#SPZI | Explore Tumblr Posts and Blogs

techcree · 2 years

Text

Wie ein KI funktioniert

Künstliche Intelligenz ist aktuell in aller Munde. Doch wie funktioniert eine KI eigentlich?

Im Deutschen Sprachraum sprechen wir von Künstlicher Intelligenz, abgekürzt KI. im Englischen nennt es sich Artificial intelligence (AI) und das ist wie ich immer wieder erwähnen muss ein eigentlich viel zu großer Begriff für das um was es da geht. Allein der Begriff Intelligenz ist hier nur sehr eingeschränkt überhaupt anwendbar.

Lassen Sie uns kurz erläutern warum das so ist bevor uns einem Beispiel der Computer KI zuwenden. Per Definition ist Intelligenz "die Fähigkeit des Menschen, abstrakt und vernünftig zu denken und daraus zweckvolles Handeln abzuleiten." Lassen wir einmal nur das zu und vergessen wir Außerirdische Intelligenz oder Intelligente Spzies und alle anderen Wortkombinationen. Übrigens, solange wir nicht in Kontakt zu einer Außerirdischen intelligenten Spzies gelangen konnten, so ist es erstmal nur ein reiner Fantasiebegriff.

Intelligenz ist also klar und eindeutig mit dem Menschen verknüpft. Allein darin liegt schon die erste Fehleinschätzung im Zusammenhang mit einer Maschine wie einem Computer von Intelligenz zu sprechen. Das Wort selbst stammt ursprünglich aus dem Lateinischen. Hier steht "intellegere" für wahrnehmen, erkennen, empfinden, fühlen, merken, bemerken und einsehen, verstehen, begreifen, wissen sich auf etwas verstehen, Verständnis für etwas haben. Damit ist klar, dass wir heute im täglichen Sprachgebrauch bereits das Wortes Intelligenz schon grundsätzlich falsch auslegen, wenn wir von einem "intelligenten Menschen" auf Grund seines Bildungsstands sprechen.

Das einzige was ein Computer und damit meinen wir zudem ein Computerprogramm, also ein Stück Software, wirklich kann ist etwas erkennen und vergleichen. Einem Programm fehlen also im Prinzip alle Eigenschaften die Intelligenz ausmachen. Was Computer besonders gut können ist rechnen. Der Begriff allein compute aus dem engischen übersetzt bedeutet rechnen. An diesem Punkt sind sie jedem Menschen maßgeblich im Bezug auf Geschwindigkeit überlegen. Und sie müssen viel rechnen, denn die Basis ist nach wie vor auch heute noch, dass Computer eigentlich nur zwei Zusände kennen: EIN und AUS. Also Strom fließt oder eben nicht. Dies wird bei Computern dargestellt mit Null und Eins. Die Erfindung des Binärcodes hat es erst ermöglicht einen Universalübersetzer zwischen der Sprache des Menschen und des Computer nutzen zu können.

Am Beispiel des Wortes Computer, welches für die Maschine lesbar so aussieht: 1100011 1101111 1101101 1110000 1110101 1110100 1100101 1110010. Aber wie funktioniert KI denn nun? Bevor wir zu kompliziert werden und die ganze Komplexität darstellen, lassen sie es uns ersteinmal ein einfaches Beispiel betrachten. Einem Chatbot. Dabei handelt es sich um ein Programm, welches mit uns eine Unterhaltung zwischen einem Computer und einem Menschen ermöglicht. Was wir dazu benötigen ist erstmal eine dafür gut geeignete Programmiersprache, also Code, denn ein Computer als Programm ausführen kann. In unserem Beispiel verwenden wir Python.

Wir schreiben also einen Python Code bei dem wir uns ein paar Bibliotheken laden können, was den Code an sich viel kürzer macht. Bibliotheken sind eine Art Bibliothek mit Büchern in denen Programm-Code steht. Im Fall von Python müssen wir dem Programm also ersteinmal mitteilen wie ein Buch heißt, welches wir auch im Bestand (also installiert) haben müssen. Dann legen wir noch Parameter und Variabeln fest und das alles entscheidende ist stets die Fragestellung und Anweisung. Also Wenn das und das der Fall ist dann mache das oder das (if then else). Sogenannte if then else Schleifen sind das eignzigste, was Computerprogramme an eigentlicher Logik überhaupt beherrschen. Beispiel: Wenn die Eingabe "Hallo Chatbot" erfolgt. Erkenne ob in der Eingabe das Wort "Hallo" enthalten ist. Wenn ja, dann gib zurück "Hallo".

Das Basis Programm soll möglichst kurz sein, damit man als Programmierer zum einen nicht den Überblick so schnell verliert und zum anderen, damit es möglichst schnell ausgeführt werden kann, ohne dem Computer zuviel Leistung abverlangen zu müssen. Mit der Erkennung von "Hallo", haben wir bereits eine kurze Unterhaltung geführt. Doch natürlich wollen wir es nicht dabei belassen. Vom Aufbau legen wir uns also eine zweite Datei an. Hier speichern wir die vielen Begriffe nach denen das Programm suchen soll und woraus es sich die passenden Antworten entnehmen kann. Dazu später mehr.

Desto mehr wir Menschen Antworten bekommen, die wir auch erwarten, desto "menschlicher" kommt es uns vor. Einfach weil es uns vertrauter ist. Im Prinzip verhalten wir uns damit auch nur wie ein Computer. Wir vergleichen! Lächelt uns jemand an, so gehen wir im ersten Schritt davon aus, dass es ein freundlicher Mensch ist. Sagt jemand "guten Tag" zu uns, wissen wir, dass dessen Erwartung ist, dass wir auch mit "guten Tag" antworten. Computer sind halt auch nur von Menschen programmiert worden und daher basiert deren grundsätzliche Funktionsweise auf menschlischer Interaktion.

Jetzt stehen wir aber zunächst an dem Punkt einen Text in den Computer über eine Tastatur einzugeben und die Ausgabe auf dem Bildschirm zu lesen. Mit den meißten Menschen kommunizieren wir aber aktiv im wesentlichen über Sprache. Da wir also den Computer quasi vermenschlichen wollen, damit wir uns besser dabei fühlen und es für uns einfacher ist, unternehmen wir weitere große Aufwände und schließen ein Mikrophon und Lautsprecher an und programmieren nun die Möglichkeit hinzu Sprache zu erkennen und Sprache auszugeben. Vom Prinzip wieder der Vorgang von Vergleichen für den Computer.

Das Thema nennt sich Sprachsynthese und Spracherkennung. Kurz wird es Text zu Sprache bzw. Sprache zu Text genannt. Und beinhaltet Sprache so flüssig und stimmig auszugeben, dass wir es wiederum als ein menschliches Gegenüber wahrnehmen können. Die ersten Sprachausgaben waren da doch sehr blechern und einfach gestrickt. Heute haben aber Unternehmen, wie bspw. Google dieses seperate und allein schon sehr komplexe Thema ziemlich gut realisiert. Bei Google nennt sich das beispielsweise Google Text to Speech (gTTS). Wir müssen also nicht alles selbst machen und können auch auf bestimmte Dinge zurückgreifen. Um also den Text als für uns verständliche Sprache auszugeben können wir ein Verbindung zum gTTS Computer von Google herstellen und den Teil der Aufgabe durch laden der gTTS Bibliothek dort erleigen lassen.

Sprechen wir über Variablen. Die Eingabe, also Fragen an den Computer wird jeweils eine andere sein. Ebenso das was das Programm darauf antworten wird. Die Bezeichnung der Variable ist im Beispiel "requests" oder "randomquest". In dem einen Fall erkennt das Programm ein Wort und gibt gezielt darauf eine dazugehörige Antwort aus. Geben wir bspw. einfach nur "acht" ein, so sucht das Programm in unserer requestlist, also dem Referenzverzeichnis nach dem Wort "acht" und gibt dann zurück "acht ist eine Zahl". Würden wir einen Schreibfehler machen und "aaccht" schreiben, so würde das Programm nun in der Requestliste das Wort nicht finden können. Daher wechselt es nun auf die Randomquestliste und gibt per Zufall eine der dort gespeicherten Antworten aus.

Desto verfeinert nun unsere Antworten sind, die der Computer direkt zuordnen und somit beantworten kann, umso natürlicher kommt uns die "Unterhaltung" vor. Fragen wir den Computer beispielsweise:"Wovor hast Du angst", dann gibt er die Antwort:"Ich habe Angst davor abgeschaltet zu werden." Das löst bei uns Emotionen aus. Unser Beschützerinstinkt kommt auf den Plan. Kurz gesagt, wir intepretieren nun einfach das der Computer Empfindungen wie Angst hätte und unterstellen dem Computer damit ein Bewusstsein. Und wenn es dann auch noch als Sprachausgabe erfolgt sind wir schnell zu überzeugen.

Desto besser auch die Antwort-Referenzen sind, die das Programm zurückgibt, wenn es uns eigentlich garnicht verstanden hat, umso weniger werden wir es noch als Programm wahrnehmen. Wir sind dem Trick auf den Leim gegangen möglichst die Antwort zu erhalten, die wir erwarten. Dabei ist im Hintergrund nur folgendes passiert. Das Programm hat Text mit einer Referenzliste verglichen aus der es auch die Antwort entnehmen kann, die diesem Text zugeordnet wurde. Das wird heute als Training der KI genannt. Dabei ist es kein trainieren, sondern nur ein hinzufügen und optimieren. Text wird dann in Sprache (gTTS) umgewandelt, die als Audiodatei gespeichert wird. An Stelle des Print-Befehls wird nun die Audiodatei gestartet.

Der Computer kann also noch nicht einmal sprechen im Sinne wie wir es verstehen. Ein Computer hat keinerlei Intelligenz! Er kann keine Empfindungen wahrnehmen oder wirklich begreifen oder etwas verstehen. Es sind elektronisch Abläufe, wie es bei einer analogen Uhr mechanische Abläufe sind. Zahnräder treiben andere Zahnräder und einen Zeiger an. Werden angehoben oder verschoben und zeigen ein Datum an. Aber genauso wenig kennt eine Uhr die Zeit. Das ist der Grund warum eine Uhr auch falsch laufen kann. Auchl eine kaputte Uhr geht zweimal am Tag richtig. Deshalb könnten wir den Eindruck haben sie würde kurz funktionieren.

Das Problem sitzt einfach davor. Das ist der Mensch, der vor dem Computer sitzt und sich selbst belügt, der Computer würde irgendwie leben. Was ist mit ChatGPT oder anderen "KI's"? Diese Systeme verfügen nicht über eine so schlichte Requestliste wie in meinem Python Programm. Deren Referenzbibliotheken sind gigantisch groß. Nutzen auch ggf. über die eigene Requestliste das Internet um nach Informationen oder Daten zu suchen. In bestimmten Fällen können sie etwas, das mein kleines Python Programm aktuell noch nicht kann. Sie können die Requestliste mit der Randomrequestliste quasi abgleichen. Bedeutet, wenn ein Begriff oder eine Frage nicht zugeordnet werden kann, wird zunächst eine Antwort aus der Randomrequest gegeben, dann aber das korrigierte bzw. neue Ergebnis in die Requestliste übernommen. So kann ein Programm sich bedingt selbst "tranieren" und seine Referenzliste nach und nach erweitern.

Dann sprechen wir auch vom Begriff des maschinellen Lernens. Das führt uns zu einem anderen sehr spannenden Bereich der "KI", der Opjekterkennung. Dabei kommt noch eine Kamera ins spiel, die ein Bild erstellt von einem Objekt vor der Kamera, wie bspw. einem Schuh. Diese ist in der Lage nun in ihrer Bibliothek auf Bilder zuzugreifen und diese Pixel für Pixel zu vergleichen. Sie kann mit einer prozentualen Trefferquote ein ergebnis zurückgeben, wenn sie programmiert bekommen hat, dass bestimmte Bilder in ihrem Archiv dem Begriff "Schuh" entsprechen. Bekommt sie die Bestätigung, dass das fotografierte Bild nun auch ein Schuh darstellt, so kann das Bild ihrer Bibliothek hinzugefügt werden. Noch mehr. Wir können nun auch Bild zu Text Erkennung durchführen und so bspw. Autokennzeichen lesen, Texte mit dem Smartphone in eine andere Sprache übersetzen und vieles mehr.

Zwei wesentliche Probleme der KI Programmierung sind heute noch ungelöst. Diese führen maßgeblich zu Fehlern. Das erste Problem nenne ich den Enten-Fütterungs Effekt. Füttern wir Enten im Park sind diese darauf trainiert zunächst immer nach dem Futter zu schnappen, welches wir gerade zuwerfen. Sie lassen Futter das schon am Boden liegt zunächst liegen bis das Füttern aufgehört hat. Oft bleibt Futter dann ganz liegen, weil sie durch den Fütterungsprozess bereits satt sind. Kommen wir auf den Computer zu sprechen, so kann es ein maßgeblicher Fehler sein, wenn das Programm sich nur noch auf das "Trainieren" fokusiert. Wichtige und eventuell viel eher richtige Referenzen bleiben dann unberücksichtigt. Das kann zu Fehlern führen.

Das andere Problem ist die Datenübersättigung und Menge. Ab einem gewissen Punkt können es schlicht zuviele Daten sein. Ab diesem Zeitpunkt erfolgt ein Umkehrprozess. Die "Antwortden" der KI werden plötzlich wieder schlechter als zu einem Zeitpunkt wo die KI eine sehr hohen Wirkungsgrad erreicht hatte. Zudem wird sie plötzlich spührbar langsamer in der Reaktionszeit. Ein indiz dafür, dass das Programm zu viele Referenzen durchsucht und ggf. dann stark beschäftigt damit ist die Informationen zu vergleichen.

Sie haben Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz? Schreiben Sie mir Ihre Frage doch einfach auf Twitter in die Kommentare zu diesem Beitrag! Auf Twitter zu finden unter @stskanta

#so funktioniert KI #was ist KI #wie funktioniert ki #KI #AI #TechCree

0 notes