KI-Algorithmen: Alles, was Sie wissen müssen

Ihr Telefon weiß, was Sie eingeben wollen, bevor Sie es tun. Netflix weiß, was du als nächstes saufen wirst. Banken wissen, ob Sie einen Kredit zurückzahlen werden. Spotify kennt die Lieder, die Sie immer wieder abspielen werden.

Aber wie? Wer beobachtet uns alle heimlich?

Hellseherische Tauben? Ein Geheimbund von Menschen, die Gedanken lesen können? Oder deine Mutter - weil sie es irgendwie immer weiß?

Nö. Es sind KI-Algorithmen.

Diese Systeme machen unheimlich genaue Vorhersagen durch das Lesen von Unmengen von Daten und die Analyse von Mustern.

Aber was genau ist ein KI-Algorithmus? Wie funktioniert er?

Welche verschiedenen Arten gibt es, und wie werden sie in der Praxis eingesetzt? Das alles und noch viel mehr erfahren Sie in unserem heutigen Blog. 

Fangen wir von vorne an.

Was sind KI-Algorithmen?

KI-Algorithmen werden im Alltag eingesetzt Technologie - Google-Suche, Siri, Netflix-Empfehlungen - aber sie werden auch bei der Betrugserkennung, bei selbstfahrenden Autos und in der medizinischen Diagnostik eingesetzt. 

Die Wurzeln der KI reichen bis in die 1940er Jahre zurück, als Alan Turing eine Frage stellte, "Können Maschinen denken?" 

In den 1950er Jahren erfand er die Turing-Maschine, die später mit Turing-Test. Sie zeigte, wie Maschinen logische Schritte zur Lösung von Problemen befolgen können. 

In den 1950er und 60er Jahren konnten einige Programme (Logic Theorist) mathematische Theoreme beweisen. 

Aber es gab ein Problem: Sie konnten nicht lernen. Jede einzelne Regel musste manuell programmiert werden.

Im Kern ist KI nur eine Reihe von Anweisungen-ein Algorithmus-, der Maschinen bei der Entscheidungsfindung hilft.

Einige sind einfach, wie das Filtern von Spam-E-Mails. Andere sind komplexer, wie die Vorhersage von Krankheitsrisiken auf der Grundlage von Krankenakten.

Aber um es klar zu sagen: KI denkt nicht von selbst. Sie ist abhängig von menschliche Programmierung und konsequentes Lernen besser zu werden, was sie tut.

Verstehen wir dies anhand eines Beispiel, 

KI hilft bei größeren Entscheidungen. Nehmen Sie eine Bank, die einen Kredit bewilligt. Sie könnte eine Entscheidungsbaum (ein einfaches KI-Modell, das wie ein Flussdiagramm funktioniert):

• Verfügt der Antragsteller über ein stabiles Einkommen? Nein → Den Kredit ablehnen. Ja → Kreditwürdigkeit prüfen. 
• Gute Kreditwürdigkeit? Nein → Überlegen Sie es sich noch einmal. Ja → Bestehende Kredite prüfen.
• Zu viele Kredite? Hohes Risiko. Wenige Kredite? Geringeres Risiko. 

Am Ende des Prozesses bewilligt oder verweigert die KI den Kredit auf der Grundlage einer strukturierten Logik.

Jetzt kommt der nächste Teil... 

Wie KI-Algorithmen maschinelles Lernen und Automatisierung ermöglichen

Stellen Sie sich das folgendermaßen vor. 

Stellen Sie sich vor, Sie bringen einem Kind bei, wie man Hunde erkennt.

Ein Lehrer zeigte ihnen Bilder, wies sie auf die wichtigsten Merkmale hin, und mit der Zeit wurden sie immer besser darin, sie in der Realität zu erkennen. 

KI-Algorithmen lernen auf dieselbe Weise - Lernen aus riesigen Datenmengen, um Vorhersagen zu treffen und Aufgaben zu automatisieren.

1 - Vorhersage

Ein Regressionsalgorithmus untersucht vergangene Informationen, um automatische Vorhersagen in Echtzeit zu treffen. 

Zum Beispiel, Netflix empfiehlt Ihnen Sendungen aufgrund von Vorhersagen. Wenn Sie mögen Fremde Dinge, es könnte darauf hindeuten Dark oder Die Regenschirm-Akademie weil andere, die die Fremde Dinge Auch die habe ich gesehen.

2 - Maschinelles Lernen

Aber bei der KI geht es nicht nur um Vorhersagen - sie passt sich an. 

Das maschinelle Lernen ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. 

Zum Beispiel, Was wäre, wenn Sie "Stranger Things" nur wegen seiner Sci-Fi-Elemente mögen, aber Horror hassen? Was wäre, wenn Sie kurze, rasante Sendungen gegenüber langatmigen Dramen bevorzugen würden? Der Algorithmus von Netflix analysiert Ihre Aktivitäten auf tiefer Ebene und passt die Empfehlungen an. 

3 - Automatisierung

Dann gibt es noch die Automatisierung. 

Unter Automatisierung versteht man den Einsatz von Technologie zur Durchführung von Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff. 

Zum Beispiel, Selbstfahrende Autos tun etwas Ähnliches, indem sie mit Hilfe von Computervision die Straße "sehen", Stoppschilder erkennen und aus jedem gefahrenen Kilometer lernen. 

Je mehr Daten sie verarbeiten, desto intelligenter werden sie.

Wie AI-Algorithmen funktionieren (Schritt für Schritt)

Genau wie ein Mensch, der eine neue Fähigkeit erlernt, lernt auch die KI schrittweise.

Lassen Sie uns das mithilfe der Bilderkennungsfunktion der Google-Suchmaschine aufschlüsseln.

Schritt # 1 - Datenerhebung

Alles beginnt mit Daten. KI braucht Hunderttausende von Beispielen, um daraus zu lernen. Bei der Bilderkennung sind das unter anderem:

• Millionen beschrifteter Bilder (z. B. Bilder von Katzen mit der Bezeichnung "Katze", Bilder von Hunden mit der Bezeichnung "Hund").

• Unterschiedliche Beleuchtung, Blickwinkel und Qualität.

• Verschiedene Größen, Farben und Formen desselben Objekts. 

• Randfälle (verschwommene Bilder, teilweise verdeckte Objekte, geringer Kontrast).

Schritt # 2 - Vorverarbeitung

Rohbilder enthalten viele unnötige Informationen wie unscharfe oder qualitativ schlechte Bilder, unzusammenhängende Objekte, unübersichtliche Bilder usw.

Bevor die KI trainiert werden kann, müssen die Daten bereinigt und standardisiert werden. Dies beinhaltet: 

• Anpassung der Größe von Bildern an eine einheitliche Größe, damit sie einheitlich verarbeitet werden können.

• Graustufen- oder Farbnormalisierung, um sicherzustellen, dass Helligkeit und Kontrast die KI nicht in die Irre führen. 

• Entfernen von Rauschen wie unnötigen Hintergrundelementen, die nicht zur Objektidentifizierung beitragen.

Schritt # 3 - Ausbildung

KI kennt keine "sehen" Bilder auf die gleiche Weise wie der Mensch. Er sieht sie als Zahlen - Tausende von Pixeln, von denen jedes einen Wert hat, der Helligkeit und Farbe repräsentiert. 

Um dies zu verstehen, verwendet AI ein Convolutional Neural Network (CNN), eine spezielle Art von Deep-Learning-Modell, das für die Bilderkennung entwickelt wurde.

Hier sehen Sie, wie CNN ein Bild aufschlüsselt:

• Faltungsschichten: Die KI scannt das Bild in Teilen, wobei sie zunächst einfache Formen (Linien, Kurven) und später komplexe Merkmale (Augen, Ohren, Schnurrhaare) erkennt.
  
• Pooling-Schichten: Diese verkleinern das Bild, wobei wesentliche Details erhalten bleiben, während unnötige Pixel entfernt werden.
  
• Vollständig verbundene Schichten: Die KI verknüpft die erkannten Merkmale, um eine endgültige Vorhersage zu treffen - wenn sie spitze Ohren und Schnurrhaare sieht, identifiziert sie eine Katze.

Dieser Prozess umfasst Epochen. 

Stell dir vor, du lernst, verschiedene Vogelarten zu erkennen. Wenn du zum ersten Mal einen Spatz und eine Taube siehst, könntest du sie verwechseln. 

Aber wenn man sich Bilder ansieht, ihre Merkmale studiert und Feedback erhält, verbessert man sich.

KI lernt auf die gleiche Weise. 

Eine Epoche ist ein vollständiger Zyklus, in dem die KI alle Trainingsdaten betrachtet, Vorhersagen trifft, auf Fehler prüft und Anpassungen vornimmt. 

Er macht das immer wieder - so wie man mehrmals übt, um eine Fähigkeit zu verbessern.

Schritt # 4 - Prüfung

Bevor KI in der Praxis eingesetzt werden kann, muss sie getestet werden. Dies beinhaltet:

• Sie füttern ihn mit Bildern, die er noch nie gesehen hat.
  
• Messung der Genauigkeit: Wird eine Katze korrekt als Katze bezeichnet?
  
• Überprüfung auf Überanpassung, wenn die KI sich Trainingsdaten merkt, aber mit neuen Bildern Schwierigkeiten hat.
  

Wenn die KI zu oft versagt, trainiert sie erneut, bis sie Bilder, denen sie noch nie begegnet ist, zuverlässig erkennen kann.

Schritt # 5 - Einsatz

Nachdem das KI-Modell trainiert und getestet wurde, wird es eingesetzt. Wenn wir es mit einem Bild füttern. Das wird es: 

1. Aufschlüsselung in Pixelwerte
2. Durchlaufen Sie alle erlernten Schichten
3. Erzeugen einer Wahrscheinlichkeitsbewertung für jede mögliche Bezeichnung
4. Wählen Sie die wahrscheinlichste Klassifizierung

Ein typisches Ergebnis könnte wie folgt aussehen:

• Kat: 99.7% Wahrscheinlichkeit
• Hund: 0,2%-Wahrscheinlichkeit
• Sonstiges: 0,1%-Wahrscheinlichkeit

Arten von AI-Algorithmen und wie sie verwendet werden

So wie Menschen auf unterschiedliche Weise lernen - manche durch Lesen, andere durch Handeln -, gibt es auch bei der KI verschiedene Arten von Algorithmen, die jeweils für bestimmte Aufgaben geeignet sind.

1 - Überwachtes Lernen

Stellen Sie sich vor, ein Kind lernt, Äpfel und Birnen zu erkennen. Der Lehrer beschriftet die Bilder mit:

"Das ist ein Apfel."

"Das ist eine Orange."

Mit der Zeit lernen sie, den Unterschied zu erkennen. Das ist überwachtes Lernen - eine KI wird auf markierten Daten trainiert und lernt, Vorhersagen zu treffen.

Zum Beispiel,

Der AI-Algorithmus von Spam-Filter scannt Tausende von E-Mails, die als "Spam" oder "kein Spam" gekennzeichnet sind, und erkennt Muster. 

• Enthält die E-Mail bestimmte Schlüsselwörter? 
• Ist sie von einem verdächtigen Absender? 

Mit der Zeit wird es immer besser, Spam abzufangen, bevor er Ihren Posteingang erreicht.

Überwachtes Lernen ermöglicht Regressionsmodelle, die beispielsweise Immobilienpreise vorhersagen, und Klassifizierungsmodelle, die entscheiden, ob eine E-Mail in den Spam oder in den Posteingang gehört.

2 - Unüberwachtes Lernen

Stellen Sie sich nun vor, Sie geben demselben Kind einen Korb mit Obst, sagen ihm aber nicht, welche Äpfel oder Orangen es sind. 

Stattdessen gruppieren sie sie nach Ähnlichkeit, Farbe, Form und Textur.

Das ist unüberwachtes Lernen - KI findet Muster in Daten ohne Kennzeichnung.

Zum Beispiel,

Die Banken wissen nicht immer sofort, ob eine Transaktion betrügerisch ist, aber KI kann dabei helfen, Betrug zu verhindern.

Es scannt Millionen von Einkäufen und lernt, was für jeden Kunden "normal" ist und was nicht.

Nehmen wir an, Sie kaufen jede Woche Lebensmittel und Benzin. Dann wollen Sie plötzlich ein $5.000 teures Luxusauto in einem anderen Land kaufen. 

Die KI wird sie als verdächtig einstufen und möglicherweise Ihre Karte sperren oder Ihnen eine Schnellmeldung schicken. "Warst du das?" Nachricht.

3 - Verstärkungslernen

Nehmen wir an, Sie stellen das Kind vor eine Herausforderung: Jedes Mal, wenn es einen Apfel richtig pflückt, bekommt es eine Süßigkeit. Wenn sie die falsche Frucht wählen, verlieren sie eine. 

Mit der Zeit lernen sie, wie sie am besten an die meisten Süßigkeiten kommen.  Das ist Verstärkungslernen. 

KI macht das Gleiche - sie testet verschiedene Aktionen, lernt aus Fehlern und passt sich auf der Grundlage von Belohnungen und Strafen an.

Zum Beispiel,

Selbstfahrende Autos zu Beginn nicht wissen, wie man fährt. 

Aber nach der Analyse von Millionen von Straßenkilometern können sie immer besser bremsen, sich in den Verkehr einordnen und Hindernissen ausweichen. 

Jeder Fehler ist eine Lektion. Jeder Erfolg macht sie klüger.

4 - Neuronale Netze und Deep Learning

Manche Probleme sind einfach zu kompliziert für einfache Regeln. Hier kommen die neuronalen Netze ins Spiel. 

Sie sind so konzipiert, dass sie wie das menschliche Gehirn arbeiten, Muster erkennen und Entscheidungen treffen, ohne dass jede kleine Anweisung genau beschrieben werden muss.

Zum Beispiel,

A herkömmlicher Computer mit unterschiedlichen Blickwinkeln, Lichtverhältnissen oder Gesichtsausdrücken zu kämpfen haben könnten. 

Aber ein Deep-Learning-Modell (ein neuronales Netzwerk mit mehreren Schichten) kann lernen, Gesichter zu erkennen, egal unter welchen Bedingungen.

So wie Menschen auf unterschiedliche Weise lernen - manche durch Lesen, andere durch Handeln -, gibt es auch bei der KI verschiedene Arten von Algorithmen, die jeweils für bestimmte Aufgaben geeignet sind.

AI-Algorithmen in realen Anwendungen

Wie AI Image Detector Algorithmen verwendet, um AI-erstellte Bilder zu erkennen

Die von der künstlichen Intelligenz erzeugten Bilder sind inzwischen so realistisch, dass man sie kaum noch von echten Fotos unterscheiden kann. 

Aber KI-Bilddetektoren sind darauf trainiert, über die Oberfläche hinaus zu sehen.

Technik # 1 - Erkennung von Anomalien

Der Prozess beginnt mit der Erkennung von Anomalien, bei der nach allem gesucht wird, was nicht dazugehört.

Wenn ein Bild unnatürliche Texturen, uneinheitliche Beleuchtung oder unscharfe Kanten aufweist. AI-Bild-Detektor lässt die Alarmglocken schrillen.

Technik # 2 - Generative adversarische Netze

Eine Möglichkeit, KI-generierte Bilder zu erkennen, besteht darin, die verborgenen Muster zu untersuchen, die die Technologie, die sie erstellt, hinterlässt.

Diese Muster stammen von Generative Adversarial Networks (GANs), die den meisten KI-Bildern zugrunde liegen.

So wie jeder Künstler einen einzigartigen Stil hat, erzeugen GANs Muster, die in realen Fotos nicht vorkommen.

AI-Bild-Detektor ist darauf trainiert, diese Muster zu erkennen, wodurch sich feststellen lässt, ob ein Bild von einer künstlichen Intelligenz erzeugt wurde.

Technik # 3 - Metadaten

Über das bloße Betrachten der Pixel hinaus ist ein AI-Bild-Detektor prüft auch Metadaten, die wie der digitale Fingerabdruck eines Bildes wirken.

Zu diesen Daten gehören Details wie der Zeitpunkt und der Ort, an dem ein Foto aufgenommen wurde, und das Gerät, mit dem es aufgenommen wurde. 

Wenn ein Bild vorgibt, aus dem Jahr 2010 zu stammen, aber in Wirklichkeit von einem KI-Tool letzte Woche erstellt wurde, AI-Bild-Detektor wird sie als verdächtig gekennzeichnet. 

Voreingenommenheit in KI-Algorithmen und wie sie reduziert werden kann

KI sollte eigentlich fair sein, aber manchmal ist sie es nicht. Voreingenommenheit der KI kann auf zwei Arten geschehen:

• Data Bias - Dies geschieht, wenn bestimmte Gruppen in den Trainingsdaten unterrepräsentiert sind.
  
• Model Bias - Dies tritt auf, wenn die KI mehr Fehler für eine Gruppe macht als für eine andere, wodurch ungerechte Ergebnisse verstärkt werden.
  

Amazons voreingenommenes Einstellungsprogramm

Im Jahr 2014, Amazon musste ein KI-Einstellungstool abschaffen weil es gegen Frauen gerichtet war. 

Das System hat aus den Daten früherer Einstellungen gelernt, bei denen mehr Männer in technischen Berufen eingestellt wurden, und hat daher begonnen, männliche Bewerber zu bevorzugen und Lebensläufe zu bestrafen, die Wörter wie "Frauen" (wie in "Frauenschachclub") enthalten. 

Die KI hat nicht versucht, unfair zu sein, aber sie hat aus verzerrten Daten gelernt und diese Verzerrung weitergegeben.

Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bei der AI-Datenerfassung

Jedes Mal, wenn Sie eine App nutzen, im Internet surfen oder einen Einkauf tätigen, werden Daten gesammelt. 

Einiges davon ist offensichtlich - wie Ihr Name, Ihre E-Mail-Adresse oder Ihre Zahlungsdaten. 

Aber es gibt auch versteckte Daten wie GPS-Standort, Kaufhistorie, Tippverhalten und Surfgewohnheiten. 

Unternehmen nutzen diese Informationen, um Erfahrungen zu personalisieren, Produkte zu empfehlen und Dienstleistungen zu verbessern. 

Wenn so viele Daten im Umlauf sind, sind Risiken unvermeidlich: 

• Datenschutzverletzungen - Hacker können Benutzerinformationen stehlen.

• Re-Identifizierung - Selbst anonymisierte Daten können mit Einzelpersonen in Verbindung gebracht werden. 

• Unerlaubte Nutzung - Unternehmen könnten Daten zu Gewinnzwecken oder zur Beeinflussung missbrauchen.
  

Selbst wenn Unternehmen behaupten, Daten zu anonymisieren, haben Studien gezeigt, dass Muster bei ausreichender Information die Identität der Nutzer erkennen lassen. 

Um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, verwenden Unternehmen:

• Anonymisierung - Entfernt personenbezogene Daten aus Datensätzen.

• Föderiertes Lernen - KI-Modelle trainieren auf Ihrem Gerät, ohne Rohdaten an einen zentralen Server zu senden. (z. B. Googles Gboard).

• Differenzierter Datenschutz - Fügt den Daten vor der Erfassung zufälliges Rauschen hinzu, um eine Verfolgung zu verhindern (z. B. Apples iOS-System).

Können KI-Algorithmen völlig neutral sein?

KI entsteht nicht in einem Vakuum. 

Sie wird von Menschen entwickelt, mit menschlichen Daten trainiert und in der menschlichen Gesellschaft eingesetzt. Kann sie also jemals wirklich neutral sein?

Kurze Antwort: Nein. Zumindest noch nicht.

KI lernt aus realen Daten, und diese Daten sind mit allen Vorurteilen, Annahmen und Unzulänglichkeiten der Menschen behaftet, die sie erstellt haben. 

Nehmen Sie das COMPAS-Rückfälligkeitstool, zum Beispiel. 

Es sollte vorhersagen, welche Straftäter am ehesten wieder straffällig werden würden. 

Klingt einfach, oder? 

Studien haben jedoch gezeigt, dass der Algorithmus schwarze Angeklagte im Vergleich zu weißen Angeklagten unverhältnismäßig häufig als risikoreich einstuft. 

Sie ist nicht voreingenommen, weil jemand sie so programmiert hat, sondern weil sie die Muster eines fehlerhaften Strafrechtssystems übernommen hat.

Kann KI also jemals fair gemacht werden? 

Einige Experten sind dieser Meinung. 

Forscher haben Fairness-Beschränkungen entwickelt - mathematische Techniken, die KI-Modelle dazu zwingen sollen, verschiedene Gruppen gleich zu behandeln. 

Bias-Audits und verschiedene Trainingsdatensätze tragen ebenfalls dazu bei, verzerrte Ergebnisse zu reduzieren.

Aber selbst mit all diesen Schutzmaßnahmen ist eine echte Neutralität schwierig. 

Und selbst wenn wir KI vollständig machen könnten "neutral," Sollten wir?

KI trifft ihre Entscheidungen nicht in einer Seifenblase. Sie wirkt sich auf reale Menschen in realer Weise aus. 

Die Realität ist, dass die KI die Welt widerspiegelt, in die wir sie einspeisen. 

Wenn wir eine unvoreingenommene KI wollen, müssen wir zuerst die Vorurteile in unseren Systemen beseitigen. 

Andernfalls bringen wir den Maschinen nur bei, unsere Fehler zu spiegeln - nur schneller und in größerem Umfang.

FAQs über AI-Algorithmen

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Abschließende Überlegungen: Die Zukunft der KI-Algorithmen

Was bedeutet das alles für uns?

Die KI beeinflusst täglich unsere Entscheidungen. Sie entscheidet, was wir sehen, was wir kaufen und sogar, wie sicher unser Bankkonto ist.

Aber hier ist die Frage...

Wenn die KI von uns lernt, was bringen wir ihr dann bei?

Sorgen wir dafür, dass sie fair, unvoreingenommen und hilfreich ist? Oder lassen wir zu, dass sie die gleichen Fehler macht wie Menschen?

Und wenn die KI immer intelligenter wird, was passiert dann? Wird sie immer ein Werkzeug sein, das wir kontrollieren, oder könnte sie eines Tages anfangen, Entscheidungen zu treffen, die wir nicht ganz verstehen?

Vielleicht ist die größte Frage nicht, was KI kann, sondern was wir sie tun lassen sollten.

Was meinen Sie dazu?