Die neue Sprache der KI-Welt: Wichtige Begriffe, die Sie 2024 kennen sollten

02:23 / 04.07.2026·29·Technologie

Technologien der künstlichen Intelligenz (AI) verändern die Welt nicht nur in rasantem Tempo, sondern prägen auch eine völlig neue Terminologie. Heute hört man bei Produktpräsentationen, Tech-Meetings oder Investitionspanels häufig Abkürzungen wie LLM, RAG oder RLHF. Selbst für Fachleute können diese Konzepte manchmal verwirrend sein. Laut TechCrunch ist das richtige Verständnis dieser Begriffe der Schlüssel zur erfolgreichen Kommunikation in der modernen Tech-Umgebung. Techcrunch.com berichtet darüber.

Eines der meistdiskutierten, aber auch abstraktesten Konzepte im Bereich der künstlichen Intelligenz ist AGI (Artificial General Intelligence). OpenAI-Chef Sam Altman beschreibt es als „das Äquivalent eines durchschnittlichen Menschen, den Sie als Kollegen einstellen könnten." Google DeepMind nähert sich eher aus kognitiver Sicht und definiert AGI als ein System, das Menschen bei den meisten intellektuell wertvollen Aufgaben ebenbürtig ist. Einfach gesagt ist es eine Technologie, die wie ein Mensch denken und nahezu alle wirtschaftlich wertvollen Aufgaben ausführen kann.

AI-Agenten und Rechenleistung

Das Konzept der „AI-Agenten", die komplexer sind als einfache Chatbots, wird heute immer beliebter. Dabei handelt es sich nicht nur um Programme, die Fragen beantworten, sondern um Werkzeuge, die im Auftrag des Nutzers ganze Aufgabenketten ausführen können. Sie können beispielsweise Flüge buchen, Spesenberichte ausfüllen oder Code schreiben und debuggen. Solche Agenten verbinden sich über APIs (Application Programming Interfaces) mit anderen Diensten und steuern komplexe Prozesse ohne menschliches Eingreifen.

Damit diese komplexen Systeme funktionieren, ist eine Ressource namens „Compute" erforderlich. Dieser Begriff bezeichnet die GPUs (Grafikprozessoren), CPUs und andere Hardwarekomponenten, die zum Trainieren und Ausführen von AI-Modellen benötigt werden. Heute wächst die Marktposition von Unternehmen wie NVIDIA aufgrund der weltweiten Nachfrage nach Rechenleistung rasant.

Logisches Denken und Deep Learning

Der „Chain-of-thought"-Ansatz spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von AI-Modellen. Dabei beantwortet AI eine komplexe Frage nicht sofort, sondern zerlegt sie in kleine logische Schritte. Beim Lösen einer mathematischen Aufgabe analysiert AI beispielsweise Zwischenschritte, ähnlich wie ein Mensch mit Stift und Papier. Dies erhöht die Genauigkeit der Antworten und reduziert Fehler in Logik und Programmierung, auch wenn der Prozess etwas mehr Zeit in Anspruch nimmt.

Ebenso sollte man das Konzept des „Deep Learning" nicht vergessen, das die Grundlage der künstlichen Intelligenz bildet. Nachfolgend seine wichtigsten Eigenschaften:

Es verwendet mehrschichtige künstliche neuronale Netze, die den neuronalen Pfaden im menschlichen Gehirn ähneln.
Es kann wichtige Merkmale in Daten selbstständig und ohne menschliche Hilfe erkennen.
Es verbessert seine Ergebnisse durch Lernen aus Fehlern und Wiederholung.
Es benötigt Millionen von Datenpunkten und enorme Rechenressourcen, um effektiv zu funktionieren.

Auch im technologischen Ökosystem Usbekistans werden diese Begriffe zunehmend verwendet. Während lokale Entwickler und Startups ihre Produkte über APIs von OpenAI oder Google entwickeln, dient dieses Glossar als wichtige Orientierungshilfe nicht nur für Fachleute, sondern auch für die breite Öffentlichkeit, die sich für Technologie interessiert.