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Schwache und starke KI

Schwache KI (auch als "Narrow AI" bezeichnet) bezieht sich auf ein Computersystem, das speziell für eine Aufgabe trainiert ist und in diesem Bereich begrenzte Fähigkeiten hat. Es kann eine eingeschränkte Auswahl an Aktionen durchführen und arbeitet innerhalb enger Grenzen. Beispiele für schwache KI sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, Chatbots wie ChatGPT oder Systeme zur Überwachung von Finanzmärkten. Starke KI (auch als "Artificial General Intelligence" oder "AGI" bezeichnet) bezieht sich auf ein Computersystem, das menschenähnliche kognitive Fähigkeiten wie Bewusstsein, Empathie und Problemlösung emulieren kann. Es kann selbstständig Entscheidungen treffen, Überlegungen anstellen und flexibel auf verschiedene Aufgaben anwendbar sein. Bis heute ist eine starke KI jedoch noch nicht realisiert worden und ist Gegenstand intensiver Forschung und Diskussionen in der KI-Community.

ChatGPT kann als ein Beispiel für eine schwache KI angesehen werden. Es ist speziell für eine Aufgabe trainiert, nämlich die Konversation mit Benutzern. Es kann auf Fragen und Anfragen reagieren und entsprechende Antworten generieren, aber es hat begrenzte Fähigkeiten und kann keine selbständigen Entscheidungen treffen. Es arbeitet innerhalb enger Grenzen und kann keine tiefgründigen Überlegungen anstellen. Im Gegensatz dazu bezieht sich starke KI auf ein Computersystem, das in der Lage ist, menschenähnliche kognitiven Fähigkeiten wie Bewusstsein, Empathie und Problemlösung zu emulieren. Es kann selbstständig Entscheidungen treffen und Überlegungen anstellen, die über das hinausgehen, was es ausdrücklich gelernt hat.

Self-Attention

Self-Attention ist ein Mechanismus, der in Transformer-basierten Modellen verwendet wird, um Sequenzen von Daten zu verarbeiten. Es handelt sich dabei um eine Methode, bei der jedes Element in einer Sequenz auf jedes andere Element bezogen wird, um Bedeutungen zu extrahieren und Muster zu erkennen. Self-Attention berechnet für jedes Element in einer Sequenz eine Gewichtung, die die Bedeutung jedes anderen Elements in Bezug darauf angibt. Diese Gewichtungen können dann verwendet werden, um eine kombinierte Darstellung jeder Sequenz zu erzeugen, die es dem Modell ermöglicht, Muster und Bedeutungen in den Daten besser zu erkennen. Self-Attention ermöglicht es dem Modell, Daten in einer parallelen Art und Weise zu verarbeiten, anstatt sie sequenziell zu verarbeiten, was es schneller und effizienter macht. Außerdem kann es Muster in langen Sequenzen erkennen, ohne dass es sich auf frühere Teile der Sequenz beschränken muss.

Sentimentalanalyse

Sentimentanalyse, auch als Meinungsmining oder Emotionsanalyse bekannt, ist ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz, das es ermöglicht, die Stimmung oder Meinung eines Schreibers oder Sprechers in Bezug auf ein bestimmtes Thema oder einen bestimmten Text zu erkennen. Die Sentimentanalyse nutzt Algorithmen und maschinelles Lernen, um menschliche Emotionen und Meinungen aus Texten, sozialen Medien, Überwachung von Kundenfeedback usw. zu extrahieren. Diese Technologie wird häufig in vielen Anwendungen eingesetzt, darunter Marketing, Kundenservice, politische Analyse und soziale Medien-Monitoring. Die Ergebnisse der Sentimentanalyse können helfen, Markentreue und Kundenzufriedenheit zu messen, Trends und Muster in sozialen Medien zu identifizieren und Einsichten in die öffentliche Meinung zu gewinnen.

Statistische Modellierung

Statistische Modellierung ist ein wichtiger Teil der Datenanalyse, der sich mit der Schaffung von mathematischen Modellen befasst, um Verhaltensmuster in Daten zu beschreiben und Vorhersagen zu treffen. Es nutzt statistische Methoden, um eine Beziehung zwischen verschiedenen Variablen in einem Datensatz zu beschreiben und ein Modell zu entwickeln, das diese Beziehungen widerspiegelt. Das Ziel der statistischen Modellierung ist es, das Verhalten von Daten zu verstehen und Vorhersagen über zukünftige Datenpunkte zu treffen. Um dies zu erreichen, werden verschiedene statistische Methoden eingesetzt, wie Regression, Klassifikation, Clustering und Zeitreihenanalyse, um nur einige zu nennen. Statistische Modellierung ist ein wichtiger Teil vieler Anwendungen, einschließlich Vorhersagemodelle, Risikoanalyse, Marketinganalyse und vielem mehr. Es spielt eine wichtige Rolle in der Datenwissenschaft und erfordert oft ein Verständnis für Mathematik, Statistik und Programmierung.