Künstliche Intelligenz, oft abgekürzt als KI, bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Tätigkeiten wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und sogar die Übersetzung von Sprachen. Der Kern der KI ist die Schaffung von Algorithmen und Modellen, die Maschinen in die Lage versetzen, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und aus diesen Informationen zu lernen.
Ein grundlegender Aspekt der KI ist das maschinelle Lernen (ML), bei dem Computer aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern, ohne explizit dafür programmiert zu werden. Eine besonders fortschrittliche Form des maschinellen Lernens ist das Deep Learning. Dieses nutzt künstliche neuronale Netze, die grob der Architektur des menschlichen Gehirns nachempfunden sind, um noch komplexere Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Algorithmen des maschinellen Lernens werden derzeit in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Bild- und Spracherkennung bis hin zur automatischen Übersetzung und Empfehlungssystemen.
Ein praktisches Beispiel für den Einsatz von KI in der App- oder Web-Entwicklung könnte die Implementierung von Chatbots oder virtuellen Assistenten sein. Diese können Benutzern helfen, indem sie Fragen beantworten, Produkte empfehlen oder sogar technische Unterstützung bieten. Dabei lernt der Chatbot ständig aus jeder Interaktion dazu und verbessert seine Antworten und Funktionen im Laufe der Zeit.
Neben maschinellem Lernen gibt es auch andere Bereiche der KI, wie beispielsweise die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), die sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. NLP-Techniken ermöglichen es Maschinen, Texte zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, was besonders in Sprachassistenten und bei der Automatisierung von Textanalysen nützlich ist.
Zusammengefasst bietet die Künstliche Intelligenz vielfältige Möglichkeiten, die Entwicklung und Funktionsweise von Apps zu optimieren und zu verbessern. Sie trägt dazu bei, Benutzererfahrungen zu personalisieren, Prozesse zu automatisieren und innovative Features zu schaffen, die zuvor undenkbar waren.