Was ist KI? Künstliche Intelligenz einfach erklärt

Viele haben gerade das Gefühl, KI sei plötzlich überall. Dabei steckt sie schon lange in Dingen, die du täglich nutzt, oft ohne es zu merken:

• Navi: Die schnellste Route ist klassische Mathematik. Die Vorhersage, wie lange du morgens im Stau stehst, lernt das System aber aus Millionen Fahrten. Das ist KI.
• Spamfilter: Ältere Filter arbeiten mit Regeln. Moderne Filter haben aus unzähligen Mails gelernt, wie Spam aussieht.
• Empfehlungen: „Kunden kauften auch“ bei Amazon oder die Vorschläge bei Netflix berechnen Wahrscheinlichkeiten aus dem Verhalten vieler Nutzer.
• Face ID: Dein Handy erkennt dich auch mit Brille oder Cap, weil es gelernt hat, wie dein Gesicht aussieht.
• Übersetzer wie DeepL oder Google Translate sind in den letzten Jahren durch KI deutlich besser geworden.

Und dann gibt es natürlich ChatGPT, Claude oder Gemini, die Texte schreiben, erklären und neue Inhalte erzeugen. Erst mit ihnen ist KI wirklich in aller Munde.

Ganz ehrlich: Eine einheitliche Definition von KI gibt es nicht. Der gemeinsame Kern ist aber klar: Ein Computer übernimmt Aufgaben, für die man bisher menschliche Intelligenz brauchte.

Die EU-KI-Verordnung (AI Act) beschreibt es etwas technischer, vereinfacht gesagt so: Ein KI-System leitet aus den Eingaben, die es bekommt, ab, wie es Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen erzeugt. Genau diese vier Dinge siehst du in den Beispielen oben: die Stauprognose, den Text von ChatGPT, die Kaufempfehlung und die Entscheidung „Spam oder nicht“.

Der wichtigste Unterschied zwischen klassischer Software und KI ist, wie das System zu seinem Ergebnis kommt.

Regeln: Ein Mensch schreibt fest vor, was passieren soll. Zum Beispiel: „Wenn der Betreff ‚Gewinn‘ enthält und der Absender unbekannt ist, dann ab in den Spam.“ Auch die schnellste Route im Navi wird nach festen Rechenwegen bestimmt (etwa mit dem Dijkstra-Algorithmus).

Lernen: Regeln stoßen schnell an Grenzen, weil es immer Ausnahmen und Neues gibt. Beim maschinellen Lernen lernt das System deshalb aus Daten selbst, welche Muster wichtig sind, und trifft damit Vorhersagen.

Daraus ergibt sich ein Test, den du dir leicht merken kannst: Lernt das System aus Daten oder arbeitet es nur feste Regeln ab? Schnellste Route berechnen: fester Rechenweg, keine KI. Stau vorhersagen: aus Daten gelernt, also KI.

Die Begriffe werden oft durcheinander geworfen. Am einfachsten stellst du sie dir als Kreise vor, die ineinander liegen:

• Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff.
• Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich davon: Systeme, die aus Daten lernen.
• Deep Learning ist wiederum ein Teil des maschinellen Lernens: sehr große künstliche neuronale Netze, grob vom Gehirn inspiriert. Damit funktionieren Gesichtserkennung, Übersetzer und Spracherkennung.
• Generative KI wie ChatGPT, Gemini oder Claude liegt ganz innen: Sie erzeugt komplett neue Inhalte, also Texte, Bilder, Code oder Musik.

Kurze Antwort: Ja. ChatGPT ist eine generative KI, genauer ein Sprachmodell (auf Englisch Large Language Model, kurz LLM). Auch Claude und Gemini sind solche Sprachmodelle.

Ein Sprachmodell hat aus riesigen Textmengen gelernt, welches Wort am wahrscheinlichsten als nächstes kommt. Schreibst du „Der Himmel ist …“, berechnet die KI für viele mögliche Wörter die Wahrscheinlichkeit und wählt ein sehr wahrscheinliches. Nicht ganz überraschend: „blau“.

Auch der Name verrät, was dahinter steckt. GPT steht für:

• G wie Generative: erzeugt Neues.
• P wie Pre-trained: vorab mit riesigen Datenmengen trainiert.
• T wie Transformer: die Bauweise des neuronalen Netzes, dazu gleich mehr.

Wie das im Detail funktioniert und warum ChatGPT manchmal Dinge erfindet, erkläre ich in Folge 2.

KI ist nicht neu, sondern über 70 Jahre alt. Die wichtigsten Stationen:

• 1950: Alan Turing stellt die Frage „Können Maschinen denken?“ und schlägt den Turing-Test vor.
• 1956: Bei einer Konferenz in Dartmouth (USA) bekommt das Forschungsfeld seinen Namen: Artificial Intelligence.
• 1966: ELIZA am MIT, der erste Chatbot. Obwohl er nur nach einfachen Regeln funktionierte, hielten ihn manche für einen Menschen.
• 1997: Der Schachcomputer Deep Blue von IBM schlägt Weltmeister Garri Kasparow.
• 2011: Siri kommt aufs iPhone. KI landet als Sprachassistent in der Hosentasche.
• 2016: AlphaGo von Google DeepMind schlägt einen der weltbesten Spieler im Brettspiel Go, das noch komplizierter ist als Schach.
• 2017: Forscher von Google veröffentlichen den Transformer, eine neue Bauweise für neuronale Netze. Das ist das T in GPT.
• 2022: Der ChatGPT-Moment. KI im Browser, für jeden nutzbar, mit teilweise phänomenalen Ergebnissen.

Drei Dinge sind zusammengekommen:

• Daten: Im Internet gibt es riesige Mengen an Texten, Bildern und Videos, aus denen Modelle lernen können.
• Rechenleistung: Grafikchips, die ursprünglich für Computerspiele gebaut wurden, erledigen heute Trainings in Wochen oder Monaten, für die man früher Jahre gebraucht hätte.
• Die Transformer-Methode von 2017: Sie versteht Zusammenhänge auch in langen Texten. Erst damit wurden Sprachmodelle wie ChatGPT möglich.

Eine gängige Einteilung (keine feste Norm) unterscheidet vier Typen:

• Reaktive KI: reagiert auf die aktuelle Situation, ohne Erinnerung. Beispiel: der Schachcomputer Deep Blue. Gibt es.
• KI mit begrenztem Gedächtnis: lernt aus Daten und nutzt kurzfristigen Kontext. Hier stehen wir heute, ChatGPT gehört dazu. Gibt es.
• Theory of Mind: KI, die Gefühle und Absichten von Menschen wirklich versteht. Noch Forschung.
• Selbstbewusste KI: KI mit eigenem Bewusstsein. Bisher Science-Fiction, auch wenn es sich manchmal schon anders anfühlt.

Für die Praxis ist der zweite Typ entscheidend: ChatGPT merkt sich, was du in einem Chat gesagt hast, aber nur für begrenzte Zeit. Wird der Chat lang, fängt das Modell an, Dinge durcheinanderzubringen oder zu erfinden. Deshalb lohnt es sich, der KI gezielt Kontext zu geben: Dateien, auf die sie zugreifen darf, Skills oder ein eigenes Wissenssystem, in dem steht, wer du bist, was dein Business ist und was dir wichtig ist. Wie so etwas aussieht, zeige ich im Artikel zum Second Brain für KI.

Genauso wichtig wie die Definition ist die Abgrenzung:

• KI hat kein Bewusstsein. Sie versteht nicht wie ein Mensch, sondern erkennt Muster und rechnet mit Wahrscheinlichkeiten.
• KI ist kein Lexikon. Sie kann halluzinieren, also Dinge erfinden, die sehr überzeugend klingen.
• KI ist kein Ersatz für dein Urteil. Nutze sie, gib ihr Kontext, aber prüf die Antworten.

Mein Grundsatz aus der Arbeit mit Unternehmen: Der Mensch führt die KI. Auch bei Automatisierungen gehört immer ein Mensch in den Prozess (Human in the Loop), der Ergebnisse kontrolliert und freigibt.

1. KI löst Aufgaben, für die man bisher menschliche Intelligenz brauchte.
2. ChatGPT ist KI, genauer eine generative KI in Form eines Sprachmodells.
3. KI gibt es seit den 1950ern. Neu ist, wie gut sie seit 2022 für alle nutzbar ist.

Was ist künstliche Intelligenz einfach erklärt?

Künstliche Intelligenz ist ein Computer, der Aufgaben übernimmt, für die man bisher menschliche Intelligenz brauchte, zum Beispiel Texte schreiben, Gesichter erkennen oder Staus vorhersagen. Er lernt dafür aus Daten, statt nur feste Regeln abzuarbeiten.

Ist ChatGPT eine KI?

Ja. ChatGPT ist eine generative KI, genauer ein Sprachmodell (LLM). Es hat aus riesigen Textmengen gelernt, welches Wort am wahrscheinlichsten als nächstes kommt, und erzeugt so neue Texte.

Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?

KI ist der Oberbegriff. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich davon: Systeme, die aus Daten lernen, statt nach festen Regeln zu arbeiten. Deep Learning und generative KI sind wiederum Teilbereiche des maschinellen Lernens.

Seit wann gibt es KI?

Seit den 1950er-Jahren. 1950 stellte Alan Turing die Frage, ob Maschinen denken können, 1956 bekam das Forschungsfeld in Dartmouth den Namen Artificial Intelligence. Für alle nutzbar wurde KI vor allem mit ChatGPT Ende 2022.

Welche 4 Arten von KI gibt es?

Eine gängige Einteilung unterscheidet reaktive KI (ohne Erinnerung, z. B. Schachcomputer), KI mit begrenztem Gedächtnis (heute Standard, z. B. ChatGPT), Theory of Mind (in der Forschung) und selbstbewusste KI (bisher Science-Fiction).