Wie funktioniert künstliche Intelligenz?
Geschätzte Lesezeit: 8 Minuten
Künstliche Intelligenz (KI) analysiert riesige Datenmengen, erkennt darin Muster und löst Aufgaben autonom. Anders als herkömmliche Software, die stur festen Regeln folgt, lernt eine KI durch maschinelles Lernen dazu und optimiert sich selbst; ganz ohne, dass wir ihr jeden Schritt diktieren müssen.
In diesem Ratgeber erfahren Sie, wie Maschinen lernen, welche Bausteine dafür nötig sind und wie KI mittels verschiedener Ansätze unterschiedliche Aufgaben bewältigen kann.
Das Wichtigste in Kürze
- Definition: Was ist KI? Künstliche Intelligenz (kurz KI) bezeichnet jegliche Maschinen, die intelligentes Verhalten zeigen. KI-Systeme können z. B. Probleme lösen, Entscheidungen treffen, Sprache verstehen oder Muster erkennen – ähnlich wie wir Menschen.
- Kernprinzip: Wie funktioniert KI? KI basiert in weiten Teilen auf Methoden des maschinellen Lernens. Durch wiederholtes Trainieren mit riesigen Datenmengen verbessert die künstliche Intelligenz ihre Fähigkeit, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
- Voraussetzungen: Was braucht es für die Funktion von KI? Für eine leistungsfähige KI sind drei Komponenten essenziell: riesige Mengen an hochwertigen Trainingsdaten, effiziente Algorithmen sowie eine enorme Rechenleistung.
- Welche KI-Ansätze gibt es? Je nach Anwendungsbereich stehen verschiedene Ansätze der künstlichen Intelligenz zur Auswahl. Ein intelligentes System zeichnet sich heute durch Multimodalität (Verarbeitung von Text, Bild, Audio …) und die Fähigkeit aus, offene, komplexe Aufgaben zu planen und zu lösen, anstatt nur auf enge Routinen beschränkt zu sein.
Wie funktioniert KI?
Um die Frage „Wie funktioniert künstliche Intelligenz?” beantworten zu können, müssen wir mit dem Grundprinzip der KI beginnen, das Systemen ihre Lern- und Entscheidungsfähigkeit gibt: maschinelles Lernen (ML).
Der Unterschied zu klassischer Software
Während klassische Algorithmen deterministisch arbeiten (Input A führt immer zu Output B, basierend auf manuell geschriebenem Code), lernt eine KI probabilistisch. Sie erkennt also statistische Wahrscheinlichkeiten in Trainingsdaten. Die KI-Funktionsweise basiert also darauf, Regeln aus Daten selbst abzuleiten, anstatt sie diktiert zu bekommen.
Die 3 Arten des maschinellen Lernens im Vergleich
Grundsätzlich unterscheiden wir – je nach Aufgabe und Zielsetzung – 3 Arten des maschinellen Lernens:
| Lernmethode | Funktionsweise | Typischer Anwendungsfall |
|---|---|---|
Überwachtes Lernen (Supervised Learning) | Training mit gelabelten Daten (Input + gewünschter Output). Das System lernt durch Soll-Ist-Vergleiche. | Klassifizierung: Spam-Filter, Bilderkennung (Hund vs. Katze). |
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) | Training mit unstrukturierten Daten ohne Labels. Die KI sucht eigenständig nach Mustern und Strukturen. | Clustering: Kundensegmentierung im Marketing, Anomalie-Erkennung. |
Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) | Lernen durch „Versuch und Irrtum“ in einer Umgebung. Positive Aktionen werden belohnt, negative bestraft. | Optimierung: Schachcomputer, Robotik, autonome Steuerungssysteme. |
ChatGPT, Siri oder Fireflies sind inzwischen fast jedem von uns ein Begriff. Die Liste an KI-Tools ist heute schier endlos. Doch was ist künstliche Intelligenz eigentlich? Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, lesen Sie am besten unseren Ratgeber zum Thema Künstliche Intelligenz.
Dann setzen Sie auf MaibornWolff
Die KI-Funktionsweise: 3 Grundbausteine
Damit ein KI-System überhaupt funktionieren kann, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein. Künstliche Intelligenz benötigt insgesamt 3 Grundbausteine, um die gewünschten Ergebnisse liefern zu können:
Baustein 1: Daten
Damit KI-Systeme eigenständig Lösungen finden können, brauchen sie riesige Mengen an Trainingsdaten. Diese helfen der KI, Muster zu erkennen und Verbindungen herzustellen. Dabei gilt das alte IT-Gesetz: Garbage in, Garbage out. Es kommt nicht nur auf die schiere Masse an, sondern auf die Qualität. Eine KI ist am Ende immer nur so schlau (oder vorurteilsbehaftet) wie die Daten, mit denen wir sie füttern.
KI-Systeme können z. B. mit diesen Arten von Daten trainiert werden:
- Bilddaten: z. B. zur Gesichtserkennung oder Analyse von Röntgenbildern
- Text- und Sprachdaten: z. B. für Chatbots oder Übersetzungstools
- Zahlen und Finanzdaten: z. B. für die Erkennung von Betrugsmustern und Markttrends
Baustein 2: Modelle
Algorithmen bestimmen die Regeln und Prozesse, wie Daten verarbeitet werden. Sie reichen von einfachen Entscheidungsbäumen bis zu komplexen Deep Learning-Architekturen. Das Modell ist das Ergebnis des Trainingsprozesses – quasi das „gelernte Wissen“, das auf neue Daten angewendet wird.
So begegnen Ihnen diese Algorithmen im Alltag:
- Spam-Filter (Klassifikation): Der Algorithmus prüft Merkmale (Betreff, Absender) und berechnet die Wahrscheinlichkeit für Spam.
- Streaming & E-Commerce (Empfehlungssysteme): Netflix oder Amazon analysieren Ihr bisheriges Verhalten, um Muster zu erkennen und passende Vorschläge zu generieren.
- Medizin (Mustererkennung): In der Radiologie analysieren Algorithmen Röntgenbilder auf Anomalien (z. B. Tumore), oft präziser als das menschliche Auge.
Sie fragen sich, wie KI sonst noch genutzt werden kann? Dann lesen Sie unseren Ratgeber zum Thema Künstliche Intelligenz nutzen.
Baustein 3: Hohe Rechenleistung
Eine hohe Rechenleistung ist die treibende Kraft hinter der Funktionsfähigkeit von KI. Sie ermöglicht es, die riesigen Mengen an Trainingsdaten schnell und effizient zu verarbeiten. Gleichzeitig stellt sie sicher, dass Systeme nicht nur Daten verstehen, sondern auch blitzschnell darauf reagieren können – sei es beim Erkennen von Mustern in Bildern, beim Übersetzen eines Satzes oder beim Treffen von Vorhersagen.
Spezifische Ansätze und Funktionsweisen
Die Funktionsweise künstlicher Intelligenz hängt nicht nur von den 3 genannten Grundbausteinen ab, sondern auch vom ausgewählten Ansatz. Je nach Anwendungsbereich stehen verschiedene Ansätze der künstlichen Intelligenz zur Auswahl, die sich durch unterschiedliche Funktionsweisen auszeichnen:
Neuronale Netze
Inspiriert vom menschlichen Gehirn, bestehen künstliche neuronale Netze (ANNs) aus Schichten künstlicher Neuronen.
- Eingabeschicht (Input Layer): Hier kommen die Daten ins System.
- Verborgene Schichten (Hidden Layers): Hier werden die Daten verarbeitet und Muster erkannt.
- Ausgabeschicht (Output Layer): Die Ergebnisse werden ausgegeben.
Während des Trainings lernt das Netz, die Verbindungen zwischen den Schichten so zu gewichten, dass die Ergebnisse möglichst präzise sind. Neuronale Netze werden z. B. in diesen Bereichen genutzt:
- Bilderkennung: Neuronale Netze werden verwendet, um z. B. Gesichter zu erkennen, Tumore in medizinischen Bildern zu identifizieren oder Objekte auf Fotos zu kategorisieren.
- Finanzwesen: Neuronale Netze helfen, Betrugsmuster in Transaktionsdaten zu erkennen oder Aktienmarkttrends vorherzusagen.
- Personalisierung: Empfehlungsalgorithmen, wie sie bei Netflix oder Amazon genutzt werden, basieren auf neuronalen Netzwerken, um Inhalte individuell abzustimmen.
Deep Learning
Deep Learning ist eine spezielle Methode des maschinellen Lernens, die tiefe neuronale Netze, d. h. Netze mit vielen verborgenen Schichten, als Grundlage nutzt. Dies ermöglicht die Extraktion von Merkmalen (Feature Extraction) ohne menschliches Zutun. Es ist der Standard für komplexe Aufgaben wie autonomes Fahren oder generative KI (z. B. ChatGPT).
Hier ein Beispiel:
- Mittels neuronalen Netzen kann ein KI-System erkennen, ob z. B. ein Bild einen Hund oder eine Katze zeigt.
- Beim Deep Learning kann das KI-System komplexere Aufgaben lösen – z. B. unterschiedliche Hunderassen erkennen.
Indem Daten die einzelnen Schichten durchlaufen, lernt jede Schicht etwas Neues. So erkennt z. B. eine frühe Schicht einfache Kanten in Bildern, während spätere Schichten Formen oder ganze Objekte erkennen. Dabei korrigiert das System automatisch Fehler und wird mit jedem Durchgang genauer.
Deep Learning wird am häufigsten für diese Anwendungsbereiche genutzt:
- Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos nutzen Deep Learning, um Straßenbilder zu analysieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
- Betrugserkennung: Finanzinstitute erkennen betrügerische Muster in Transaktionsdaten.
- Generative KI: Systeme wie Text- oder Bildgeneratoren (z. B. ChatGPT) verwenden Deep Learning, um kreative Inhalte zu erzeugen.
Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Maschinen hilft, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren, darauf zu reagieren und selbst zu generieren.
Sprache wird dabei in kleinere Bestandteile zerlegt – z. B. in Sätze oder einzelne Wörter. Das KI-System analysiert daraufhin z. B. Grammatik, Bedeutung und Zusammenhänge, um den Inhalt zu verstehen.
NLP kommt z. B. für diese Anwendungen zum Einsatz:
- Chatbots: z. B. Kundenservice in Echtzeit
- Übersetzungen: z. B. Google Translate
- Spracherkennung: z. B. Systeme wie Siri oder Alexa
Starten Sie mit der Umsetzung und vertrauen Sie auf MaibornWolff.
Heuristische Methoden
Heuristische Methoden sind KI-Ansätze, die vereinfachte Lösungsstrategien nutzen, um Probleme schnell und effizient zu lösen. Sie basieren auf Regeln oder Erfahrungswerten – sogenannten Daumenregeln. Statt rechenintensiv nach der perfekte Lösung zu suchen, gibt sich das System mit einer hinreichend guten Lösung zufrieden. Dieser KI-Ansatz ist besonders nützlich, wenn Zeit und Ressourcen begrenzt sind.
In folgenden Anwendungsbereichen werden heuristische Methoden genutzt:
- Schachprogramme: Schach-KIs bewerten potenzielle Züge anhand von Heuristiken, z. B. „Schütze die Dame” oder „Erobere das Zentrum des Spielfelds”.
- Navigationssysteme: Apps wie Google Maps nutzen Heuristiken, um die beste Route zu berechnen, z. B. „Vermeide Staus” oder „Nimm die kürzeste Strecke”.
- Produktempfehlungen: E-Commerce-Plattformen wie Amazon schlagen Produkte vor, basierend auf einfachen Regeln wie „Kunden, die das kauften, interessierten sich auch für …”.
Knowledge Representation
Knowledge Representation beschäftigt sich damit, Weltwissen so zu organisieren und zu speichern, dass Maschinen logische Schlüsse ziehen können. Es geht nicht um statistische Wahrscheinlichkeiten (wie beim Machine Learning), sondern um feste Regeln und Fakten.
Informationen werden dabei in logischen Regeln, Hierarchien oder Netzwerken (Ontologien) gespeichert. Das ermöglicht der KI, kausale Zusammenhänge zu verstehen.
Beispiele für Knowledge Representation sind:
- Google Knowledge Graph: Dieser verbindet Fakten über Personen, Orte und Dinge, um Suchanfragen besser zu verstehen. Wenn Sie z. B. nach Albert Einstein suchen, zeigt Google Ihnen nicht nur Links an, sondern auch relevante Fakten wie sein Geburtsdatum, seine berühmtesten Theorien oder Verbindungen zu anderen Wissenschaftlern.
- Chatbots: Chatbots nutzen Knowledge Representation, um etwa FAQs zu speichern und Antworten zu generieren. Ein Kundenservice-Bot beantwortet z. B. Fragen wie “Wie ändere ich mein Passwort?” auf Basis gespeicherter Informationen.
- Medizinische Expertensysteme: Systeme wie IBM Watson speichern medizinisches Wissen in Form von Regeln und Datenbanken, um Ärzten beim Stellen von Diagnosen zu helfen. Ein Arzt gibt z. B. Symptome ein und das System schlägt mögliche Diagnosen und Behandlungen vor.
Wie funktioniert KI nicht?
KI ist mächtig, aber nicht unfehlbar. Sie besitzt kein echtes Verständnis von unserer Welt, sondern rechnet stur mit Wahrscheinlichkeiten. Und auch Statistik kann mal danebenliegen. Hier sind die häufigsten Ursachen für das Scheitern von KI-Projekten:
- Schlechte Datenqualität (Bias): Falsche, unvollständige oder verzerrte Trainingsdaten führen dazu, dass die KI falsche Muster lernt.
- Überanpassung (Overfitting): Wenn die KI zu sehr auf die Trainingsdaten zugeschnitten ist, kann sie mit neuen Daten schlecht umgehen.
- Fehlender Kontext: KI scheitert oft an Mehrdeutigkeit, Ironie oder Sarkasmus, da sie Sprache mathematisch und nicht emotional verarbeitet.
- Datenmangel: Wenn die Datenmenge zu klein ist, kann die KI keine zuverlässigen Ergebnisse liefern.
- Technische Einschränkungen: Eine zu geringe Rechenleistung oder schlechte Hardware können die Leistung der KI beeinträchtigen.
Vom Verständnis zur Umsetzung: KI mit MaibornWolff
Sie haben jetzt eine Ahnung davon, wie KI funktioniert. Die Frage ist: Wie kriegen wir diese Technologie gewinnbringend in Ihre IT-Landschaft?
Wir bei MaibornWolff sind keine Fans von Technik um der Technik willen. Wir helfen Ihnen dabei, KI dort einzusetzen, wo sie echten geschäftlichen Nutzen stiftet und Prozesse entrümpelt, statt sie aufzublähen.
Dann setzen Sie auf MaibornWolff.
FAQs
Wie funktioniert eine KI einfach erklärt?
KI funktioniert durch Mustererkennung. Sie wird mit Beispielen (Daten) trainiert, leitet daraus Regeln ab (Training) und wendet diese Regeln auf neue, unbekannte Situationen an (Inferenz). Stellen Sie es sich vor wie ein Kind, das lernt, einen Apfel zu erkennen, indem man ihm tausende Bilder von Äpfeln zeigt.
Was braucht eine KI, um zu funktionieren?
Eine funktionierende KI benötigt drei Säulen:
- Daten: Als Trainingsmaterial.
- Algorithmus: Als Regelwerk für das Lernen.
- Rechenpower: Um die Rechenoperationen durchzuführen.
Wie unterscheidet sich maschinelles Lernen von klassischer Programmierung?
Bei der klassischen Programmierung definiert der Mensch die Regeln (Wenn X, dann Y). Beim Maschinellen Lernen findet der Computer die Regeln selbstständig, indem er Zusammenhänge in den Daten analysiert. Der Output ist nicht fest codiert, sondern statistisch ermittelt.
Kyrill Schmid ist Lead AI Engineer im Bereich Data and AI bei MaibornWolff. Der promovierte Machine Learning Experte ist spezialisiert darauf, die Potenziale künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene zu identifizieren, zu entwickeln und nutzbar zu machen. Er begleitet und unterstützt Organisationen im Aufbau von innovativen KI-Lösungen wie Agenten-Anwendungen und RAG-Systemen.