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Künstliche Intelligenz (KI) steht als Oberbegriff für die Teilgebiete „Maschinelles Lernen“, „Neuronales Netz“ und „Deep Learning“. Es handelt sich um Technologie, die versucht, menschliche Intelligenz zu imitieren.
Hierzu werden Funktionsnetzwerke erschaffen.
Diese Funktionen versuchen menschliches Handeln nachzuahmen, indem sie die Lernfähigkeit durch Mustererkennung simulieren. Außerdem gibt es verschiedene Funktionen für verschiedene Aufgaben und bei unbekannten Aufgaben können neue Funktionen entstehen.
Durch diese Fähigkeit kann KI etwa Sprache verstehen, sofern das Modell zur Genüge situationsbedingte Textbeispiele erhalten hat.
Beispiel:
Schreibst du einer KI: „Hallo, wie geht es dir?“, entgegnet die KI restriktive vielleicht: „Hallo, da ich eine KI bin, kann ich keine Gefühle haben […]“ Die Maschine antwortet dir das nicht, weil es die Sprache versteht wie wir, sondern weil sie Muster analysiert hat, womöglich anhand einer Unterhaltung im Forum.
Ich zeichne dir ein anderes Beispiel: Stell dir ein Kind vor.
Dieses Kind besitzt Spielzeuge mit Bildern darauf und auf diesen Bildern abgebildet sind Katze sowie Hund.
Dank des Spieles erklärst du dem Kind die Unterschiede zwischen den beiden Tierarten.
Gibst du diesem Kind irgendwann ein anderes Spielzeug mit anderen Bildern von Hund und Katz, so wird es die Tiere dennoch unterscheiden können, weil es zuvor die unterscheidenden Merkmale gelernt hat.
Hältst du dem Kind ein Hundebild vor und fragst: „Was ist das für ein Tier?“, so antwortet es: „Ein Hundi!“, und hakst du nach: „Woran erkennst du, dass das ein Hund ist?“ Antwortet das Kind womöglich: „Wegen der langen Nase und den langen Ohren!“
Das ist Mustererkennung.
Inhaltsverzeichnis
Prompt Engineering
Was macht man beim Prompt Engineering?
Der englische Begriff “Prompt” steht für Anweisung oder Befehl und “Engineering” für technische Entwicklung.
Prompt Engineering bedeutet also: Entwickeln von Befehlen für Maschinen mit der Funktion, Sprache zu verarbeiten und der Absicht, die Maschine optimal zu beauftragen, kurz: Befehlsdesign.
Einen Prompt benötigen wir für sprachbasierte KI-Tools wie ChatGPT oder Midjourney. Mit den Befehlen bestehend aus Alltagsbeschreibungen lassen wir etwa Texte für Social Media schreiben oder kreieren Bilder ähnlich wie Fotografen.
Prompt Engineering befasst sich mit der Schaffung dieser Begriffe, mit idealen Prompts und Strukturen sollen effiziente Ausgaben erreicht werden.
Prompting könnte einen neuen Beruf hervorbringen. Den Prompt Engineer – KI-Befehlsdesigner.
Wie schreibt man einen idealen Prompt?
Anatomie eines idealen Prompt, folgt diesem Muster:
- Spezifisch: Der Maschinen-Befehl für KI sollte deine Absicht so genau wie möglich beschreiben. („Einen Blogpost über Keksteig für Anfänger schreiben …“, statt, „Schreib was“.)
- Kontext: Setze deine Anweisung in Zusammenhang, indem du Beispiele nennst oder eine gewünschte Struktur angibst. Etwa Überschriften sowie Zwischenüberschriften vorgegeben („Keksteig solle mit folgenden Ölen und Gewürzen angereichert werden: […]. Außerdem eignen sich hinterher diese Zuckerperlen und Lebensmittelfarben: […]“).
- Eigenschaften: Setze Stilvorgaben, nenne eine Zielgruppe, Ziel des Artikels. Fordere die GPT-Einheit auf, Ausgaben mittels HTML-Tags vorzuformatieren.
- Testen: Betreibe Prompt Engineering. Den einen
großartigenBefehl gibt es nicht, probiere herum und optimiere so dein KI-Handwerkszeug.
Tipp: Möglicherweise steigert Englisch die Ausgabequalität von Sprachmodellen. Wieso? Weil die meisten Sprachmodelle auf englisch trainiert werden.
Weitere Tipps:
- Löse Kontext von Aufgabe: Nutze etwa Anführungszeichen oder Rauten, um der KI nach Nennen der Aufgabe den Kontext zu verdeutlichen. Du sollst zusammenfassen: [Text/URL], {Text/URL}, …
- Versuche einen Befehl mehrmalig: Beobachte, ob es zu Abweichungen kommt – möglicherweise stimmt etwas mit deinem Befehlsdesign nicht, wenn der KI-Generator nicht wie gewünscht handelt.
- Verzichte auf Bitte, Danke und sonstige Förmlichkeiten; sie bringen keine besseren Ergebnisse, sondern verbrauchen Tokens (Zeichen) und erschweren die Verständlichkeit für den Bot.
- …
Was ist Maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Prozess, bei dem Computer lernen. Sie lernen, wie man Aufgaben löst, indem sie Muster in Daten erkennen. Es ist ähnlich wie bei Menschen, die durch das Sehen von Dingen und Ausprobieren lernen.
Stell dir vor, du möchtest dem Roboter Ballfangen beibringen. Zuerst müsstest du dem Computer den Ball zeigen, schließlich wie er fliegt und wie man ihn fängt. Der Roboter würde nun viele Bilder, Videos oder Texte erhalten, die zeigen, wie Bälle geworfen werden, wie Bälle fliegen und wie man Bälle fängt. Hat der Computer genug gelernt, könnte er den Ball ähnlich wie ein Mensch fangen – hätte er Glieder.
So ähnlich funktioniert maschinelles Lernen. Computer analysieren anhand vieler Beispiele und beginnen Muster zu erkennen. So lösen Maschinen Aufgaben oder treffen Vorhersagen.
Was ist ein Neuronales Netz?
Ein Neuronales Netz ist eine Art Netz aus Funktionen, also Computerprogrammen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Sie bestehen aus sehr vielen kleinen Bausteinen, die man Neuronen nennt. Ähnlich wie Funktionen in der Programmierung, fassen sie wie Puzzle ineinander und kommunizieren, indem sie Daten aneinander weiterreichen, um Aufgaben zu lösen.
Stell dir ein neuronales Netz wie eine Abteilung in einer Firma vor. Alle arbeiten sie miteinander am Lösen von Problemen – hoffentlich! Jeder Angestellte der Abteilung hat eine einzigartige Fähigkeit und alle kommunizieren, um Lösungen zu finden. Löst der eine Angestellte das Problem nicht, reicht er es weiter, möglicherweise löst der nächste Mitarbeiter das Problem.
So arbeiten neuronale Netze. Jedes Neuron ist für eine Aufgabe verantwortlich, fremde Aufgaben werden weitergereicht, bis sie beim fähigen Neuron angekommen sind, wo eine Lösung möglich ist.
Neuronale Netze werden für verschiedene Dinge eingesetzt; Bilder erkennen, Entscheidungen vorhersagen oder Texte verstehen. Neuronen können nützlich verschiedene Aufgaben erledigen.
Was ist Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?
NLP steht für „Natural Language Processing“ (zu Deutsch: „natürliche Sprachverarbeitung“). Es ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache befasst.
Erinnere dich an Star Wars, da gab es diesen goldenen Androiden namens C3PO, Protokolleinheit, etwas vorlaut und hysterisch. Er ist ein Roboter und versteht menschliche Sprache und verhält sich wie ein menschlicher Gesprächspartner. Das ist das Ziel von NLP. Mithilfe von Algorithmen können Computer Texte lesen, Worte hören und ihre Bedeutung verstehen. Somit können sie auf Fragen antworten, indem sie Text schreiben oder Text analysieren und Deutungen durchführen.
Natürliche Sprachverarbeitung wird in vielen Anwendungen eingesetzt, etwa in Sprachassistenten, Chatbots oder KI-Texter sowie -Bildgeneratoren.
Für wen eignet sich KI?
Künstliche Intelligenz (KI) eignet sich für viele Anwendungen und Branchen. Und du solltest dich unbedingt mit dieser Neuheit beschäftigen. Oder willst du, dass der Zahn der Zeit an dir nagt?
Hier sind einige zukünftige oder bereits aktuelle Einsatzfelder für KI:
- Unternehmen: KI kann in Unternehmen Prozesse nicht nur automatisieren, sie kann die Prozesse genauso optimieren. Etwa Analysen durchführen oder Kundenanfragen beantworten und sogar Entscheidungen treffen.
- Gesundheitswesen: KI könne helfen, Diagnose- und Behandlungsmöglichkeiten zu beschleunigen, zu verbessern und günstiger zu machen. Obendrein könnte so noch individueller therapiert werden; beispielsweise bei psychischen Erkrankungen.
- Bildung: KI kann in Schulen für Lernerfolge helfen, indem je nach Leistungsprofil gelehrt, gefordert sowie gefördert würde.
- Finanzen: KI kann Betrug erkennen und verhindern, Risiken erkennen und Entscheidungen in Echtzeit treffen.
Letztendlich eignet sich KI für jeden Bereich, der von einer intelligenten Automatisierung und einer effizienteren Datenanalyse profitieren kann.
Letztendlich eignet sich KI in vielen Branchen, wo Datenanalyse vorkommt. Aber auch in überlastete Sozialbereiche; Schulen, Gesprächstherapien, …
KI-Risiken
Künstliche Intelligenz erscheine uns zwar als äußerst nützende Errungenschaft, sie hält jedoch so einige Risiken bereit, die es als Anwender sowie Entwickler zu beachten gilt.
- Bias: KI lernt vom Menschen, also durch dessen Daten und Entscheidungen. Dadurch könne ein KI-System dazu neigen, Menschen aufgrund von Äußerlichen zu diskriminieren.
- Datenschutz: Künstliche Intelligenz sammeln ähnlich wie Google persönliche Daten und Informationen, etwa durch Eingaben oder indem sie als Sortiereinheiten für Dokumente eingesetzt sind. Diese Daten können gestohlen werden, etwa durch Hacks oder aufgrund von Fehler in den Schaltkreisen.
- Sicherheit: Bösewichte können Produkte des Maschinellen Lernens für ihre Zwecke missbrauchen – Hacks durch KI, …
- Arbeitsplatzverlust: Berufe können automatisiert werden. Etwa das Controlling oder ein Sachbearbeiter.
Zukunft
Uns steht eine spannende Zukunft mit Künstlicher Intelligenz vor. Einige Möglichkeiten der Entwicklungen:
- Intelligente Roboter: Erinnerst du dich an Star Wars? Vielleicht werden auch wir sehr bald Androide für Protokollaufgaben verwenden.
- KI-Assistenten für alle und jeden: Es gibt viele Einsatzorte für Assistent-Systeme, beispielsweise als Nachhilfe oder Betreuung von Älteren sowie Kindern.
- Besseres Steuern von Computern: Vielleicht bedienen wir Maschinen in naher Zukunft nur noch über unsere Stimme oder vielleicht auch Gedanken?
- Autonomes Fahren: KI könnte Fahrzeuge übernehmen, etwa um Straßenreinigung oder Müllabfuhr zu optimieren.
Es gibt viele weitere Einsatzorte und Möglichkeiten für intelligente Netzwerke.
KI und Wirtschaft
Künstliche Intelligenz wird erheblich in der Wirtschaft eingesetzt werden. Dort wird KI Prozesse optimieren, frühzeitig Entscheidungen treffen, Qualitätskontrollen durchführen. Sie wird Bestellungen gebrauchsgerecht aufgeben, Akten sortieren und beschriften. KI wird Menschen einstellen und sie entlassen. Und eines Tages automatisiert ein Neuronales Netz allerlei Berufe.
Häufige Fragen
Wie wird KI unser Leben beeinflussen?
KI wird unser Leben in vielen Bereichen beeinflussen, wie zum Beispiel im Gesundheitswesen, im Transportwesen, in der Produktion und in der Kommunikation. Es wird erwartet, dass KI das Potenzial hat, viele Vorteile zu bringen, wie die Automatisierung von Prozessen, die Verbesserung der Genauigkeit und Geschwindigkeit von Entscheidungen und die Schaffung neuer Geschäftsmöglichkeiten.
Wie wird KI reguliert?
Die Regulierung von KI hängt von der Art der Anwendung und dem Land ab. Einige Länder haben spezielle Gesetze und Vorschriften für den Einsatz von KI in Bereichen wie Datenschutz, Sicherheit und Ethik.
Risiken durch KI
Einige Risiken von KI umfassen den Verlust von Arbeitsplätzen aufgrund von Automatisierung, die Erstellung von gefälschten oder irreführenden Inhalten, die Privatsphäre und Sicherheitsbedenken, sowie das Potenzial für KI-Systeme, unbeabsichtigte oder unvorhergesehene Folgen zu haben.
Beispiele für KI-Anwendungen
Einige Beispiele für KI-Anwendungen sind persönliche Assistenten wie Siri oder Alexa, selbstfahrende Autos, Spam-Filter in E-Mail-Programmen, Bilderkennungssoftware in sozialen Medien und virtuelle Berater.
Wie funktioniert KI?
KI basiert auf der Verarbeitung großer Datenmengen und dem Trainieren von Algorithmen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen.
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computerprogramme, die menschenähnliche Intelligenz und Fähigkeiten wie Sprach- und Bilderkennung, Lernen und Problemlösung aufweisen.
Weiterführende Informationen und Quellen
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