Künstliche Intelligenz (KI) wird in unserem Alltag immer präsenter – von den Filmvorschlägen, die Netflix macht, bis hin zu selbstfahrenden Autos wie denen von Waymo. Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie KI eigentlich funktioniert? Hinter jeder intelligenten Anwendung steckt ein Prozess, bei dem Maschinen aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können.

In diesem Artikel werden wir auf verständliche Weise die Funktionsweise von KI erklären, mit besonderem Fokus auf Machine-Learning-Systeme, die das Herzstück der meisten modernen KI-Anwendungen bilden.

KI „lernt“ und trifft Entscheidungen auf Basis von Daten

Im Kern arbeitet KI auf Grundlage des Lernens aus Daten. Anstatt für jede Situation fest programmiert zu sein, werden KI-Systeme (insbesondere solche mit Machine Learning) mit großen Datenmengen versorgt und suchen eigenständig nach Mustern oder verborgenen Gesetzmäßigkeiten in diesen Daten.

Anschließend 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 daraus Schlüsse und wenden diese Erfahrungen auf neue Situationen an.

Beispielsweise, wenn man einer KI beibringen möchte, zwischen Katzen- und Hundebildern zu unterscheiden, sammelt man tausende von Bildern von Katzen und Hunden und versieht sie mit Labels (z. B. „Katze“ oder „Hund“). Der KI-Algorithmus analysiert diese umfangreiche Bilddatenbank, um Merkmale zu identifizieren, die Katzen von Hunden unterscheiden – etwa Schnurrhaare bei Katzen, unterschiedliche Gesichtszüge usw. Während des Lernprozesses passt das System seine internen Parameter an, sodass es immer präziser erkennen kann.

Das Ergebnis ist ein Modell, das in der Lage ist, zu erkennen, ob ein neues, unbekanntes Bild eine Katze oder einen Hund zeigt. Wenn die Vorhersage falsch ist, kann die KI (basierend auf mathematischen Algorithmen) angepasst werden, um die Genauigkeit beim nächsten Mal zu verbessern.

Vereinfacht gesagt umfasst der Lern- und Arbeitsprozess von KI meist folgende Hauptschritte:

• Datenerfassung (Input)

Zunächst benötigt die KI Eingabedaten zum Lernen. Diese Daten können vielfältig sein: Zahlen, Texte, Bilder, Audio usw. und werden meist sorgfältig gesammelt und vorbereitet. Zum Beispiel benötigt man für das Training einer KI zur Katzenerkennung zehntausende Katzenbilder (und Nicht-Katzenbilder) mit entsprechenden Labels. Die Qualität und Quantität der Daten in diesem Schritt sind entscheidend – je mehr und vielfältiger die Daten, desto besser lernt die KI.

• Modelltraining (Learning/Training)

Im nächsten Schritt lernt die Maschine aus den Daten. Die Eingabedaten werden einem Lernalgorithmus (Machine-Learning-Algorithmus) zugeführt. Dieser sucht nach Mustern oder Zusammenhängen in den Daten und passt interne Parameter an, um die Daten bestmöglich abzubilden.

Bei künstlichen neuronalen Netzen (häufig im Deep Learning verwendet) bedeutet das Training, die Gewichte (weights) der Verbindungen zwischen Neuronen über viele Iterationen anzupassen. Die KI versucht kontinuierlich, Vorhersagen auf den Trainingsdaten zu machen und korrigiert sich selbst anhand der Abweichung zwischen Vorhersage und tatsächlichem Ergebnis (dieser Prozess heißt Backpropagation).

Wichtig ist, dass die KI in diesem Schritt aus Erfahrung (Beispieldaten) lernt, ähnlich wie Schüler durch Übung: Fehler machen, daraus lernen und sich verbessern.

• Vorhersage/Ergebnis (Inference)

Nach dem Training besitzt die KI ein gelerntes Modell. Nun kann sie bei neuen, unbekannten Eingabedaten das gelernte Modell anwenden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Beispielsweise kann das trainierte Modell zur Katzen-/Hundeklassifikation ein neues Bild analysieren und mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorhersagen, ob es eine Katze ist. Ebenso kann eine KI, die auf Banktransaktionsdaten trainiert wurde, betrügerische Transaktionen erkennen; oder ein Modell, das auf medizinischen Daten basiert, Diagnosen für neue Patienten vorschlagen. Dieser Schritt wird als Inference bezeichnet – die KI wendet das Gelernte praktisch an.

• Feedback und Verbesserung (Feedback & Improvement)

Ein wichtiges Merkmal von KI (insbesondere Machine Learning-Systemen) ist die Fähigkeit, sich im Laufe der Zeit selbst zu verbessern. Wenn die KI Ergebnisse liefert und Feedback zur Genauigkeit erhält (z. B. ob eine Vorhersage richtig oder falsch war), kann sie das Modell anpassen, um besser zu werden.

Zurück zum Beispiel der Katzen-/Hundeklassifikation: Wenn das Modell einige Fälle falsch klassifiziert (z. B. einen Hund als Katze erkennt), können Ingenieure zusätzliche Daten zu schwierigen Fällen hinzufügen oder die Architektur bzw. Hyperparameter des Modells anpassen, damit die KI weiter lernt. Durch kontinuierliche Updates wird die KI mit der Zeit immer präziser und intelligenter.

Dieser Schritt ähnelt dem Korrigieren von Fehlern bei Hausaufgaben anhand von Lehrerfeedback. Bei speziellen KI-Systemen (wie Reinforcement Learning in Spielen) erfolgt die Selbstanpassung sogar fortlaufend während des Betriebs: Die KI probiert Handlungen aus, vermeidet schlechte Ergebnisse und verstärkt gute Verhaltensweisen.

Insgesamt arbeiten KI-Systeme durch die Kombination dreier Kernfähigkeiten: Lernen aus Daten, logisches Schlussfolgern und selbstständige Fehlerkorrektur. Während der Lernphase sammelt und extrahiert die KI Informationen aus den Daten (erzeugt „Wissen“).

In der Inference-Phase nutzt die KI das Gelernte, um neue Situationen zu bewerten und Ergebnisse zu liefern. Und durch Selbstkorrektur verfeinert sie kontinuierlich ihre Arbeitsweise, um die Genauigkeit zu erhöhen. Gerade diese Kombination aus Lernen, Schlussfolgern und Anpassung macht die Stärke moderner KI-Systeme aus.

Ein anschauliches Beispiel, wie KI funktioniert

Betrachten wir ein praxisnahes Beispiel zur Verdeutlichung des Prozesses: ein KI-Chatbot, der automatisch Nachrichten beantwortet. Angenommen, Sie möchten einen Chatbot entwickeln, der Kundenanfragen auf Deutsch natürlich beantworten kann.

• Datenerfassung: Sie benötigen eine riesige Menge an Gesprächsdaten, um dem Chatbot Sprache und passende Antworten beizubringen. Diese Daten können Millionen von Fragen und Beispielantworten aus früheren Kundendialogen oder aus dem Internet (Foren, soziale Netzwerke) sein, die gesammelt und bereinigt wurden. Jede Frage ist mit der korrekten Antwort (Label) versehen, damit der Chatbot daraus lernen kann.
• Training des Chatbots: Sie wählen ein großes KI-Sprachmodell (z. B. ein großes Transformer-Neuronales Netz) und lassen es die gesamte gesammelte Gesprächsdatenbasis „lesen“. Das Modell lernt, Fragen mit passenden Antworten zu verknüpfen und die natürliche Sprachverwendung zu verstehen. Mit jeder Iteration verbessert der Chatbot seine Fähigkeit, Kontexte zu erfassen und angemessen zu reagieren. Er lernt beispielsweise, dass bei der Frage „Ich habe mein Passwort vergessen, was soll ich tun?“ die Antwort eine Anleitung zur Passwortwiederherstellung sein sollte, statt einer unpassenden Antwort. Dieser Prozess ähnelt einem neuen Mitarbeiter, der tausende Gesprächsskripte studiert, um den Kundenservice zu meistern.
• Antworten an Nutzer: Nach der Implementierung gibt ein Kunde eine neue Frage ein (die der Chatbot vorher noch nicht gesehen hat). Der Chatbot analysiert die Frage, extrahiert die Hauptabsicht (z. B. Passwort vergessen) basierend auf dem Gelernten und generiert eine passende Antwort aus seinem angesammelten Wissen. Wenn das Training gut war, sind die Antworten natürlich und präzise, fast wie von einem Menschen formuliert.
• Verbesserung im Laufe der Zeit: Nach jeder Interaktion kann man dem Chatbot mitteilen, ob seine Antwort richtig oder falsch war (basierend auf Kundenfeedback oder Bewertungen von Support-Mitarbeitern). Falsche Antworten fließen in die Trainingsdaten ein, um das Modell bei der nächsten Verbesserung zu unterstützen. So wird der Chatbot mit der Zeit immer besser in seinem Wissen und seinen Antworten. Dies ist der Feedback-Loop, der KI selbstständige Verbesserung ermöglicht.

Dieses Beispiel zeigt anschaulich, wie eine KI praktisch „lernt“ und arbeitet: Sie lernt aus vergangenen Daten, um zukünftige Situationen zu bewältigen. Ob es um die Klassifikation von Katzen und Hunden oder die Beantwortung von Kundenfragen geht – das Grundprinzip bleibt dasselbe.

Wie funktioniert generative KI?

Ein aktueller Trend im Bereich KI ist Generative KI – Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erzeugen, wie Texte, Bilder oder Audio, die es vorher so nicht gab. Wie funktioniert generative KI und was unterscheidet sie von anderen KI-Systemen?

Generative KI basiert ebenfalls auf tiefem Lernen aus riesigen Datenmengen, aber anstatt nur Vorhersagen zu treffen oder zu klassifizieren, wird das Modell darauf trainiert, neue Ausgaben zu erzeugen, die auf den gelernten Mustern basieren.

Ein Beispiel ist das große Sprachmodell ChatGPT: Es wurde mit Milliarden von Wörtern aus Texten (Büchern, Artikeln, Webseiten) trainiert, um die Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen zu verstehen. Die Architektur ist ein sehr tiefes neuronales Netz (mit mehreren zehn Milliarden Parametern), das das nächste Wort in einem Satz vorhersagen kann.

Im Einsatz erzeugt ChatGPT nicht einfach gespeicherte Antworten, sondern generiert neue Antworten, indem es Wort für Wort basierend auf den gelernten Wahrscheinlichkeiten auswählt. Das Ergebnis ist ein flüssiger Text, der den Sprachstil der Trainingsdaten widerspiegelt, aber inhaltlich neu und einzigartig ist.

Anders ausgedrückt: Generative KI-Systeme wie ChatGPT oder KI-Bildgeneratoren (Midjourney, DALL-E) lernen sehr genau die „Sprache“ ihres jeweiligen Bereichs (Menschensprache, Bildsprache, Musik etc.) und erschaffen neue Werke auf Basis ihres Wissens. Sie sind mit sehr großen Deep-Learning-Modellen ausgestattet – sogenannten Foundation Models oder Large Language Models (LLM) –, die auf enormen Datenmengen mit speziellen Algorithmen (wie dem Transformer für Sprachverarbeitung) trainiert wurden.

Dies ermöglicht Programmen wie ChatGPT oder Midjourney, neue Inhalte zu schaffen (Texte, Bilder, Musik usw.) basierend auf ihrem gelernten Wissen, anstatt nur vorgefertigte Antworten auszuwählen. Zum Beispiel, wenn Sie bitten, „eine Geschichte über eine programmierende Katze zu schreiben“, nutzt ChatGPT sein Sprachverständnis und unzählige gelesene Geschichten, um eine völlig neue Geschichte zu kreieren.

Das Besondere an generativer KI ist, dass sie nicht nur erkennt oder analysiert, sondern tatsächlich in gewissem Maße kreativ ist. Natürlich basiert diese Kreativität auf dem, was die KI gelernt hat – sie verknüpft und variiert bekannte Muster, um Neues zu schaffen. Die Ergebnisse können sehr vielfältig und reichhaltig sein, wodurch generative KI zu einem mächtigen Werkzeug in der Inhaltserstellung, im Design, in der Unterhaltung und vielen anderen Bereichen wird.

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Geschichte der Entstehung und Entwicklung von KI

Gängige Arten künstlicher Intelligenz

Zusammenfassend funktioniert KI, indem sie aus Erfahrungen (Daten) lernt, ähnlich wie Menschen aus Erlebnissen. Durch den Trainingsprozess verallgemeinert die Maschine schrittweise das Wissen aus Beispieldaten und bildet ein Modell, das später angewendet wird.

Obwohl darunter verschiedene Algorithmen liegen – von einfachen Entscheidungsbäumen bis hin zu tiefen neuronalen Netzen mit Milliarden von Parametern – ist das gemeinsame Ziel der KI, verborgene Gesetzmäßigkeiten zu entdecken, die bei der Problemlösung helfen. Dank der enormen Datenmengen und der heutigen Rechenleistung hat KI beeindruckende Erfolge erzielt, von der präzisen Bilderkennung und Spracherkennung bis hin zur Fähigkeit, automatisch Texte zu schreiben und Bilder zu malen.

Wir hoffen, dass Ihnen diese Erklärung einen klaren und anschaulichen Einblick gegeben hat, wie KI „denkt“ und arbeitet – hinter dem Bildschirm. KI ist keine „Black Box“ mehr, sondern das Ergebnis eines Lernprozesses aus Daten und Versuch und Irrtum, der sich ständig verbessert – ganz ähnlich wie wir Menschen Wissen und Fähigkeiten erwerben.

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