Künstliche Intelligenz: Unterschied zwischen den Versionen

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(Beitrag zu Vor und Nachteilen von KI in Social Media)
 
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Künstliche Intelligenz, englisch artificial intelligence (AI), beschreibt die Fähigkeit von Computern gesammelte Informationen und Wissen zu nutzen, um dies zu interpretierem und den Computer dementsprechend entscheiden und handeln zu lassen. KI versucht die menschliche Intelligenz nachzuahmen.  
'''Künstliche Intelligenz''', englisch artificial intelligence (AI), beschreibt die Fähigkeit, von Computern gesammelte Informationen und Wissen zu nutzen, um dies zu interpretieren und entsprechend zu entscheiden und zu handeln. KI versucht die menschliche Intelligenz nachzuahmen.  


Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren so weit entwickelt worden, dass sie in unseren realem Leben bereits in vielen Einsatzfeldern zum Tragen kommt. Sie lässt den Computer Algorithmen und Gesetzmäßigkeiten erkennen, die dann interpretiert werden. Ein gutes Beispiel ist das Foto von einem Apfel: ein Computer würde diesen nicht als solches erkennen. Durch künstliche Intelligenz wird der Computer in die Lage versetzt, zu erkennen dass es sich um einen Apfel handelt. Obwohl er unterschiedliche Farben hat und unterschiedlich groß und geformt sein kann identifiziert der Computer mittels KI das Objekt als Apfel und kann ihn von z.B. einer Birne unterscheiden. Der Computer ist also in der Lage selbstständig aus Informationen Wissen zu sammeln und zu interpretieren. Dieses Wissen aus Erfahrung zu sammeln nennt man Machine Learning.
Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren so weit entwickelt worden, dass sie in unserem realen Leben bereits in vielen Einsatzfeldern zum Tragen kommt. Sie lässt den Computer Algorithmen und Gesetzmäßigkeiten erkennen, die dann interpretiert werden. Ein gutes Beispiel ist das Foto von einem Apfel: ein Computer würde diesen nicht als solchen erkennen. Durch künstliche Intelligenz wird der Computer in die Lage versetzt zu erkennen, dass es sich um einen Apfel handelt. Obwohl er unterschiedliche Farben hat und unterschiedlich groß und geformt sein kann identifiziert der Computer mittels KI das Objekt als Apfel und kann ihn von z.B. einer Birne unterscheiden. Der Computer ist also in der Lage selbstständig aus Informationen Wissen zu sammeln und zu interpretieren. Dieses Wissen aus Erfahrung zu sammeln nennt man Machine Learning.


=== Programmierung ===
== Programmierung ==
Programmierung in C++ oder für die Nutzung von KI-Systemen über eine Skriptsprache wie JavaScript oder Python, die zur Zeit populärste Programmsprache für maschinelles Lernen.
Programmierung in C++ oder für die Nutzung von KI-Systemen über eine Skriptsprache wie JavaScript oder Python, die zur Zeit populärste Programmsprache für maschinelles Lernen.


=== Einsatzgebiete ===
== Einsatzgebiete ==
Künstliche Intelligenz und Machine Learning kommt heute schon in vielen Bereichen unsreres Alltags vor. Geläufige Beispiele sind der Google Translator, die Erkennung von Kreditkartenbetrug ebenso wie der Einsatz von Bots wie Siri u.a. KI hat gegenüber der menschlichen Intelligenz den Vorteil dass wenn sie einmal "erlernt" wurde sie um ein Vielfaches schneller und verlustfreier arbeitet als der Mensch es mit seiner Gehirnleistung jemals könnte.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning kommen heute schon in vielen Bereichen unseres Alltags vor. Geläufige Beispiele sind der Google Translator, die Erkennung von Kreditkartenbetrug ebenso wie der Einsatz von Bots wie Siri u.a. KI hat gegenüber der menschlichen Intelligenz den Vorteil, dass sie, wenn sie einmal "erlernt" wurde, um ein Vielfaches schneller und verlustfreier arbeitet als der Mensch es mit seiner Gehirnleistung jemals könnte.


=== KI im Einsatz bei großen Unternehmen ===
== KI im Einsatz bei großen Unternehmen ==
An künstlicher Intelligenz wird weltweit in allen möglichen Sparten geforscht und gearbeitet. Das Fraunhofer Institut beschäftigt sich intensiv mit der Entwicklung und den Einsatzgebieten von KI, siehe Link unten. Auch große Web-Giganten wie Google und Amazon haben künstliche Intelligenz und Machine Learning bereits fest in ihre Angebote integriert (siehe Links unten). Google mit dem Translator, Amazon u.a. im Bereich Web-Services und Servertechnik: Kunden von Amazon Web Services profitieren davon: ist ein Server ausgelastet, wird dies vom System erkannt und weitere Instanzen schalten sich zu.
An künstlicher Intelligenz wird weltweit in allen möglichen Sparten geforscht und gearbeitet. Das Fraunhofer Institut beschäftigt sich intensiv mit der Entwicklung und den Einsatzgebieten von KI, siehe Link unten. Auch große Web-Giganten wie [[Google]] und [[Amazon}} haben künstliche Intelligenz und Machine Learning bereits fest in ihre Angebote integriert (siehe Links unten). Google mit dem Translator, Amazon u.a. im Bereich Web-Services und Servertechnik: Kunden von Amazon Web Services profitieren davon: ist ein Server ausgelastet, wird dies vom System erkannt und weitere Instanzen schalten sich zu.
 
== Vor- und Nachteile von KI in Social Media ==
'''Vorteile KI in Sozialen Medien:'''
 
# Ermöglicht automatisierte Inhaltsverwaltung, -empfehlungen und -antworten, spart Zeit und Ressourcen.
# Analysiert Nutzerdaten, liefert maßgeschneiderte Inhalte, verbessert die Nutzererfahrung.
# Erkennt Trends und Meinungen in Echtzeit, hilft Unternehmen bei Anpassungen.
# Kann unangemessene Inhalte erkennen und entfernen, schützt vor Belästigung und Missbrauch.
# Kann Stimmungen und Bedeutungen in Beiträgen erkennen, für gezielte Interaktion.
 
'''Nachteile KI in Sozialen Medien:'''
 
# Verarbeitet Nutzerdaten, erhöht das Risiko von Datenschutzverletzungen und -missbrauch.
# Personalisierte Inhalte begrenzen die Sichtweise und Desinformation.
# Kann Ironie, Slang oder kulturelle Nuancen nicht immer korrekt erfassen, führt zu Missverständnissen.
# Automatisierung durch KI gefährdet menschliche Arbeitsplätze in der Moderation und Kundenbetreuung.
# Kann verwendet werden, um gefälschte Inhalte zu erstellen oder Nachrichten zu verbreiten, fördert [[Fake News]].
# Übermäßige Nutzung von KI kann die menschliche Fähigkeit zur kritischen Analyse verringern.
# KI-[[Algorithmus|Algorithmen]] können Vorurteile und Diskriminierung verstärken, wenn sie nicht angemessen trainiert werden.
 
Die Auswirkungen von KI in Sozialen Medien sind vielschichtig, mit potenziellen Vorteilen in der Effizienzsteigerung und personalisierten Erfahrungen, aber auch Herausforderungen im [[Datenschutz]], der Manipulation und der Verzerrung von Informationen.


== Weblinks ==
== Weblinks ==


https://www.iais.fraunhofer.de/de/forschung/bereiche/data-science/forschungsschwerpunkte/machine-learning.html
*https://www.iais.fraunhofer.de/de/forschung/bereiche/data-science/forschungsschwerpunkte/machine-learning.html
 
https://jaxenter.de/python-maschinelles-lernen-46305


https://aws.amazon.com/de/machine-learning/
*https://jaxenter.de/python-maschinelles-lernen-46305


https://de.wikipedia.org/wiki/Maschinelles_Lernen#Weblinks
*https://aws.amazon.com/de/machine-learning/


http://t3n.de/news/ai-machine-learning-nlp-deep-learning-776907/
*http://t3n.de/news/ai-machine-learning-nlp-deep-learning-776907/
*https://ts2.space/de/ki-und-soziale-medien-die-vor-und-nachteile-der-automatisierten-inhaltsmoderation/
*https://www.dialogadress.de/so-veraendert-ki-unsere-social-media-erfahrung/

Aktuelle Version vom 26. August 2023, 21:28 Uhr

Künstliche Intelligenz, englisch artificial intelligence (AI), beschreibt die Fähigkeit, von Computern gesammelte Informationen und Wissen zu nutzen, um dies zu interpretieren und entsprechend zu entscheiden und zu handeln. KI versucht die menschliche Intelligenz nachzuahmen.

Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren so weit entwickelt worden, dass sie in unserem realen Leben bereits in vielen Einsatzfeldern zum Tragen kommt. Sie lässt den Computer Algorithmen und Gesetzmäßigkeiten erkennen, die dann interpretiert werden. Ein gutes Beispiel ist das Foto von einem Apfel: ein Computer würde diesen nicht als solchen erkennen. Durch künstliche Intelligenz wird der Computer in die Lage versetzt zu erkennen, dass es sich um einen Apfel handelt. Obwohl er unterschiedliche Farben hat und unterschiedlich groß und geformt sein kann identifiziert der Computer mittels KI das Objekt als Apfel und kann ihn von z.B. einer Birne unterscheiden. Der Computer ist also in der Lage selbstständig aus Informationen Wissen zu sammeln und zu interpretieren. Dieses Wissen aus Erfahrung zu sammeln nennt man Machine Learning.

Programmierung

Programmierung in C++ oder für die Nutzung von KI-Systemen über eine Skriptsprache wie JavaScript oder Python, die zur Zeit populärste Programmsprache für maschinelles Lernen.

Einsatzgebiete

Künstliche Intelligenz und Machine Learning kommen heute schon in vielen Bereichen unseres Alltags vor. Geläufige Beispiele sind der Google Translator, die Erkennung von Kreditkartenbetrug ebenso wie der Einsatz von Bots wie Siri u.a. KI hat gegenüber der menschlichen Intelligenz den Vorteil, dass sie, wenn sie einmal "erlernt" wurde, um ein Vielfaches schneller und verlustfreier arbeitet als der Mensch es mit seiner Gehirnleistung jemals könnte.

KI im Einsatz bei großen Unternehmen

An künstlicher Intelligenz wird weltweit in allen möglichen Sparten geforscht und gearbeitet. Das Fraunhofer Institut beschäftigt sich intensiv mit der Entwicklung und den Einsatzgebieten von KI, siehe Link unten. Auch große Web-Giganten wie Google und [[Amazon}} haben künstliche Intelligenz und Machine Learning bereits fest in ihre Angebote integriert (siehe Links unten). Google mit dem Translator, Amazon u.a. im Bereich Web-Services und Servertechnik: Kunden von Amazon Web Services profitieren davon: ist ein Server ausgelastet, wird dies vom System erkannt und weitere Instanzen schalten sich zu.

Vor- und Nachteile von KI in Social Media

Vorteile KI in Sozialen Medien:

  1. Ermöglicht automatisierte Inhaltsverwaltung, -empfehlungen und -antworten, spart Zeit und Ressourcen.
  2. Analysiert Nutzerdaten, liefert maßgeschneiderte Inhalte, verbessert die Nutzererfahrung.
  3. Erkennt Trends und Meinungen in Echtzeit, hilft Unternehmen bei Anpassungen.
  4. Kann unangemessene Inhalte erkennen und entfernen, schützt vor Belästigung und Missbrauch.
  5. Kann Stimmungen und Bedeutungen in Beiträgen erkennen, für gezielte Interaktion.

Nachteile KI in Sozialen Medien:

  1. Verarbeitet Nutzerdaten, erhöht das Risiko von Datenschutzverletzungen und -missbrauch.
  2. Personalisierte Inhalte begrenzen die Sichtweise und Desinformation.
  3. Kann Ironie, Slang oder kulturelle Nuancen nicht immer korrekt erfassen, führt zu Missverständnissen.
  4. Automatisierung durch KI gefährdet menschliche Arbeitsplätze in der Moderation und Kundenbetreuung.
  5. Kann verwendet werden, um gefälschte Inhalte zu erstellen oder Nachrichten zu verbreiten, fördert Fake News.
  6. Übermäßige Nutzung von KI kann die menschliche Fähigkeit zur kritischen Analyse verringern.
  7. KI-Algorithmen können Vorurteile und Diskriminierung verstärken, wenn sie nicht angemessen trainiert werden.

Die Auswirkungen von KI in Sozialen Medien sind vielschichtig, mit potenziellen Vorteilen in der Effizienzsteigerung und personalisierten Erfahrungen, aber auch Herausforderungen im Datenschutz, der Manipulation und der Verzerrung von Informationen.

Weblinks