Was ist das Geheimnis hinter künstlicher Intelligenz?

Das Geheimnis der künstlichen Intelligenz: Warum AI so gut funktioniert

• In der heutigen Zeit wird viel über künstliche Intelligenz gesprochen. Künstliche Intelligenz hier, künstliche Intelligenz dort. Doch was mich am meisten fasziniert, ist, dass kaum jemand darüber spricht, warum sie so gut funktioniert. Es geht nicht nur um das, was manchmal als das Blackbox-Problem bezeichnet wird, nämlich dass niemand wirklich weiß, warum eine KI zu diesem oder jenem Ergebnis kommt.

• Man füttert sie mit Daten, stellt ihr eine Frage und sie gibt eine Antwort. Aber sie kann nicht erklären, warum diese Antwort Sinn ergibt und manchmal auch nicht. Es ist wie bei einem Teenager, aber ohne das Augenrollen. Ein etwas veraltetes, aber anschauliches Beispiel für das Blackbox-Problem war die KI, die damit beauftragt wurde, herauszufinden, welche Patienten in einer Notaufnahme an einer Lungenentzündung erkrankt sind. Sie stellte fest, dass Menschen mit Asthma ein besonders geringes Risiko hatten.

• Grund dafür war, dass in der Trainingsprobe die Menschen mit Asthma und Symptomen einer Lungenentzündung sofort auf die Intensivstation gebracht wurden, während andere eine verzögerte Behandlung erhielten, die zu schlechteren Ergebnissen führte. Aus Gründen wie diesen möchten wir gerne wissen, warum ein Modell zu diesem oder jenem Ergebnis gekommen ist. Wir vertrauen nicht auf Blackboxen, und tatsächlich gibt es viele Bemühungen, dass KI ihre Schlussfolgerungen erklären kann.

• Doch das ist nicht das Problem, über das ich heute spreche. Ich spreche auch nicht über das Problem der schlecht spezifizierten Ziele, die zu unbeabsichtigten Ergebnissen führen können, wie eine kürzlich von Forschern der Universität durchgeführte Studie.

Das Geheimnis der künstlichen Intelligenz: Warum AI so gut funktioniert

Die Kunst des Überpassens in künstlicher Intelligenz

• In der Welt der künstlichen Intelligenz gibt es eine faszinierende Herausforderung, die als Überpassen bekannt ist. Diese Problematik tritt auf, wenn ein Modell so eng an die Trainingsdaten angepasst ist, dass es Schwierigkeiten hat, zukünftige Vorhersagen zu treffen. Ein einfaches Beispiel dafür ist die Anpassung einer komplexen Funktion an nur wenige Datenpunkte. Dadurch wird die Vorhersage für neue Datenpunkte extrem ungenau.

• Die Konsequenzen des Überfittens sind äußerst interessant, da sie die Grenzen der Genauigkeit von künstlicher Intelligenz aufzeigen. Je flexibler das Modell ist und je mehr Parameter es besitzt, desto besser kann es an die vorhandenen Daten angepasst werden. Dies führt jedoch dazu, dass die Vorhersagen weniger verlässlich werden, da das Modell Mühe hat, generalisierbare Muster zu erkennen.

• Der Einsatz von großen Sprachmodellen und anderen künstlichen Intelligenzen, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren, stellt uns vor die Herausforderung, das Überpassen zu minimieren. Diese Modelle bestehen aus einer Vielzahl von Gewichten, die während des Trainings angepasst werden. Die Kunst besteht darin, diese Gewichte so zu kalibrieren, dass das Modell präzise Vorhersagen treffen kann, ohne an Überpassen zu leiden.

• Es ist wichtig, die Balance zwischen Anpassung an die Trainingsdaten und der Fähigkeit zur Verallgemeinerung zu finden. Eine effektive Strategie ist die Verwendung von Regularisierungstechniken, die dazu dienen, die Komplexität des Modells zu begrenzen und somit Überpassen zu vermeiden. Durch diese Maßnahmen können wir sicherstellen, dass künstliche Intelligenz nicht nur präzise, sondern auch zuverlässig ist.

Die Kunst des Überpassens in künstlicher Intelligenz

Die Magie der Neuronalen Netze: Ein Blick in die Welt der künstlichen Intelligenz

• Die Welt der künstlichen Intelligenz und neuronalen Netze fasziniert Forscher und Technikbegeisterte auf der ganzen Welt. Durch kontinuierliches Training können neuronale Netze dazu gebracht werden, auch unbekannte Muster zu erkennen und richtige Antworten zu liefern.

• Die heutigen neuronalen Netze sind wahre Giganten mit mehreren Milliarden bis hin zu einem Billionen Parametern. Doch das Faszinierende ist, dass sie trotz ihrer Komplexität nicht zu Überanpassungen neigen.

• Bei allen Modellen, ob einfach oder komplex, geht es darum, ein Gleichgewicht zwischen der Anpassung an vorhandene Daten und der Sensitivität für neue Daten zu finden. Eine Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu sensibel für einzelne Datenpunkte ist und daher neue Daten nicht gut vorhersagen kann.

• Es gibt einen sweet spot, an dem das Modell gut auf die vorhandenen Daten passt und gleichzeitig auch neue Daten gut verarbeiten kann. Sobald man jedoch über diesen Punkt hinausgeht, passt das Modell zu gut auf die vorhandenen Daten und vernachlässigt die Vorhersage neuer Informationen.

• Interessanterweise zeigt sich bei den neuesten neuronalen Netzen ein phänomenales Phänomen: Wenn man die Anzahl der Parameter kontinuierlich erhöht, sinkt die Fehlerkurve erneut. Dieses Phänomen wurde als 'double decent' in einem Paper von 2019 beschrieben, doch die genaue Ursache bleibt bis heute ein Rätsel.

Die Magie der Neuronalen Netze: Ein Blick in die Welt der künstlichen Intelligenz

Die Faszination der künstlichen Intelligenz: Einblicke in neuronale Netzwerke und Sprachmodelle

• Künstliche Intelligenz ist heutzutage allgegenwärtig und spielt eine immer wichtigere Rolle in unserem Leben. Trainingseinläufe basieren fast immer auf einem Modus, der von so wenigen relevanten Parametern wie möglich dominiert wird, und dann erfolgt die Feinabstimmung mit den verbleibenden Parametern. Doch ob das richtig ist, bleibt unklar. Dieses Problem stellt eine faszinierende Frage dar, die uns möglicherweise Einblicke in die Funktionsweise des menschlichen Gehirns oder in die Entstehung von Komplexität im Allgemeinen geben könnte.

• Ein interessanter Aspekt ist auch die Frage, wie die Software funktioniert, die wir der Welt übergeben. Ein tieferes Verständnis könnte von Vorteil sein. Wenn Sie mehr über neuronale Netzwerke und große Sprachmodelle erfahren möchten, empfehle ich Ihnen, die Kurse auf brilliant.org zu besuchen. Alle Kurse auf Brilliant enthalten interaktive Visualisierungen und werden mit Nachfragen geliefert. Diese Methode hat sich als sehr effektiv erwiesen, um Neues zu lernen und ein besseres Verständnis für die Materie zu entwickeln, was wiederum die allgemeinen Problemlösungsfähigkeiten stärkt.

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Die Faszination der künstlichen Intelligenz: Einblicke in neuronale Netzwerke und Sprachmodelle

Conclusion:

Künstliche Intelligenz ist faszinierend und spielt eine immer bedeutendere Rolle. Die Herausforderungen wie das Überpassen und die Balance zwischen Anpassung und Verallgemeinerung zeigen die Komplexität der künstlichen Intelligenz.

Q & A