Im Folgenden werden zentrale Begriffe definiert, um Missverständnissen vorzubeugen und eine klare Grundlage für die weitere Analyse zu schaffen.
2.1 Der Begriff „Künstlich"
Das Adjektiv „künstlich" bezeichnet etwas, das von Menschen erzeugt wurde und nicht natürlich entstanden ist. Es bildet den ersten Bestandteil des Begriffs, den diese Arbeit zentral untersucht.
2.2 Künstliche Intelligenz
„Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, solche Aufgaben zu lösen, die, wenn sie vom Menschen gelöst werden, Intelligenz erfordern."
– Gabler Wirtschaftslexikon
2.3 Intelligenz als genereller Begriff
Intelligenz ist ein komplexes Schema, das die Begabung beschreibt, komplexe Informationen zu verstehen, nachzudenken und Entscheidungen zu treffen. Dazu gehören Denkprozesse wie Wahrnehmung, Lernen, Erinnern, Problemlösen und kritisches Denken. Sie wird von genetischen Faktoren und der Umwelt beeinflusst und kann durch Bildung, Erfahrung oder Training weiter ausgebaut werden.
Es gibt verschiedene Modelle und Methoden, um Intelligenz zu messen – beispielsweise der IQ-Test oder das Multiple-Intelligenzen-Modell.
2.4 Denken
Das Denken ist ein psychischer Vorgang, der zur Informationsverarbeitung dient. Dabei werden innere Vorstellungen bzw. gedankliche Modelle von Problemsituationen verändert, um Situationen besser zu verstehen und Probleme zu lösen. Denken wird manchmal auch als „Testhandeln" bezeichnet.
Divergentes Denken
Frei, wenig kontrolliert. Sucht neue Verbindungen zwischen Informationsquellen. Basis für Kreativität.
Konvergentes Denken
Regelkonform, kontrolliert. Zieht logische Schlüsse. Basis für analytisches Problemlösen.
2.5 Machine Learning
Maschinelles Lernen bezieht sich auf einen Teil der künstlichen Intelligenz. Das Ziel ist, den Computer so zu trainieren, dass er aus Daten und Erfahrungen lernt – ohne dass jede Reaktion vorher explizit programmiert werden muss. Das maschinelle Lernen beruht auf Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen und daraus passende Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen.
Solche Systeme werden im Laufe der Nutzung immer genauer, da immer mehr Daten verfügbar sind.
2.6 Neuronale Netzwerke
„Ein neuronales Netz ist ein Programm oder Modell des maschinellen Lernens. Es trifft Entscheidungen auf ähnliche Weise wie das menschliche Gehirn: Seine Prozesse ahmen nach, wie biologische Neuronen zusammenwirken, um Phänomene zu identifizieren, Optionen abzuwägen und Schlussfolgerungen zu ziehen."
– IBM Deutschland GmbH