Künstliche Intelligenz (KI) umfasst viele komplexe, neue Technologien, die früher menschlichen Input erforderten und jetzt von einem Computer ausgeführt werden können. Computer können erweiterte Funktionen ausführen, die in der Vergangenheit verwendet wurden, um Informationen zu verstehen und zu empfehlen. Jetzt können Computer dank KI sogar neue Inhalte generieren.
Das Akronym „AI“ wird oft synonym verwendet, um verschiedene Arten von Technologien darzustellen, aus denen das KI-Bereich besteht.
Gängige KI-Konzepte
Es gibt eine Reihe von Begriffen und Konzepten, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen definieren und die Sie möglicherweise hilfreich finden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie KI in der Praxis im Web einsetzen können.
Allgemeine KI
Im Allgemeinen ist KI ein nicht menschliches Programm oder Modell, das ein breites Spektrum an Problemlösung und Kreativität demonstriert. Ein model ist eine sehr große mathematische Gleichung, die einen Satz von Parametern und eine Struktur umfasst, die erforderlich sind, damit eine Maschine eine Ausgabe zurückgibt.
Mit allgemeiner KI können Sie verschiedene Arten von Aufgaben ausführen, z. B. Daten analysieren, Text übersetzen, Musik verfassen, Krankheiten erkennen und vieles mehr.
Enge KI
Narrow AI ist ein System, das eine einzelne oder eine bestimmte Teilmenge von Aufgaben ausführen kann. Beispiel: Ein Computer, auf dem eine Schachpartie gegen einen menschlichen Gegner gespielt wird (nicht zu verwechseln mit dem Mechanischen Türken). Enge KI hat einen vordefinierten Satz von Parametern, Einschränkungen und Kontexten, die wie Verständnis erscheinen können, tatsächlich aber nur Antworten auf eine Gleichung sind.
Dies kann in der Praxis bei Gesichtserkennungssystemen, Sprachassistenten und Wettervorhersagen auftreten. Sie könnten sehr spezifische Modelle verwenden, um bestimmte, spezifische Funktionen auf Ihren Websites und in Ihren Apps zu verbessern.
Sie haben beispielsweise eine Website speziell für Filme erstellt, auf der sich Nutzer anmelden, ihre Lieblingsfilme bewerten und neue Filme entdecken können. Sie können eine vorab ausgefüllte Datenbank verwenden, um Filme basierend auf der aktuell aufgerufenen Seite zu empfehlen. Alternativ können Sie ein enges KI-Modell verwenden, das Nutzerverhalten und -präferenzen analysiert, um die relevantesten Informationen für diesen Leser anzuzeigen.
Generative KI
Ein Large Language Model (LLM) ist ein neuronales Netzwerk-KI-Modell mit vielen Parametern, die Sie für eine Vielzahl von Aufgaben wie das Generieren, Klassifizieren oder Zusammenfassen von Text oder Bildern verwenden können.
Generative AI reagiert auf Eingaben und erstellt Inhalte basierend auf dem Kontext und dem Arbeitsspeicher eines LLM. Dies geht über Musterabgleich und Vorhersagen hinaus. Zu den gängigsten generativen KI-Tools gehören:
- Gemini von Google
- Chat-GPT von Open AI
- Claude von Anthropic
- Copilot von Microsoft
- Und viele weitere...
Mit diesen Tools lassen sich Texte, Codebeispiele und Bilder erstellen. Sie können Ihnen dabei helfen, einen Urlaub zu planen, den Ton einer E-Mail abzuschwächen oder zu professioneller zu machen oder verschiedene Informationen in Kategorien zu klassifizieren.
Es gibt endlose Anwendungsfälle, sowohl für Entwickler als auch für Nicht-Entwickler.
Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Form von KI, bei der ein Computer ohne explizite Programmierung lernt. Wo KI Daten generieren soll, ermöglicht ML, dass Computer aus Erfahrungen lernen. ML besteht aus Algorithmen, um Vorhersagen über Datasets zu treffen.
ML ist der Prozess, bei dem ein Modell trainiert wird, um nützliche Vorhersagen zu treffen oder Inhalte aus Daten zu generieren.
Angenommen, wir möchten eine Website erstellen, die das Wetter an einem bestimmten Tag bewertet. Traditionell kann dies von einem oder mehreren Meteorologen durchgeführt werden, die eine Darstellung der Erdatmosphäre und -oberfläche erstellen, die Wettermuster berechnen und vorhersagen und eine Bewertung festlegen konnten, indem sie die aktuellen Daten mit dem historischen Kontext vergleicht.
Stattdessen können wir einem ML-Modell eine riesige Menge an Wetterdaten zur Verfügung stellen, bis das Modell die mathematische Beziehung zwischen Wettermustern, historischen Daten und Richtlinien dafür lernt, was das Wetter an einem bestimmten Tag gut oder schlecht macht. Tatsächlich haben wir diese Funktion im Web entwickelt.
Deep Learning
Deep Learning (DL) ist eine Klasse von ML-Algorithmen. Ein Beispiel hierfür sind neuronale Deep-Learning-Netzwerke (DNN), die versuchen, die Art und Weise zu modellieren, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet.
Herausforderungen mit KI
Bei der Entwicklung und Nutzung von KI sind einige Herausforderungen zu bewältigen. Hier sind nur einige der wichtigsten Punkte aufgeführt, die Sie berücksichtigen sollten.
Datenqualität und -aktualität
Große Datasets, die zum Trainieren verschiedener KI-Modelle verwendet werden, sind häufig schon kurz nach ihrer Verwendung veraltet. Dies bedeutet, dass Sie bei der Suche nach den neuesten Informationen von Prompt Engineering profitieren können, um die Leistung eines KI-Modells bei bestimmten Aufgaben zu verbessern und bessere Ausgaben zu erzielen.
Datasets können unvollständig oder zu klein sein, um einige Anwendungsfälle effektiv zu unterstützen. Es kann hilfreich sein, mit mehreren Tools zu arbeiten oder das Modell an Ihre Anforderungen anzupassen.
Bedenken in Bezug auf Ethik und Voreingenommenheit
KI-Technologie ist spannend und hat viel Potenzial. Letztendlich werden Computer und Algorithmen jedoch von Menschen entwickelt, mit Daten trainiert, die möglicherweise auch von Menschen erfasst werden, und somit einigen Herausforderungen gegenüberstehen. Modelle können beispielsweise lernen und menschliche Vorurteile sowie schädliche Stereotypen verstärken, was sich direkt auf das Ergebnis auswirkt. Es ist wichtig, beim Aufbau von KI-Technologie mit der Minderung von Verzerrungen zu beginnen.
Beim Urheberrecht von KI-generierten Inhalten gibt es zahlreiche ethische Überlegungen. Wem gehören die Inhalte, insbesondere wenn sie stark durch urheberrechtlich geschütztes Material beeinflusst oder direkt davon kopiert wurden?
Bevor du neue Inhalte und Ideen entwickelst, solltest du dir die bestehenden Richtlinien zur Verwendung des von dir erstellten Materials ansehen.
Sicherheit und Datenschutz
Viele Webentwickler haben angegeben, dass bei der Verwendung von KI-Tools Datenschutz und Sicherheit für sie am wichtigsten sind. Dies gilt insbesondere für geschäftliche Kontexte mit strengen Datenanforderungen, wie z. B. Behörden und Gesundheitsdienstleister. Es ist ein Problem, Nutzerdaten mithilfe von Cloud APIs mehr Dritten zugänglich zu machen. Es ist wichtig, dass jede Datenübertragung sicher und kontinuierlich überwacht wird.
In solchen Fällen könnte On-Device-KI der Schlüssel zum Erfolg sein. MediaPipe ist eine noch nicht fertiggestellte Lösung für dieses Problem, aber es gibt noch viel mehr Forschung und Entwicklung zu tun.
Erste Schritte mit KI im Web
Nachdem Sie nun mit den vielen Arten von künstlicher Intelligenz vertraut sind, können Sie darüber nachdenken, wie Sie vorhandene Modelle verwenden können, um produktiver zu werden und bessere Websites und Webanwendungen zu erstellen.
Mit KI können Sie:
- Sie können eine bessere automatische Vervollständigung für die Suche auf Ihrer Website erstellen.
- Erkennt die Anwesenheit von gängigen Objekten wie Menschen oder Haustieren mit einer intelligenten Kamera
- Reagieren Sie auf Kommentarspam mit einem Natural Language Model.
- Steigern Sie Ihre Produktivität, indem Sie die automatische Vervollständigung für Ihren Code aktivieren.
- Erstellen Sie einen WYSIWYG-Schreibprozess mit Vorschlägen für das nächste Wort oder den nächsten Satz.
- Stellen Sie eine verständliche Erklärung eines Datasets zur Verfügung.
- Mehr…
Vortrainierte KI-Modelle können eine großartige Möglichkeit sein, unsere Websites, Webanwendungen und Produktivität zu verbessern, ohne ein umfassendes Verständnis dafür zu benötigen, wie die mathematischen Modelle erstellt und komplexe Datasets erfasst werden, die den gängigsten KI-Tools zugrunde liegen.
Die meisten Modelle entsprechen möglicherweise sofort Ihren Anforderungen, ohne dass Sie weitere Anpassungen vornehmen müssen. Bei der Abstimmung wird ein Modell, das bereits mit einem großen Dataset trainiert wurde, weiter trainiert, um Ihre spezifischen Nutzungsanforderungen zu erfüllen. Es gibt eine Reihe von Techniken, um ein Modell abzustimmen:
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist eine Technik, bei der menschliches Feedback genutzt wird, um die Ausrichtung eines Modells an menschliche Präferenzen und Absichten zu verbessern.
- Low-Rank Adaption (LoRA) ist eine Parameter-effiziente Methode für LLMs, die die Anzahl der trainierbaren Parameter reduziert und gleichzeitig die Modellleistung aufrechterhalten.