Wie lernt eine KI?

hallo zusammen, ich muss eine Präsentation über KI halten. ich habe mich jetzt durch einige artikel durchgelesen, aber verstehe es immer noch nicht ganz...

Könnte das bitte jemand (für 8. Klässler verständlich) erklären?

LG

Answer 1

[BeamerBen]

Würde empfehlen mal ChatGPT oder so zu fragen. Das wirst du in deine Präsentation vielleicht sogar einbauen können, weil es Themen bezogen ist.

Ich denke es ist wichtig erst mal einige Konzepte zu erklären.

Machine Learning

Hier geht es darum, dass Computer lernen. Das kann auf verschiedene Ansätzen basieren. Etwa durch statistische Zusammenhänge. Du brauchst keine "Ki" um statistische Zusammenhänge zu nutzen, etwa wenn ein Nutzer bestimmte Produkte bestellt, ist es auch wahrscheinlicher, dass er andere bestellt. Allerdings fällt darunter auch, dass ein Computer selber irgendwie Zusammenhänge lernen soll, ohne selber einen Algorithmus zu schreiben und anzupassen. Nämlich der nächste Punkt:

Deep Learning

Auch dies gehört unter Machine Learning, hier wird aber darauf gesetzt, dass ein Computer selber relevante Merkmale aus Datensets lernt. Hier hast du Datensets die Beispieldaten (Trainingsdaten) und Verifizierungsdaten. Hier gibt verschiedene Formen wie das genau aussehen kann, aber grundsätzlich lässt du hier ein Modell erst mal Eigenschaften lernen und musst dann das Ergebnis irgendwie bewerten und passt aus den Ergebnissen wieder an wie sich das Netzwerk verhält.

Oft wird dann, wenn ein Modell erst mal fertig ist, über Zeit mehr Daten erhoben um gelerntes zu Verstärken. Das kann etwa Feedback sein welche Antwort aus zwei Möglichkeiten besser ist, oder positives oder negatives Feedback zu geben.

Oft gilt hier dann auch, je mehr Daten, desto besser. Meist werden große Massen an Daten benötigt um zuverlässige Modelle zu trainieren.

Artificial Neural Networks

Diese bilden meist die Grundlage für moderne KI (und konkret DeepLearning!), wobei KI als System klassifiziert werden kann, welches scheinbar menschen ähnliche Intelligenz besitzt. Also etwa wie ein Mensch einen Gegenstand wieder erkennt, Texte verfasst und so weiter.

Künstliche Neuronale Netze sind davon inspiriert wie auch ein Gehirn funktioniert. Du hast einzelne Knoten Punkte die verbunden sind. Deine Eingabe Daten lösen jetzt bei den Eingangsknoten einen Reiz aus. Diese Knoten sind mit weiteren Knoten verbunden und haben zu einander unterschiedlich starke Verbindungen. Brauchen also einen größeren oder kleineren Reiz um ausgelöst zu werden. Hier entsteht dann ein Netzwerk aus mehreren Ebenen und eben Inputs und Outputs.

Gelernt wird, indem die Gewichtung zwischen einzelnen Knoten angepasst wird. Bei falschen Ergebnissen kann man dann schauen welche Gewichtung hätte ein besseres Ergebnis gebracht. So entstehen über die Trainingsphase Muster in diesem Netzwerk.

ChatGPT, LLMs usw.

ChatGPT und ähnliche Modelle gehören zu den LLM, den Large Language Models. Die Innovation besteht auch daraus, wie du solche Modelle aufbaust, einzelne Komponenten kombinierst.

Dazu gehört natürlich nicht nur so ein Neuronales Netz wie oben beschrieben sondern verschiedene Wege Sprache weiter zu verarbeiten, Kontext zu behalten, auf was legt man jetzt in diesem Moment Wert und so weiter.

ChatGPT nutzt einen Transformer Approach, aber da hört mein Wissen dann selber auch auf. Da kannst du vielleicht ja zumindest mal in den Wikipedia Artikel rein schauen.

https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_(machine_learning_model)

Comments

[BeamerBen]

PS: manche Aussagen sind vielleicht der Einfachheit etwas ungenau oder lehnen an bestimmte Verfahren an zu denen es eventuell auch Alternativen oder mehr zu sagen gibt.

Aber ich glaube das wäre zu viel für eine Einführung und einen Text den ich eben spontan runter geschrieben habe.

Answer 2

[Fuchsling]

Eine KI lernt, zumindest am Anfang, immer gleich. Mit Datensätzen. Wir gehen hier mit dem Schachbeispiel.

Die KI erhält also eine Datenbank mit unzähligen Tabellen, genau gelistet: Welcher Spielzug, wie ging es weiter, alle 10⁴³ Kombinationen, und was zum Sieg und zur Niederlage führte - Dann fängt er an zu kategorisieren, analysieren, usw.

Was führte zum Sieg? Wie konnte dagegen gewirkt werden? Wahrscheinlichkeiten zu allem berechnen, die sicherste Route ermitteln, und loslegen. Gescheitert? Neu berechnen, neu versuchen. Die Google-KI, die damals die veraltete Schach-KI zerstört hat, wurde genau so trainiert, mit Daten über Jahre hinweg eingeschlossen, und der hat gerechnet und selbst Daten angelegt.

ChatGPT ist auch ein gutes Beispiel. Der Name ist Programm. General Purpose Transformer. Er hat eine Datenbank und macht sich Gedanken dazu, was wohl die warscheinlich richtigste Antwort auf deine Frage ist - Die gibt er dir. Sagen hunderte Leute, dass das aber nicht richtig ist, denkt er nochmal drüber nach.

Hier zeigt sich auch die Schwäche. Eine KI ist erstmal, rein vom Wissen und der Qualität der Antworten her, auf die Daten begrenzt. Sind es zu wenige oder schlechte Daten, kommt nur Unsinn raus. Beispiel wäre die KI, die so lange mit rechtsradikalem Hinhalt zugebombt wurde, bis sie's selbst verbreitet hat.

Woher ich das weiß: Studium / Ausbildung – Abgeschlossene Ausbildung zum Fachinformatiker

Answer 3

[gufrastella]

Hallo!

Eine Künstliche Intelligenz bekommt Daten eingespielt, aus denen sie Informationen aussortiert und in Zusammenhänge bringt, die sinnvoll sind. Das macht sie mit dem maschinellen Lernen.

Dieses Lernen bedeutet, dass durch häufiges Wiederholen einzelner Verstehensschritte selbständig eine Lösung zu einer Aufgabe gefunden wird, indem Fehler bei den Lösungsversuchen mehr und mehr ausgemerzt werden.

LG

gufrastella