Was ist eine Ki genau, muss das programmiert werden? wie lange Zeit benötigt es auf diesem Gebiet ein Experte zu sein?

Und da es in deiner Frage um ki geht, ist die Antwort von ki generiert. 😉

Was ist eine KI?

Eine Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das darauf abzielt, Maschinen oder Computersystemen die Fähigkeit zu verleihen, Aufgaben zu lösen, die normalerweise menschliches Denken erfordern. Beispiele sind Spracherkennung, Bilderkennung, Entscheidungsfindung oder Problemlösung.

KI kann grob in drei Kategorien unterteilt werden:

1. Schwache KI (Weak AI): Speziell auf eine Aufgabe fokussiert, wie Sprachassistenten (z. B. Siri, Alexa).

2. Starke KI (Strong AI): Ein hypothetisches System, das wie ein Mensch denkt, versteht und handelt.

3. Superintelligente KI: Ein theoretisches Konzept, das über menschliche Intelligenz hinausgeht.

Die meisten aktuellen KI-Systeme basieren auf Machine Learning (ML), wobei Algorithmen aus Daten lernen, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.

Muss KI programmiert werden?

Ja, KI muss programmiert werden, aber nicht unbedingt auf herkömmliche Weise. Der Prozess umfasst:

1. Datenaufbereitung: Rohdaten sammeln, bereinigen und strukturieren.

2. Algorithmusauswahl: Auswahl eines Modells (z. B. neuronale Netze).

3. Training: Das Modell wird mit den vorbereiteten Daten trainiert.

4. Evaluation: Überprüfung, ob das Modell korrekt arbeitet.

5. Optimierung: Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz.

Häufig werden Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-Learn verwendet, um diesen Prozess zu vereinfachen. Für einfache Anwendungen muss man keine komplexen Algorithmen selbst schreiben – viele Bausteine sind bereits vorgefertigt.

Wie lange dauert es, ein Experte zu werden?

Die Zeit hängt von deinem Vorwissen und der gewünschten Expertise ab. Ein möglicher Weg:

1. Grundlagen (6–12 Monate)

• Programmieren lernen (z. B. Python).

• Mathematik (Linearalgebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik).

• Einführung in KI und Machine Learning.

2. Aufbauwissen (1–2 Jahre)

• Tieferes Verständnis von Machine Learning und neuronalen Netzen.

• Projekte erstellen und experimentieren.

• Nutzung von KI-Frameworks und Bibliotheken.

3. Expertenniveau (3–5 Jahre)

• Forschung in spezialisierten Bereichen (z. B. Computer Vision, Natural Language Processing).

• Fortgeschrittene Themen wie Reinforcement Learning oder Generative Modelle.

• Veröffentlichung wissenschaftlicher Arbeiten oder komplexe Projekte.

Regelmäßiges Lernen und praktische Erfahrungen sind entscheidend, um Experte zu werden.

Künstliche Intelligenz ist zunächst mal ein Marketingbegriff. Das hat mit Intelligenz erstmal überhaupt nichts zu tun.

Grundlage für diese ganze Geschichte sind neuronale Netze. Das wurde schon im letzten Jahrtausend entwickelt hat sich aber so richtig nicht durchgesetzt. Bei Wikipedia kannst du nachlesen wie neuronale Netze funktionieren und programmiert werden.

Ein sogenanntes large language Model LLM wie ein neuronales Netz auch genannt wird ist ein trainiertes neuronales Netz. Das heißt es stellt für bestimmte Eingabeparameter bestimmte Ausgaben zur Verfügung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern ist die Ausgabe nicht deterministisch sondern hängt von der Eingabe und von dem Trainingszustand des Netzwerkes ab.

Um ein neuronales Netz zu trainieren muss es eine Menge von Informationen erhalten die bereits klassifiziert sind. Also wenn du ein LLM haben willst das erkennt ob auf einem Bild Personen zu sehen sind dann muss das LLM vorher mit tausenden oder Hunderttausenden Bildern trainiert werden. Auf den Bildern müssen von Hand die Personen markiert und dem LLM bekannt gemacht werden.

Erst dann kann das LLM mit unbekannten Bildern arbeiten und mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit sagen ob auf einem ihm unbekannten Bild eine Person zu sehen ist oder nicht.