Glossar
In den Zwischentönen unserer eigenen Geschichten, wird die Künstliche Intelligenz zu einer Figur, die fasziniert und zugleich befremdet. Dieses Glossar stellt weniger eine Sammlung von Antworten dar, sondern vielmehr eine Aufforderung zum Dialog mit einer Zukunft, die schon an unsere Tür klopft. Mit jedem Begriff, den wir entschlüsseln, öffnen wir eine Pforte in eine Welt, die ebenso viel über uns selbst aussagt, wie über die Technologien, die wir erschaffen.
Wir sollten also bereit sein, nicht nur zu lernen, sondern auch kritisch zu hinterfragen und was es bedeutet, in einer Welt zu leben, die zunehmend von Geschichten geprägt wird, die nicht von uns, sondern von Maschinen erzählt werden…
► A
Adversarial Attack
Versuch, ein ML-System absichtlich mit täuschenden Daten fehlzuleiten.
Artificial Intelligence
Software, die lernen und sich anpassen kann. Sie löst Aufgaben durch Interpretation von Eingabedaten und Anpassung an Anforderungen, die bisher natürliche Intelligenz erforderten. KI benötigt große Mengen an Trainingsdaten und gewinnt durch Digitalisierung und Big Data zunehmend an Bedeutung.
Algorithmus
Eine definierte Reihe von Anweisungen zur Lösung eines Problems oder zur Durchführung einer Aufgabe. In der KI bestimmen Algorithmen, wie aus Daten gelernt wird.
Augmented Reality (AR)
Eine Technologie, die digitale Informationen in Echtzeit in die reale Welt einbettet, um eine erweiterte Version der physischen Welt zu schaffen.
Autonome Systeme
Systeme, die in der Lage sind, ohne menschliches Eingreifen zu funktionieren, z.B. autonome Fahrzeuge oder Drohnen.
► B
Backpropagation
Ein Verfahren im Maschinellen Lernen, insbesondere im Deep Learning, das den Fehler rückwärts durch das Netzwerk verbreitet, um die Gewichte anzupassen.
Bias in KI
Ungewollte Vorurteile oder Bevorzugungen in KI-Systemen, die durch voreingenommene Trainingsdaten oder Algorithmen entstehen können.
Big Data
Große und komplexe Datensätze, die durch digitale Technologien generiert werden und deren Analyse tiefgreifende Einblicke ermöglicht.
Black Box Model
Nicht vollständig transparente ML-Modelle mit internen "unsichtbaren" Berechnungen.
Blockchain
Eine dezentralisierte Technologie oder ein verteiltes Ledger, das Transaktionen sicher und unveränderlich aufzeichnet, häufig in Verbindung mit Kryptowährungen.
Bot
Umgangssprachlich für automatisierte Software, die Aufgaben durchführt oder auf Nutzerinteraktionen reagiert, oft im Kontext von Chatbots oder Social-Media-Automatisierung.
► C
Chatbot
Ein KI-basiertes Programm, das mittels Text- oder Sprachkommunikation mit Menschen interagieren kann.
Cloud Computing
Das Bereitstellen von Rechenressourcen (wie Servern, Speicher, Datenbanken, Netzwerkkomponenten, Software) über das Internet, um Flexibilität und Skalierung zu bieten.
Clustering
Eine Methode des unüberwachten Lernens im maschinellen Lernen, die darauf abzielt, Datenpunkte in Gruppen zu unterteilen, sodass die Punkte in einer Gruppe ähnlicher zueinander sind als zu Punkten in anderen Gruppen.
Computer Vision
Ein Feld der KI, das sich darauf konzentriert, Computern das Sehen und das Verstehen von Bildern und Videos ähnlich wie menschliche Wahrnehmung zu ermöglichen.
Crunching
Der Prozess des Durchlaufens großer Datenmengen zur Analyse oder zum Training von KI-Modellen, oft als »Number Crunching« bezeichnet.
► D
Deep Learning
Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der mehrschichtige neuronale Netze verwendet, damit Maschinen aus Daten lernen können.
Deep Dive
Sich tief in ein spezifisches Thema oder Problem einarbeiten, oft im Kontext von Datenanalyse oder der Entwicklung von KI-Modellen.
Datenanalyse
Der Prozess der Untersuchung, Reinigung, Transformation und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen zu extrahieren, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu unterstützen.
Digitale Zwillinge
Digitale Repräsentationen eines physischen Objekts oder Systems, die in Echtzeit Daten nutzen, um Prozesse zu simulieren, zu verstehen und zu optimieren.
Diskriminative Modelle
Modelle im maschinellen Lernen, die lernen, die Unterscheidung zwischen verschiedenen Kategorien von Daten zu treffen.
► E
Eats Its Own Dog Food
Ein Ausdruck, der verwendet wird, wenn Unternehmen ihre eigenen Produkte intern nutzen, um deren Wirksamkeit zu demonstrieren. In der KI kbedfeutet das, eigene KI-Tools für interne Prozesse zu nutzen.
Erklärbare KI (Explainable AI)
KI, die so gestaltet ist, dass sie transparent und erklärbar ist. Dies ermöglicht es Menschen, zu verstehen, wie und warum eine Maschine eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
Edge Computing
Eine Rechenarchitektur, die Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks, nahe der Datenquelle, ermöglicht, um Latenz zu reduzieren und Bandbreite zu sparen.
Embodied AI
KI-Systeme, die in der physischen Welt agieren, z.B. durch Roboter oder andere physische Schnittstellen.
Entscheidungsunterstützungs-Systeme
Computergestützte Systeme, die Führungskräfte bei der Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie Daten, Analysemodelle und logische Operationen nutzen.
► F
Feature Creep
Die Tendenz, immer mehr Funktionen in ein Produkt oder System einzubauen, was oft zu unnötiger Komplexität führt. In der KI-Entwicklung kann dies zu überladenen Modellen führen.
Federated Learning
Ein Trainingsverfahren im maschinellen Lernen, bei dem mehrere Geräte ein Modell mit ihren eigenen Daten trainieren. Nur die Endresultate werden im Netzwerk geteilt.
Fuzzy-Logik
Eine Form der Logik, die Unschärfe im menschlichen Denken und natürliche Sprache modelliert, um Entscheidungsfindung in KI-Systemen zu unterstützen.
Federated Learning
Ein Ansatz zum Trainieren von Algorithmen über mehrere dezentralisierte Geräte oder Server, ohne dass Daten zentral gesammelt werden müssen.
Feature Engineering
Der Prozess der Auswahl und Umwandlung von Rohdaten in Formate, die besser für Modelle des maschinellen Lernens geeignet sind.
► G
Geek Out
Sich intensiv und leidenschaftlich mit technischen Details oder spezifischen Technologien beschäftigen, oft im Zusammenhang mit neuesten KI-Innovationen.
Generative KI
KI, die darauf ausgelegt ist, neue Inhalte wie Bilder, Videos und Musik zu generieren, indem sie aus bestehenden Inhalten lernt und diese kombiniert.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem zwei Netzwerke (ein Generator und ein Diskriminator) gegeneinander antreten, um neue, synthetische Instanzen von Daten zu erzeugen.
Gradient Descent
Ein Optimierungsverfahren im maschinellen Lernen und in der Statistik, das verwendet wird, um die Parameter eines Modells durch Minimierung der Kostenfunktion anzupassen.
Graphentheorie
Ein Bereich der Mathematik, der sich mit der Untersuchung von Graphen befasst, welche die Beziehungen zwischen Objekten modellieren. Wichtig für Netzwerkanalyse und Wissensgraphen.
► H
Hack
Eine kreative oder unkonventionelle Lösung für ein technisches Problem, nicht notwendigerweise im negativen Sinne. In der KI-Entwicklung bezieht sich dies oft auf eine schnelle, elegante Lösung für ein Daten- oder Modellierungsproblem.
Heuristik
Eine Problemlösungsstrategie, die praktische Methoden verwendet, um schnelle Lösungen zu finden, die möglicherweise nicht perfekt, aber ausreichend gut für praktische Zwecke sind.
Hyperparameter-Tuning
Der Prozess der Optimierung der Einstellungen (Hyperparameter) für Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Leistung des Modells zu verbessern.
Hybride Systeme
Systeme, die verschiedene KI-Techniken kombinieren, z.B. regelbasierte Systeme mit maschinellem Lernen, um komplexere Probleme zu lösen.
► I
Industrielle KI
Bezieht sich auf die Anwendung von KI in den Kernindustrien unserer Wirtschaft - Industrie, Infrastruktur, Mobilität und Gesundheitswesen.
Induktives Lernen
Der Prozess, bei dem Modelle aus beobachteten Beispielen allgemeine Regeln ableiten, um Vorhersagen über unbekannte Daten zu treffen.
Inferenz
In der KI der Prozess, durch den ein trainiertes Modell neue Daten interpretiert und Entscheidungen oder Vorhersagen basierend auf seinem Wissen trifft.
Insight Mining
Der Prozess des Durchsuchens großer Datenmengen, um nützliche Informationen oder Muster zu entdecken, die für Entscheidungen genutzt werden können.
Internet der Dinge (IoT)
Das Netzwerk von physischen Objekten, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten zu sammeln und auszutauschen.
► J
Janky
Etwas, das schlecht implementiert oder instabil ist. In der KI kann dies auf Modelle zutreffen, die inkonsistente oder unerwartete Ergebnisse liefern.
Joint Learning
Ein Lernansatz, bei dem mehrere Aufgaben gleichzeitig gelernt werden, um die Leistung in allen Aufgaben durch das Teilen von Informationen zu verbessern.
Jupyter Notebook
Eine Open-Source-Webanwendung, die es ermöglicht, Dokumente zu erstellen und zu teilen, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erzählenden Text enthalten.
JSON (JavaScript Object Notation)
Ein leichtgewichtiges Daten-Austauschformat, das für Menschen einfach zu lesen und zu schreiben und für Maschinen einfach zu parsen und zu generieren ist.
► K
Kludge
Eine umständliche oder ineffiziente Lösung für ein technisches Problem, die oft nur als vorübergehender Fix dient.
Knowledge Graph
Eine graphbasierte Datenstruktur, die Wissen in einer Weise modelliert, die Maschinen das Verstehen und die Verarbeitung von Informationen in einem bestimmten Kontext ermöglicht.
K-nearest Neighbors (K-NN)
Ein einfaches, aber leistungsfähiges Algorithmus im maschinellen Lernen, der auf der Prämisse basiert, dass ähnliche Dinge nah beieinander liegen.
Kernel Methods
Eine Klasse von Algorithmen für Musteranalyse, deren bekanntester Vertreter die Support Vector Machines (SVM) sind, die in nicht-linearen Räumen arbeiten können.
► L
LLM – Großes Sprachmodell
Ein KI-Sprachmodell, das auf massiven Datenmengen trainiert wird, wie z.B. GPT-3, um menschenähnlichen Text zu generieren.
Latent Variable
Eine Variable, die nicht direkt beobachtet werden kann, aber aus einem Modell abgeleitet wird, um zugrundeliegende Strukturen in den Daten zu erklären.
Learning Rate
Ein Hyperparameter, der bestimmt, wie stark ein Algorithmus des maschinellen Lernens bei jedem Schritt der Gewichtsaktualisierung angepasst wird.
Logistische Regression
Ein statistisches Modell, das verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit einer binären Ergebnisvariable zu schätzen, basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen.
Low-hanging Fruit
Probleme oder Aufgaben, die relativ einfach zu lösen oder zu erledigen sind, oft der erste Schritt in einem komplexeren KI-Projekt.
► M
Maschinelles Lernen (ML)
Ein Teilbereich der KI, der Algorithmen und statistische Modelle verwendet, damit Maschinen aus Erfahrungen oder Daten lernen können.
Meta-Lernen
Ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem Algorithmen lernen, wie man lernt. Modelle passen sich schnell an neue Aufgaben an, indem sie aus vorherigen Erfahrungen lernen.
Model Zoo
Eine umgangssprachliche Bezeichnung für eine Sammlung von vorab trainierten KI-Modellen, die für verschiedene Aufgaben wiederverwendet werden können.
Multi-Agenten-Systeme
Systeme, in denen mehrere Agenten interagieren oder zusammenarbeiten, um individuelle oder gemeinsame Ziele zu erreichen, oft in komplexen Umgebungen.
Mustererkennung
Die Fähigkeit, Muster oder Strukturen in Daten zu identifizieren, eine grundlegende Fähigkeit in vielen KI-Anwendungen.
► N
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Ein Teilbereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache beschäftigt.
Natürliche Benutzerschnittstellen (NUI)
Schnittstellen, die es Menschen ermöglichen, mit Maschinen in natürlicher Weise zu interagieren, z.B. durch Gesten oder Sprache.
Nerf
Eine absichtliche Abschwächung oder Einschränkung der Fähigkeiten eines KI-Systems, oft um Fairness oder Ethik zu gewährleisten.
Neuronale Netze
Computernetzwerke, die nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns modelliert sind, um komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen.
Normierung
Der Prozess der Anpassung der Daten an eine bestimmte Skala, um die Leistung von Algorithmen des maschinellen Lernens zu verbessern.
► O
Ontologie
Ein Rahmenwerk zur Repräsentation von Wissen in einem bestimmten Bereich, mit dem Ziel, Konzepte und Beziehungen zu definieren und zu klassifizieren.
Overengineering
Die Entwicklung eines Systems oder Modells, das komplexer ist als notwendig. In der KI kann dies zu unnötig schwerfälligen Lösungen führen.
Overfitting
Ein Modellierungsfehler, der auftritt, wenn ein Modell zu komplex ist und zu stark auf die Trainingsdaten ausgerichtet ist, was zu einer schlechten Leistung auf neuen Daten führt.
Optimierungsalgorithmen
Algorithmen, die verwendet werden, um das beste Ergebnis (im Sinne von Minimierung oder Maximierung) für ein gegebenes Problem zu finden.
► P
Plug-and-Play AI
Eine umgangssprachliche Bezeichnung für KI-Systeme oder -Modelle, die mit minimalem Setup oder Konfiguration einsatzbereit sind.
Prädiktive Analytik
Die Nutzung von KI und statistischen Modellen, um zukünftige Ereignisse oder Trends basierend auf historischen Daten vorherzusagen.
Precision (Präzision)
Ein Maß für die Qualität eines Klassifizierungsmodells, das den Anteil der korrekten positiven Vorhersagen im Verhältnis zu der Gesamtzahl der positiven Vorhersagen angibt.
Principal Component Analysis (PCA)
Eine Technik zur Reduzierung der Dimensionalität von Datensätzen, indem sie in eine kleinere Anzahl von unkorrelierten Variablen transformiert werden, die die meisten Informationen enthalten.
► Q
Quantum Computing
Eine Form der Berechnung, die die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt, um Daten zu verarbeiten und Probleme schneller zu lösen als herkömmliche Computer.
Quantum Leap
Oft im übertragenen Sinne verwendet, um einen enormen Fortschritt oder Durchbruch in der Technologie zu beschreiben, nicht nur beschränkt auf die Quantencomputertechnologie.
Query (Abfrage)
Eine Anfrage oder Operation, die Daten aus einem Datenbank- oder Informationssystem extrahiert basierend auf spezifischen Kriterien.
Q-Learning
Eine Form des Reinforcement Learning, bei der ein Agent lernt, welche Aktionen in welchen Zuständen die besten langfristigen Belohnungen erbringen.
► R
Robotik
Der Bereich der Ingenieurwissenschaften und KI, der sich mit dem Design, der Konstruktion und dem Betrieb von Robotern beschäftigt.
Robot Overlord
Ein scherzhafter Ausdruck, der die Befürchtung ausdrückt, dass KI und Roboter irgendwann die Kontrolle übernehmen könnten, inspiriert von Science-Fiction-Szenarien.
Reinforcement Learning (Verstärkungslernen)
Ein Bereich des maschinellen Lernens, in dem ein Agent lernt, sich in einer Umgebung zu verhalten, indem er Aktionen ausführt und die daraus resultierenden Belohnungen oder Strafen bewertet.
Random Forest
Ein Ensemble-Lernverfahren für Klassifikation, Regression und andere Aufgaben, das zahlreiche Entscheidungsbäume beim Training nutzt und deren Modus (für Klassifikation) oder mittlere Vorhersage (für Regression) als Vorhersage des Ensembles verwendet.
Robot Process Automation (RPA)
Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit Software-Robotern oder KI-Arbeitern.
► S
Sentiment-Analyse
Der Prozess des Verstehens und Klassifizierens der emotionalen Töne in einem Stück Text, um die Einstellungen, Meinungen und Emotionen dahinter zu erfassen.
Singularity
Ein populärwissenschaftlicher Begriff, der den hypothetischen zukünftigen Punkt beschreibt, an dem technologischer Fortschritt und KI die menschliche Zivilisation unumkehrbar verändern werden.
Support Vector Machine (SVM)
Ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das für Klassifikations- und Regressionsaufgaben verwendet wird. SVMs sind besonders effektiv in hochdimensionalen Räumen.
Supervised Learning (Überwachtes Lernen)
Ein Typ des maschinellen Lernens, bei dem das Modell aus einem Trainingsdatensatz lernt, der sowohl die Eingaben als auch die korrekten Ausgaben enthält.
► T
Techie
Eine umgangssprachliche Bezeichnung für jemanden, der sich leidenschaftlich für Technologie interessiert, insbesondere im Bereich der KI und Softwareentwicklung.
TensorFlow
Eine Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen und neuronale Netze, entwickelt von Google Brain Team.
Tokenization
Der Prozess des Zerlegens eines Textes in Stücke, wie z.B. Wörter oder Sätze, die dann analysiert oder verarbeitet werden können.
Transfer Learning
Ein Forschungsproblem im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell, das für eine Aufgabe entwickelt wurde, auf eine andere, aber verwandte Aufgabe angewendet wird.
► U
Uncanny Valley
Ein Konzept, das ursprünglich aus der Robotik stammt, aber auch in KI-Kontexten Anwendung findet. Es beschreibt das Unbehagen, das Menschen empfinden, wenn eine künstliche Darstellung (wie ein Roboter oder ein CGI-Charakter) fast, aber nicht ganz menschenähnlich ist.
Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen)
Ein Typ des maschinellen Lernens, bei dem das Modell aus Daten ohne vorherige Kennzeichnung lernt, um Muster und Strukturen zu identifizieren.
Utility Theory (Nutzentheorie)
Ein Rahmenwerk zur Analyse von Entscheidungen unter Unsicherheit, häufig verwendet in KI, um optimale Entscheidungen zu modellieren und vorherzusagen.
Underfitting
Ein Modellierungsfehler, der auftritt, wenn ein Modell zu einfach ist, um die zugrundeliegenden Strukturen in den Daten zu erfassen, was zu einer schlechten Leistung führt.
► V
Vaporware
Ein Produkt, insbesondere Software oder Technologie, das angekündigt wurde, aber letztendlich nie veröffentlicht wird. Oft wird es in der Technologiebranche verwendet, um Produkte zu beschreiben, deren Entwicklung ewig zu dauern scheint oder die nur als Konzept existieren.
Validation Set
Eine Teilmenge von Daten, die vom Trainingsdatensatz getrennt ist und zum Feintuning der Hyperparameter eines Modells verwendet wird, ohne die Leistung des endgültigen Tests zu beeinflussen.
Verstärkungslernen (siehe Reinforcement Learning).
Virtual Reality (VR)
Eine simulierte Erfahrung, die die physische Welt entweder nachbildet oder eine imaginäre Welt erschafft, typischerweise erlebt durch visuelle und manchmal auch haptische (taktil) Geräte.
► W
Weight (Gewicht)
Parameter innerhalb neuronaler Netze, die die Stärke der Verbindung zwischen Einheiten in aufeinanderfolgenden Schichten beeinflussen.
Wired In
Ein Zustand tiefer Konzentration oder Immersion in eine Aufgabe, oft bei der Programmierung oder beim Arbeiten mit komplexen Datenanalysen. Der Begriff wird manchmal verwendet, um die intensive Fokussierung zu beschreiben, die nötig ist, um anspruchsvolle KI-Probleme zu lösen.
Word Embedding
Eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens, bei der Wörter oder Phrasen aus dem Vokabular in Vektoren von reellen Zahlen umgewandelt werden, was eine Vielzahl von natürlichsprachlichen Verarbeitungsaufgaben ermöglicht.
Workflow Automation
Die Technik, Arbeitsabläufe zu automatisieren, indem manuelle Aufgaben durch automatische Prozesse ersetzt, oft unter Verwendung von KI und maschinellem Lernen.
► X
XAI (Explainable AI)
KI-Systeme, die so gestaltet sind, dass ihre Operationen und Entscheidungen für menschliche Nutzer nachvollziehbar und verständlich sind.
X-Factor
Ein Ausdruck, der das undefinierbare oder außergewöhnliche Merkmal bezeichnet, das jemanden oder etwas von anderen unterscheidet. Im Kontext der KI könnte dies auf eine einzigartige Funktion oder Fähigkeit eines Systems hinweisen, die es besonders macht.
► Y
Yield Optimization
Der Prozess der Optimierung der Ausbeute oder Leistung eines Systems, Produkts oder Prozesses, häufig durch den Einsatz von KI-Technologien zur Analyse und Vorhersage.
YOLO (You Only Look Once)
Ursprünglich aus der Popkultur stammend, bezeichnet dieser Begriff in der KI ein beliebtes Modell für Echtzeit-Objekterkennung. Der Name spielt auf die Fähigkeit des Modells an, Objekte in einem Bild mit nur einem einzigen Durchgang (»Look«) zu identifizieren.
► Z
Zero Day
Ein Begriff aus der Cybersicherheit, der eine Sicherheitslücke in Software oder Hardware bezeichnet, die dem Hersteller noch nicht bekannt ist und gegen die es folglich noch keinen Schutz gibt.
Zero-Shot Learning
Eine Klassifizierungs-Technik, bei der das Modell fähig ist, Objekte zu klassifizieren, die es während des Trainings nicht gesehen hat, basierend auf der Beschreibung oder Relation dieser Objekte zu bekannten Kategorien.
Zustandsraum
In der KI und Robotik der multidimensionale Raum, der alle möglichen Zustände enthält, in denen sich ein System oder Umgebung befinden kann.