![\"ChatGPT](\"https:\/\/www.claudia-klinger.de\/digidiary\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/chatgpt-symbolbild.jpg\")
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Wie ist es m\u00f6glich, dass eine KI wie ChatGPT Gespr\u00e4che f\u00fchren und Texte schreiben kann\u00a0 (fast) wie ein Mensch? Das wollte ich genauer wissen!<\/strong> <\/p>\n Zun\u00e4chst hab‘ ich mir ein Video von Prof. Dr. Rieck<\/a> zur dahinter stehenden Technik angesehen, der zu diesem Zweck den Experten Cedric M\u00f6ssner befragt. Ich fand die Erl\u00e4uterungen mittels Grafiken am Bildschirm nicht gerade leicht verst\u00e4ndlich. Also befragte ich ChatGPT selbst. Die zwischenmenschliche Scheu, durch allzu bl\u00f6de Fragen unangenehm aufzufallen, spielt hier zum Gl\u00fcck keine Rolle!<\/strong> Im ersten Teil des Interviews geht es um die Grundlagen: Neuronale Netze, Neuronen, Schichten, Gewichtungen. Wer darauf keine Lust hat, springt gleich zum praktischen Teil 2 mit dem Beispielsatz: Er steht im Tor und langweilt sich<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n Lost geht’s: Du bist ein Lehrer am Gymnasium. Bitte erkl\u00e4re deinen Sch\u00fclern, was ein neuronales Netz ist und wie es funktioniert. Gehe darauf ein, was der wesentliche Unterschied zu anderen Formen der Datenabfragen ist.<\/strong><\/p>\n Ein neuronales Netzwerk ist ein computerbasiertes System, das dazu verwendet wird, Muster in Daten zu erkennen und zu analysieren. Es wird auch als k\u00fcnstliches neuronales Netzwerk bezeichnet, weil es auf dem Konzept von biologischen neuronalen Netzwerken im Gehirn basiert.<\/p>\n Das neuronale Netzwerk besteht aus einer Gruppe von miteinander verbundenen k\u00fcnstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind. Jede Schicht nimmt Eingangsdaten auf und f\u00fchrt darauf eine bestimmte Art von Verarbeitung aus, bevor sie die Ergebnisse an die n\u00e4chste Schicht weitergibt. Dies erm\u00f6glicht es dem Netzwerk, komplexe Aufgaben zu erledigen, indem es Informationen in einer hierarchischen Art und Weise verarbeitet.<\/p>\n Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Programmen, bei denen die Regeln und Verarbeitungsschritte vom Programmierer festgelegt werden, lernt ein neuronales Netzwerk durch Beispiele. Es wird mit einer gro\u00dfen Menge von Trainingsdaten trainiert, die aus Eingangsdaten und den erwarteten Ausgaben bestehen. Das Netzwerk passt dann seine Verbindungsgewichte zwischen den Neuronen an, um die bestm\u00f6gliche Vorhersage f\u00fcr die gegebenen Eingangsdaten zu liefern.<\/p>\n Ein wesentlicher Unterschied zu anderen Formen der Datenabfragen ist, dass neuronale Netze in der Lage sind, Muster in Daten zu erkennen, ohne dass diese explizit programmiert werden m\u00fcssen. Sie k\u00f6nnen komplexe Beziehungen zwischen den Eingangsdaten selbstst\u00e4ndig erlernen und dann auf neue Daten anwenden, die sie noch nie zuvor gesehen haben.<\/p>\n Insgesamt sind neuronale Netze eine leistungsstarke Technologie, die in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt werden kann, wie z.B. in der Bild- und Spracherkennung, der Prozesssteuerung und der Vorhersage von zuk\u00fcnftigen Ereignissen.<\/p><\/blockquote>\n In der KI werden k\u00fcnstliche Neuronen als grundlegende Bausteine von neuronalen Netzen verwendet. Ein k\u00fcnstliches Neuron besteht aus mehreren Eingangsverbindungen, einer Aktivierungsfunktion und einer Ausgangsverbindung.<\/p>\n Die Eingangsverbindungen empfangen Signale von anderen Neuronen oder von der Umgebung und geben sie an die Aktivierungsfunktion weiter. Die Aktivierungsfunktion entscheidet dann, ob das Neuron aktiviert wird und gibt ein Signal an die Ausgangsverbindung weiter, wenn die Aktivierungsschwelle \u00fcberschritten wird.<\/p>\n Die Ausgangsverbindung eines k\u00fcnstlichen Neurons leitet das Signal an andere Neuronen oder an die Ausgabe des neuronalen Netzes weiter. Jedes k\u00fcnstliche Neuron ist mit anderen k\u00fcnstlichen Neuronen verbunden, um ein neuronales Netzwerk zu bilden.<\/p>\n Wie biologische Neuronen k\u00f6nnen k\u00fcnstliche Neuronen miteinander interagieren, um komplexe Aufgaben zu l\u00f6sen. Durch die Verarbeitung von gro\u00dfen Mengen von Trainingsdaten kann ein neuronales Netzwerk lernen, Muster in Daten zu erkennen und pr\u00e4zise Vorhersagen zu treffen.<\/p>\n In der KI-Sprache ist das k\u00fcnstliche neuronale Netzwerk daher ein System, das aus vielen miteinander verbundenen k\u00fcnstlichen Neuronen besteht, das auf Basis von Trainingsdaten in der Lage ist, Muster in Daten zu erkennen und daraufhin Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.<\/p><\/blockquote>\n Ist ein Neuron also dasselbe wie ein Objekt in der Objektorientierten Programmierung (z.B. C++)?<\/strong><\/p>\n Nein, ein Neuron in der KI und ein Objekt in der objektorientierten Programmierung sind unterschiedliche Konzepte.<\/p>\n Ein Neuron in der KI ist ein mathematisches Modell, das von biologischen Neuronen inspiriert wurde und in k\u00fcnstlichen neuronalen Netzwerken verwendet wird, um Daten zu verarbeiten und zu lernen.<\/p>\n Ein Objekt in der objektorientierten Programmierung ist eine Instanz einer Klasse und besteht aus Daten und Methoden, die auf diese Daten zugreifen. Objekte werden in der Programmierung verwendet, um komplexe Systeme zu modellieren und zu organisieren.<\/p>\n Obwohl es gewisse \u00c4hnlichkeiten zwischen den beiden Konzepten gibt, sind sie nicht dasselbe. Ein k\u00fcnstliches Neuron wird normalerweise als Teil eines gr\u00f6\u00dferen neuronalen Netzwerks verwendet, um spezifische Aufgaben zu l\u00f6sen, w\u00e4hrend ein Objekt in der Programmierung dazu verwendet wird, Code zu organisieren und zu strukturieren.<\/p><\/blockquote>\n Besteht ein Neuron nicht auch aus Code?<\/strong><\/p>\n Ein Neuron in der KI besteht nicht direkt aus Code, sondern ist ein mathematisches Modell, das in Code implementiert wird. In der KI werden k\u00fcnstliche neuronale Netze durch Programmiersprachen wie Python oder Java implementiert, indem man Code schreibt, der das Verhalten von k\u00fcnstlichen Neuronen und die Interaktion zwischen ihnen beschreibt.<\/p>\n Der Code in einem neuronalen Netzwerk beschreibt, wie die Eingangsdaten verarbeitet und interpretiert werden und wie das Netzwerk auf diese Daten reagieren soll. Der Code dient also dazu, das Verhalten des neuronalen Netzes zu definieren und zu steuern.<\/p>\n Zusammenfassend besteht ein Neuron in der KI nicht direkt aus Code, sondern ist ein mathematisches Konzept, das in Code implementiert wird, um die Funktionalit\u00e4t des neuronalen Netzes zu steuern.<\/p><\/blockquote>\n Ist das in den Code implementierte „mathematische Modell“ bei allen Neuronen eines neuronalen Netzwerks dasselbe?<\/strong><\/p>\n Grunds\u00e4tzlich ist das mathematische Modell, das die Funktionsweise eines k\u00fcnstlichen Neurons beschreibt, bei allen Neuronen in einem neuronalen Netzwerk \u00e4hnlich oder identisch. Es gibt jedoch mehrere Parameter und Einstellungen, die bei jedem Neuron individuell sein k\u00f6nnen.<\/p>\n Zum Beispiel kann die Gewichtung der Eingangsverbindungen bei jedem Neuron unterschiedlich sein, was bedeutet, dass jedes Neuron unterschiedlich auf die gleichen Eingangsdaten reagieren kann. Die Aktivierungsfunktion kann auch von Neuron zu Neuron unterschiedlich sein.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen die Verbindungen zwischen den Neuronen, die das neuronale Netzwerk bilden, unterschiedlich gewichtet sein. Diese Gewichte werden normalerweise w\u00e4hrend des Trainingsprozesses des neuronalen Netzwerks angepasst, um die Genauigkeit des Netzes zu verbessern.<\/p>\n Zusammenfassend ist das mathematische Modell, das die Funktionsweise eines k\u00fcnstlichen Neurons beschreibt, bei allen Neuronen in einem neuronalen Netzwerk \u00e4hnlich oder identisch, aber es gibt individuelle Einstellungen und Parameter, die von Neuron zu Neuron unterschiedlich sein k\u00f6nnen und durch das Training des neuronalen Netzwerks optimiert werden.<\/p><\/blockquote>\n Kannst du ein Beispiel sagen, das diese „Gewichte“ erl\u00e4utert?<\/strong><\/p>\n Ja, gerne! In einem neuronalen Netzwerk werden Eingangsdaten durch eine Reihe von Neuronen geleitet, die miteinander verbunden sind. Jede Verbindung zwischen zwei Neuronen hat eine Gewichtung, die angibt, wie stark das Signal von einem Neuron das Signal des anderen Neurons beeinflussen soll.<\/p>\n Die Gewichte werden normalerweise w\u00e4hrend des Trainingsprozesses des neuronalen Netzwerks angepasst. W\u00e4hrend des Trainings werden dem Netzwerk Beispieldaten gezeigt und das Netzwerk passt die Gewichte an, um die Genauigkeit des Netzes bei der Vorhersage von Ergebnissen zu verbessern.<\/p>\n Ein Beispiel:<\/strong> Stellen wir uns ein k\u00fcnstliches neuronales Netzwerk vor, das lernen soll, Handgeschriebenes zu erkennen. Das Netzwerk besteht aus mehreren Schichten von Neuronen, die miteinander verbunden sind. Die ersten Schichten des Netzwerks sind Eingabeschichten, die Pixelwerte von Bildern akzeptieren. Jedes Pixel wird durch ein Eingangsneuron repr\u00e4sentiert.<\/p>\n Die Gewichte zwischen den Eingangsneuronen und den Neuronen in der n\u00e4chsten Schicht geben an, welche Pixel des Bildes am meisten zur Erkennung des Objekts beitragen. W\u00e4hrend des Trainings werden die Gewichte angepasst, um die Genauigkeit des Netzes bei der Vorhersage von Ergebnissen zu verbessern.<\/p>\n Zum Beispiel k\u00f6nnte das Netzwerk lernen, dass bestimmte Pixelkombinationen ein Merkmal eines bestimmten Objekts darstellen und dass andere Pixelkombinationen weniger wichtig sind. Durch das Anpassen der Gewichte k\u00f6nnen bestimmte Merkmale des Objekts hervorgehoben und andere Merkmale unterdr\u00fcckt werden, um die Erkennungsgenauigkeit des Netzes zu verbessern.<\/p><\/blockquote>\n Die ersten Schichten eines neuronalen Netzes, das auf Sprache in Textform reagiert, erkennt also erst einmal keine Buchstaben, sondern nur Pixel auf dem Bildschirm? Und erst in h\u00f6heren Schichten stabilisiert sich die Erkennung von Buchstaben? Und erst in weiteren Schichten erkennt das Netzwerk W\u00f6rter?<\/strong><\/p>\n Mein vorheriges Beispiel mit den Eingangsneuronen, die Pixelwerte von Bildern akzeptieren, war spezifisch f\u00fcr die Bilderkennung. Bei der Spracherkennung in Textform verwendet man normalerweise eine andere Art von Eingangsneuronen, um die Spracheingabe zu verarbeiten.<\/p>\n In einem Spracherkennungsnetzwerk w\u00fcrden die Eingangsneuronen normalerweise Audio-Features wie Frequenzb\u00e4nder, Schalldruckpegel, Mel-Frequenz-Cepstrum-Koeffizienten (MFCCs) oder andere Merkmale der Audioeingabe verarbeiten, anstatt Pixelwerte von Bildern.<\/p>\n Die h\u00f6heren Schichten des neuronalen Netzes sind verantwortlich f\u00fcr die Klassifizierung der Spracheingabe. Die Schichten k\u00f6nnen so gestaltet sein, dass sie zun\u00e4chst auf einfache Merkmale wie Phoneme oder Sprachlaute reagieren und dann zu h\u00f6heren Merkmalen wie W\u00f6rtern und S\u00e4tzen fortschreiten.<\/p>\n In einem typischen Spracherkennungsnetzwerk k\u00f6nnten die niedrigeren Schichten darauf trainiert werden, Merkmale wie die unterschiedlichen Laute im Englischen oder die verschiedenen Akzente der Sprecher zu erkennen. Die h\u00f6heren Schichten k\u00f6nnten darauf trainiert werden, diese Laute in W\u00f6rter zu segmentieren und dann diese W\u00f6rter in S\u00e4tze zu kombinieren, um den gesamten Text zu verstehen.<\/p>\n Also, die h\u00f6heren Schichten des neuronalen Netzes sind in der Tat daf\u00fcr verantwortlich, die Eingabe in h\u00f6here Abstraktionsebenen zu transformieren und eine endg\u00fcltige Vorhersage zu treffen.<\/p><\/blockquote>\n Aber eine KI wie ChatGPT reagiert auf Texteingaben, also Buchstaben. Audio ist hier nicht gefragt. Erkennst du in den ersten Schichten Buchstaben und h\u00f6here Schichten erkennen W\u00f6rter?<\/strong><\/p>\n Ja, das stimmt. F\u00fcr eine KI wie ChatGPT, die auf Texteingaben reagiert, w\u00e4ren die Eingangsneuronen speziell darauf trainiert, die Buchstaben oder Zeichen der Eingabe zu verarbeiten.<\/p>\n In den niedrigeren Schichten eines Textverarbeitungsnetzwerks w\u00fcrden die Neuronen darauf trainiert, einfache Merkmale wie Buchstabenerkennung und -segmentierung zu erkennen. Die h\u00f6heren Schichten k\u00f6nnten dann darauf trainiert werden, diese Buchstaben in W\u00f6rter zu kombinieren und schlie\u00dflich in S\u00e4tze und Kontext zu integrieren, um eine endg\u00fcltige Vorhersage zu treffen.<\/p>\n Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Struktur und Architektur eines neuronalen Netzes variieren kann und von verschiedenen Faktoren abh\u00e4ngt, wie dem Zweck der KI, der Art der Eingabe und der verf\u00fcgbaren Daten.<\/p><\/blockquote>\n Nehmen wir ein Beispiel, um die Dinge klarer zu machen. Wie w\u00fcrde eine KI den Satz „Er steht im Tor, als ob er sich langweilt“ verstehen, wenn mit der Eingabe noch kein Kontext verbunden ist? Es ist ja nicht klar, ob es sich um ein Gartentor, das Tor einer Garage oder das Tor im Fu\u00dfball handelt.<\/strong><\/p>\n Wenn eine KI wie ChatGPT den Satz „Er steht im Tor, als ob er sich langweilt“ als Eingabe erh\u00e4lt, w\u00fcrde sie in den niedrigeren Schichten des neuronalen Netzes zun\u00e4chst die Buchstaben und W\u00f6rter der Eingabe verarbeiten.<\/p>\n In den h\u00f6heren Schichten w\u00fcrde die KI dann versuchen, den Kontext des Satzes zu verstehen, um zu entscheiden, welche Bedeutung des Wortes „Tor“ hier am wahrscheinlichsten ist. Dazu w\u00fcrde sie sich auf die Zusammenh\u00e4nge innerhalb des Satzes selbst und m\u00f6glicherweise auf den Kontext beziehen, in dem der Satz verwendet wird.<\/p>\n Wenn keine weiteren Informationen vorhanden sind, um den Kontext des Satzes zu bestimmen, k\u00f6nnte die KI alternative Bedeutungen des Wortes „Tor“ ber\u00fccksichtigen und Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr jede m\u00f6gliche Bedeutung berechnen. Die KI k\u00f6nnte dann auf der Grundlage ihrer internen Bewertungen eine Vorhersage treffen oder eine Frage stellen, um Klarheit zu erhalten.<\/p><\/blockquote>\n Zur Berechnung der Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr die m\u00f6glichen Bedeutungen: Was w\u00e4ren in dem Beispiel mit dem Tor die „Gewichtungen“?<\/strong><\/p>\n Die Gewichtungen oder Parameter in einem neuronalen Netzwerk werden durch das Training der KI auf gro\u00dfen Datenmengen erzeugt. Sie bestimmen, wie stark das Signal von einem Neuron zu einem anderen \u00fcbertragen wird, und beeinflussen somit die Aktivierungsmuster der Neuronen in verschiedenen Schichten des Netzes.<\/p>\n In dem Beispiel mit dem Tor w\u00fcrde das neuronale Netzwerk versuchen, aufgrund des Kontexts und der anderen W\u00f6rter im Satz die Bedeutung des Wortes „Tor“ zu verstehen. Dazu k\u00f6nnten in den h\u00f6heren Schichten des Netzes verschiedene Neuronen aktiviert werden, die speziell auf die Bedeutungen von „Tor“ trainiert sind, wie zum Beispiel „Fu\u00dfballtor“, „Garagentor“ oder „Gartentor“. Die Aktivierungswerte dieser Neuronen w\u00fcrden durch die Gewichtungen beeinflusst werden, die w\u00e4hrend des Trainings gelernt wurden.<\/p>\n Das Netzwerk w\u00fcrde dann basierend auf den Aktivierungsmustern der Neuronen und der Gewichtungen berechnen, welche Bedeutung des Wortes „Tor“ am wahrscheinlichsten ist. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Berechnung der Gewichtungen und die Vorhersagen der KI von vielen Faktoren abh\u00e4ngen, wie der Qualit\u00e4t der Trainingsdaten, der Komplexit\u00e4t des Netzes und der genauen Formulierung der Aufgabe.<\/p><\/blockquote>\n Wenn also in den Trainingsdaten zum Thema „Tor“ doppelt so viele Inhalte bzw. Informationen zu „Fu\u00dfballtor“ gegeben waren wie f\u00fcr Gartentor und Garagentor, dann w\u00e4re auch die „Gewichtung“ in Richtung Fu\u00dfballtor entsprechend gr\u00f6\u00dfer? Oder sagt man da „schwerer“?<\/strong><\/p>\n Genau, die Gewichtungen in einem neuronalen Netzwerk h\u00e4ngen davon ab, wie oft bestimmte Beispiele in den Trainingsdaten vorkommen und wie wichtig sie f\u00fcr die Aufgabe sind, die die KI l\u00f6sen soll. Wenn in den Trainingsdaten doppelt so viele Beispiele f\u00fcr „Fu\u00dfballtor“ vorhanden sind wie f\u00fcr „Gartentor“ oder „Garagentor“, dann werden die Gewichtungen in Richtung „Fu\u00dfballtor“ st\u00e4rker sein. Man sagt auch, dass „Fu\u00dfballtor“ in diesem Fall ein h\u00f6heres Gewicht hat oder schwerer gewichtet wird als „Gartentor“ oder „Garagentor“. Dies bedeutet jedoch nicht zwangsl\u00e4ufig, dass die KI immer die Bedeutung „Fu\u00dfballtor“ bevorzugt, sondern sie ber\u00fccksichtigt auch andere Faktoren wie den Kontext und die anderen W\u00f6rter im Satz, um eine Vorhersage zu treffen.<\/p><\/blockquote>\n Wenn also zun\u00e4chst das „Fu\u00dfballtor“ eine h\u00f6here Gewichtung h\u00e4tte als z.B. Gartentor, dann w\u00fcrde die KI noch pr\u00fcfen, wie oft „langweilt sich“ in Zusammenhang mit „Fu\u00dfballtor“, „Gartentor“ und „Garagentor“ in den Trainingsdaten vorgekommen ist. Stimmt das so?<\/strong><\/p>\n Genau, die Gewichtungen im neuronalen Netzwerk beruhen auf der H\u00e4ufigkeit bestimmter Beispiele in den Trainingsdaten. In einem konkreten Beispiel w\u00fcrde die KI also nicht nur die Gewichtung von „Fu\u00dfballtor“ und „Gartentor“ ber\u00fccksichtigen, sondern auch die H\u00e4ufigkeit von „langweilt sich“ in Verbindung mit diesen Begriffen und anderen Faktoren wie Kontext und Satzstruktur. Wenn beispielsweise in den Trainingsdaten h\u00e4ufiger S\u00e4tze wie „Der Torwart steht im Fu\u00dfballtor und langweilt sich“ vorkommen als S\u00e4tze wie „Er steht vor dem Gartentor und langweilt sich“, dann w\u00fcrde die KI eine h\u00f6here Wahrscheinlichkeit f\u00fcr die Bedeutung „Fu\u00dfballtor“ vorhersagen. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass die KI immer nur Wahrscheinlichkeiten berechnet und keine absoluten Wahrheiten liefert.<\/p><\/blockquote>\n ***<\/p>\n Ich habe das Gespr\u00e4ch extra so ausf\u00fchrlich gestaltet, damit ganz klar wird, wie die Aussagen der KI zustande kommen. Wer das wei\u00df, wird im Umgang mit ihr immer im Hinterkopf behalten, dass jede Behauptung der KI nur die „wahrscheinlichste“ in Bezug auf die ihr zur Verf\u00fcgung stehenden Daten und den sich daraus ergebenden „Gewichtungen“ ist.<\/p>\n Das Gespr\u00e4ch zeigt auch, dass trotz meiner Bem\u00fchungen, sehr konkrete Fragen zu stellen, die KI eine Frage zun\u00e4chst „anders gewichten“ kann als ich sie gemeint hatte. So geschehen bei der ersten Nachfrage nach Spracherkennung „in Textform“, die ChatGPT mit Beispielen aus dem Audio-Bereich beantwortet hat. Erst auf die konkretere Nachfrage („Buchstaben“) wurden die Antworten passender.<\/p>\n Gleichwohl ist eine gute KI eine riesige Hilfe! H\u00e4tte ich mir das hier vermittelte Wissen mit Hilfe weiterer Videos und vieler Artikel erst zusammen recherchieren m\u00fcssen, h\u00e4tte ich sehr viel mehr Zeit gebraucht. Die M\u00f6glichkeit, genaue Nachfragen zu stellen und diese, wenn n\u00f6tig, zu konkretisieren, f\u00fchrt zu sehr viel schnellerem und punktgenauem Lernen. Gegen\u00fcber der klassischen Recherche ist das ein Quantensprung, gleichzeitig w\u00e4chst aber auch die Bedeutung verl\u00e4sslicher Institutionen, Medien und Personen, die zum Nachpr\u00fcfen der „Wahrheit“ behaupteter Fakten weiterhin gefragt sind.<\/p>\n Ob und bez\u00fcglich welcher Fakten ein solcher Gegencheck n\u00f6tig ist, h\u00e4ngt wiederum vom Bildungsgrad und der Kompetenz der fragenden Person ab!<\/p>\n ***<\/p>\n
\n<\/span><\/p>\nFrage: Was sind Neuronen bei einer KI?<\/h2>\n
Das Praxis-Beispiel: Er steht im Tor und langweilt sich<\/h2>\n
FAZIT: Wahrheit ist nicht im Angebot!<\/h2>\n