Symbolische KI arbeitet mit festen Symbolen, Regeln und logischen Schlüssen statt mit Wahrscheinlichkeiten. Entscheidend ist nicht Lernfähigkeit, sondern Prüfbarkeit: sie liefern für denselben Fall immer dasselbe Ergebnis.
Subsymbolische KI lernt aus Beispielen statt aus festen Regeln. Sie erkennt Muster in Bildern, Sprache oder Sensordaten. Das macht moderne KI flexibel, datenhungrig und weniger transparent.
Du beschreibst eine Software-Idee in Alltagssprache, die KI erzeugt daraus Code. Nicht der perfekte Prompt ist entscheidend, sondern die Schleife aus Beschreiben, Testen und Nachbessern. So entstehen schnell Prototypen, ohne Sicherheit und Qualität aus der Hand zu geben.
Human-in-the-Loop bedeutet: Menschen prüfen, korrigieren und steuern KI-Ergebnisse, bevor sie wirksam werden. So verbindet der Ansatz Automatisierung mit Verantwortung, besonders bei sensiblen Entscheidungen.
Ein KI-Agent ist wie ein digitaler Mitarbeiter, dem man nur noch das Ziel vorgibt und der den Rest alleine erledigt. Er denkt selbstständig über die nötigen Schritte nach, nutzt dafür eigenständig verschiedene Programme und löst so komplexe Aufgaben komplett ohne menschliche Hilfe.
Ein System Prompt ist eine übergeordnete Anweisung, die Rolle, Ton und Regeln einer KI festlegt. So bleiben Antworten über eine Sitzung hinweg konsistent, statt jede Aufgabe neu auszuhandeln.
Tokens sind die Bausteine, in die eine KI Sprache zerlegt, um sie zu verstehen. Man kann sie sich wie digitale Legosteine vorstellen, mit denen die KI Texte berechnet, verarbeitet und wieder zusammensetzt.
Weil KI Daten und Anweisungen nicht zuverlässig trennt, können versteckte Anweisungen in normalen Texten eine KI umsteuern. Gefährlich wird das, wenn Assistenten Speicher, E-Mails oder andere Tools nutzen.
Klare Prompts machen KI-Ergebnisse planbarer. Wer Rolle, Kontext, Format und Grenzen vorgibt, spart Nacharbeit und baut nutzbare Standards für den Arbeitsalltag auf.
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