ChatGPT für Texte oder DALL-E für Bilder. Andere KIs generieren zum Beispiel Musik oder Videos.“
Generative Konstruktion
„Generative Konstruktion: Fähigkeit einer Anwendung, z. B. einer CAD-Software, autonom eine Reihe von Entwurfsalternativen unter Berücksichtigung einer Reihe von Einschränkungen zu generieren. Verwendet Techniken wie KI, Optimierung und Simulation.“
Gewichte
„Im Zusammenhang mit KI-Systemen bezeichnen Gewichte einen Zahlenwert, der den Verbindungen einzelner Verarbeitungseinheiten (z. B. Neuronen) zugeordnet wird.“
Ghost Work
„Ghost Work: Eine Form der Arbeit, bei der menschliche Arbeitskräfte im Hintergrund arbeiten, um KI-Systeme zu unterstützen oder zu verbessern, indem sie Aufgaben ausführen, die von KI allein noch nicht bewältigt werden können. Dazu gehören z. B. das Labeln von Daten, die Überprüfung von Vorhersagen oder das Training von Modellen.“
Grokking
„Grokking im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz bezeichnet den Prozess, bei dem ein neuronales Netzwerk plötzlich ein Muster im Datensatz erlernt und von zufälliger Verallgemeinerung zu perfekter Verallgemeinerung übergeht.“
Grounding
„Grounding bezeichnet den Prozess, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) mit spezifischen, relevanten Informationen versorgt werden, die nicht Teil ihres trainierten Wissens sind.“
Guardrails
„Guardrails (zu Deutsch: Leitplanken) sind Schutzmechanismen, die verhindern sollen, dass KI-Systeme unerwünschte oder gefährliche Inhalte erzeugen. Sie setzen Grenzen für das Verhalten der KI und sorgen dafür, dass ethische, rechtliche oder sicherheitsrelevante Vorgaben eingehalten werden.“
H
Halluzination
„Als Halluzinationen von KI-Systemen werden Fälle bezeichnet, in denen eine KI falsche Informationen ausgibt und diese als Fakten darstellt. Dies passiert besonders bei Sprachmodellen wie ChatGPT, weil sie nicht verstehen, was sie sagen, sondern nur […] die wahrscheinlichste Antwort berechnen.“
Hybride KI
„Hybride KI kombiniert datenbasierte Methoden wie maschinelles Lernen mit regelbasierten, logischen Systemen. Dadurch entstehen robuste Lösungen, die Vorteile beider Ansätze vereinen.“
Hyperparameter
„Hyperparameter: Parameter, die die Struktur oder das Verhalten eines maschinellen Lernmodells beeinflussen, aber nicht während des Trainings aus den Daten gelernt werden. Hyperparameter müssen vor dem Training festgelegt werden und können die Leistung und das Verhalten des Modells erheblich beeinflussen.“
I
Inference
„Inference (dt. „Schlussfolgerung“ oder „Ableitung“) bezeichnet den Moment, in dem ein KI-Modell eine Antwort erzeugt. Es ist also die Ausführungsphase, in der das bereits trainierte Modell neue Eingaben verarbeitet und daraus Vorhersagen, Texte oder Entscheidungen ableitet.“
Informationelle Selbstbestimmung
„Informationelle Selbstbestimmung bezeichnet das Recht auf Souveränität hinsichtlich der Informationen über die eigene Person. Dabei wir das Ziel verfolgt, den Einfluss, den Außenstehende auf das eigene Verhalten auswirken können, zu minimieren.“
IoT (Internet der Dinge)
„IoT bezeichnet die Vernetzung von Geräten, Maschinen und Sensoren, die kontinuierlich Daten sammeln und austauschen. Kombiniert mit KI entstehen intelligente Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Abläufe automatisieren.“
K
Klassifikation
„Klassifikation: Eine Aufgabe im maschinellen Lernen, bei der ein Modell Daten in vordefinierte Kategorien oder Klassen einteilen soll. Klassifikation wird oft für Anwendungen wie Spam-Erkennung, medizinische Diagnose oder Bilderkennung verwendet.“
Konversationelle KI
„Konversationelle KI: KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, um Konversationen mit Benutzer:innen zu führen. Konversationelle KI umfasst Chatbots, Sprachassistenten und andere Anwendungen, die natürliche Sprachverarbeitungstechnologien verwenden.“
KI (Künstliche Intelligenz)
„Künstliche Intelligenz (KI) soll Aspekte menschlicher Verhaltensweisen in sich nachbilden, um auf diesem Wege ‚menschlich‘ agieren zu können, ohne es zu sein. Hierzu zählen Eigenschaften und Fähigkeiten wie das Lösen von Problemen, Erklären, Lernen, Sprachverstehen und die flexiblen Reaktionen eines Menschen.“
KI-Modell
„Ein KI-Modell ist das ‚Gehirn‘ einer Künstlichen Intelligenz – also der mathematische Kern, der trainiert wurde, um Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachanalyse oder Textgenerierung zu erledigen. Es basiert auf Daten, lernt daraus Muster und kann auf neue Eingaben reagieren.“
KI-System
„Ein KI-System ist die vollständige, anwendbare Einheit, in die das KI-Modell eingebettet ist. Es umfasst nicht nur das trainierte Modell, sondern auch die Datenquellen, Schnittstellen, Benutzeroberflächen, Sicherheitsmechanismen und ggf. weitere Softwarekomponenten.“
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L
LLM (Large Language Model)
„Ein Large Language Model (auf Deutsch: großes Sprachmodell) ist eine besonders fortgeschrittene Form der künstlichen Intelligenz, die mit riesigen Mengen von Texten trainiert wurde. Diese Modelle können plausibel klingende Texte produzieren und natürliche Sprache interpretieren. ChatGPT ist zum Beispiel ein LLM.
M
Machine Learning
„Machine Learning bezeichnet die Entwicklung von Algorithmen, die es Computerprogrammen ermöglichen, sich automatisch auf Basis von Erfahrungswerten zu optimieren. Durch diesen Bottom-up-Ansatz, bei dem Wissen auf Basis von Erfahrung entsteht, stellt Machine Learning ein Teil der Subsymbolischen KI dar.“
Multimodale LLMs
„Multimodale LLMs können mehrere Arten von Daten – wie Text-, Bild-, Audio- oder Sensordaten – gleichzeitig verstehen und verarbeiten. Sie sind in Anwendungen wie Computer Vision, autonome Fahrzeuge und Robotik integriert. Sie verbessern die Objekterkennung, das Szenenverständnis und ermöglichen es Maschinen, komplexen Anweisungen zu folgen.“
N
Natural Language Processing
„Natural Language Processing (NLP) beschreibt computergestützte Techniken zur maschinellen Erkennung und Verarbeitung von natürlicher Sprache.“
Natürliche Benutzeroberfläche (NUI)
„NUI: Eine Schnittstelle, die es Menschen ermöglicht, mithilfe natürlicher Gesten, Sprache und anderer Ausdrucksformen mit Computern zu interagieren.“
Neuron
„Das Neuron stellt die elementare Verbindungseinheit eines künstlichen neuronalen Netzes dar. Die Summe aller Neuronen ist im Stande, Eingangssignale parallel zu verarbeiten, und dient damit der effizienten Generierung von Gewichten innerhalb des künstlichen neuronalen Netzes.“
Neuronale Netze
„Neuronale Netze sind Computer-Programme, die wie ein vereinfachtes Gehirn aufgebaut sind. Sie bestehen aus vielen verbundenen künstlichen Neuronen, die – ähnlich wie Nervenzellen im menschlichen Gehirn – Informationen aufnehmen, verarbeiten und weitergeben.“
Nichtintrusive Lastüberwachung (NILM)
„NILM: Ein Verfahren zur Analyse von Spannungs- und Stromänderungen von Gebäuden oder Maschinen, die aus mehreren Untergeräten bestehen, um den individuellen Beitrag jedes Geräts im System abzuleiten.“
O
Open-Source-Modelle
„Open-Source-Modelle: KI-Modelle oder -Algorithmen, deren Quellcode öffentlich zugänglich ist und von der Gemeinschaft frei verwendet, modifiziert und verbessert werden kann.“
P
Plug-in
„Plug-in: Eine Softwarekomponente, die in ein bestehendes System integriert werden kann, um zusätzliche Funktionen oder Fähigkeiten hinzuzufügen. In Bezug auf KI könnten Plug-ins dazu verwendet werden, um KI-Modelle in andere Anwendungen oder Plattformen zu integrieren.“
Prädiktive Analytik
„Prädiktive Analytik ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen, indem er vorhandene Daten und spezielle Techniken nutzt.“
Prompt
„Prompt: In der künstlichen Intelligenz bezieht sich ein ‚Prompt‘ auf einen Text oder eine Anweisung, die einem Sprachmodell gegeben wird, um eine spezifische Aufgabe zu erfüllen oder eine Antwort zu generieren. Dies kann eine Frage, eine Beschreibung oder ein Satz sein.“
R
RAG-Modell
„Ein RAG-Modell (Retrieval-Augmented Generation oder informationsgestützte Textgenerierung) verbindet ein KI-Sprachmodell (also einen Chatbot oder Textgenerator) mit einer externen Wissensbasis, etwa einer Dokumentensammlung auf einem Laufwerk, einer Datenbank oder einem internen Firmen-Wiki.“
Reinforcement Learning
„Reinforcement Learning (verstärkendes Lernen) ist eine Methode, bei der KI-Systeme durch Versuch und Irrtum lernen. Anders als beim Supervised Learning, wo die richtigen Antworten vorgegeben werden, bekommt das System hier nur Rückmeldung, ob seine Aktionen gut oder schlecht waren.“
Resilienz
„Resilienz beschreibt die Eigenschaft informationstechnischer Systeme, eine Funktionsstörung eigenständig und ohne schwerwiegende Folgen zu bewältigen.“
Roboter/Robotik
„Roboter/Robotik: Maschinen oder mechanische Geräte, die dazu entwickelt wurden, Aufgaben autonom oder halbautonom auszuführen. Robotik bezieht sich auf das Feld, das sich mit dem Design, der Konstruktion, dem Betrieb und der Anwendung von Robotern befasst.“
S
Schwache KI
„Schwache KI bezeichnet intelligente Systeme, die trainiert und angelernt werden, um bestimmte Aufgaben zu erledigen. Dabei werden sie für die Ausführung in einem definierten Aufgabenbereich nicht explizit programmiert. Zum aktuellen Zeitpunkt sind alle jemals entwickelten KI-Systeme dieser Kategorie zuzuordnen.“
Security- and Safety-by-Design
„Safety-by-Design und Security-by-Design sind Prinzipien, die darauf abzielen, dass sowohl bei der Entwicklung von Software als auch bei der Hardware von (KI-)Systemen von Anfang an Sicherheitsanforderungen berücksichtigt werden.“
Selbstregulation
„Selbstregulation: Die Fähigkeit eines KI-Systems, sein Verhalten zu überwachen, zu bewerten und gegebenenfalls anzupassen, um bestimmte Ziele zu erreichen oder Anforderungen zu erfüllen.“
Smart Data
„Smart Data sind Datensätze, die aus Big Data gewonnen werden. Diese Daten sind strukturiert und qualitativ hochwertig, sodass diese für den weiteren Erkenntnisgewinn genutzt werden können.“
Speech-to-Text („STT“) und Text-to-Speech („TTS“)
„Speech-to-Text und Text-to-Speech sind Technologien, die Sprache in Text umwandeln und umgekehrt. Speech-to-Text verwandelt Sprachaufnahmen in geschriebenen Text, wie bei der Diktierfunktion am Smartphone.“
Sprachassistenzsysteme
„Sprachassistenzsysteme: KI-Systeme, die entwickelt wurden, um Benutzer:innen bei der Interaktion mit Computern oder elektronischen Geräten über Sprache zu helfen.“
Starke KI
„Starke KI kann von der Leistungsfähigkeit her mit menschlichen Fähigkeiten verglichen werden und wird nicht auf ein definiertes Aufgabengebiet limitiert. Problemlösung, abstraktes Denken oder Ideenfindung wären hiermit möglich.“
Subsymbolische KI
„Die Subsymbolische KI umfasst alle KI-Systeme, deren Funktionsfähigkeit auf einem Bottom-up-Ansatz beruhen. Entsprechend basieren die von KI-Systemen dieser Art ausgegebenen Erkenntnisse auf selbstständig geschlussfolgerten Mustern und Wissen aus Beispieldaten.“
Symbolische KI
„Die symbolische KI umfasst alle KI-Systeme, deren Funktionsfähigkeit darauf basiert, dass die von ihnen ausgegebenen Erkenntnisse auf explizit vorgegebenen Wissensrepräsentationen beruhen. Aufgrund der klar vorgegebenen Strukturen besteht ein Vorteil dieses Ansatzes darin, einen hohen Grad an Transparenz zu erreichen.“
Superalignment
„Superalignment: Ein Konzept in der KI-Ethik, das darauf abzielt, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie nicht nur die beabsichtigten Ziele erreichen, sondern auch im Einklang mit den Werten, Zielen und Präferenzen der Menschen handeln.“
Supervised Learning
„Supervised Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der eine KI mit gekennzeichneten Beispielen trainiert wird.“
Synthetische Stimme
„Eine synthetische Stimme ist eine künstlich erzeugte Stimme, die von Computern generiert wird.“
T
Testdatensatz
„Ein Testdatensatz ist ein Datensatz, welcher für die Modellbewertung von KI-Systemen, insbesondere im Bereich der überwachten Lernverfahren, dient. Der Testdatensatz ist vor allem dafür geeignet, das auf Basis der Trainingsdaten entwickelte Modell auf Über- oder Unteranpassung zu überprüfen.“
Token
„In der Künstlichen Intelligenz ist ein Token die kleinste Einheit, die ein Sprachmodell verarbeitet. Ein Token kann einem ganzen Wort, einer Wortendung oder sogar nur einem einzelnen Zeichen entsprechen.“
Training
„Training bezeichnet den Prozess, bei dem ein KI-Modell durch maschinelles Lernen aus vorhandenen Daten lernt. Während dieses Vorgangs passt sich das Modell schrittweise an die gegebenen Daten an und optimiert seine internen Parameter, um spezifische Aufgaben effektiver zu bewältigen.“
Trainingsdatensatz
„Ein Trainingsdatensatz ist ein Datensatz, welcher für die Modellentwicklung von KI-Systemen, insbesondere im Bereich der überwachten Lernverfahren, dient. Die Qualität der Trainingsdaten und der darin enthaltenen Muster ist dabei von entscheidender Bedeutung für die spätere Performance des jeweiligen KI-Systems.“
Transparenz
„Transparenz: Ein KI-System ist transparent, wenn ein externer Beobachter aufgrund seiner begrenzten Komplexität ein Verständnis für die internen Vorgänge entwickeln kann, was eine vollständige Nachvollziehbarkeit des Verhaltens der Anwendung ermöglicht.“
Turing-Test
„Der Turing-Test ist ein von dem britischen Mathematiker Alan Turing entwickeltes Verfahren, um die Intelligenz einer Maschine zu beurteilen. […] Der Turing-Test dient als Maßstab für die Fähigkeit einer Maschine, menschenähnliche Konversationen zu führen, und stellt eine grundlegende Herausforderung für die Entwicklung künstlicher Intelligenz dar.“
U
Überanpassung
„Überanpassung (Englisch: Over-fit) beschreibt die Eigenschaft eines KI-Systems, welches im Rahmen der Lernphase zu sehr auf die Inhalte der Trainingsdaten abgestimmt wurde, indem es ab einem bestimmten Zeitpunkt für eine Generalisierung irrelevante Merkmale in den Entscheidungsprozess einbezieht.“
Unsupervised Learning
„Beim Unsupervised Learning lernt die KI selbstständig Muster in Daten zu erkennen, ohne vorher Beispiele mit richtigen Antworten zu sehen. Das System gruppiert ähnliche Dinge oder findet Zusammenhänge – wie beim Sortieren von Puzzleteilen: nach Farben, nach Kantenformen und schließlich nach Motiven.“
Unteranpassung
„Unteranpassung (Englisch: Underfit) beschreibt die Eigenschaft eines KI-Systems, welches bereits bei der Anwendung der Trainingsdaten unzufriedenstellende Ergebnisse liefert, da aufgrund mangelnder Spezialisierung des Modells noch keine relevanten Merkmale identifiziert werden können.“
V
Validierungsdatensatz
„Ein Validierungsdatensatz ist ein Datensatz, welcher insbesondere im Bereich der überwachten Lernverfahren zur Optimierung der Hyperparameter (Parameter, der vor Beginn des Lernprozesses festgelegt wird) dient. Durch Optimierung der Hyperparameter kann dem Zustand einer Überanpassung vorgebeugt werden.“
Verstärkendes Lernen
„Das verstärkende Lernen stellt ein Lernverfahren dar, welches für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen eingesetzt wird. Mittels einer zu definierenden Belohnungsfunktion werden dem System auf anfangs noch zufällige Aktionen je nach Erfolg positives oder negatives Feedback gespiegelt.“
Vertrauensvolle und verantwortungsvolle KI
„Vertrauensvolle und verantwortungsvolle KI (Englisch: responsible and trustworthy AI) stellen aktuell relevante Konzepte für eine nachhaltige Entwicklung von künstlicher Intelligenz dar. Inhaltlich umfassen beide Konzepte weitgehend identische Charakteristiken, welche sicherstellen sollen, dass das Feld der künstlichen Intelligenz in Zukunft stets den fundamentalen Menschenrechten und Werten gerecht wird.“
Z
Zero-shot Learning
„Zero-shot Learning: Eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell in der Lage ist, Aufgaben zu bewältigen, ohne dass es zuvor explizit auf diese Aufgaben trainiert wurde. Es nutzt vorhandenes Wissen, um neue, unbekannte Aufgaben zu lösen.“
Zertifizierung
„Zertifizierungen für KI-Systeme sollen sicherstellen, dass diese bestimmten Qualitäts-, Sicherheits- oder Ethikstandards entsprechen.“
Christine Ryll ist Architektin und Fachredakteurin mit langjähriger Erfahrung in der Architekturkommunikation. Sie arbeitet selbstständig in den Bereichen Redaktion, Pressearbeit und Content-Entwicklung. Ihr thematischer Schwerpunkt liegt auf der Architektur-, Bau- und Immobilienbranche, mit besonderem Fokus auf Holzbau, Nachhaltigkeit sowie digitale und IT-bezogene Entwicklungen.
„Künstliche Intelligenz, Hyperrealität und die Rolle der Gestaltung“
Jean Baudrillard veröffentlichte „Simulacres et Simulation“ 1981, zu einem Zeitpunkt, an dem das Fernsehprogramm in den Nachtstunden noch von einem Testbild unterbrochen wurde, und zwei Jahre bevor die Einführung der TCP/IP-Protokolle den Grundstein für das legten, was wir heute als Internet kennen. In diesem Buch argumentiert er bereits damals, dass Zeichen keine Wirklichkeit mehr repräsentieren. Sie ersetzen sie. In vier Phasen beschreibt Baudrillard, wie ein Bild zunächst eine Wirklichkeit widerspiegelt, sie dann verschleiert, dann deren Fehlen kaschiert und schließlich zu einem reinen Simulacrum wird, das keine Referenz außerhalb seiner selbst mehr kennt.
Eigentlich dachten wir, dass mit der Digitalisierung alles nur handlicher, platzsparender würde. Doch gerade die schnell wachsenden Cloud- und KI-Anwendungen sind auf leistungsfähige Rechenzentren angewiesen. Und die fressen richtig Fläche. Über den derzeit einzigen Bauboom im Lande.
