Künstliche Intelligenz (KI) basiert auf einer Reihe von Technologien und Konzepten, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Problemlösung und Lernen zu entwickeln. Das Funktionsprinzip von KI lässt sich auf verschiedene Schlüsseltechnologien zurückführen, die in unterschiedlichen Bereichen Anwendung finden, sei es in der Verarbeitung von Sprache, Bildern oder der Analyse von Daten. Im Wesentlichen geht es darum, Computern beizubringen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu machen.

Die Funktionsweise von KI lässt sich in drei wesentliche Bereiche unterteilen: Daten, Algorithmen und Modelltraining.

1. Daten: KI-Systeme benötigen große Mengen an Daten, um zu lernen und Muster zu erkennen. Diese Daten können strukturiert (z. B. in Tabellen) oder unstrukturiert (z. B. Texte, Bilder, Videos) vorliegen. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser kann ein KI-Modell Muster erkennen und seine Leistung verbessern. Diese Daten dienen als Grundlage für das Training von KI-Systemen, indem sie Beispiele für die Art von Entscheidungen oder Vorhersagen liefern, die die KI treffen soll.
2. Algorithmen: Der nächste Schritt in der Funktionsweise von KI ist der Einsatz von Algorithmen, die es der KI ermöglichen, aus den Daten zu lernen. Diese Algorithmen sind mathematische Modelle, die verschiedene Arten von Informationen analysieren und bewerten, um zu „lernen“. Das bedeutet, dass die KI auf Basis der Daten eigene Muster und Zusammenhänge entwickelt. Es gibt unterschiedliche Arten von Algorithmen, abhängig davon, wie die KI lernt:
   • Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Hier wird die KI mit gekennzeichneten Beispielen trainiert, bei denen sowohl die Eingabedaten als auch die gewünschten Ergebnisse bekannt sind. Das Ziel ist es, eine Funktion zu lernen, die für neue, unbekannte Daten präzise Vorhersagen oder Klassifikationen treffen kann. Ein Beispiel hierfür ist die Spracherkennung, bei der ein KI-System mit vielen Beispielen von Sprachaufnahmen und den dazugehörigen Texten trainiert wird.
   • Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Bei dieser Methode erhält die KI Daten ohne vordefinierte Ergebnisse. Stattdessen soll die KI Muster oder Strukturen innerhalb der Daten erkennen, wie etwa Cluster oder Zusammenhänge. Ein Beispiel ist die Gruppierung von Kunden in verschiedenen Segmente auf Basis ihres Kaufverhaltens.
   • Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Hier lernt die KI durch Interaktionen mit ihrer Umgebung. Sie trifft Entscheidungen und erhält eine Belohnung oder Bestrafung basierend auf den getroffenen Entscheidungen, um ihre Strategie zu verbessern. Ein bekanntes Beispiel ist ein KI-Agent, der in einem Videospiel lernt, wie er auf verschiedene Spielsituationen reagieren muss, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.
3. Modelltraining: KI-Systeme, insbesondere solche, die maschinelles Lernen nutzen, „lernen“ aus den Daten, indem sie Modelle aufbauen und anpassen. Dieser Trainingsprozess besteht darin, die Parameter des Modells so zu optimieren, dass es die bestmögliche Leistung auf den vorliegenden Daten erbringt. Während des Trainings wird das Modell iterativ angepasst, indem es Fehler analysiert und seine Vorhersagen oder Entscheidungen verbessert.Bei einem neuralen Netzwerk, einem der fortgeschrittensten KI-Modelle, erfolgt dieses Lernen durch ein Netzwerk aus miteinander verbundenen Knoten (sogenannten „Neuronen“), das ähnlich wie das menschliche Gehirn funktioniert. Diese Neuronen nehmen Eingabewerte auf, verarbeiten sie und geben ein Ergebnis zurück. Über viele Iterationen hinweg lernt das Netzwerk, wie es die richtigen Vorhersagen oder Entscheidungen trifft.

Zusammengefasst:

KI funktioniert, indem sie große Mengen an Daten verwendet, um Muster zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Sie nutzt verschiedene Lernmethoden, wie überwachte, unüberwachte oder bestärkende Lerntechniken, um aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. Algorithmen und Modelle spielen eine zentrale Rolle dabei, wie KI ihre „Intelligenz“ aufbaut und anwendet. Der Trainingsprozess sorgt dafür, dass KI-Modelle zunehmend präzisere und zuverlässigere Ergebnisse liefern, je mehr sie mit unterschiedlichen Szenarien konfrontiert werden.

In UiPath und Automation Anywhere finden insbesondere überwachtes und unüberwachtes Lernen Anwendung in den KI-gesteuerten Automatisierungstechnologien. Diese Modelle werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, von der Datenextraktion über die Klassifikation bis hin zur Analyse von Geschäftsprozessen. Bestärkendes Lernen wird in diesen Plattformen noch weniger genutzt, spielt aber in spezifischen Szenarien, insbesondere in komplexeren, selbstlernenden Anwendungen, eine Rolle.