Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Begriffe und thematische Struktur

Künstliche Intelligenz bezeichnet ein technisches Forschungs- und Anwendungsfeld, das sich mit der Verarbeitung von Informationen durch rechnergestützte Systeme befasst. Dabei kommen unterschiedliche mathematische Modelle, Algorithmen und Verfahren zum Einsatz. Je nach System können Texte, Bilder, Audiodaten oder strukturierte Datensätze verarbeitet werden. Die jeweiligen technischen Abläufe richten sich nach der Architektur und dem vorgesehenen Verarbeitungsvorgang.

Die thematische Einordnung beginnt mit grundlegenden Begriffen und führt zu verschiedenen technischen Konzepten. Dazu gehören maschinelles Lernen, neuronale Netze, Sprachmodelle und Verfahren zur Datenanalyse. Die einzelnen Bereiche weisen unterschiedliche Strukturen auf und können unabhängig voneinander betrachtet werden.

Grundlegende Definitionen dienen der eindeutigen Beschreibung technischer Begriffe.

Datenbasierte Modellverfahren

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Bei entsprechenden Verfahren werden Modelle anhand definierter Daten verarbeitet. Dabei können Muster, Zusammenhänge oder bestimmte Strukturen innerhalb eines Datensatzes berücksichtigt werden. Die verwendete Methode hängt von der Art der Daten und der jeweiligen Modellarchitektur ab.

Zu den bekannten Lernverfahren gehören überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie weitere spezialisierte Methoden. Die Verfahren unterscheiden sich unter anderem darin, welche Informationen während des Trainings zur Verfügung stehen und wie die Modellparameter innerhalb des jeweiligen Prozesses behandelt werden.

Neuronale Netze

Aufbau und Funktionsprinzipien

Mathematische Verarbeitung innerhalb neuronaler Netze

Verarbeitungseinheiten

Verarbeitungseinheiten übernehmen einzelne mathematische Berechnungen innerhalb eines neuronalen Netzes. Sie erhalten bestimmte Eingabewerte, verarbeiten diese anhand festgelegter Parameter und übermitteln die daraus entstehenden Werte an nachfolgende Verarbeitungseinheiten. Auf diese Weise werden Informationen schrittweise innerhalb der jeweiligen Netzwerkstruktur verarbeitet.

Die einzelnen Verarbeitungseinheiten können miteinander verbunden sein und unterschiedliche Positionen innerhalb eines Modells einnehmen. Abhängig von der Architektur können sie Eingabedaten aufnehmen, Zwischenergebnisse verarbeiten oder Werte für eine spätere Ausgabe bereitstellen. Die konkrete Funktionsweise ergibt sich aus der mathematischen Struktur des jeweiligen neuronalen Netzes.

Strukturelle Ebenen eines neuronalen Modells

Schichten

Schichten bilden verschiedene strukturelle Ebenen innerhalb eines neuronalen Netzes. Eine Schicht kann aus mehreren Verarbeitungseinheiten bestehen, die Daten nach bestimmten mathematischen Regeln bearbeiten. Je nach Position innerhalb des Modells können die Schichten unterschiedliche Aufgaben im gesamten Verarbeitungsvorgang übernehmen.

Eine Netzwerkstruktur kann beispielsweise eine Eingabeschicht, mehrere dazwischenliegende Schichten und eine Ausgabeschicht enthalten. Die Anzahl und Anordnung der Schichten hängt von der jeweiligen Architektur ab. Während der Verarbeitung werden Informationen schrittweise zwischen den einzelnen Ebenen übertragen und entsprechend den vorhandenen Parametern berechnet.

Parameter zur Verarbeitung von Eingabewerten

Gewichte

Gewichte sind mathematische Parameter innerhalb bestimmter neuronaler Netzwerkstrukturen. Sie stehen mit den Verbindungen zwischen einzelnen Verarbeitungseinheiten in Zusammenhang und beeinflussen, wie bestimmte Eingabewerte bei den jeweiligen Berechnungen berücksichtigt werden.

Während eines definierten Trainingsprozesses können diese Parameter angepasst werden. Die Anpassung erfolgt anhand eines festgelegten mathematischen Verfahrens und bildet einen Bestandteil der Modellbildung. Zusammen mit weiteren Parametern bilden die Gewichte einen Teil der technischen Struktur des jeweiligen Modells.

Sprachmodelle und Textverarbeitung

Sprachmodelle sind technische Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie können digitale Texteingaben anhand ihrer Modellstruktur verarbeiten und sprachliche Beziehungen innerhalb eines gegebenen Kontexts berücksichtigen. Die jeweiligen Eigenschaften hängen von Architektur, Trainingsverfahren und Datengrundlage ab.

Textverarbeitung umfasst verschiedene technische Vorgänge. Dazu können die Analyse sprachlicher Einheiten, die Verarbeitung von Texteingaben und die Erzeugung modellbasierter Textausgaben gehören. Unterschiedliche Modelle verwenden dabei unterschiedliche technische Strukturen und Verfahren.

  • Textdaten
  • Sprachliche Einheiten
  • Kontextverarbeitung
  • Textausgabe

Datenarten und Verarbeitungsschritte

Datenverarbeitung

Daten können in unterschiedlichen digitalen Formen vorliegen. Dazu gehören Texte, Bilder, Audiodateien, Tabellen und strukturierte Datensätze. In KI-Systemen können solche Daten je nach technischem Verfahren erfasst, gespeichert, aufbereitet oder innerhalb eines Modells verarbeitet werden.

Die einzelnen Verarbeitungsschritte bilden einen technischen Ablauf. Dabei können Daten zunächst in ein bestimmtes Format überführt und anschließend einem Modell zugeführt werden. Die Art der Verarbeitung hängt vom Datentyp, der Modellstruktur und dem vorgesehenen technischen Vorgang ab.

Technische Anwendungen

Verfahren der künstlichen Intelligenz können in unterschiedlichen technischen Bereichen verwendet werden. Dazu gehören unter anderem Bildverarbeitung, Spracherkennung, Textanalyse, Mustererkennung und die Verarbeitung strukturierter Informationen. Die jeweiligen Systeme unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Eingabedaten, Modelle und Verarbeitungsschritte.

Die technische Anwendung eines KI-Systems besteht aus mehreren miteinander verbundenen Komponenten. Eingabedaten werden nach den Vorgaben des jeweiligen Systems verarbeitet und können anschließend als modellbasierte Ausgabe vorliegen. Die konkrete Systemstruktur hängt von der vorgesehenen Aufgabe und den verwendeten technischen Verfahren ab.

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