Autonomes Fahrzeug: Mobilität der Zukunft oder Wunschdenken?
Ein Algorithmus ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für Computer. So wie ein Kochrezept genau beschreibt, welche Zutaten in welcher Reihenfolge verarbeitet werden müssen, legt ein Algorithmus fest, wie ein Computer eine bestimmte Aufgabe lösen soll. Bekannte Beispiele: der Algorithmus von Google, der passend zu jeder Suchanfrage die Suchergebnisse sortiert, oder der von Netflix, der Filmempfehlungen macht.
Grosse Tech-Firmen sammeln und analysieren diese Daten – beispielsweise etwa, um vorherzusagen, welche Produkte von Interesse sein könnten, welche Serie als nächstes vorgeschlagen wird oder um Systeme für autonomes Fahren zu entwickeln. Big Data ist auch Voraussetzung für das Training von grossen Sprachmodellen wie ChatGPT.
Es gibt Untersuchungen, nach denen fast 50 Prozent des Internet-Traffics durch Bots verursacht wird. Häufig werden «Bot», «Algorithmus» und «KI» für das Gleiche verwendet, was die Unterscheidung schwierig macht. Sie entwickeln Modelle und Algorithmen, mit deren Hilfe beispielsweise in Online-Shops Verkaufstrends vorhergesagt werden, die Pünktlichkeit der Bahn verbessert wird, in der Finanzindustrie Betrugsfälle aufgedeckt werden oder in der Medizin bessere Diagnosen zu ermöglichen. | datascientest.com )
Weiterführende Links Audio Der Papst im Wintermantel 15:43 min Bild: Mit der KI-Software Midjourney generierter Deepfake abspielen. Laufzeit 15 Minuten 43 Sekunden. Ethik in KIWas ist KI-Ethik? Generative KI sind Modelle der künstlichen Intelligenz, die auf Basis von Beispielen, den Trainingsdaten, Inhalte erzeugen können. Bekannte Beispiele für generative KI-Anwendungen sind ChatGPT für Texte oder DALL-E für Bilder. Andere KIs generieren zum Beispiel Musik oder Videos.
Als Halluzinationen von KI-Systemen werden Fälle bezeichnet, in denen eine KI falsche Informationen ausgibt und diese als Fakten darstellen. Dies passiert besonders bei Sprachmodellen wie ChatGPT, weil sie nicht verstehen, was sie sagen, sondern nur auf Basis erkannter Muster in den Trainingsdaten die wahrscheinlichste Antwort berechnen.
Alle heute existierenden KI-Systeme, so beeindruckend sie auch wirken mögen, sind schwache KI. Sie können zwar in ihrem speziellen Bereich sehr leistungsfähig sein, verstehen aber nicht wirklich, was sie tun. KI-Bias bedeutet, dass KI-Systeme manchmal unfair oder voreingenommen entscheiden. Diese Voreingenommenheit kann aufgrund verschiedener Faktoren entstehen, angefangen bei der Entwicklung eines Systems.
Ein LLM kann so nicht nur E-Mails schreiben und Fragen beantworten, sondern auch Gedichte verfassen oder bei der Programmierung helfen. Machine Learning oder maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Anders als bei Algorithmen, wo jeder Arbeitsschritt zuvor definiert wird, erkennt der Computer beim Machine Learning Muster in riesigen Datenmengen. Ein Spam-Filter lernt aus Spam-Beispielen, welche E-Mails sehr wahrscheinlich Spam sind.
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