Wie funktioniert KI?

Künstliche Intelligenz (KI) tritt immer häufiger in unserem Alltag auf, von den Filmempfehlungen, die Netflix vorschlägt, bis hin zu selbstfahrenden Autos wie denen von Waymo. Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie KI funktioniert? Hinter jeder intelligenten Anwendung steckt ein Prozess, der es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen.

In diesem Artikel werden wir eine leicht verständliche Erklärung der Prinzipien hinter der Funktionsweise von KI geben, wobei wir uns besonders auf Maschinelles Lernen konzentrieren, das im Zentrum der meisten modernen KI-Systeme steht.

KI „lernt“ und trifft Entscheidungen basierend auf Daten

Im Kern arbeitet KI, indem sie aus Daten lernt. Anstatt für jede Situation mit festen Regeln programmiert zu werden, erhalten KI-Systeme (insbesondere solche mit maschinellem Lernen) große Mengen an Daten und entdecken automatisch Muster oder verborgene Regeln in diesen Daten.

Dann nutzen sie das Gelernte, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu fällen, wenn sie auf neue Daten stoßen. Dieser Prozess ähnelt dem menschlichen Lernen: Wir beobachten viele Beispiele, ziehen Schlüsse und wenden diese Erfahrung dann auf neue Situationen an.

Während des Trainings passt das System schrittweise interne Parameter an, um seine Genauigkeit zu verbessern. Dadurch bildet die KI ein Modell, das erkennen kann, ob ein Bild eine Katze oder einen Hund zeigt. Bei einem neuen (unbekannten) Bild wird das Modell vorhersagen, ob es sich um eine Katze oder einen Hund handelt, basierend auf dem Gelernten. Wenn die Vorhersage falsch ist, kann die KI durch mathematische Algorithmen nachjustiert werden, um die Genauigkeit beim nächsten Mal zu verbessern.

KI lernt und trifft Entscheidungen basierend auf Daten

Die vier Schlüsselphasen des KI-Lernprozesses

Einfach ausgedrückt umfasst der Lern- und Betriebsprozess von KI typischerweise die folgenden Schlüsselphasen:

KI-Systeme arbeiten, indem sie drei Hauptfähigkeiten kombinieren: Lernen aus Daten, Anwenden von Logik zur Ableitung von Ergebnissen und Selbstkorrektur bei Fehlern. Während der Lernphase sammelt und extrahiert KI Informationen aus Daten (erzeugt „Wissen“). Während der Inferenzphase nutzt KI das gelernte Wissen, um neue Situationen zu bewältigen und Ergebnisse zu erzeugen. Und durch Selbstkorrektur verfeinert KI kontinuierlich ihren Betrieb, um die Genauigkeit zu verbessern.

— Kernprinzipien des KI-Betriebs

Diese Kombination aus Lernen, Schlussfolgern und Selbstanpassung bildet die Stärke moderner KI-Systeme.

Ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie KI funktioniert

Betrachten wir ein praxisnahes Beispiel, um den oben beschriebenen Prozess besser zu veranschaulichen: ein KI-Chatbot, der automatisch auf Nachrichten antwortet. Angenommen, Sie möchten einen Chatbot bauen, der Kunden unterstützt und natürlich auf Vietnamesisch Fragen beantworten kann.

Dieses Beispiel zeigt deutlich, wie eine praktische KI „lernt“ und arbeitet: aus vergangenen Daten lernen, um auf zukünftige Situationen anzuwenden. Ob Katzen/Hunde klassifizieren oder Kundenfragen beantworten – das Grundprinzip bleibt dasselbe.

Ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie KI funktioniert

Wie funktioniert generative KI?

Ein aktueller prominenter Trend in der KI ist Generative KI – KI-Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erstellen, wie Texte, Bilder oder Audio, die es vorher nicht gab. Wie funktioniert generative KI und was macht sie anders?

Tatsächlich basiert generative KI ebenfalls auf tiefem Lernen aus massiven Datenmengen, aber anstatt nur vorherzusagen oder zu klassifizieren, wird das Modell darauf trainiert, neue Ausgaben zu erzeugen basierend auf gelernten Mustern.

Im Einsatz erzeugt ChatGPT statt vorgefertigter Antworten neue Antworten, indem es jedes nächste Wort basierend auf gelernten Wahrscheinlichkeiten auswählt. Das Ergebnis ist ein flüssiger Text, der den Sprachstil der Trainingsdaten widerspiegelt, aber völlig neue Inhalte bietet.

Dies ermöglicht Programmen wie ChatGPT oder Midjourney, neue Inhalte zu generieren (Text, Bilder, Musik usw.) basierend auf gelerntem Wissen, anstatt nur eine vorgefertigte Antwort auszuwählen.

Das Besondere an generativer KI ist, dass sie nicht nur erkennt oder analysiert, sondern tatsächlich bis zu einem gewissen Grad kreativ erschafft. Natürlich basiert diese Kreativität immer noch auf dem, was die KI gelernt hat – sie kombiniert und transformiert Muster, die sie gesehen hat, um etwas Neues zu schaffen. Die Ergebnisse können jedoch sehr vielfältig und reichhaltig sein, was generative KI zu einem mächtigen Werkzeug in der Inhaltserstellung, im Design, in der Unterhaltung und vielen anderen Bereichen macht.

— Die Kraft der generativen KI

Wie generative KI funktioniert

Wichtige Erkenntnisse

Zusammenfassend funktioniert KI, indem sie aus Erfahrung (Daten) lernt, genau wie Menschen aus Erfahrung lernen. Durch Training verallgemeinern Maschinen allmählich Wissen aus Beispieldaten und bilden Modelle, die sie später anwenden.

Obwohl die zugrundeliegenden Algorithmen variieren können – von einfachen Entscheidungsbäumen bis zu tiefen neuronalen Netzen mit Milliarden von Parametern – ist das gemeinsame Ziel der KI, verborgene Muster zu entdecken, die bei der Problemlösung helfen. Dank massiver Datenmengen und leistungsstarker Rechner hat KI bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, von präziser Bild- und Spracherkennung bis hin zur Fähigkeit, automatisch Texte zu schreiben und Kunst zu schaffen.

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