Wie kann KI eine Frage beantworten, obwohl sie Text nur statistisch bewertet?

Künstliche Intelligenz (KI) wie GPT-4 verwendet statistische Modelle, um Text zu generieren und Fragen zu beantworten. Diese Modelle basieren auf großen Mengen an Trainingsdaten, die aus Texten bestehen, die von Menschen geschrieben wurden. Hier ist eine vereinfachte Erklärung, wie das funktioniert:

1. **Training**: Die KI wird mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert. Während des Trainings lernt das Modell, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Es lernt, welche Wörter und Phrasen typischerweise zusammen auftreten und in welchem Kontext sie verwendet werden.

2. **Wahrscheinlichkeiten**: Basierend auf diesen Mustern berechnet die KI Wahrscheinlichkeiten für die nächsten Wörter oder Phrasen, die in einer gegebenen Sequenz erscheinen könnten. Wenn eine Frage gestellt wird, bewertet die KI die wahrscheinlichsten Antworten basierend auf dem, was sie während des Trainings gelernt hat.

3. **Generierung**: Die KI generiert eine Antwort, indem sie die wahrscheinlichsten Wörter und Phrasen auswählt, die auf die gestellte Frage passen. Diese Auswahl basiert auf den statistischen Wahrscheinlichkeiten, die während des Trainings gelernt wurden.

Obwohl die KI keine echte "Verständnis" im menschlichen Sinne hat, kann sie durch die Analyse von Mustern und Wahrscheinlichkeiten sehr überzeugende und relevante Antworten generieren.