Wie unterscheidet sich KI-Programmierung von traditioneller Programmierung?

How does AI programming differ from traditional programming? wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Beweise es mit Internetinfrastruktur, Governance, operativen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Traditionelle Computerprogramme werden mit codierten Anweisungen für spezifische Aufgaben nach festen Regeln programmiert.
• KI-Modelle treffen Entscheidungen und liefern Lösungen auf der Grundlage gelernter Muster und erzeugen auch neue Daten, ohne das Gelernte zu wiederholen.

Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat sich weiterentwickelt und wird in vielen Lebensbereichen eingesetzt. Wie unterscheidet sie sich von der traditionellen Programmierung? In diesem Blog werde ich erklären, was jede Programmierung ausmacht, ihre Schwerpunkte und die spezifischen Bereiche, für die sie geeignet sind. Sehen Sie sich zunächst dieses Video von Martin Keen (IBM) an, das sich mit KI-Systemen und herkömmlichem Code befasst.

Zusammenfassung der KI-Programmierung

Lassen Sie mich den Inhalt des Videos kurz zusammenfassen. Martin erklärte, dass KI Daten in drei Schritten lernt: Training (Dateneingabe), Validierung (Lernen) und Test (Leistungsbewertung). Bei der traditionellen Programmierung folgt man Regeln und schreibt Code manuell.

Er betonte drei Unterschiede zwischen diesen beiden Programmiermethoden: Erstens die Skalierbarkeit, da KI große Mengen an Code und Daten verarbeiten kann, während traditionelle Programmierung mehr Code als Eingabe erfordert; zweitens bietet traditionelle Programmierung volle Kontrolle über das System, da seine Ausgabe das ist, was gebaut wurde, während KI unvorhersehbar sein kann, da sie aus Mustern lernt und etwas Neues über die Erwartungen hinaus generiert; drittens die Aspekte des Lernens und der Datenverarbeitung.

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Wir können den Unterschied zwischen KI und traditioneller Programmierung in der Tabelle der Entwicklungsstufen deutlich sehen. Die erste höhere Programmiersprache, die 1942 entstand und kommerziell wurde, heißt FORTRAN (FORmula TRANslation), entwickelt von einem IBM-Team. Frühe Computer hatten begrenzte Kapazität und Speicher, was Programmierer dazu zwang, Programme in handoptimierter Assemblersprache zu schreiben.

Im Laufe der Jahrzehnte wurden neue Programmiersprachen mit fortschrittlicheren Verarbeitungsschwerpunkten erfunden. Traditionelle Programmierung wird in vielen Bereichen eingesetzt, die eine sichere und präzise Umgebung erfordern, wie Buchhaltungssysteme, Webentwicklung und in diesen Bereichen die Zahlungsabwicklung und Benutzerauthentifizierung, die alle durch Governance-Regeln geregelt sind. KI hingegen ist das Gegenteil. Sie wurde 1956 als akademische Disziplin gegründet, stieß in den folgenden Jahrzehnten aufgrund mangelnden Vertrauens und fehlender Finanzierung auf Hindernisse, bevor es 2012 einen KI-Frühling gab.

Die Entwicklung durch Deep Learning hat frühere KI-Techniken übertroffen und in den 2020er Jahren zu einem KI-Boom geführt.

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KI-Programmierung und maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen hat eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung früher KI-Systeme gespielt. Maschinelles Lernen ist die Untersuchung von Programmen, die ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben verbessern können. Ziemlich ähnlich zur Idee der heutigen generativen KI lernt es Muster aus Daten und produziert etwas anderes.

Die Entwickler nannten den dritten Schritt „Training“ aufgrund seiner Aspekte des bestärkenden Lernens im „Test“ (Schritte der traditionellen Programmierung), da die Experimentatoren für eine richtige Antwort belohnen (positives Signal senden) und für eine falsche Antwort bestrafen (negatives Signal senden) und so die Maschine trainieren, „richtige“ Antworten zu geben.

Je weiter die Erklärung von ihrer Definition zu ihrem Ursprung/Geschichte reicht, desto mehr verstehen wir, wie sie sich voneinander unterscheiden; es ist ziemlich ähnlich zu den Begriffen in der Psychologie: klassische Konditionierung und operante Konditionierung, wobei erstere davon ausgeht, dass Verhalten ausgelöst wird, während letztere davon ausgeht, dass es erzeugt wird.

Ausgehend von diesem Unterschied ist es nicht schwer zu verstehen, warum KI von vielen wegen ihrer ethischen Probleme und zukünftigen Risiken für die Menschheit in Frage gestellt wird. Denn sie könnte buchstäblich Dinge lernen, so wie wir es tun. Traditionelle Programmierung bietet eine solide Grundlage für die Entwicklung von KI, aber wird KI eines Tages auch physisch die Menschen übertreffen? Das bleibt eine Frage.