Künstliche Intelligenz (KI) für Einsteiger
Künstliche Intelligenz ist längst keine Science-Fiction mehr. Ob in der Medizin, der Industrie oder der Unterhaltung — KI ist allgegenwärtig. Aber wie funktioniert diese Technologie eigentlich? Hier und im Video erklären wir die grundlegenden Prinzipien von KI und zeigen, wie intelligent sie wirklich sind.
Inhaltsübersicht
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
Als Künstliche Intelligenz (KI) werden Programme bezeichnet, die selbstständig Probleme lösen können. Sie können also Aufgaben übernehmen, für die eigentlich menschliche Intelligenz nötig ist.
KI ist aber nicht nur ein Roboter oder ein Computer, der uns unsere tägliche Arbeit abnehmen soll. Den meisten ist gar nicht bewusst, dass sie schon wesentlich länger in unserem Leben präsent ist.
Schon mal gefragt, wie Google in der Lage ist, jegliche Suchanfrage so akkurat zu vervollständigen? Oder wie dein Instagram dir immer Content vorschlägt, der zu deinen Interessen passt? Hinter all dem steckt bereits huete eine künstliche Intelligenz und ihre Einsatzgebiete werden immer größer und vielfältiger.
Auch Assistenzsysteme wie Alexa oder Chatbots wie ChatGPT sind KI-basierte Systeme. Sie alle können Aufgaben erledigen, die eigentlich menschliche Intelligenz erfordern. Wie zum Beispiel Personen erkennen, Kreativität, Gespräche führen und Lernen.
Was macht eine KI aus?
KI ist im Grunde ein Sammelbegriff für viele verschiedene Programme, die menschliche Aufgaben erledigen können. Im Vergleich zu Programmen wie Excel oder Word gehört da noch wesentlich mehr dazu. Die vier Kernfähigkeiten einer KI sind:
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Daten sammeln:
KI-Systeme nehmen ihre Umgebung über Sensoren wie Kameras, Mikrofone und Texteingaben wahr, um Informationen zu sammeln. Das ist vergleichbar mit unseren Sinnen.
➡️ Beispiel: Wenn du „Alexa, wie ist das Wetter heute?“ sagst, nimmt der Sprachassistent dein Sprachkommando über sein Mikrofon wahr. Das ist der erste Schritt, bei dem das System die Umwelt (in diesem Fall deine Sprachdaten) wahrnimmt.
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Daten analysieren:
Die KI muss Daten analysieren können, um ihre Bedeutung zu verstehen. Hier kommen Sprach- und Bilderkennung, statistische Methoden und Algorithmen zum Einsatz. Sie geben der KI vor, wie sie die Daten analysieren soll.
➡️ Beispiel: Alexa verwendet komplexe Sprachmodelle, um deine Frage zu analysieren und zu verstehen. Sie muss herausfinden, dass du Informationen zum aktuellen Wetter möchtest.
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Handeln:
Basierend auf ihren Erkenntnissen trifft die KI Entscheidungen und führt Aktionen aus, wie das Steuern von Geräten oder das Erstellen von Texten.
➡️ Beispiel: Nachdem Alexa deine Frage verstanden hat, führt sie eine Aktion aus. Sie greift auf Wetterdatenbanken zu, verarbeitet diese und gibt dir dann eine verständliche Antwort, z. B. „Heute ist es sonnig mit 20 Grad.“ Hier wird die verarbeitete Information in eine für dich nutzbare Form gebracht.
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Weiterentwickeln:
KI-Systeme können anschließend aus jeder neuen Anfrage oder ihren Fehlern lernen und ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit verbessern.
➡️ Beispiel: Jedes Mal, wenn du mit Alexa interagierst, lernt das System dazu. Wenn du beispielsweise einen neuen Befehl verwendest oder eine bestimmte Formulierung bevorzugst, passt Alexa ihre Modelle an. Auch negatives Feedback merkt sich der Sprachassistent. So wird das System im Laufe der Zeit immer besser darin, deine Anfragen zu erfüllen.
Wie funktioniert eine KI?
Doch bevor die KI einsatzbereit ist, wird sie mit riesigen Mengen an Daten ausgestattet. Das ist ähnlich wie beim Menschen, der durch Wissen und Erfahrung lernt. Bei Maschinen gibt es dafür zwei Möglichkeiten:
- Das System bekommt eine genaue Anleitung, wie es was auszuführen hat. Jeder Schritt wird fest programmiert und die KI muss nur diese Anleitung befolgen. Das wird zum Beispiel bei einfache Chatbots im Kundenservice angewendet, die auf vordefinierten Skripten basieren. Sie können Kundenanfragen beantworten oder einfache Aufgaben automatisieren.
- Oder die Maschine lernt selbstständig, was zu tun ist. Das wird auch als Machine Learning (dt.: maschinelles Lernen) bezeichnet und wird in moderneren KI-Systemen wie ChatGPT angewendet. Denn solche Systeme müssen in der Lage sein, komplexere Fragen zu beantworten.
Maschinelles Lernen (Machine Learning)
Das maschinelle Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht einem Computer, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Der Vorteil: Er muss nicht für jede einzelne Aufgabe explizit programmiert werden. Das heißt, eine durch maschinelles Lernen trainierte KI handelt auf Basis von Erfahrung (Daten) und nicht, weil es ihr vorgeschrieben wurde.
Dahinter stecken sogenannte Algorithmen. Sie stellen eine Abfolge von Anweisung für die KI dar. Im Falle des maschinellen Lernens sorgen die Algorithmen dafür, dass der Computer die Daten nach Muster durchforstet. Auf Basis dieser Analyse kann die KI Entscheidungen oder Vorhersagen treffen.
Doch die Machine-Learning-Algorithmen hören da noch nicht auf: Sie ermöglichen es der KI, aus den Daten zu lernen und dadurch immer „intelligenter“ zu werden. Macht die KI also Fehler bei der Ausgabe oder kommt sie mit neuen Daten in Berührung, lernt und verbessert die KI sich selbstständig.
➡️ Beispiel: Ein Beispiel für maschinelles Lernen sind Empfehlungssysteme wie bei Netflix, Amazon oder YouTube. Diese Systeme analysieren, welche Filme oder Videos du anschaust und welche Produkte du kaufst.
Die Algorithmen suchen dann nach Mustern in diesen Daten, um Zusammenhänge zwischen deinen Präferenzen und den Inhalten zu erkennen. Darauf basierend trifft die KI eine Vorhersage und schlägt dir bestimmte Filme oder Produkte vor.
Mit jeder neuen Serie oder jedem neuen Kauf gibst du der KI die Möglichkeit, mehr über dich zu lernen und bessere Vorschläge zu machen.
Deep Learning & neuronale Netze
Die meisten modernen KI-Systeme basieren auf einer leistungsstärkeren Version des maschinellen Lernens: dem Deep Learning. Der Unterschied zum „klassischen“ maschinellen Lernen ist, dass es künstliche neuronale Netzwerke (KNN) nutzt. Diese Netzwerke sind den Strukturen des menschlichen Gehirns nachempfunden. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten — wie durch Synapsen verbundene Neuronen.
Wie im menschlichen Gehirn führt diese Vernetzung dazu, dass wesentlich größere Datenmengen verarbeitet und auch komplexere Muster erkannt werden können. Außerdem kann die KI dadurch mehrere Eigenschaften eines Datensatzes gleichzeitig analysieren.
➡️ Beispiel: Die Methode des Deep Learning kommt zum Beispiel bei der Bildgenerierung zum Einsatz. Denn solche KI-Systeme werden mit riesigen Mengen an Daten trainiert, um die Vielfalt und Komplexität der Welt zu erlernen. Dadurch sind sie in der Lage, möglichst realistische Bilder zu erstellen.
Die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten von KI heutzutage sind erstaunlich, aber nur der erste Schritt. Denn aktuell ist die einzige erfolgreich umgesetzte KI eine „schwache KI“. Solche Systeme sind nur auf eine bestimmte Aufgabe ausgerichtet, wie z. B. Gesichts- oder Spracherkennung.
Sie kann keine neuen Aufgaben übernehmen, ohne dafür neu trainiert zu werden. „Starke KI“ ist dazu in der Lage: Sie kann logisch denken, verstehen, sich anpassen und in verschiedenen Bereichen so gut wie ein Mensch sein. Doch „starke KI“ existiert momentan nur auf dem Papier.
Wo kann KI mich unterstützen?
Mit den Grundkenntnissen über KI im Schlepptau bist du nun bestens vorbereitet, um selbst mit KI zu arbeiten. Doch in welchen Bereichen kann sie dich dabei unterstützen? Das erfährst du in unserem Video!
Wie funktioniert KI — häufigste Fragen
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Wie funktioniert die KI einfach erklärt? Künstliche Intelligenz (KI) imitiert menschliche kognitive Fähigkeiten. Das macht sie, indem sie aus riesigen Datenmengen lernt, Muster darin erkennt und auf deren Basis Aufgaben löst oder Vorhersagen trifft, ohne dafür explizit programmiert zu werden. -
Was braucht eine KI, um zu funktionieren? Eine KI benötigt Daten und Algorithmen. Die Daten dienen als Lernmaterial. Je mehr Daten eine KI zum Training erhält, desto mehr Wissen hat sie. Die Algorithmen dienen als „Rezepte“ zum Lernen und als Anleitung, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. -
Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI. Dabei werden Algorithmen entwickelt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen. Es ist wie das selbstständige Erlernen einer Fähigkeit durch Beobachten und Üben.