I.KNOW CONVERSATIONS
In dieser Rubrik präsentieren wir „Podcast-Videos“, die die spannendsten
und relevantesten Themen der Academy behandeln.
Die Videos enthalten informative und zugleich kurzweilige,
KI-generierte Dialoge in englischer Sprache, die selbst
komplexere Inhalte verständlich erklären.
Dabei sorgen die Unterhaltungen dafür, dass das Lernen
nicht nur leicht fällt, sondern auch Spaß macht.
Viel Freude beim Entdecken und Lernen!
Die Geschichte der KI
Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz ist geprägt von technologischen Durchbrüchen und entscheidenden Momenten, die unser Verständnis von maschinellem Lernen, Entscheidungsfindung und der Mensch-Maschine-Interaktion nachhaltig beeinflusst haben.
Seit den ersten Konzepten der 1950er Jahren hat sich die KI von einer theoretischen Disziplin zu einer Schlüsseltechnologie entwickelt, die nahezu alle Bereiche des modernen Lebens berührt.
Die Geschichte der KI ist eine faszinierende Reise von den ersten theoretischen Konzepten bis hin zu den heutigen hochentwickelten Systemen. Sie spiegelt den menschlichen Wunsch wider, intelligente Maschinen zu schaffen und zeigt zugleich die Notwendigkeit, diese Technologien verantwortungsvoll zu entwickeln und einzusetzen.
Machine Learning
Maschinelles Lernen hat sich zu einem zentralen Bestandteil moderner Technologien entwickelt und wird in nahezu allen Bereichen des Lebens eingesetzt, von der Spracherkennung über die Medizin bis hin zu autonomem Fahren.
Man unterscheidet drei Methoden maschinellen Lernens, mit denen Maschinen darauf trainiert werden, bereitgestellte Daten zu analysieren und so nützliche Fähigkeiten zu erlernen:
- Überwachtes Lernen
- unüberwachtes Lernen und
- verstärkendes Lernen.
Wie wird ein LLM entwickelt?
Die Large Language Models (LLMs), wie sie heute in vielen KI-Anwendungen zum Einsatz kommen, basieren auf neuronalen Netzen,
die auf enorme Mengen an Textdaten trainiert werden.
Diese Modelle sind in der Lage, menschen-ähnliche Texte zu generieren, komplexe Fragen zu beantworten, Übersetzungen durchzuführen und vieles mehr.
Die Entwicklung eines LLM erfolgt in mehreren Phasen, die eine systematische Kombination
von Datensammlung, Vorverarbeitung, maschinellem Lernen und Feinabstimmung umfassen.
Wie generieren LLMs Text?
LLMs erzeugen Text mithilfe eines Verfahrens, das als autoregressive Vorhersage bezeichnet wird. Dabei sagt das Modell das nächste Wort in einer Sequenz auf Basis des vorangegangenen Kontexts vorher.
Möglich wird dies durch das im Pre-Training erlangte Verständnis von Sprachmustern. Mithilfe der Transformator-Architektur und Aufmerksamkeitsmechanismen kann das Modell die Bedeutung einzelner Wörter im Kontext eines gesamten Satzes gewichten und so den Zusammenhang über längere Textpassagen hinweg bewahren. Wenn dem Modell beispielsweise eine Frage gestellt oder ein unvollständiger Satz vorgegeben wird, analysiert es den Kontext und generiert Wort für Wort eine passende und kohärente Antwort.
Das Modell verarbeitet die Eingaben durch verschiedene Schichten neuronaler Netze und führt dabei mathematische Operationen wie die Matrixmultiplikation durch. Jede Schicht verfeinert die Vorhersagen, bis eine geeignete Wortwahl getroffen wird.
Dieser Prozess setzt sich fort, bis das Modell die Eingabe vollständig beantwortet oder einen Text generiert hat.
Prompt-Komponenten
Prompt-Komponenten bieten einen strukturierten Rahmen, um die Antworten von Sprachmodellen gezielt zu beeinflussen.
Grundsätzlich bestehen Prompts aus drei Hauptkomponenten:
- Task
- Instruktionen
- Kontext
Je nach Anwendungsfall kann zusätzlicher Input hinzugefügt werden, um die gewünschte Richtung zu verstärken.
Zudem können optionale Parameter wie „Temperatur" oder „Max Tokens" definiert werden, um die Ausgabe des Modells weiter zu spezifizieren.
Prompting Strategien
Prompting-Strategien sind Techniken, die helfen, die Relevanz und Präzision der Ausgaben von KI-Modellen zu verbessern.
Zu den häufigsten gehören das Zero-Shot Prompting, bei dem das Modell ohne Beispiele arbeitet, das Few-Shot Prompting, bei dem einige Beispiele Orientierung bieten, und das Chain-of-Thought Prompting, bei dem das Modell schrittweise Denkprozesse durchläuft, um komplexe Fragen zu beantworten.
Diese Strategien optimieren die Modell-Ausgabe durch gezielte Fragestellungen, klare Anweisungen und Kontext.
Sie werden je nach Komplexität der Aufgabenstellung angepasst und sind besonders wichtig für Anwendungen wie Datenanalyse, kreatives Schreiben oder Code-Generierung und allgemein dort, wo präzise und maßgeschneiderte Reaktionen erforderlich sind.
KI Risiken & Limitationen
Künstliche Intelligenz hat viele Branchen revolutioniert, indem sie Automatisierung und Entscheidungsprozesse verbessert und die Effizienz gesteigert hat. Doch neben diesen Vorteilen birgt KI auch erhebliche Risiken.
Zu den größten Herausforderungen gehören Phänomene wie Halluzinationen, Overfitting und algorithmische Verzerrungen (Bias). Diese können zu unzuverlässigen und unerwünschten Ergebnissen führen.
Um diese Risiken zu minimieren, ist es wichtig, diese Probleme zu verstehen und entsprechende Vermeidungsstrategien zu kennen. Nur durch eine sorgfältige Kontrolle und Weiterentwicklung der KI-Systeme kann ihre Nutzung sicher und verantwortungsvoll gestaltet werden.
Das Bewusstsein für diese Herausforderungen ist entscheidend, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, ohne dabei ethische und technische Risiken zu übersehen.
KI Evolution: Von ANI zu ASI?
KI wird in drei Entwicklungsstufen unterteilt: Enge Künstliche Intelligenz (ANI), Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI) und Künstliche Superintelligenz (ASI).
ANI ist bereits in vielen Bereichen im Einsatz und auf spezifische Aufgaben spezialisiert, wie Sprachassistenten und selbstfahrende Autos.
AGI hingegen ist bisher ein theoretisches Konzept. Es beschreibt ein KI-System, das menschenähnliches Verständnis und Lernfähigkeiten besitzt und dadurch in der Lage ist, ein breites Spektrum an Aufgaben eigenständig zu lösen.
ASI schließlich beschreibt eine hypothetische Intelligenz, die weit über menschliche Fähigkeiten hinausgeht und eigenständig Antworten auf Fragen finden kann, die wir Menschen bisher noch nicht einmal zu formulieren vermögen
.
Aktuell dominiert ANI, während die Forschung an AGI zügig voranschreitet.
Die weitere Entwicklung von KI-Systemen verspricht Lösungen für globale Probleme wie den Klimawandel, Armut oder Energie- und Ressourcenknappheit. Sie birgt jedoch auch erhebliche Risiken, falls ihre Ziele nicht mit den unseren übereinstimmen.
Es bedarf daher eines klaren Lenkungsrahmens, der sicherstellt, dass die KI-Forschung sicher und verantwortungsvoll vorangetrieben wird – im Einklang mit wichtigen rechtlichen und ethischen Fragestellungen.
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