2. Vom Chaos zur Struktur

Ein einzelnes Paar, z.B. (3,4), ist für eine KI nur Daten-Lärm. Um etwas zu lernen, muss sie das Wesentliche erkennen.

Wir machen das, indem wir die Summe bilden (3+4=7). Das ist unser "Feature".

3. Der Aha-Moment (Training)

Jetzt beginnt das eigentliche Lernen. Eine KI wird erst schlau, wenn sie Tausende von Datenpunkten sieht.

Beobachte genau, was passiert, wenn wir die Datenmenge drastisch erhöhen.

4. Die Anwendung (Inference)

Training abgeschlossen! Unsere Mini-KI weiß jetzt, was wahrscheinlich ist. Wir geben ihr eine Aufgabe:

Statt einer Zahl gibt die KI jetzt ein Wort aus, das der Summe entspricht:

• Summe 7 (Sehr oft): Wort "schön"
• Summe 2 (Fast nie): Wort "lila"

Und wenn sie doch mal die 2 würfelt? Dann sagt sie "Das Wetter ist lila". Das nennt man Halluzination.

5. Fazit & Neustart

Du hast das Prinzip verstanden: KI ist kein Zauberwerk, sondern würfeln mit gezinkten Würfeln (basierend auf Trainingsdaten).

• Training: Daten sammeln, um Muster zu finden.
• Anwendung: Das Muster nutzen, um das nächste Wort vorherzusagen.

Um eine echte KI zu bauen, bräuchten wir statt 2 Würfeln Milliarden von Parametern. Das Prinzip bleibt gleich.