Chat GPT und Deep-Fakes: Was ist Machine Learning? So funktioniert KI

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in aller Munde. Dem liegt das sogenannte Machine Learning zugrunde. Wir erklären Ihnen, was das ist.

Anwendungen, die auf KI beruhen, sind vielseitig einsetzbar. Sie beantworten unter anderem komplexe Fragestellungen, programmieren Software und erstellen Bilder. Aber auch ein unethischer Gebrauch, etwa für Deepfake-Videos oder Stimmenimitationen, ist möglich. Dabei nutzt die Technik eine vorhandene Datenbasis, um neue Inhalte zu generieren.

Die Funktionsweise:

Bei Künstlicher Intelligenz greifen die Prinzipien des Machine Learning (Maschinelles Lernen). Hierbei speist man die Systeme zunächst mit Daten. Anschließend analysieren sie diese, um wiederkehrende Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Die festgestellten Muster benutzen sie schließlich, um daraus neue Inhalte zu erstellen.

Maschinelles Lernen zielt darauf ab, dass sich die Anwendungen selbstständig verbessern, je häufiger sie benutzt werden. Auch das Einspielen neuer Daten in die Systeme trägt dazu bei, dass diese immer präziser werden. Das Ziel ist, das kognitive Handeln von Menschen durch KI möglichst präzise zu imitieren.

Machine Learning verbessert sich selbst

Das ist allerdings nur dann möglich, wenn die Datensätze vollständig und korrekt sind. Erfüllen sie diese Voraussetzungen nicht, sind die Vorhersagen der Anwendung und der daraus abgeleiteten Handlungen nicht zielführend.

Wer KI-Systeme nutzt, muss die Daten deswegen sorgfältig prüfen, bevor er diese einspeist. Gegebenenfalls ist es erforderlich, sie zu bereinigen oder um weitere Datensätze zu erweitern.

Verschiedene Einsatzmöglichkeiten

Der Chatbot ChatGPT beantwortet die Fragen der User anhand eines statistischen Modells. Das System ermittelt mit einem Wort-für-Wort-Prinzip, welches Wort unter der zugrundeliegenden Fragestellung am wahrscheinlichsten auf das vorherige folgt. So entstehen Sätze, die meistens grammatikalisch korrekt sind, inhaltlich aber durchaus falsch sein können.

Auch Systeme, die Deepfakes erstellen, benötigen eine ausreichende Datenbasis. Dabei handelt es sich um Audio- oder Videomitschnitte, mit denen sie Gestik und Mimik analysieren und anschließend reproduzieren.

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Abgesehen von den populären Anwendungsbereichen können beispielsweise Wissenschaftler und Verantwortungsträger in Unternehmen mit maschinellem Lernen Prognosen in komplexen Themenfeldern aufstellen. Zudem kommt Machine Learning bei der Entwicklung von autonom fahrenden Autos zum Einsatz.