Seit der Veröffentlichung von ChatGPT ist die Künstliche Intelligenz (KI) oder auch Artificial Intelligence (AI) in aller Munde. Das Unternehmen OpenAI mit seinem Chatbot ChatGPT steht dabei für viele Menschen sinnbildlich für KI. Dabei geht KI weit über die Generierung von Texten, Bildern oder Audio hinaus. Dieser Beitrag dient dazu, einen Überblick über die unterschiedlichen Disziplinen zu geben und erklärt die wichtigsten Buzzwords.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Der Begriff KI wurde 1955 durch McCarthy et al. geprägt und steht für die Wissenschaft und Technik zur Herstellung von intelligenten Maschinen. Hierbei stellt sich die Frage, was ist eine intelligente Maschine? Dies kann bereits ein einfacher Sensor sein, der Messdaten an eine Maschinensteuerung sendet, welche daraufhin Aktionen durchführt. Das ist nicht wirklich eine künstliche Intelligenz – so etwas gibt es bereits seit Jahrzehnten.
Die Europäische Kommission ist in ihrer Definition konkreter.
Die Europäische Kommission definiert KI als Systeme, die intelligentes Verhalten zeigen, in dem sie ihre Umgebung analysieren und durch einen gewissen Grad an Autonomie Aktionen ausführen, um definierte Ziele zu erreichen.
KI-Systeme können softwarebasiert, wie z.B. Apples Siri oder ChatGPT. Vermehrt werden KI-Systeme nun in Geräte, wie beispielsweise die Bilderkennung in Drohnen, integriert. Die Anwendungsbereiche sind sehr vielfältig. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es nicht die eine Künstliche Intelligenz gibt, sondern eine Vielzahl an Technologien und Lösungen, die unter diesem Begriff zusammengefasst werden. Der Begriff Künstliche Intelligenz kann irreführend sein, da er eine echte Intelligenz suggeriert – was immer wieder kritisiert wird. Dennoch zeigt sich, dass KI-Systeme, abhängig vom Anwendungsbereich, in der Lage sind, den Menschen zu übertreffen. Der Mensch gilt als intelligenteste Lebensform und somit als Maßstab für Intelligenz.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning (ML) oder auch maschinelles Lernen, bezeichnet den Prozess, bei dem Computersysteme anhand von Daten Muster erkennen und basierend darauf Vorhersagen oder Entscheidungen treffen – ohne dass diese für jeden Anwendungsfall explizit programmiert wurden. Die Maschine „lernt“ durch die Analyse von Trainingsdaten und verbessert ihre Leistung durch Erfahrung.
Machine Learning lässt sich in verschiedene Ansätze unterteilen, die je nach Art der Daten und dem Ziel der Analyse unterschiedliche Methoden und Vorgehensweisen nutzen. Die wichtigsten davon sind Supervised Learning, Unsupervised Learning sowie Deep Learning.
Bei Supervised Learning lernt ein Modell aus gekennzeichneten Daten (Labels), indem es Eingabedaten mit bekannten Ausgaben verknüpft, um Vorhersagen zu treffen, z.B. ob es sich bei einer E-Mail um Spam oder nicht-Spam handelt.
Unsupervised Learning analysiert unmarkierte Daten, um Muster, Gruppen oder Strukturen zu identifizieren, ohne dass explizite Labels vorhanden sind. Hierdurch können z.B. Kundengruppen basierend auf dem Kaufverhalten identifiziert werden.
Deep Learning nutzt mehrschichtige neuronale Netzwerke, um komplexe Muster und Beziehungen in großen, oft unstrukturierten Datensätzen automatisch zu erlernen. Ein Beispiel hierfür ist die Gesichtserkennung basierend auf Merkmalen wie Auge, Nase und Mund.
Diese Beispiele zeigen nur einen kleinen Ausschnitt der Anwendungsmöglichkeiten. In der Praxis ist Machine Learning jedoch weitaus vielseitiger und bietet Lösungen für unterschiedlichste Herausforderungen, von der Medizin bis hin zur autonomen Mobilität.
Von Machine Learning zu Generative Pre-trained Transformers (GPT)
Die verschiedenen Ansätze des Machine Learnings – wie Supervised Learning, Unsupervised Learning und Deep Learning – bilden die Grundlage für zahlreiche moderne KI-Anwendungen.
Ein herausragendes Beispiel, das die Möglichkeiten des Deep Learnings voll ausschöpft, ist GPT (Generative Pre-trained Transformer). GPT ist ein Modell, das auf neuronalen Netzwerken basiert und speziell darauf trainiert wurde, menschenähnliche Texte zu generieren, Fragen zu beantworten und Konversationen zu führen. Es vereint Deep Learning mit einem innovativen Ansatz, um Sprache auf völlig neue Weise zu verarbeiten und zu verstehen.
Im folgenden Video erfahren Sie, wie GPT funktioniert und warum es als Meilenstein in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz gilt.
Künstliche Intelligenz verstehen und gezielt nutzen
Die Welt der Künstlichen Intelligenz ist vielseitig und faszinierend. Von den Grundlagen des Machine Learnings bis hin zu den fortschrittlichen Modellen wie GPT zeigt sich, wie unterschiedlich KI-Technologien entwickelt und eingesetzt werden können, um komplexe Probleme zu lösen.
Wichtig ist, zu erkennen, dass es nicht die „eine“ Künstliche Intelligenz gibt, sondern eine Vielzahl von Ansätzen, die je nach Anwendungsfall ausgewählt werden müssen. Ob Supervised Learning für präzise Vorhersagen, Unsupervised Learning zur Mustererkennung oder Deep Learning für hochkomplexe Aufgaben – KI bietet unzählige Möglichkeiten, Prozesse zu optimieren und neue Innovationen zu schaffen.