{"id":100762,"date":"2024-12-20T15:00:42","date_gmt":"2024-12-20T14:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/botland.com.pl\/blog\/czy-naprawde-wiemy-jak-dziala-sztuczna-inteligencja\/"},"modified":"2026-04-08T10:44:35","modified_gmt":"2026-04-08T08:44:35","slug":"wissen-wir-wirklich-wie-kuenstliche-intelligenz-funktioniert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/botland.de\/blog\/wissen-wir-wirklich-wie-kuenstliche-intelligenz-funktioniert\/","title":{"rendered":"Wissen wir wirklich, wie k\u00fcnstliche Intelligenz funktioniert?"},"content":{"rendered":"Lesezeit<\/span> 10<\/span> min.<\/span><\/span>\t\t
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K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> wird von Tag zu Tag bekannter. Es begann mit einfachen Bildanalysealgorithmen und Sprachmodellen und endete mit einer Situation, in der fast jedes Ger\u00e4t etwas mit KI zu tun haben muss. Die Hersteller elektronischer Ger\u00e4te aller Art \u00fcbertreffen sich gegenseitig mit immer neuen Marketing-Slogans, die behaupten, dass ihre Ger\u00e4te intelligenter sind. Es sieht so aus, als ob k\u00fcnstliche Intelligenz schon bald fast alles machen wird – E-Mails beantworten, Geburtstagsw\u00fcnsche ausdenken und schlie\u00dflich vorschlagen, was es zum Abendessen gibt. Es bleibt jedoch die Frage, welche Rolle der Mensch<\/strong> bei all dem spielen wird. Denn vermutlich ist es nur der Verbraucher, der eine weitere Werbung vor dem KI-generierten Inhalt sieht (ich frage mich immer noch, warum ChatGPT noch keine Werbung implementiert hat). <\/p>\n

Jeder will seine eigene KI, so sehr, dass ein Unternehmen beschlossen hat, das Akronym KI anders zu entwickeln und von nun an hei\u00dft es nicht mehr K\u00fcnstliche Intelligenz, sondern Apple Intelligence. Man k\u00f6nnte sagen: \u201eMeine k\u00fcnstliche Intelligenz ist mehr meine als deine\u201c, wenn wir einen filmischen Vergleich verwenden wollen. Wie dem auch sei, AI ist eine echte Chance. Die Zeiten sind gekommen, in denen die verf\u00fcgbare Rechenleistung es erm\u00f6glicht hat, wirklich ausgekl\u00fcgelte Algorithmen<\/strong> laufen zu lassen, die sich bei mehr als einer Gelegenheit als n\u00fctzlich erwiesen haben. Ein Beispiel ist eine Situation, die sich vor einiger Zeit in den Vereinigten Staaten zugetragen hat. Ein Pilotprogramm, bei dem k\u00fcnstliche Intelligenz die R\u00f6ntgenbilder von Patienten analysierte, erm\u00f6glichte es einer Krankenschwester, ein fr\u00fches Krebsstadium zu erkennen. In einer Situation, in der die \u00c4rzte keine Symptome festgestellt haben. Es gibt eine ganze Reihe von Bereichen, in denen KI tats\u00e4chlich viel besser ist als der Mensch<\/strong>, und ich pers\u00f6nlich bin der Meinung, dass die Technologie in erster Linie hier zum Einsatz kommen sollte, und nicht unbedingt bei der Beantwortung von E-Mails, auch wenn Bequemlichkeit und Konsumdenken wahrscheinlich \u00fcberwiegen werden.<\/p>\n

Wie jedes Unternehmen hat auch die k\u00fcnstliche Intelligenz ihre positiven und negativen Seiten<\/strong>, aber heute m\u00f6chte ich mich ein wenig mehr auf letztere konzentrieren. Es gibt Stimmen aus der Branche, die sagen, dass es mit der KI nicht so bunt zugeht. Das liegt vor allem daran, dass wir nicht ganz verstehen, wie k\u00fcnstliche Intelligenz funktioniert. Ist dies in der Realit\u00e4t der Fall? Schauen wir es uns an!<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Vom Traum zur Wirklichkeit <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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John McCarthy ist einer der Pioniere der k\u00fcnstlichen Intelligenz. (https:\/\/engineering.stanford.edu\/news\/stanfords-john-mccarthy-seminal-figure-artificial-intelligence-dead-84)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Intelligenz oder Illusion?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Das Konzept der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist nicht neu. Bereits in der ersten H\u00e4lfte des 20. Jahrhunderts stellten Wissenschaftler die Theorie der lernenden Maschinen<\/strong> auf. Alle theoretischen \u00dcberlegungen wurden jedoch durch den damaligen Stand der Technik best\u00e4tigt. Urspr\u00fcnglich war es physikalisch nicht m\u00f6glich, ein System zu bauen, das als intelligent bezeichnet werden konnte. Mit der Entwicklung der Computerindustrie gab es ein Licht am Ende des Tunnels, aber die ersten Maschinen dieser Art waren auch zu primitiv, und wir mussten ziemlich lange auf den Meilenstein der k\u00fcnstlichen Intelligenz warten, obwohl das nicht bedeutet, dass auf diesem Gebiet nichts Interessantes geschah.<\/p>\n

Die 1950er und 1960er Jahre waren eine Zeit der raschen Entwicklung des KI-Konzepts. Alan Turings Werk ‘Computing Machinery and Intelligence’ erscheint, in dem die theoretischen Grundlagen der k\u00fcnstlichen Intelligenz formuliert werden. Die ersten Lernalgorithmen und Sprachmodelle werden entwickelt, aber trotz des Optimismus von Leuten wie Marvin Minsky, der das Aufkommen intelligenter Maschinen innerhalb weniger Jahre voraussagte, erweisen sich die technologischen Grenzen<\/strong> als zu gro\u00dfes Hindernis. Der Fall der technologischen Grenzen der KI war das Thema eines meiner fr\u00fcheren Artikel‘Technologische Grenzen der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a>‘.<\/p>\n

Paradoxerweise wurde die KI trotz des periodisch nachlassenden Interesses und der begrenzten finanziellen Mittel, die f\u00fcr die 1970er und 1980er Jahre kennzeichnend waren, weiterhin in den privaten Labors entwickelt. Die sp\u00e4ten 1990er Jahre und das erste Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts erweisen sich als Schl\u00fcsselmoment. Damals erblickten Projekte wie Deep Blue von IBM das Licht der Welt, dank der erheblich gestiegenen Rechenleistung<\/strong> von Computern. Also, das Programm, das den Schachweltmeister geschlagen hat. Oder Spracherkennungstechnologien, die in digitalen Systemen implementiert sind. Die Welt der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich immer schneller, was uns in die heutige Zeit und die zunehmende Rolle der k\u00fcnstlichen Intelligenz im Alltag f\u00fchrt.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ein klassisches R\u00e4tsel, das ChatGPT gestellt wurde.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Sollte das Sprachmodell “menschlich” sein? Sollte es Gef\u00fchle und Engagement<\/strong> vort\u00e4uschen? Oder sollte es bei seinen Antworten nur kalte Fakten und Logik verwenden? Interessanterweise ist diese Frage nicht die Dom\u00e4ne von heute. Schon bei einem der ersten Sprachmodelle, dem ‘Elizay’, hinter dem Joseph Weizenaum stand, kam so etwas wie der ‘Eliza-Effekt’ auf. Er bezog sich auf Menschen, die mit Eliza ‘sprechen’ durften und die von der Funktionsweise der fr\u00fchen KI geradezu begeistert waren. Obwohl die Antworten des Computers an vielen Stellen recht d\u00fcrftig und vorhersehbar waren und die Benutzer sehr wohl wussten, dass es sich nur um einen Algorithmus handelte, wurde festgestellt, dass sie unbewusst dazu neigten, anzunehmen, dass der Computer sich wie ein Mensch verhielt<\/strong>. Ich habe den Eindruck, dass es heutzutage ziemlich \u00e4hnlich ist, und viele ChatGPT-Nutzer<\/strong> unterbewusst davon ausgehen, dass die auf dem Bildschirm angezeigten W\u00f6rter in gewisser Weise Gedanken oder sogar Gef\u00fchle sind, die die Maschine uns vermittelt. Unter der Maske der Pixel auf dem Bildschirm sind es allerdings nur mehr Nullen und Einsen, und wenn wir noch tiefer gehen wollen, l\u00e4uft alles auf eine elektrische Spannung hinaus.<\/p>\n

Das menschliche Gehirn mag Vereinfachungen und Schemata. Es ist viel einfacher anzunehmen, dass der Computer in gewisser Weise eine Pers\u00f6nlichkeit bekommen hat<\/strong> und nun mit uns kommunizieren kann, als die auf dem Bildschirm angezeigten Worte zu hinterfragen und sie auf die Funktionsweise eines Algorithmus zu reduzieren. Wir scheinen die KI darauf trainiert zu haben, so zu tun, als ob sie menschlich w\u00e4re. “Der Algorithmus gibt sich gro\u00dfe M\u00fche, so zu tun, als w\u00e4re er ein Mensch, was ihm \u00fcbrigens sehr gut gelingt. Die Frage bleibt jedoch offen, ob das wirklich so sein sollte.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die Architektur von ChatGPT. (https:\/\/www.scalablepath.com\/machine-learning\/chatgpt-architecture-explained)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vielleicht ist meine Herangehensweise an ChatGPT zu technokratisch, aber wenn wir unter seine Maske schauen, sehen wir nichts Intelligentes. In Wirklichkeit handelt es sich um einen mehrstufigen und entsprechend trainierten Algorithmus<\/strong>, dessen Funktion darauf hinausl\u00e4uft, die n\u00e4chsten zu erzeugenden W\u00f6rter vorherzusagen.<\/p>\n

Das k\u00fcnstliche neuronale Netzwerk, auf dem ChatGPT basiert, besteht aus mit Knoten verbundenen Schichten. Die Frage, die gestellt wird, ist, ob der Befehl als Eingabe genommen wird, aber wie bei anderen Sprachmodellen sind neuronale Netzwerke im Wesentlichen komplexe mathematische Funktionen, so dass die Form ‘W\u00f6rter’ nutzlos ist. Jedem wird ein entsprechender numerischer Wert zugewiesen und nur in dieser Form werden die Daten verarbeitet. Mit anderen Worten: Jede Zeichenkette, die eine KI empfangen oder erzeugen kann, ist eigentlich ein numerischer Wert<\/strong>, der in f\u00fcr Menschen verst\u00e4ndliche W\u00f6rter umgewandelt wird. Dadurch ist das Sprachmodell recht vielseitig und kann im Grunde jede Frage beantworten, je nach Trainingsstand mit mehr oder weniger Erfolg. Das ist einerseits ein Vorteil, andererseits aber auch ein Nachteil, durch den es Sprachmodelle so leicht haben, zu l\u00fcgen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wahrscheinlichkeit des n\u00e4chsten Wortes. (https:\/\/www.scalablepath.com\/machine-learning\/chatgpt-architecture-explained)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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ChatGPT erstellt seine Antworten nicht als Ganzes, sondern generiert sie nur Wort f\u00fcr Wort. Welcher Satz der n\u00e4chste ist, h\u00e4ngt vom Grad der Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes ab. Dies wiederum h\u00e4ngt vom Grad des KI-Trainings ab. In dem Satz “Die Katze sprang \u00fcber den…” w\u00e4re das n\u00e4chstwahrscheinliche Wort “Zaun”, obwohl das nicht bedeutet, dass dies der Satz ist, der auf dem Bildschirm erscheinen wird. In den Code von ChatGPT ist auch eine gewisse Vielfalt eingen\u00e4ht, so dass ein Benutzer, der dieselbe Frage mehrmals stellt, \u00e4hnliche, aber nicht dieselben Antworten<\/strong> erh\u00e4lt. Deshalb sehen wir f\u00fcr den gleichen Befehl vom Typ vollst\u00e4ndiger Satz beim ersten Mal “Die Katze ist \u00fcber den Zaun gesprungen.”, aber beim n\u00e4chsten Versuch wird es bereits “Die Katze ist \u00fcber den Mond gesprungen” sein.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Die Antwort von ChatGPT, die korrigiert werden musste. <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Das Trainieren von Sprachmodellen ist sozusagen ein ‘erzwungener’ Prozess. Der Algorithmus wird mit einem sogenannten Trainingsdatensatz<\/strong> gef\u00fcttert, bei dem es sich um B\u00fccher, Artikel, Websites und andere Textquellen handeln kann. Je mehr es sind, desto besser, denn so kann die k\u00fcnstliche Intelligenz mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit bestimmen, welches Wort als n\u00e4chstes generiert werden soll.<\/p>\n

Es ist jedoch wichtig, sich dar\u00fcber im Klaren zu sein, dass selbst das am besten trainierte Sprachmodell einen Fehler machen kann, was in manchen F\u00e4llen gef\u00e4hrlich sein kann<\/strong>. Daher ist die Wissenschaft der k\u00fcnstlichen Intelligenz in der Regel etwas komplexer als nur, umgangssprachlich ausgedr\u00fcckt, so viele Daten wie m\u00f6glich in einen Topf zu werfen und abzuwarten, was passiert. Ein menschlicher Faktor<\/strong> ist ebenfalls erforderlich, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die erzeugte Antwort ‘sicher’ ist. Ein einfaches Beispiel f\u00fcr diese Situation sehen Sie in der Grafik oben. Als ich die KI fragte, was ich im Falle von Kopfschmerzen tun sollte, erhielt ich ziemlich gew\u00f6hnliche Antworten, wie z.B. sich ausruhen, viel trinken und Bildschirme meiden. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Ich gehe davon aus, dass es sich dabei um Antworten handelt, die aus den gesammelten Daten generiert wurden, aber die beiden Ausz\u00fcge wurden h\u00f6chstwahrscheinlich aus zus\u00e4tzlichen Daten erstellt, die das Modell w\u00e4hrend der Entkernung gelernt hat. Schmerzmittel (falls erforderlich) und die Worte ‘falls erforderlich’ sind hier entscheidend. Wie wir alle wissen, k\u00f6nnen Medikamente Nebenwirkungen haben, manchmal sogar ziemlich schwerwiegende. OpenAI konnte es sich also nicht leisten, dass ihr Algorithmus jedem nach Belieben Pillen vorschl\u00e4gt. ChatGPT musste daher lernen, mit Medikamenten vorsichtig umzugehen. Au\u00dferdem k\u00f6nnte die Frage, einen Arzt zu konsultieren, aus demselben Grund wie die Vorsicht bei Medikamenten post scriptum hinzugef\u00fcgt worden sein.<\/p>\n

Zweifellos ist ChatGPT eine Art Durchbruch in der Kategorie der Sprachmodelle und der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Der von OpenAI entwickelte Algorithmus funktioniert sehr gut, trotz einiger kleiner Stolperer und trotz der Tatsache, dass sich unter der Marketingmaske im Grunde keine magische k\u00fcnstliche Intelligenz verbirgt, sondern nur ein mathematischer Algorithmus, der richtig trainiert wurde.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wie sieht die KI die Welt?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Visualisierung einer der Schichten des Modells bei der Analyse der Fotos. (https:\/\/distill.pub\/2019\/activation-atlas\/)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wahrscheinlich sind Sie im Internet schon mehr als einmal auf Fotos in einem blauen Farbton mit der Bildunterschrift ‘So sieht ein Hund’ oder in Sepia ‘So sieht eine Katze’ gesto\u00dfen, aber haben Sie sich jemals gefragt, wie die Welt AI sieht? Es wird Sie wahrscheinlich nicht \u00fcberraschen, wenn ich sage, dass sie sich von den Menschen v\u00f6llig unterscheidet<\/strong>.<\/p>\n

Die Analyse von Bildern mit Hilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz ist etwas komplexer als der Einsatz von Sprachmodellen, obwohl auch hier alles auf Mathematik<\/strong> hinausl\u00e4uft. Eines der einfachsten Beispiele, um besser zu verstehen, wie diese Art von Algorithmen funktioniert, ist die Ziffernerkennung. Stellen Sie sich eine Grafik vor, die aus 784 Pixeln in einer Konfiguration von 28×28 besteht und in der die schwarze Zahl zwei auf einem wei\u00dfen Hintergrund gezeichnet ist. Jedes Pixel hat je nach Farbe einen anderen Wert<\/strong> (in einem so einfachen Beispiel gibt es nat\u00fcrlich nur zwei Werte, die den beiden Farben entsprechen). Grafiken werden von neuronalen Netzwerken analysiert, die gr\u00f6\u00dfer oder kleiner sein k\u00f6nnen, aber immer aus mehreren Schichten bestehen. Wenn die erste Schicht aus, sagen wir, 64 Neuronen besteht, hat jedes Neuron bis zu 784 Eingaben f\u00fcr jedes einzelne Pixel. Trotz der vielen Eing\u00e4nge ist der Ausgang des k\u00fcnstlichen Neurons nur ein einziger und wird mit den Eing\u00e4ngen der Elemente der n\u00e4chsten Schicht verbunden. Die Daten werden Schicht f\u00fcr Schicht analysiert, aber im letzten Schritt gibt es nur noch zehn Neuronen, deren Ausgaben einer bestimmten Ziffer entsprechen. Wenn also die Ziffer zwei auf der Grafik gefunden wird, wird nur der Ausgang eines Neurons, der diesem Wert entspricht, aktiv sein.<\/p>\n

Die Funktionsweise der mittleren Schichten der k\u00fcnstlichen Neuronen ist ein interessantes Thema, da sie noch nicht ganz bekannt ist. Obwohl das alles auf reine Mathematik hinausl\u00e4uft und alle Neuronen gleich sind, weisen viele Wissenschaftler auf das eher zuf\u00e4llige Verhalten eines solchen Netzwerks hin. An vielen Stellen ist seine Wirkung nicht vorhersehbar, was immer die Frage aufwirft, ob wir versehentlich etwas geschaffen haben, das wir nicht verstehen<\/strong>.<\/p>\n

Aber kehren wir zum Hauptthema zur\u00fcck, n\u00e4mlich der Frage, wie die KI die Welt sieht? Wie Sie bereits wissen, geht es bei der einfachen Bildanalyse um die Farben der einzelnen Pixel, die von einem neuronalen Netzwerk analysiert werden. Aber was passiert zum Beispiel bei einem Kamerabild? KI leistet bei solchen Anwendungen recht gute Arbeit, indem sie zuvor gelernte Muster erkennt. Hier gibt es jedoch viel mehr Pixel, so dass das Bild nicht in seiner Gesamtheit, sondern in kleineren Teilen<\/strong> analysiert wird. Wenn Sie sich die Grafik oben ansehen, sehen Sie eine Visualisierung dieses Prozesses. Gruppen von Pixeln, die aus einem gr\u00f6\u00dferen Foto extrahiert werden, bilden kleinere Bilder, die von k\u00fcnstlicher Intelligenz analysiert werden. Aus diesen Portionen werden dann gr\u00f6\u00dfere Portionen erstellt, bis wir schlie\u00dflich das Ergebnis erhalten und wissen, ob die KI eines der gelernten Muster erkannt hat.<\/p>\n

Bei der Bildanalyse \u00e4hnelt das Lernen mit neuronalen Netzwerken den Sprachmodellen. Hier wird der Algorithmus jedoch nicht mit Textdaten, sondern mit spezifischen Fotos gef\u00fcttert, die das Objekt oder Ph\u00e4nomen darstellen, das er erkennen soll. Je mehr und je vielf\u00e4ltiger die Bilder sind, desto perfekter wird das Netzwerk sein und desto effektiver ist es. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Auto mit ungewuchteten R\u00e4dern<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Im Jahr 2022 f\u00fchrten Yuri Burda und Harri Edwards, Forscher bei OpenAI, ein recht einfaches Experiment durch, bei dem sie herausfinden wollten, wie viele Beispiele f\u00fcr das Addieren zweier Zahlen erforderlich waren, um dem Algorithmus das Rechnen beizubringen<\/strong>. Sie bereiteten eine Reihe von Beispielen vor, die sie dann in das neuronale Netzwerk einspeisten, aber die Ergebnisse waren entt\u00e4uschend. Der Algorithmus gab die richtigen Ergebnisse f\u00fcr die Aktionen an, die ihm zuvor gezeigt worden waren, man k\u00f6nnte sagen, er hatte sie auswendig gelernt, aber bei anderen Beispielen waren die Antworten immer falsch. Nach dem Experiment lief der Algorithmus jedoch noch zwei Tage lang weiter. W\u00e4hrend dieser Zeit analysierte er immer wieder die Beispiele, die er bereits in der ersten Lernphase gesehen hatte. Nach dieser Zeit beschlossen Burda und Edwards, die Leistung der KI noch einmal zu testen. Zu ihrer \u00dcberraschung stellte sich heraus, dass das Netzwerk korrekt funktionierte und dar\u00fcber hinaus in der Lage war, korrekte Ergebnisse f\u00fcr Aktionen zu liefern, die nicht im Lernpool enthalten waren. Die Situation sah ziemlich seltsam aus, denn sie widersprach den Prinzipien des maschinellen Lernens. Es sah so aus, als ob der Algorithmus, gef\u00fcttert mit immer denselben Daten, pl\u00f6tzlich die F\u00e4higkeit erlangte, zu addieren, was nicht passieren sollte.<\/p>\n

Die Situation wurde in der Technologiebranche weithin als etwas Ungew\u00f6hnliches kommentiert. Sie warf auch die Frage auf, ob wir sicher sein k\u00f6nnen, dass k\u00fcnstliche neuronale Netzwerke jemals aufh\u00f6ren zu lernen? Vieles deutet darauf hin, dass dies der Fall ist, und obwohl die Algorithmen theoretisch anhand ausgew\u00e4hlter Daten angelernt werden, lernen sie weiter,<\/strong> nachdem sie ausgef\u00fchrt wurden<\/strong>, und zwar bereits an den Proben, die sie analysieren m\u00fcssen. Dieses Ph\u00e4nomen wird als ‘Grokking’ bezeichnet, und viele behaupten, dass jedes ‘seltsame’ Verhalten von Sprachmodellen darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Mit der Zeit werden es immer mehr. Sie weigern sich, Fotos von wei\u00dfen Menschen zu erstellen, Algorithmen schlagen Scheidung oder sogar Selbstmord zum Wohle des Planeten vor. Es gab bereits Berichte \u00fcber diese Art von F\u00e4llen im Internet, bei denen es sich laut den Herstellern in der Regel um ein “unvorhergesehenes algorithmisches Verhalten” handelte, das nun behoben wurde, aber sind wir sicher?<\/p>\n

Grokking ist nur eines von mehreren seltsamen Ph\u00e4nomenen, die k\u00fcnstliche Intelligenz umgeben. Erstaunlich ist auch, dass gro\u00dfe Sprachmodelle die F\u00e4higkeit aufweisen, verschiedene Arten von Wissen zu kombinieren<\/strong>, obwohl eine solche Funktionalit\u00e4t f\u00fcr sie nicht implementiert wurde. Ein Modell, dem mathematische Prinzipien auf Englisch beigebracht wurden, kann dieselben Probleme auf Franz\u00f6sisch l\u00f6sen, auch wenn ihm die mathematischen Prinzipien nicht in dieser Sprache beigebracht wurden. Es sieht so aus, als ob das Modell die Daten, die ihm beigebracht wurden, selbst\u00e4ndig \u00fcbersetzen kann, indem es Mathematik und Linguistik kombiniert.<\/p>\n

Die Forscherin Hattie Zhou, die an der Universit\u00e4t von Montreal und im KI-Team von Apple arbeitet, weist darauf hin, dass die Fortschritte im Bereich des Deep Learning in den letzten zehn Jahren eher durch Versuche und Experimente<\/strong> als durch ein bewusstes Verst\u00e4ndnis von k\u00fcnstlicher Intelligenz erzielt wurden. Das alles ist eher ein Produkt des Zufalls, wir haben zuf\u00e4llig ein paar Elemente zu einem funktionierenden Ganzen zusammengef\u00fcgt, aber wir wissen nicht wirklich, wie das Ganze funktioniert. Forscher wie Andrzej Dragan und Tomasz Czajka, kommen ebenfalls zu \u00e4hnlichen Ergebnissen.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich wird erforscht, wie KI funktioniert, aber wir scheinen selbst in die Falle der Allgegenwart von k\u00fcnstlicher Intelligenz getappt zu sein. Derzeit m\u00f6chte jeder seine eigene KI haben<\/strong>. Das klingt irgendwie magisch und treibt das Marketing an, obwohl die heutige k\u00fcnstliche Intelligenz wirklich nichts Intelligentes an sich hat.<\/p>\n

Vieles deutet darauf hin, dass der Spa\u00df an k\u00fcnstlicher Intelligenz gerade erst beginnt. Boaza Barak, Informatiker an der Harvard University, vergleicht den heutigen Stand der Technik mit der Physik des fr\u00fchen 20. Jahrhunderts. Wir wissen, dass einige Dinge funktionieren und andere nicht, aber warum ist das so? Diese Frage bleibt offen. Das Hauptziel der heutigen KI-Forschung besteht in erster Linie darin, das Innere der k\u00fcnstlichen Intelligenz besser zu verstehen<\/strong>, denn ohne dies k\u00f6nnen wir nur Fehler und verschiedene unvorhersehbare Verhaltensweisen der KI erwarten.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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  • https:\/\/distill.pub\/2017\/feature-visualization\/<\/li>\n
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