- \r\n \t
- autonomes Fahren<\/li>\r\n \t
- Algorithmen zur Krebserkennung<\/li>\r\n \t
- Bildanalyse<\/li>\r\n \t
- die 3D-Vorhersage von Proteinen, die die Biologie und die Impfstoffforschung erheblich beschleunigt<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<\/li>\r\n<\/ul>\r\nEin Unternehmen, das von k\u00fcnstlicher Intelligenz h\u00f6rt, wird zu dem Schluss kommen, dass sie die L\u00f6sung f\u00fcr alle Probleme ist.\u00a0Aber wenn es um die Umsetzung geht, sieht die Sache anders aus.\u00a0Ressourcen, technische Kompetenzen, Akzeptanz... Es gibt viele Hindernisse bei der Einf\u00fchrung von k\u00fcnstlicher Intelligenz. Diese werden im Nachfolgenden aufgelistet und erl\u00e4utert.\r\n\r\nSpoiler-Warnung:<\/strong> KI bleibt f\u00fcr alle zug\u00e4nglich, man braucht nur ein wenig Wissen. Mehr dazu in einem anderen Artikel.\r\n\r\nF\u00fcr einen ersten Einblick in die Welt der KI, des maschinellen Lernens und der Vorhersagemodelle empfehlen wir unseren 8-st\u00fcndigen AI Intro-Kurs<\/a> (100% kostenlos, keine Vorkenntnisse erforderlich, inkl. Zertifikat).<\/strong>\r\n
Nachteil 1 - Technische Grenzen der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/h2>\r\nEs mag einfach erscheinen, k\u00fcnstliche Intelligenz zu nutzen, ohne sie zu verstehen. Leider wird es sp\u00e4testens dann kompliziert, wenn man sie debuggen<\/em> muss.\u00a0F\u00fcr die weniger Erfahrenen unter uns:<\/strong> Debuggen bedeutet, Anomalien in der Funktionsweise eines Programms zu beseitigen.\r\n\r\nAuch wenn wir oben gesagt haben, dass k\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr jede:n zug\u00e4nglich ist, m\u00fcssen wir ehrlich sein: Es werden viele F\u00e4higkeiten wie Informatik, Ingenieurwesen und Mathematik ben\u00f6tigt, um sie zu erstellen und anzuwenden. Daher ist es wichtig, die Optimierungsprobleme und die verschiedenen Modelle zu verstehen.\r\n
1. Schwierigkeit: mathematisches Verst\u00e4ndnis<\/h3>\r\nDie erste Schwierigkeit besteht darin, die mathematischen Modelle zu verstehen<\/strong>. Wenn man das Prinzip der Optimierung verstanden hat, sind die Algorithmen des maschinellen Lernens nichts anderes als spezielle Funktionen, die optimiert werden m\u00fcssen. Nicht mehr und nicht weniger.\r\n
2. Schwierigkeit: technische F\u00e4higkeiten<\/h3>\r\nDie zweite Schwierigkeit betrifft die technischen F\u00e4higkeiten,<\/strong> insbesondere die Entwicklung. W\u00e4hrend die Modellierung wesentlich ist, sind das Training und das Deployment ebenso wichtige Schritte, um:\r\n
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- Eingabedaten zu sammeln,<\/li>\r\n \t
- ein Modell zu erhalten, das bereits gelernt hat oder von Grund auf neu zu starten,<\/li>\r\n \t
- es zu trainieren,<\/li>\r\n \t
- die Ergebnisse zu \u00fcberpr\u00fcfen,<\/li>\r\n \t
- es f\u00fcr Vorhersagen bereitzustellen.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<\/li>\r\n<\/ul>\r\n <\/li>\r\n<\/ul>\r\nUm eine Analogie zu verwenden: Nachdem du den Mechanismus eines Spielzeugs entworfen hast, musst du das Plastikgeh\u00e4use entwerfen, mit dem es dann zusammengebaut wird.\r\n\r\nEinige Beispiele f\u00fcr zu beherrschende Tools:<\/strong>\r\n
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- Flask und Django zur Verpackung deines Codes in Python<\/li>\r\n \t
- Mlflow f\u00fcr die Entwicklung<\/li>\r\n \t
- Airflow f\u00fcr die Orchestrierung<\/li>\r\n \t
- Docker und Kubernetes f\u00fcr die Bereitstellung<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<\/li>\r\n<\/ul>\r\n <\/li>\r\n<\/ul>\r\nWenn es um die Entwicklung geht, ist Python<\/strong> die bevorzugte Sprache f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz. Hier findest du unseren kostenlosen Kurs, um die Grundlagen zu lernen:\r\n\r\n
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<\/a>\r\n\r\nEs ist auch wichtig zu bedenken, dass jedes Unternehmen bereits \u00fcber ein eigenes IT-Netzwerk verf\u00fcgt. Die Integration neuer Tools kann daher eine echte Herausforderung darstellen.\r\nNachteil 2 - Die Ressourcen zur Schulung eines KI-Algorithmus<\/h2>\r\nAbgesehen von den technischen F\u00e4higkeiten sind KI-Algorithmen auch sehr ressourcenintensiv<\/strong>. Ein Beispiel ist GPT 3, eine k\u00fcnstliche Intelligenz, die von OpenAI, dem von Elon Musk mitgegr\u00fcndeten KI-Forschungsunternehmen, entwickelt wurde. Sie ist in der Lage, Inhalte mit einer Sprachstruktur zu erstellen, die einem von Menschen verfassten Text entspricht. Diese Erfindung ist einer der wichtigsten Fortschritte der letzten Jahre im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, da der Algorithmus nicht f\u00fcr eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, sondern ein echtes, umfassendes \"Verst\u00e4ndnis\" von Sprache besitzt.\r\n\r\nUm einen solchen Algorithmus zu trainieren, werden fast 45 TB Textdaten ben\u00f6tigt.<\/strong> Zum Vergleich: Wenn wir eine einfache Textnotiz auf einem Computer erstellen, ist diese nur wenige KB gro\u00df, was fast 45 Milliarden KB entspricht.\r\n\r\nWenn du GPT 3 im Arbeitsspeicher deines Computers speichern m\u00f6chtest, ben\u00f6tigst du 175 Gigabyte Speicherplatz. Mit einem leistungsstarken PC stehen dir aber nur 16 Gigabyte zur Verf\u00fcgung. Du siehst also: Dieses System ist nur f\u00fcr besonders robuste Infrastrukturen geeignet.\r\n\r\nEs ist wichtig zu wissen, dass Rechenleistung im Allgemeinen teuer ist.\u00a0Wenn man z.B. seinen eigenen GPT 3 nachbilden m\u00f6chte, w\u00fcrde das, selbst wenn man die richtigen Ressourcen findet, 355 Jahre Trainingszeit und insgesamt 4,6 Millionen Dollar kosten.\r\n
Nachteil 3 - Akzeptanz der KI<\/h2>\r\nWenn in Unternehmen von einem Datenprojekt die Rede ist, bekommen normalerweise alle leuchtende Augen. In der Realit\u00e4t ist die Umsetzung jedoch meist schmerzhafter.\u00a0Hier ist eine vollst\u00e4ndige Liste der Nachteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz f\u00fcr die Akkulturation:\r\n
- \r\n \t
- Die Angst vor dem Unbekannten:<\/strong> Die Funktionsweise von KI-Algorithmen kann f\u00fcr manche undurchsichtig erscheinen. Diese Unkenntnis macht Angst und kann ein Problem darstellen.<\/li>\r\n \t
- Der relativ lange Entwicklungszyklus:<\/strong> In der Praxis kann man nicht einfach bereits trainierte Modelle verwenden. Man muss Tests durchf\u00fchren, mit den Parametern spielen und weitere Tests durchf\u00fchren. All dies erfordert eine betr\u00e4chtliche Anzahl von Entwicklungszyklen.<\/li>\r\n \t
- Die Verwaltung:<\/strong> Es muss sichergestellt werden, dass jederzeit bekannt ist, wo sich die Daten befinden und was sie bedeuten. Die Teams m\u00fcssen f\u00fcr diese Probleme sensibilisiert werden.<\/li>\r\n \t
- Die ethischen Probleme:<\/strong> Es besteht die M\u00f6glichkeit, auf algorithmische Voreingenommenheit (bias) zu sto\u00dfen. Diese Voreingenommenheiten h\u00e4ngen immer von den Daten ab, die w\u00e4hrend des Trainings eingegeben werden. Das nennt man \" Trash in, Trash out\": Wenn man voreingenommene Daten eingibt, kommen auch voreingenommene Daten heraus.<\/li>\r\n \t
- Die Rentabilit\u00e4t:<\/strong> Solche Projekte sind sehr kostspielig - Anwerbung von Ingenieur:innen, IT-Ressourcen usw. Es ist unm\u00f6glich, den Ertrag vor dem Start zu kennen. Der ROI ist daher nicht garantiert.<\/li>\r\n \t
- Die Weitergabe der Ergebnisse:<\/strong> Wenn die Ergebnisse Fehler enthalten, ist es sehr schwierig, diese genau zu analysieren. Wenn man mit Modellen arbeitet, die Milliarden von Parametern enthalten, kann man den Verlauf des Algorithmus nicht genau bestimmen. Daher ist es wichtig, die Beteiligten zu sensibilisieren und die \"Erkl\u00e4rbarkeit\" des Modells zu verbessern.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
Nachteil 4 - K\u00fcnstliche Intelligenz und ihre algorithmische Voreingenommenheit<\/h2>\r\nUnserer Meinung nach ist dies einer der Hauptnachteile<\/strong>.\u00a0Schau dir einfach ein beliebiges Video auf YouTube an, zum Beispiel eine Wiederholung von The Voice<\/em>. Der Algorithmus schl\u00e4gt dir dann weitere Videos der Sendung vor, da er darauf optimiert ist, dich so lange wie m\u00f6glich auf der Plattform zu halten. Diese Verweildauer<\/a> ist \u00fcbrigens einer der am meisten verfolgten Kennzahlen, insbesondere bei YouTube.\r\n\r\nDiese Methode wird als kollaboratives Filtern<\/em><\/strong> bezeichnet. Dieses Empfehlungssystem hat unter anderem Netflix bekannt gemacht.\u00a0Wenn du dir also Verschw\u00f6rungsvideos ansiehst, wird dir der Algorithmus immer mehr Verschw\u00f6rungsvideos vorschlagen. Du wirst also mit einer Menge potenziell fehlerhafter Informationen zu diesem Thema enden. Da du nur diese Version der Geschichte siehst, wirst du am Ende daran glauben.\u00a0Einige soziale Netzwerke wie YouTube versuchen, diesem Vorurteil entgegenzuwirken, indem sie entscheiden, welche Inhalte gezeigt werden d\u00fcrfen und welche nicht. Hier er\u00f6ffnet sich eine weitere ethische Debatte.\u00a0Es gibt auch viele F\u00e4lle von Rassismus unter den Ergebnissen von Algorithmen. Wie gesagt, alles h\u00e4ngt von den eingegebenen Daten ab.\r\n
Das Ende von KI?<\/h2>\r\nBedeuten all diese H\u00fcrden das Ende von KI-Projekten? Nat\u00fcrlich nicht! Wenn du lernen m\u00f6chtest, KI zu verstehen und richtig einzusetzen, schau dir unser data science & AI bootcamp<\/a> an. Hier wirst du in nur 9 Wochen zum data scientist:\r\n
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- Erlerne Methoden und Werkzeuge zur Datenanalyse<\/li>\r\n \t
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- Entwickle KI-L\u00f6sungen und Vorhersagemodelle<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\u200d","_contenu_de_larticle":"field_6412588b55814","titre_de_la_banniere":"","_titre_de_la_banniere":"field_6422eb732c237","paragraphe_de_la_banniere":"","_paragraphe_de_la_banniere":"field_6422ed834a968","intitule_du_bouton_de_la_banniere":"","_intitule_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422ed934a969","lien_du_bouton_de_la_banniere":null,"_lien_du_bouton_de_la_banniere":null,"yoast_head":"\n
Die 4 gr\u00f6\u00dften Nachteile von k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Technische F\u00e4higkeiten, Ressourcen, Akzeptanz und algorithmische Voreingenommenheit. Diese vier Nachteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz k\u00f6nnen Angst machen. Wir schl\u00fcsseln sie auf.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/blog.lewagon.com\/de\/skills\/nachteile-kuenstliche-intelligenz\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Les 4 plus gros inconv\u00e9nients de l'intelligence artificielle\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Comp\u00e9tences techniques, ressources, acculturation et biais algorithmiques. Ces 4 inconv\u00e9nients de l'intelligence artificielle peuvent faire peur. 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- Der relativ lange Entwicklungszyklus:<\/strong> In der Praxis kann man nicht einfach bereits trainierte Modelle verwenden. Man muss Tests durchf\u00fchren, mit den Parametern spielen und weitere Tests durchf\u00fchren. All dies erfordert eine betr\u00e4chtliche Anzahl von Entwicklungszyklen.<\/li>\r\n \t
- Die Angst vor dem Unbekannten:<\/strong> Die Funktionsweise von KI-Algorithmen kann f\u00fcr manche undurchsichtig erscheinen. Diese Unkenntnis macht Angst und kann ein Problem darstellen.<\/li>\r\n \t
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