KI - AI - ML -  DL: Hinter diesen Abkürzungen verbergen sich neue Fachgebiete der IKT des 21 Jahrhunderts.

Künstliche Intelligenz (KI oder AI von Artificial Intelligence) bedeutet, einem Computer beizubringen, dass er menschliches Verhalten auf irgendeine Weise nachahmt - simuliert. Ein Computer soll so tun, als wäre er ein Mensch. Mit all seinen Gefühlen und Reaktionen, die normalerweise ein Computer nicht kennt. Künstliche Intelligenz als wissenschaftliches Fachgebiet gibt es seit 1956. Das Ziel ist es, Computer so zu programmieren, dass sie Aufgaben übernehmen, die eigentlich nur ein Mensch machen kann. Dinge also, die Intelligenz erfordern - wie etwa Schach spielen. Schachcomputer wurden programmiert, die viele Schritte voraus denken konnten und Menschen besiegten. KI bezieht sich also auf die Leistung eines Computers, also zeigt er künstliche Intelligenz. Der Begriff KI sagt nun noch nichts darüber aus, wie diese Schritte computertechnisch gelöst werden.

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Unterbereich der KI/AI und bezeichnet Methoden, die es Computern ermöglichen, Erkenntnisse aus bekannten Daten herauszufinden und in der KI zu verwerten. Lernen wie ein Mensch ist das definierte Ziel des ML. Wir nehmen Daten auf durch unser tägliches Leben, werten diese für unsere Zukunft aus und lernen dadurch. Wir sind in der Lage, durch unser Datenvolumen (Erfahrung) zukünftige - richtige -bessere Entscheidungen zu treffen. Genau das ist die Idee beim maschinellen Lernen. Füttere deinen Computer (entsprechend deinem Gehirn) mit einer Menge Daten und lass ihn lernen, Dinge selbständig zu bewerten. Alles kann damit aber nicht realisiert werden, neuronale Netzwerke sind notwendig. Neuronen sind wichtige Elemente in unserem Gehirn, sie vernetzen unser Wissen und schaffen dadurch neue Informationen. Diese ermöglichen uns, Dinge zu beurteilen oder zu sehen, die Computer nicht oder nur schwer erkennen können (vgl. Captcha Codes).

Deep Learning (DL) ist ein Unterbereich des maschinellen Lernens, der es Computern ermöglicht, noch komplexere-schwierigere Probleme zu lösen. Bei Deep Learning geht es darum, noch komplexere neuronale Netze - ähnlich dem Gehirn zu bilden. Fortschritte bei neuen Computern, selbstfahrenden Autos und Spracherkennung - Deep Learning ist dafür verantwortlich. Das menschliche Gehirn ist aber gesamt gesehen unschlagbar. In Punkto Rechenleistung und Speichervermögen haben Computer es längst überholt, jedoch kann das Gehirn seine gespeicherten Informationen perfekt in Windeseile aufgrund seiner Lebenserfahrung miteinander menschlich verknüpfen, um neue lebenswerte Inhalte zu schaffen.

	Menschliches Gehirn	Supercomputer Sunway
Masse	1,4 kg	100 000 kg
Energiebedarf	30 Watt	12 000 000 Watt
Rechenleistung	10 Teraflops*	93 Petaflops**
Speichervermögen	2,5 Gigabyte	1000 Terabyte und mehr
Kreativität	100%	nur eingeschränkt möglich
Menschlichkeit	100%	kann nur simuliert - berechnet werden
Gefühle - Liebe	100%	kann nicht simuliert werden und das ist gut so

** 1 Petaflop = 1 Billiarde Rechenoperationen pro Sekunde
*  1 Teraflop = 1 Billion Rechenoperationen pro Sekunde

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