Herausforderungen und Potenziale der generativen KI
In der neuen Episode von unserem Podcast „Inside IONOS“ begrüßen die Gastgeber Thilo Haertel und Karen Gräper Tobias Weiß, den Head of Tool Development bei der IONOS-Tochter „CM4all“, um über die Grundlagen der generativen künstlichen Intelligenz (KI) zu sprechen.
Unterschiede zwischen KI, Machine Learning und Deep Learning
Der Podcast startet mit der Definition von KI: das Bestreben, Computersysteme zu erschaffen, die sich so verhalten oder mit Menschen interagieren, dass sie als intelligent wahrgenommen werden.
Hierbei ist es Tobias wichtig anzumerken, dass in den letzten Jahren der Fokus darauf lag, bei KI und Machine Learning Daten zu geben und das System eigenständig Muster und Lösungen finden zu lassen, ohne den genauen Weg zu beschreiben. Dies ist der große Unterschied zur klassischen Programmierung, bei der der Lösungsweg manuell programmiert und vorgegeben werden muss.
Weiterhin erklärt Tobias die Unterschiede zwischen KI, Machine Learning und Deep Learning. Er stellt fest, dass Machine Learning ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz ist, der darauf abzielt, Maschinen die Fähigkeit zu geben, aus Daten zu lernen und automatisch Verbesserungen vorzunehmen, während Deep Learning ein spezialisierterer Teilbereich des Machine Learning ist, bei dem komplexe neuronale Netzwerke entstehen, die tiefe (d. h. mehrschichtige) Strukturen aufweisen. Diese tieferen Strukturen ermöglichen es dem System, auf höherer Ebene abstrakte Muster und Merkmale in den Daten zu erkennen, was oft bei der Verarbeitung von komplexen Informationen wie Bildern, Sprache und anderen komplexen Datenarten hilfreich ist.
Die Funktionsweise von Transformer-Modellen
Es gibt verschiedene Anwendungsbereiche von KI, einschließlich Text-to-Speech, Bilderkennung, Robotik, Natural Language Processing. Ein weiterer wichtiger Bereich, den Tobias erwähnt, ist die Entwicklung von Transformer-Modellen wie ChatGPT. Transformer-Modelle sind eine spezielle Art von neuronalen Netzwerkarchitekturen, die in der Lage ist, riesige Mengen an Daten zu verarbeiten und komplexe Sprach- und Bildverarbeitungsaufgaben durchzuführen.
Diese Modelle haben das Potenzial, menschliche Sprache so weit zu analysieren und Kontexte zu verstehen, dass sie mit menschenähnlichen Interaktionen und Antworten beeindrucken.
Weiterhin diskutiert Tobias die Architektur und Funktionsweise von Transformer-Modellen. Dabei weist er z.B. darauf hin, dass die KIs basierend auf statistischen Modellen arbeiten und Schwächen im Bereich des „Halluzinierens“ haben, d.h. sie können syntaktisch und semantisch korrekte, aber inhaltlich falsche Aussagen generieren.
Die Vereinigung von KI und Softwareentwicklung
Im Podcast erläutert Tobias, wie sein Team und er KI in ihrer Softwareentwicklung bei IONOS nutzen. Er betont, dass KI-Modelle wie ChatGPT oder Co-Pilot von GitHub als Unterstützung und Erleichterung bei wiederkehrenden Aufgaben betrachtet werden, die zum Teil zeitaufwändige Entwicklungsprozesse vereinfachen. KI wird von ihm dabei als Ergänzung gesehen, die seinem Team dabei hilft, sich auf kreative Ideen und die Planung von Projekten zu konzentrieren.
Jetzt reinhören
Die Episode bietet einen umfassenden Einblick in die Grundlagen, Anwendungen und Herausforderungen der generativen künstlichen Intelligenz und wie sie in der Softwareentwicklung eingesetzt werden kann. Reinhören lohnt sich!
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