KI für Anfänger
Künstliche Intelligenz wirkt für Anfängerinnen und Anfänger oft einschüchternd, weil häufig verwendete Begriffe wie Deep Learning oder Natural Language Processing kompliziert klingen. Dabei lassen sich die wichtigsten Grundlagen auch einfach erklären und ein erstes Verständnis für die Welt der KI ist schneller gewonnen, als man denkt.
Warum lohnt sich KI auch für Anfänger?
Das weite Feld der KI ist auch für Anfänger und Anfängerinnen mehr als einen Blick wert. So kompliziert und vielschichtig die Thematik im ersten Moment auch erscheinen mag, so viel Potenzial steckt in ihr, um Prozesse in (naher) Zukunft zu beschleunigen, zu automatisieren und letztendlich zu optimieren. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz, wie dem gezielten Einsatz von Prompts, können viele Aufgaben effizienter erledigt werden. Oftmals arbeiten diese zum Beispiel bei zahlreichen Unternehmen und Websites für den Laien unerkannt im Hintergrund. Die Vorteile, die durch KI entstehen, sind allerdings mit Sicherheit auch für Sie interessant.
Durch den richtigen Einsatz entsprechender Tools werden viele Arbeiten effizienter und sicherer durchgeführt. KI soll als eine Hilfe fungieren, die Ihnen aufwendige Arbeitsschritte abnimmt und dabei nicht nur deutlich schneller funktioniert, sondern vor allem auch weniger Fehler macht. Das ermöglicht es Ihnen, sich auf die wichtigen Punkte zu konzentrieren und so noch deutlich zielgerichteter zu arbeiten. Schon heute kommt künstliche Intelligenz in vielen Bereichen des Lebens zum Einsatz.
In diesem Artikel wollen wir Ihnen einen ersten Überblick vermitteln und die wichtigsten Fachbegriffe, Verfahren und Tools erklären. Weiterführende Informationen zu den einzelnen Themen finden Sie in unserem Digital Guide.
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KI-Guide für Anfänger und Anfängerinnen
Es gibt rund um KI unzählige Begriffe. Das kann am Anfang schnell überwältigend wirken, vor allem, weil viele Konzepte aufeinander aufbauen. Damit dir der Einstieg in die KI-Welt leichter fällt, erklären wir hier die wichtigsten Grundlagen in einem anfängerfreundlichen Stil.
Grundlagen
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz oder KI (engl. AI) ist ein Teilbereich der Informatik, dessen Ziel es ist, Maschinen die Fähigkeit anzutrainieren, menschliche Intelligenz bestmöglich nachzuahmen. Dies wird zwar aufgrund der Vielschichtigkeit menschlicher Intelligenz vermutlich niemals vollständig möglich sein – gerade für die Ausführung hochspezialisierter Aufgaben kann die KI allerdings schon jetzt beeindruckende Ergebnisse erzielen.
Die KI, mit der Nutzerinnen und Nutzer direkt interagieren, erzeugt häufig Inhalte als Output. Daneben gibt es jedoch auch KI, die innerhalb anderer Systeme im Hintergrund arbeitet, etwa zur Auswertung, Steuerung oder Optimierung von Prozessen.
Unterschiede: KI, Automatisierung und klassische Software
Nicht jede automatisierte Anwendung ist automatisch künstliche Intelligenz. Klassische Software arbeitet in der Regel regelbasiert: Sie führt fest definierte Anweisungen aus und reagiert nur auf vorher programmierte Szenarien. Automatisierung beschreibt Prozesse, bei denen wiederkehrende Aufgaben durch Skripte oder Workflow-Systeme ohne manuelle Eingriffe ablaufen. Künstliche Intelligenz geht darüber hinaus: Sie lernt aus Daten, erkennt Muster und passt ihr Verhalten eigenständig an. Dadurch kann KI auch mit neuen Situationen umgehen, Prognosen erstellen oder Inhalte generieren, während klassische Software und einfache Automatisierung strikt an vorgegebene Regeln gebunden bleiben.
Prompts
Ein Prompt ist die Eingabe oder Anweisung, mit der Nutzerinnen und Nutzer ein KI-System steuern. Er kann aus einer einfachen Frage, einer detaillierten Aufgabenbeschreibung oder mehreren aufeinanderfolgenden Anweisungen bestehen.
Prompt Engineering
Beim sogenannten Prompt Engineering geht es darum, die Prompts gezielt so zu formulieren, dass KI-Modelle möglichst präzise und nützliche Ergebnisse liefern. Durch klare Anweisungen, Beispiele oder Rollenbeschreibungen lassen sich Antworten steuern, verfeinern und an konkrete Aufgaben anpassen. Diese Technik ist besonders wichtig beim Arbeiten mit Textgeneratoren, Chatbots oder Code-Assistenten und zählt zu den zentralen Fähigkeiten im Umgang mit modernen KI-Tools.
Token
Tokens sind kleine Texteinheiten, in die Eingaben von einem Sprachmodell zerlegt werden. Ein Token kann ein Wort, ein Teil eines Wortes oder auch ein Satzzeichen sein. Da KI Modelle nur eine begrenzte Anzahl an Tokens gleichzeitig verarbeiten können, bestimmen Tokens unter anderem die maximale Länge von Eingaben und Antworten.
Halluzination
Als Halluzination bezeichnet man Ausgaben eines KI-Modells, die überzeugend formuliert sind, aber inhaltlich falsch oder frei erfunden. Dieses Phänomen entsteht, weil Sprachmodelle Wahrscheinlichkeiten auf Basis ihrer Trainingsdaten berechnen und kein eigenes überprüfbares Faktenwissen besitzen. Deshalb ist es wichtig, KI-Antworten kritisch zu prüfen, insbesondere bei sensiblen oder fachlichen Themen.
Wie KI lernt
Machine Learning
Der wichtigste Aspekt des KI-Trainings ist das Machine Learning. Dafür werden Systeme mit möglichst großen und heterogenen Datensätzen „gefüttert“. Mithilfe verschiedener Algorithmen erkennt die künstliche Intelligenz Muster innerhalb dieser Daten und lernt, auf deren Basis Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Häufig gilt: Mehr und vor allem qualitativ passende Daten und gute Modelle verbessern die Leistung. Entscheidend sind jedoch Datenqualität, Bias und das passende Trainings-/Evaluations-Setup.
Deep Learning
Deep Learning ist eine Unterkategorie des Machine Learnings. Dabei werden Maschinen mit einem künstlichen neuronalen Netz ausgestattet, das weitestgehend dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Dies erlaubt der Maschine, selbst komplexe Muster innerhalb von großen Datenmengen sehr gut zu identifizieren. Diese Netze bestehen aus mehreren Schichten und werden zum Beispiel in der Bilderkennung oder Spracherkennung eingesetzt.
Zentrale Technologien
Natural Language Processing (NLP)
Auch im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung bzw. im Natural Language Processing (NLP) werden beeindruckende Ergebnisse erzielt. Dieser Aspekt der künstlichen Intelligenz legt den Fokus auf die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Durch umfangreiche Trainingsprozesse lernt die Maschine, menschliche oder natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und letztendlich sogar selbst zu generieren. Selbst für Anfängerinnen und Anfänger ist diese KI-Technik häufig bereits Alltag. Sie findet unter anderem Verwendung in Sprachassistenten, KI-Chatbots oder in der Chatanalyse.
Large Language Models (LLM)
Große Sprachmodelle bzw. Large Language Models (LLM) basieren ebenfalls auf Machine Learning. Die Modelle verarbeiten große Datenmengen, erkennen die Muster in einer Sammlung und lernen dann, Texte zu verstehen und zusammenzufassen. Dank Deep Learning werden diese Modelle mit großen Datenmengen sowie teils menschlichem Feedback trainiert und können im Anschluss eigene Texte erstellen, Code generieren oder vorhandene Sätze optimieren. Große Sprachmodelle zählen zu den Foundation Models (FM).
Foundation Models (FM)
Foundation Models (FM) sind besonders leistungsfähige KI-Modelle, die auf sehr großen Datenmengen trainiert werden und sich danach für viele unterschiedliche Aufgaben anpassen lassen. Du kannst sie dir als universelle Basis vorstellen, auf der viele moderne KI-Anwendungen aufbauen. Manche Foundation Models sind unimodal und verarbeiten nur Text. Andere sind multimodal, wodurch sie beispielsweise Text und Bilder oder Audio kombinieren können. In der Praxis stecken Foundation Models oft hinter Tools für Textgenerierung, Zusammenfassungen, Bildanalyse, Übersetzungen oder Assistenzfunktionen im Kundenservice und in der Produktentwicklung.
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank hilft KI-Systemen dabei, Inhalte nach Bedeutung statt nur nach exakten Wörtern zu durchsuchen. Dafür werden Texte, Bilder oder andere Daten in eine Art numerische Beschreibung umgewandelt, die ausdrückt, worum es inhaltlich geht. Ähnliche Inhalte liegen in dieser Darstellung „näher beieinander“. So kann eine KI zum Beispiel auch dann passende Informationen finden, wenn die Frage anders als der gespeicherte Text formuliert ist. Das ist besonders hilfreich bei mehrdeutigen Begriffen: Fragt jemand nach einer „Bank“, kann das System mithilfe einer Vektordatenbank erkennen, ob eine Sitzbank im Park oder eine Bank zum Geldabheben gemeint ist. Vektordatenbanken werden häufig in Chatbots, Suchfunktionen oder Wissensdatenbanken eingesetzt, damit Antworten nicht nur schnell, sondern auch inhaltlich passend ausgewählt werden.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, bei der große Sprachmodelle zusätzlich zu ihren vortrainierten Kenntnissen gezielt Informationen aus externen Datenquellen abrufen, bevor sie eine Antwort generieren. Dazu werden Texte oder Dokumente als Vektoren in einer Vektordatenbank gespeichert; bei einer Anfrage sucht das System semantisch ähnliche Inhalte und nutzt diese zusätzlichen Daten als Kontext für die KI-Antwort.
Bilderkennung
Die KI-Bilderkennung oder Image Recognition wird genutzt, um Objekte, bestimmte Personen oder Aktivitäten innerhalb eines Bildes oder innerhalb mehrerer Bilder zu erkennen, zu analysieren und zu kategorisieren. Auch Texte können mit dem richtigen Training erkannt und weiterverarbeitet werden. Die Image Recognition findet in zahlreichen Branchen Anwendung und kann durch ihre hohe Genauigkeit Abläufe deutlich effizienter gestalten.
Systeme
Generative KI
Unter einer generativen KI oder Generative AI versteht man KI-Lösungen, die in der Lage sind, auf Basis eines bestimmten Trainingsdatensatzes neue Inhalte zu generieren. Dafür analysieren die entsprechenden Tools riesige Datenmengen und erschaffen dann neue Daten, die den bekannten ähneln. Dabei kann es sich prinzipiell um viele verschiedene Inhalte handeln. Besonders bekannte Beispiele für Generative AI sind der Text-Generator ChatGPT oder die Bilderstellungssoftware DALL-E.
Multimodale KI
Moderne KI-Systeme sind zunehmend multimodal. Das bedeutet sie können mehrere Datentypen gleichzeitig verarbeiten, etwa Text, Bilder, Audio und Video. So lassen sich zum Beispiel Bilder beschreiben, Diagramme analysieren oder gesprochene Anweisungen mit visuellen Informationen kombinieren. Multimodale KI kommt unter anderem in Sprachassistenten, Bildanalyse-Tools, Chatbots und Design-Anwendungen zum Einsatz.
KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein System, das nicht nur auf einzelne Anfragen reagiert, sondern eigenständig Ziele verfolgt und Aufgabenketten plant und ausführt. Er kann Teilaufgaben definieren, externe Tools nutzen und Zwischenergebnisse überprüfen. KI-Agenten gelten als nächster Entwicklungsschritt von reinen Assistenten hin zu autonomen digitalen Mitarbeitern.
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Embodied AI
Auch in physischen Systemen kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz. Bei dieser Form von KI spricht man von Embodied AI. Durch Sensoren, Machine Learning, eine abgestimmte Motorik und Feedback-Schleifen können zum Beispiel Drohnen oder Roboter mit ihrer Umwelt interagieren und notwendige Arbeitsschritte automatisch einleiten und durchführen