Was ist künstliche Intelligenz? Definition, Verwendung und Typen

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Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Computersysteme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuführen, die in der Vergangenheit nur von Menschen erledigt werden konnten, z. B. logisches Denken, Entscheidungsfindung oder Problemlösung.

Der Begriff „Künstliche Intelligenz” beschreibt heute eine breite Palette von Technologien, die viele der von uns täglich genutzten Dienstleistungen und Güter ermöglichen – von Apps, die Fernsehsendungen empfehlen, bis hin zu Chatbots, die Kunden in Echtzeit unterstützen. Aber was ist künstliche Intelligenz wirklich und warum verwenden wir den Begriff so häufig?

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über künstliche Intelligenz, was sie eigentlich tut und welche Arten von ihr es gibt. Schließlich erfahren Sie auch etwas über ihre Vorteile und Gefahren und lernen flexible Kurse kennen, mit denen Sie Ihr Wissen über KI weiter ausbauen können.

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Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, für die früher menschliche Intelligenz erforderlich war, wie z. B. das Erkennen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen und das Erkennen von Mustern. KI ist ein Oberbegriff, der eine Vielzahl von Technologien umfasst, darunter Machine Learning, Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). 

Obwohl der Begriff häufig verwendet wird, um eine Reihe verschiedener Technologien zu beschreiben, die heute im Einsatz sind, sind sich viele nicht einig, ob es sich dabei tatsächlich um künstliche Intelligenz handelt. Stattdessen argumentieren einige, dass ein Großteil der heute in der realen Welt eingesetzten Technologie in Wirklichkeit hochentwickeltes maschinelles Lernen darstellt, das lediglich ein erster Schritt in Richtung echter künstlicher Intelligenz oder allgemeiner künstlicher Intelligenz (GAI) ist.

Doch trotz der vielen philosophischen Meinungsverschiedenheiten darüber, ob "echte" intelligente Maschinen tatsächlich existieren, meinen die meisten Menschen, wenn sie heute den Begriff AI verwenden, eine Reihe von Technologien, die auf Machine Learning basieren, wie Chat GPT oder Computer Vision, die Maschinen in die Lage versetzen, Aufgaben auszuführen, die bisher nur von Menschen erledigt werden konnten, wie z. B. das Erstellen schriftlicher Inhalte, das Lenken eines Autos oder die Analyse von Daten. 

Beispiele für künstliche Intelligenz 

Obwohl es die humanoiden Roboter, die oft mit KI in Verbindung gebracht werden (man denke an Star Trek: The Next Generation's Data oder Terminator's T-800), noch nicht gibt, haben Sie wahrscheinlich schon oft mit Diensten oder Geräten interagiert, die durch Machine Learning unterstützt werden. 

Auf der einfachsten Ebene werden beim Machine Learning Algorithmen verwendet, die auf Datensätzen trainiert werden, um Maschinenlernmodelle zu erstellen, die es Computersystemen ermöglichen, Aufgaben wie die Empfehlung von Liedern, die Ermittlung des schnellsten Weges zu einem Ziel oder die Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere durchzuführen. Einige der gängigsten Beispiele für KI im heutigen Einsatz sind: 

• ChatGPT: Verwendet Large Language Models (LLMs), um Text als Antwort auf Fragen oder Kommentare zu generieren, die ihm gestellt werden. 

• Google Translate: Verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. 

• Netflix: Verwendet Machine Learning-Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für Nutzer auf der Grundlage ihres bisherigen Fernsehverhaltens zu erstellen. 

• Tesla: Setzt Computer Vision ein, um selbstfahrende Autos zu unterstützen. 

Die zunehmende Zugänglichkeit von generativen KI-Tools hat sie zu einer gefragten Qualifikation für viele technische Berufe gemacht. Wenn Sie daran interessiert sind, die Arbeit mit KI für Ihre Karriere zu erlernen, könnten Sie ein kostenloses, einsteigerfreundliches Online-Programm wie Google's Introduction to Generative AI in Betracht ziehen.

KI in der Arbeitswelt

Künstliche Intelligenz ist in vielen Branchen weit verbreitet. Die Automatisierung von Aufgaben, die kein menschliches Eingreifen erfordern, spart Geld und Zeit und kann das Risiko menschlicher Fehler verringern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI in verschiedenen Branchen eingesetzt werden könnte:

• Finanzbranche. Die Aufdeckung von Betrug ist ein bemerkenswerter Anwendungsfall für KI in der Finanzbranche. Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu analysieren, ermöglicht es ihr, Anomalien oder Muster zu erkennen, die auf betrügerisches Verhalten hindeuten.

• Gesundheitsbranche. KI-gestützte Robotik könnte Operationen in der Nähe hochempfindlicher Organe oder Gewebe unterstützen, um den Blutverlust oder das Infektionsrisiko zu verringern.

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Was ist allgemeine künstliche Intelligenz (AGI)? 

Allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) bezieht sich auf einen theoretischen Zustand, in dem Computersysteme in der Lage sein werden, die menschliche Intelligenz zu erreichen oder zu übertreffen. Mit anderen Worten: AGI ist "echte" künstliche Intelligenz, wie sie in zahllosen Science-Fiction-Romanen, Fernsehsendungen, Filmen und Comics dargestellt wird.

Doch was ist künstliche Intelligenz? Was die genaue Bedeutung des Begriffs KI selbst angeht, sind sich die Forscher nicht ganz einig, wie wir "echte" künstliche allgemeine Intelligenz erkennen können, wenn sie auftritt. Der berühmteste Ansatz, um festzustellen, ob eine Maschine intelligent ist oder nicht, ist der Turing-Test oder das Imitationsspiel, ein Experiment, das erstmals von dem einflussreichen Mathematiker, Informatiker und Kryptoanalytiker Alan Turing 1950 in einer Arbeit über Computerintelligenz beschrieben wurde. Darin beschrieb Turing ein Spiel mit drei Spielern, bei dem ein menschlicher Fragesteller gebeten wird, per Text mit einem anderen Menschen und einer Maschine zu kommunizieren und zu beurteilen, wer die jeweilige Antwort verfasst hat. Wenn der Fragesteller den Menschen nicht zuverlässig identifizieren kann, dann kann die Maschine laut Turing als intelligent bezeichnet werden. 

Erschwerend kommt hinzu, dass sich Forscher und Philosophen nicht ganz einig sind, ob wir kurz davor sind, AGI zu erreichen, ob sie noch in weiter Ferne liegt oder ob sie einfach völlig unmöglich ist. Während zum Beispiel eine kürzlich veröffentlichte Studie von Microsoft Research und OpenAI argumentiert, dass Chat GPT-4 eine frühe Form der AGI ist, sind viele andere Forscher skeptisch gegenüber diesen Behauptungen und argumentieren, dass sie nur für die Öffentlichkeit gemacht wurden.

Unabhängig davon, wie weit wir von einer AGI entfernt sind, können Sie davon ausgehen, dass jemand, der den Begriff künstliche allgemeine Intelligenz verwendet, die Art von empfindungsfähigen Computerprogrammen und Maschinen meint, die in populären Science-Fiction-Filmen häufig vorkommen. Video abspielen

Starke KI vs. Schwache KI

Wenn Sie sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen, sind Sie vielleicht schon auf die Begriffe "starke" und "schwache" KI gestoßen. Auch wenn diese Begriffe verwirrend erscheinen mögen, haben Sie wahrscheinlich bereits eine Vorstellung davon, was sie bedeuten. 

Starke KI ist im Wesentlichen eine KI, die zu einer allgemeinen Intelligenz auf menschlichem Niveau fähig ist. Mit anderen Worten, es ist nur eine andere Art, künstliche allgemeine Intelligenz zu sagen.  

Schwache KI bezieht sich dagegen auf den begrenzten Einsatz weit verbreiteter KI-Technologien wie Machine Learning oder Deep Learning, um sehr spezifische Aufgaben zu erfüllen, wie z. B. Schach spielen, Lieder empfehlen oder Autos steuern. Schwache KI, auch bekannt als Artificial Narrow Intelligence (ANI), ist im Wesentlichen die Art von KI, die wir täglich nutzen.

Die 4 Arten von KI 

Wenn Forscher versuchen, fortschrittlichere Formen künstlicher Intelligenz zu entwickeln, müssen sie auch damit beginnen, ein differenzierteres Verständnis davon zu formulieren, was Intelligenz oder sogar Bewusstsein genau bedeuten. In ihrem Versuch, diese Begriffe zu klären, haben die Forscher vier Arten von künstlicher Intelligenz skizziert.

Hier ist eine Zusammenfassung der einzelnen KI-Typen nach Professor Arend Hintze von der University of Michigan: 

1. Reaktive Maschinen

Reaktive Maschinen sind die einfachste Form der künstlichen Intelligenz. Maschinen, die auf diese Weise gebaut werden, besitzen kein Wissen über frühere Ereignisse, sondern reagieren nur auf das, was in einem bestimmten Moment vor ihnen liegt. Infolgedessen können sie nur bestimmte fortgeschrittene Aufgaben innerhalb eines sehr engen Rahmens ausführen, wie z. B. Schach spielen, und sind nicht in der Lage, Aufgaben außerhalb ihres begrenzten Kontextes auszuführen;

2. Maschinen mit begrenztem Speicher

Maschinen mit begrenztem Speicher verfügen über ein begrenztes Verständnis für vergangene Ereignisse. Sie können mehr mit der Welt um sie herum interagieren als reaktive Maschinen. Selbstfahrende Autos nutzen beispielsweise eine Art begrenzten Speicher, um zu wenden, herannahende Fahrzeuge zu beobachten und ihre Geschwindigkeit anzupassen. Maschinen mit einem begrenzten Speicher können sich jedoch kein vollständiges Bild von der Welt machen, da sie sich nur begrenzt an vergangene Ereignisse erinnern und diese nur in einem schmalen Zeitfenster nutzen können.

3. Maschinen mit nativer Theorie

Maschinen, die über eine native Theorie verfügen, stellen eine frühe Form der künstlichen allgemeinen Intelligenz dar. Solche Maschinen wären nicht nur in der Lage, Darstellungen der Welt zu erstellen, sondern hätten auch ein Verständnis für andere Entitäten, die in der Welt existieren. Bis jetzt ist diese Realität noch nicht eingetreten.

4. Selbsterkenntnis

Maschinen mit Selbsterkenntnis sind die theoretisch am weitesten fortgeschrittene Art von KI und verfügen über ein Verständnis der Welt, anderer und ihrer selbst. Das ist es, was die meisten Menschen meinen, wenn sie über das Erreichen von AGI sprechen. Derzeit ist dies eine weit entfernte Realität. 

Vorteile und Gefahren der KI

KI hat eine Reihe von Anwendungen, die das Potenzial haben, unsere Arbeit und unser tägliches Leben zu verändern. Viele dieser Veränderungen sind zwar aufregend, wie selbstfahrende Autos, virtuelle Assistenten oder tragbare Geräte im Gesundheitswesen, aber sie bringen auch viele Herausforderungen mit sich.

Es ist ein kompliziertes Bild, das oft konkurrierende Bilder hervorruft: eine Utopie für die einen, eine Dystopie für die anderen. Die Realität wird wahrscheinlich noch viel komplexer sein. Hier sind einige der möglichen Vorteile und Gefahren, die KI mit sich bringen kann: 

Dies sind nur Nutzen und Gefahren die KI für die Gesellschaft darstellt. Beim Einsatz neuer Technologien wie der KI ist es am besten, sich darüber im Klaren zu sein, was sie ist und was sie nicht ist. Mit großer Macht kommt schließlich auch große Verantwortung. 

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