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Wie Künstliche Intelligenz trainiert wird: Die Rolle des Menschen

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant und nimmt in nahezu jeder Branche eine Schlüsselrolle ein. Das Training von KI-Systemen ist ein komplexer Prozess, der maßgeblich über den Erfolg oder Misserfolg von KI-Anwendungen entscheidet. Dabei gibt es verschiedene Trainingsmodelle, die unterschiedliche Herausforderungen und Vorteile mit sich bringen.

Die drei Phasen des KI-Trainings – Schritt 1: Trainingsphase

Zentral in dem Trainingsprozess sind drei Phasen: Training, Validierung und Testing. In der Trainingsphase wird das Modell zunächst mit einem sorgfältig kuratierten Datensatz trainiert. Das Modell bildet Hypothesen, passt seine Parameter an und versucht, Vorhersagen zu treffen, die den tatsächlichen Ergebnissen entsprechen.

Dabei werden grundsätzlich drei Hauptmethoden im KI-Training unterschieden: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning.

  • Supervised Learning: Bei diesem Ansatz wird das Modell mit einem Datensatz trainiert, der sowohl Eingabedaten als auch korrekte Ausgaben (Labels) umfasst. Ziel ist dabei, dass das Modell Muster und Beziehungen zwischen den Eingabedaten und den gewünschten Ausgaben lernt. Ein klassisches Beispiel für Supervised Learning ist die Bilderkennung, bei der das Modell anhand von beschrifteten Bildern trainiert wird, um Objekte wie Tiere oder Gegenstände zu identifizieren. Dieser Ansatz wird häufig für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression in verschiedenen Branchen eingesetzt, von der Gesichtserkennung bis hin zur Vorhersage von Markttrends.
  • Unsupervised Learning: Hier lernt das Modell durch die Analyse von Daten ohne vordefinierte Labels, inhärente Strukturen und Muster in diesen Daten selbst zu identifizieren. Diese Methode wird oft für explorative Datenanalyse, Clustering oder die Reduzierung von Dimensionalität eingesetzt. Ein Anwendungsbeispiel für Unsupervised Learning ist die Kundensegmentierung im Marketing, bei der Kunden basierend auf ihren Kaufmustern oder Präferenzen in verschiedene Gruppen eingeteilt werden. Da Unsupervised Learning ohne menschliche Aufsicht auskommt, eignet es sich besonders für Datenmengen, bei denen Vorwissen über die Datenstruktur begrenzt oder nicht vorhanden ist.
  • Reinforcement Learning: Reinforcement Learning ist eine fortgeschrittene Trainingsmethode, die auf dem Prinzip von Versuch und Irrtum basiert. Hierbei lernt ein KI-Modell durch Interaktion mit einer Umgebung, indem es für positive Ergebnisse belohnt und für negative Ergebnisse bestraft wird. Diese Methode ist besonders nützlich in Situationen, in denen klare Entscheidungsfindungsprozesse erforderlich sind, wie z.B. bei Robotik oder selbstfahrenden Autos. Ein bekanntes Beispiel für Reinforcement Learning ist das Training von KI-Systemen in Spielen wie Schach, wo die KI durch jede Partie lernt und ihre Strategien kontinuierlich verbessert. Reinforcement Learning ermöglicht es KI-Modellen, optimale Handlungsstrategien in komplexen, variablen Umgebungen zu entwickeln.

Schritt 2 im KI-Training: Validierungsphase

In der Validierungsphase wird das Modell mit einem separaten Datensatz geprüft, der nicht zum Training verwendet wurde. Dies dient dazu, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Modells zu beurteilen. Das Modell wird mit Situationen konfrontiert, die es während des Trainings nicht gesehen hat, um zu überprüfen, wie gut es generalisiert – also sein erlerntes Wissen auf neue Daten anwendet. Überanpassung, auch bekannt als Overfitting, kann hier identifiziert werden, wenn das Modell auf den Trainingsdaten außergewöhnlich gut, aber auf den Validierungsdaten schlecht abschneidet. Während Reinforcement-Learning-Modelle versuchen, die Belohnungsmetrik bestmöglich zu maximieren, haben supervised und unsupervised Modelle durch die Größe des Datensatzes vorgegebene Grenzen.

Schritt 3 im KI-Training: Testing

In der Testphase wird das Modell einem finalen Datensatz ausgesetzt, der als ultimativer Prüfstein für seine Leistungsfähigkeit dient. Diese Daten wurden zu keinem Zeitpunkt im Trainings- oder Validierungsprozess verwendet und repräsentieren echte, ‚unberührte‘ Informationen. In diesem Schritt gibt es keine Ziele oder Tags, die das Modell bisher bei der Interpretation der Daten unterstützt haben. Hier wird beurteilt, wie das Modell in der Realität funktionieren würde, da es die tatsächliche Leistung des Modells widerspiegelt. Diese Phase ist entscheidend, um zu bestätigen, dass das Modell bereit für den Einsatz ist – sei es in realen Anwendungsszenarien wie autonomes Fahren, medizinische Diagnostik oder Kundeninteraktionen.

Jede der drei Phasen erfordert eine sorgfältige Planung, Durchführung und Auswertung, um die Wirksamkeit des KI-Modells zu gewährleisten. Fachkräfte spielen dabei eine wesentliche Rolle, da sie nicht nur die Daten und den Prozess verwalten, sondern auch die Ergebnisse interpretieren und entsprechende Anpassungen vornehmen, um die Leistung zu optimieren.

Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft

In der Technologiebranche sind Sprachmodelle ein prominentes Beispiel für KI-Anwendungen. Diese Modelle werden trainiert, um menschliche Sprache zu verstehen oder zu generieren, was Anwendungen wie Chatbots und Übersetzungstools ermöglicht. Fallbeispiele wie Google Gemini oder OpenAI’s ChatGPT illustrieren, wie effektives Training zu hochfunktionalen und benutzerorientierten KI-Systemen führen kann. Jenseits von Sprachmodellen findet KI in verschiedenen Wirtschaftszweigen Anwendung. So unterstützt KI beispielsweise im Finanzsektor bei der Risikobewertung und Betrugserkennung, im Gesundheitswesen bei der Diagnose und im Einzelhandel bei der Optimierung von Lagerbeständen und Analyse von Kundenverhalten. Diese Anwendungen erfordern spezifisches Training, um die jeweiligen branchenspezifischen Anforderungen zu erfüllen.

Branchenübergreifende KI-Trainingsstrategien

Obwohl das KI-Training je nach Branche variieren kann, gibt es auch Gemeinsamkeiten. In allen Sektoren sind die Qualität und Quantität der Trainingsdaten für den Erfolg entscheidend. Ebenso wichtig ist die branchenspezifische Expertise, um die KI-Systeme effektiv zu trainieren und anzupassen.

Datenvielfalt und Bias im KI-Training

Eine der größten Herausforderungen im KI-Training ist die Sicherstellung von Datenqualität und -vielfalt. Ungenaue oder verzerrte Daten können zu fehlerhaften KI-Modellen führen. Bias, also Verzerrungen in KI-Modellen, entstehen häufig durch unausgewogene oder einseitige Trainingsdaten. Solche Datensätze können dazu führen, dass die KI diskriminierende oder fehlerhafte Entscheidungen trifft, was in Anwendungsbereichen wie der Kreditvergabe oder der Gesichtserkennung schwerwiegende Folgen haben kann. Um Datenvielfalt zu gewährleisten, müssen Datensätze aus verschiedenen Quellen und Hintergründen zusammengetragen werden. Sie sollten unterschiedliche demografische Merkmale wie Alter, Geschlecht, Ethnizität, Regionen und sozioökonomischen Status umfassen. Lösungsansätze umfassen die Verwendung diversifizierter Datensätze, ethische Richtlinien für KI und kontinuierliche Überwachung und Anpassung von KI-Modellen.

Datenqualität im KI-Training

Neben der Vielfalt ist auch die Qualität der Daten von entscheidender Bedeutung. Datensätze müssen sauber, relevant und aktuell sein, um nützliche Einsichten zu gewährleisten. Unvollständige oder veraltete Daten können zu irreführenden Schlussfolgerungen führen und die Effektivität der KI beeinträchtigen.

Die Rolle des Menschen im KI-Training

Für das Training von KI-Systemen sind Menschen erforderlich – genauer gesagt eine Vielzahl an Fachkräften. Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure spielen eine zentrale Rolle, indem sie Algorithmen entwickeln und optimieren. Fachexperten aus verschiedenen Branchen tragen durch ihr spezialisiertes Wissen dazu bei, dass KI-Modelle relevante und branchenspezifische Einsichten liefern. KI-Fachkräfte müssen in der Lage sein, potenzielle Bias zu erkennen und zu adressieren. Insbesondere das Entwicklungsteam selbst spielt hier eine entscheidende Rolle: Teams, die aus Mitgliedern mit unterschiedlichen Hintergründen bestehen, sind eher in der Lage, Bias zu erkennen und zu korrigieren, was zu gerechteren und genaueren KI-Systemen führt. Dies kann durch Techniken wie das Anpassen von Algorithmen, um Verzerrungen zu minimieren, oder das Implementieren von Fairness-Metriken erfolgen. Weiterhin ist die kontinuierliche Überwachung und Nachjustierung von KI-Systemen nach dem Deployment notwendig, um sicherzustellen, dass sie auch langfristig unvoreingenommene Ergebnisse liefern. Endnutzer und ihr Feedback sind ebenfalls entscheidend, um die Praxisrelevanz und Benutzerfreundlichkeit der Systeme sicherzustellen.

Zukunftsperspektiven des KI-Trainings

Die Bedeutung von effektivem KI-Training wird durch den vielseitigen Einsatz von solchen Modellen immer entscheidender. Der Prozess dahinter ist vielschichtig und erfordert nicht nur Fachwissen und ethische Überlegungen, sondern auch kontinuierliche Anpassungen. Die branchenübergreifende Zusammenarbeit und der Austausch von Best Practices werden ebenfalls zur Weiterentwicklung des Feldes beitragen. Letztendlich kann auch der Einsatz von künstlicher Intelligenz selbst in der KI-Entwicklung unterstützen, um KI-Modelle noch weiter zu verbessern.

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