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Was sagt dir ChatGPT?

Eine kleine Einführung in KI & Co.

von Ali Sheikh

Künstliche Intelligenz. Einerseits nur eine Technologie, andererseits eines der Lieblingsthema in den Medien, um für möglichst viel Aufruhr (vor allem Klicks und Views) zu sorgen. 

Filme wie Terminator oder die Matrix, die düstere Zeiten unter dem Joch intelligenter Maschinen vorhersagen, zu Experten, die in Talkshows unaufhaltsam von Machine Learning, Algorithmen und sonst noch was faseln, Tweets (X’s?) von exzentrischen Tech-Milliardären oder natürlich die altbekannten Nachrichtensendern.

Heutzutage werden wir wortwörtlich bombardiert von einem wahnsinnigen Hagel an Fachbegriffen und Schlagwörtern. Viele von uns sitzen entweder ratlos in diesem Dschungel des Durcheinanders fest oder gehen der Thematik direkt aus dem Weg, doch fürchten dennoch potenzielle, unbekannte Konsequenzen in unserem Alltag.

Auch mit Expertenwissen von KI und Co. ist es fast unmöglich, sich eine einheitliche Meinung über das Thema zu bilden. 

Jedoch schadet es nicht, wenigstens grob eine Ahnung über die bekanntesten Schlagwörter zu KI zu haben, da diese ja ständig hin- und hergeworfen werden. 

KI (Künstliche Intelligenz) 

Künstliche Intelligenz ist im Grunde genommen bei Maschinen die Fähigkeit, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise ein Maß an menschlicher Intelligenz brauchen. Genau genommen ist KI auch der Name des Fachbereichs, welcher sich mit dieser Fähigkeit befasst. Am Kern dieser Fähigkeit liegt das Lernen anhand gegebener Information, sowie das eigenständige Lösen von Aufgaben. Das hört sich ziemlich abstrakt an, deshalb hier ein Beispiel.

Siri, Alexa und Google – alle drei sind Programme, die Spracherkennung verwenden. Doch woher weiß die Software was wir sagen? 

Zunächst nimmt das Programm eine Aufnahme von was auch immer gesagt wurde und vergleicht es mit einer ganzen Datenbank voller schon kategorisierter, bekannter Aufnahmen von Wörtern. Sozusagen eine Art “Audio-Wörterbuch”. Dieser Schritt allein braucht nicht unbedingt KI, doch da Informatiker unheimlich faul sind, benutzen sie KI, um den Prozess zu beschleunigen. Es ist ziemlich ineffizient, die Wörter der gegebenen Aufnahme mit jedem einzelnen Wort in der Datenbank zu vergleichen. Hier macht die KI etwas recht raffiniertes. Durch das Trainieren der KI mit einer großen Menge handelsüblicher Sätze und Begriffe, merkt die KI sich einige Muster und Eigenschaften der trainierten Sprache. Das heißt, sie teilt den einzelnen Mustern eine Wahrscheinlichkeit (oder Gewichtung) zu. Zum Beispiel, wenn in einem Satz ein Artikel kommt (der, die, das, ein, eine…), dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nomen danach kommt, höher als vielleicht ein Verb. Wenn die KI also einen Artikel erkennt, schaut sie sich danach als erstes nur die Nomen an, dies verringert den Datensatz ein wenig und könnte bei der Erkennung eventuell Zeit sparen.

Wohlgemerkt, dieses Beispiel ist eine extreme Vereinfachung der eigentlich laufenden Prozesse. In der Realität kennen KIs Millionen von Mustern und Eigenschaften, sowie ganze Redewendungen und vieles mehr. 

Dazu ist Spracherkennung nur eine potenzielle Verwendung von KI. Andere sind z.B Gesichtserkennung, Bildmanipulation, autonomes Fahren etc.

Algorithmen 

Oft hört man dieses Wort im Zusammenhang mit KI, manchmal werden diese sogar synonym verwendet. Obwohl beide Begriffe sicherlich etwas miteinander zu tun haben können, sind sie nicht dasselbe. 

Ein Algorithmus ist nur eine Liste an festen Anweisungen, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Die Anzahl und die Art der Anweisungen, sowie deren Reihenfolge und Komplexität sind dem Entwerfer des Algorithmus überlassen.

Ein einfaches Beispiel wäre ein “Algorithmus zum Zubereiten eines Tees”:

  1. Nimm einen Wasserkocher
  2. Nimm eine Tasse
  3. Nimm einen Teebeutel
  4. Fülle Wasser in den Wasserkocher
  5. Erhitze Wasser in dem Wasserkocher
  6. Schütte das heiße Wasser in die Tasse
  7. Lege den Teebeutel in die volle Tasse
  8. Lass den Tee ziehen
  9. Serviere den Tee

KI und Algorithmen sind beides Werkzeuge, die man in einer Anwendung verwenden kann, um Prozesse zu vereinfachen. Der Unterschied ist hier nur, dass Algorithmen nicht “intelligent” sind im herkömmlichen Sinne. Sie sind nur eine Liste von Anweisungen. Eine Liste kann sich dementsprechend nicht selbstständig weiterentwickeln. (Es sei denn sie wird so entworfen, doch auf diese Stufe der Komplexität wird hier nicht eingegangen)

Machine Learning 

Manchmal, wenn man etwas über KI liest, stolpert man vielleicht über diesen Begriff. 

Machine Learning ist ein Teil von KI, bzw. dieser untergeordnet. Es bedeutet kurz gefasst das Entwerfen von Algorithmen (s.o.) durch Machine Learning Programme, mit Hilfe von Datensätzen (z. B. “Audio-Wörterbuch”), um ein Problem oder eine Reihe von Problemen zu lösen. Manchmal muss ein Mensch hier dennoch eingreifen, wenn die Anwendung etwas Falsches entwirft.

Um Verwirrung zu vermeiden, kann man einfach sagen, dass Machine Learning eine Möglichkeit ist, künstliche Intelligenz zu schaffen, da das Programm intelligent agiert und weitgehend selbstständig Algorithmen entwirft.

ChatGPT, Google Bard und Bing 

ChatGPT, Google Bard und Bing sind trotz ihrer Popularität alle nur eine kleine Facette von KI. Genau genommen sind sie nur Chatbots. Der Sinn eines Chatbots ist es, einen menschlichen Gesprächspartner zu imitieren. Bei diesen 3 Bots ist die Besonderheit, dass sie KI-gestützt sind. Sie benutzen ein LLM (large-language-model, zu dt. Großes Sprachmodell), also eine KI, welche mit sehr großen Sprach-Datensätzen trainiert wird, um unsere Sprache nachzuahmen. Somit können sie ziemlich lebendig erscheinen, jedoch in Wirklichkeit sind sie nicht so intelligent, wie die Medien es oft aussehen lassen. Recht oberflächliche Informationen können sie gut darlegen, spezialisierte und detaillierte Information ist jedoch limitiert durch die Informationsdichte und -tiefe ihres Datensatzes. Was diese LLM Chatbots sehr gut machen können, ist das Übersetzen von Sprache mit Beachtung von Kontext, sowie das Verfassen von kreativen Texte, da sie dabei nicht durch die Fakten in ihrer Datenbank limitiert sind, sondern von ihrem Verständnis von Sprache, ein Verständnis, welches bei diesen drei (und ähnlichen) sehr hoch liegt.

Diese Erklärungen bieten natürlich nur einen kleinen Einblick in das Thema und können natürlich keine richtige Recherche ersetzen. Hoffentlich können sie wenigstens einen Ansatz zum Verständnis dieser durchaus interessanten und wichtigen Technologie bieten. KI kann man nicht mehr aus dem Weg gehen und Stück für Stück werden immer mehr Bereiche unseres Lebens von dieser Technologie gestaltet. Und damit die Welt nicht einem davon läuft, ist es immer empfehlenswert, selbst die Initiative zu ergreifen und ein rationales, neutrales Auge drauf zu werfen.

Hier noch einige Quellen zum weiterlesen:

https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence

https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/intro-to-algorithms/v/what-are-algorithms

https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained

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