Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

Funktionsweise von KI: von Daten zum zuverlässigen System

Damit Künstliche Intelligenz verlässliche Ergebnisse liefert, muss sie einen Lernprozess durchlaufen. Schritt für Schritt wird aus gesammelten Daten ein trainiertes Modell, das Muster erkennt und auf neue Aufgaben reagieren kann. Die folgenden Abschnitte zeigen, wie sich dieser Weg vom Rohmaterial bis zur einsatzbereiten KI gestaltet.

1. Daten als Rohstoff

Damit eine KI überhaupt etwas lernen kann, braucht sie Daten – und zwar möglichst viele. Diese Daten sind das Material, aus dem Muster erkannt und Entscheidungen abgeleitet werden. Sie können in ganz unterschiedlichen Formen auftreten: Texte, Zahlen, Bilder, Videos oder Sprachaufnahmen. Entscheidend ist dabei nicht nur die Menge, sondern auch die Qualität der Daten. Schlechte oder einseitige Daten führen zu fehlerhaften oder voreingenommenen Ergebnissen. Man kann sich Daten also als Treibstoff vorstellen, ohne den eine KI stillsteht.

2. Maschinelles Lernen

Auf Basis vielfältiger, hochwertiger und nachvollziehbarer Daten beginnt die Trainingsphase, in der KI-Systeme ihre Fähigkeiten entwickeln. Maschinelles Lernen beschreibt den Grundansatz, bei dem ein System nicht durch feste Regeln gesteuert wird, sondern durch Erfahrungen aus Daten. Die KI erkennt Muster, passt ihre Modelle schrittweise an und verbessert ihre Entscheidungen mit jedem Durchlauf.

Im Zentrum steht dabei immer derselbe Kernmechanismus: Vorhersage, Bewertung, Anpassung. So entsteht nach und nach ein Modell, das sein erworbenes Wissen auch auf neue, bisher unbekannte Daten übertragen kann. Grundsätzlich lassen sich drei Lernverfahren unterscheiden, die jeweils unterschiedliche Arten von Erfahrungen ermöglichen und später detailliert betrachtet werden.

3. Neuronale Netze und Deep Learning

Eine weiterführende Methode des maschinellen Lernens, auf der viele moderne KI-Systeme basieren, ist das Lernen mithilfe künstlicher neuronaler Netze. Ihr Aufbau ist am menschlichen Gehirn orientiert. Viele kleine Einheiten – sogenannte Neuronen – sind hierbei miteinander verbunden und verarbeiten Informationen in mehreren Schritten, d. h. Daten durchlaufen mehrere neuronale Schichten. In den vorderen Schichten werden einfache Merkmale erkannt, in späteren Schichten komplexere Strukturen.

Wenn ein solches Netz besonders viele Schichten hat, spricht man von Deep Learning. Diese Technik ermöglicht es KI, in riesigen Datenmengen Muster zu erkennen, die Menschen ansonsten verborgen bleiben. Deep Learning ist heute die Grundlage für viele Anwendungen, beispielsweise zur Spracherkennung, Übersetzung oder Analyse von Bildern.

4. Algorithmen

Algorithmen sind eindeutig definierte, logisch geordnete Schrittfolgen, die festlegen, wie ein Computer ein Problem bearbeitet. Sie geben vor, welche Berechnungen durchgeführt werden, wie Zwischenergebnisse verarbeitet werden und in welcher Reihenfolge Entscheidungen getroffen werden. Im maschinellen Lernen übernehmen Algorithmen die Rolle des technischen Motors: Sie steuern, wie ein Modell aus Beispielen lernt, indem sie Fehler berechnen, Parameter anpassen und diesen Zyklus so oft wiederholen, bis sich die Vorhersagen verbessern.

Maschinelles Lernen ist dabei der übergeordnete Ansatz, also das Prinzip, nach dem ein System durch Erfahrung besser wird. Der Algorithmus hingegen ist die konkrete Methode, die dieses Prinzip in die Praxis umsetzt. Während maschinelles Lernen beschreibt, dass eine KI aus Daten Muster ableitet, legt der Algorithmus im Detail fest, wie dieser Lernprozess abläuft. So bildet das maschinelle Lernen den Rahmen, und der Algorithmus ist das präzise Verfahren, das den Lernfortschritt Schritt für Schritt ermöglicht.

NEU: E-Book: 40 Use Cases von KI in Unternehmen

In diesem kostenlosen E-Book finden Sie konkrete Beispiele, wie KI in den verschiedensten Abteilungen eines Unternehmens Mehrwert schaffen kann.

Jetzt herunterladen

NEU: E-Book: 40 Use Cases von KI in Unternehmen

×

Welche Trainingsmethoden für KI gibt es?

Je nach Aufgabe, die das KI-Modell übernehmen soll, kommen im maschinellen Lernen von KI-Modellen verschiedene Lernverfahren, d. h. Arten von Lernalgorithmen, zum Einsatz:

• Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Die KI erhält Trainingsdaten, bei denen die richtige Antwort schon bekannt ist. Sie lernt dann, diese Zuordnung auf neue Daten zu übertragen.
• Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Die KI bekommt nur die Daten, aber keine vorgegebenen Antworten. Der Algorithmus versucht, Muster oder Gruppen eigenständig zu erkennen (z. B. Kundengruppen mit ähnlichem Kaufverhalten).
• Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Die KI probiert verschiedene Handlungen aus und bekommt Rückmeldungen in Form von Belohnung oder Strafe. So lernt sie durch Versuch und Irrtum.

Im Überblick: Ablauf eines KI-Trainingsprozesses Damit eine KI zuverlässig funktioniert, muss sie zuerst trainiert werden. Ein solcher Lern- oder Trainingsprozess läuft – unabhängig vom jeweiligen Lernverfahren – in mehreren Schritten ab:

1. Daten sammeln: Zunächst braucht die KI eine große Menge an Beispielen, etwa Bilder, Texte oder Zahlen.
2. Daten vorbereiten: Diese Rohdaten werden aufbereitet: Bilder werden in Zahlen umgewandelt, Texte in Vektoren, Störfaktoren entfernt.
3. Modell trainieren: Ein Algorithmus passt das Modell so lange an, bis es Muster in den Daten zuverlässig erkennt.
4. Vorhersagen und Entscheidungen treffen: Mit dem trainierten Modell kann die KI nun neue, unbekannte Daten verarbeiten und Ergebnisse liefern.
5. Verbesserung durch neue Daten: Je mehr Rückmeldungen und zusätzliche Daten das System erhält, desto genauer und robuster wird es mit der Zeit.

Wie funktionieren generativer KI und  Large Language Models (LLMs)?

Während klassische KI-Systeme darauf ausgelegt sind, Daten zu analysieren und Muster zu erkennen – etwa bei der Bilderkennung oder in Spam-Filtern –, geht die sogenannte generative KI noch einen Schritt weiter. Sie kann neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder sogar Videos erschaffen.

Grundlage dafür sind Large Language Models (LLMs). Diese riesigen Sprachmodelle werden mit enormen Mengen an Textdaten trainiert. Sie lernen dabei, wie Wörter, Sätze und Themen zusammenhängen, und können so eigenständig neue Texte formulieren.

Das vielleicht bekannteste Beispiel für ein LLM ist ChatGPT. Die KI erzeugt Antworten, indem sie Wort für Wort die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Satzes berechnet. Ähnlich arbeiten Bildgeneratoren, die aus Textbeschreibungen völlig neue Bilder erschaffen. Während klassische KI analysiert und entscheidet, produziert generative KI selbstständig neue Inhalte, die auf erlernten Mustern basieren. Sie wirkt dabei oft erstaunlich kreativ, versteht die Inhalte jedoch nicht, sondern berechnet nur Wahrscheinlichkeiten. Deshalb entstehen manchmal sogenannte Halluzinationen: Aussagen, die überzeugend klingen, aber schlicht falsch sind.

Webinar: Künstliche Intelligenz – Grundlagen und Best Practices

Sie möchten gerne mehr zum Thema Künstliche Intelligenz erfahren und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann? In unserem Webinar fassen wir Ihnen die wichtigsten Aspekte zusammen!

zur Anmeldung

Grenzen und Herausforderungen von KI

Der Einsatz von KI bringt viele Vorteile, ist jedoch auch mit Risiken verbunden.

Wahrscheinlichkeiten statt Wahrheiten

Da KI-Systeme im Kern auf Wahrscheinlichkeiten basieren, liefern sie nicht immer die eine richtige Antwort, sondern die rechnerisch naheliegendste. Das führt dazu, dass Ergebnisse überzeugend wirken können, aber trotzdem falsch sind.

Die Datenqualität entscheidet

Die Abhängigkeit von Trainingsdaten ist eine zentrale Schwachstelle von KI: Lernt ein System mit verzerrten oder unvollständigen Daten, werden diese Fehler in seine Entscheidungen eingebaut. KI kann also nur zuverlässig funktionieren, wenn sie aus vielfältigem und hochwertigem Material lernt.

Hoher Bedarf an Rechenleistung und Daten

Das Training von KI-Modellen erfordert viele Daten, die nicht für jeden Anwendungsfall in ausreichender Menge vorliegen. Außerdem muss ausreichend Rechenpower zur Verfügung stehen, um das Training durchzuführen. Auch das begrenzt den Einsatz von KI in der Praxis.

Mangelnde Transparenz

Ein weiteres großes Problem moderner KI-Systeme ist ihre mangelnde Nachvollziehbarkeit. Oft ist nicht klar, wie KI zu ihrem Ergebnis bzw. ihrer Entscheidung kommt. Man spricht hier von Black-Box-KI. Das birgt ethische und rechtliche Risiken. Um mehr Transparenz zu schaffen, gibt es den Forschungsbereich Explainable AI, der Methoden entwickelt, um Entscheidungswege von KI transparenter zu machen.

Fazit

Die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz beruht im Kern auf Daten, Algorithmen und mathematischen Modellen, die in einem Lernprozess zusammenwirken.

In großen Datenmengen erkennt ein KI-Modell Muster und leitet aus diesen Regeln und Wahrscheinlichkeiten ab, mit denen es Vorhersagen bzw. Entscheidungen für neue, unbekannte Daten treffen kann. Ein Algorithmus überprüft immer wieder, wie gut die Ergebnisse stimmen, und passt das Modell schrittweise an. So entsteht ein KI-System, das auf neue Eingaben reagieren kann, ohne dass jede einzelne Regel im Voraus programmiert wurde. Entscheidend für die Zuverlässigkeit dieser Systeme ist jedoch die Qualität und Vielfalt der verwendeten Datenbasis.

Auch wenn moderne KI-Modelle oft Black-Box-Charakter haben, deren Arbeit nicht lückenlos nachvollziehbar ist: KI ist kein Hexenwerk. Sie basiert auf mathematischen Berechnungen und kontinuierlicher Anpassungen. Da KI unser Leben zunehmend prägt, ist es umso wichtiger, ihre Funktionsweise zu verstehen – um sie informiert zu verwenden und sich für einen verantwortungsvollen, transparenten Einsatz der Technologie stark zu machen.

FAQ

Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz, kurz: KI, bezeichnet Systeme oder Programme, die Aufgaben übernehmen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, zum Beispiel Muster erkennen, Sprache verstehen oder Entscheidungen treffen.

Wie funktioniert KI grundsätzlich?

Die Grundlage sind Daten, Algorithmen und mathematische Modelle. Eine KI wird mit Beispielen trainiert, erkennt in diesen Daten Muster und leitet daraus Regeln ab, um mit neuen, unbekannten Daten richtig umzugehen.

Warum sind Daten so wichtig für KI?

Daten sind der Treibstoff der KI. Nur wenn sie vielfältig, groß genug und von hoher Qualität sind, kann ein KI-Modell zuverlässige Ergebnisse liefern. Fehlerhafte oder einseitige Daten führen zu verzerrten Entscheidungen.

Wie unterscheidet sich die Funktionsweise generativer KI von der klassischer KI?

Klassische KI analysiert Daten und trifft Entscheidungen, kategorisiert beispielsweise Informationen. Generative KI geht einen Schritt weiter und erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik auf Basis erlernter Muster.