Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

Die Technologie entwickelt sich jeden Tag weiter, und eine der wichtigsten Entwicklungen ist die Einführung der künstlichen Intelligenz.

KI ist jetzt überall, von den Empfehlungen Ihrer Playlist bis zum Sprachassistenten Ihres Telefons. Sie ist wie ein unbesiegbarer Helfer, der Ihr tägliches Leben besser macht. 

Wir alle interagieren mit AI auf täglicher Basisohne zu wissen, wie sie funktioniert oder warum sie sich so verhält, wie sie es tut.

Nachdem Sie die Stärken von KI-Systemen kennengelernt haben, werden Sie feststellen, dass KI keine mystische Entität ist, wie die Menschen es gerne darstellen.

Betrachten Sie diesen Artikel also als einen Minikurs über künstliche Intelligenz.

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Wichtigste Erkenntnisse

• Künstliche Intelligenz funktioniert durch die Analyse von Daten und die Verwendung von Algorithmen

• Es lernt menschliche Muster, um Entscheidungen zu treffen 

• Es nutzt neuronale Netze, um die Funktionsweise unseres Gehirns nachzuahmen 

• Die meisten KI-Anwendungen basieren auf maschinellem Lernen

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Was ist künstliche Intelligenz?

Was also ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie? KI ist eine Simulation der menschlichen Intelligenz durch Maschinen oder Computer.

KI ist vergleichbar mit dem Training eines Computers, der wie ein Mensch denken und lernen soll. 

Stellen Sie sich nun vor, Sie versuchen, einem Freund beizubringen, wie man verschiedene Hunderassen erkennt.

Am besten wäre es, ihnen verschiedene Bilder von Hunden zu zeigen, die die Unterschiede zwischen diesen Rassen verdeutlichen.

Mit der Zeit werden sie gut genug sein, um die Unterschiede ohne Ihre Hilfe zu erkennen. 

Genau das tun Experten mit KI, nur dass sie nicht einen Freund trainieren, sondern Maschinen und Computersysteme.

Maschinen mit künstlicher Intelligenz wird beigebracht, alles zu bewerten, von einer medizinischen Diagnose bis hin zu gewöhnlichen Fragen. 

Künstliche Intelligenz imitiert und verbessert die menschliche Fähigkeit zu kommunizieren, zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Sie erledigt Arbeiten, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden.

Deshalb kann man sagen, dass sie wie ein Mensch denkt, nur schneller. Anstatt vorprogrammierte Anweisungen zu verwenden, schaut sich KI Daten an, erkennt Muster und liefert Ergebnisse. 

Von Maschinen simulierte Intelligenz

Künstlich bedeutet, wie Sie wissen, von Menschen gemacht, und Intelligenz hat per Definition mit der Fähigkeit zu tun, zu lernen, Probleme zu lösen und anpassungsfähig zu sein.

Wenn man also die beiden Begriffe zusammenfügt, versteht man, dass KI eine künstliche Intelligenz ist, die von Maschinen gesteuert wird. 

Künstliche Intelligenz ist vom Menschen geschaffene Gehirnleistung. Aber sie sind nicht so emotional oder irrational wie wir Menschen.

Sie sind effizienter, obwohl sie nicht genau so denken wie wir. 

Sie können zum Beispiel die Stimme einer geliebten Person identifizieren, mit der Sie emotional verbunden sind und an die Sie viele Erinnerungen haben.

Im Falle der KI identifiziert sie die Stimme anhand des Musters der Schallwellen und der Frequenz und gleicht sie mit Millionen von Datenbanken und Stimmproben ab.

Auch wenn Sie die gleichen Ergebnisse erzielen, ist es nicht der gleiche Prozess. 

Obwohl die KI bei einigen Aufgaben erstaunlich gut ist, kann sie auch weniger intelligent sein und bei einigen emotionalen Aufgaben versagen, z. B. beim Interpretieren eines Insider-Witzes. 

Die Kernkomponenten von AI

KI funktioniert, weil sie aus bestimmten Komponenten besteht. Stellen Sie sich das wie ein Rezept vor, für das man die wichtigsten Zutaten braucht, um ein perfektes Gericht zuzubereiten.

Diese Komponenten umfassen: 

1. Daten

Daten sind für die künstliche Intelligenz sehr wichtig. Das liegt daran, dass KI-Systeme mit Millionen von Algorithmen und Daten arbeiten. Je mehr Daten das System hat, desto intelligenter ist es. Ohne Daten ist die KI nutzlos. 

KI-Daten umfassen riesige Mengen an Informationen. Das reicht von Bildern über Tausende von Audiodateien bis hin zu Textdokumenten.

Auch die Qualität der Daten ist wichtig. Wenn Sie Ihr System mit minderwertigen Daten füttern, erhalten Sie minderwertige Ergebnisse. Aus diesem Grund widmen sich Spezialisten jahrelang dem Sammeln und Bereinigen der Daten.  

Sobald die Daten gesammelt sind, werden sie durch Algorithmen geleitet, die in der Lage sind, Muster zu erkennen. Mit der Zeit lernen und verbessern sich diese Algorithmen, so dass sie verschiedene Arten von Aufgaben erfüllen können.

Daten sind für die konsequente Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz in der heutigen Welt verantwortlich. 

2. Algorithmen

Ein Algorithmus ist eine Anweisung, der KI folgt, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen.

Algorithmen teilen künstlichen Intelligenzsystemen mit, wie sie die bereitgestellten Daten verarbeiten und was sie daraus lernen sollen. Es gibt verschiedene Algorithmen für bestimmte KI-Funktionen.

Einige Algorithmen erkennen Bilder, während andere Sprache verstehen. Diese Algorithmen sind wie verschiedene Lehrmethoden für verschiedene Fächer.

3. Modelle

Ein KI-Modell ist ein Programm, das vollständig auf Daten trainiert ist, um Entscheidungen zu treffen. Es ist darauf trainiert, ohne menschliches Eingreifen zu arbeiten. Es lernt und begründet, ohne dass es für jedes Szenario Anweisungen erhält. 

Modelle werden aus der Kombination von Daten und Algorithmen gewonnen. Sie enthalten alle Muster und Informationen, die während ihres Lernprozesses gewonnen wurden.

Man kann es mit einem Studenten vor und nach dem Lernen für eine Prüfung vergleichen. 

Jedes KI-Modell hat seine eigenen Fähigkeiten. Sie basieren auf den Daten, die sie verarbeiten.

So verarbeiten beispielsweise Large Language Models (LLMs) Texte, um menschenähnliche Antworten zu generieren, während Convolutional Neural Networks (CNNs) Muster und Merkmale von Bildern für Bilderkennungsaufgaben verwenden.

LLMs findet man in Tools wie GPT-4, Claude oder Gemini und CNNs in Gesichtserkennungssystemen. 

4. Rückkopplungsschleifen und Optimierung

Ein Merkmal der KI ist, dass sie kontinuierlich lernt. Sie verarbeitet nicht einfach Daten und vergisst sie. Sie nimmt diese Daten, analysiert sie gründlich und findet andere Möglichkeiten, sie zu nutzen, um ihre Ergebnisse zu verbessern. 

Durch das Feedback werden Systeme der künstlichen Intelligenz besser und liefern gute Ergebnisse. Wenn es etwas falsch vorhersagt, lernt das System seine Lektion und wird es beim nächsten Mal anders machen.

Es ähnelt einem Lernprozess beim Fahrradfahren. Wenn man stürzt, steht man wieder auf, bis man sich verbessert hat. Der einzige Unterschied ist, dass die KI dies Millionen Mal pro Sekunde tun kann.

Wie AI lernt: Grundlagen des maschinellen Lernens

KI-Systeme lernen in erster Linie durch maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen ist einer der wachsenden Trends in der heutigen Technologie.

Sie steckt hinter Dingen wie Netflix-Empfehlungen und Sprach-zu-Text-Erkennung. ML ist eine Mischung aus Mathematik, Informatik und Kodierung. 

Mithilfe des maschinellen Lernens lernt KI durch große Datensätze, indem sie Muster und Beziehungen in den Daten erkennt.

Sie treibt auch den Algorithmus an, der der KI hilft, eine Aufgabe besser zu bewältigen, ohne dafür programmiert zu sein.

Sie hilft KI-Maschinen, aus Daten zu lernen und Trends ohne menschliche Hilfe vorherzusagen.

Maschinelles Lernen für KI-Modelle besteht aus verschiedenen Arten von Lerngrundlagen.

Sie umfassen:

• Überwachtes Lernen: ML trainiert KI-Modelle auf markierten Daten. Sie stellt der KI große Mengen an Daten mit korrekten Antworten zur Verfügung, bis sie den Unterschied erkennt.
• Unüberwachtes Lernen: ML trainiert Modelle, um Muster in unbeschrifteten Daten zu erkennen. Sie geben ihm Daten ohne Beschriftung und lassen es versteckte Muster entdecken. Es funktioniert, indem es ähnliche Elemente gruppiert oder Daten durch Reduzierung ihrer Dimensionen vereinfacht. 
• Semi-überwachtes Lernen: ML trainiert KI-Algorithmen sowohl auf beschrifteten als auch auf unbeschrifteten Daten, um ihre Leistung und Genauigkeit zu verbessern.
• Reinforcement Learning: Dies ist Lernen durch Versuch und Irrtum. Die KI experimentiert mit verschiedenen Aktionen und wird bei guten Entscheidungen belohnt und bei schlechten bestraft.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ML der KI beim Lernen hilft:

1. Datenerhebung und -aufbereitung
2. Modellauswahl und Training
3. Bewertung und Verfeinerung
4. Einsatz für reale Anwendungen

Das maschinelle Lernen ist der Ort, an dem die Arbeit stattfindet.

Anstatt also alle möglichen Szenarien in einen Computer zu programmieren, lehrt ML ihn, aus Erfahrungen zu lernen. 

Undetectable AI verfügt über Tools, die durch maschinelles Lernen trainiert wurden, um Ihnen zu helfen.

Unser Ask AI-Tool hilft Schülern und Studenten, die Fragen zu allen Bereichen ihrer Ausbildung haben. Nicht nachweisbare AI's Fragen Sie AI liefert klare, genaue und detaillierte Erklärungen.

Unsere Ergebnisse werden auch durch zuverlässige akademische Quellen gestützt. 

Unser KI-Chat ist auch eine gute Möglichkeit für Sie, jederzeit Fragen zum Allgemeinwissen zu stellen, wenn Sie sie brauchen.

Sie können auch die Unauffindbarkeit der KI verwenden KI-Chat zur Zusammenfassung und Generierung vermenschlichter Texte, die in der Lage sind, KI-Inhaltsdetektoren zu umgehen.

Neuronale Netze und Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der das menschliche Gehirn modellieren und imitieren soll. Es verwendet neuronale Netze, um komplexe Muster zu verarbeiten.  

Schauen wir uns an, was es mit den beiden Konzepten auf sich hat: 

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, die helfen, Beziehungen in einem Datensatz durch einen Prozess zu erkennen, der die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachahmt.

Ähnlich wie das menschliche Gehirn aus Neuronen aufgebaut ist, bestehen neuronale Netze aus Knoten, die miteinander kommunizieren. 

Diese Knoten sind auch in der Lage, ihre Verbindungen in Abhängigkeit von den neuen Daten zu verstärken. Je mehr Verbindungen, desto leichter lernt ein Netz, komplizierte Muster zu erkennen und Ergebnisse zu erzielen. 

Dies macht neuronale Netze für die Bilderkennung, die Erkennung menschlicher Sprache und die Sprachübersetzung einsetzbar.

Ebenen, Knoten und Aktivierungsfunktionen

Ein neuronales Netz besteht aus verschiedenen Schichten. Sie umfassen: 

• Die Eingabeschicht, in der Informationen eingehen
• Die verborgene Schicht, in der Informationen über mehrere Stufen hinweg verarbeitet werden 
• Die Ausgabeschicht, auf der die Informationen als Endergebnis ausgegeben werden. 

In neuronalen Netzen erfüllt jeder Knoten eine bestimmte Funktion. Einige Knoten erkennen Bilder und Objekte, während andere Bilder und Text erkennen.

Knoten in neuronalen Netzen sind auch Neuronen, die Informationen an verschiedene Teile des neuronalen Netzes weitergeben.

Sie erhalten Eingaben und wenden eine Aktivierungsfunktion an, um eine Ausgabe zu erzeugen, die an andere Knoten weitergegeben wird.

Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen sind wie Torwächter, die entscheiden, ob die Informationen gut genug sind, um die nächste Stufe zu durchlaufen.

Sie führen eine Qualitätskontrolle durch, um festzustellen, ob ein Neuron aktiviert werden sollte. Es ist wie ein Filter für Neuronen. Sie ändern auch den Neuronenwert auf der Grundlage der empfangenen Daten. 

Ohne Aktivierungsfunktionen können neuronale Netze keine guten Vorhersagen machen. Das liegt daran, dass die Neuronen nur Daten aneinander weitergeben, ohne zu unterscheiden, was wichtig ist und was nicht. 

Wie Deep Learning die Bild- und Spracherkennung unterstützt

Als Teilbereich des maschinellen Lernens ermöglicht Deep Learning der KI, komplexe Muster zu verstehen, insbesondere in Bildern und Sprache. 

Bei der Bilderkennung ermöglicht Deep Learning Algorithmen, Gesichter trotz kosmetischer Veränderungen zu erkennen.

Die ersten Schichten in neuronalen Netzen können einfache Dinge wie Linien und Kurven erkennen. Mittlere Schichten kombinieren diese zu Formen und Texturen.

Die letzten Schichten fügen alles zusammen, um Objekte, Gesichter oder Szenen zu erkennen.

Auch die Spracherkennung funktioniert wie die Bilderkennung. Bei der Spracherkennung verwendet Deep Learning Millionen von Audioclips, um Sprache zu erkennen.

Es verwendet dann Algorithmen, um zu verstehen, was Sie gesagt haben, und um Töne und Stimmen zu unterscheiden.  

Die ersten Schichten verarbeiten Schallwellen, die mittleren Schichten identifizieren Phoneme und Silben, und die letzten Schichten finden Wörter und Bedeutung.

Deshalb können Sie ganz einfach nach Dingen suchen, indem Sie einfach "Hey Google" oder "Hey Siri" sagen.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

NLP ist die Art und Weise, wie KI die menschliche Sprache versteht und erzeugt. Sie bringt Computern bei, wie sie menschliche Sprache verstehen und Ergebnisse in Form von menschenähnlichen Antworten erzeugen können.

NLP ist das Zusammenspiel von Informatik, Linguistik, maschinellem Lernen und Deep Learning. Es hilft der KI, unstrukturierte Text- oder Sprachdaten zu verstehen und daraus Informationen zu ziehen. 

Wenn Sie beispielsweise Siri eine Frage stellen oder mit einem Kundendienst-Bot chatten, sorgt das NLP dafür, dass diese Bots verstehen, was Sie sagen.

Mit NLP können GPT-Modelle mit Kontext, Sarkasmus und mehreren Bedeutungen von Wörtern umgehen.

Zu den bekanntesten Beispielen für Technologien, die sich auf NLP stützen, gehören sprachaktivierte virtuelle Assistenten, Programme, die E-Mails schreiben, um Spam zu erkennen, und Übersetzungsanwendungen.

Die nicht nachweisbaren KIs AI-Detektor und Bilddetektor sind ebenfalls Werkzeuge, die die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen.

Unser KI-Detektor bietet eine umfassende Analyse von Texten, um KI-Schriften zu erkennen. 

Sie können auch unser AI-Bild-Detektor zu überprüfen, ob ein Bild AI-generiert ist oder wirklich von Menschen gemacht.

Wie AI Entscheidungen trifft

Die Art und Weise, wie KI Entscheidungen trifft, unterscheidet sich von der, wie Menschen Entscheidungen treffen. Bei Menschen spielen Emotionen und Intuition eine Rolle, während KI auf Mustern in Daten basiert. 

Wenn Sie zum Beispiel überlegen, was Sie anziehen sollen, berücksichtigen Sie unbewusst das Wetter, Ihre Pläne und wahrscheinlich noch andere Faktoren. KI macht etwas Ähnliches, aber systematischer. 

Sie weist verschiedenen Faktoren eine numerische Gewichtung zu und berechnet Wahrscheinlichkeiten. KI berücksichtigt Muster und Daten. Bei so einfachen Aufgaben wie dem Vorschlagen einer Wiedergabeliste berücksichtigt die KI beispielsweise Ihre Hörgewohnheiten, um Ihren Musikgeschmack zu ermitteln. 

Wie funktioniert die künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen?

Nun, die Antwort ist einfach. Es kann Ihnen schneller als ein Arzt eine Liste möglicher Krankheiten auf der Grundlage von Symptomen geben. Sie kann auch Behandlungen empfehlen. In jüngster Zeit wurde die KI auch bei Operationen eingesetzt. 

Praktische Anwendungen von AI

KI ist überall. Sie müssen nur einen Weg finden, um sie zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Hier sind einige reale Anwendungen von künstlicher Intelligenz: 

• Generative KI-Tools wie ChatGPT, Claude und Gemini. 
• Intelligente Assistenten wie Alexa und Siri
• Selbstfahrende Autos 
• Am Körper zu tragende Sensoren und Geräte zur Überwachung des Gesundheitszustands 
• Produktempfehlungen und Einkaufsassistenten im Einzelhandel. 
• KI erkennt betrügerische Transaktionen durch Erkennung ungewöhnlicher Transaktionen

KI kann auch bei der Erstellung von Inhalten eingesetzt werden. Undetectable AI verfügt über verschiedene Tools für diesen Zweck. Wir haben Werkzeuge wie z.B.: 

• AI Humanizer die dabei hilft, menschenähnliche Inhalte zu erzeugen

• KI SEO Writer das hochoptimierte Artikel erzeugt, die die KI-Erkennung umgehen können. 

• AI Essay Writer die plagiatsfreie und gut recherchierte Aufsätze schreibt.

Diese KI-Tools machen das Schreiben von Inhalten garantiert einfacher und schneller. 

Datentraining und Modellbildung

Für die Entwicklung von KI-Modellen und -Tools sind bestimmte Schritte erforderlich, unter anderem: 

Datenerfassung und Kennzeichnung

Dies ist die Phase, in der die relevanten Daten gesammelt werden. Diese Daten stellen die realen Szenarien dar, denen die KI begegnen wird.

Nach dem Sammeln kommt das Etikettieren. Dieser Teil ist in der Regel mühsam, denn er erfordert das Durchkämmen großer Datensätze, um hochwertige Daten zu finden, aus denen KI lernen kann. 

Trainings- und Testgruppen

Nach der Erfassung und Kennzeichnung werden die Daten in zwei Sätze aufgeteilt. Den Trainingssatz und den Testsatz. 

Die Trainingsmenge ist das, woraus die KI lernt, und die Testmenge ist das, was wir verwenden, um zu bewerten, wie gut sie gelernt hat.

Der Testsatz hilft den Entwicklern auch zu verstehen, wie künstliche Intelligenz bei neuen und unbekannten Daten abschneiden wird. 

Überanpassung, Unteranpassung und Modellgenauigkeit

Eine Überanpassung liegt vor, wenn sich die KI zu sehr an ihre Trainingsdaten gewöhnt und anfängt, bei neuen Informationen schlecht abzuschneiden. 

Underfitting ist das Gegenteil davon. In diesem Fall lernt die künstliche Intelligenz nicht genug aus den Trainingsdaten und schneidet selbst bei grundlegenden Aufgaben schlecht ab.

Die Modellgenauigkeit ist das Gleichgewicht zwischen Überanpassung und Unteranpassung.

In diesem Stadium ist die KI in der Lage, sowohl mit neuen als auch mit alten Daten zu arbeiten und dennoch genau zu sein. 

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Schlussgedanken

Wenn Sie jemand fragt: "Künstliche Intelligenz - wie funktioniert sie?", können Sie jetzt erklären, dass es sich um ein auf Daten und Algorithmen gestütztes System zur Mustererkennung handelt. 

KI ist keine Zauberei. Sie ist eine Kombination aus Mathematik, Statistik und Informatik, die zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen.

Sie hat auch ihre Grenzen, insbesondere in Situationen, die gesunden Menschenverstand, Kreativität oder emotionale Intelligenz erfordern. Er kann zwar das menschliche Denken nachahmen, ist aber nicht menschlich. 

Künstliche Intelligenz entwickelt sich jeden Tag weiter, und es ist besser, ein informierter Teilnehmer zu sein als nur ein verwirrter Zuschauer.

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