Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt und ist aus vielen Bereichen unseres Lebens nicht mehr wegzudenken. Doch welche technischen Grundlagen stecken hinter modernen KI-Systemen? In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die wichtigsten KI-Architekturen, ihre Funktionsweise und aktuelle Entwicklungen.

1. Grundlagen der KI-Architekturen

KI-Architekturen bilden das strukturelle Fundament eines KI-Systems. Sie bestimmen, wie Daten verarbeitet, Entscheidungen getroffen und Ergebnisse generiert werden. Die wichtigsten Elemente einer KI-Architektur umfassen:

• Neuronale Netze: Inspiriert vom menschlichen Gehirn, bestehen sie aus mehreren Schichten von Neuronen, die miteinander verbunden sind. Siehe auch meinen Beitrag „Neuronale Netze – Die Evolution künstlicher Intelligenz„.
• Trainingsalgorithmen: Verfahren wie Gradient Descent oder Backpropagation optimieren das Modell anhand von Beispieldaten.
• Datenverarbeitungseinheiten: KI-Modelle erfordern spezialisierte Hardware wie GPUs und TPUs, um große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten.

2. Klassische vs. Moderne KI-Architekturen

2.1 Regelbasierte Systeme

Frühe KI-Systeme waren stark regelbasiert. Experten definierten manuell Entscheidungsregeln, die das Verhalten der KI bestimmten. Diese Systeme waren jedoch limitiert, da sie schlecht mit unscharfen oder neuen Daten umgehen konnten.

2.2 Neuronale Netzwerke und Deep Learning

Mit dem Aufstieg des maschinellen Lernens wurden neuronale Netzwerke populär. Insbesondere das Deep Learning, das tiefere Netzwerkschichten nutzt, revolutionierte die KI. Beispiele für Deep-Learning-Architekturen sind:

• Feedforward-Netze: Einfache neuronale Netzwerke, die Daten in eine Richtung durch das Netz leiten.
• Convolutional Neural Networks (CNNs): Besonders geeignet für Bildverarbeitung. Siehe mein Beitrag „CNNs – Convolutional Neural Networks„.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Verwendet für sequenzielle Daten wie Sprache oder Zeitreihen.

2.3 Transformer-Architekturen

Ein entscheidender Durchbruch in der KI war die Entwicklung von Transformern. Diese Architektur, erstmals durch das Modell BERT und später durch GPT bekannt geworden, ermöglicht es, komplexe Sprachverarbeitung und andere KI-Anwendungen effizient zu lösen. Transformer-Modelle nutzen Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention), um Kontextinformationen in Daten zu erfassen.

3. Neueste Entwicklungen und Trends

Die KI-Entwicklung schreitet rasant voran. Hier sind einige der neuesten Trends in KI-Architekturen:

• Multimodale Modelle: Systeme, die verschiedene Datentypen wie Text, Bild und Audio kombinieren (z.B. OpenAIs GPT-4 oder Googles Gemini).
• Edge AI: KI-Modelle, die direkt auf Endgeräten laufen und nicht auf zentrale Server angewiesen sind, um Latenzen zu reduzieren.
• Effizientere Modelle: Durch Methoden wie Quantisierung und Pruning werden KI-Modelle kompakter und energieeffizienter.

Fazit

KI-Architekturen sind das Herzstück moderner KI-Systeme. Während regelbasierte Systeme in den Hintergrund rücken, dominieren neuronale Netzwerke und insbesondere Transformer-Modelle die Landschaft. Die Zukunft wird geprägt sein von noch leistungsfähigeren, effizienteren und vielseitigeren KI-Systemen, die immer tiefer in unseren Alltag integriert werden.