Künstliche Intelligenz

Definition, Geschichte sowie Anwendungsmöglichkeiten in der Webentwicklung und in Drupal.
Lesezeit: 9Min.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) oder auch artificial intelligence (AI) befasst sich mit Computersystemen, die in der Lage sind Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Fähigkeiten wie Problemlösung, Entscheidungsfähigkeit, das Verstehen von Sprache und eigenständiges Lernen aus Erfahrungen. KI-Systeme sind also darauf ausgelegt, durch Datenanalyse und vorgegebene Algorithmen menschliches Denken, Lernen und Kreativität zu imitieren und selbstständig mit ihrer Umwelt zu interagieren.

Die neuste Errungenschaft in der KI wurde mit OpenAIs GPT-Reihe eingeführt - ein bedeutender Meilenstein in der KI-Entwicklung. Bei GPT (Generative Pretrained Transformer) handelt es sich um ein sog. Large Language Model (LLM), ein digitales Lernmodell, das mithilfe der Verarbeitung großer Textdatenmengen eine Vielzahl von Aufgaben durchführen kann, wie zum Beispiel komplexe Texte und Zusammenfassungen zu schreiben, Fragen zu beantworten und sogar Quellcode zu programmieren. Dieser innovative Schritt eröffnet ganz neue Anwendungsmöglichkeiten und revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren können - und sie mit uns.

Im Kern basieren diese faszinierenden Lernmodelle auf Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN), das sind Netzwerke, die dem Nervensystem im menschlichen Gehirn nachempfunden sind und maschinelles Lernen überhaupt erst möglich machen. KNN sind in der Lage komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu interpretieren, wodurch die KI lernt Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen.

Salopp könnte man also sagen, dass es den KI-Entwickelern gelungen ist aus künstlichen Neuronen ein digitales Gehirn zu konstruieren, welches seit Jahrzehnten lernt seine Fähigkeiten immer weiter auszubauen. Mittlerweile sind KI-Anwendungen so komplex, dass die Interaktion zwischen Mensch und Computer immer intuitiver verläuft und in zunehmend mehr Bereichen eingesetzt werden kann.

Denkender Mann, reflektiert über künstliche Intelligenz.

Die Entstehungsgeschichte der KI - eine Zusammenfassung

Die ersten Schritte der KI begannen bereits in den 1950er Jahren, in denen sich unter Anderem der Forscher Alan Turing mit der Frage beschäftigte, ob Maschinen denken können und den Turing-Test entwickelte. In den 1980er Jahren wurden die ersten Künstlichen Neuronalen Netze (KNN) entwickelt, die inspiriert vom Nervensystem des menschlichen Gehirns erstmals maschinelles Lernen aus Daten ermöglichten.

Der große Durchbruch folgte in den 2000er Jahren mit den Deep Learning Methoden, die die Analyse großer Datensätze aus Bildern und Texten ermöglichten und Prognosen, Schlussfolgerungen sowie Entscheidungsfindungen berechnen konnten. Darauf aufbauend entstanden in den letzten Jahren die Large Language Models (LLM). Diese konnten erstmals Texte in menschenähnlicher Weise generieren und auch verstehen, Fragen beantworten und sogar programmieren. Weitere Technologien wie Generative Adversarial Networks (GAN) ermöglichen heute die Erstellung hochrealistischer Bilder und Videos aus textlichen Beschreibungen.

KI-Anwendungen werden immer effektiver und leistungfähiger. Mittlerweile kommen sie in vielen Branchen zum Einsatz und werden in der Zukunft eine zunehmend wichtige Rolle spielen, was unsere Interaktion mit Technologie grundlegend verändert.

Künstliche Intelligenz in der Webentwicklung

KI kann in der Webentwicklung eine starke Hilfe sein.

Doch gehen damit auch einige Fragen einher, wie zum Beispiel:
"Kann eine KI eine Website erstellen?", "Kann KI Code generieren?" oder "Ist der Webentwickler noch nötig?"

Diese und andere Fragen beantworten wir im folgenden Abschnitt.

Kann Künstliche Intelligenz eine Website erstellen?

Moderne KI kann tatsächlich dabei helfen, Websites zu bauen. Sie erstellt zum Beispiel einfache Designs, macht Vorschläge für Inhalte und kann Bereiche der Nutzererfahrung verbessern. Einige Teile des Webdesigns können automatisiert werden, aber nicht alle. Sobald es um spezielle Designanpassungen geht oder die Website genau auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sein soll, ist immer noch ein menschlicher Entwickler nötig. Auch im Bereich Professionalität und Sicherheit ist es nicht ratsam nur auf KI zu setzen.

KI-Systeme können mittlerweile auch komplizierten Programmcode schreiben. Tools wie GitHub Copilot - ein Programm, das mit KI arbeitet - unterstützen Entwickler dabei, schneller zu programmieren und Fehler zu vermeiden. Die Qualität des KI-generierten Codes hängt allerdings sehr davon ab, was genau die KI tun soll und wie gut die Daten sind, mit denen sie trainiert wurde. Daher ist es immer noch wichtig, dass Menschen den Code überprüfen und bei Bedarf korrigieren.

Ein Roboter programmiert mit PHP und HTML.

Wozu sollte man Künstliche Intelligenz in der Webentwicklung einsetzen?

KI wird in der Webentwicklung eingesetzt, um Prozesse sowohl im Frontend als auch im Backend zu optimieren. Im Frontend kann KI durch automatisierte Layoutgestaltung und durch die Analyse von Nutzerverhalten personalisierte Benutzererfahrungen schaffen. Im Backend erleichtert KI die Datenverarbeitung, hilft bei der Vorhersage von Serverlasten und verbessert die Sicherheit durch Mustererkennung.

Trotz dieser Automatisierung bleibt die Rolle des Entwicklers notwendig und entscheidend: Er überprüft die von KI vorgeschlagenen Lösungen sorgfältig und passt sie gegebenenfalls an, um sicherzustellen, dass sie den spezifischen Anforderungen entsprechen.

Ein grüner Roboter auf einem Computerbildschirm mit Zahnrädern. KI illustration.

Kann KI Bugs in eigenem Code finden?

Obwohl Künstliche Intelligenz in der Lage ist, Code zu analysieren und potenzielle Fehler zu identifizieren, ist sie derzeit noch nicht vollständig verlässlich, wenn es darum geht, ihren eigenen Code selbstständig auf Fehler zu überprüfen, besonders bei komplexen oder tiefgreifenden Bugs. KI-Systeme können zwar Oberflächenfehler und bekannte Muster erkennen, aber sie sind auf die Daten beschränkt, mit denen sie trainiert wurden und stoßen in neuen oder unerwarteten Situationen oftmals an Grenzen.

Zudem mangelt es ihnen noch an einem tieferen Verständnis der Kontexte und der logischen Zusammenhänge, die erfahrene Entwickler in die Codeprüfung einbringen. Daher bleibt menschliche Überwachung und Intervention auch hier zumindest in der aktuellen Technologielandschaft unerlässlich.

Ein IT-Experte prüft die Funktionalität einer Anwendung und den Code auf Bugs.

Ist der Entwickler noch nötig, wenn KI den Code selbst generiert?

Trotz der Fortschritte in der KI-gestützten Codegenerierung bleiben Entwickler unerlässlich, insbesondere im Bereich der Sicherheit. KI kann zwar Routineaufgaben automatisieren und die Entwicklungsgeschwindigkeit erhöhen, es mangelt ihr jedoch an tieferem Verständnis für Benutzerinteraktionen, fallspezifische Problemlösungen und komplexe Sicherheitsbedenken. Gerade in der professionellen Webentwicklung sind diese Themen immer wieder relevant und erfordern spezifische menschliche Einsichten und Entscheidungen.

Entwickler sind nicht nur für das Schreiben von Code zuständig, sondern auch für die individuelle Architektur, Problembehebung, das Testen und die Anpassung von Systemen an sich ändernde Anforderungen, einschließlich der ständigen Überwachung und Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen. Sie spielen eine wichtige Rolle in der Interpretation von Benutzerbedürfnissen und der Gewährleistung, dass die Softwarelösungen sicher sind. Diese Fähigkeiten, können aktuelle KI-Systeme noch nicht vollständig replizieren.

Programmierer überlegt: Richtig oder falsch?

Gibt es Gefahren bei KI-generiertem Code?

Die Gefahren bei KI-generiertem Code liegen vor allem in der möglichen Einbettung von Sicherheitslücken, fehlerhafter Logik und mangelnder Anpassung an bestimmte Anforderungen. Da KI-Systeme größtenteils von den Daten abhängen, mit denen sie trainiert wurden, können sie unbeabsichtigt fehlerhafte Muster oder sogar schädlichen Code replizieren, wenn die Trainingsdaten mangelhaft oder unvollständig sind. Zudem kann KI-generierter Code für komplexere Problemlösungen oft schwer nachvollziehbar bzw. überprüfbar sein, was die Fehlerbehebung und Wartung erschwert. Die KI sollte aber eine Unterstützung und keine Behinderung in der Systementwicklung sein, daher gilt es immer abzuwägen, welche Aufgaben sie übernehmen sollte und wann besser eine menschliche Lösung basierend auf empathischer Logik und Erfahrung angebracht ist.

Das Risiko, dass fehlerhafter KI-generierter Code unentdeckt bleibt und die Qualität oder Sicherheit der Software gefährdet, ist ohne menschliche Kontrolle definitiv gegeben. Nur wenn Entwickler als Überwacher und Korrektoren mitarbeiten, kann die Zuverlässigkeit und Sicherheit des finalen Systems sicher gestellt werden.

Phishing-Attacke auf Email account.

Kann KI den Code eines Entwicklers testen?

Ja, KI wird bereits innerhalb verschiedener Werkzeuge zur Automatisierung von Tests eingesetzt. KI-basierte Testwerkzeuge können unter Anderem Regressionstests, Leistungstests und sogar Sicherheitsaudits durchführen und nutzen maschinelles Lernen, um aus früheren Testdaten zu lernen, Muster zu erkennen und Tests effizienter zu gestalten. Sie können Testfälle generieren, die menschliche Tester möglicherweise übersehen hätten und bieten eine kontinuierliche Überprüfung während des gesamten Entwicklungsprozesses. So werden Fehler frühzeitig erkannt und behoben, die Qualität und Zuverlässigkeit der Software weiter verbessert.

Am KI-basierten Testing kann man auch deutlich sehen, welche Bereicherung die Zusammenarbeit von KI und Mensch sein kann. Durch gegenseitige Überprüfung lassen sich deren jeweilige Stärken kombinieren: Die KI kontrolliert das System und weißt den Entwickler rechtzeitig auf Mängel hin, der wiederum die Richtigkeit der Tests überprüft und auftretende komplexe Probleme, die über das Verständnis der KI hinausgehen, mithilfe seiner menschlichen Erfahrung und Intelligenz löst. (Bsp: Applitools, Testim, SeaLights)

Mann sitzt am Schreibtisch und programmiert eine Webseite mit dem Computer.

Vereinfacht KI die automatischen Tests für Entwickler?

Ja erheblich, denn KI-gestützte Testing-Tools können Testprozesse automatisieren, indem sie lernen, wie diese effektiv gestaltet und durchgeführt werden sollen. Sie können wiederkehrende Muster erkennen und darauf basierend präzise Testfälle erstellen, was den Aufwand für manuelle Testentwicklung reduziert. Außerdem verbessert KI die Genauigkeit von Tests durch die kontinuierliche Analyse der Testergebnisse und die Anpassung der Teststrategien an sich ändernde Bedingungen. So können Fehler schneller identifiziert und behoben werden.

Insgesamt erhöht der Einsatz von KI in automatisierten Tests also die Effizienz, verringert die Fehlerquote und beschleunigt den gesamten Softwareentwicklungszyklus.

Eine Person tippt auf einem Laptop mit Code.

Künstliche Intelligenz und Drupal

Kann man Künstliche Intelligenz in Drupal verwenden? Ist das sinnvoll? Kann KI auch in der Drupal Entwicklung helfen?

Fragen über Fragen, aber wir haben Antworten.

Kann KI in Drupal integriert werden?

Drupal als Open-Source-CMS auf Enterprise-Basis bietet Entwicklern durch seine Architektur die besten Voraussetzungen, um verschiedene KI-Modelle zu integrieren. Es gibt bereits Contribution-Module für Drupal, die genau das auf breiter Basis abdecken. Derzeit (Stand: Mai 2024) sind diese jedoch noch nicht für den Produktiveinsatz empfohlen, da sie sich noch in der Entwicklung befinden und schwerwiegende Bugs nicht auszuschließen sind.

Der Grundsatz ist aber klar: Künstliche Intelligenz und Drupal können perfekt zusammenarbeiten. Da diese Integrationen aktuell noch individuell entwickelt werden müssen, ist hier mit einem höheren Budget-Aufwand zu rechnen.

Grüner Roboter mit Laptop und Drupal Tropfen Logo.

Wozu kann Künstliche Intelligenz in Drupal verwendet werden?

Die Einsatzmöglichkeiten von KI in Drupal sind vielfältig und breit gefächert. Von einfachen Aufgaben wie Content Creation ("Erstelle einen Text zum Thema XY") über ausgefeilte Daten- und Useranalysen bis hin zu Vorhersagen und A-B-Tests ist alles denkbar. Solange die Schnittstellen zu großen KI-Modellen vorhanden sind, können diese in Drupal integriert werden. Eine beispielhafte Liste von sinnvollen Anwendungen Künstlicher Intelligenz in Drupal wäre:

  • Texterstellung anhand von Keywords oder Beschreibungen
  • Verbesserung und Korrektur bereits vorhandener Texte
  • Inhaltszusammenfassungen für SEO oder Teaser
  • Suchmaschienenoptimierung (SEO)
  • Bilderzeugung anhand von Keywords oder Beschreibungen
  • Automatische Bild-Meta-Informationen (Titel, Alternativtext, etc.) durch Bildanalysen
  • Auf den Inhalt der Website geschulter Chatbot für Besucher
  • Erstellung von FAQ-Seiten anhand der Website Informationen und User-Analysen

Diese Liste könnte noch um viele Punkte erweitert werden. Die Grenzen werden vor allem durch Zeit und Budget gezogen, da alle Lösungen individuell aufgebaut werden müssen.

Illustrierung eines Chatbots mit Druplicon auf dem Handy.

Kann Künstliche Intelligenz auch in der Drupal Entwicklung helfen?

Ja, KI kann als Unterstützung in der Drupal Entwicklung verwendet werden. Die Palette reicht von Code Creation über Theme Optimierung bis hin zu automatischen Tests und Updates im Deployment Prozess. Wichtig ist hier zu beachten, dass ein erfahrener Drupal- und PHP-Entwickler die Arbeiten der KI überwacht und anpasst. Vor allem die Beschleunigung von Prozessen macht die KI zu einem vorteilhaften Werkzeug, ein Ersatz für einen erfahrenen Entwickler ist sie allerdings nicht.

Entwicklungsworkflow mit AI und Drupal illustriert.

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