Was ist KI? Einfach erklärt
Künstliche Intelligenz ist …
- ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Computersystemen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Oder anders ausgedrückt, ist KI … - die Fähigkeit einer Maschine bzw. technischer Systeme, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Planen und Kreativität nachzuahmen.
Dafür nutzen KI-Systeme komplexe Algorithmen und (Berechnungs-)Modelle. Der Gegensatz zum bisher für Computerprogramme verwendeten Ansatz „1 Lösungsweg für 1 bestimmte Aufgabe“ (bei dem statische Anweisungen für die Maschine in Codezeilen „übersetzt“ wurden) liegt darin, dass ein KI-Algorithmus mit agileren Anweisungen operieren kann, indem er sie mit verfügbaren Daten kombiniert. Diese Anpassung des Algorithmus wird auch als „lernen“ oder „trainieren“ bezeichnet, um eine gestellte Aufgabe bestmöglich auszuführen.
KI-Modelle
Zum Beispiel KI-Modelle in Form von Apps, Software bzw. Schnittstellen (APIs) wie zB ChatGPT, Gemini, CoPilot oder Claude zur Sprachverarbeitung. Dabei
– verarbeiten und interpretieren die KI-Modelle der jeweiligen App/Software
– bestehende Daten
– indem sie Techniken/Methoden wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerken und Deep Learning
einsetzen.
Diese Methoden ermöglichen es KI-Systemen …
- Muster in großen Datenmengen zu erkennen
- Daten statistisch auszuwerten, Fehler zu suchen
- Wahrscheinlichkeiten zu berechnen
und auf dieser Basis
- Vorhersagen zu treffen
- Komplexe Entscheidungen zu simulieren
Aufgrund dieser Fähigkeiten können KI-Tools auf unsere Anfragen (Prompts) in verschiedenen Formen reagieren, einschließlich
– Text, Bild, Audio oder Video ausgeben. Und auch Aufgaben wie Spracherkennung und Bildverarbeitung sowie deren Interpretation bzw. Übersetzung und „kreative“ Outputs liefern.
Moderne KI-Systeme – speziell jene, die auf großen Sprachmodellen (LLM – Large Language Models) basieren – verarbeiten nicht nur vorhandene Daten. Sie sind zudem in der Lage, neue Inhalte zu generieren und komplexe Zusammenhänge zu interpretieren und zu erklären. Genau an dieser Stelle ist der menschliche Faktor – Qualitätskontrolle in Form von Richtigkeit und Plausibilität unerlässlich.
Wo wird im Alltag KI eingesetzt?
Durch KI können technische Systeme ihr Umfeld „wahrnehmen“: Das funktioniert, indem ein Computer Daten empfängt, die über Sensoren wie zB eine Kamera gesammelt wurden. Er verarbeitet sie und kann im Umfeld agieren, Aufgaben lösen und ein bestimmtes Ziel erreichen.
Wir alle verwenden KI, indem wir
- Websuche oder automatische Übersetzung
- Online-Shopping und Werbung
- Haustechnik bzw. Haushaltshelfer wie Saugroboter
- Ortungsdienste, Fahrassistenten im Auto
nutzen. Beispielsweise setzt Google Maps „Large Language Models“ (LLMs) ein, um Anfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und zu beantworten.
Das ermöglicht dem System komplexe Anfragen in menschlicher Sprache zu verstehen und relevante Antworten oder Aktionen bereitzustellen. Das macht den Suchvorgang für Benutzer a/ intuitiver und b/ effizienter, da Vorschläge auf Basis von Algorithmen generiert werden.
Die Beispiele sehen wir als Suchergebnisse bzw. “verwandte Suchanfragen” – ähnlich wie “andere Nutzer interessierten sich für …” Produktvorschläge auf Amazon oder Hotelplattformen. Allerdings bergen dieses Vorschläge auch die Gefahr einseitiger und daher tendenziöser Informationen (mehr vom selben): Besonders gut zu beobachten ist das auf Sozialen Netzwerken, die uns/unsere Interessen filtern und damit einen einmal nachgefragten/eingeschlagenen Weg immer weiter verstärken.
Bildnachweis: Europäisches Parlament
Warum sprießen seit 2022 KI-Systeme wie Pilze aus dem Boden?
Auch wenn es einige KI-Technologien bereits seit 50 Jahren gibt, sind die Rechenleistung und die notwendigen Datenmengen erst seit kurzem verfügbar. Dieser Faktor hat zusammen mit neuen Algorithmen zu den Durchbrüchen geführt, die nun KI zum Treiber für die digitale Transformation machen.
Generative KI als nützliches Werkzeug
Je besser du das Werkzeug verstehst, desto eher bietet es die Möglichkeit, dass es deinem Unternehmen oder Team Hilfestellungen bietet, anstelle von Besorgnis oder Bedrohung auszulösen.
Mit der rasanten Entwicklung der KI-Systeme steigen auch die Erwartungen von Unternehmen und Privatpersonen in deren Wirksamkeit/Effizienz. Die Erwartungen sollten sich dabei auch am Zeit- bzw. Schulungsaufwand orientieren.
Das Training des Systems ist ein zentraler Faktor für den Erfolg – zentral ist dabei das so genannte „Prompt Engineering“ – um die richtigen Eingabe-Befehle zu kennen.
Wir sollten daher immer bedenken, dass es sich bei KI-Tools um ein „pretrained“ (das P in GPT) System handelt. Also die generierte Ausgabe nur so gut sein kann, wie das „Briefing“ also Prompt Eingabe und Training davor.
Bitte beachten Sie beim Trainieren, dass Sie (speziell in Gratisversionen von KI-Tools) keine sensiblen Daten eingeben!
Auch wenn KI-Systeme heute also nicht im eigentlichen Sinne „intelligent“ oder „kreativ“ sind, bieten sie zahlreiche Hilfestellungen: Bei Mustererkennung zB in der Medizintechnik, Recherche-Ergebnissen, Textzusammenfassungen, Bild-Generierung uvm. Damit können und werden sie uns vielfach assistieren, Teile der Arbeit abnehmen und durch ihre Fähigkeit, Muster zu erkennen gute Dienste erweisen.
Weiterführende Informationen:
> Überblick über Chancen von KI für KMU + EPU