Ob ChatGPT, Sprachassistenten wie Alexa oder in der Automatisierung mit Robotern: Künstliche Intelligenz (KI) findet heute in vielen Bereichen ihren Einsatz. Dabei gibt es aber viele verschiedene Definitionen und Ansätze von Künstlicher Intelligenz und wie man diese trainiert.
Künstliche Intelligenz hat das Ziel, komplexe Probleme oder Sachverhalte schnell zu lösen. Um zu dieser Lösung bzw. zum Ergebnis zu kommen, werden verschiedene Technologien zur Datenverarbeitung verwendet, u.a. maschinelles Lernen und Deep Learning. Aufgepasst: Nicht überall, wo KI draufsteht, ist auch wirklich KI drin. Bei der Verarbeitung und Nutzung von Daten ist dabei „echte“ KI klar von der klassischen Datenanalyse abzugrenzen, die im Gegensatz zur KI statisch und unflexibel in ihrer Erkennungsfähigkeit ist und auf vordefinierten Regeln und Algorithmen basiert.
KI ist ein breites Feld in der Informatik, das darauf abzielt, Maschinen zu schaffen, die in der Lage sind Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst Problemlösung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und mehr. KI dient dabei als Überbegriff, der alle Technologien umfasst, die es Maschinen ermöglichen, intelligent zu agieren.
Machine Learning ist ein Unterbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zulernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden, spezifische Aufgaben auszuführen. Beim Machine Learning geht es darum, dass Maschinen aus Erfahrungen lernen und sich eigenständig an neue Daten anpassen können.
Deep Learning ist ein spezialisierter Bereich des Machine Learnings, der sich mit neuronalen Netzen befasst, die viele Schichten von Verarbeitungseinheiten enthalten, um komplexe Muster in großen Mengen von Daten zu lernen. Deep Learning-Modelle sind besonders leistungsfähig bei Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, da sie ohne menschliches Zutun feine Details und Muster in den Daten erkennen können. Beim Deep Learning werden neuronale Netze verwendet, die ähnlich wie das menschliche Gehirn arbeiten und aus Daten lernen, um Entscheidungen zu treffen. Dabei gehen sie ähnlich vor, wie der Mensch es machen würde: Etwas wahrnehmen, darüber nachdenken un deine Schlussfolgerung ziehen. Neuronale Netze können aber im Vergleich zu Machine Learning Algorithmen eine viel größere Datenmenge viel schneller untersuchen.
ist Künstliche Intelligenz das umfassende Feld, das das Ziel verfolgt, Maschinen zu erschaffen, die intelligent handeln können.Maschinelles Lernen ist eine Methode der KI, die Maschinen das Lernen aus Daten ermöglicht. Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die besonders tiefe neuronale Netze verwendet, um sehr komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen.
In der Robotik müssen viele Entscheidungen schnell getroffen werden, bei der Kommissionierung oder dem Bin-Picking z.B. was gegriffen werden muss, wo es gegriffen werden soll und wie der Roboter dorthin gelangt. Die Taktzeit, also die Zeit, die benötigt wird, um eine Aufgabe auszuführen, ist dabei ein wichtiger Faktor. Hier kommt der Deep Learning-Ansatz zum Einsatz: Er ermöglicht schnelle Entscheidungen und ist daher erforderlich, um echte KI in der Robotik effizient einzusetzen. Auch die robobrain® KI basiert auf dem Deep Learning Ansatz und ist mit verschiedenen neuronalen Netzen ausgestattet, um schnell Entscheidungen zu treffen und dem Roboter die richtigen „Anweisungen“ zu geben.
Um diese komplexe Technologie für jeden greifbar und einsetzbar zu machen, kann das robobrain® mit verschiedenen KI-Skills ausgestattet werden. Diese Skills basieren auf neuronalen Netzen, die unterschiedlich vortrainiert werden. Dadurch können mit verschiedenen KI-Skills dem Roboter unterschiedliche Fähigkeiten verliehen werden, um Prozesse einfach und effizient zu automatisieren.
