In den ersten zwei Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts erhielt KI erneut einen starken Aufschwung: Die wachsende Menge von Daten (Big Data) die dank Internet sofort verfügbar ist, die stark zunehmende Rechenleistung (Moore’s Law) und die steigende Verbreitung durch erschwingliche Geräte (Smartphones, Laptops, …), haben zur Entwicklung von immer besseren Machine Learning-Algorithmen geführt. Der Markt für Künstliche Intelligenz ist riesig – jede grosse Firma will ein Stück vom Kuchen. Im Bereich von Bild- und Videoverarbeitung, bei Textanalyse und bei der Spracherkennung wurden riesige Fortschritte gemacht.

Lollixzc, CC BY-SA 4.0, via wikimedia

Machine Learning

Beim maschinellen Lernen wird ein System «trainiert». Im Gegensatz zu den im vorherigen Kapitel kennengelernten Algorithmen, können ML-Algorithmen darauf trainiert werden, Muster und Zusammenhänge in grossen Datenmengen zu finden und daraus Entscheidungen zu treffen und Vorhersagen zu treffen.

Dies erlaubt ganz neue Anwendungen, wie z.B. die Bilderkennung. Wir sehen ein Bild und erkennen sofort: Pfoten, Felle und Schnurrhaare – das ist eine Katze. Wie soll man sowas mit einem Algorithmus explizit festhalten? Das geht kaum. Aber durch Training eines allgemeineren Bilderkennungsalgorithmus wird dies möglich. Das Wissen ist aber im Modell und nicht im Algorithmus gespeichert.

Deep Learning

Beim sogenannten Deep Learning wird über mehrere Schichten gelernt. Beim Training werden dabei Millionen von Parametern in mehreren Schichten angepasst. Bei der Anwendung extrahiert das System über diese Schichten immer höherwertige Ausgaben.

Ein trainiertes System (ein Model) ist so komplex, dass wir aus den Werten nichts rauslesen können – wir können diese nicht interpretieren, nur anwenden. Die Anwendung hingegen kann erstaunliche Ergebnisse liefern.

Generative KI

Bei der generativen KI wird ein mit Deep Learning trainiertes Model verwendet, um neue Texte, Bilder, Videos, Audios, Codes oder andere Daten zu erstellen. Beispiele dafür sind «ChatGPT», aber auch die Bildgeneratoren «Stable Diffusion», «Midjourney» und «Dall-E».