Erfahren Sie, was artificial intelligence eigentlich ist, wie sie heute eingesetzt wird und welche Möglichkeiten sie in Zukunft bieten könnte.
Unter künstlicher Intelligenz (KI) versteht man Computersysteme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuführen, die früher nur dem Menschen möglich waren, wie etwa logisches Denken, Entscheidungsfindung oder Problemlösung.
Heute beschreibt der Begriff „KI“ eine breite Palette von Technologien, die viele der Dienstleistungen und Waren antreiben, die wir täglich nutzen – von Apps, die Fernsehsendungen empfehlen, bis hin zu Chatbots, die Kundensupport in Echtzeit leisten. Aber handelt es sich bei all diesen Technologien wirklich um artificial intelligence, wie die meisten von uns sie sich vorstellen? Und wenn nicht, warum verwenden wir den Begriff dann so oft?
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über artificial intelligence, was sie eigentlich tut und welche Arten es gibt. Am Ende erfahren Sie auch etwas über ihre Vorteile und Gefahren und lernen flexible Kurse kennen, mit denen Sie Ihr Wissen über KI noch weiter vertiefen können.
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Was ist artificial intelligence?
Artificial intelligence (KI) ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, für die früher menschliche Intelligenz erforderlich war, wie z. B. Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Mustererkennung. KI ist ein Überbegriff, der eine Vielzahl von Technologien umfasst, darunter maschinelles Lernen , Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) .
Obwohl der Begriff häufig zur Beschreibung einer Reihe verschiedener heute verwendeter Technologien verwendet wird, sind sich viele nicht einig, ob es sich dabei tatsächlich um artificial intelligence handelt. Stattdessen argumentieren einige, dass ein Großteil der heute in der realen Welt verwendeten Technologie eigentlich 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 es tatsächlich „echte“ intelligente Maschinen gibt, meinen die meisten Menschen, wenn sie heute den Begriff KI verwenden, eine Reihe von Technologien auf Basis maschinellen Lernens wie Chat GPT oder Computer Vision, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben auszuführen, die bisher nur Menschen erledigen konnten, wie etwa das Erstellen schriftlicher Inhalte, das Lenken eines Autos oder das Analysieren von Daten.
Beispiele für artificial intelligence
Obwohl die humanoiden Roboter, die oft mit KI in Verbindung gebracht werden (denken Sie an Data aus Star Trek: The Next Generation oder den T-800 aus Terminator ), noch nicht existieren, haben Sie wahrscheinlich schon oft mit Diensten oder Geräten interagiert, die auf maschinellem Lernen basieren.
Auf der einfachsten Ebene verwendet maschinelles Lernen Algorithmen, die anhand von Datensätzen trainiert wurden, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen , mit denen Computersysteme Aufgaben ausführen können, wie z. B. Songempfehlungen geben, den schnellsten Weg zu einem Ziel ermitteln oder Text von einer Sprache in eine andere übersetzen. Einige der gängigsten Beispiele für heute eingesetzte KI sind:
- ChatGPT : Verwendet große Sprachmodelle (LLMs), um Text als Antwort auf gestellte Fragen oder Kommentare zu generieren.
- Google Translate: Verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.
- Netflix: Verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um auf Grundlage des bisherigen Anzeigeverlaufs personalisierte Empfehlungsmaschinen für Benutzer zu erstellen.
- Tesla: Nutzt Computer Vision für die autonomen Fahrfunktionen seiner Autos.
Die zunehmende Verfügbarkeit von Tools für generative KI hat diese Fähigkeit in vielen technischen Berufen zu einer gefragten Fähigkeit gemacht . Wenn Sie lernen möchten, beruflich mit KI zu arbeiten, könnten Sie ein kostenloses, anfängerfreundliches Onlineprogramm wie Googles Einführung in generative KI in Betracht ziehen .
KI in der Belegschaft
Artificial intelligence 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. Betrugserkennung 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 hinweisen.
- Gesundheitswesen. KI-gestützte Roboter könnten Operationen an hochempfindlichen Organen oder Geweben unterstützen, um Blutverlust oder Infektionsrisiken zu verringern.
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Was ist künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)?
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bezeichnet einen theoretischen Zustand, in dem Computersysteme die menschliche Intelligenz erreichen oder übertreffen können. Mit anderen Worten: AGI ist „echte“ artificial intelligence, wie sie in zahllosen Science-Fiction-Romanen, Fernsehsendungen, Filmen und Comics dargestellt wird.
Was die genaue Bedeutung von „KI“ selbst angeht, sind sich die Forscher nicht ganz einig, wie wir „echte“ künstliche allgemeine Intelligenz erkennen würden, wenn sie auftritt. Die bekannteste Methode zur Feststellung, ob eine Maschine intelligent ist oder nicht, ist jedoch der als Turing-Test oder Imitationsspiel bekannte Experiment, das erstmals 1950 in einem Artikel über Computerintelligenz von dem einflussreichen Mathematiker, Informatiker und Kryptoanalytiker Alan Turing beschrieben wurde. Darin beschrieb Turing ein Spiel für drei Spieler, bei dem ein menschlicher „Vernehmer“ per Text mit einem anderen Menschen und einer Maschine kommunizieren und beurteilen soll, wer die jeweiligen Antworten verfasst hat. Kann der Vernehmer den Menschen nicht zuverlässig identifizieren, kann die Maschine laut Turing als intelligent bezeichnet werden [ 1 ].
Um die Sache noch komplizierter zu machen, sind sich Forscher und Philosophen auch nicht ganz einig, ob wir gerade dabei sind, AGI zu erreichen, ob es noch weit entfernt ist oder einfach völlig unmöglich. Während beispielsweise in einem aktuellen Artikel von Microsoft Research und OpenAI argumentiert wird, dass Chat GPT-4 eine frühe Form von AGI ist, stehen viele andere Forscher diesen Behauptungen skeptisch gegenüber und argumentieren, dass sie nur zu Werbezwecken aufgestellt wurden [ 2 , 3 ].
Unabhängig davon, wie weit wir von der Verwirklichung einer künstlichen Intelligenz (KI) noch entfernt sind, können Sie davon ausgehen, dass sich jemand, der den Begriff „künstliche allgemeine Intelligenz“ verwendet, auf die Art von empfindungsfähigen Computerprogrammen und Maschinen bezieht, die man häufig in der populären Science-Fiction findet.
Die 4 Arten von KI
Während Forscher versuchen, fortschrittlichere Formen künstlicher Intelligenz zu entwickeln, müssen sie auch beginnen, differenziertere Vorstellungen davon zu entwickeln, was Intelligenz oder sogar Bewusstsein genau bedeuten. In ihrem Versuch, diese Konzepte zu klären, haben Forscher vier Arten künstlicher Intelligenz skizziert .
Hier ist eine Zusammenfassung der einzelnen KI-Typen laut Professor Arend Hintze von der University of Michigan [ 4 ]:
1. Reaktive Maschinen
Reaktive Maschinen sind die grundlegendste Form künstlicher Intelligenz. Auf diese Weise konstruierte Maschinen verfügen über keinerlei Wissen über vergangene Ereignisse, sondern „reagieren“ nur auf das, was in einem bestimmten Moment vor ihnen liegt. Daher können sie nur bestimmte fortgeschrittene Aufgaben in einem sehr engen Rahmen ausführen, wie etwa Schach spielen, und sind nicht in der Lage, Aufgaben außerhalb ihres begrenzten Kontexts auszuführen.
2. Maschinen mit begrenztem Speicher
Maschinen mit begrenztem Gedächtnis verfügen über ein begrenztes Verständnis vergangener Ereignisse. Sie können stärker mit der Welt um sie herum interagieren als reaktive Maschinen. Beispielsweise nutzen selbstfahrende Autos eine Form begrenzten Gedächtnisses, um Kurven zu fahren, sich nähernde Fahrzeuge zu beobachten und ihre Geschwindigkeit anzupassen. Maschinen mit nur begrenztem Gedächtnis können jedoch kein vollständiges Verständnis der Welt entwickeln, da ihr Erinnerungsvermögen an vergangene Ereignisse begrenzt ist und nur in einem engen Zeitfenster genutzt wird.
3. Theorie der Mind Machines
Maschinen, die über eine „Theorie des Geistes“ verfügen, stellen eine frühe Form der künstlichen allgemeinen Intelligenz dar. Maschinen dieser Art könnten nicht nur Darstellungen der Welt erstellen, sondern auch andere Entitäten verstehen, die in der Welt existieren. Bis jetzt ist diese Realität noch nicht eingetreten.
4. Selbstbewusste Maschinen
Maschinen mit Selbstbewusstsein sind theoretisch die fortschrittlichste Art von KI und würden ein Verständnis der Welt, anderer und sich selbst besitzen. Das meinen die meisten Menschen, wenn sie von der Verwirklichung von AGI sprechen. Derzeit ist dies eine noch weit entfernte Realität.
Vorteile und Gefahren der KI
KI bietet eine Reihe von Anwendungsmöglichkeiten, die unsere Arbeitsweise und unser tägliches Leben verändern können. Viele dieser Veränderungen sind spannend, wie etwa 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 Vorstellungen hervorruft: eine Utopie für die einen, eine Dystopie für die anderen. Die Realität dürfte viel komplexer sein. Hier sind einige der möglichen Vorteile und Gefahren, die KI mit sich bringen kann:
| Mögliche Vorteile | Mögliche Gefahren |
| Höhere Genauigkeit für bestimmte wiederholbare Aufgaben, wie etwa die Montage von Fahrzeugen oder Computern. | Arbeitsplatzverlust durch zunehmende Automatisierung. |
| Geringere Betriebskosten durch höhere Effizienz der Maschinen. | Mögliche Voreingenommenheit oder Diskriminierung aufgrund des Datensatzes, mit dem die KI trainiert wird. |
| Erhöhte Personalisierung digitaler Dienste und Produkte. | Mögliche Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit. |
| Verbesserte Entscheidungsfindung in bestimmten Situationen. | Mangelnde Transparenz hinsichtlich der Entscheidungsfindung führt zu suboptimalen Lösungen. |
| Möglichkeit zur schnellen Generierung neuer Inhalte, etwa Texte oder Bilder. | Es besteht die Möglichkeit der Verbreitung von Fehlinformationen sowie der unbeabsichtigten Verletzung von Gesetzen und Vorschriften. |
Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI der Gesellschaft Vorteile und Gefahren bietet. Beim Einsatz neuer Technologien wie KI ist es am besten, sich darüber im Klaren zu sein, was sie ist und was nicht. Mit großer Macht geht schließlich auch große Verantwortung einher.
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Artikelquellen
3 weitere Artikel geladen
1. UMBC. „ Computing Machinery and Intelligence von AM Turing , https://redirect.cs.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf.“ Abgerufen am 30. März 2024.
2. ArXiv. „ Sparks of Artificial General Intelligence: Frühe Experimente mit GPT-4 , https://arxiv.org/abs/2303.12712.“ Abgerufen am 30. März 2024.
3. Wired. „ Was ist AGI und warum sind KI-Experten skeptisch?, https://www.wired.com/story/what-is-artificial-general-intelligence-agi-explained/.“ Abgerufen am 30. März 2024.
4. GovTech. „ Die vier Arten künstlicher Intelligenz verstehen , https://www.govtech.com/computing/understanding-the-four-types-of-artificial-intelligence.html.“ Abgerufen am 30. März 2024.