In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf die Technologie und Möglichkeiten, um herauszufinden, ob KI menschliches Denken und Lernen vollständig ersetzen kann.
Als Computer erstmals auftauchten, bestand ihre Aufgabe darin, viele Berechnungen durchzuführen, die Menschen realistischerweise nicht durchführen konnten. Seitdem hat sich die Computertechnologie weiterentwickelt und Computer haben den Menschen in vielen Bereichen unterstützt, darunter bei grundlegenden Berechnungen, der Speicherung und Weitergabe von Informationen sowie der Durchführung komplexer Operationen. Die Informatik entwickelt sich im Vergleich zu allen anderen Bereichen am schnellsten. Derzeit wird daran gearbeitet, Computern nicht nur Dinge zu ermöglichen, die Menschen nicht können, sondern auch selbstständiges Denken und Lernen zu ermöglichen – etwas, wozu bisher nur Menschen und höhere Organismen in der Lage waren. Dieses Bestreben, Computern zu ermöglichen, wie Menschen zu denken und selbstständig zu lernen und sich zu entwickeln, hat zu einer Technologie namens Künstliche Intelligenz geführt.
Künstliche Intelligenz ist nicht nur AlphaGo oder Watson, wie die meisten Leute denken, sondern jede Technologie, die es Computern ermöglicht, Dinge zu denken und zu lernen, die nur Menschen tun können. Beispielsweise übersetzt eine automatische Übersetzungstechnologie nicht nur eine Liste von Wörtern der Reihe nach, sondern ändert auch die Bedeutung von Wörtern, damit sie im Kontext Sinn ergeben. Das Erkennen des Gesichts einer Person in einer Kamera oder das Kategorisieren von Fotos derselben Person sind ebenfalls Beispiele für KI. Diese Technologien werden in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt und sind seit kurzem Teil unseres täglichen Lebens.
KI kann in zwei Haupttypen kategorisiert werden: schwache und starke KI. Schwache KI bezieht sich auf KI, die entwickelt wurde, um Probleme mit einem bestimmten Zweck zu lösen. Alle bisher entwickelten KI-Technologien gehören zur Kategorie der schwachen KI. Starke KI hingegen ist eine KI, die ohne einen bestimmten Zweck selbstständig alle Bereiche lernen und lösen kann, und es wird allgemein angenommen, dass sie mit der aktuellen Technologie nicht geschaffen werden kann. Ein Beispiel für eine starke KI ist Skynet aus dem Film Terminator. Der Schlüssel zu starker KI besteht darin, dass sie ihre eigenen Urteile fällen, lernen und Mittel und Wege finden kann, um jedes Ziel zu erreichen. AlphaGo wird oft mit starker KI verwechselt. Das liegt daran, dass AlphaGo über eine große Rechenleistung und die Fähigkeit verfügt, selbstständig Zahlen zu lernen. AlphaGo wird jedoch als schwache KI kategorisiert, da es mehrere Lösungen mit dem spezifischen Ziel findet, das Spiel Go zu gewinnen.
Das bisher am nächsten an einem starken KI-Programm entwickelte Programm ist IBMs Watson. Watson hat viel Anerkennung für seine Leistung erhalten, indem er an beliebten Quizshows in den USA teilgenommen und sie gewonnen hat. Es wird auch erwartet, dass er durch den Wettbewerb mit Quizmastern mehr Wissen erlangt hat. Und Watson wurde nicht nur für Quizshows entwickelt. Watson kann mit Systemen in vielen anderen Bereichen zusammenarbeiten und auch von ihnen lernen, was ihn zu einer sehr nützlichen künstlichen Intelligenz macht, die schnell vielseitiger wird. Natürlich ist Watson noch keine starke KI, da er von Menschen einen Zweck erhält und arbeitet, um diesen zu erfüllen, anstatt selbst Lösungen in verschiedenen Bereichen zu finden. Mit der zunehmenden Geschwindigkeit der Entwicklung der Computertechnologie in Kombination mit Technologien wie Deep Learning und Big Data ist jedoch die Möglichkeit einer starken KI gegeben.
Wie bereits erwähnt, lernt KI mit der Zeit, sich selbst zu verbessern. Eine Technologie namens Maschinelles Lernen ermöglicht KI das Lernen. Maschinelles Lernen ist eine Technik, die es Computern ermöglicht, ohne explizit geschriebene Programme zu lernen. KI analysiert mithilfe von Maschinellem Lernen die Beziehungen zwischen den ihr gegebenen Daten und identifiziert unspezifische Mechanismen zur Generierung neuer Daten. Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich um eine Technologie, die viele A und B analysiert, um zu verstehen, wie A durch Daten zu B wird. Maschinelles Lernen nutzt diese Muster, um B durch A zu erzeugen. Diese Technologie bildet die Grundlage für das Selbstlernen von KI. Daraus ist kürzlich die Deep-Learning-Technologie entstanden, die eine wichtige Rolle bei der rasanten Entwicklung der KI gespielt hat. Beim traditionellen Maschinellen Lernen wird der Algorithmus von Menschen trainiert, um Antworten basierend auf von Menschen bereitgestellten Informationen zu finden und zu produzieren. Deep Learning hingegen kann selbstständig Antworten finden, ohne dass Menschen ihm Informationen beibringen müssen. Damit eine KI beispielsweise beim Maschinellen Lernen ein Bild betrachten und als Vogel klassifizieren kann, müsste ein Mensch ihr mehrere Vogelbilder zeigen und ihr beibringen: „Das ist ein Vogel.“ Deep Learning hingegen kann verschiedene Vogelbilder analysieren und andere Vögel ohne menschliche Anleitung als Vögel klassifizieren. Somit macht Deep Learning die KI deutlich effizienter und befähigt sie, in verschiedenen Bereichen selbstständig zu lernen.
Damit Deep Learning reibungslos funktioniert, benötigt KI riesige Datenmengen. Hier kommt die bereits erwähnte Big-Data-Technologie ins Spiel. Big-Data-Technologie verarbeitet Daten, die aufgrund ihres großen Volumens und kurzen Generierungszyklus mit herkömmlichen Methoden nicht verarbeitet werden können. Deep-Learning-Technologie wird in Kombination mit Big Data eingesetzt, denn je mehr Daten verfügbar sind, desto effektiver und präziser ist Lernen. Auch die Art und Weise, wie wir die wachsenden Datenmengen verarbeiten und nutzen, wird durch Lernen weiterentwickelt. Durch die Kombination von Deep Learning und Big-Data-Technologien kann KI lernen und mehr Informationen effizienter nutzen.
Die meisten Forscher glauben, dass mit der aktuellen Technologie keine starke KI möglich ist, aber KI-Technologien entwickeln sich weiter, einschließlich der Umstellung vom maschinellen Lernen auf Deep Learning und der Kombination mit Big-Data-Technologien. Durch die Vernetzung dieser Technologien entwickelt sich die KI in rasantem Tempo weiter, und dieses Tempo wird sich wahrscheinlich noch beschleunigen. Darüber hinaus werden die Menschen weiterhin danach streben, die KI zu verbessern. Selbst wenn es also unmöglich ist, eine starke KI zu schaffen, wird sie sich weiter entwickeln, um ihr näher zu kommen.
