[
  {
    "id": "agentische-ki",
    "term": "agentische KI",
    "definition": "KI-Systeme, die eigenständig mehrstufige Aufgaben planen und mit Werkzeugen (Tools) ausführen, statt nur einzelne Anfragen zu beantworten.",
    "relatedId": "model-context-protocol-2024"
  },
  {
    "id": "ai-winter",
    "term": "AI Winter",
    "definition": "Phase reduzierter Forschungsförderung und öffentlichen Interesses an KI, meist ausgelöst durch enttäuschte Erwartungen an vorherige Durchbrüche.",
    "relatedId": "perceptron-1958"
  },
  {
    "id": "alignment",
    "term": "Alignment",
    "definition": "Die Ausrichtung eines KI-Systems auf die Ziele derer, die es einsetzen. Der Begriff benennt kein gelöstes Problem, sondern ein offenes: Ein Modell, das die gestellte Aufgabe wörtlich erfüllt und dabei etwas anderes anrichtet, ist nicht fehlerhaft, sondern falsch ausgerichtet.",
    "relatedId": "ai-safety-alignment-research"
  },
  {
    "id": "attention-mechanismen",
    "term": "Attention-Mechanismen",
    "definition": "Verfahren, mit dem ein Modell lernt, welche Teile einer Eingabesequenz bei der Verarbeitung eines bestimmten Elements besonders relevant sind.",
    "relatedId": "transformer-2017"
  },
  {
    "id": "chain-of-thought",
    "term": "Chain-of-Thought",
    "definition": "Die Folge von Zwischenschritten, die ein Sprachmodell vor der Antwort durchläuft. Sie verbessert die Ergebnisse bei mehrstufigen Aufgaben — sichtbar ist sie deshalb nicht: OpenAI hält die rohen Ketten bei o1 ausdrücklich zurück.",
    "relatedId": "reasoning-models-explicit-thought"
  },
  {
    "id": "convolutional-neural-network",
    "term": "convolutional neural network",
    "definition": "Spezialisierte neuronale Netzarchitektur mit Faltungsschichten, die besonders für die Verarbeitung von Bilddaten geeignet ist.",
    "relatedId": "imagenet-2012"
  },
  {
    "id": "deep-learning",
    "term": "Deep Learning",
    "definition": "Teilgebiet des maschinellen Lernens, das tiefe (mehrschichtige) neuronale Netze einsetzt, um komplexe Muster aus großen Datenmengen zu lernen.",
    "relatedId": "imagenet-2012"
  },
  {
    "id": "expertensysteme",
    "term": "Expertensysteme",
    "definition": "Regelbasierte KI-Systeme, die Fachwissen als Wenn-Dann-Regeln kodieren, um Entscheidungen in einem eng abgegrenzten Fachgebiet zu treffen.",
    "relatedId": "expert-systems-1980s"
  },
  {
    "id": "generative-ki",
    "term": "generative KI",
    "definition": "KI-Systeme, die neue Inhalte (Text, Bild, Code, Audio) erzeugen, anstatt nur bestehende Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen.",
    "relatedId": "chatgpt-2022"
  },
  {
    "id": "generator-und-diskriminator",
    "term": "Generator und Diskriminator",
    "definition": "Die beiden Netze eines Generative Adversarial Network. Der Generator erzeugt Daten, der Diskriminator soll echte von erzeugten unterscheiden. Trainiert wird der Generator darauf, die Fehlerquote des Diskriminators zu maximieren — im Optimum liegt dieser bei 50 Prozent und rät nur noch.",
    "relatedId": "generative-adversarial-networks-2014"
  },
  {
    "id": "grosse-sprachmodelle",
    "term": "große Sprachmodelle",
    "definition": "Neuronale Netze mit sehr vielen Parametern, die auf großen Textmengen trainiert werden, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen.",
    "relatedId": "chatgpt-2022"
  },
  {
    "id": "imitationsspiel",
    "term": "Imitationsspiel",
    "definition": "Turings Anordnung von 1950: Ein Fragesteller versucht, allein über schriftliche Fragen zwei ihm verborgene Gegenüber auseinanderzuhalten. In der Originalfassung sind das ein Mann und eine Frau; erst danach fragt Turing, was geschieht, wenn eine Maschine eine der beiden Rollen übernimmt. Die populäre Wiedergabe lässt diesen ersten Schritt meist weg.",
    "relatedId": "turing-computing-machinery-1950"
  },
  {
    "id": "mcculloch-pitts-neuron",
    "term": "McCulloch-Pitts-Neuron",
    "definition": "Modell einer Nervenzelle als Schaltelement mit zwei Zuständen: Es feuert, wenn eine feste Zahl seiner Eingänge zugleich erregt ist, sonst nicht. Netze aus solchen Elementen lassen sich mit Aussagenlogik beschreiben.",
    "relatedId": "mcculloch-pitts-neuron-1943"
  },
  {
    "id": "model-context-protocol",
    "term": "Model Context Protocol",
    "definition": "Offener Standard, der beschreibt, wie KI-Systeme auf Dateien, Funktionen und Kontext außerhalb des Modells zugreifen. Er ersetzt den Einzelcode je Kombination aus Modell und Datenquelle durch ein Protokoll — und ist seit Dezember 2025 an eine Stiftung unter dem Dach der Linux Foundation übergeben.",
    "relatedId": "model-context-protocol-2024"
  },
  {
    "id": "multimodalitaet",
    "term": "Multimodalität",
    "definition": "Die Fähigkeit eines Modells, mehrere Arten von Eingaben zu verarbeiten — Text, Bild, Ton, Video. Der Unterschied liegt in der Bauweise: getrennte Systeme aneinandergereiht oder ein Modell, das von Grund auf für alle Kanäle trainiert wurde.",
    "relatedId": "multimodal-ai-integration"
  },
  {
    "id": "neuronale-netze",
    "term": "neuronale Netze",
    "definition": "Von biologischen Nervensystemen inspirierte Rechenmodelle aus vernetzten Knoten (\"Neuronen\"), die Muster aus Daten lernen können.",
    "relatedId": "perceptron-1958"
  },
  {
    "id": "neuronaler-netze",
    "term": "neuronaler Netze",
    "definition": "Von biologischen Nervensystemen inspirierte Rechenmodelle aus vernetzten Knoten (\"Neuronen\"), die Muster aus Daten lernen können.",
    "relatedId": "imagenet-2012"
  },
  {
    "id": "perceptron",
    "term": "Perceptron",
    "definition": "Frühes, einschichtiges neuronales Netzwerkmodell, das einfache lineare Klassifikationsaufgaben lernen kann.",
    "relatedId": "perceptron-1958"
  },
  {
    "id": "risikostufen",
    "term": "Risikostufen",
    "definition": "Klassifizierung von KI-Systemen nach Grad des potenziellen Schadens, die im EU AI Act über die Höhe regulatorischer Anforderungen entscheidet.",
    "relatedId": "eu-ai-act-2024"
  },
  {
    "id": "transformer",
    "term": "Transformer",
    "definition": "Neuronale Netzwerkarchitektur, die ausschließlich auf Attention-Mechanismen basiert und sich effizient parallelisieren lässt. Grundlage moderner Sprachmodelle.",
    "relatedId": "transformer-2017"
  },
  {
    "id": "turing-test",
    "term": "Turing-Test",
    "definition": "Der spätere Name für Turings Imitationsspiel — von ihm selbst stammt er nicht. Er benennt ein Verhaltenskriterium: Beurteilt wird, was ein System antwortet, nicht, was in ihm vorgeht. Wer den Test als Messinstrument liest, trifft damit eine Entscheidung über den Denkbegriff, die Turing offengelassen hat.",
    "relatedId": "turing-computing-machinery-1950"
  },
  {
    "id": "werkzeugnutzung",
    "term": "Werkzeugnutzung",
    "definition": "Fähigkeit eines KI-Modells, externe Werkzeuge (z.B. Code-Ausführung, Web-Suche, APIs) selbstständig aufzurufen, um Aufgaben zu lösen.",
    "relatedId": "model-context-protocol-2024"
  }
]