KI im Content-Marketing: Teil 1, technische Grundlagen

Technische Grundlagen – was ist KI überhaupt?

Bis vor zwei Jahren kannten die meisten KI / Künstliche Intellgenz nur aus Untergangsszenarien á la Terminator. Mittlerweile hat die KI jedoch das gesamte Internet und auch die Gesellschaft umgekrempelt – und das in einer Art und Weise, die wir höchstens mit der Einführung von Smartphones, dem Internet oder der Dampfmaschine vergleichen könnten. Aber wovon reden wir eigentlich dieser Tage, wenn wir von KI sprechen?

Was genau „KI“ jetzt ist, darüber gibt es ein unüberschaubares Meer an wissenschaftlichen Abhandlungen. Deren Konsens lässt sich darauf herunterbrechen, dass man künstliche Intelligenz eigentlich kaum definieren kann, weil man „Intelligenz“ selbst kaum definieren kann. Darüber hinaus kann man sagen, dass KI-Forschung und -Entwicklung versucht, menschliche Intelligenz und kognitive Prozesse nachzubauen.

Im heutigen Sprachgebrauch meint man mit künstlicher Intelligenz oft generative KI, also Programme, die mit KI-Unterstützung Texte, Bilder, Videos usw. erstellen. Diese Definition liegt auch diesem Blog zugrunde.

Eine zusätzliche Ergänzung – im englischsprachigen Raum, wird künstliche Intelligenz als „Artificial Intelligence“ beschrieben – deswegen begegnet Ihnen so oft die Abkürzung AI.

Wie genau funktioniert das jetzt? Dazu einmal ein kleiner Überblick.

Was ist „Machine Learning“?

Machine Learning, oder maschinelles Lernen, bezeichnet ein Forschungsgebiet der KI. Dabei sollen Algorithmen entwickelt werden, mit deren Hilfe Programme aus Daten und eigenen Erfahrungen lernen. Der Vorteil dabei: man muss dem Programm nicht lange Regeln einprogrammieren, das Programm lernt quasi selbst. Diese Art des Lernens basiert auch darauf, wie wir Menschen Dinge lernen: man gibt uns eine Bandbreite an Daten (unsere Erfahrungen und unser Wissen) auf deren Basis wir dann selbstständig Entscheidungen treffen. Ähnlich funktionieren auch die Grundlagen des Machine Learnings. 

Grob gesagt versucht man also, einem Programm beizubringen, wie es selbstständig lernen und aus Erfahrungen eigene Entscheidungen treffen kann. Das funktioniert mal mehr, mal weniger gut.

Was ist „Deep Learning“?

Entsprechend gibt es eine zweite Technik, die für moderne generative KI unabdingbar ist: Deep Learning. Deep Learning ist eine Spezialform der neuronalen Netze. „Neuronale Netze“ klingt erst einmal nach Star Trek, heißt in der Praxis jedoch ein System, das versucht unser menschliches Gehirn nachzustellen. So wie die Milliarden an Neuronen in unserem Gehirn via Synapsen miteinander verknüpft sind und Signale austauschen, so besteht ein neuronales Netz aus verschiedenen künstlichen Neuronen. Unser Gehirn verarbeitet komplexe Informationen, indem einzelne Neuronen Informationen via Synapsen weitersenden (oder eben nicht weitersenden). Das künstliche neuronale Netz der KI ahmt dies nach. 

Das versetzt die KI in die Lage, komplexe Datenmengen nicht nur zu erfassen, sondern darin auch Muster zu erkennen. Auf Basis dieser Muster kann sie dann Entscheidungen treffen.

Was ist ein Large Language Model (LLM)?

So viel zu den theoretischen Grundlagen. Zwei Fachbegriffe müssen wir Ihnen allerdings noch um die Ohren hauen: Large Language Models (LLMs) und „Generative Pretrained Transformer“ (GPT). Letzteren haben Sie wahrscheinlich schon einmal gehört. Large Language Models sind im Grunde genommen KI-Systeme, die menschliche Sprache generieren und verarbeiten können und dafür mit enormen Datensätzen trainiert werden. 

Und was ist jetzt ein GPT?

Den letzten Schliff für unsere heutige generative KI brachte die Transformer-Technologie. Ein Transformer beschreibt eine Art Schicht im neuronalen Netz der KI. Diese löst ein sehr nerviges Problem: Sprache ist enorm umfangreich. Die deutsche Sprache allein umfasst 300.000 bis 500.000 Wörter – auf ein Wort können also bis zu 500.000 andere folgen, auf das dann wieder 500.000 folgen können und so weiter. Die Menge an Rechenkapazität und Speicherplatz, die man allein für einen Satz mit drei Wörtern bräuchte, würde das komplette Datenvolumen auf dieser Welt übersteigen. 

Mittels der Transformer-Architektur wurde dieses Problem gelöst: Man schaltete im Grunde genommen eine weitere Schicht aus künstlichen Neuronen in das neuronale Netz, die analysierte, wie häufig Worte verwendet werden: Manche Worte werden schließlich in der natürlichen Sprache häufiger verwendet als andere.

 Vergleichen Sie zum Beispiel einmal wie oft in diesem Text die Artikel „der, die, das“ vorkommen und wie oft das Wort „Rindfleischetikettierungsüberwachungsaufgabenübertragungsgesetz“ vorkommt. 

Auf Basis dieser Erkenntnis konnten Forschende dann einen Transformer entwickeln, der erkennen kann, welche Worte wie häufig genutzt werden. Daraus kann eine Wahrscheinlichkeit errechnet werden, welches Wort wohl sinnvollerweise auf ein weiteres folgen muss. 

Die KI kann somit die Beziehungen zwischen Wörtern modellieren, die auch in der natürlichen Sprache auftreten.

Kurze Zusammenfassung

Fassen wir zusammen: Moderne KI verfügt über Lernfähigkeit (Machine Learning), die Fähigkeit dank neuronaler Netze Muster zu erkennen und komplexe Operationen auszuführen (Deep Learning), eine umfassende Sprachdatenbank (LLM) und die Fähigkeit, aus dieser Datenbank wahrscheinlichkeitsbasiert zu errechnen, welche Wörter in welchem Sinnzusammenhang stehen müssen (Transformer). 

Somit kann KI nun tatsächlich Texte schreiben, die zeitweise nicht von menschlichem Text zu unterscheiden sind – und dies deutlich schneller als Menschen. Eines darf man aber nicht vergessen – im Grundsatz gibt die KI kein Wissen wieder, sondern versucht auf eine Anfrage die wahrscheinlichste Ausgabe zu finden. Das ist ein Schätzprozess, der nicht immer zutreffend ist. KI-Experte Kai Spriestersbach hat es ganz gut zusammengefasst: „Sprachmodelle sind keine Wissensmodelle“.

Faktische Korrektheit ist dabei zweitrangig – die KI soll menschliche Sprache simulieren, nicht als Wissensdatenbank fungieren.
 

Was heißt das jetzt alles genau für mich?

Dieser Text war nur eine sehr, sehr knappe Übersicht über die Technik, die moderner KI zugrunde liegt. Wir kommen auf die Frage zurück, was KI denn jetzt ist. Sie haben vielleicht den Eindruck bekommen, dass die künstliche Intelligenz gar nicht so intelligent ist. Es ist ein sehr komplexer und fein getuneter Automatismus. Und das ist der beste Weg an KI heranzugehen: Es ist ein Tool in Ihrem Werkzeugkasten, das menschliche Sprache simuliert. Die Ankunft von KI wurde mit sehr vielen Meilensteinen verglichen: der Einführung von Smartphones oder der Dampfmaschine. Was von solchen Beschreibungen zutrifft und was Dampfplauderei ist, wird sich zeigen. 

In einer Hinsicht kann man KI aber sehr wohl mit der Dampfmaschine vergleichen. Auch die Dampfmaschine war ein sehr komplex aufgebauter Automatismus, der Arbeitsschritte, die zuvor vom Menschen gemacht wurde, übernahm. In diesem Fall war es der Antrieb von Pumpen, die Bergwerksstollen wasserfrei halten sollten, und der Transport von Menschen und Material im Bergwerk. Und genau so kann die KI auch Ihnen helfen, indem es Prozesse vereinfacht und Ihre menschlichen Arbeitskräfte entlastet. Wie KI das für Ihr Unternehmen machen kann, das ergründen wir im nächsten Eintrag.

Bleiben Sie also gespannt auf den nächsten Teil dieses Blogs, in dem wir tiefer in die praktische Anwendung von KI für KMUs eintauchen werden. Wir werden Erfolgsgeschichten teilen, die beweisen, dass KI keine Angelegenheit von morgen ist, sondern eine Chance von heute. Erfahren Sie, wie Unternehmen ähnlich Ihrem eigene ihre Prozesse optimiert, Kundenzufriedenheit gesteigert und letztlich ihre Wettbewerbsfähigkeit erhöht haben. Verpassen Sie diese wertvollen Einblicke nicht!

Sie fragen sich, wie KI spezifisch Ihr Unternehmen unterstützen kann? Oder welche ersten Schritte in Richtung KI-Integration die richtigen sind? Warten Sie nicht länger auf die Antworten, die den Weg für Ihren Erfolg ebnen könnten.

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