So bauen Sie eine KI: Eine vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wenn Sie nach Informationen zum Aufbau einer KI suchen, sind Sie hier genau richtig. Seit der Entwicklung des Digitalcomputers in den 1940er Jahren war klar, dass diese Maschinen so programmiert werden konnten, dass sie unglaublich komplexe Aufgaben erledigen konnten, wie zum Beispiel mathematische Theoreme zu entdecken oder Schach zu spielen. Mit der Fähigkeit, Aufgaben auszuführen, die typischerweise mit Menschen verbunden sind, ist künstliche Intelligenz zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Technologie geworden. In diesem Artikel vermitteln wir Ihnen ein grundlegendes Verständnis der künstlichen Intelligenz, ihrer Anwendungen und der Schritte, die zum Erstellen Ihrer eigenen KI erforderlich sind. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Programmierer sind, dieser Leitfaden hilft Ihnen beim Einstieg in die Entwicklung einer KI. 

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Gebiet der Informatik, das sich auf die Entwicklung intelligenter Maschinen konzentriert, die menschenähnliche Aufgaben ausführen können. KI-Technologien unterstützen virtuelle Assistenten, selbstfahrende Autos, intelligente Empfehlungen und mehr.

Künstliche Intelligenz (KI) ist Intelligenz, die von Maschinen demonstriert wird, im Gegensatz zur Intelligenz von Menschen und anderen Tieren. Beispielaufgaben, in denen dies geschieht, umfassen Spracherkennung, Computer Vision, Übersetzung zwischen (natürlichen) Sprachen sowie andere Zuordnungen von Eingaben.

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Zum Beispiel verstehen virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa Sprache, sodass Sie Geräte mit Ihrer Stimme steuern können. KI lässt selbstfahrende Autos die Welt um sich herum wahrnehmen und selbstständig auf Straßen navigieren. Modelle für maschinelles Lernen empfehlen Produkte, die Ihnen gefallen werden, basierend auf Ihren Interessen.

Der Traum von KI ist seit Jahrzehnten in der Mache. Es begann mit der bahnbrechenden Arbeit des Mathematikers Alan Turing im Jahr 1950, einschließlich des Turing-Tests, um festzustellen, ob eine Maschine der menschlichen Intelligenz entspricht. Einfach ausgedrückt bedeutet Intelligenz, Informationen als Wissen zu erwerben, zu verarbeiten und abzurufen. KI baut intelligente Systeme mit diesen Fähigkeiten und verwendet häufig Algorithmen und Statistiken, um im Laufe der Zeit aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern.

Laut Shane Legg, Mitbegründer von DeepMind, „ist Intelligenz die Fähigkeit eines Agenten, Ziele in einem sich verändernden Umfeld zu erreichen. Dazu gehört beim Menschen die natürliche Intelligenz. Für Maschinen braucht es künstliche Intelligenz.“

Kurz gesagt, KI ermöglicht es Maschinen, die menschlichen Fähigkeiten für intelligentes Denken und Problemlösen zu erreichen und sogar zu übertreffen. Die Möglichkeiten der KI stehen erst am Anfang. 

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KI-Betrieb und -Anwendung

Der Aufbau intelligenter und hilfreicher künstlicher Intelligenz (KI) ist jetzt einfacher und erschwinglicher als je zuvor. Das Geheimnis großartiger KI? Wir verwenden Schulungen für Tonnen von Daten.

KI-Systeme sind Programme oder Algorithmen, die der KI dabei helfen, Muster und Erkenntnisse zu erkennen, die Menschen übersehen. Je mehr hochwertige Daten Sie der KI zuführen, desto intelligenter wird sie bei der Analyse von Informationen und der Lösung von Problemen.

Wir nennen es „maschinelles Lernen“, der KI die Fähigkeit zu geben, zu lernen und mit Daten zu argumentieren. Zum Beispiel verleiht „Natural Language Processing“ (NLP) der KI die Kraft der menschlichen Sprache, uns auf natürliche Weise zu lesen, zu verstehen und darauf zu reagieren. Einige der nützlichsten KIs von heute beruhen auf maschinellem Lernen und Deep Learning, das neuronale Netze aufbaut, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen.

KI verändert unsere Welt auf erstaunliche Weise. Hier sind nur einige: 

• Spracherkennung. KI kann jetzt Ihre Sprache in Text übersetzen. Assistenten wie Siri verwenden die Spracherkennung, um Ihre Sprachbefehle zu verstehen.
• Virtueller Kundenservice. Immer mehr Unternehmen verwenden KI-Agenten anstelle von (oder neben) menschlichen Agenten. Laut Servion Global Solutions wird KI voraussichtlich bis 2025 eine wichtige Rolle bei Kundendienstinteraktionen spielen, wobei über 951 TP3T der Interaktionen irgendeine Form von KI beinhalten. Dies unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI bei der Verbesserung des Kundenservice und die Notwendigkeit für Unternehmen, KI-Technologien einzuführen, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. 
• Computer Vision. KI ermöglicht es Software und Systemen, visuelle Elemente wie Fotos, Videos und Bilder auf nützliche Daten und Erkenntnisse zu analysieren. Das Markieren von Freunden auf Fotos in sozialen Medien verwendet beispielsweise Computer Vision AI. 
• Personalisierte Empfehlungen. KI analysiert Ihr Verhalten, um Ihre Gewohnheiten und Interessen zu entdecken, und gibt dann individuelle Empfehlungen. Auf diese Weise unterstützt KI Empfehlungen auf Einkaufsseiten und „Predictive Analytics“-Software, die Unternehmen dabei hilft, Ihnen mehr Produkte zu verkaufen. 
• Betrugsprävention. KI-Modelle erkennen Muster, die Zahlungs- oder Informationsbetrug aufdecken. Viele Unternehmen verwenden jetzt KI, um Betrug zu verhindern und Ihre Daten zu schützen. 
• Automatisierter Handel. KI-Handelsplattformen treffen in Sekundenschnelle Handelsentscheidungen und führen täglich Millionen von Trades aus. Heute ist die Hälfte aller Aktiengeschäfte in Amerika vollständig automatisiert. Analysten sagen, dass der KI-Handelsmarkt bis 2028 $31,2 Milliarden erreichen könnte. 

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So bauen Sie eine KI: Was ist erforderlich, um ein KI-System zu bauen?

Das Erstellen großartiger KI ist einfacher und erschwinglicher als je zuvor. Ein Bericht von Gartner schätzt, dass der weltweite Umsatz mit KI-Software bis 2022 $62,5 Milliarden erreichen und ab 2021 um 21,3% wachsen wird. 

Wie baut man also seine eigene KI? Hier sind die grundlegenden Schritte: 

Schritt 1: Identifizieren Sie das Problem 

Konzentrieren Sie sich vor der Entwicklung eines Produkts oder einer Funktion auf die größten Herausforderungen Ihrer Benutzer und darauf, wie Sie zu deren Lösung beitragen können. Bestimmen Sie Ihr Wertversprechen: die wichtigsten Vorteile, die Kunden aus der Nutzung Ihrer KI ziehen werden. Ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis hilft Kunden zu verstehen, warum sie bei Ihnen und nicht bei der Konkurrenz kaufen sollten. Einige Dinge zu beachten: 

• Einsparmaßnahmen. Reduziert Ihre KI den Zeit-/Geldaufwand für eine Aufgabe? 
• Erhöhter Komfort oder Anpassung. Bietet Ihre KI ein personalisierteres, optimiertes Erlebnis? 
• Verbesserte Qualität oder Genauigkeit. Liefert Ihre KI bessere Ergebnisse oder mehr Erkenntnisse als Menschen allein? 
• Skalierbarkeit. Hilft Ihre KI Benutzern, Kontrolle oder Einblicke zu gewinnen, die bei großen Mengen oder Geschwindigkeiten unmöglich wären? 

Indem Sie das Kernproblem finden, können Sie eine super nützliche KI bauen, die einen echten Mehrwert bietet. Starten Sie einen ersten Entwurf (MVP) und beheben Sie alle Probleme schnell über Kundenfeedback. 

Schritt 2: Holen Sie sich die richtigen Daten und bereinigen Sie sie 

Jetzt, da Sie das Problem kennen, finden Sie Datenquellen, um Ihre KI zu trainieren. Hochwertige Daten sind wichtiger als ausgefallene KI-Modelle. Daten fallen in zwei Arten: 

• Strukturierte Daten: Klar definierte Informationen mit Mustern wie Namen, Adressen, Alter und Telefonnummern. Einfach zu suchen und zu organisieren. 
• Unstrukturierte Daten: Fehlende Muster, Konsistenz oder Einheitlichkeit. Dazu gehören Audio, Bilder, Infografiken und E-Mails. 

Bereinigen Sie Ihre Daten, verarbeiten und speichern Sie sie, bevor Sie KI-Modelle trainieren. „Datenbereinigung“ beseitigt Fehler und Lücken, damit Ihre Daten so genau wie möglich sind. 

Schritt 3: Erstellen Sie Algorithmen 

Nachdem Sie das Problem identifiziert und die Daten vorbereitet haben, ist es an der Zeit, Algorithmen zu erstellen. Computeralgorithmen sind mathematische Anweisungen, die dem Computer sagen, was er tun soll und wie er es tun soll. Sie müssen Vorhersage- oder Klassifizierungsalgorithmen für maschinelles Lernen entwickeln, damit das KI-Modell aus dem Datensatz lernen kann. 

Es gibt mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen, mit denen Sie Ihr KI-Modell trainieren können. Zu den am häufigsten verwendeten Algorithmen der KI-Entwicklung gehören lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Die Wahl des Algorithmus hängt von dem Problem ab, das Sie zu lösen versuchen, und von der Art der Daten, die Sie haben. Das Experimentieren mit verschiedenen Algorithmen ist wichtig, um den besten für Ihr KI-System zu finden. 

Schritt 4: Trainieren Sie die Algorithmen 

Nachdem Sie die Algorithmen für Ihr KI-System entworfen haben, besteht der nächste Schritt darin, sie anhand der von Ihnen gesammelten relevanten Daten zu trainieren. Um ein KI-Modell zu trainieren, müssen große Datenmengen eingespeist und Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden, um die Parameter des Modells anzupassen und seine Genauigkeit zu verbessern. Während des Trainingsprozesses lernt das Modell, Muster in den Daten zu erkennen und basierend auf diesem Lernen Vorhersagen zu treffen. Effektives Training ist entscheidend, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen, und erfordert eine sorgfältige Datenauswahl, Algorithmusoptimierung und kontinuierliche Überwachung, um sicherzustellen, dass das Modell richtig lernt und sich anpasst. Indem Sie Zeit und Mühe in den Schulungsprozess investieren, können Sie die Leistung und Effektivität Ihres KI-Systems verbessern. 

Die Ermittlung der Modellgenauigkeit ist von entscheidender Bedeutung. Sie müssen einen akzeptablen Mindestschwellenwert festlegen, um die Genauigkeit Ihres Modells zu bestimmen. Wenn Sie ein Unternehmen für soziale Netzwerke sind, das darauf abzielt, gefälschte Konten zu identifizieren und zu löschen, können Sie ein „Betrugsbewertungssystem“ verwenden, um die Konten zu priorisieren, die einer weiteren Untersuchung bedürfen. Indem Sie jedem Konto basierend auf relevanten Faktoren eine Punktzahl zwischen null und eins zuweisen, können Sie Konten mit hoher Betrugswahrscheinlichkeit schnell identifizieren. Wenn Sie beispielsweise einen Schwellenwert von 0,9 festlegen, können Sie alle Konten mit einer über diesem Wert liegenden Punktzahl zur Überprüfung durch das Betrugsteam einsenden. Dies kann dazu beitragen, den Prozess der Identifizierung und Entfernung gefälschter Konten zu optimieren und die allgemeine Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit Ihrer Plattform zu verbessern. 

Schritt 5: Wählen Sie die richtige Plattform 

Zusätzlich zum Sammeln und Vorbereiten von Daten zum Trainieren Ihres KI-Modells müssen Sie eine Plattform auswählen, die die Anforderungen Ihres Systems unterstützt. Sie können zwischen einem Inhouse- oder Cloud-Framework wählen. Der Hauptunterschied zwischen diesen Frameworks besteht darin, dass die Cloud es Unternehmen erleichtert, zu experimentieren und zu wachsen, während Projekte in Produktion gehen, was ein schnelleres Training und eine schnellere Bereitstellung von ML-Modellen ermöglicht. 

• Hausinterne Frameworks 

Wenn Sie es vorziehen, ein internes Framework für die Entwicklung von KI-Modellen zu verwenden, sollten Sie mehrere beliebte Open-Source-Bibliotheken in Betracht ziehen. Diese Bibliotheken bieten eine Reihe von Tools und Ressourcen zur Unterstützung des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, darunter Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch. Diese Bibliotheken sind in der KI-Entwicklung weit verbreitet und bieten eine Reihe von Funktionen und Fähigkeiten zur Unterstützung verschiedener Arten von Modellen. Interne Frameworks bieten eine bessere Kontrolle über den Entwicklungsprozess und bieten mehr Sicherheit und Datenschutz, da sie an Ihre spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen angepasst werden können. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit dieser Bibliotheken und Frameworks können Sie Ihre KI-Entwicklung beschleunigen und bessere Ergebnisse erzielen. 

• Cloud-Frameworks

Um die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen zu beschleunigen, sollten Sie die Verwendung einer Cloud-basierten Plattform für maschinelles Lernen oder einer ML-as-a-Service-Lösung in Betracht ziehen. Diese Plattformen bieten eine Reihe von Tools und Ressourcen, mit denen Sie Ihre Modelle effizienter trainieren und bereitstellen können. Beispielsweise können sie vorgefertigte Modelle, Vorlagen und Drag-and-Drop-Oberflächen anbieten, die den Einstieg erleichtern. 

Darüber hinaus bieten viele Plattformen eine Vielzahl von Programmiersprachen, IDEs und Jupyter-Notebooks für unterschiedliche Kenntnisstufen und Vorlieben. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit dieser Plattformen können Sie den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen reduzieren und sich darauf konzentrieren, Ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten. Cloud-Frameworks bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, da Sie nur für die Ressourcen bezahlen, die Sie verwenden. 

Schritt 6: Wählen Sie eine Programmiersprache

Die Wahl der richtigen Programmiersprache ist ein Schlüsselfaktor beim Aufbau eines effektiven KI-Systems. Sobald Sie das zu lösende Problem identifiziert, Ihre Daten vorbereitet und Ihre Algorithmen entwickelt haben, müssen Sie eine Sprache auswählen, die Ihr System zum Leben erwecken kann. Es stehen viele Programmiersprachen zur Auswahl, jede mit ihren eigenen einzigartigen Funktionen und Vorteilen. Einige beliebte Optionen für die KI-Entwicklung sind Python, Java, C++ und R. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Sprache zu berücksichtigen sind, gehören die Komplexität Ihres Projekts, die Verfügbarkeit relevanter Bibliotheken und Frameworks sowie das Fachwissen Ihres Teams. Durch die Wahl der richtigen Programmiersprache für Ihr KI-System können Sie seine Leistung optimieren und genaue, zuverlässige Ergebnisse erzielen. 

• Python ist ideal für Anfänger, da es eine einfache Syntax hat, die Nicht-Programmierer schnell lernen können. Es ist auch in der Datenwissenschaft weit verbreitet und verfügt über hervorragende Bibliotheken für maschinelles Lernen. 
• C++ ist eine leistungsstarke und effiziente Sprache, die sich ideal für KI in Spielen und anderen Hochleistungsanwendungen eignet. 
• Java ist benutzerfreundlich, einfach zu debuggen und kann auf den meisten Plattformen verwendet werden. Es eignet sich für große Projekte, insbesondere solche, die Suchmaschinenalgorithmen oder Desktop-Anwendungen beinhalten. 
• R ist für prädiktive Analysen und Statistiken konzipiert und eignet sich daher ideal für Datenwissenschafts- und maschinelle Lernaufgaben. 

Die Wahl der richtigen Programmiersprache hängt von Ihren Zielen, Bedürfnissen und Ihrem Kenntnisstand ab. Python ist eine gute Wahl, wenn Sie neu in der Programmierung sind und eine Sprache für die KI-Entwicklung lernen möchten. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, sind C++ oder Java aufgrund ihrer Leistung und Flexibilität möglicherweise besser geeignet. 

Schritt 7: Bereitstellen und Überwachen 

Nachdem Sie eine nachhaltige und autarke Lösung entwickelt haben, ist es an der Zeit, Ihr KI-System einzusetzen. Bei der Bereitstellung muss sichergestellt werden, dass es in realen Szenarien effektiv und effizient funktioniert. Sie sollten Ihre Modelle auch nach der Bereitstellung überwachen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin gut funktionieren. 

Die Überwachung umfasst die Verfolgung von Leistungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Abruf und Identifizierung von Problemen. Achten Sie auf unerwartetes Verhalten, wie z. B. Voreingenommenheit oder Überanpassung, und ergreifen Sie bei Bedarf Korrekturmaßnahmen. 

Es ist wichtig, Ihr KI-System mit den neuesten Daten und Algorithmen auf dem neuesten Stand zu halten, um seine Effektivität und Effizienz zu gewährleisten. Laufende Wartung und Updates sind erforderlich, damit Ihr KI-System reibungslos funktioniert. 

Wenn Sie wissen möchten, wie man ein KI-System baut, müssen Sie einige wichtige Schritte befolgen. Dazu gehören das Identifizieren eines bestimmten Problems, das Sammeln sauberer und relevanter Daten, das Entwerfen von Algorithmen, die Daten analysieren können, das Trainieren Ihres KI-Modells, die Auswahl einer geeigneten Plattform, die Auswahl der richtigen Programmiersprache sowie die Bereitstellung und Überwachung Ihres Systems. Der Aufbau eines leistungsstarken KI-Systems erfordert sorgfältige Planung, Liebe zum Detail und einen Fokus auf Genauigkeit und Effektivität. 

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Über das Erstellen eines KI-Problems

1. Was sind die wichtigsten Schritte beim Aufbau eines KI-Systems?

   Die wichtigsten Schritte beim Aufbau eines KI-Systems umfassen das Identifizieren eines zu lösenden Problems, das Sammeln und Bereinigen von Daten, das Entwerfen von Algorithmen, das Trainieren des KI-Modells, das Auswählen einer Plattform, das Programmieren des Systems sowie das Bereitstellen und Überwachen des Systems. 

2. Welche Arten von KI-Systemen gibt es und wie unterscheiden sie sich in Design und Funktionalität?

   Einige verschiedene Arten von KI-Systemen umfassen regelbasierte Systeme, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Deep-Learning-Systeme. Sie unterscheiden sich in Design und Funktionalität, wobei einige Systeme für bestimmte Aufgaben besser geeignet sind als andere. 

3. Was sind die besten Programmiersprachen zum Erstellen von KI-Systemen?

   Einige der beliebtesten Programmiersprachen zum Erstellen von KI-Systemen sind Python, Java, C++ und R. Die Wahl der Sprache hängt von der spezifischen Aufgabe und dem Fachwissen des Programmierers ab. 

4. Wie sammelt und bereinigt man Daten für ein KI-System?

   Das Sammeln und Bereinigen von Daten für ein KI-System umfasst das Identifizieren relevanter Quellen, das Sammeln von Daten, das Bereinigen und Transformieren von Daten sowie das Vorbereiten für die Analyse. 

5. Was sind die wichtigsten Überlegungen bei der Auswahl einer Plattform für die Bereitstellung eines KI-Systems?

   Bei der Auswahl einer Plattform für die Bereitstellung eines KI-Systems ist es wichtig, Kosten, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilität mit bestehenden Systemen zu berücksichtigen. 

6. Wie wählt man den richtigen maschinellen Lernalgorithmus für eine bestimmte Aufgabe aus?

   Die Auswahl des richtigen Algorithmus für maschinelles Lernen für eine bestimmte Aufgabe hängt vom Datentyp, der Größe des Datensatzes und dem gewünschten Ergebnis ab. Einige beliebte Algorithmen für maschinelles Lernen umfassen lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und zufällige Gesamtstrukturen. 

7. Was sind die häufigsten Fallstricke, die es beim Aufbau eines KI-Systems zu vermeiden gilt?

   Häufige Fallstricke, die es beim Aufbau eines KI-Systems zu vermeiden gilt, sind schlechte Datenqualität, Überanpassung, Unteranpassung und mangelnde Interpretierbarkeit oder Transparenz des Systems. 

8. Wie können Sie sicherstellen, dass ein KI-System bei der Lösung von Problemen genau und effektiv ist?

   Um sicherzustellen, dass ein KI-System bei der Lösung von Problemen genau und effektiv ist, sind sorgfältige Tests, kontinuierliche Überwachung und kontinuierliche Verbesserung erforderlich. 

9. Was sind die ethischen Überlegungen beim Aufbau eines KI-Systems und wie können sie angegangen werden?

   Zu den ethischen Überlegungen beim Aufbau eines KI-Systems gehören Datenschutz, algorithmische Voreingenommenheit und die potenziellen Auswirkungen auf Beschäftigung und soziale Ungleichheit. 

10. Welche Techniken gibt es, um Verzerrungen in einem KI-System zu reduzieren, und wie effektiv sind sie?

    Techniken zur Reduzierung von Verzerrungen in einem KI-System umfassen Datenvorverarbeitung, algorithmische Anpassungen und Transparenzmaßnahmen wie die Interpretierbarkeit von Modellen. Die Eliminierung von Voreingenommenheit kann jedoch eine Herausforderung darstellen, und eine kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung ist erforderlich.