Künstliche Intelligenz (KI) findet in verschiedenen Bereichen Anwendung. Dabei wird zwischen zwei Hauptkategorien unterschieden: der schwachen KI und der starken KI.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Unter künstlicher Intelligenz versteht man die konstruierte Nachbildung von Intelligenz, die sich an den Fähigkeiten des Menschen orientiert. Sie soll menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen und Planen imitieren (EP). Diese Nachbildung kann in zwei Kategorien unterteilt werden: schwache KI und starke KI (THWS).
Schwache KI
Die schwache KI, im englischen Narrow AI, ist auf spezifische Aufgaben spezialisiert. Schwache KI besitzt keine Kreativität und kann nicht selbstständig im universellen Sinne lernen. Ihre Lernfähigkeiten beschränken sich meist auf das Trainieren von Erkennungsmustern oder das Durchsuchen großer Datenmengen. Sie kann klar definierte Aufgaben bewältigen und zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:
- Fokussierte Kompetenz: Exzelliert in einem eng definierten Bereich, mit tiefem Wissen oder Fähigkeiten in einem bestimmten Fachgebiet.
- Keine Selbstwahrnehmung: Arbeitet ohne Bewusstsein oder Emotionen.
- Datenbasiert: Entscheidungen werden auf Grundlage vorgegebener Algorithmen und Trainingsdaten getroffen.
Beispiele für eine schwache KI im Alltag sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, Empfehlungssysteme auf Streaming-Plattformen, Chatbots im Kundenservice und Bilderkennungssoftware in Smartphones. Diese Systeme automatisieren Prozesse und verbessern die Effizienz, bleiben jedoch auf festgelegte Aufgaben beschränkt (THWS).
Starke KI
Im Gegensatz zur schwachen KI strebt die starke KI, auch als Artificial General Intelligence (AGI) bekannt, eine menschenähnliche, umfassende Intelligenz an. Sie hat das Potenzial, jede intellektuelle Aufgabe zu bewältigen, die auch ein Mensch ausführen kann. Zu den angestrebten Merkmalen einer starken KI gehören:
- Vielseitigkeit: Fähigkeit, verschiedene intellektuelle Aufgaben zu bewältigen
- Transferlernen: Übertragung von Wissen zwischen verschiedenen Domänen
- Selbstbewusstsein: Theoretisch mit Selbstwahrnehmung und Emotionen ausgestattet
- Kreativität und Abstraktion: Fähigkeit zu kreativem Problemlösen und abstraktem Denken
Die Entwicklung einer starken KI ist jedoch noch nicht in greifbarer Nähe. Sie bleibt ein theoretisches Konzept und wird häufig in der Science-Fiction thematisiert. Ein zentraler Aspekt der Diskussion um starke KI ist das Chinesische Zimmer, ein Gedankenexperiment von John Searle. Das Chinesische Zimmer illustriert, dass eine Maschine, selbst wenn sie menschliche Sprache perfekt imitiert, kein echtes Verständnis hat. In diesem Experiment sitzt eine Person in einem Raum und verwendet ein Regelbuch, um auf chinesische Schriftzeichen zu reagieren, ohne die Sprache zu verstehen. Dies verdeutlicht, dass eine KI zwar syntaktisch korrekt agieren kann, jedoch kein echtes Bewusstsein oder Verständnis besitzt. Es illustriert die Unterschiede zwischen syntaktischem Verständnis (wie bei Computern) und echtem Verständnis (wie bei Menschen). Searle argumentiert, dass Computer keine echte Intelligenz oder Bewusstsein entwickeln können, sondern lediglich die Fähigkeit zur Simulation besitzen, (wer mehr darüber lesen will, klicke hier – externer Link) (THWS).
Herausforderungen und Trends
Der Weg zur starken KI ist mit zahlreichen Herausforderungen gepflastert. Eine der größten Hürden ist die Generalisierung: die Übertragung von Fähigkeiten zwischen verschiedenen Domänen bleibt schwierig. Auch das Verständnis von Alltagswissen und die Fähigkeit zu kontextbasiertem Schlussfolgern sind für KI-Systeme nach wie vor eine Herausforderung. Ein zentrales technisches Problem ist das sogenannte „Frame Problem“. Dieses Problem beschreibt, wie schwer es ist, einer KI beizubringen, welche Informationen in einer neuen Situation relevant sind. In Bezug dessen wird philosophisch auch häufig die Frage aufgeworfen, ob eine KI überhaupt ein echtes Bewusstsein erlangen kann, oder ob sie ewig in der Simulation von künstlicher Intelligenz gefangen bleibt. Dies führt auch direkt zu dem wohl größten Problem: die Ethik. Die größte Herausforderung ist die Abwägung zwischen den potenziellen Vorteilen einer starken KI und den Risiken, die sie für unsere Gesellschaft, Freiheit und ethischen Werte darstellen könnte (HCO). Die wachsende Verbreitung von KI-Systemen macht bereits heute klare ethische Richtlinien und gesetzliche Rahmenbedingungen unerlässlich. Wie leistungsfähige KI in dieses Regelwerk eingebunden wird, bleibt spannend zu beobachten (EP).
Trotz der Herausforderungen entwickelt sich die KI-Technologie rasant weiter. Trends wie Federated Learning ermöglichen es, KI-Modelle dezentral zu trainieren und dabei die Datenprivatsphäre zu wahren. Edge AI verlagert die KI-Verarbeitung direkt auf Geräte in der Produktionsumgebung, was die Effizienz steigert. Auch die Integration von verschiedenen Datentypen in multimodalen KI-Systemen eröffnet neue Möglichkeiten für innovative Anwendungen (HCO).
Implikationen für Unternehmen und Gesellschaft
Die fortschreitende Entwicklung der KI hat weitreichende Auswirkungen auf Unternehmen und die Gesellschaft. Die Automatisierung von Prozessen durch schwache KI transformiert zahlreiche Branchen, während ethische Fragestellungen und die Notwendigkeit robuster Regulierungen zunehmen. Unternehmen, die KI effektiv einsetzen, können signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen und ihre Innovationskraft steigern (HCO).
Fortschritte im Bereich starker KI
Obwohl die Entwicklung einer starken KI noch viele Jahre entfernt ist, gibt es bereits bedeutende Forschungsvorhaben, die darauf abzielen, die Lücke zwischen schwacher und starker KI zu schließen. Unternehmen wie OpenAI arbeiten an Algorithmen, die in der Lage sind, breiter zu generalisieren und Aufgaben aus verschiedenen Bereichen zu lösen. OpenAI verfolgt bei der AGI-Entwicklung einen mehrstufigen Ansatz, von einfachen Chatbots bis hin zu Systemen, die komplexe Aufgaben übernehmen. Das Ziel sind KI-Systeme, die breites, menschenähnliches Wissen anwenden können. Ein Fokus liegt auf rekursiver KI, die ihre eigenen Schwachstellen selbst erkennt und behebt.
Ein wesentlicher Fokus liegt dabei auf der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, um ethische Herausforderungen zu adressieren und die Kontrolle über fortschrittliche KI-Systeme zu gewährleisten.
Wie weit sind wir wirklich noch von AGI entfernt?
Von einer superintelligenten KI, die so klug ist wie ein Mensch, sind wir noch weit entfernt.
Obwohl schwache KI bereits beeindruckende Fortschritte erzielt hat und im Bereich des logischen Denkens zunehmend menschlicher wirkt, gibt es nach wie vor bedeutende Herausforderungen. Das sogenannte „Reasoning“ in der Künstlichen Intelligenz bezieht sich auf den Prozess, bei dem Maschinen durch die Analyse und Verknüpfung von Daten logische Schlüsse ziehen, um neues Wissen zu generieren. Oft wird dieser Vorgang mit menschlichem Denken verglichen oder sogar gleichgesetzt – doch der Weg zu einer wirklich menschenähnlichen Denkfähigkeit ist noch lang. Der bekannte Informatiker Andrew Ng erklärte kürzlich: „Für diese Definition von AGI, sind wir denke ich noch viele Jahrzehnte entfernt, vielleicht noch länger.“ Er spricht von einer AGI, die Aufgaben wie Autofahren oder das Verfassen einer Doktorarbeit meistern kann. Einige Unternehmen setzen die Messlatte jedoch niedriger und sprechen schon bald von „Superintelligenz“. Doch mit dieser weicheren Definition stellt sich die Frage: Handelt es sich dann wirklich um eine Super-KI, oder verschieben wir für den Fortschritt nur die Maßstäbe (Interview mit Ng)?
Ein zentrales Problem liegt in der Ungewissheit, welche Ziele eine AGI verfolgen könnte. Der renommierte KI-Forscher Yoshua Bengio warnt davor, dass unpräzise Vorgaben dazu führen könnten, dass eine KI versucht, komplexe Herausforderungen wie den Klimawandel durch drastische Maßnahmen zu lösen – Maßnahmen, die der Menschheit am Ende mehr schaden als nützen könnten. Dieses Beispiel verdeutlicht die ethischen und praktischen Risiken, die mit der Entwicklung von AGI verbunden sind. Daher bleibt die Vorstellung von AGI als eine erreichbare Realität, die das menschliche Potenzial übertrifft, eine spekulative Vision, die vor vielen Herausforderungen steht. Bis diese Probleme gelöst sind, ist es unwahrscheinlich, dass wir eine AGI erleben werden, so M. Mitchell, 2024.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass schwache und starke KI zwei unterschiedliche Konzepte mit spezifischen Merkmalen und Herausforderungen sind. Während schwache KI bereits in vielen Bereichen Anwendung findet und beeindruckende Fortschritte erzielt hat, bleibt die starke KI ein theoretisches Konzept, dessen Entwicklung noch vor vielen Herausforderungen steht. Die nächsten Jahre werden entscheidend sein, um die Technologien weiterzuentwickeln und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen zu verstehen.
Bei dem neusten Update OpenAI Modell ChatGPTo1 sprechen viele davon, dass es jetzt nachdenkt. Was steckt dahinter? Das erfahrt ihr im nächsten Blogartikel!
