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Künstliche Intelligenz (KI) ist Intelligenz, die von Maschinen gezeigt wird, im Gegensatz zur Intelligenz von Menschen und anderen Tieren. Zu den Aufgaben, bei denen dies geschieht, gehören z. B. Spracherkennung, Computersehen, Übersetzung zwischen (natürlichen) Sprachen und andere Zuordnungen von Eingaben.

Zu den Anwendungen von KI gehören fortschrittliche Web-Suchmaschinen (z. B. Google Search), Empfehlungssysteme (z. B. bei YouTube, Amazon und Netflix), das Verstehen menschlicher Sprache (z. B. Siri und Alexa), selbstfahrende Autos (z. B. Waymo), generative oder kreative Werkzeuge (ChatGPT und KI-Kunst), automatisierte Entscheidungsfindung und der Wettbewerb auf höchstem Niveau in strategischen Spielsystemen (z. B. Schach und Go).

Da Maschinen immer leistungsfähiger werden, werden Aufgaben, für die "Intelligenz" erforderlich ist, oft aus der Definition von KI entfernt. So wird zum Beispiel die optische Zeichenerkennung häufig nicht mehr als KI angesehen, da sie zu einer Routinetechnologie geworden ist.

Künstliche Intelligenz wurde 1956 als akademische Disziplin gegründet und hat seither mehrere Wellen des Optimismus erlebt, gefolgt von Enttäuschung und dem Verlust von Fördermitteln (bekannt als "KI-Winter"), gefolgt von neuen Ansätzen, Erfolg und erneuter Förderung. Die KI-Forschung hat viele verschiedene Ansätze ausprobiert und wieder verworfen, darunter die Simulation des Gehirns, die Modellierung menschlicher Problemlösungen, formale Logik, große Wissensdatenbanken und die Imitation von Tierverhalten. In den ersten Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts hat das hochmathematische und statistische maschinelle Lernen das Feld dominiert, und diese Technik hat sich als sehr erfolgreich erwiesen und zur Lösung vieler anspruchsvoller Probleme in Industrie und Wissenschaft beigetragen.

Die verschiedenen Teilbereiche der KI-Forschung konzentrieren sich auf bestimmte Ziele und den Einsatz bestimmter Werkzeuge. Zu den traditionellen Zielen der KI-Forschung gehören logisches Denken, Wissensrepräsentation, Planung, Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wahrnehmung und die Fähigkeit, Objekte zu bewegen und zu manipulieren. Allgemeine Intelligenz (die Fähigkeit, ein beliebiges Problem zu lösen) gehört zu den langfristigen Zielen des Fachgebiets. Um diese Probleme zu lösen, haben KI-Forscherinnen und -Forscher eine breite Palette von Problemlösungstechniken angepasst und integriert, darunter Suche und mathematische Optimierung, formale Logik, künstliche neuronale Netze und Methoden, die auf Statistik, Wahrscheinlichkeit und Wirtschaft basieren. KI stützt sich auch auf die Informatik, Psychologie, Linguistik, Philosophie und viele andere Bereiche.

Das Feld wurde auf der Annahme gegründet, dass die menschliche Intelligenz "so genau beschrieben werden kann, dass eine Maschine sie simulieren kann" Dies warf philosophische Argumente über den Geist und die ethischen Konsequenzen der Erschaffung künstlicher Wesen mit menschenähnlicher Intelligenz auf; diese Fragen wurden bereits seit der Antike in Mythen, Fiktion und Philosophie erforscht. Informatiker und Philosophen haben seitdem darauf hingewiesen, dass die KI zu einer existenziellen Gefahr für die Menschheit werden könnte, wenn ihre rationalen Fähigkeiten nicht in nützliche Ziele gelenkt werden. Der Begriff künstliche Intelligenz wurde auch dafür kritisiert, dass er die tatsächlichen technischen Fähigkeiten der KI überbewertet.
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Intelligenz, die Maschinen anstelle der Intelligenz von Spezies zeigen, und diese KI wird in einigen Anwendungen wie fortschrittlichen Web-Suchmaschinen, Empfehlungssystemen, dem Verstehen menschlicher Sprache, selbstfahrenden Autos, generativen oder kreativen Werkzeugen eingesetzt, aber wie jede Münze hat auch KI zwei Gesichter und wirft ethische Konsequenzen der Schaffung künstlicher Wesen mit menschenähnlicher Intelligenz auf
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Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines, as opposed to intelligence of humans and other animals. Example tasks in which this is done include speech recognition, computer vision, translation between (natural) languages, as well as other mappings of inputs.

AI applications include advanced web search engines (e.g., Google Search), recommendation systems (used by YouTube, Amazon, and Netflix), understanding human speech (such as Siri and Alexa), self-driving cars (e.g., Waymo), generative or creative tools (ChatGPT and AI art), automated decision-making, and competing at the highest level in strategic game systems (such as chess and Go).[1]

As machines become increasingly capable, tasks considered to require "intelligence" are often removed from the definition of AI, a phenomenon known as the AI effect. For instance, optical character recognition is frequently excluded from things considered to be AI,[2] having become a routine technology.[3]

Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956, and in the years since it has experienced several waves of optimism,[4][5] followed by disappointment and the loss of funding (known as an "AI winter"),[6][7] followed by new approaches, success, and renewed funding.[5][8] AI research has tried and discarded many different approaches, including simulating the brain, modeling human problem solving, formal logic, large databases of knowledge, and imitating animal behavior. In the first decades of the 21st century, highly mathematical and statistical machine learning has dominated the field, and this technique has proved highly successful, helping to solve many challenging problems throughout industry and academia.[8][9]

The various sub-fields of AI research are centered around particular goals and the use of particular tools. The traditional goals of AI research include reasoning, knowledge representation, planning, learning, natural language processing, perception, and the ability to move and manipulate objects.[a] General intelligence (the ability to solve an arbitrary problem) is among the field's long-term goals.[10] To solve these problems, AI researchers have adapted and integrated a wide range of problem-solving techniques, including search and mathematical optimization, formal logic, artificial neural networks, and methods based on statistics, probability, and economics. AI also draws upon computer science, psychology, linguistics, philosophy, and many other fields.

The field was founded on the assumption that human intelligence "can be so precisely described that a machine can be made to simulate it".[b] This raised philosophical arguments about the mind and the ethical consequences of creating artificial beings endowed with human-like intelligence; these issues have previously been explored by myth, fiction, and philosophy since antiquity.[12] Computer scientists and philosophers have since suggested that AI may become an existential risk to humanity if its rational capacities are not steered towards beneficial goals.[c] The term artificial intelligence has also been criticized for overhyping AI's true technological capabilities.[13][14][15]
Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines rather than Intelligence of species and this AI is being used in some application like  advanced web search engines, recommendation systems, understanding human speech, self-driving car, generative or creative tools but like every coin has two face AI also raise ethical consequences of creating artificial beings endowed with human-like intelligence