Künstliche Intelligenz ist überall – in unseren Smartphones, in der Medizin, in der Kunst und sogar in der Kaffeemaschine. Doch was steckt wirklich hinter den Begriffen, die in Artikeln, Podcasts und Meetings herumfliegen wie digitale Konfetti? Dieses Glossar bringt Licht ins Daten-Dunkel – verständlich, kompakt und mit einem Augenzwinkern.
Symbolbild Copilot
Glossar Künstliche Intelligenz
Agent
Eine KI-Einheit, die selbstständig Aufgaben ausführt – wie ein digitaler Assistent mit Eigeninitiative. Kann je nach Rechten aber auch Risiken bergen.
Bias
Verzerrung in den Trainingsdaten, die zu unfairen oder fehlerhaften Ergebnissen führen kann.
Deep Learning
Eine besonders komplexe Form des maschinellen Lernens mit vielen Schichten – quasi das "Deep Dive" der KI.
Embedding
Eine Methode, um Wörter oder Konzepte als Zahlenvektoren darzustellen – damit KI Bedeutung "versteht".
Explainability
Die Fähigkeit, Entscheidungen einer KI nachvollziehbar zu erklären – wichtig für Vertrauen und Kontrolle. Wird manchmal auch "Erklärbarkeit" genannt.
Fine-Tuning
Nachtraining eines KI-Modells mit spezifischen Daten, um es für bestimmte Aufgaben zu optimieren.
Generative KI
KI, die Inhalte erstellt – Texte, Bilder, Musik oder sogar Code. Kreativität trifft Algorithmus. Die bekannten KI wie ChatGPT, Gemini oder Claude gehören in diese Kategorie.
Grounding
Technik, mit der (generative) KI ihre Aussagen auf echte, überprüfbare Daten stützt. Soll gegen Halluzinationen, also erfundene "Fakten" helfen.
Halluzination
Wenn eine KI etwas behauptet, das nicht stimmt oder frei erfunden ist.
Künstliche Intelligenz (KI)
Systeme, die Aufgaben übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Large Language Model (LLM)
Sprachmodell, das Texte versteht und generiert. Gross, mächtig, manchmal poetisch. Die meisten bekannten KI-Systeme gehören dieser Kategorie an.
Maschinelles Lernen (ML)
KI lernt aus Daten, statt explizit programmiert zu werden – wie ein Kind, das aus Erfahrung schlauer wird.
Neuronales Netz
Ein Modell, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist, also mit "Knoten" und "Verbindungen".
Prompt
Die Eingabe, mit der man eine KI auffordert, etwas zu tun oder zu beantworten. Also sozusagen der digitale Zauberspruch. Moderne KI verstehen aber natürliche Sprache, sodass man für alltägliche Prompts keine besonderen Kenntnisse mehr benötigt.
Reinforcement Learning
Lernen durch Belohnung – wie ein digitaler Hund, der Tricks lernt, wenn’s Leckerli gibt. Die KI erhält Punkte für gute Entscheidungen und verliert Punkte bei Fehlern. So lernt sie mit jedem Versuch dazu und wird immer besser.
Token
Ein Textbaustein, den ein Sprachmodell verarbeitet – kann ein Wort, ein Teil davon oder ein Satzzeichen sein.
Training
Der Prozess, bei dem eine KI mit Daten "gefüttert" wird, um Muster zu erkennen. Diese Daten sollten von hervorragender Qualität sein, will man auch hervorragende Resultate erhalten.
Transfer Learning
Wissen aus einem Bereich wird genutzt, um in einem anderen schneller zu lernen – wie ein Musiker, der leichter eine neue Sprache lernt.
Zero-Shot Learning
Die Fähigkeit einer KI, Aufgaben zu lösen, ohne dafür explizit trainiert worden zu sein – quasi Lernen ohne Übung.
Diese Liste ist natürlich nicht vollständig, aber gibt schon einmal einen kleinen Überblick. Und hier finden Sie weitere Beiträge zum Thema Künstlichen Intelligenz
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