KI-Modell

Was ist ein KI-Modell?

Ein KI-Modell ist ein Programm, das anhand einer Reihe von Daten trainiert wurde, um bestimmte Muster zu erkennen oder Entscheidungen ohne weiteres menschliches Eingreifen zu treffen.

Es wendet verschiedene Algorithmen auf Dateneingaben an, um Vorhersagen zu treffen, Muster zu erkennen oder spezifische Aufgaben auszuführen.

Einfach ausgedrückt wird ein KI-Modell durch seine Fähigkeit definiert, autonom Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu erstellen.

Es ist der mathematische oder algorithmische Kern eines KI-Systems und funktioniert auf Basis von Trainingsdaten und mathematischen Optimierungen.

Wie funktionieren KI-Modelle?

KI-Modelle empfangen große Dateneingaben und generieren technische Ansätze zur Erkennung von Trends und Mustern, die in den bereitgestellten Datensätzen vorhanden sind.

Der Entwicklungsprozess eines KI-Modells besteht aus drei grundlegenden Schritten:

Modellierung: Entwicklung eines Modells, das komplizierte Algorithmen nutzt, um Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen.
Training: Das Modell wird mit großen Datenmengen in wiederkehrenden Testschleifen trainiert, um seine Genauigkeit zu verbessern.
Einsatz: Nach dem Training kann das Modell eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben auf Basis neuer Dateneingaben auszuführen.

Unterschied zwischen KI-Modell und KI-System

Ein KI-Modell ist der technische Kern, der die eigentliche „Intelligenz“ bereitstellt, während ein KI-System das vollständige Endprodukt ist, das von Nutzern verwendet wird.

KI-Modell:

Trainierte statistische Funktion oder neuronales Netz
Funktioniert auf Basis von Trainingsdaten
Kann Vorhersagen oder Klassifikationen generieren
Ist oft eine „Black Box“ mit nicht immer verständlichen Entscheidungswegen

KI-System:

Umfasst ein oder mehrere KI-Modelle
Enthält zusätzlich Benutzeroberfläche, technische Infrastruktur und Zusatzfunktionen
Interagiert mit Endnutzern oder anderen Systemen
Wird durch gesetzliche Anforderungen reguliert

Arten von KI-Modellen

KI-Modelle können in verschiedene Typen eingeteilt werden:

Reaktive KI: Die einfachste Form, die auf ihre Umgebung reagiert und vorhersehbare Ergebnisse auf Basis der Eingaben produziert.
KI mit begrenzter Speicherkapazität: Kann vergangene Erfahrungen speichern und für zukünftige Entscheidungen nutzen.
Theory of Mind: Fortgeschrittene KI, die menschliche Emotionen und Gedanken verstehen kann.
KI mit Selbsterkenntnis: Hypothetische Form der KI mit Bewusstsein und Selbstreflexion.

Zusätzlich gibt es hybride Modelle, die verschiedene KI-Ansätze kombinieren, wie:

Neuro-symbolische KI (Kombination aus neuronalen Netzen und regelbasierten Systemen)
Deep Reinforcement Learning (Verbindung von Deep Learning mit Reinforcement Learning)

KI-Modelle für allgemeine Zwecke

Das KI-Gesetz der EU definiert ein universelles KI-Modell als eines, das „eine erhebliche Allgemeingültigkeit aufweist und in der Lage ist, unabhängig von der Art und Weise, wie das Modell in Verkehr gebracht wird, ein breites Spektrum unterschiedlicher Aufgaben kompetent auszuführen“.

Modelle mit mindestens einer Milliarde Parametern, die mit einer großen Datenmenge unter Verwendung der Selbstüberwachung trainiert werden, gelten als signifikant allgemein und können eine breite Palette unterschiedlicher Aufgaben erfüllen.

Häufige Fragen (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen KI-Modell und Algorithmus?

Ein KI-Modell wird verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, während ein Algorithmus die Logik ist, nach der dieses KI-Modell arbeitet.

Können KI-Modelle selbstständig lernen?

Nur KI-Modelle, die maschinelles Lernen beherrschen, können ihre Leistung im Zeitverlauf autonom optimieren.

Welche bekannten KI-Modelle gibt es?

Bekannte Beispiele sind GPT-4 für Textgenerierung, DALL·E 3 für Bildgenerierung und AlphaFold für Proteinfaltung.

Wie werden KI-Modelle trainiert?

KI-Modelle werden durch wiederholtes Durchlaufen großer Datenmengen trainiert, wobei ihre Parameter optimiert werden.

Welche Rolle spielen KI-Modelle in der EU-Regulierung?

Die EU-Regulierung unterscheidet zwischen verschiedenen Arten von KI-Modellen und legt besondere Anforderungen für Modelle mit allgemeinem Zweck fest.