Wie genau funktioniert KI?

​Übersetzer |. Bugatti

Rezensent |. Durch die Kombination großer Datenmengen mit intelligenten iterativen Verarbeitungsalgorithmen können KI-Systeme aus Mustern und Merkmalen in den von ihnen analysierten Daten lernen.

Jedes Mal, wenn ein KI-System Daten verarbeitet, testet und misst es seine eigene Leistung und gewinnt neue Erkenntnisse. Da die KI nie eine Pause braucht, kann sie schnell Tausende von Aufgaben erledigen, in kurzer Zeit viel Wissen erlernen und schließlich in allem, wofür sie trainiert wird, extrem gut werden.

Um jedoch zu verstehen, wie KI wirklich funktioniert, muss man verstehen, dass KI nicht nur ein Computerprogramm oder eine Anwendungssoftware ist, sondern eine komplette Disziplin oder Wissenschaft.

KI-Systeme bestehen aus vielen verschiedenen Teilen, und man kann sie sich als Teilbereiche der übergreifenden Wissenschaft der KI vorstellen.

Diese Felder umfassen:

Maschinelles Lernen: Eine spezifische Anwendung von KI, die es einem Computersystem, einem Programm oder einer Anwendungssoftware ermöglicht, automatisch und basierend auf Erfahrung zu lernen Bessere Ergebnisse, alles ohne Programmierung. Maschinelles Lernen ermöglicht es der KI, Muster in Daten zu finden, Erkenntnisse zu gewinnen und die Ergebnisse jeder Aufgabe zu verbessern, für die das System konzipiert ist.

• Deep Learning: Eine spezielle Art des maschinellen Lernens, die es der KI ermöglicht, durch die Verarbeitung von Daten zu lernen und sich zu verbessern. Deep Learning nutzt künstliche neuronale Netze, die biologische neuronale Netze im menschlichen Gehirn simulieren, um Informationen zu verarbeiten, Verbindungen zwischen Daten zu finden, Schlussfolgerungen zu ziehen oder Ergebnisse auf der Grundlage positiver und negativer Verstärkung zu erhalten.
• Neuronales Netzwerk: Der Prozess der wiederholten Analyse eines Datensatzes, um Zusammenhänge zu finden und Bedeutungen aus undefinierten Daten zu interpretieren. Neuronale Netze funktionieren ähnlich wie die im menschlichen Gehirn und ermöglichen es KI-Systemen, große Datensätze aufzunehmen, Muster in den Daten zu entdecken und Fragen dazu zu beantworten.
• Cognitive Computing ist ein weiterer wichtiger Teil des KI-Systems. Es dient der Simulation der Mensch-Computer-Interaktion und ermöglicht es Computermodellen, die Mechanismen des menschlichen Gehirns bei der Ausführung komplexer Aufgaben (z. B. Analyse) zu simulieren Text, Sprache oder Bilder).
• Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein wichtiger Teil der KI, da sie es Computern ermöglicht, menschliche Sprache, ob geschrieben oder gesprochen, zu erkennen, zu analysieren, zu interpretieren und wirklich zu verstehen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist für jedes KI-basierte System, das mit Menschen interagiert, sei es durch Text- oder Spracheingabe, von wesentlicher Bedeutung.
• Computer Vision – Eine der häufigsten Anwendungen der KI-Technologie. Sie nutzt Mustererkennung und Deep Learning, um Bildinhalte zu untersuchen und zu interpretieren. Computer Vision ermöglicht es KI-Systemen, Elemente visueller Daten zu erkennen, wie zum Beispiel die CAPTCHAs, die überall im Internet zu finden sind und die von Menschen gelernt werden, um ihnen dabei zu helfen, Bildelemente wie Autos, Zebrastreifen, Fahrräder oder Berge zu identifizieren.

Welche Technologie braucht KI?

KI ist nicht neu, aber aufgrund erheblicher technologischer Fortschritte ist sie in den letzten Jahren weit verbreitet und wird immer häufiger eingesetzt.

Tatsächlich hängt das explosive Wachstum von Umfang und Wert der KI eng mit den jüngsten technologischen Fortschritten zusammen, darunter:

Größerer, besser zugänglicher Datensatz – KI lebt von Daten. Da die Datenmengen schnell wachsen und der Zugriff auf Daten einfacher wird, nimmt die Bedeutung von KI zu. Ohne Entwicklungen wie das „Internet der Dinge“ hätte KI weitaus weniger Anwendungsmöglichkeiten.

• Grafikverarbeitungseinheiten – GPUs sind einer der Schlüsselfaktoren für den Wert von KI, da sie entscheidend dafür sind, KI-Systemen die Fähigkeit zu verleihen, die Millionen von Berechnungen durchzuführen, die für die Durchführung interaktiver Verarbeitung erforderlich sind. GPUs stellen die Rechenleistung bereit, die KI benötigt, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu interpretieren.
• Intelligente Datenverarbeitung – Neue und fortschrittlichere Algorithmen ermöglichen es KI-Systemen, Daten schneller und auf mehreren Ebenen gleichzeitig zu analysieren. Dadurch können diese Systeme Datensätze extrem schnell analysieren, sodass sie komplexe Systeme schneller besser verstehen und seltene Vorhersagen treffen können Ereignisse.
• Application Programming Interface – API ermöglicht das Hinzufügen von KI-Funktionen zu herkömmlichen Computerprogrammen und Softwareanwendungen, wodurch diese Systeme und Programme tatsächlich intelligenter werden, indem ihre Fähigkeit verbessert wird, Muster in Daten zu erkennen und zu verstehen.

Originaltitel:

​​Aber wie funktioniert KI eigentlich Arbeit?​​​, Autor: Annoberry​

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