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So lassen sich starke & schwache KI abgrenzen

Künstliche Intelligenz (KI) gibt es in vielen Schattierungen. Aber von dem, was wir heute unter KI verstehen, ist eigentlich nur schwache KI. Wir zeigen Ihnen, wie Sie den Schritt zur starken KI schaffen.

Wenn von Künstlicher Intelligenz (KI) die Rede ist, denken viele Menschen an die Rolle von Arnold Schwarzenegger als Terminator. Das führt zu Skepsis und Verwirrung. Das liegt vor allem daran, dass es keine konkrete Definition von KI gibt. Persönliche Assistenten wie Siri, Amazons Alexa oder Google Home könnten bei manchen Anwendern den Eindruck erwecken, dass sie ein Gespräch führen oder verstanden werden. Im Folgenden geht es darum, welche Art von Technologie Sie in Ihrem Zuhause oder in Ihrem Betrieb einsetzen möchten.

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Persönliche Assistenten wie Siri, Amazons Alexa oder Google Home sind KI-Geräte. Quelle: AdobeStock / Marcela RutySoft

Im Allgemeinen umfasst KI fortgeschrittene Algorithmen, die einer mathematischen Funktion folgen, die in der Lage ist, höhere Prozesse ähnlich wie Menschen zu verarbeiten. Beispiele hierfür sind visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Übersetzungen zwischen Sprachen. Ihr visuelles Inspektionssystem an einer Fertigungsstraße oder Ihre Programme wie Siri und Alexa sind KI-Geräte.

Heutige KI ist schwach

Siri und Alexa könnten als KI betrachtet werden, aber im Allgemeinen sind sie schwache KI-Programme. Selbst fortgeschrittene Schachprogramme werden als schwache KI betrachtet Sprachgesteuerte Assistenz- und Schachprogramme haben oft eine programmierte Reaktion. Sie suchen nach Dingen, die dem ähnlich sind, was sie kennen, und klassifizieren sie entsprechend. Dies stellt eine menschenähnliche Erfahrung dar, aber das ist alles, was es ist – eine Simulation. Wenn Sie Alexa bitten, den Fernseher einzuschalten, versteht die Programmierung Schlüsselwörter wie Ein und TV. Der Algorithmus reagiert, indem er den Fernseher einschaltet, aber er reagiert nur auf seine Programmierung. Mit anderen Worten, er versteht nichts von der Bedeutung dessen, was Sie gesagt haben.

Starke KI funktioniert wie ein Gehirn

In Science-Fiction-Filmen geht es anders. Die starke KI, die in vielen Filmen gezeigt wird, verhält sich eher wie ein Gehirn. Sie klassifiziert nicht, sondern verwendet Clustering und Assoziationen, um Daten zu verarbeiten. Kurz gesagt bedeutet das, dass es keine feste Antwort auf Ihre Schlüsselwörter gibt. Die Funktion wird das Ergebnis nachahmen, aber in diesem Fall sind wir uns des Ergebnisses nicht sicher. Wie bei einem Gespräch mit einem Menschen können Sie zwar vermuten, womit jemand auf eine Frage antworten würde, aber Sie wissen es nicht. Zum Beispiel könnte eine Maschine „Guten Morgen“ hören und dies mit dem Einschalten der Kaffeemaschine assoziieren.

Ein weiteres Beispiel ist KI in Spielen. In einem Beispiel hat sich ein KI-Programm selbst beigebracht, 49 klassische Atari-Spiele zu spielen. Als das Programm angewiesen wurde, bei dem Spiel Breakout die höchstmögliche Punktzahl zu erreichen, war es in der Lage, den Menschen in nur 2,5 Stunden zu übertreffen.

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Ein Beispiel ist Künstliche Intelligenz in Spielen. Quelle: iStock / Devrimb

Die Forscher ließen das Programm weiterspielen und zu ihrer Überraschung entwickelte das Programm eine Strategie, die nicht in das System einprogrammiert war. Bedenken Sie, dass der Computer nicht den Schläger, den Ball oder die Regenbogenstreifen sieht. Er „sieht“ einen Haufen von Zahlen.

Er weiß, welche Variablen er kontrolliert und wie er in der Lage ist, die Punkte zu erhöhen, basierend darauf, wie er die Variablen im Verhältnis zu den anderen Zahlen kontrolliert. Laut BBC News war die KI in der Lage, in der Hälfte der 49 Spiele einen professionellen Gamer zu schlagen.

Robotik und Automatisierung werden im Haushalt und in der Fabrik immer beliebter. Diese Geräte reagieren auf eine bestimmte Art und Weise, wenn sie eine Eingabe erhalten. Vielleicht gefällt Ihnen die Idee, ein Spiel mit Ihrem Haus zu spielen oder ein Gespräch mit Ihrer Produktionslinie zu führen. Die Syntax reicht jedoch nicht für die Semantik aus. Sie möchten, dass Ihre Roboter auf Sie hören und gehorchen. KI mag bequem klingen, aber fortschrittliche Algorithmen mit Überwachung sind im Moment das, was Häuser und Produktionslinien haben sollten.

Starke KI weist eine Intelligenz auf menschlichem Niveau auf. Das heißt, sie kann verstehen, denken und handeln wie ein Mensch in einer bestimmten Situation. Theoretisch kann also eine starke KI alles tun, was ein Mensch tun kann. Wir haben noch keine wirklich starke KI. Sie existiert nur in der Theorie. Hinzu kommt, dass die KI derzeit nur zu den wenigen Dingen fähig ist, die wir ihr einprogrammieren, und es ist klar, dass eine starke KI noch in weiter Ferne liegt. Obwohl Bild- und Gesichtserkennung bedeuten, dass die KI jetzt lernt, zu „sehen“ und zu kategorisieren.

Super-KI übertrifft Menschen

Aber wenn starke KI bereits die menschliche Intelligenz und Fähigkeit nachahmt, wie sieht es dann mit Super-KI aus? Diese übertrifft die menschliche Intelligenz und Fähigkeit. Sie ist in allem die Beste – Mathe, Wissenschaft, Medizin, Hobbys, was auch immer. Selbst die hellsten menschlichen Köpfe kommen nicht an die Fähigkeiten der Super-KI heran. Von den Arten der KI ist die Super-KI diejenige, die die meisten Leute meinen, wenn sie über die Übernahme der Welt durch Roboter sprechen. Und am gefährlichsten ist sie dann, wenn wir sie vielleicht gar nicht erkennen würden.
Aber seien Sie versichert, dass Super-KI zu diesem Zeitpunkt rein spekulativ ist. Das heißt, es ist unwahrscheinlich, dass sie erst in sehr langer Zeit kommen wird (wenn überhaupt).

Deep Learning ebnet Weg zur starken KI

Für den Moment werden Fortschritte auf dem Weg zur starken KI durch Deep Learning ermöglicht. Seine theoretischen Grundlagen sind recht alt und basieren auf Ideen aus der Hirnforschung in der Mitte des letzten Jahrhunderts. Die Fortschritte der letzten Jahre wurden jedoch durch immer schnellere Hardware und – dank des Internets – immer besseren Zugang zu riesigen Mengen an Trainingsdaten ermöglicht. Allerdings hat Deep Learning immer noch gravierende Grenzen: die Abhängigkeit von Trainingsdaten, vor allem aber die Schwierigkeit, das Gelernte in einen neuen Kontext zu übertragen.

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Ein internationales Forscherteam erzielte im Oktober 2020 einen entscheidenden Fortschritt hin zu Deep Learning. Quelle: iStock / MF3d

Einen entscheidenden Fortschritt hin zu Deep Learning hat im Oktober 2020 ein internationales Forscherteam der TU Wien, des Institute of Science and Technology (IST) Austria und des MIT (USA) erzielt. Basierend auf den Gehirnen von winzigen Tieren wie Fadenwürmern kann dieses neuartige KI-System ein Fahrzeug mit wenigen künstlichen Neuronen steuern.

Die Lösung bietet bemerkenswerte Vorteile gegenüber bisherigen Deep-Learning-Modellen. Fernab der berüchtigten „Black Box“ kann es mit verrauschten Eingaben umgehen und ist einfach zu verstehen.

Axians unterstützt Weg zur KI

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Quelle Titelbild: iStock / metamorworks

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