Was ist eigentlich KI?
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Das Dokument von Prof. Dr. Knut Linke behandelt die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), definiert deren Arten und erläutert deren Anwendungen in der Arbeitswelt und im E-Learning. Es werden Konzepte wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und generative KI diskutiert, die für spezifische Aufgaben trainiert werden. Zudem wird auf die Herausforderungen und Grenzen von KI-Modellen eingegangen, einschließlich der Notwendigkeit menschlichen Inputs und Techniken wie Prompt Engineering.
Was ist eigentlich KI?
- 1. Prof. Dr. Knut Linke 18.10.2023 WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
- 2. 19.10.2023 OMS - 18.10.2023 - Was ist künstliche Intelligenz? 2 WER BIN ICH? Studium Informatik, WI & BWL in der EU & den USA Professor für Informatik an der IU in Hannover (und virtuell in ganz Deutschland) Lehre: Informatik- und Forschungsgrundlagen, Projekt- und Softwaremanagement, praktische KI, Onlinemedien Forschungsschwerpunkte: Anforderungen der Arbeitswelt im Kontext von IT und E-Learning
- 4. Normdefinition: „Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliches Denken und Lernen zu vollziehen. KI nutzt Techniken aus Informatik, Mathematik, Statistik und Psychologie. Durch maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke können KI-Systeme trainiert werden, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.“
- 5. Die Nachahmung von menschlicher Intelligenz beinhaltet: 1. Lernen (Erlangen von Informationen und Regeln für die Anwendung dieser Informationen) 2. Schlussfolgern (Anwendung von Regeln, um annähernde oder endgültige Schlussfolgerungen zu ziehen) 3. Selbstkorrektur.
- 6. Drei KI-Arten: 1. Schwache KI (Narrow AI): Spezialisiert auf eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Problem. 2. Starke KI (General AI): Soll in der Lage sein, menschenähnliche Intelligenz zu besitzen und verschiedene komplexe Aufgaben zu bewältigen. 3. Superintelligenz: Hypothetische Form von KI, die eine Intelligenz besitzt, die weit über das menschliche Niveau hinausgeht.
- 7. Quelle: https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2023-gartner-hype-cycle (Mobile AI) (Ethical AI) (Steckkasten KI) „logisch denkende KI“
- 9. Generative KI: KI die für einen bestimmten Zweck trainiert ist und für diesen Zweck Inhalte generieren kann
- 11. Meinungsbild: „Wer nutzt ChatGPT, Bing oder Google KI im Unternehmen?“
- 14. Ein Generative Pre-trained Transformer (GPT) wird in zwei Phasen trainiert: 1. Während des Vortrainings werden die Modelle auf öffentlich verfügbaren Textdaten trainiert, um ein umfassendes Verständnis der menschlichen Sprache zu entwickeln. 2. In der Feinabstimmungsphase wird das System an spezifische Aufgaben oder Domänen angepasst. Dies geschieht durch das Training auf einem kleineren, auf die Aufgabe oder Domäne spezifischen Datensatz.
- 15. Model Data Parameter Token length GPT-1 Webcrawling, BookCorpus 117 Mil. 1024 GPT-2 Webcrawling, BookCorpus, WebText 1.5 Bil. 2048 GPT-3 Webcrawling, BookCorpus, Wikipedia, Books, Articles and more 175 Bil. 4096 GPT-4 > 1 Tril. Unknown
- 16. Large Language Models Entschlüsselt Texte basierend auf Kontext, Wort- und Silbenreihenfolge, Labels & Regeln und Kontexten
- 17. Large Language Models Aufmerksamkeitsmechanismen ermöglichen dem Modell das Verständnis der Beziehungen zwischen Wörtern in einer Sequenz für die Generierung kohärenter und grammatikalisch korrekter Antworten
- 18. Large Language Models ChatGPT generiert Sequenzen, indem es das wahrscheinlichste Token auswählt und basierend auf vorherigen Tokens vorhersagt
- 20. Im Bereich der Sprachverarbeitung kann ein Token ein Wort, ein Satzzeichen oder sogar ein einzelner Buchstabe sein. Tokens ermöglichen es der KI, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und nützliche Informationen zu extrahieren. In einem Satz wie "Ich liebe KI" könnte jedes Wort ("Ich", "liebe", "KI") als separates Token betrachtet werden. In einem anderen Kontext könnten die Buchstaben ("l", "o", "v", etc.) als separate Tokens behandelt werden. ChatGPT = 1 Token ~4 Zeichen (engl.)
- 21. KI als Assistent Quelle: https://iubhfs.sharepoint.com/sites/IUG-Intranet-GPT/SitePages/News-from-Havard-Business-School-.aspx/; https://synapsenstau.de/t-shaped-skills/
- 22. KI als Assistent Quelle: https://iubhfs.sharepoint.com/sites/IUG-Intranet-GPT/SitePages/News-from-Havard-Business-School-.aspx/; https://synapsenstau.de/t-shaped-skills/
- 23. KI als eigenes System Quelle: https://iubhfs.sharepoint.com/sites/IUG-Intranet-GPT/SitePages/News-from-Havard-Business-School-.aspx/; https://synapsenstau.de/t-shaped-skills/
- 24. KI verbessert sich selber Quelle: https://iubhfs.sharepoint.com/sites/IUG-Intranet-GPT/SitePages/News-from-Havard-Business-School-.aspx/; https://synapsenstau.de/t-shaped-skills/
- 25. KI ist schnell einsatzbereit Quelle: https://www.iu.de/news/mit-eigenem-ki-lernbuddy-zum-lernerfolg-iu-personalisiert-bildung-mit-kuenstlicher-intelligenz/
- 26. KI als Assistent - Entwicklung 1. Folge: Entwicklung von spezialisierten KI-Systemen für Nischen-Anwendungen / Kommunikation 2. Folge: Entwicklung von AutoBots, die eigenständig Aufgaben übernehmen können (~2024) Zusammenführen von Bots: Erste Grundlage für eine starke KI Quelle: : https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/The-economic-potential-of-generative-AI-The-next-productivity-frontier#business-value /
- 27. KI als Assistent 1. Folge: Entwicklung von spezialisierten KI-Systemen für Nischen-Anwendungen / Kommunikation 2. Folge: Entwicklung von AutoBots, die eigenständig Aufgaben übernehmen können (~2024) Zusammenführen von Bots: Erste Grundlage für eine starke KI Quelle: : https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/The-economic-potential-of-generative-AI-The-next-productivity-frontier#business-value /
- 28. Das Technik den Menschen dauerhaft arbeitslos macht, war bisher einer der erfolglosesten Versuche der Menschheit - Herausforderungen waren bisher immer die Angst und Bedenken vor der Technik. Werden wir ersetzt?
- 29. …
- 30. Werden wir ersetzt? 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Improved product offerings through the integration of AI features Increased revenue in core business Building new business areas Reduced costs in core business Others AI Pioneeres
- 31. Limits? Ja. Quelle: de Vries (2023). The growing energy footprint of artificial intelligence. https://doi.org/10.1016/j.joule.2023.09.004 ChatGPT-Anfragen sind signifikant rechenintensiver (kostenintensiver) als reguläre Suchanfragen. Als Folge werden KI-Modelle zunehmend optimiert.
- 32. Limits? Quelle: Chen, Zaharia & Zou (2023). How is ChatGPT‘s Behavior Changing over Time? Stanford University / UC Berkeley. https://arxiv.org/pdf/2307.09009.pdf/ ChatGPT-Anfragen sind signifikant rechenintensiver (kostenintensiver) als reguläre Suchanfragen. Als Folge werden KI-Modelle zunehmend optimiert.
- 33. Limits? Quelle: Chen, Zaharia & Zou (2023). How is ChatGPT‘s Behavior Changing over Time? Stanford University / UC Berkeley. https://arxiv.org/pdf/2307.09009.pdf/ Chain of Thought may be disabled or shortened. Standard responses are used to exclude certain types of questions.
- 34. Limits? Quelle: Chen, Zaharia & Zou (2023). How is ChatGPT‘s Behavior Changing over Time? Stanford University / UC Berkeley. https://arxiv.org/pdf/2307.09009.pdf/ Chain of Thought may be disabled or shortened. Standard responses are used to exclude certain types of questions.
- 35. Technical Limits Generative KI braucht immer wieder neue Impulse / menschlichen Input (Fragestellungen / Antworten) – KI kann nur schwer mit KI-Inhalte trainiert werden Generative KI gibt nur ihr „bekannte“ Inhalte wieder und ist in der Antwortkomplexität begrenzt Prompting will (muss) gelernt sein (Prompt Engineering)
- 38. Gibt es generelle Regeln? Quelle: https://iubhfs.sharepoint.com/sites/IUG-Intranet-GPT/SitePages/News-from-Havard-Business-School-.aspx/; https://synapsenstau.de/t-shaped-skills/ Ein Roboter darf kein menschliches Wesen (wissentlich) verletzen oder durch Untätigkeit (wissentlich) zulassen, dass einem menschlichen Wesen Schaden zugefügt wird. Ein Roboter muss den ihm von einem Menschen gegebenen Befehlen gehorchen – es sei denn, ein solcher Befehl würde mit Regel eins kollidieren. Ein Roboter muss seine Existenz beschützen, solange dieser Schutz nicht mit Regel eins oder zwei kollidiert.
- 39. Llama2 Was sagt die KI? ;-) Quelle: https://iubhfs.sharepoint.com/sites/IUG-Intranet-GPT/SitePages/News-from-Havard-Business-School-.aspx/; https://synapsenstau.de/t-shaped-skills/ llama-2 (Meta) Qwen (Alibaba)
- 40. IU International Hochschule Duales Studium Siemensstraße 10 30173 Hannover Prof. Dr. Knut Linke 0511 310109 35 [email protected] DANKE FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT
Hinweis der Redaktion
- #4: Dunning-Kruger-Effekt