Wie funktioniert KI? Grundlagen, die Sie kennen müssen

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Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Maschinen, aus Daten zu lernen und Muster darin zu erkennen, um Aufgaben effizienter und effektiver zu erledigen. Sie ist die Grundlage für eine Vielzahl von Produkten und Diensten, wie zum Beispiel den Algorithmus von Netflix, der Fernsehsendungen und Filme basierend auf Ihren Vorlieben empfiehlt, oder die selbstfahrenden Autos von Waymo.

Doch was passiert hinter den Kulissen? Wie funktioniert KI eigentlich? Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. 

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Theorie und Disziplin der Programmierung von Computersystemen, um aus Datensätzen zu lernen und Muster darin zu erkennen. Diese fortschrittlichen Algorithmen und Modelle übernehmen menschliche Aufgaben, wie z. B. Sprach- oder Bilderkennung und Entscheidungsfindung. KI basiert auf maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken sowie komplexeren Konzepten wie Deep Learning und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP). 

KI ist eine komplexe Technologie mit Hunderten, wenn nicht Tausenden von Möglichkeiten, Lösungen für Unternehmen aller Branchen zu entwickeln. Sie ermöglicht maschinelles Lernen, das unser Leben einfacher und besser macht, indem es beispielsweise Aufgaben automatisiert, virtuelle Assistenten unterstützt und Transkripte von Zoom-Anrufen erstellt. Mit generativer KI können wir Eingabeaufforderungen erstellen, um Inhalte von Prozessoren wie ChatGPT oder Google Gemini anzufordern. 

Wie funktioniert KI?

Um KI zu entwickeln, müssen Sie das Problem definieren, die Ergebnisse bestimmen, den Datensatz organisieren, die geeignete Technologie auswählen und anschließend Lösungen testen. Sollte die beabsichtigte Lösung nicht funktionieren, können Sie weiter experimentieren, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.

Im Folgenden gehen wir fünf Schritte durch, die veranschaulichen, wie KI funktioniert: Eingabe, Verarbeitung, Ergebnisse, Anpassungen und Bewertungen.

Eingabe

Zunächst werden Daten aus verschiedenen Quellen in Form von Text, Audio, Videos und mehr gesammelt. Sie werden in Kategorien sortiert, z. B. solche, die von den Algorithmen gelesen werden können und solche, die es nicht können. Anschließend erstellen Sie das Protokoll und die Kriterien, nach denen die Daten verarbeitet und für bestimmte Ergebnisse verwendet werden.

Verarbeitung

Sobald die Daten erfasst und eingegeben sind, entscheidet die KI im nächsten Schritt, wie mit den Daten verfahren wird. Die KI sortiert und entschlüsselt die Daten anhand von Mustern, die sie gelernt hat, bis sie ähnliche Muster in den in das System gefilterten Daten erkennt. 

Ergebnisse

Nach dem Verarbeitungsschritt kann die KI diese komplexen Muster nutzen, um das Kundenverhalten und Markttrends vorherzusagen. In diesem Schritt wird die KI so programmiert, dass sie entscheidet, ob bestimmte Daten „bestanden“ oder „nicht bestanden“ haben – also ob sie mit vorherigen Mustern übereinstimmen. Dadurch werden Ergebnisse ermittelt, die für Entscheidungen genutzt werden können.

Anpassungen

Wenn Datensätze als „nicht bestanden“ eingestuft werden, lernt die KI aus diesem Fehler, und der Prozess wird unter anderen Bedingungen wiederholt. Möglicherweise müssen die Regeln des Algorithmus an den betreffenden Datensatz angepasst werden, oder der Algorithmus muss leicht verändert werden. In diesem Schritt können Sie zu den Ergebnissen zurückkehren, um die Bedingungen des aktuellen Datensatzes besser abzustimmen.

Bewertungen

Der letzte Schritt zur Erledigung einer zugewiesenen Aufgabe durch die KI ist die Bewertung. Dabei synthetisiert die KI-Technologie die aus dem Datensatz gewonnenen Erkenntnisse, um basierend auf den Ergebnissen und Anpassungen Vorhersagen zu treffen. Das aus den Anpassungen generierte Feedback kann in den Algorithmus integriert werden, bevor es weitergeht.

Wie funktioniert generative KI?Generative KI basiert auf großen Sprachmodellen (LLMs) , komplexen maschinellen Lernmodellen, die aus Algorithmen erstellt werden, die mithilfe von Deep Learning an riesigen Datensätzen trainiert wurden. Dadurch können generative KI-Programme wie ChatGPT oder Microsoft Copilot neue Inhalte basierend auf ihren Trainingsdatensätzen erstellen oder generieren, anstatt nur Muster darin vorherzusagen.

Während die Anwendungen und Technologien, die zur Förderung der generativen KI verwendet werden, neu sind, gibt es viele ihrer Kernkonzepte und -prozesse schon viel länger.

Vier Haupttypen von KI

Während das Lernen in der KI in die Kategorien „Künstliche schmale Intelligenz“, „ünstliche allgemeine Intelligenz“ und „Künstliche Superintelligenz“ eingeteilt werden kann, zeigt jede Klassifizierung die sich entwickelnden Fähigkeiten der KI – viele davon müssen erst noch entwickelt werden z. B. die Künstliche allgemeine Intelligenz.

Hier sind die vier Haupttypen von KI in ihrer aktuellen Form.

1. Reaktive Maschinen: KI-Systeme, die kein Gedächtnis haben und aufgabenspezifisch sind. Eine Eingabe liefert immer die gleiche Ausgabe.

2. Maschinen mit begrenztem Gedächtnis: Dieser Algorithmus ahmt die Zusammenarbeit der Neuronen unseres Gehirns nach und wird daher intelligenter, je mehr Daten er zum Trainieren sammelt.

3. Theory of Mind: Diese Art von KI existiert noch nicht, aber sie hat das Potenzial, die Gedanken und Gefühle anderer Wesen zu verstehen, sodass sich die KI in Beziehungen zu ihren Mitmenschen anders verhalten kann.

4. Selbstwahrnehmung: Auch sich selbst reflektierende KI existiert noch nicht, geht aber über die Theorie des Geistes hinaus und versteht, dass sie als Entität existiert, ihren Seinszustand erkennt und die Gefühle anderer vorhersagt.

Disziplinen, die KI ausmachen

Die Unterscheidung zwischen KI und maschinellem Lernen sowie zwischen den verschiedenen Teilbereichen der künstlichen Intelligenz kann verwirrend sein. Hier ein kurzer Überblick über einige dieser Disziplinen:

• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der Informatik, Mathematik und Programmierung umfasst. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Algorithmen, die Maschinen helfen, aus Daten zu lernen und Trends ohne menschliches Zutun vorherzusagen.

• Deep Learning: Deep Learning ist eine Disziplin der KI, die das menschliche Gehirn nachahmt, indem sie lernt, wie es Informationen strukturiert und verarbeitet, um Entscheidungen zu treffen. Diese Teilmenge des maschinellen Lernens kann ohne Aufsicht aus unstrukturierten Daten lernen, anstatt für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe programmiert zu werden.

• Neuronale Netze: Ein neuronales Netz ist eine Deep-Learning-Technik, die die Struktur des menschlichen Gehirns nachahmt. Neuronale Netze führen Berechnungen durch und erstellen Ergebnisse für große Datensätze.

• Natürliche Sprachverarbeitung: Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist eine KI, die es Computern ermöglicht, gesprochene und geschriebene menschliche Sprache zu verstehen. NLP ermöglicht die Text- und Spracherkennung auf Geräten.

• Computer Vision: Computer Vision ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit der Frage beschäftigt, wie Computer Bilder und Videos verstehen können. In der KI ermöglicht Computer Vision die Automatisierung von Aktivitäten, die typischerweise vom menschlichen Sehsystem ausgeführt werden.

Lernen Sie KI für Ihre Karriere 

Jeder kann KI erlernen, und dies kann von Vorteil sein, unabhängig davon, ob Sie direkt an der Entwicklung beteiligt sind oder nicht. Um zu erfahren, wie KI hinter den Kulissen funktioniert, sollten Sie sich für KI für alle von DeepLearning.AI anmelden und die Grundlagen in 10 Stunden erlernen.

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