In welche Kategorien kann man KI einteilen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann in verschiedene Kategorien eingeteilt werden, basierend auf unterschiedlichen Kriterien. Hier sind einige gängige Einteilungen:

1. **Nach Funktionalität:**
- **Schwache KI (Narrow AI):** KI, die auf spezifische Aufgaben spezialisiert ist, z.B. Sprachassistenten oder Bildverarbeitungssysteme.
- **Starke KI (General AI):** Hypothetische KI, die menschliche Intelligenz in allen Aspekten nachahmen kann.
- **Superintelligenz:** Eine KI, die die menschliche Intelligenz in allen Bereichen übertrifft (theoretisches Konzept).

2. **Nach Lernmethoden:**
- **Überwachtes Lernen (Supervised Learning):** KI-Modelle, die mit gelabelten Daten trainiert werden.
- **Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning):** KI-Modelle, die Muster in ungelabelten Daten erkennen.
- **Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning):** KI-Modelle, die durch Belohnung und Bestrafung lernen.

3. **Nach Technologie:**
- **Maschinelles Lernen (Machine Learning):** Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen.
- **Tiefe Lernverfahren (Deep Learning):** Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf neuronalen Netzen basiert.
- **Expertensysteme:** Systeme, die auf regelbasierten Algorithmen und Wissensdatenbanken basieren.

4. **Nach Anwendungsbereichen:**
- **Computer Vision:** KI für die Verarbeitung und Analyse von Bildern und Videos.
- **Natural Language Processing (NLP):** KI für die Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache.
- **Robotics:** KI für die Steuerung und Automatisierung von Robotern.

Diese Kategorien sind nicht abschließend und können je nach Kontext und Fortschritt in der Forschung variieren.