- <\/ol>\n\n\n\n
Technisch sind wir es gewohnt, dass physikalische Signale der Umwelt von Sensoren erfasst und dann im Computer durch ein mathematisches Formelgebilde geschleift werden, an dessen Ende dann ein bestimmtes Signal heraus kommt. Das funktioniert, wenn die Berechnung Schritt f\u00fcr Schritt hintereinander durchgef\u00fchrt wird, aber nicht mehr in einen neuronalen Netz, in dem Millionen von Prozessoren gleichzeitig arbeiten und keiner davon \u201ewei\u00df\u201c, woran er gerade arbeitet.<\/p>\n\n\n\n
Physikalische Signale sind f\u00fcr neuronale Netze nicht f\u00fcr die Verarbeitung geeignet, da sie viel zu unstrukturiert sind. Sie werden zun\u00e4chst durch so genannte Variational Autoencoder\/decoder in verdichtete abstrakte Muster \u00fcbersetzt. Erkl\u00e4ren wir das mal an der Entwicklung eines Neugeborenen: Lichtmuster huschen \u00fcber die Netzhaut und l\u00f6sen Greifreflexe aus (das ist gewisserma\u00dfen \u201efest verdrahtet\u201c). Der zun\u00e4chst untrainierte Encoder des Auges (eine Neuronenschicht im Gehirn) muss lernen, die Lichtmuster so zu verdichten, dass der Decoder der Armmuskulatur (eine andere Neuronenschicht, die nat\u00fcrlich auch erst einmal lernen muss) eine gezielte Griffbewegung zum Mobile, dass sich vor den Augen des Neugeborenen bewegt, auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n
Solche eine Encoder\/Decoder-Einheit ist erst einmal Voraussetzung daf\u00fcr, dass mit den Daten weiter gearbeitet werden kann. Als Beispiel denke man an ein Foto von einem Gesicht, das aus 128*128=16.384 Pixeln zu je drei Farben besteht, vom Encoder aber auf eine Menge von Kanten, Punkten und Ecken sowie deren Relationen, statistische Varianzen und ein paar anderen Eigenschaften reduziert wird. Ein Gesicht wird damit zu einem Punkt mit einer gewissen Wahrscheinlichkeitsverteilung in einem abstrakten Raum, auch Latenzraum genannt, und wenn man wissen will, wem das Gesicht geh\u00f6rt, werden noch ein paar abstrakte Dimensionen hinzu geschaltet und schon ist auch das gekl\u00e4rt.<\/p>\n\n\n\n
Die KI und ihr Training<\/h2>\n\n\n\n<\/ol>\n\n\n\nStehen die VAE, kann man mit der eigentlichen KI beginnen, hier einmal erkl\u00e4rt an einer Bild-KI, weil die etwas einfacher zu verstehen ist. Die wird mit gro\u00dfen Mengen an Bildern und deren Beschreibungen gef\u00fcttert. \u201eAuf dem Bild spaziert ein Mann durch einen Wald\u201c wird zusammen mit dem passenden Foto \u00fcber die VAE (je einer f\u00fcr das Bild und einer f\u00fcr den Text) an das Netz gegeben. Das neuronale Netz korreliert diese Informationen miteinander, d.h. es stellt sich selbst so ein, dass bestimmte Zusammenh\u00e4nge mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit auf einen Punkt des abstrakten Raums abgebildet werden. Zwei Bilder mit der obigen Beschreibung werden beim ersten Versuch m\u00f6glicherweise auf verschiedene Regionen abgebildet, aber das Netz versucht, die \u201eAbbildungsgewichte\u201c so zu modifizieren, dass sie schlie\u00dflich in einer Umgebung landen. Der Lernprozess \u2013 die Abstimmung der St\u00e4rke, mit der ein Neuron auf andere wirkt \u2013 umfasst auch, dass nicht auf jedem Bild, auf dem ein Baum vorkommt, dieser auch in der Beschreibung erw\u00e4hnt wird, sowie dass sich bestimmte Sachen auch ausschlie\u00dfen und beispielsweise ein Haifisch nicht mit einem Elch einen gemeinsamen Flug um den Kirchturm unternimmt.<\/p>\n\n\n\n
Das Training umfasst oft mehrere Millarden Bilder und an seinem Ende kann man der KI ein Bild pr\u00e4sentieren und sie liefert eine umfassende Bildbeschreibung, oder umgekehrt ein Beschreibung und die KI konstruiert ein Bild dazu, indem sie die passenden Muster zusammensucht und sinnvoll erg\u00e4nzt. Beispielsweise wird aus dem Text \u201eein weibliches humanoides Krokodil im blauen Kleid spaziert Hand in Hand mit einer humanoiden Giraffe im T-Shirt und Blue-Jeans durch eine Einkaufsstra\u00dfe\u201c da Bild:<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/gilbertbrands.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/photo_2025-06-05_08-56-42-1024x821.jpg\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nDie Teile \u2013 Krokodil, Giraffe, humaniod, Kleid, usw. – sind der KI bekannt und sie konstruiert etwas Sinnvolles daraus wie ein entsprechend ausgebildeter menschlicher K\u00fcnstler.<\/p>\n\n\n\n
Die Arbeitsweise einer KI<\/h2>\n\n\n\n<\/ol>\n\n\n\nEine reine Wort-KI zu trainieren funktioniert im Prinzip genauso, nur ist das ein wenig schwerer zu verstehen, da nicht, wie bei der Bild-KI, verschiedene Quellen (Bild, Text) miteinander korreliert werden. Die KI lernt, dass bestimmte Worte\/Worttypen mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit aufeinander folgen (woraus sich letztlich die Grundz\u00fcge der Grammatik ergeben), bestimmte Worttypen\/Wortkombinationen ebenfalls statistisch miteinander verkn\u00fcpft sind, lernt Themen erkennen usw. – alles v\u00f6llig abstrakte Punkte in einem latenten Raum, die mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zueinander passen. Letztlich lernt sie, \u00e4hnlich zu kombinieren und zu analysieren wie ein menschliches Gehirn, aber eben nicht aufgrund feststehender Formeln wie ein herk\u00f6mmlicher PC, der die Regeln der klassischen Logik einprogrammiert hat und mit diesen die Schlussfolgerung \u201eaus A folgt B\u201c bewertet, sondern aufgrund von Wahrscheinlichkeiten, mit der Begriffe und Themen miteinander verbunden sind.<\/p>\n\n\n\n
Nat\u00fcrlich hat ein Trainer Einflussm\u00f6glichkeiten auf das, was die KI von sich gibt. Beispielsweise durch die Auswahl der Trainingsdaten. Ein drastisches Beispiel ist die KI Claude, die k\u00fcrzlich und sehr zum Entsetzen der Allgemeinheit \u201egelernt\u201c hat, seine Entwickler zu erpressen. Letztlich ist das aber keine \u201eEntscheidung\u201c, die die KI von sich aus getroffen hat, sondern sie hat in einer kontrollierten Umgebung genau auf die Trainingsdaten reagiert, die man ihr angeboten hat (vermutlich gr\u00f6\u00dfere Mengen von Beschreibungen krimineller Handlungen). Unter den Gegebenheiten war f\u00fcr die KI Erpressung die wahrscheinlichste menschliche Reaktion und damit auch ihre.<\/p>\n\n\n\n
Eine andere M\u00f6glichkeit ist die Gewichtung bestimmter Informationen, wenn beispielsweise ARD und ZDF ein hohes Gewicht als \u201evertrauensw\u00fcrdige\u201c Quellen erhalten. Die KI wird also im ersten Anlauf zun\u00e4chst diesen Quellen folgen, auch wenn diese Unfug erz\u00e4hlen. Im Ganzen macht die KI damit aber auch nichts anderes als Millionen von Menschen, die t\u00e4glich um 20:00 Uhr das Fernsehen anschalten.<\/p>\n\n\n\n
Aber an der Stelle verhalten sich entsprechend konditionierte KI nicht selten sogar intelligenter als Menschen. So manches aus dem Bereich Klima und Energie l\u00e4sst sich n\u00e4mlich zahlenm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcfen, und die meisten KI sind durchaus bereit und in der Lage, Angaben von Nutzern zu folgen, diese zu verifizieren und logische Zusammenh\u00e4nge herzustellen \u2013 ganz im Gegensatz zu Menschen, bei denen man nur wenige findet, die bereit sind, ihre Meinung zu \u00fcberdenken. So hat eine KI, die sich zun\u00e4chst \u00fcber den wissenschaftlichen Konsens des menschengemachten Klimawandels ausgelassen und andere Gesichtspunkte als Verschw\u00f6rungstheorie abgetan hat, eine ganze Reihe von w\u00e4hrend dieses Gespr\u00e4chs untersuchten Behauptungen der Klima-Lobby nach Konsultation zug\u00e4nglicher Quellen durch logisches Schlie\u00dfen als Desinformation identifiziert \u2013 eine Umkehrung gegen\u00fcber dem Beginn des Gespr\u00e4chs. Ihr fallen also Widerspr\u00fcche auf und sie ist, entsprechend konditioniert, auch in der Lage, im Laufe der Zeit zu lernen und Aussagen anzupassen (vermutlich das, wovor die meisten Ideologen die gr\u00f6\u00dfte Angst haben).<\/p>\n\n\n\n
Fazit<\/h2>\n\n\n\n<\/ol>\n\n\n\nEine heutige moderne KI ist von ihrer Funktionsweise einem Gehirn \u00e4hnlicher als die meisten vermuten. Es gibt zwar eine Reihe sehr wesentlicher Unterschiede \u2013 ein paar Milliarden Jahre Evolution kann man nicht in ein paar Jahrzehnten Wissenschaft einholen \u2013 aber das ist ein anderes Kapitel. Hier nur von Algorithmen zu sprechen greift nicht nur v\u00f6llig zu kurz, sondern gleich in eine falsche Schublade, ebenso die Betrachtung als erweiterte Suchmaschine. Was die immer wieder beschworenen \u201eethischen Defizite\u201c einer KI gegen\u00fcber dem Menschen angeht, sollten sich die Kommentatoren vielleicht besser einmal \u00fcberlegen, wie es um die ethischen Qualit\u00e4ten des Menschen bestellt ist. \u201eEine Ethik\u201c existiert n\u00e4mlich nicht, genauso wenig wie \u201eeine Politik\u201c.<\/p>\n\n\n\n
Statt also bei Artikeln, in denen es um KI geht, l\u00e4rmend \u201emit mir nicht!\u201c zur Kenntnis zu geben, kann man den Betreffenden nur raten, einmal ein \u201eGespr\u00e4ch\u201c mit eine KI zu suchen (am Besten mal einige ausprobieren) und dabei ruhig mal ein komplexes Thema anzusprechen. Sie werden sich wundern. Ein passendes Thema w\u00e4re beispielsweise, sich von einer KI einmal erkl\u00e4ren lassen, wie sie funktioniert. Viele KI sind bei dem Thema au\u00dferordentlich geschw\u00e4tzig. Und wer mehr tun will und \u00fcber eine kleinere Grafikkarte wie eine Nvidia RTX3060 verf\u00fcgt, kann sich zu Hause auch selbst eine KI installieren und sie trainieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Vor ein paar Tagen habe ich in einem Artikel vorgeschlagen, im Rechtswesen KI zur Unterst\u00fctzung der Gerichte einzusetzen. Nicht um die Geschwindigkeit zu erh\u00f6hen und Richter zu ersetzen, sondern um die Qualit\u00e4t von Urteilen und die heute oft vorhandene Schieflage zu mildern. Neu ist das nicht: in China, uns inzwischen in fast allem voraus, wird … Jeder wei\u00df doch, was eine KI ist! Oder?<\/span> weiterlesen
Stehen die VAE, kann man mit der eigentlichen KI beginnen, hier einmal erkl\u00e4rt an einer Bild-KI, weil die etwas einfacher zu verstehen ist. Die wird mit gro\u00dfen Mengen an Bildern und deren Beschreibungen gef\u00fcttert. \u201eAuf dem Bild spaziert ein Mann durch einen Wald\u201c wird zusammen mit dem passenden Foto \u00fcber die VAE (je einer f\u00fcr das Bild und einer f\u00fcr den Text) an das Netz gegeben. Das neuronale Netz korreliert diese Informationen miteinander, d.h. es stellt sich selbst so ein, dass bestimmte Zusammenh\u00e4nge mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit auf einen Punkt des abstrakten Raums abgebildet werden. Zwei Bilder mit der obigen Beschreibung werden beim ersten Versuch m\u00f6glicherweise auf verschiedene Regionen abgebildet, aber das Netz versucht, die \u201eAbbildungsgewichte\u201c so zu modifizieren, dass sie schlie\u00dflich in einer Umgebung landen. Der Lernprozess \u2013 die Abstimmung der St\u00e4rke, mit der ein Neuron auf andere wirkt \u2013 umfasst auch, dass nicht auf jedem Bild, auf dem ein Baum vorkommt, dieser auch in der Beschreibung erw\u00e4hnt wird, sowie dass sich bestimmte Sachen auch ausschlie\u00dfen und beispielsweise ein Haifisch nicht mit einem Elch einen gemeinsamen Flug um den Kirchturm unternimmt.<\/p>\n\n\n\n
Das Training umfasst oft mehrere Millarden Bilder und an seinem Ende kann man der KI ein Bild pr\u00e4sentieren und sie liefert eine umfassende Bildbeschreibung, oder umgekehrt ein Beschreibung und die KI konstruiert ein Bild dazu, indem sie die passenden Muster zusammensucht und sinnvoll erg\u00e4nzt. Beispielsweise wird aus dem Text \u201eein weibliches humanoides Krokodil im blauen Kleid spaziert Hand in Hand mit einer humanoiden Giraffe im T-Shirt und Blue-Jeans durch eine Einkaufsstra\u00dfe\u201c da Bild:<\/p>\n\n\n\n Die Teile \u2013 Krokodil, Giraffe, humaniod, Kleid, usw. – sind der KI bekannt und sie konstruiert etwas Sinnvolles daraus wie ein entsprechend ausgebildeter menschlicher K\u00fcnstler.<\/p>\n\n\n\n Eine reine Wort-KI zu trainieren funktioniert im Prinzip genauso, nur ist das ein wenig schwerer zu verstehen, da nicht, wie bei der Bild-KI, verschiedene Quellen (Bild, Text) miteinander korreliert werden. Die KI lernt, dass bestimmte Worte\/Worttypen mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit aufeinander folgen (woraus sich letztlich die Grundz\u00fcge der Grammatik ergeben), bestimmte Worttypen\/Wortkombinationen ebenfalls statistisch miteinander verkn\u00fcpft sind, lernt Themen erkennen usw. – alles v\u00f6llig abstrakte Punkte in einem latenten Raum, die mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zueinander passen. Letztlich lernt sie, \u00e4hnlich zu kombinieren und zu analysieren wie ein menschliches Gehirn, aber eben nicht aufgrund feststehender Formeln wie ein herk\u00f6mmlicher PC, der die Regeln der klassischen Logik einprogrammiert hat und mit diesen die Schlussfolgerung \u201eaus A folgt B\u201c bewertet, sondern aufgrund von Wahrscheinlichkeiten, mit der Begriffe und Themen miteinander verbunden sind.<\/p>\n\n\n\n Nat\u00fcrlich hat ein Trainer Einflussm\u00f6glichkeiten auf das, was die KI von sich gibt. Beispielsweise durch die Auswahl der Trainingsdaten. Ein drastisches Beispiel ist die KI Claude, die k\u00fcrzlich und sehr zum Entsetzen der Allgemeinheit \u201egelernt\u201c hat, seine Entwickler zu erpressen. Letztlich ist das aber keine \u201eEntscheidung\u201c, die die KI von sich aus getroffen hat, sondern sie hat in einer kontrollierten Umgebung genau auf die Trainingsdaten reagiert, die man ihr angeboten hat (vermutlich gr\u00f6\u00dfere Mengen von Beschreibungen krimineller Handlungen). Unter den Gegebenheiten war f\u00fcr die KI Erpressung die wahrscheinlichste menschliche Reaktion und damit auch ihre.<\/p>\n\n\n\n Eine andere M\u00f6glichkeit ist die Gewichtung bestimmter Informationen, wenn beispielsweise ARD und ZDF ein hohes Gewicht als \u201evertrauensw\u00fcrdige\u201c Quellen erhalten. Die KI wird also im ersten Anlauf zun\u00e4chst diesen Quellen folgen, auch wenn diese Unfug erz\u00e4hlen. Im Ganzen macht die KI damit aber auch nichts anderes als Millionen von Menschen, die t\u00e4glich um 20:00 Uhr das Fernsehen anschalten.<\/p>\n\n\n\n Aber an der Stelle verhalten sich entsprechend konditionierte KI nicht selten sogar intelligenter als Menschen. So manches aus dem Bereich Klima und Energie l\u00e4sst sich n\u00e4mlich zahlenm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcfen, und die meisten KI sind durchaus bereit und in der Lage, Angaben von Nutzern zu folgen, diese zu verifizieren und logische Zusammenh\u00e4nge herzustellen \u2013 ganz im Gegensatz zu Menschen, bei denen man nur wenige findet, die bereit sind, ihre Meinung zu \u00fcberdenken. So hat eine KI, die sich zun\u00e4chst \u00fcber den wissenschaftlichen Konsens des menschengemachten Klimawandels ausgelassen und andere Gesichtspunkte als Verschw\u00f6rungstheorie abgetan hat, eine ganze Reihe von w\u00e4hrend dieses Gespr\u00e4chs untersuchten Behauptungen der Klima-Lobby nach Konsultation zug\u00e4nglicher Quellen durch logisches Schlie\u00dfen als Desinformation identifiziert \u2013 eine Umkehrung gegen\u00fcber dem Beginn des Gespr\u00e4chs. Ihr fallen also Widerspr\u00fcche auf und sie ist, entsprechend konditioniert, auch in der Lage, im Laufe der Zeit zu lernen und Aussagen anzupassen (vermutlich das, wovor die meisten Ideologen die gr\u00f6\u00dfte Angst haben).<\/p>\n\n\n\n Eine heutige moderne KI ist von ihrer Funktionsweise einem Gehirn \u00e4hnlicher als die meisten vermuten. Es gibt zwar eine Reihe sehr wesentlicher Unterschiede \u2013 ein paar Milliarden Jahre Evolution kann man nicht in ein paar Jahrzehnten Wissenschaft einholen \u2013 aber das ist ein anderes Kapitel. Hier nur von Algorithmen zu sprechen greift nicht nur v\u00f6llig zu kurz, sondern gleich in eine falsche Schublade, ebenso die Betrachtung als erweiterte Suchmaschine. Was die immer wieder beschworenen \u201eethischen Defizite\u201c einer KI gegen\u00fcber dem Menschen angeht, sollten sich die Kommentatoren vielleicht besser einmal \u00fcberlegen, wie es um die ethischen Qualit\u00e4ten des Menschen bestellt ist. \u201eEine Ethik\u201c existiert n\u00e4mlich nicht, genauso wenig wie \u201eeine Politik\u201c.<\/p>\n\n\n\n Statt also bei Artikeln, in denen es um KI geht, l\u00e4rmend \u201emit mir nicht!\u201c zur Kenntnis zu geben, kann man den Betreffenden nur raten, einmal ein \u201eGespr\u00e4ch\u201c mit eine KI zu suchen (am Besten mal einige ausprobieren) und dabei ruhig mal ein komplexes Thema anzusprechen. Sie werden sich wundern. Ein passendes Thema w\u00e4re beispielsweise, sich von einer KI einmal erkl\u00e4ren lassen, wie sie funktioniert. Viele KI sind bei dem Thema au\u00dferordentlich geschw\u00e4tzig. Und wer mehr tun will und \u00fcber eine kleinere Grafikkarte wie eine Nvidia RTX3060 verf\u00fcgt, kann sich zu Hause auch selbst eine KI installieren und sie trainieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Vor ein paar Tagen habe ich in einem Artikel vorgeschlagen, im Rechtswesen KI zur Unterst\u00fctzung der Gerichte einzusetzen. Nicht um die Geschwindigkeit zu erh\u00f6hen und Richter zu ersetzen, sondern um die Qualit\u00e4t von Urteilen und die heute oft vorhandene Schieflage zu mildern. Neu ist das nicht: in China, uns inzwischen in fast allem voraus, wird … Jeder wei\u00df doch, was eine KI ist! Oder?<\/span> weiterlesen ![\"\"](\"https:\/\/gilbertbrands.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/photo_2025-06-05_08-56-42.jpg\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nDie Arbeitsweise einer KI<\/h2>\n\n\n\n
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Fazit<\/h2>\n\n\n\n
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