Es gibt viele Routine-Aufgaben, die am Besten durch Computer erledigt werden sollten (ermüdungsfrei, zuverlässig, replizierbar, effizient, billig).
Aber es gibt viel zu wenige Programmierer, um die dafür erforderlichen Programme zu schreiben – das Wachstum der ganzen IT- Branche ist stark eingeschränkt durch den bestehenden Programmierermangel.
Darum hat man die „KI“ entwickelt, also eine Methode, mit der Computer selbst lernen können, was zu tun ist; dies wird auch Maschinelles Lernen (ML) genannt.
Die zu wenigen guten Programmierer arbeiten nun an dem Lern-Algorithmus. Und die Ausbildung des Computers für eine konkrete Aufgabe können künftig andere Leute übernehmen, die selber gar nicht programmieren können, wie z.B. Lehrer – davon haben wir genug.
Die KI durchläuft hier typischerweise zuerst eine Lern-Phase („Training“), und danach die Anwendungs-Phase des Erlernten („Inferenz-Phase“ genannt). Diese beiden Phasen sind in aller Regel getrennt, in der Anwendungsphase wird also nicht mehr weiter gelernt.
In der Lernphase braucht man riesige teure Supercomputer („Teraflops bis Exaflops“ vor Ort oder in der Cloud), und danach wird das so Erlernte millionenfach kopiert auf kleine Prozessoren oder aufs Handy, wo es eingesetzt werden kann. Auf dem kleinen Prozessor kann die KI aber nicht mehr dazulernen, sie kann höchstens neue Daten erfassen und hochladen damit später eine nächste Lernphase auf dem Supercomputer damit gefüttert werden kann.
Das Vervielfältigen des maschinell Erlernten ist der eigentliche Gewinn.
Die Kopie des maschinell Erlernten ist nun ein statisches Computerprogramm zur Lösung einer bestimmten Aufgabe, das preisgünstig und ohne die dedizierte Arbeitkraft eines Programmierers hergestellt werden konnte. Es hat nur einen gravierenden Nachteil: niemand versteht, wie es im Detail funktioniert.
Menschliche Fachleute kann man eben nicht vervielfältigen, und die Menschen schleppen auch den ganzen Gehirn-Apparat, der nur fürs Lernen nötig ist, immer mit herum, auch wenn sie gar nicht mehr lernen sollen sondern unveränderlich arbeiten.
Darüber hinaus kann eine KI im Training digitale Inhalte in einer Menge und Geschwindigkeit konsumieren und integrieren, wie es für einen Menschen rein physisch nicht möglich ist. Dadurch kann eine KI neuartige Fähigkeiten erlernen, die ein Mensch innnerhalb seiner begrenzten Lebenszeit niemals lernen könnte – hierdurch eröffnet die KI auch Chancen zu echter Innovation.
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