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Was ist Narrow AI?

Narrow AI

Narrow AI, manchmal auch als schwache KI bezeichnet, beschreibt KI-Systeme, die zur Ausführung einer einzigen Aufgabe oder einer Gruppe von zusammenhängenden Aufgaben bestimmt sind. Diesen KI-Systemen fehlt es an allgemeiner Intelligenz und sie sind nicht in der Lage, Aufgaben auszuführen, die nicht für sie bestimmt sind.

Narrow AI-Systeme werden entwickelt, um spezifische Probleme zu lösen, wie z. B. Bilderkennung, Sprachübersetzung, Spracherkennung und Entscheidungsfindung. Diese KI-Systeme werden anhand großer Datenmengen trainiert und verwenden Algorithmen zur Analyse und Interpretation der Daten.

Einmal trainiert, kann das KI-System die spezifische Aufgabe, für die es entwickelt wurde, mit hoher Genauigkeit und Effizienz ausführen.

Einige, etablierte Beispiele für Narrow AI sind Sprachassistenten wie Amazon Alexa, die immer leistungsfähigeren Bilderkennungssysteme oder auch die Lösungen für Risikoermittlung und Betrugserkennung.

Was ist Strong AI oder AGI?

AGI

Artificial General Intelligence (AGI), wird oft auch als "Strong AI" bezeichnet, ist eine (noch weitestgehend) hypothetische Form der künstlichen allgemeinen Intelligenz. Diese wäre in der Lage, jede intellektuelle Leistung zu erbringen, die Menschen in einer Vielzahl von Bereichen erbringen können.

Die Entwicklung von AGI ist ein wichtiger Forschungsbereich auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, der mit erheblichen Auswirkungen auf unser Leben verbunden sein wird. Besonderer Fokus liegt derzeit auf Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Transportwesen und der Fertigung.

Strong AI macht große Fortschritte, ist aber eine komplexe und anspruchsvolle Aufgabe, die neben der Informatik vor allem Neurowissenschaften und Kognitionspsychologie benötigt, denn KI-Systeme mit einer allgemeinen Intelligenz haben die menschliche Intelligenz zum Vorbild, müssen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen auszuführen, aus Erfahrungen lernen und sich an neue Situationen anpassen.

ChatGPT lässt bereits erahnen wie mächtig AGI-Lösungen sein werden. Und es zeigt die Notwendigkeit für eine Debatte über unsere Werte und Ziele, damit Strong AI nicht am Ende gegen menschliche Interessen verstößt. Im Kern geht es darum, dass die Systeme ethisch korrekt entwickelt werden und für die Gesellschaft als Ganzes von Nutzen sind. Nur in einem kollaborativen und multidisziplinären Ansatz, an dem Experten aus Bereichen wie Ethik und Recht beteiligt sind, gelingen zukunftssichere Leitplanken. Spielregeln, die sicherstellen, dass KI bereits bestehende Ungleichheiten nicht noch verschärft.

Was versteht man unter Superintelligenz?

Super Intelligence

Die Entwicklung von Superintelligenz ist eines der ultimativen Ziele und Herausforderungen der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Einige mögliche Ansätze zur Entwicklung von Superintelligenz sind:

● Künstliche neuronale Netze: Bei diesem Ansatz wird versucht, Superintelligenz mithilfe künstlicher neuronaler Netze zu modellieren, die aus miteinander verbundenen Einheiten bestehen, die Informationen parallel verarbeiten.

● Emulation des gesamten Gehirns: Bei diesem Ansatz wird versucht, Superintelligenz zu modellieren, indem die Struktur und Funktion des und Funktion eines menschlichen Gehirns mit einem hohen Detaillierungsgrad erfasst und nachgebildet wird.

● Evolutionäre Algorithmen: Bei diesem Ansatz wird versucht, Superintelligenz mithilfe "evolutionärer" Algorithmen zu entwickeln, die die von der natürlichen Selektion und Variation inspiriert sind.

● Künstliche Allgemeine Intelligenz: Bei diesem Ansatz wird versucht, eine Superintelligenz von Grund auf zu entwickeln, die als Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) menschenähnliche Intelligenz und Bewusstsein hätte.

Ein superintelligenter Agent ist (noch) ein hypothetisches System, dessen Intellekt weit über die Intelligenz der brillantesten menschlichen Köpfe hinausgehen würde. Problemlösungs-Systeme, die solche Merkmale aufweisen und Menschen in bestimmten Aufgaben deutlich überflügeln, werden manchmal auch als Superintelligenz bezeichnet. Oft basieren diese aber noch auf der Rechenleistung von Großrechner-Systemen.

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