Verstehen von Überlegungen für technische Fachkräfte für KI
Zunehmend enthalten Softwarelösungen KI-Features, weshalb Softwaretechniker wissen müssen, wie sie KI-Funktionen in ihre Anwendungen und Dienste integrieren können.
Die Fortschritte beim maschinellen Lernen haben zusammen mit der erhöhten Verfügbarkeit großer Datenmengen und leistungsstarker Computeressourcen, auf denen diese verarbeitet und Vorhersagemodelle trainiert werden, zur Verfügbarkeit vorgefertigter Softwaredienste geführt, die KI-Funktionen beinhalten. Softwareentwickler können diese Dienste nutzen, um Anwendungen und Agents zu erstellen, die die zugrunde liegende KI-Funktionalität nutzen und dabei als Bausteine für die Erstellung intelligenter Lösungen verwenden.
Dies bedeutet, dass Softwareentwickler ihre vorhandenen Fertigkeiten bei der Programmierung und dem Testen von sowie dem Arbeiten mit Quellcodeverwaltungssystemen und Packanwendungen für die Bereitstellung einsetzen können, ohne wissenschaftliche Fachkräfte für Daten oder Machine Learning-Experten werden zu müssen.
Um die Möglichkeiten von KI vollständig ausnutzen zu können, benötigen Softwareentwickler jedoch zumindest ein konzeptionelles Verständnis der grundlegenden KI- und Machine Learning-Prinzipien.
Modelltraining und Rückschließen
Viele KI-Systeme basieren auf Vorhersagemodellen, die mithilfe von Beispieldaten (Stichproben) trainiert werden müssen. Der Trainingsprozess analysiert die Daten und bestimmt Beziehungen zwischen den Merkmalen in den Daten (die Datenwerte, die in der Regel in neuen Beobachtungen vorhanden sein werden) und der Bezeichnung (der Wert, für dessen Vorhersage das Modell trainiert wird).
Nachdem das Modell trainiert wurde, können Sie neue Daten übermitteln, die bekannte Merkmalswerte enthalten, und das Modell die wahrscheinlichste Bezeichnung vorhersagen lassen. Die Verwendung des Modells zum Treffen von Vorhersagen wird als Rückschließen bezeichnet.
Viele der Dienste und Frameworks, mit denen Softwareentwickler KI-fähige Lösungen erstellen können, erfordern einen Entwicklungsprozess, bei dem ein Modell mit vorhandenen Daten trainiert wird, bevor es zum Ableiten neuer Werte in einer Anwendung verwendet werden kann.
Wahrscheinlichkeit und Konfidenzbewertungen
Ein gut trainiertes Machine Learning-Modell kann exakt sein, aber kein Vorhersagemodell ist unfehlbar. Die von Machine Learning-Modellen getroffenen Vorhersagen basieren auf Wahrscheinlichkeiten. Softwaretechniker benötigen zwar kein tiefgehendes mathematisches Verständnis der Wahrscheinlichkeitsrechnung, aber es ist wichtig, dass sie verstehen, dass Vorhersagen statistische Wahrscheinlichkeiten widerspiegeln, keine absolute Wahrheit. In den meisten Fällen besitzen Vorhersagen eine zugeordnete Konfidenzbewertung, die die Wahrscheinlichkeit widerspiegelt, auf deren Grundlage die Vorhersage getroffen wird. Softwareentwickler sollten Konfidenzbewertungen verwenden, um Vorhersagen zu bewerten, und geeignete Schwellenwerte anwenden, um die Zuverlässigkeit der Anwendung zu optimieren und das Risiko von Vorhersagen zu verringern, die eventuell auf Grundlage marginaler Wahrscheinlichkeiten getroffen werden.
Verantwortungsvolle KI und Ethik
Es ist wichtig, dass Softwareentwickler die Auswirkungen ihrer Software auf Benutzer und die Gesellschaft im Allgemeinen berücksichtigen, einschließlich ethischer Überlegungen zu ihrer Verwendung. Wenn die Anwendung mit künstlicher Intelligenz ausgestattet ist, sind diese Überlegungen besonders wichtig, denn KI-Systeme arbeiten und treffen ihre Entscheidungen oft auf der Grundlage probabilistischer Modelle, die wiederum von den Daten abhängen, mit denen sie trainiert wurden.
Die menschenähnliche Natur von KI-Lösungen ist ein bedeutender Vorteil für die Benutzerfreundlichkeit von Anwendungen, kann aber auch dazu führen, dass Benutzer zu großes Vertrauen in die Fähigkeit der Anwendung fassen, dass sie korrekte Entscheidungen trifft. Das Risiko von Schäden für Einzelpersonen oder Gruppen durch fehlerhafte Vorhersagen oder den Missbrauch von KI-Funktionen ist eins der Hauptbedenken, und Softwaretechniker, die KI-fähige Lösungen erstellen, sollten angemessene Überlegungen anstellen, um Risiken zu mindern und Fairness, Zuverlässigkeit und ausreichenden Schutz vor Schäden oder Diskriminierung sicherzustellen.