Inferenz in der Künstlichen Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes und zentrales Konzept, das beschreibt, wie ein trainiertes Modell Vorhersagen oder Entscheidungen auf Basis neuer Daten trifft. Stellen Sie sich vor, Sie haben einem Modell beigebracht, Katzen auf Bildern zu erkennen – die Inferenz ist der Moment, in dem es ein neues Foto analysiert und sagt: „Ja, das ist eine Katze.“ Dieser Prozess ist das Herzstück vieler KI-Anwendungen, von selbstfahrenden Autos bis hin zu Chatbots. In diesem Beitrag tauchen wir tief in die Welt der Inferenz ein, erklären ihre Bedeutung, verschiedene Ansätze und die Herausforderungen, die sie mit sich bringt.

Definition: Was bedeutet Inferenz?

In der KI ist Inferenz der Schritt, bei dem ein Modell das Gelernte auf neue, ungesehene Daten anwendet. Nach der Trainingsphase, in der das Modell aus Beispielen lernt, kommt die Inferenzphase, in der es praktisch genutzt wird. Ein Beispiel: Ein Modell, das Spam-E-Mails erkennt, wendet während der Inferenz sein Wissen an, um neue Nachrichten zu klassifizieren. Laut IBM Research ist dies der „Augenblick der Wahrheit“, in dem sich zeigt, wie gut das Modell funktioniert – sei es beim Transkribieren von Sprache oder beim Zusammenfassen von Texten.

Der Unterschied zwischen Training und Inferenz ist klar: Während das Training die Parameter eines Modells optimiert, ist die Inferenz die Anwendung dieser Parameter auf echte Probleme. Wie Hazelcast erklärt, geht es hier darum, Ergebnisse zu berechnen, etwa ob ein Bild einen Hund oder eine Katze zeigt.

Verschiedene Arten von Inferenz

Inferenz ist nicht überall gleich – sie hängt vom Ansatz der KI ab. Schauen wir uns die Unterschiede an.

Inferenz im maschinellen Lernen

Im maschinellen Lernen bedeutet Inferenz, dass ein neuronales Netz neue Daten analysiert, indem es sie durch seine Layers „vorwärts“ leitet. Nehmen wir ein Modell, das Millionen von Bildern gesehen hat: Bei der Inferenz sagt es, ob ein neues Bild ein Auto oder ein Fahrrad zeigt. Cloudflare nennt ein Beispiel: Ein selbstfahrendes Auto erkennt ein Stoppschild auf einer unbekannten Straße. Ein anderes Beispiel ist die Vorhersage der Leistung eines Sportlers basierend auf früheren Daten.

Inferenz in symbolischer KI

In der symbolischen KI nutzen sogenannte Inferenz-Engines logische Regeln, um neue Fakten abzuleiten. Das passiert oft in Expertensystemen. Wikipedia beschreibt, wie ein solches System Regeln wie „Wenn X, dann Y“ anwendet – etwa: „Wenn du ein Mensch bist, bist du sterblich.“ Es gibt zwei Methoden: beim Vorwärtsketten wird von Fakten ausgegangen, beim Rückwärtsketten von einem Ziel aus rückwärts gearbeitet.

Inferenz in probabilistischer KI

In der probabilistischen KI geht es um Wahrscheinlichkeiten. Hier wird oft mit Bayes’schen Netzen gearbeitet, um die Chance eines Ereignisses zu berechnen. Ein Beispiel aus GeeksforGeeks: Ein Modell schätzt die Wahrscheinlichkeit einer Krankheit basierend auf Symptomen. Das Ziel ist, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen.

Warum ist Inferenz so wichtig?

Ohne Inferenz wären KI-Modelle nur theoretische Spielereien. Sie ist der Schritt, der KI in die reale Welt bringt. Hier einige Beispiele, wo sie glänzt:

• Gesundheitswesen: Modelle sagen Krankheitsverläufe voraus oder schlagen Therapien vor.
• Finanzwelt: Inferenz erkennt Betrug oder prognostiziert Aktienkurse.
• Autos: Selbstfahrende Fahrzeuge interpretieren Sensordaten in Echtzeit, wie Gcore betont.
• Kundenservice: Chatbots verstehen und beantworten Anfragen, wie IBM Think beschreibt.

Ein spannendes Detail: Bis zu 90 % der Lebenszeit eines Modells werden in der Inferenzphase verbracht. Das erklärt auch, warum sie einen großen Teil des Energieverbrauchs von KI ausmacht – ein Modell mit 70 Milliarden Parametern braucht etwa 150 GB Speicher, mehr als viele GPUs bieten können, sagt IBM Research.

Herausforderungen der Inferenz

Trotz ihrer Bedeutung hat Inferenz ihre Tücken.

Schwierige Interpretierbarkeit

Komplexe Modelle wie tiefe neuronale Netze sind oft wie schwarze Kisten – man weiß nicht genau, warum sie eine Entscheidung treffen. Techtarget hebt hervor, dass dies Vertrauen und Fehleranalyse erschwert.

Hohe Rechenanforderungen

Große Modelle brauchen viel Rechenpower. Laut IBM Research stoßen sie mehr CO₂ aus als ein durchschnittliches Auto über seine Lebensdauer – ein Punkt, der oft übersehen wird.

Datenqualität

Die besten Modelle scheitern, wenn die Trainingsdaten schlecht sind. Hazelcast betont, dass die Inferenz nur so gut ist wie die Daten, auf denen sie basiert.

Die Zukunft der Inferenz

Die Forschung arbeitet an Lösungen, um diese Probleme zu lösen.

Bessere Hardware

Spezialisierte Chips wie GPUs oder TPUs machen Inferenz schneller und effizienter. IBM Research nennt Beispiele wie den Telum-Chip oder analoge AI-Chips, die den Energieverbrauch senken.

Modelloptimierung

Techniken wie Pruning (Beschneiden) oder Quantisierung machen Modelle kleiner und schneller, ohne viel Genauigkeit zu verlieren. Ein Llama2-Modell mit 70 Milliarden Parametern erreicht laut IBM eine Latenz von 29 Millisekunden pro Token – 20 % besser als der Industriestandard.

Erklärbare KI

Es wird daran gearbeitet, Modelle transparenter zu machen, damit Nutzer verstehen, warum Entscheidungen fallen, wie Oracle andeutet.

Zukünftige Ideen wie dynamisches Batching wurden sogar auf Konferenzen wie der PyTorch Conference 2023 diskutiert.

Beispiele und Regeln in der Praxis

Um das Konzept greifbarer zu machen, hier einige logische Regeln aus der symbolischen KI, wie GeeksforGeeks sie nennt:

• Modus Ponens: Wenn „A bedeutet B“ und A wahr ist, dann ist B wahr.
• Modus Tollens: Wenn „A bedeutet B“ und B falsch ist, dann ist A falsch.
• Hypothetischer Syllogismus: Eine Kette von Bedingungen führt zu einer Schlussfolgerung.

Diese Regeln helfen etwa in der Medizin, Empfehlungen zu geben, oder in Autos, Entscheidungen zu treffen.

Fazit: Die Brücke zur Praxis

Inferenz ist das, was KI lebendig macht. Sie verbindet das theoretische Training mit realen Anwendungen und treibt Technologien wie generative KI (denken Sie an ChatGPT) voran. Mit Optimierungen in Hardware und Software wird sie weiter an Bedeutung gewinnen. Egal ob Sie KI entwickeln oder einfach neugierig sind – Inferenz ist der Schlüssel, um die Macht der Künstlichen Intelligenz zu verstehen.