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Fast jeder hat sich bereits mit ihr auseinander gesetzt. Manche verwenden sie täglich, andere haben gesunden Respekt vor ihr, andere wiederum erwarten sie bereits in jeder Software. Ein komplexes Thema, wobei die Komplexität bereits bei der Definition erkennbar ist:
„Künstliche Intelligenz ist gar nicht so leicht zu definieren, da ja auch der Begriff Intelligenz nicht so leicht zu definieren ist. Ich würde sagen, dass es grundsätzlich darum geht, dass Computer lernen Aufgaben zu lösen in denen ihnen Menschen bislang noch überlegen waren oder noch sind. Also ein künstliches System lernt im Prinzip von Trainingsdaten Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und das dann selbst anwenden zu können. Das können Sprachverarbeitungen sein, das können Spiele sein, das können Textübersetzungen sein oder eben komplexere Anwendungsfälle.“
Juliane von Hagen – Psychotherapeutin bei HelloBetter
„Die Grunddefinition von Künstlicher Intelligenz ist die Nachahmung von menschlicher Intelligenz. Das beinhaltet auch Dinge wie ganz klar festgelegte, vom Meschen programmierte Regeln, sprich: „Wenn das eine passiert, dann tue jenes“, usw. Das hat vom Gefühl her gar nicht so viel mit Künstlicher Intelligenz zu tun, aber das würde da auch reinfallen. Ein spannender Teilbereich ist maschinelles Lernen und da lernen die Modelle das Verhalten von Menschen selbst aus den Daten. […] Ein Unterpunkt von maschinellem Lernen ist Deep Learning. Das ist eine bestimmte Art von Modellen, die im Wesentlichen für diesen ganzen Hype verantwortlich sind, den wir gerade mit ChatGPT erleben. All diese Modelle, die gerade in aller Munde sind, basieren auf Deep Learning.“
Philipp Seeböck – MedUni Wien
Generell kann man sagen, dass eine unglaubliche Menge an Daten und Informationen der Software zum „Lernen“ gegeben wird und diese lernt Muster darin zu erkennen. Das heißt KI-Systeme arbeiten sehr viel mit Wahrscheinlichkeiten, um die besten Antworten zu liefern. Dabei ist es wichtig, dass sich in den Trainingsdaten keine Fehler befinden, denn dann lernt die KI diese Fehler mit und dies kann dazu führen, dass die KI Falschaussagen macht.
Um genauer zu erklären wie Künstliche Intelligenz funktioniert muss man definieren von welcher Art von Künstlicher Intelligenz man spricht. Herr Seeböck hat uns erklärt, dass es maschinelles Lernen gibt und dessen Weiterentwicklung Deep Learning, also tiefes Lernen. Bei maschinellem Lernen kann man noch keine Rohdaten als Input verwenden. Die einzelnen Besonderheiten in den Daten, auf die geachtet werden soll, müssen zuvor für die Software manuell definiert und kategorisiert werden (extrahieren). Bei Deep Learning spricht man dazu im Gegenteil vom End zu End learning. Herr Seeböck hat es mit unserer Art zu sehen verglichen. Damit wir sehen können sind nicht nur unsere Augen notwendig sondern auch das neuronale Netzwerk, das sich in unserem Gehirn befindet. Dort sind Neuronen in vielen Schichten angeordnet und mit jeder Schicht wird etwas mehr Komplexität hinzugefügt.
Das heißt wir bekommen ein Bild über unsere Augen, dann geht das Bild durch die Schichten der Neuronen. Mit jeder Schicht wird das Bild genauer. Mit der ersten Schicht werden nur Kanten erkannt, in der nächsten werden diese Kanten zu Kreisen und Formen zusammengesetzt, in der nächsten kann vielleicht eine Nase erkannt werden und am Ende fügt sich das Ganze zu einem Gesicht zusammen und es kann erkannt werden, ob es sich zum Beispiel um einen Mann oder eine Frau oder eine bestimmte Person handelt. Mit solchen Schichten kann auch die Software der KI dargestellt werden, und das ist auch die große „Macht“, die diese Modelle haben. Jede Schicht lernt etwas relativ Einfaches, aber im Ganzen können sie dann sehr, sehr viel.
Eine Künstliche Intelligenz lernt aus allen Daten, die ihr gegeben werden. Wenn sich in diesen Daten Fehlerhafte oder inkorrekte Daten befinden, lernt die KI diese Fehler mit. So passiert es, dass die Ergebnisse der KI ebenfalls fehlerhaft oder inkorrekt sind. Außerdem ist die KI so programmiert, dass sie immer Ergebnisse liefert. Wenn sie zu etwas befragt wird, über das sie kein Wissen hat, sagt sie nicht, dass sie kein Wissen hat, sondern liefert ebenfalls fehlerhafte Ergebnisse. Bei einer Textausgabe kann es so passieren, dass die KI nur mit Wahrscheinlichkeiten arbeitet, und wahrscheinlich nächste Wörter aneinander reiht. Ein Text entsteht, der inkorrekt und vielleicht auch vom Inhalt unverständlich ist. Dieses Verhalten nennt man „Halluzinieren“. Deshalb sollte immer beachtet werden, mit welchen Daten die KI trainiert wurde, denn das bestimmt auch wo und wie die KI verwendet werden darf bzw. soll.
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Künstliche Intelligenz hat es bereits in unseren Alltag geschafft sei es bei der Internetsuche über Google, personalisierter Werbung im Internet oder Empfehlungen von Netflix, YouTube und Co.
Es sind auch unterschiedliche und spannende Schnittstellen entstanden. Diese Woche werden einige davon beleuchtet:
Alle Interviews der KI-Woche findest du in unserer Soundcloud-Playlist:
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Und hier geht es zu den anderen Beiträgen der KI-Woche:
KI-Woche Tag 2: KI im Bildungswesen
KI-Woche Tag 3: KI und Musik
KI-Woche Tag 4: KI und Medizin
Geschrieben von: Stephan Prähauser
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