KI-Lexikon
Hier entstehen dauerhafte, klar strukturierte Begriffserklärungen zu zentralen Konzepten der Künstlichen Intelligenz – verständlich für Schüler, Studierende und alle, die KI systematisch einordnen möchten.
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Lexikon-Einträge
29.04.2026
Zuletzt aktualisiert
24.04.2026
Index-Stand
Einträge
Alle Begriffe folgen einer einheitlichen Schablone: Herkunft, Bedeutung, Praxisbeispiele, Varianten, Probleme, theoretische Grundlage und Zukunftsaussichten.
AGI
Kurz gesagt: AGI bezeichnet eine Künstliche Intelligenz, die menschliche Intelligenz in nahezu allen kognitiven Bereichen erreicht oder übertrifft – ein universell einsetzbarer ‚KI-Kollege‘, der selbstständig lernen, planen und komplexe Probleme in völlig neuen Situationen lösen kann.
AI
Kurz gesagt: AI (Artificial Intelligence oder Künstliche Intelligenz) ist der Oberbegriff für alle Technologien und Systeme, die menschliche Intelligenz nachahmen oder simulieren – also Maschinen, die lernen, denken, entscheiden, Probleme lösen und kreativ sein können.
ASI
Kurz gesagt: Artificial Superintelligence (ASI) bezeichnet eine Künstliche Intelligenz, die die menschliche Intelligenz in allen Bereichen – kognitiv, kreativ, wissenschaftlich und strategisch – weit übertrifft und sich selbstständig weiter verbessern kann. Sie ist die hypothetische Stufe nach AGI und könnte globale Probleme lösen oder existenzielle Risiken bergen.
Algorithmus
Kurz gesagt: Ein Algorithmus ist eine eindeutige, schrittweise Anweisung, die ein Computer (oder eine KI) befolgt, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe auszuführen. In der KI sind Algorithmen das mathematische ‚Rezept‘, das Lernen, Entscheidungen und Vorhersagen überhaupt erst möglich macht.
Data Mining
Kurz gesagt: Data Mining ist der Prozess, in großen, oft unstrukturierten Datenmengen versteckte Muster, Zusammenhänge und nützliches Wissen automatisch zu entdecken – mit Methoden aus Statistik, Machine Learning und Datenbanken. Es ist der ‚Bergbau‘ nach wertvollen Erkenntnissen in der Datenflut.
Deep Learning
Kurz gesagt: Deep Learning ist eine besonders leistungsstarke Form des Machine Learning, bei der künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (‚tief‘) aus riesigen Datenmengen lernen. Es ermöglicht KI-Systemen, komplexe Muster in Bildern, Sprache, Text oder Videos selbstständig zu erkennen – die technische Grundlage fast aller modernen generativen KI-Tools.
EU AI Act
Kurz gesagt: Der EU AI Act ist die weltweit erste umfassende KI-Gesetzgebung der Europäischen Union. Er reguliert KI-Systeme nach ihrem Risiko für Menschen (verboten, hoch riskant, begrenzt riskant oder minimal riskant) und schreibt strenge Regeln vor, um Grundrechte, Sicherheit und Vertrauen zu schützen – ohne Innovation zu behindern.
Halluzination
Eine KI-Halluzination liegt vor, wenn ein KI-Modell (meist ein LLM) plausible, aber falsche, erfundene oder widersprüchliche Informationen erzeugt – also Dinge ‚sieht‘ oder behauptet, die es in Wirklichkeit nicht gibt oder nicht weiß.
LLM
Kurz gesagt: Ein Large Language Model (LLM) ist ein sehr großes künstliches neuronales Netz, das auf riesigen Mengen von Textdaten trainiert wurde und menschliche Sprache verstehen, verarbeiten und natürlich erzeugen kann.
Machine Learning
Kurz gesagt: Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computer aus Daten und Erfahrungen lernen, ohne für jede Aufgabe explizit programmiert zu werden. Das System verbessert sich selbstständig, indem es Muster erkennt und Vorhersagen trifft.
Prompt
Kurz gesagt: Ein Prompt ist die Textanweisung, Frage oder Beschreibung, die man einem KI-Modell (meist einem LLM) gibt, damit es eine bestimmte Antwort, einen Text oder eine Aktion erzeugt. Der Prompt bestimmt maßgeblich, wie gut und wie genau die KI antwortet.
RAG
RAG kombiniert Informationssuche mit generativen Sprachmodellen, damit eine KI vor dem Antworten gezielt aktuelle oder unternehmensspezifische Informationen abrufen und in ihre Antwort einbauen kann.
SLM
Kurz gesagt: Ein Small Language Model (SLM) ist ein kompaktes, ressourcenschonendes Sprachmodell mit deutlich weniger Parametern (meist 1–14 Milliarden) als große LLMs. Es läuft effizient auf Smartphones, Laptops oder lokalen Servern, ist datenschutzfreundlich und schnell – ideal für den Alltagseinsatz ohne Cloud-Abhängigkeit.
Serendipität
Kurz gesagt: Serendipität in der KI bezeichnet das gezielte oder zufällige Auftreten von unerwarteten, aber wertvollen Entdeckungen, Einsichten oder Empfehlungen durch KI-Systeme – ein ‚glücklicher Zufall‘, den KI entweder selbst erzeugt oder beim Menschen fördert.
VLM
Kurz gesagt: Ein Vision Language Model (VLM) ist ein KI-Modell, das Text und visuelle Daten (Bilder, Diagramme, Videos) gleichzeitig verstehen, analysieren und verarbeiten kann. Es verbindet Bilderkennung mit Sprachverständnis in einem einzigen System und ermöglicht z. B. das Beschreiben von Fotos oder das Beantworten von Fragen zu Bildern.