5 KI-Modelle und wie sie funktionieren

Obwohl KI-Modelleerst in den letzten Jahren durch innovative Anwendungsfälle weithin bekannt geworden sind, wurden die ersten Entwicklungen schon vor Jahrhunderten gemacht. In der Geschichte der KI-Modelle gibt es keinen klaren Konsens darüber, was das erste KI-Modell war. Eines der frühesten und einflussreichsten KI-Modelle war jedoch das Perceptron, das von Frank Rosenblatt in den späten 1950er Jahren entwickelt wurde.

Das Perceptron ist eine Art neuronales Netzwerk, das in der Lage ist, auf der Grundlage von Eingaben aus der Umwelt zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Es besteht aus einer einzigen Schicht künstlicher Neuronen, die jeweils Eingaben aus der Umwelt erhalten und auf der Grundlage einer Reihe von gelernten Gewichten eine Ausgabe erzeugen. Das Modell wurde ursprünglich entwickelt, um einfache visuelle Muster wie Linien und Kurven zu erkennen. Es erregte jedoch schnell Aufmerksamkeit, weil es auch komplexere Aufgaben wie Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung lösen kann. Rosenblatts Arbeit am Perceptron legte den Grundstein für moderne neuronale Netze und Deep Learning, wie wir sie heute kennen, und ist ein Meilenstein in der Geschichte der KI-Forschung.

Obwohl Rosenblatts Arbeit große Popularität erlangte, leisteten in den folgenden Jahren viele andere Forscher/innen wichtige Beiträge zur Entwicklung von KI-Modellen. Einige prominente Beispiele sind John McCarthy, Marvin Minsky und Arthur Samuel, neben vielen anderen. Diese Forscher legten den Grundstein für die KI-Modelle, die wir heute kennen, und genau damit beschäftigt sich dieser Artikel. Er stellt fünf gängige KI-Modelle vor und erklärt, wie sie funktionieren.

1. Regelbasiertes Modell: Bei einem regelbasierten Modell wird eine Reihe von Regeln und logischen Aussagen erstellt, nach denen das System Entscheidungen trifft. Es wird normalerweise für einfache, überschaubare Aufgaben verwendet.
2. Entscheidungsbaum-Modell: Bei diesem Modell verwendet das System eine baumartige Struktur, um Entscheidungen auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Bedingungen zu treffen. Es wird häufig für maschinelles Lernen und Data-Mining-Anwendungen verwendet.
3. Neuronales Netzwerkmodell: Ein neuronales Netzwerkmodell verwendet eine Reihe von Algorithmen, um Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen. Es wird häufig in Anwendungen zur Bild- und Spracherkennung eingesetzt.
4. Bayes’sches Modell: Bei diesem Modell trifft das System Entscheidungen auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitstheorie und der statistischen Analyse. Es wird häufig bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und beim Information Retrieval eingesetzt.
5. Reinforcement Learning Modell: Bei diesem Ansatz lernt das System durch Versuch und Irrtum und erhält Rückmeldungen in Form von Belohnungen und Bestrafungen für seine Handlungen. Es wird häufig in der Robotik und bei Spielen eingesetzt.

5 Arten von KI-Modell

Regelbasiertes Modell

Ein regelbasiertes Modell ist ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf eine Reihe von Regeln stützt, um Entscheidungen zu treffen. Diese Regeln werden in der Regel von Menschen erstellt und basieren auf einer Reihe von logischen Aussagen, denen das System folgt. Ein regelbasiertes System könnte zum Beispiel zur Steuerung einer Ampel verwendet werden. Das System würde über eine Reihe von Regeln verfügen, die festlegen, wann die Ampel von Grün auf Gelb und wann sie von Gelb auf Rot umschaltet. Dieses Modell ist zwar leicht zu verstehen und zu implementieren, aber es ist nur begrenzt in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen und kann sich möglicherweise nicht an veränderte Umstände anpassen.

Entscheidungsbaum-Modell (Decision Tree)

Ein Entscheidungsbaummodell (Decision Tree Model) ist eine Art von maschinellem Lernmodell, das eine baumartige Struktur verwendet, um Entscheidungen zu treffen. Die Baumstruktur wird erstellt, indem die Daten auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Bedingungen in immer kleinere Teilmengen aufgeteilt werden. Jede Teilmenge wird dann erneut aufgeteilt, bis eine endgültige Entscheidung getroffen wird. Ein Entscheidungsbaummodell könnte zum Beispiel verwendet werden, um vorherzusagen, ob ein Kunde aufgrund seiner demografischen Daten ein Produkt kaufen wird. Das Modell würde eine Reihe von Bedingungen wie Alter, Einkommen und Geschlecht verwenden, um die Daten in Teilmengen zu unterteilen und eine Vorhersage zu treffen. Ein weiteres anschauliches Beispiel für ein Entscheidungsbaummodell ist die Betrugserkennung bei Finanztransaktionen. In diesem Fall wird das Modell anhand eines Datensatzes vergangener Transaktionen trainiert, die entweder als betrügerisch oder rechtmäßig eingestuft wurden. Seine baumähnliche Struktur hilft bei der Entscheidung, ob eine neue Transaktion betrügerisch ist oder nicht, und zwar auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Bedingungen wie dem Transaktionsbetrag, dem Ort und dem Zeitpunkt. Wenn eine Transaktion mit einem ungewöhnlich hohen Betrag, zu einer ungewöhnlichen Tageszeit und von einem neuen Ort aus getätigt wird, kann das Modell sie als potenziell betrügerisch einstufen und eine zusätzliche Überprüfung verlangen. Das Modell kann ständig aktualisiert und verfeinert werden, wenn neue Daten zur Verfügung stehen, und so seine Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern. Entscheidungsbaummodelle sind beliebt, weil sie leicht zu verstehen sind und sowohl kategorische als auch numerische Daten verarbeiten können.

Neuronales Netzwerkmodell (Neutral Networks)

Ein neuronales Netzwerkmodell ist ein Modell, das eine Reihe von Algorithmen verwendet, um Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Neuronale Netze werden häufig in der Bild- und Spracherkennung sowie in der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt. Sie sind leistungsstarke Modelle, die aus großen Datenmengen lernen können, aber sie können schwierig zu interpretieren sein und benötigen viel Rechenleistung. Ein gutes Beispiel für den Einsatz eines neuronalen Netzes findet sich im Gesundheitswesen, wo die medizinische Bilderkennung eine entscheidende Rolle bei der Erkennung von Krankheiten wie Tumoren, Krebs oder diabetischer Retinopathie spielt. Das Modell des neuronalen Netzes wird verwendet, um Bilddaten zu verarbeiten und die Formen von Organen aus MRT- oder CT-Bildern zu erkennen, um Anomalien zu finden. Dieser Ansatz unterstützt die Ärztinnen und Ärzte dabei, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und die Patienten so früh wie möglich mit der besten medizinischen Behandlung zu versorgen.

Bayes’sches Modell

Ein Bayes’sches Modell nutzt die Wahrscheinlichkeitstheorie und die statistische Analyse, um Entscheidungen zu treffen. Das Modell basiert auf dem Bayes’schen Theorem, das die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf der Grundlage von Vorwissen beschreibt. Bayes’sche Modelle werden häufig in der natürlichen Sprachverarbeitung und im Information Retrieval eingesetzt. Ein Bayes’sches Modell kann z. B. verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Kunde auf eine bestimmte Anzeige klickt, basierend auf seinem Suchverlauf. Diese Modelle können mit Ungewissheit und unvollständigen Daten umgehen und sind daher sehr leistungsfähig, aber sie können schwierig zu implementieren sein und benötigen viele Rechenressourcen.

Reinforcement Learning Modell

Ein Reinforcement-Learning-Modell ist eine Art von KI-Modell, das durch Versuch und Irrtum lernt. Das Modell erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen für seine Aktionen und nutzt dieses Feedback, um seine Leistung zu verbessern. Reinforcement Learning wird häufig in der Robotik und bei Spielen eingesetzt. Ein Reinforcement-Learning-Modell könnte verwendet werden, um einem Roboter beizubringen, durch ein Labyrinth zu navigieren. Der Roboter würde eine Belohnung erhalten, wenn er das Ende des Labyrinths erreicht, und eine Bestrafung, wenn er gegen eine Wand stößt. Reinforcement-Learning-Modelle können sich an veränderte Umstände anpassen, aber sie können langsam lernen und benötigen eine große Menge an Daten. Ein weiteres Beispiel für ein solches Modell in der Praxis ist das Trainieren des Modells für ein Spiel wie Schach. In diesem Szenario weiß die KI zu Beginn nichts über die Spielregeln oder wie sie gewinnen kann. Während das Modell weiter spielt, erhält es positives oder negatives Feedback auf der Grundlage des Ergebnisses eines jeden Zuges. Es lernt aus dieser Rückmeldung und passt seine Strategie entsprechend an, so dass sich seine Leistung mit der Zeit verbessert. Mit genügend Übung und Feedback kann das Modell so geschickt werden, dass es sogar die besten menschlichen Spieler/innen schlagen kann.

Welches ist das am häufigsten verwendete KI-Betriebsmodell?

Es gibt kein einzelnes „meistgenutztes“ KI-Betriebsmodell, denn die Wahl des Modells hängt von der jeweiligen Aufgabe und den verfügbaren Daten ab. Verschiedene KI-Modelle haben unterschiedliche Stärken und Schwächen, und manche Modelle sind für bestimmte Anwendungen besser geeignet als andere. Letztlich hängt die Wahl des KI-Betriebsmodells von der Art des zu lösenden Problems, den verfügbaren Daten und den gewünschten Ergebnissen ab. Deshalb ist es wichtig, das zu lösende Problem und das gewünschte Ergebnis genau zu bestimmen, bevor du ein Modell in Erwägung ziehst.

Aber Vorsicht, auch KI-Modelle können versagen

Genau wie Menschen sind auch KI-Modelle alles andere als perfekt. Es hat schon mehrere Fälle gegeben, in denen KI-Modelle versagt haben, oft aufgrund von verzerrten oder unvollständigen Trainingsdaten, unerwarteten Sonderfällen oder Fehlern bei der Entwicklung oder Implementierung des Modells.

Ein prominentes Beispiel war der Twitter-Chatbot Tay von Microsoft, der aus den Interaktionen der Nutzer/innen lernen und mit der Zeit immer besser auf Tweets reagieren sollte. Doch schon wenige Stunden nach seiner Veröffentlichung begann Tay, beleidigende und unangemessene Tweets zu verfassen, darunter rassistische und sexistische Äußerungen und unterstützte sogar Adolf Hitler. Der Grund für Tay’s unangemessenes Verhalten war die Tatsache, dass der Chatbot so konzipiert war, dass er aus seinen Interaktionen mit Twitter-Nutzern lernen sollte, und einige Nutzer begannen, ihn absichtlich mit beleidigenden Inhalten zu füttern, um ihn zu provozieren.

Auch wenn das Scheitern von Tay auf eine Kombination aus Konstruktionsfehlern und menschlichen Faktoren zurückzuführen ist, verdeutlicht es die Risiken, die mit der Freigabe von KI-Modellen in unkontrollierten Umgebungen verbunden sind, in denen sie mit potenziell voreingenommenen oder böswilligen Nutzern interagieren können. Der Vorfall mit Tay zeigt, wie wichtig es ist, KI-Modelle sorgfältig zu testen und zu validieren, bevor sie in die freie Wildbahn entlassen werden, und sie kontinuierlich zu überwachen und zu kontrollieren, um sicherzustellen, dass sie wie vorgesehen funktionieren.

Wie finde ich das beste KI-Modell für meinen Anwendungsfall?

Das beste KI-Betriebsmodell für einen bestimmten Anwendungsfall zu finden, kann sich als schwierig erweisen, da die Wahl des Modells von einigen Faktoren wie der Art des zu lösenden Problems, den verfügbaren Daten und den gewünschten Ergebnissen abhängt. Um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, welches Modell verwendet werden sollte, gibt es ein paar wichtige Aspekte zu beachten.

1. Was ist das Problem? – Beginne damit, das Problem, das du lösen willst, und das gewünschte Ergebnis klar zu definieren.
2. Mit welcher Art von Problem bist du konfrontiert? – Bestimme, ob es sich um ein Klassifizierungs-, Regressions-, Clustering- oder Reinforcement-Learning-Problem handelt.
3. Welche Art von Daten sind verfügbar? – Schau dir die verfügbaren Daten an und bewerte ihre Qualität, Quantität und Relevanz für das Problem, das du lösen willst.
4. Wie komplex ist dein Problem? – Beurteile die Komplexität des Problems und den Grad der erforderlichen Genauigkeit. Einige Modelle eignen sich besser für komplexe Probleme mit hohen Genauigkeitsanforderungen, während andere besser für einfachere Probleme geeignet sind.
5. Hat das schon mal jemand gemacht? – Sobald du die oben genannten Faktoren ermittelt hast, recherchiere und bewerte verschiedene Modelle, die für ähnliche Anwendungsfälle eingesetzt werden. Beurteile ihre Stärken, Schwächen und ihre Eignung für deinen speziellen Anwendungsfall.
6. Wie schneiden die verschiedenen Modelle bei meinem Datensatz ab? – Experimentiere mit den Modellen und bewerte ihre Leistung für deinen Datensatz. Das kann auch zeitlich variieren und es kann sein, dass du mehrere Durchläufe im Laufe einiger Monate brauchst, um ein verlässliches Ergebnis zu erhalten, mit dem du arbeiten kannst.

Zusammenfassung

Du hast nun 5 gängige KI-Betriebsmodelle und Beispiele kennengelernt, wo sie eingesetzt werden können, aber auch die Tatsache, dass KI-Betriebssysteme alles andere als perfekt sind. Obwohl diese Modelle nützlich sein können und eine ziemlich mächtige Technologie zur Effizienzsteigerung darstellen, darf der menschliche Faktor nicht außer Acht gelassen werden und jedes Modell muss auf Plausibilität, Passgenauigkeit und Verzerrungen überprüft werden.

Zu guter Letzt hast du nun ein paar Ansatzpunkte, wie du das am besten geeignete Modell für deinen Anwendungsfall findest und damit ausreichende Ergebnisse erzielst.

Jetzt liegt es also an dir, loszulegen.

Nicole Lontzek

Nicole Lontzek ist seit über einer Dekade in der Digitalbranche tätig. Ihre Karriere brachte sie unter anderem nach New York, Dublin und Zürich. Sie ist spezialisiert auf die digitale Vermarktung von B2B-Software Unternehmen. Derzeit ist sie in München als Head of Marketing bei CELUS, dem Pionier in der Elektronikentwicklungsautomatisierung für die Gesamtvermarktungstrategie verantwortlich. In ihrem Buch "Digitale Zeitmacher - was wir jetzt gewinnen" erläutert sie anhand positiver Beispiele die Möglichkeiten der Digitalisierung und zeigt auf, in welchen Bereichen wertvolle Lebenszeit eingespart werden kann. www.digitalezeitmacher.de