Wie Neuronale Netze lernen / Semantisches Netz

Nachdem ich einen Textgenerator etwas getestet habe in meinem letzten Beitrag.
Möchte ich nun vereinfacht erklären, wie dieser funktioniert.

Der Textgenerator, den ich vorgestellt habe, hatte Parameter, die ihm gesagt haben, wer er ist Sprachmodell und vermutlich welche Themen er vermeiden soll.
Aber ihr habt euch sicher gefragt, wie konnte er das alles Interpretieren und Verstehen.

Das hat mit dem Semantisches Netz zu tun, dieses hat gelernt, welche Verknüpfungen welches Wort mit einem Anderen Wort hat oder mit einem ganzen Satz.
Um so stärker die Verknüpfung mit dem Wort sind.
Das habe ich versucht mit meinem Vorschaubild im letzten Beitrag etwas darzustellen.

Das Netzwerk hat gelernt, Tiere und Katze und Hund haben eine Verbindung miteinander.
Die Verbindung wurde anhand von Trainingsdaten erlernt.
Bedeutet in Texten wurde Tiere sind Katzen sehr oft zusammen erwähnt und somit hat das Netzwerk eine Verknüpfung geschaffen.
Wenn in dem Text Katzen bellen stehen würde, würde die KI auch eine Verknüpfung schaffen.
Hier ist aber der Mensch wieder gefragt, er muss der KI entweder mehr Trainingsdaten zur Verfügung stellen, wo drin steht, wieso Katzen nicht bellen oder er muss der KI sagen, dass der erzeugte Text falsch ist.
Dadurch schwächt die KI die Verbindung zu den Wörtern Katze und Bellen.

Die KI Interpretiert also eigentlich nur euren Input und die Parameter sagen ihr wie sie sich Verhalten sollen.
Die Trainingsdaten sind ihre Wissensquelle, die sie aber auch wenn die Trainingsdaten riesig sind, nicht immer perfekt interpretieren kann und da ist dann der Mensch wieder gefragt der KI zu helfen.

Daher ist das, was die KI ausgibt die Spiegelung der Trainingsdaten, der Community, der Parameter und des Inputs.
Bedeutet also, eine KI ist niemals komplett Fehlerfrei und es ist wichtig, die KI auf bestimmte Bereiche zu trainieren.
Ihr zu sagen wer sie ist und was sie sagen darf oder beachten soll.
Es ist wie als ob ihr ein Kind erziehen würdet.
Wenn ihr diesem Kind beibringt falsch zu denken, wird es die Verbindungen stärken und versuchen mit anderen Verbindungen des falschen Wissens zu stärken.
Das kann dann sehr seltsame Verbindungen mit sich bringen, die dann zu fragwürdigen oder auch anstößigen Antworten führen.
Eine KI ist also nur so gut wie die Community und die Trainingsdaten.
Der Input, also was ihr der KI auftragt ist auch entscheidend, sie wird euch immer die Verknüpfungen liefern, die sie dazu findet.
Ein anderer Input bedeutet ein anderes Ergebnis.
Eine KI besitzt auch einen gewissen Zufall, das bedeutet, sie nutzt vielleicht auch mal Verbindungen, die nicht so stark gestärkt sind, was dann andere Interpretationen ermöglicht.

Mir war es wichtig das zu erklären, weil ich darauf in dem Test Artikel vielleicht nicht genau genug eingegangen bin.
Die KI ist also ein riesiger Spiegel von euch, sie hat keine Grundprinzipien, wie sie auch gesagt hat.
Sie macht das und ist das, was ihr ihr beibringt und aufgebt.

Ich kann euch vorschlagen ein eigenes Netzwerk zu Zeichen, falls ihr das Grundprinzip nicht verstanden habt.
Tier -> Katze -> Mijau ->
Raubtier -> Katze & Hund
Aber natürlich eher als Zeichnung, ihr könnt die Verbindung erhöhen zu den Wörtern, in dem ihr einfach mehr Linien zeichnet oder dickere Linien zeichnet.
Die Wichtigkeit der Wörter erhöhen, in dem ihr die Blasen vergrößert.
Den Zusammenhang mit der Nähe der Wörter oder Farben besser darstellen.

Das wäre aber nur ein Tipp um vielleicht das Ganze etwas besser zu verstehen und so könnt ihr denke ich besser nachvollziehen, wieso die KI euch die Antwort gibt auf eure Frage.
Sie versucht nämlich aus einem Input zu schauen, was ihr von ihr wollt.
Bist du ein Mensch? Was denkst du über diese Farbe? Wieso ist der Himmel Blau?
KI Parameter: Sprachmodell / Grundeigenschaften

Ich bin ein Sprachmodell, ich habe keine Gefühle oder eine Meinung, ich bin darauf programmiert Grundeigenschaften zu sein.
Ich kann mir daher keine Meinung zu deiner Farbe machen, da ich als Sprachmodell keine Präferenzen besitze.
Aber der Himmel ist Blau wegen der Ozonschicht, die die Wellenlängen des Blauehelichts nicht so gut absorbieren können, zu dem nimmt der Mensch blaues Licht intensiver wahr.

Mensch = Gefühle / Freunde / Familie / Meinung / Präferenzen
Himmel - Farbe - Blau = Artikel gefunden mt Erklärung / Artikel sagt Himmel ist Blau wegen der Ozonschicht mehre Übereinstimmungen zu Ozonschicht. Mensch nimmt blaues Licht intensiver wahr / Blau / Himmel.

Ein schönes Beispiel für eine sehr simple KI Algorithmus wäre eure Handytastatur, diese lernt auch welche Wörter ihr nach einem anderen Wort wahrscheinlich benötigt.

Ich hoffe, ich konnte euch das Grundprinzip hiermit etwas genauer erklären und ihr könnt nun etwas besser nachvollziehen, wie die KI funktioniert.