Grundlagen

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

KI beschreibt Computersoftware, die menschliche kognitive Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität nachbildet. Dabei kann KI große Datenmengen – etwa Texte, Bilder oder Audiosignale – verarbeiten, Muster darin erkennen und daraus relevante Erkenntnisse ableiten. Für die Logopädie sind vor allem drei Teilgebiete relevant:

Maschinelles Lernen

Systeme, die anhand von Beispieldaten selbst lernen, Muster zu erkennen. Dadurch können sie Wahrscheinlichkeiten berechnen und Vorhersagen treffen.

Beispiel: Erkennen von Katzen in Bildern

1. Der Algorithmus erhält viele Bilder mit und ohne Katzen.

2. Er erkennt selbst typische Merkmale einer Katze.

3. Anschließend kann er bei neuen Bildern einschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Katze darauf zu sehen ist.

Deep Learning

Häufige Form des Maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten nutzt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Durch diese tiefen Netzwerke können immer komplexere Probleme gelöst werden. Heutige Systeme des tiefen Lernens sind den bisherigen Ansätzen aus dem Bereich der KI in der Genauigkeit der Aussagen und der Geschwindigkeit der Antwortgenerierung überlegen.

Beispiel: Erkennen von Katzen in Bildern

1. Neuronale Netzwerke erkennen nicht nur Katzen in Bildern,

2. sondern können auch Texte, Bilder oder Videos davon generieren (generative KI).

Large Language Models (LLMs)

Spezielle Anwendung des Deep Learnings, trainiert auf sehr großen Mengen an Textdaten. LLMs lernen statistische Muster von Sprache und ermöglichen Verstehen, Vervollständigen, Zusammenfassen, Übersetzen und Generieren von Texten. Modelle wie ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Microsoft Copilot, Notebook LM, LLaMA (Meta) und Mistral AI erstellen auf Anfrage Text, Bilder und Videomaterialien.

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