Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftsmusik mehr, sondern ein fester Bestandteil unseres Alltags. Ob in der Medizin, im E-Commerce oder in kreativen Prozessen – die KI revolutioniert zahlreiche Lebensbereiche. Jedoch werden rund um KI eine Vielzahl von Fremdwörtern genutzt. Wir haben für eine schnelle Orientierung die nachfolgenden Erklärungen zusammengestellt. Eine FAQ zur Künstlichen Intelligenz.
Inhaltsverzeichnis
Allgemeine Begriffe
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz: bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Ein Beispiel: Sprachassistenten wie Siri oder Alexa nutzen KI, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen: ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Dabei geht es darum, dass Computer aus Daten lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Ein einfaches Beispiel: Ein Computer lernt anhand vieler Fotos von Katzen und Hunden, die Tiere auf neuen Fotos zu erkennen und zu unterscheiden.
Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein Sprachmodell, das darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Diese Modelle basieren auf komplexen Algorithmen und riesigen Datenmengen, die es ihnen ermöglichen, Texte in natürlicher Sprache zu analysieren und sinnvoll darauf zu reagieren. Ein Beispiel für ein Large Language Model ist der Chatbot von OpenAI oder Anthropic.
Neuronales Netz
Ein neuronales Netz ist ein Computermodell, das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen soll. Es besteht aus vielen miteinander verbundenen Knoten, die als Neuronen bezeichnet werden. Neuronale Netze werden für viele Aufgaben verwendet, darunter Bild- und Spracherkennung, Übersetzung und autonome Fahrzeuge. Ein alltägliches Beispiel ist die Gesichtserkennung auf Smartphones.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP): ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computern zu ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Ein Beispiel: Wenn du deinem Smartphone eine Frage stellst und eine sinnvolle Antwort erhältst, ist das NLP in Aktion.
Automatisierung
Automatisierung: bedeutet, dass Aufgaben oder Prozesse ohne menschliches Eingreifen ablaufen. Dadurch können Aufgaben schneller und mit weniger Fehlern erledigt werden, was die Effizienz erhöht und Kosten spart. Ein Beispiel dafür ist ein Roboterarm in einer Fabrik, der Teile automatisch zusammenbaut, anstatt dass ein Mensch dies manuell tut.
Prompt
Prompt ist ein Begriff, der vor allem im Bereich der Computertechnologie und Künstlichen Intelligenz verwendet wird. Er bezeichnet eine Aufforderung oder Eingabe, die ein Benutzer macht, um eine Reaktion oder Aktion von einem System zu erhalten. Ein Prompt kann in Form einer Frage, eines Befehls oder eines Satzes erscheinen, der an ein KI-Modell oder einen Computer gerichtet ist.
Open Source
Open Source bezeichnet Software, deren Quellcode öffentlich zugänglich ist und von jedem eingesehen, verändert und weiterverbreitet werden kann. Dies bedeutet, dass die Software nicht nur kostenfrei genutzt werden kann, sondern auch von einer Gemeinschaft von Entwicklern und Nutzern kontinuierlich verbessert wird. Ein Beispiel für ein LLM unter Open Source ist aktuell die KI von Meta.
Generative KI
Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die neue Inhalte erzeugen können. Dabei kann es sich um Text, Programmcode, Audio, Bilder oder Videos handeln. Die KI erstellt neue Inhalte, welche den sehr umfangreichen Trainingsdaten ähneln. Grundlage sind erkannt Strukturen und Muster, welche für die Replikation in neuem Zusammenhang genutzt werden.
Beispiele sind die unten genannten Chatbots, DALL-E oder Supermachine. Im Bereich Audio zählt z. B. Udio oder im Bereich Video die Anwendung Sora hierzu, welche von OpenAI unverändert noch nicht für die Allgemeinheit freigegeben ist.
0-Shot oder Zero-Shot
0-Shot beschreibt die Fähigkeit eines KI-Modells, Aufgaben zu bewältigen, für die es nicht spezifisch trainiert wurde. Das Modell löst aus bereits erlernten Konzepten und allgemeinen Informationen neue, unbekannte Aufgaben. In der Praxis bedeutet das, dass das KI-Modell eine passende und sinnvolle Antwort oder Lösung gibt ohne Rückfragen des Benutzers liefert.
Chat und Text
Chatbot
Ein Chatbot ist ein Computerprogramm, das darauf ausgelegt ist, menschliche Konversationen zu simulieren. Chatbots können Textnachrichten und manchmal auch gesprochene Sprache verstehen und darauf reagieren. Sie verwenden verschiedene Technologien, darunter Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen, um sinnvolle und nützliche Antworten zu geben. Ein bekanntes Beispiel für einen Chatbot sind ChatGPT, Claude, Gemini oder Copilot.
Token
Ein Token ist eine Grundeinheit in der Verarbeitung von natürlicher Sprache durch Computer. Tokens sind einzelne Wörter, Satzzeichen oder andere bedeutungstragende Einheiten innerhalb eines Textes. Wenn ein Text analysiert wird, wird er zunächst in Tokens zerlegt, um ihn einfacher verarbeiten zu können. Zum Beispiel wird der Satz „Das ist ein Test.“ in die Tokens „Das“, „ist“, „ein“, „Test“ und „.“ aufgeteilt. Diese Aufteilung hilft Computermodellen, den Text besser zu verstehen und zu analysieren.
Tokens spielen eine wichtige Rolle in vielen Bereichen der Sprachverarbeitung, wie bei der maschinellen Übersetzung, der Sentiment-Analyse oder der automatischen Textzusammenfassung. Eine ausführliche Erklärung erhältst du hier.
Halluzination
In der Welt der Künstlichen Intelligenz bedeutet Halluzination einen Fehler, bei dem ein KI-Modell Informationen erzeugt, die nicht auf seinen Daten basieren. Das Modell „erfindet“ Fakten oder Antworten, die keinen Bezug zur Realität oder den Trainingsdaten haben. Solche Halluzinationen können in verschiedenen Anwendungen auftreten, wie bei Chatbots, automatischen Übersetzungen oder generierten Texten.
KI Bilder
Warum macht die KI Rechtschreibfehler?
Bild-KIs produzieren aktuell viele Rechtschreibfehler. Das liegt an der Art und Weise, wie Bilder beim Training genutzt werden und wie neue Bilder erschaffen werden. Das kannst du dir wie bei einem alten Röhrenfernseher ohne Empfang vorstellen. Dort wurde ein Bild mit Rauschen angezeigt. Beim Traning werden die Bilder immer weiter verrauscht, beim Erstellen immer weiter entrauscht. Ausführlich kannst du das hier lesen.
Inpainting
Inpainting ist eine Technik im Bereich der Bildbearbeitung. Sie wird verwendet, um fehlende oder beschädigte Teile eines Bildes zu rekonstruieren. Das Ziel ist es, das Bild so zu vervollständigen, dass der ergänzte Bereich nahtlos in das restliche Bild passt. Bei Bild KIs kannst du häufig Teile des Bildes markieren und diese mit einem weiteren Prompt, was stattdessen erstellt werden soll, weiterbearbeiten.
Outpainting
Outpainting ist eine Technik in der Bildbearbeitung und Künstlichen Intelligenz. Sie wird verwendet, um ein Bild über seine ursprünglichen Grenzen hinaus zu erweitern. Das bedeutet, dass zusätzliche Inhalte generiert werden, die nahtlos an das ursprüngliche Bild anschließen und es erweitern, als ob sie von Anfang an dazugehört hätten. Mit Dall-E kannst du zum Beispiel das Bild von der Mona Lisa erweitern und dir die Umgebung darstellen lassen (hier klicken).
Upscaling
Upscaling bezeichnet den Prozess, bei dem die Auflösung eines Bildes oder Videos erhöht wird, damit es größer und detailreicher erscheint. Dies wird erreicht, indem zusätzliche Pixel hinzugefügt werden, die auf den vorhandenen Daten basieren. Ein praktisches Beispiel für Upscaling ist, wenn du ein altes Foto einscannst und mithilfe einer Upscaling-Software die Auflösung erhöhst.
Audio KI
Transkribieren
Transkribieren bedeutet, gesprochene Sprache in schriftlichen Text zu verwandeln. Dies kann durch KI erfolgen. Sag tschüss zum Protokoll schreiben im Meeting😊.
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