Erkundung der grundlegenden Definitionen der Künstlichen Intelligenz
Essenzialistisch oder funktional denken
Essenzialistische Definitionen fragen, was KI ihrem Wesen nach ist, funktionale Definitionen, was sie tut. Beide Sichtweisen helfen, doch in Projekten überzeugt meist die klare Funktionsbeschreibung. Welche bevorzugst du in deinem Alltag?
Begriffe, die Entscheidungen lenken
Wenn ein Team KI als „automatisierte Entscheidungsfindung unter Unsicherheit“ definiert, plant es andere Tests, Risiken und Budgets, als wenn es „menschliche Intelligenz imitieren“ ansetzt. Teile deine Definition und deren Auswirkungen.
Sprache formt Erwartungen
Nenne ein System „intelligent“, und Menschen erwarten Urteilsvermögen. Nenne es „statistisch“, und sie erwarten Wahrscheinlichkeiten. Diese Erwartungen prägen Akzeptanz, Haftung und Ethik. Welche Worte nutzen eure Teams konsequent?
Historische Ankerpunkte der KI-Definition
Der Turing-Test fragte nicht nach dem inneren Wesen, sondern nach beobachtbarem Verhalten: Wirkt die Maschine im Dialog menschlich? Diese pragmatische Sicht prägt bis heute Diskussionen über Messbarkeit. Wie würdest du Intelligenz prüfen?
Historische Ankerpunkte der KI-Definition
1956 entstand die kühne Vision, Lernen, Sprache und Problemlösen zu automatisieren. Der breite Anspruch nährte Hoffnungen und Frustrationen. Aus dieser Spannung wuchs der Bedarf an engeren, konkreten Definitionen für echte Anwendungen.
Moderne Rahmenwerke und Normen
Die EU-KI-Verordnung beschreibt Systeme, die Inhalte, Vorhersagen oder Entscheidungen mittels datengetriebener Ansätze erzeugen und damit Ergebnisse beeinflussen. Diese Definition dient Risikoklassifizierung und Aufsicht. Kennst du die Pflichten für dein Produkt?
Abgrenzungen, die Klarheit schaffen
Viele KI-Systeme nutzen maschinelles Lernen, doch nicht jedes statistische Modell ist KI. Eine saubere Abgrenzung verhindert übertriebene Erwartungen und erleichtert Governance. Wie zieht ihr die Linie zwischen Analyse, Automatisierung und ‚Intelligenz‘?
Eine praktische Produktdefinition
Ein produktnaher Satz: „Ein KI-System lernt aus Daten Muster, um Entscheidungen oder Inhalte mit quantifizierter Unsicherheit zu erzeugen.“ Kurz, testbar, teamtauglich. Würde diese Definition in eurem Kontext Missverständnisse reduzieren?
Daten, Ziele, Grenzen explizit machen
Definiere Zielvariablen, Datenursprünge, Ausschlüsse und Nebenwirkungen. Wer diese Klarheit dokumentiert, schafft Reproduzierbarkeit und Vertrauen. Welche drei Punkte sollten in eurer Definition immer stehen? Schreibe uns deine Checkliste.
Verantwortung und Risiko integrieren
Füge Rollen, Eskalationswege und Monitoring zur Definition hinzu. Dann wird sie zur gelebten Praxis, nicht zur Folienfloskel. Teilt eure Vorlagen, damit andere mitlernen und wir gemeinsam ein Community-Toolkit aufbauen.
Geschichten, die Definitionen schärfen
Ein Team nannte sein Produkt zuerst „KI-Assistent“. Nach Metrikproblemen änderte es die Definition zu „Vorhersagemodell mit erklärten Unsicherheiten“. Plötzlich passten Erwartungen, Roadmap und Vertrieb. Hast du ähnliche Wendepunkte erlebt?
Geschichten, die Definitionen schärfen
Eine Klinik ersetzte „intelligent“ durch „entscheidungsunterstützend“. Patientinnen verstanden den Zweck besser, Ärztinnen prüften Empfehlungen kritischer. Eine kleine sprachliche Korrektur verbesserte Sicherheit spürbar. Welche Wörter würdest du in sensiblen Bereichen vermeiden?
Schlage Begriffe, knappe Definitionen und Beispiele vor. Wir kuratieren sie und verlinken Praxisberichte. Kommentiere, welche Formulierungen dir wirklich helfen und welche du streichen würdest. Deine Perspektive macht das Glossar wertvoll.
Mach mit: Community und Ausblick
