KI-Systeme sind mittlerweile in einer unzähligen Anzahl von Anwendungen integriert.
Diese Systeme werden als Helfer angesehen, die eine gute Unterstützung in vielerlei Hinsicht sein können.
Dennoch muss man sie auch entsprechend antrainieren. Aber wie genau funktioniert das KI-Training eigentlich?
Welche Methoden gibt es, um KI zu trainieren?
Wenn Sie ein KI-Training ausführen wollen, dann haben Sie dafür hauptsächlich zwei Methoden zur Auswahl. Hierbei handelt es sich um überwachtes und unüberwachtes Lernen.
Bei Ersterem spricht man auch von einer Unterkategorie des maschinellen Lernens als auch der künstlichen Intelligenz. Hierfür werden markierte Datensätze verwendet. Dadurch können Algorithmen trainiert und sogar Daten klassifiziert werden. Ebenso können damit Ergebnisse korrekt vorhergesagt werden. Mit dem überwachten Lernen können eine Vielzahl von Problemen, primär im Unternehmen, gelöst werden.
Dahingegen handelt es sich beim unüberwachten Lernen, um ein Training des Algorithmus der künstlichen Intelligenz, in dem Informationen nicht klassifiziert oder gekennzeichnet werden können. Demnach kann KI-Training ganz unterschiedlich ablaufen.
Das sind die State of the Art KI Trainingsmodelle
Mithilfe von Deep-Learning-Modellen in Verbindung mit den richtigen Bilddaten lassen sich reale Probleme lösen, mit denen man täglich konfrontiert wird, etwa medizinische Bildanalyse, Videokonferenzen und autonomes Fahren.
Allerdings ist es eine Herausforderung, die KI effizient einsetzen zu können. In vielen Fällen kann nur das beste Modell, auch State of the Art (SOTA) genannt, die Einschränkungen einer bestimmten Anwendung erfüllen. Als State of the Art bezeichnet man den höchstmöglich verfügbaren Entwicklungsstand einer Technologie.
Dies schließt auch das KI-Training mit ein. Hiermit ist es möglich beispielsweise bei der Bildbearbeitung mit einer KI echte Fehler unterscheiden zu können und somit Qualität zu liefern. Daran wird immer weiter gearbeitet, sodass die künstliche Intelligenz sich immer wieder weiterentwickeln kann.
Es wird darauf also hingearbeitet, dass die KI immer auf dem neuesten Entwicklungsstand ist. So gibt es zum Beispiel „Computer Vision“, welches eines der meist erforschten Bereiche des maschinellen Lernens ist. Diese Funktion kommt in vielen alltäglichen Situationen zu tragen und wird in unterschiedliche Anwendungen involviert.
Gerade im Sektor der automatischen Objekterkennung in Automobilen wird viel mit dieser Art von KI-Training gearbeitet. Zu den Aufgaben gehören hierbei Bildklassifizierung und Objekterkennung.
Daneben existiert die semantische Segmentierung, die auch häufig im KI-Training eingesetzt wird. Hierbei geht es um das Verständnis der Strukturen und Komponenten eines Bildes auf Pixelebene, sodass Vorhersagen über Strukturen und Objekte innerhalb eines Bildes getroffen werden können (bsp. bei KI-Bildgeneratoren).
So läuft das künstliche Intelligenztraining bei Large Language Modellen ab
Bei einem Large Language Modell handelt es sich um ein großes generatives Sprachmodell mit künstlicher Intelligenz. Dieses basiert auf neuronalen Netzwerken und kann Sprachen verstehen sowie verarbeiten als auch generieren.
Beim KI-Training werden diese Modelle mit riesigen Textmengen trainiert, damit sie richtig funktionieren können. Das Ganze findet nicht nur unüberwacht statt, sondern mittels von Bots und Crawlern wird die KI in der Regel ermutigt, sich selbst mittels neuer Forschungsdaten fortzuentwickeln.
Hierbei werden zum Beispiel mehrere Gigabyte an öffentlich zugänglichen Texten sowie diversen Artikeln und mehr in unterschiedlichen Sprachen genommen, die dem Large Language Modell hinzugefügt werden. Anhand dieser ganzen Texte lernt das Modell Bedeutungen, Wort-Beziehungen sowie Wort-Abhängigkeiten.
Dadurch werden Wahrscheinlichkeiten für Wortfolgen ermittelt. Es stellt Parameter vom neuronalen Netzwerk wie Gewichtungen von Neuronenverbindungen oder Schwellwerte ein, worauf dann auch Wissen und Fähigkeiten des Modells basieren. Das bedeutet auch, dass mehr Parameter bedeuten, dass das Large Language Modell komplexere Muster in Texten erkennen kann. Gleiches gilt auch für die allgemeine Abspeicherung von Informationen.
Funktion des Deep Learning der künstlichen Intelligenz erklärt
Beim Deep Learning handelt es sich um ein Teilgebiet von KI. Bei dieser Technologie werden künstliche, neuronale Netze genutzt und damit ist es möglich eine große Anzahl an Datenmengen zu verarbeiten.
- Die Technologie kann aus diesen Daten lernen und so zu Problemlösungen beitragen. Demnach spielt Deep Learning eine bedeutende Rolle im KI-Training.
- Dennoch stellt sich vielen dann die Frage, wie genau dieses Teilgebiet des Anlernens von KI eigentlich funktioniert.
- Der Lernvorgang des maschinellen Lernens ist recht einfach nachzuvollziehen. Hierbei stellen die Programmierer ihrem Algorithmus beim Training bestimmte Ein- und Ausgabewerte zur Verfügung, wobei alle Werte auch bekannt sind.
- Es braucht einige Rechenvorgänge, bevor der Algorithmus Beziehungen und Muster aus Eingabewerten und Ausgabewerten erkennt und diese entsprechend verarbeiten kann.
- Ganz anders sieht es jedoch beim Deep Learning aus, da von außen der Weg zum Ergebnis nicht mehr erkenntlich ist.
So laufen die jeweiligen Lernvorgänge verborgen in Verarbeitungsschichten des künstlichen neuronalen Netzwerks ab. Man spricht hier auch vom unüberwachten Lernen.
Hinzu kommt, dass dieses künstliche neuronale Netz sich verändern kann und so auch Fehler von selbst findet. Damit steigert sich die Leistung, was zu mehr Erfolg mit der KI führt. Demnach ist Deep Learning ein fortgeschritteneres Teilgebiet vom Machine Learning. Hier wird sich intensiver mit den entsprechenden Informationen, die die KI benötigt, beschäftigt.
Was ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz?
Die Bedeutung von KI im Alltag wächst immer mehr. Demnach ist davon auszugehen, dass diese auch immer mehr Anwendungsfeldern in der Zukunft genutzt werden. Nicht nur innerhalb von dialogfähigen Chat-Tools oder Überwachungssystemen spielen sie eine bedeutende Rolle.
Gleiches gilt für die Forschung innerhalb von Biologie und Medizin, die damit immer weiter vorangetrieben werden wird. Ein großes Ziel dabei ist, dass KI in der Zukunft einen menschenähnlichen Verstand entwickeln und somit unterschiedlichste Aufgaben übernehmen können. Jedoch kann dies nach heutigem Verständnis noch einige Zeit in Anspruch nehmen.
Fazit der Redaktion
Insgesamt gibt es also zu sagen, dass KI-Training unterschiedlich ausfallen kann. Es gibt mittlerweile so viele verschiedene Möglichkeiten, um KI weiter zu verbessern. So können diese konstant mehr Probleme lösen. Aufgrund dessen ist die Zukunft von der künstlichen Intelligenz, solange sie nicht zu Tode reguliert wird, eine Möglichkeit, zahlreiche moderne Probleme technologisch zu lösen.
