Künstliche Intelligenz (KI) umfasst viele komplexe, neue Technologien, für die früher menschliche Eingaben erforderlich waren und die jetzt von einem Computer ausgeführt werden kann. Computer können erweiterte Funktionen ausführen, die in der Vergangenheit verwendet wurden, um Informationen zu verstehen und zu empfehlen. Mit KI können Computer sogar neue Inhalte generieren.
Das Akronym „AI“ wird oft synonym verwendet, um verschiedene Arten von Technologien zu repräsentieren, aus denen das KI-Feld besteht.
Gängige KI-Konzepte
Für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gibt es eine Reihe von Begriffen und Konzepten, die für Sie nützlich sein können. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie KI in der Praxis und im Web einsetzen können
Allgemeine KI
Im Großen und Ganzen ist allgemeine KI ein nicht menschliches Programm oder Modell, das ein breites Spektrum an Problemlösungen und Kreativität aufzeigt. Ein model ist eine sehr große mathematische Gleichung, die eine Reihe von Parametern und eine Struktur enthält, die eine Maschine benötigt, um eine Ausgabe zurückzugeben.
Mit allgemeiner KI können Sie verschiedene Arten von Aufgaben ausführen, z. B. Daten analysieren, Text übersetzen, Musik komponieren, Krankheiten erkennen und vieles mehr.
Schmale KI
Die schmale KI ist ein System, das eine einzelne oder bestimmte Teilmenge von Aufgaben ausführen kann. Beispiel: Ein Computer, auf dem ein Schach gegen einen menschlichen Gegner gespielt wird (nicht zu verwechseln mit dem Mechanical Turk). Die Narrow-KI hat einen vordefinierten Satz von Parametern, Einschränkungen und Kontexten, die nachvollziehbar erscheinen, aber tatsächlich nur Antworten auf eine Gleichung sind.
Dies kann in der Praxis bei Gesichtserkennungssystemen, Sprachassistenten und Wettervorhersagen auftreten. Sie können sehr spezifische Modelle verwenden, um bestimmte Funktionen auf Ihren Websites und in Ihren Apps zu verbessern.
Sie haben beispielsweise eine Website speziell für Filme erstellt, auf der sich Nutzer anmelden, ihre Lieblingsfilme bewerten und neue Filme entdecken können. Sie können eine bereits ausgefüllte Datenbank verwenden, um Filme anhand der Seite zu empfehlen, die sie gerade besuchen. Alternativ können Sie ein eng gefasstes KI-Modell verwenden, das das Nutzerverhalten und die Präferenzen analysiert, um die relevantesten Informationen für diesen Leser anzuzeigen.
Generative KI
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell in neuronalen Netzwerken mit vielen Parametern, mit denen Sie eine Vielzahl von Aufgaben ausführen können, z. B. das Generieren, Klassifizieren oder Zusammenfassen von Text oder Bildern.
_Generative AI_reagiert auf Eingaben und erstellt Inhalte, die auf dem Kontext und Arbeitsspeicher eines LLM basieren. Dies geht über den Musterabgleich und die Vorhersagen hinaus. Zu den gängigsten generativen KI-Tools gehören:
- Gemini von Google
- Chat-GPT von Open AI
- Claude von Anthropic
- Copilot von Microsoft
- Und viele weitere...
Mit diesen Tools können schriftliche Prosa, Codebeispiele und Bilder erstellt werden. Sie können Ihnen helfen, einen Urlaub zu planen, den Ton einer E-Mail abzuschwächen oder professionell zu gestalten oder verschiedene Arten von Informationen in Kategorien zu klassifizieren.
Es gibt unzählige Anwendungsfälle, sowohl für Entwickler als auch für Nicht-Entwickler.
Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Form von KI, bei der ein Computer ohne explizite Programmierung lernt. Wo KI versucht, Informationen zu generieren, ermöglicht ML Computern, aus Erfahrung zu lernen. ML besteht aus Algorithmen, um Vorhersagen von Datasets zu treffen.
ML ist der Prozess des Trainings eines Modells, um nützliche Vorhersagen zu treffen oder Inhalte aus Daten zu generieren.
Angenommen, wir möchten eine Website erstellen, auf der das Wetter an einem bestimmten Tag bewertet wird. Traditionell kann dies von einem oder mehreren Meteorologen durchgeführt werden, die eine Darstellung der Erdatmosphäre und -oberfläche erstellen, die Wettermuster berechnen und vorhersagen und durch Vergleich der aktuellen Daten mit dem historischen Kontext eine Bewertung festlegen können.
Stattdessen könnten wir einem ML-Modell eine enorme Menge an Wetterdaten zur Verfügung stellen, bis das Modell die mathematische Beziehung zwischen Wettermustern, historischen Daten und Richtlinien dazu lernt, was das Wetter an einem bestimmten Tag gut oder schlecht macht. Wir haben dies im Web erstellt.
Deep Learning
Deep Learning (DL) ist eine Klasse von ML-Algorithmen. Ein Beispiel sind neuronale Deep-Learning-Netzwerke (Deep Neural Networks, DNN), die versuchen, die Art und Weise zu modellieren, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeiten soll.
Herausforderungen mit KI
Die Entwicklung und Verwendung von KI stellt uns vor einige Herausforderungen. Im Folgenden finden Sie einige Highlights, die Sie beachten sollten.
Datenqualität und -aktualität
Große Datasets, die zum Trainieren verschiedener KI-Modelle verwendet werden, sind oft kurz nach ihrer Verwendung veraltet. Wenn Sie also nach den neuesten Informationen suchen, können Sie von Prompt Engineering profitieren, um die Leistung eines KI-Modells bei bestimmten Aufgaben zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Datasets können unvollständig oder zu klein sein, um einige Anwendungsfälle effektiv zu unterstützen. Es kann nützlich sein, mit mehreren Tools zu arbeiten oder das Modell an Ihre Anforderungen anzupassen.
Bedenken in Bezug auf Ethik und Voreingenommenheit
KI-Technologie ist spannend und hat viel Potenzial. Letztlich werden Computer und Algorithmen jedoch von Menschen erstellt, mit Daten trainiert, die von Menschen erfasst werden, und unterliegen daher verschiedenen Herausforderungen. So können Modelle beispielsweise menschliche Vorurteile und schädliche Stereotypen lernen und verstärken, was sich direkt auf das Ergebnis auswirkt. Es ist wichtig, beim Entwickeln von KI-Technologie mit der Minderung von Verzerrungen Priorität zu haben.
In Bezug auf das Urheberrecht von KI-generierten Inhalten gibt es zahlreiche ethische Überlegungen. Wem gehört die Ausgabe, insbesondere wenn sie stark durch urheberrechtlich geschützte Inhalte beeinflusst oder direkt von diesem kopiert wurde?
Bevor du neue Inhalte und Ideen erstellst, solltest du bestehende Richtlinien zur Verwendung des von dir erstellten Materials berücksichtigen.
Sicherheit und Datenschutz
Viele Webentwickler geben an, dass Datenschutz und Sicherheit ihre größten Sorgen bei der Nutzung von KI-Tools sind. Dies gilt insbesondere für geschäftliche Zusammenhänge mit strengen Datenanforderungen, wie Behörden und Gesundheitsunternehmen. Es ist ein Problem, dass Nutzerdaten über Cloud APIs mehr Dritten zugänglich gemacht werden. Es ist wichtig, dass jegliche Datenübertragungen sicher sind und kontinuierlich überwacht werden.
Die On-Device-KI kann für diese Anwendungsfälle der Schlüssel sein. MediaPipe ist eine Work-in-Progress-Lösung für das Problem, aber es gibt noch viel mehr Forschung und Entwicklung zu erledigen.
Erste Schritte mit KI im Web
Nachdem Sie nun mit den vielen Arten von künstlicher Intelligenz vertraut sind, können Sie überlegen, wie Sie vorhandene Modelle nutzen können, um produktiver zu werden und bessere Websites und Webanwendungen zu erstellen.
Mit KI können Sie:
- Optimieren Sie die automatische Vervollständigung für die Suche auf Ihrer Website.
- Mit einer intelligenten Kamera das Vorhandensein gängiger Objekte wie Menschen oder Haustiere erkennen
- Beseitigen Sie Kommentarspam mit einem Natural Language Model.
- Steigern Sie Ihre Produktivität, indem Sie die automatische Vervollständigung für Ihren Code aktivieren.
- Erstellen Sie eine WYSIWYG-Schreiberfahrung mit Vorschlägen für das nächste Wort oder den nächsten Satz.
- Eine menschenfreundliche Erklärung eines Datasets bereitstellen.
- Mehr…
Vortrainierte KI-Modelle können eine großartige Möglichkeit sein, unsere Websites, Webanwendungen und Produktivität zu verbessern, ohne dass Sie ein vollständiges Verständnis dafür benötigen, wie die mathematischen Modelle erstellt und komplexe Datasets erfasst werden, die den beliebtesten KI-Tools zugrunde liegen.
Die meisten Modelle erfüllen Ihre Anforderungen möglicherweise sofort und ohne weitere Anpassungen. Bei der Abstimmung wird ein Modell, das bereits mit einem großen Dataset trainiert wurde, für Ihre spezifischen Nutzungsanforderungen weiterentwickelt. Es gibt eine Reihe von Techniken zur Feinabstimmung eines Modells:
- Bestärkendes Lernen von Human Feedback (RLHF) ist ein Verfahren, bei dem menschliches Feedback verwendet wird, um die Ausrichtung eines Modells an menschliche Präferenzen und Absichten zu verbessern.
- Die Low-Rank Adaption (LoRA) ist eine Parameter-effiziente Methode für LLMs, mit der die Anzahl der trainierbaren Parameter reduziert wird, während die Modellleistung aufrechterhalten wird.