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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist AGI / Künstliche Allgemeine Intelligenz

AGI, oder Künstliche Allgemeine Intelligenz, bezieht sich auf eine Art von KI, die Wissen ähnlich wie menschliche Intelligenz verstehen, lernen und anwenden kann. Im Gegensatz zu enger KI besitzt AGI ein breites Spektrum an Fähigkeiten, die es ihr ermöglichen, verschiedene Aufgaben zu bewältigen, sich an neue Umgebungen anzupassen und zu argumentieren sowie Entscheidungen zu treffen.


Das Konzept von AGI geht auf die Forschung zur künstlichen Intelligenz in der Mitte des 20. Jahrhunderts zurück. Viele Wissenschaftler und Forscher glauben, dass das Erreichen von AGI davon abhängt, das Wesen menschlicher Intelligenz zu verstehen und diese Merkmale in Computern zu replizieren. Die Verwirklichung von AGI könnte tiefgreifende Auswirkungen auf die Gesellschaft haben, einschließlich revolutionärer Veränderungen in Bereichen wie Wirtschaft, Bildung und Gesundheit.


Die Betriebsmechanismen von AGI sind noch nicht vollständig verstanden; theoretisch wird sie jedoch auf eine Kombination aus tiefem Lernen, verstärkendem Lernen und anderen komplexen Algorithmen angewiesen sein, um menschliche Denkprozesse zu simulieren. Typische Szenarien sind autonome Fahrzeuge, intelligente Assistenten und komplexe Problemlösesysteme.


Dennoch ist die Entwicklung von AGI mit vielen Herausforderungen und Risiken verbunden. Sicherheits- und ethische Fragen sind von größter Bedeutung. AGI könnte zu Arbeitslosigkeit, Datenschutzverletzungen und zunehmender sozialer Ungleichheit führen. Daher ist es wichtig, geeignete ethische Rahmenbedingungen und Richtlinien zu schaffen, während die AGI-Forschung vorangetrieben wird.


In Zukunft wird erwartet, dass die Forschung zu AGI weiter wächst, insbesondere angetrieben durch Fortschritte in der Rechenleistung und der Analyse großer Datenmengen. Mit dem technologischen Fortschritt könnte AGI allmählich die menschlichen Intelligenzniveaus erreichen, was tiefere Diskussionen und Untersuchungen auslösen wird.


Die Vorteile von AGI umfassen das Potenzial zur Steigerung der Produktivität, zur Lösung komplexer Probleme und zur Förderung des Fortschritts in Wissenschaft und Technologie. Allerdings umfassen die Nachteile potenzielle Kontrollverluste und tiefgreifende Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft.