Der neue Chatbot von OpenAI weckt Aufregung, Angst, Tricks und Versuche, seine Barrieren umzugehen. Die erweiterten Konversationsfunktionen dieses KI-gestützten Chatbots haben für großes Aufsehen gesorgt.
ChatGPT schreibt im Handumdrehen wissenschaftliche Texte, kann programmieren und hat meist auf jede Frage eine Antwort parat. Jetzt investiert Microsoft Milliarden in den KI-Bereich, Schulen erfinden neue Methoden zur Betrugsbekämpfung und Programmierer, Grafikdesigner und Journalisten machen sich Sorgen über die Wahrscheinlichkeit, ihren Job zu verlieren. Ist der Chatbot der Beginn einer neuen Ära in der KI-Entwicklung?
Ist das Sprachmodell wirklich so gut geworden?
Die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz bzw. KI hat in den letzten 20 Jahren große Fortschritte gemacht. Jetzt gibt es jedoch mehr Hype um die ChatGPT-Technologie, einen Chatbot des amerikanischen Unternehmens OpenAI.
Sein Algorithmus funktioniert mit mehreren Sprachen, einschließlich Programmiersprachen. ChatGPT führt natürliche Gespräche, schreibt Texte auch zu Forschungsthemen und beantwortet Fragen schneller, als ein Nutzer googeln kann. Gleichzeitig sind Artikel und Programmcodes kaum von menschlichen Werken zu unterscheiden.
ChatGPT lernt ständig dazu und verbessert seine Funktionen. Die Möglichkeiten des Bots scheinen grenzenlos und übertreffen alles, was es bisher an künstlicher Intelligenz gab.
Was liegt der Arbeit dieser KI-Technologie zugrunde, die heute Vertretern aller Berufsgruppen, einschließlich Wissenschaft und Forschung, hilft?
Die 3 Schlüssel zu guter KI-Chatbot-Arbeit
Die KI-Arbeit im Herzen von ChatGPT umfasst verschiedene Elemente der Datenerfassung und -analyse, um ein nahezu fehlerfreies Benutzererlebnis zu bieten. Am häufigsten kommen hier 3 Technologien zum Einsatz.
1 Maschinelles Lernen
Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen und statistische Modelle eingesetzt, um Daten zu analysieren und Entscheidungen ohne explizite Anweisungen zu treffen. Algorithmen des maschinellen Lernens werden auf großen Datenmengen trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu machen.
Unternehmen, Forschungsinstitute und Prognostiker können maschinelles Lernen nutzen, um die Effizienz ihrer täglichen Abläufe zu verbessern:
- Verhaltensmuster von Personen und Objekten erkennen
- Vermeidung von Ungenauigkeiten und Auswahl von Korrelationsdaten
- Vorhersage wichtiger Ereignisse für einen bestimmten Bereich
- Entwicklung von Empfehlungen anhand vorgegebener Kriterien
Mit ChatGPT können Benutzer die harte Arbeit von Teams aus Datenwissenschaftlern problemlos ersetzen und sich auf andere Teile der Arbeit konzentrieren.
2 Neuronale Netze
Neuronale Netze sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der auf der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns basiert. Neuronale Netze bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten, die für die Datenverarbeitung und -analyse konzipiert sind.
Sie können für verschiedene Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden. Daher werden neuronale Netze als Grundlage für die Arbeit von ChatGPT herangezogen.
3 Mehrschichtiges oder tiefes Lernen
Es handelt sich um eine Teilmenge neuronaler Netze, bei der Modelle anhand großer Datenmengen trainiert werden, um genaue Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Deep-Learning-Algorithmen sind in der Lage, große und komplexe Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren, was sie ideal für Anwendungen wie Bild- und Spracherkennung macht.
Tiefes Lernen ist die Schlüsseltechnologie hinter vielen KI-Anwendungen, darunter selbstfahrende Autos und Sprachassistenten. Es ist auch für Analyseaufgaben relevant, insbesondere in Bezug auf unstrukturierte Daten.
Daher konnten die Entwickler von ChatGPT Deep Learning nicht umgehen. Die Transformer-Architektur von ChatGPT nutzt Aufmerksamkeitsmechanismen, um sich auf die wichtigsten Teile der Eingabedaten zu konzentrieren, sodass der Bot eine große Menge an Textdaten verarbeiten und verstehen kann.
Wie wird KI in 30 Jahren aussehen?
Die Einführung von Technologien, die auf künstlicher Intelligenz basieren, wird zur Norm. Einige Entwicklungen in den nächsten Jahrzehnten werden die Art und Weise revolutionieren, wie KI in jedes System integriert wird, um mit Menschen zusammenzuarbeiten.
Hier sind einige Vorhersagen darüber, wie sich die Branche in den nächsten 30 Jahren insgesamt entwickeln könnte.
Quanten-Computing
Ebenso könnte Quantencomputing in 30 Jahren die moderne KI zu einer veralteten Technologie machen. Es ist möglich, dass Wissenschaftler ein künstliches Intelligenzsystem entwickeln könnten, das die menschliche Intelligenz in vielerlei Hinsicht übertrifft.
Robotik
Roboter und Automatisierung dürften in vielen Branchen allgegenwärtig sein, von der Fertigung über das Gesundheits- bis hin zum Transportwesen. Dies könnte zu einer Welt führen, in der viele Jobs automatisiert werden.
Daher ersetzt KI im Zuge ihrer Verbesserung dennoch einige Arbeitskräfte und optimiert die Produktion. Aber gleichzeitig werden die Menschen in der Lage sein, sich einer kreativeren Arbeit zu widmen.
Augmented Reality oder erweiterte Realität
Tragbare All-in-one-Smart-Brillen mit integrierter Augmented Reality (AR) dürften in 30 Jahren oder sogar früher alltäglich sein. Dank ihnen müssen Benutzer keine Mobiltelefone, Digitaluhren, Kopfhörer oder andere Geräte mit sich führen.
Die Smart-Brille wird über Biotech-Sensoren, Soundsysteme, Kameras und eine ganze Reihe von Unterhaltungsoptionen verfügen, um das Erlebnis unterwegs individuell zu gestalten.