Rigel-Computer
Systemberatung & Verkauf - Programmierung & DesignKI für Anfänger - der "Heinz-Effekt"
Ein einfaches Beispiel, gegriffen aus dem echten Leben (der "Heinz-Effekt"), wird etwas Licht ins Dunkel dessen bringen, was KI bedeuten kann.
Im konkreten Fall den Bereich, den man "maschinelles Lernen" nennt, und bei dem solche eine KI (Künstliche Intelligenz oder AI - Artificial Intelligence) mit Daten "gefüttert" wird, um aus diesen Daten neue Daten zu generieren, die auf dem bislang Bekanntem basieren - und entsprechend plausibel sind.
Wie oft hört und liest man "wir haben eine KI trainiert mit XYZ". Ob in der Diagnose, Waren-Wirtschafssystemen, Astronomie... überall kann das maschinelle Lernen Anwendung finden.
Wie gesagt, nur ein Teilbereich des ganzen Komplexes, denn die eine KI gibt es nicht, so wie es nicht die Chemie, Biologie oder Botanik gibt.
(Dieser Beitrag richtet sich natürlich nicht an jene, die sich schon leidlich auskennen!)
Aus der Forschung in den Alltag der Menschen
Im Gegensatz zu echten Profis, die die theoretischen Hintergründe von KI kennen und diese hoch-professionell auch umsetzen können (beispielsweise bluetuple.ai), ist das Thema Künstliche Intelligenz für Laien bestenfalls wolkig. Wenn überhaupt.
Eigentlich gibt es nicht nur den Begriff, sondern Ansätze der Technik seit Jahrzehnten. Doch seit Ende 2022 ist sie den Laboren der großen Tech-Riesen wie Microsoft (ChatGPT) oder Google (Bard) entwachsen - und nimmt Einfluss auf unseren Alltag. Mit einem Milliarden-Dollar-Aufwand.
Eine Unterhaltung als Idee für diesen Blog-Eintrag
So, wie es "die eine KI" nicht gibt, interessiert sich auch nicht jeder, der in der IT-Branche tätig ist, für das Thema.
Es gibt viele Studien dazu, welche Firmen heutzutage bereits diese Technologie einsetzen (Buchhaltung, Engineering, Programmierung, Texte erstellen) - und das geht gerne hoch bis auf 30%.
Doch selbst in "der IT" hat das Thema nicht für jeden dort Tätigen die Relevanz, die es verdient... "die IT" gibt es halt auch nicht.
So kam es zu dem Gespräch mit einem Freund.
Der "Heinz-Effekt"
Gespannt auf die Meinung des Freundes zu den aktuellen Entwicklungen musste ich feststellen, dass er keine Meinung hatte, das Phänomen weder kannte noch um dessen - zukünftige - Bedeutung ahnte.
"ChatGPT" hatte er allerdings schon gehört: Er erzählte, dass ein Kollege - nennen wir ihn "Heinz" - sich mit einem längeren Text per Mail an die Kollegen in den Ruhestand verabschiedete.
Im Nachsatz stand dann wohl, dass er den Abschieds-Text mit ChatGPT hat erstellen lassen.
"Das ist doch nicht Heinz!?!"
"Man hat doch sofort gemerkt, dass das nicht der Heinz geschrieben hat - ich kenne den seit Jahren, das hat dem NULL ähnlich gesehen" - Gedächtniszitat des Freundes.
"Wieso macht man das, wenn's sofort auffällt???"
Ich versuchte mich dann in folgender Erklärung:
Man kann jeden Text mit LLM (Large Language Models) erstellen lassen. Nur... persönlich ist das nicht. Möchte man einen Text persönlich(er) schreiben lassen, muss man das System trainieren.
Wenn Heinz seinen Text so aussehen lassen will, als ob er ihn geschrieben hat, dann muss er das System mit Daten füttern, die dem Modell zeigen, wie er schreibt. Mails, Chatprotokolle, Docs, was sich so angesammelt hat. Er muss das System genau so trainieren mit eigenen Daten. Je mehr Daten, desto besser.
Hat das Modell ausreichend Daten, kann es - im Idealfall - den nächsten Abschied in den Ruhestand genau so formulieren, wie es Heinz selber getan hätte.
Das ist die Grundlage von Large Language Models
Künstliche Intelligenz weiß nicht um die Bedeutung von Worten, Bildern, Formeln oder Tönen. Sie kennt nur Daten und berechnet Wahrscheinlichkeiten. Je mehr Daten, desto besser werden die Ergebnisse!
Anwendungsbereiche
Daraus ergeben sich - klar - mannigfaltige Einsatzgebiete, nicht nur für einen Text eines Renters in Spe. Maschinelles Lernen findet sich überall! Überall dort, wo Daten Eigenschaften beschreiben. Und von unbekannten Eigenschaften auf Daten zurückgeschlossen werden kann - die bis dahin nicht bekannt waren.
Medizin, Forensik, Meteorolgie - oder Apps für das Smartphone - es gibt bereits zahlreiche Apps, die auf KI basieren..
Ein "einfaches" Beispiel ist die App "Flora Incognita". Mit ihr kann man ein Foto eine Pflanze dem Namen der Pflanze zuordnen. Auf Grundlage aber-Tausender Fotos, mit dem die KI (die dahinter steckt) trainiert wurde.
Mit jedem hochgeladenen - und als vom User stimmig bewerteten - Foto lernt die KI hinzu. Die Ergebnisse werden besser und besser, je mehr Daten zur Verfügung stehen.
Nur ein kleiner Einblick
... aber die Hoffnung, mit dem Post für etwas Klarheit im Nebel der aktuellen Berichterstattung rund um das Thema "Künstliche Intelligenz" beigetragen zu können.
Einfach mit dem Heinz und seinem - unsachgemäßen - Einsatz. Man lernt ja auch aus Fehlern anderer.