Periodensystem der KI

Ihr Einstieg in die Künstliche Intelligenz

Das Periodensystem der KI hilft, systematisch über die Einsatzzwecke, Chancen und Risiken von KI zu reflektieren, ohne sich dabei in Diskursen über ihre technische Umsetzung zu verlieren, und erreicht zwei wichtige Ziele:

Ein »Periodensystem« der Elemente ist eine wirkmächtige Metapher. Sie ist jedem geläufig. Jeder versteht die Metapher ohne weitere Einführung und kann sie sofort nutzen.
Die Anzahl von 28 funktionalen KI-Elementen ist überschaubar. Sie lassen sich auch für komplexe Anwendungsfälle der KI in der Diskussion benutzen, zumal meist nur wenige KI-Elemente eine Rolle spielen.

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Janis Hecker

Referent Künstliche Intelligenz

Bitkom e.V.

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Kurzübersicht des Periodensystem

Gruppe	Element	Abk.	Kurzbeschreibung
Assess	Image Recognition	Ir	Das Erkennen bestimmter Objekttypen in Bildern oder Videosignalen.
Assess	General Recognition	Gr	Das Analysieren von Sensordaten zum Erkennen von Objekttypen und/oder Situationen allein aus dem Signal heraus.
Assess	Speech Recognition	Sr	Das Erkennen von gesprochener Sprache und/oder Gefühlszuständen allgemein in einem Audiosignal.
Assess	Audio Recognition	Ar	Das Erkennen bestimmter Arten von Geräuschen (Alarme, Gerätestress, Automotor) in einem Audiosignal.
Assess	Face Recognition	Fr	Das Erkennen von Gesichtern und emotionalen Zuständen in Bildern oder Videosignalen.
Assess	Speech Identification	Si	Das Erkennen einer individuellen Stimme in einem Audiosignal.
Assess	Audio Identification	Ai	Das Erkennen von Audiosignaturen (ein bestimmter Motor oder eine bestimmte Türklingel) aus Audiosignalen.
Assess	Face Identification	Fi	Das Erkennen konkreter Personen in Bildern oder Videosignalen.
Assess	Image Identification	Ii	Das Erkennen eines konkreten Objekts in einem Bild oder Video.
Assess	General Identification	Gi	Das Analysieren von Sensordaten, um Objekte und/oder Situationen allein aus dem Signal heraus zu erkennen.
Assess	Data Analytics	Da	Das Analysieren von Daten, um bestimmte Tatsachen und/oder Ereignisse zu erkennen, die diese Daten repräsentieren.
Assess	Text Extraction	Te	Das Analysieren von Texten, um Informationen über Entitäten, Zeit, Orte und Fakten zu extrahieren, die ausschließlich im Text enthalten sind.
Infer	Synthetic Reasoning	Sy	Das Verwenden von Beweisen, um Rückschlüsse auf den realen Zustand der Welt, eine Vorhersage oder eine Erklärung zu unterstützen.
Infer	Planning	Pl	Das Erstellen eines Aktionsplans auf der Grundlage einer Reihe von Zielen, eines Verständnisses des realen Zustands der Welt und des Wissens über Handlungen und deren Konsequenzen.
Infer	Problem Solving	Ps	Das Erstellen einer Lösung für ein Problem, das mit oder ohne den Einsatz von Aktionen verbunden sein kann (siehe Planning [Pl]).
Infer	Decision Making	Dm	Das Auswählen eines bestimmten Plans oder einer Lösung auf der Grundlage vorliegender Fakten, alternativer Lösungen und einer Reihe von Zielen.
Infer	Language Generation	Lg	Das Erstellen natürlicher Sprachtexte und/oder Erklärungen basierend auf einem gewissen Verständnis der Welt.
Infer	Language Understanding	Lu	Das Erstellen einer semantischen Repräsentation der Bedeutung eines Textes, der den Kontext und ein gewisses Verständnis über das Funktionieren der Welt zeigt.
Infer	Predictive Inference	Pi	Das Vorhersagen von Ereignissen oder Zuständen in der Zukunft auf der Grundlage eines Verständnisses eines aktuellen Zustandes der Welt und der Funktionsweise der Welt.
Infer	Explanatory Inference	Ei	Das Erklären von Ereignissen oder Zuständen in der realen Welt, basierend auf dem Verständnis früherer Zustände.
Infer	Relationship Learning	Lr	Das Erkennen von Beziehungen zwischen Merkmalen, die dazu verwendet werden können, das Vorhandensein eines Satzes von versteckten Merkmalen vorherzusagen, wenn andere sichtbar sind (z. B. Korrelation zwischen abgewiesenen Anrufen und Kundenabwanderung).
Infer	Category Learning	Lc	Das Erkennen neuer Kategorien von semantischen Werten auf der Grundlage von Merkmalssammlungen.
Infer	Knowledge Refinement	Lt	Das Überarbeiten von Wissen oder Regeln, die bereits existieren als Reaktion darauf, dass sie zur Unterstützung von Handlungen oder Schlussfolgerungen verwendet werden.
Respond	Manipulation	Ma	Das Manipulieren derselben Objekte, mit denen Menschen regelmäßig arbeiten.
Respond	Communication	Cm	Mechanismen, die das Ausführen verschiedener Formen der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine unterstützen.
Respond	Control	Cn	Das intelligente Steuern anderer Maschinen, wenn keine Manipulation oder Handlung in der physischen Welt erforderlich ist (z. B. automatisierter Handel).
Respond	Mobility Large	Ml	Das Steuern autonomer Fahrzeuge, die zuallererst mit anderen Fahrzeugen interagieren.
Respond	Mobility Small	Ms	Das Steuern von Robotern, die sich durch Innenräume bewegen, arbeiten und mit Menschen interagieren.

Sr Speech Recognition	Si Speech Identification
Ar Audio Recognition	Ai Audio Identification	Pi Predicitve Inference	Pl Planning
Fr Face Recognition	Fi Face Identification	Ei Explanatory Inference	Ps Problem Solving		Lr Relationship Learning
Ir Image Recognition	Ii Image Identification	Sy Synthetic Reasoning	Dm Decision Making	Lg Language Generation	Lc Category Learning	Ml Mobility Large		Cm Communication
Gr General Recognition	Gi General Identification	Da Data Analytics	Te Text Extraction	Lu Language Understanding	Lt Knowledge Refinement	Ms Mobility Small	Ma Manipulation	Cn Control