Schema der KI:
Daten
Viele Informationen werden gesammelt (Bilder, Texte, Stimmen)
│
▼
Training der KI
Die KI wird mit diesen Daten trainiert (die KI analysiert viele Beispiele)
│
▼
Muster erkennen
Die KI erkennt typische Strukturen oder Zusammenhänge (Gemeinsamkeiten in den Daten finden)
│
▼
Modell entsteht
Das trainierte System kann jetzt selbst Entscheidungen treffen (die KI hat "gelernt")
│
▼
Anwendung
- Texte schreiben
- Bilder erkennen
- Sprache verstehen
1. Daten sammeln
Eine KI braucht zuerst viele Beispiele.
Beispiel:
Wenn eine KI Katzen erkennen soll, bekommt sie tausende Bilder von Katzen und Nicht-Katzen.
2. Muster erkennen
Die KI analysiert diese Daten und sucht nach Muster.
Zum Beispiel merkt sie:
- Katzen haben oft spitze Ohren
- Schnurrhaare
- bestimmte Augenformen
Sie versteht nicht wirklich „Katze“ wie ein Mensch – sie erkennt nur typische Merkmale.
3. Lernen durch Training
Die KI wird mit den Daten trainiert.
Dabei passiert ungefähr das:
- KI macht eine Vorhersage
- Das Ergebnis wird überprüft
- Fehler werden korrigiert
Das passiert Millionen Male, bis die KI immer besser wird.
Dieses Verfahren nennt man Maschinelles Lernen.
4. Anwendung
Nach dem Training kann die KI neue Dinge erkennen.
Beispiele:
- Sprachassistenten verstehen Sprache
- Autos erkennen Verkehrsschilder
- Programme schreiben Texte oder Bilder
