Die meisten modernen KIs verwenden eine Technik namens "maschinelles Lernen" (oder "Machine Learning" auf Englisch). Dies imitiert das menschliche Gehirn.
Wenn eine Person lernt, Hunde zu erkennen, sieht sie zunächst viele Bilder von Hunden und kommt schließlich instinktiv und automatisch dazu, einen Hund zu erkennen, ohne darüber nachzudenken. Mit der Zeit kann sie sagen, ob ein neues Bild, das sie noch nie zuvor gesehen hat, einen Hund darstellt oder nicht. Genau das tut eine KI, nur dass sie es viel schneller macht, aber mit einer riesigen Menge an Bildern im Lernprozess.
Damit die KI lernt, verwendet sie "Neuronale Netze". Diese Netze sind von den Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriert. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten von miteinander verbundenen Neuronen. Jedes Neuron empfängt Informationen, transformiert sie einfach und sendet sie dann an die nächsten Neuronen weiter. Durch das Anpassen der Verbindungen zwischen diesen Neuronen (ein Prozess namens "Training") wird die KI immer präziser.
Um zu lernen, benötigt die KI viele Daten. Diese Daten können Bilder, Texte, Geräusche usw. sein. Zum Beispiel muss eine KI, um Gesichter zu erkennen, zuerst Tausende von Fotos von Gesichtern sehen. Je mehr vielfältige Daten die KI erhält, desto besser kann sie lernen und sich an neue Situationen anpassen.
Damit eine KI leistungsfähig wird, muss sie trainiert werden. Das Training besteht darin, viele Daten durch das neuronale Netz zu leiten, die Verbindungen zwischen den Neuronen anzupassen und diesen Prozess immer wieder zu wiederholen. Je mehr die KI trainiert wird, desto präziser werden ihre Vorhersagen und Entscheidungen.
Nach Abschluss des Trainings, wenn das neuronale Netz eine Eingabe erhält, wie ein Bild, gehen die Daten durch die verschiedenen Neuronen. Jedes Neuron transformiert die Information leicht und diese Transformation setzt sich durch alle Schichten des Netzes fort. Schließlich zeigt das Netz mit hoher Zuverlässigkeit an, ob es sich um einen Hund, ein Gesicht oder etwas anderes handelt. Dank dieses intensiven Trainings kann die KI präzise Vorhersagen basierend auf den während des Trainings gelernten Merkmalen treffen.
Heute gewinnt die KI in vielen Bereichen an Bedeutung. Sie hilft Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten, Autos beim autonomen Fahren und virtuellen Assistenten oder Chats (Tchats), Fragen zu verstehen und zu beantworten. Die KI verspricht, die Art und Weise zu verändern, wie wir leben und arbeiten, und ihr Potenzial ist immens.