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KI und ihre Bedeutung für Medien und Mediendesign

Diese Begriffe zum Thema »Künstliche Intelligenz« sollten auch Drucker kennen

Mediendesign: Die wichtigsten Fachausdrücke rund um den Überbegriff »Künstliche Intelligenz«, kompakt zusammengefasst.
Die wichtigsten Fachausdrücke rund um den Überbegriff »Künstliche Intelligenz«, kompakt zusammengefasst.(Bild: Pixabay)


Künstliche Intelligenz (KI) und deren Bedeutung für die Medien: Dabei geht es nicht um eine »starke« Künstliche Intelligenz, die sich mit den allgemeinen Problemlösungsfähigkeiten eines Menschen messen kann. Sondern vielmehr darum, für welche fachspezifischen Aufgaben eine »schwache« Künstliche Intelligenz absehbar heute schon eingesetzt werden kann. Ein kurzer Blick hinter die Kulissen eines »Modeworts«.

 

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Lernende Systeme in Medientechnik und Mediendesign

Künstliche Intelligenz ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen. Darunter fallen das maschinelle Lernen oder Machine Learning, das Verarbeiten natürlicher Sprache (NLP) und Deep Learning. Die Grundidee besteht darin, durch Maschinen eine Annäherung an wichtige Funktionen des menschlichen Gehirns zu schaffen: Lernen, Urteilen und Problemlösen.

  • Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen nutzt ausgefeilte Algorithmen, um aus enormen Big-Data-Mengen zu »lernen«. Je größer die Datenmenge, auf die die Algorithmen zugreifen können, desto mehr lernen sie. Beispiele für den Einsatz maschinellen Lernens begegnen uns im täglichen Leben bereits überall. Etwa personalisierte Produktempfehlungen bei Amazon oder individualisierte Produktkataloge, die Gesichtserkennung bei Facebook oder die Vorschläge für die schnellste Route bei Google Maps. Als vielversprechendste Methode des Machine Learning wird aktuell Deep Learning (DL) gesehen, das sehr tiefe neuronale Netze mit mehreren Ebenen und einem großen Datenvolumen nutzt.
  • Deep Learning: Deep Learning ist ein »tiefes« neuronales Netz mit vielen Neuronenebenen und einem enormen Datenvolumen. Diese hoch entwickelte Art des maschinellen Lernens löst kom­plexe, nicht lineare Probleme – und ist verantwortlich für Neuerungen durch Künstliche Intelligenz, wie beispielsweise die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), persönliche digitale Assistenten und autonom fahrende Fahrzeuge.
  • Natural Language Processing (NLP): Dabei geht es um die Verarbeitung von Texten und natürlicher menschlicher Sprache, die unter anderem bei dem Sprachdienst Alexa von Amazon zur Anwendung kommt.
  • Neuronale Netze: Neuronale Netze, beziehungsweise künstliche neuronale Netze, sind ein Typus des maschinellen Lernens, der in etwa der Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn gleicht. Es sind Computerprogramme, die mehrere Knotenebenen (Neuronen) verwenden, für das Lernen parallel arbeiten, Muster erkennen und Entscheidungen in menschenähnlicher Weise fällen. [8355, Quelle: SAP]

 

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