Künstliche Intelligenz mit ChatGPT

Was oberflächlich leicht wirkt, eine Anfrage wird gestellt und der ChatBot generiert unverzüglich eine Antwort, benötigt im Hintergrund viel Technologie, Modelle und Prozesse. ChatGPT nutzt schließlich Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Large Language Models und mehr, um Antworten zu generieren. 

Diese Fachbegriffe bis ins kleinste Detail zu verstehen, ist keine Bedingung, damit du ChatGPT nutzen kannst. Etwas Hintergrundwissen hilft allerdings besser zu begreifen, wie ChatGPT funktioniert und sich die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Systemen besser vor Augen zu führen. Deshalb nachfolgend ein knapper Überblick zu einigen Fachbegriffen, die im Kontext von ChatGPT des Öfteren genutzt werden:

• GPT ist eine Abkürzung, die für Generative Pretrained Transformers steht. Auf Deutsch: generative, d. h. erzeugende, vortrainierte Transformatoren, die auf sogenannten “Large Language Models”, also großen Sprachmodellen, aufsetzen.
• Ein Large Language Model (LLM) ist ein großes Sprachmodell, das aus einem künstlichen neuronalen Netzwerk besteht.
• Ein neuronales Netzwerk ist eine Methode der künstlichen Intelligenz, die Computern beibringt, Daten auf eine Weise zu verarbeiten, die den Vorgängen des menschlichen Gehirns ähnelt. Neuronale Netzwerke bestehen aus Neuronen, die miteinander vernetzt sind und können verwendet werden, um Muster in Daten zu erkennen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Eingaben zu treffen. Sie sind als abstrahiertes mathematisches Modell vernetzter Neuronen konzipiert und können auf verschiedene Anwendungen angewendet werden, einschließlich Bild- und Spracherkennung, Prognosen oder sogar Robotik. Sagt der You.com-Chat.
• Der You.com Chat verwendet unterschiedliche Technologien und Modelle, von denen einige neuronale Netzwerke und GPT-Modelle beinhalten können. Im Kern basiert You.com auf der Verwendung von Spracherkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen, einschließlich neuronaler Netzwerke, um Fragen von Benutzern und Benutzerinnen zu verstehen und angemessene Antworten bereitzustellen. Wie genau die Technologien kombiniert werden, hängt jedoch von der spezifischen Anforderung oder Funktion ab.

Klingt ganz schön kompliziert? 

Wir arbeiten uns langsam weiter ein und kommen zurück auf GPT. 

• GPT-Modelle sind künstliche neuronale Netze, die unüberwacht trainiert werden auf großen Datensätzen von unbeschriftetem Text, also vortrainiert werden und dann in der Lage sind, neuartige, menschenähnliche Texte zu erzeugen. So wurden viele dieser Modelle z.B. auf Wikipedia- oder Twitter-Texten trainiert. Man sagt auch, GPT verwendet Deep Learning, eine Methode des maschinellen Lernens, die KI einsetzt, um auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten sinnstiftend wirkende Texte, Videos o.ä.  zu generieren. Dadurch wird es möglich, dass GPT zum Beispiel Statistik- oder Informatik-Aufgaben löst. Das neuronale Netzwerk lernt dabei ständig dazu und kann sich selbst verbessern.
• Chat-GPT ist der Prototyp von OpenAI, eine Art Grundform eines Chatbots, also einem textbasierten Dialogsystem. Damit kannst du als Benutzer und Benutzerin über Texteingabe mit einem Computerprogramm menschenähnlich kommunizieren und der Chatbot lernt aus der Unterhaltung mit dir. Ende letzten Jahres hat ChatGPT für viel Aufregung gesorgt, weil beispielsweise Schüler und Schülerinnen ChatGPT genutzt haben, um sich ihre Hausaufgaben lösen oder sich komplizierte Sachverhalte erklären zu lassen. ChatGPT wurde mit Millionen von Texten aus dem Internet, Büchern usw. trainiert und konnte deshalb viele Fragen scheinbar beantworten. Technisch funktioniert dies so, dass Antworten so formuliert werden, wie es wahrscheinlich ein Mensch tun würde. Ausgelesen aus Milliarden Texten berechnet das Sprachmodell, mit welcher höchsten Wahrscheinlichkeit jetzt welches nächste Wort folgen wird. Das Modell versteht also nicht, was es sagt, sondern generiert dies auf der Basis von Rechenmodellen, die sich aus den Daten der trainierten Daten ableiten.
• GPT-4 ist die neueste Version der Sprachmodellsysteme von OpenAI. Es ist schneller und besser und kann zum Beispiel auch auf Fragen zu Bildern antworten. Es könnte z. B. eine von dir hochgeladene Grafik lesen und Berechnungen auf der Grundlage der darin präsentierten Daten durchführen.
• Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Disziplin der Informatik, die sich mit Methoden beschäftigt, die es Computern ermöglicht, Aufgaben so ähnlich zu lösen, wie es Lebewesen tun.
• Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind Computersysteme, die die Art und Weise simulieren, wie das menschliche Gehirn lernt und Informationen verarbeitet. KNN sind der Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachempfunden und ahmen mit künstlichen Neuronen die Nervenzellen im menschlichen Gehirn nach.
• Mit Algorithmus wird eine Handlungsvorschrift oder eine Reihe von Anweisungen bezeichnet, die Schritt für Schritt ausgeführt werden, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erfüllen. Algorithmen werden in der Mathematik oder Informatik eingesetzt und sind ein wichtiger Bestandteil von Machine Learning und künstlicher Intelligenz, da sie es ermöglichen, komplexe Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren.
• Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der Algorithmen und statistische Methoden nutzt, um aus Daten Muster und Trends zu erkennen, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen. ML-Algorithmen verwenden historische Daten als Eingabewerte, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Das Ziel von ML ist es, Algorithmen zu entwickeln, die in der Lage sind, aus Erfahrung zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. ML wird in vielen Anwendungen eingesetzt, von der Bilderkennung und Sprachverarbeitung bis hin zur Vorhersage von Kundenverhalten und der Optimierung von Geschäftsprozessen.
• Halluzination: In der KI meint Halluzination bzw. künstliche Halluzination, dass nicht alles, was als Antwort generiert wird, auch richtig ist. So kann ChatGPT auch schon mal eine Frage beantworten, weil es dem Chatbot plausibel scheint, ohne dass es tatsächlich stimmt!
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