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Frage gestellt free28cap am 24 Sep 2024.
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Karsten Weber Beantwortet am 24 Sep 2024:
Es gibt sehr viele Ansätze, wie man KI-Systeme realisieren kann. Eine sehr wichtige Unterscheidung ist die zwischen Symbolverarbeitung und künstlichen neuronalen Netzen.
Bei dem ersten Ansatz muss man den KI-Systemen explizit sagen, welchen Regeln sie folgen sollen — solche KI-Systeme sehen wie klassische Computerprogramme aus. Auch das Wissen, das in diesen Systemen steckt, muss explizit formuliert werden.
Künstliche neuronale Netze — und die meisten heutigen KI-Systeme beruhen darauf — funktionieren anders. Auch muss man ein Computerprogramm erstellen, aber dieses realisiert nicht die Regeln und das Wissen, sondern es gibt vor, wie Trainingsdaten verarbeitet werden. Man konfrontiert ein solches Programm mit Trainingsdaten, bspw. Bilder. Gleichzeitig sagt man dem Programm, was auf dem Bild zu sehen ist: Katzen, Hunde, Meerschweinchen, Pferde etc. das macht man ganz oft, zehntausende Mal oder noch viel mehr. Das Programm soll so lernen, wie eine Katze, ein Hund etc. aussieht. Wenn man dem Programm nun ein Bild zeigt und fragt, was darauf zu sehen ist, dann kann es im besten Fall entsprechend antworten.
Tatsächlich ist das Ganze wesentlich komplizierter und nicht so einfach zu erklären — sonst müsste man ja auch nicht studieren, um KI-Systeme selbst erstellen zu können.
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Annegret Janzso Beantwortet am 24 Sep 2024:
Zusätzlich zu den Ansätzen zur Erstellung von KI, die Karsten schon schön beschrieben hat, kann KI natürlich auch viele verschiedene Sachen erreichen. In meiner Arbeit ist KI zum Beispiel in Form von sogenannten Sozialsimulationen – das bedeutet, wir schauen uns in einer Simulation an, wie Leute auf verschiedene Sachen reagieren, um zum Beispiel zu testen, ob eine neue Entwicklung gut ankommt oder welchen Unterschied das macht. Dann gibt es natürlich auch die Sprachmodelle, und auch dabei viele verschiedene Formen. ChatGPT kennt man ja inzwischen, das ist eine Art von Sprachmodell. Andere Modelle machen zum Beispiel automatische Übersetzungen wie bei Google Translate oder DeepL. Ich kenne auch Leute, die in ihrer Arbeit KI entwickeln, die in der Medizin hilft, zum Beispiel bei der Diagnosestellung.
Allgemein kann man in fast jedem Gebiet KI auf irgend eine Weise anwenden, um die Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen. -
Valerie Vaquet Beantwortet am 24 Sep 2024:
KI ist ein übergreifender Begriff für verschiedene Dinge. Ich gehe hier mal auf das maschinelle Lernen ein, das in der Berichtserstattung oft mit KI gleichgesetzt wird. Wie Karsten schon erklärt hat, gibt es noch viele weitere Bereiche in der KI Forschung, z.B. symbolische KI aber auch Suchstrategien.
In maschinellem Lernen unterscheidet man zwischen
– Reinforcement Learning: Lernen durch Ausprobieren – das ist so ähnlich wie wir Menschen Dinge wie laufen lernen. Wenn ich die Hand auf die Herdplatte lege lernen ich dass ich das besser nicht nochmal mache weil das wehtut.
– Überwachtes Lernen/Supervised Learning: Hier möchte man verschiedene Klassen wiedererkennen, z.B. Hunde von Katzen unterscheiden oder jeder Beobachtung einen Wert zuweisen, z.B. die Reichweite von einem Elektroauto sinnvoll schätzen.
– Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning: Struktur in den Daten erkennen, z.B. ähnliche Eigenschaften von verschiedenen medizinischen Spezies.Für jedes dieser Probleme gibt es dann ganz verschiedene Ansätze und Modelle die man benutzen kann. Ich gehe hier mal nur auf Überwachtes Lernen ein, weil das sehr verbreitet ist und es hier viel mehr gute Möglichkeiten gibt als neuronale Netze, hier eine Liste, die mir gerade in den Kopf kommt. Wenn du über etwas davon mehr wissen möchtest, frag gerne oder google mal: k nächster Nachbar Klassifikator, Random Forrest, Entscheidungsbaum, Logistische Regression, Support Vector Machine, Learning Vector Quantization (in vielen tollen Varianten),…
Ich weiß leider nicht, wie viel du schon über KI weißt und wie viel Mathe du schon hattest, deshalb empfehle ich hier mal ein ganz einfaches Buch, wenn du schon weiter bist, findest du bestimmt ganz einfach mehr Informationen im Internet: „Wie Maschinen lernen“ von Kristian Kersting, Christoph Lampert, Constantin Rothkopf
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