KI

KI ist kein einzelnes Verfahren, sondern ein Oberbegriff für verschiedene Methoden und Systeme, die Aufgaben ausführen können, für die wir normalerweise menschliche Fähigkeiten wie Wahrnehmen, Sprachverstehen, Lernen, Problemlösen oder Mustererkennung benötigen.

Beim Machine Learning lernen Computersysteme Muster aus Daten, anstatt dass jede einzelne Regel von Menschen programmiert wird.

Beispiel:

Man gibt einem System viele Bilder von Katzen und Hunden. Das System erkennt dabei Muster, die ihm später helfen, ein neues Bild zu klassifizieren.

💡 Machine Learning ist ein Teilbereich der KI.

Deep Learning ist eine Form des Machine Learning, bei der mehrschichtige künstliche neuronale Netze verwendet werden.

Sie sind besonders leistungsfähig bei Aufgaben wie:

• Bilderkennung

• Spracherkennung

• Übersetzung

• Textverarbeitung

• Mustererkennung

💡 Merke:

KI → Machine Learning → Deep Learning

Deep Learning ist also eine Unterkategorie von Machine Learning.

Ein Large Language Model ist ein KI-Modell, das darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen.

Beispiele sind Modelle hinter Chatbots wie ChatGPT.

Vereinfacht gesagt lernt ein LLM statistische Muster darüber, welche sprachlichen Einheiten in bestimmten Kontexten wahrscheinlich aufeinander folgen.

Das bedeutet aber nicht automatisch, dass das Modell Sprache genauso versteht wie ein Mensch.

Ein Prompt ist die Eingabe bzw. Anweisung, die man einem KI-System gibt.

Zum Beispiel:

„Erkläre mir die Gewaltenteilung so, dass sie ein 12-jähriges Kind versteht.“

Je genauer der Prompt, desto besser lässt sich häufig beeinflussen, welche Art von Antwort das System erzeugt.

Ein guter Prompt kann beispielsweise enthalten:

Aufgabe + Kontext + Zielgruppe + gewünschtes Format + Einschränkungen

Eine KI-Halluzination bezeichnet eine Ausgabe, die plausibel klingt, aber sachlich falsch oder erfunden ist.

Zum Beispiel könnte ein Sprachmodell:

• eine nicht existierende Studie nennen,

• ein falsches Zitat einem echten Autor zuschreiben,

• eine Quelle erfinden,

• eine falsche Tatsache sehr überzeugend formulieren.

💡 Wichtig: Eine selbstbewusste Formulierung ist kein Beweis für Richtigkeit.

Deshalb sollten wichtige Informationen überprüft werden.

Generative KI bezeichnet Systeme, die neue Inhalte erzeugen können.

Zum Beispiel:

📝 Texte 🖼️ Bilder 🎵 Musik 🎥 Videos 💻 Code

ChatGPT ist beispielsweise ein generatives KI-System, weil es auf Grundlage einer Eingabe neuen Text erzeugen kann.

Training: Das Modell wird anhand großer Mengen von Daten so angepasst, dass es bestimmte Muster erlernt.

Inferenz: Das bereits trainierte Modell wird anschließend verwendet, um auf eine neue Eingabe eine Ausgabe zu erzeugen.

Vereinfacht:

Training = Lernen

Inferenz = Anwenden

Das ist eine wichtige Unterscheidung, wenn man verstehen möchte, wie KI-Systeme technisch funktionieren.

Bias bedeutet eine systematische Verzerrung.

KI-Systeme können Verzerrungen aus ihren Trainingsdaten, ihrer Entwicklung oder der Art der Aufgabenstellung übernehmen.

Beispielsweise kann ein Modell bestimmte Personengruppen schlechter erkennen oder bestimmte gesellschaftliche Vorstellungen überproportional wiedergeben, wenn entsprechende Verzerrungen in den verwendeten Daten vorhanden sind.

💡 Deshalb ist die Frage „Mit welchen Daten und unter welchen Bedingungen wurde das System entwickelt?“ sehr wichtig.

Schwache KI (Narrow AI): Ein System ist auf bestimmte Aufgaben oder Aufgabenbereiche spezialisiert. Die heutigen KI-Systeme gehören grundsätzlich in diese Kategorie.

AGI – Artificial General Intelligence: (existiert bis heute nicht)

Bezeichnet hypothetische Systeme mit einer allgemeinen, menschenähnlichen Fähigkeit, sehr unterschiedliche intellektuelle Aufgaben zu lernen und zu bearbeiten.

💡 AGI ist kein Synonym für heutige Chatbots. Wie genau AGI definiert werden sollte und ob bzw. wann sie erreicht wird, ist Gegenstand wissenschaftlicher und technischer Debatten.

1. Super-Intelligenz (SI) (übertrifft menschliche Intelligenz, braucht uns nicht mehr, löst alle Probleme, an die der Mensch Jahrhunderte geknabbert hat)

1. AGI (KI erreicht menschliche Kognition oder übertrifft sie, nicht weil sie dafür programmiert wurde, sondern weil sie es selbst gelernt hat)

1. Multi-Agent (Mehrere, die Jobs ausführen, deligieren einander)

1. Agentic (Job umfassend ausführen)

1. LLM (Chatbots)