Apps erstellen, Inhalte generieren, Probleme lösen – Aufgaben, die früher Experten vorbehalten waren, können heute mit wenigen, gut formulierten Fragen erledigt werden. Dieser Wandel ist bedeutend, und um zu verstehen, wie wir an diesen Punkt gelangt sind, muss man die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz betrachten.
Dieser Artikel verfolgt die Entwicklung der KI über zentrale Etappen:
Was ist KI und woher kommt sie?
Ein Überblick über ihre Ursprünge und die frühe Entwicklung.
Der Aufstieg des Deep Learnings
Wie mehr Rechenleistung und Daten das maschinelle Lernen veränderten.
Die Entstehung von Sprachmodellen
Das Aufkommen von Systemen, die menschliche Sprache verarbeiten und generieren können.
Was ist eigentlich ein LLM?
Eine Aufschlüsselung großer Sprachmodelle und ihrer Funktionsweise.
Was ist Generative KI?
Ein Blick auf die Fähigkeit von KI, neue Inhalte zu erschaffen – als Text, Bild und mehr.
Digitale Wegweiser: Wie Chatbots uns durch die KI führen
Die Rolle von Konversationsschnittstellen, um KI zugänglich zu machen.
Jeder Abschnitt trägt zu einem klareren Bild der Systeme bei, die die heutige Technologielandschaft prägen.
Menschen haben sich schon immer gefragt, ob wir denkende Maschinen bauen können. Mit der Erfindung der Computer wurde diese Entwicklung beschleunigt, und 1950 stellte Alan Turing dieselbe Frage und entwickelte daraufhin den berühmten Turing-Test, ein Gedankenexperiment, bei dem eine Maschine versucht, einen Menschen davon zu überzeugen, dass sie ebenfalls menschlich ist. Dies war der Funke, der die KI-Flamme entzündete. Sie definierten KI als die Ausführung von Aufgaben, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, beispielsweise Sprache verstehen, Bilder erkennen, Probleme lösen und eigene Entscheidungen treffen, im Grunde also ein virtueller Mensch, der alle Fragen beantworten und alle Probleme lösen kann. Deshalb war der Turing-Test so wichtig: Man setzt eine Künstliche Intelligenz einem Menschen gegenüber, der nun herausfinden muss, ob er mit einem Menschen oder einem Roboter spricht. KI imitiert im Grunde menschliches Denken. Daher gab John McCarthy ihr den Namen Künstliche Intelligenz. Sie dachten, es würde nur einen Sommer dauern, um ein Niveau zu erreichen, auf dem sie diese Tests bestehen und perfekt selbstständig funktionieren würde, doch in Wirklichkeit dauert die Entwicklung der KI bis heute an.
Die frühe KI in den 60er und 70er Jahren war regelbasiert. Wollte man einen Computer „zum Denken“ bringen, musste man ihm genau vorgeben, wie er denken soll. Das waren Expertensysteme, bei denen jede Regel von einem Menschen programmiert werden musste. Das funktionierte eine Zeitlang, aber nicht ewig – man kann einer KI nicht jede einzelne Entscheidung für jede erdenkliche Situation beibringen, das ist unmöglich, oder zumindest hätte es nicht funktioniert. Sie mussten herausfinden, wie Computer selbstständig neue Entscheidungen treffen können, Entscheidungen, mit denen sie noch nie konfrontiert wurden.
Stichwort Machine Learning. In den 1980er und 1990er Jahren gingen Forscher zu einer neuen Idee über: Was wäre, wenn wir Computern das Lernen aus Daten beibringen könnten, statt nur aus Regeln? Das ist maschinelles Lernen: Man trainiert einen Algorithmus mit vielen Beispielen, damit er Muster erkennt und Vorhersagen trifft. Was bedeutet das? Früher brachte man der KI Grammatik bei, indem man jede einzelne Grammatikregel aufschrieb; das Konzept des maschinellen Lernens bedeutete hingegen, dass die KI tausende Artikel, Bücher und Dokumente lesen und selbst herausfinden sollte, wie Englisch funktioniert, selbstlernend.
Maschinelles Lernen war großartig, aber begrenzt. Oft musste der Mensch vorgeben, welche Merkmale betrachtet werden sollten. Dann kam Deep Learning, angetrieben von Neuronalen Netzen, einer Struktur, die lose vom menschlichen Gehirn inspiriert ist, und die riesige Datenmengen in Schritten verarbeitet, wodurch sie immer mehr Muster erkennen kann.
Der wirkliche Durchbruch kam etwa 2012, als AlexNet, ein tiefes neuronales Netz, einen bedeutenden Wettbewerb in der Bilderkennung dominierte. Plötzlich konnte Deep Learning Menschen beim Erkennen von Katzen im Internet übertreffen. Das war nicht nur besser, sondern beängstigend gut. Deep Learning bedeutete, dass man dem Modell Rohdaten (Text, Bilder, Ton) geben konnte und es selbst die wichtigen Muster erkennen würde. Kein an-die-Hand-Nehmen mehr. Nur noch mehr Daten, mehr Schichten, mehr Rechenleistung. KI begann, exponentiell zu lernen.
Nachdem Deep Learning Bilder geknackt hatte, fragten sich Forscher: Kann es auch Sprache knacken? Die Antwort: Ja, aber nicht leicht. Sprache ist voller Nuancen. Aber mit genug Daten und ausgeklügelter Architektur gelang es Deep-Learning-Modellen wie Recurrent Neural Networks (RNN), Daten in Reihenfolge zu verstehen, also nicht nur ein Wort zu betrachten, sondern wie Wörter aufeinander folgen und warum sie das tun, und später Transformers, die nicht nur einzelne Wörter in der Reihenfolge betrachteten, sondern den gesamten Text auf einmal sehen konnten. Das half, Text zu verstehen und zu generieren.
2017 stellte Google die Transformer-Architektur vor. Sie veränderte alles. Transformer konnten Sprache parallel verarbeiten, schneller, und auf verschiedene Teile eines Satzes achten, also menschliche Aufmerksamkeit nachahmen. Diese Architektur ist die Grundlage für Large Language Models oder LLMs wie GPT, Gemini, Mistral – plötzlich wollten alle ihr eigenes LLM erschaffen, das besser als die anderen ist.
Ein Large Language Model (LLM) ist eine Art Künstliche-Intelligenz-System, das darauf ausgelegt ist, menschliche Sprache zu generieren und zu verstehen. Es wird mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert, etwa Büchern, Websites, Artikeln und Code, und basiert auf Deep Learning. Anstatt Wörter wie ein Mensch zu verstehen, lernt es die Muster, in denen wir schreiben und sprechen.
Die Technik dahinter? Etwas namens Transformer-Architektur, die es ermöglicht, Sprache im großen Maßstab zu verarbeiten und zu generieren. Daher stammt das „GPT“ in ChatGPT:
Je nach Version des LLM können sich die Intelligenz, Genauigkeit und Gesprächsfähigkeiten des Chatbots deutlich unterscheiden. Neuere Versionen verstehen Kontext besser, machen weniger Fehler und geben hilfreichere Antworten.
Der Unterschied liegt in den Parametern – den Milliarden von Verbindungen, die bestimmen, wie das Modell Informationen verarbeitet. Mehr Parameter bedeuten in der Regel besseres Gedächtnis und tiefere Verständnisfähigkeit.
Du hast bestimmt schon von GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA gehört. Nun ist eines wichtig zu verstehen: Keines dieser Modelle „versteht“, was es sagt – sie sind einfach sehr gut darin, das nächste Wort vorherzusagen, basierend auf dem Kontext.
Generative KI ist ein Begriff, den du oft im Zusammenhang mit KIs hören wirst. Es ist ein Überbegriff für jede KI, die Neues erschafft. Wenn sie schreiben, malen, sprechen oder singen kann, ohne existierendes Material zu kopieren, ist sie generativ – sie generiert Neues. Sie kann neuen Text erstellen (z. B. ChatGPT), Bilder (wie DALL·E oder Midjourney), Videos (wie Sora) oder Code (wie GitHub Copilot). Es gibt viele verschiedene Typen, gestützt von vielen verschiedenen LLMs.
Chatbots sind unser freundlicher Einstiegspunkt in das komplexe Wissen der ganzen Welt. Statt technisches Vorwissen zu benötigen, beginnen wir einfach ein Gespräch und erkunden KI ganz natürlich. Sie übersetzen einschüchternde Technologie in unsere Sprache.
Chatbot nutzt:
Aber nicht vergessen: Sie „versteht“ nicht wie Menschen. Sie imitiert Verständnis. Das reicht fürs Erste. Wir sind noch nicht bei der KI-Singularität, aber definitiv auf der Überholspur. Und ChatGPT? Das ist nur der aktuellste Meilenstein auf einer viel längeren Reise.
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