Vorteile und Nachteile von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) gehört nicht der Zukunft an – sie findet jetzt statt. Der weltweite Markt für KI-Software wächst jährlich um 154 Prozent und wird im Jahr 2025 voraussichtlich einen Wert von 22,6 Milliarden US-Dollar haben.

Künstliche Intelligenz wurde 1950 von John McCarthy erfunden und bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen oder Computerprogrammen, ähnlich wie ein menschliches Gehirn zu lernen, zu denken und zu argumentieren. Ein KI-System wird mit Daten und Anweisungen gefüttert, auf deren Grundlage das System Schlussfolgerungen zieht und Funktionen ausführt. Mit der Zeit lernt es das menschliche Denken und die Logik und wird dadurch immer effizienter.

KI ist überall – sei es die automatische Suche bei Google oder das selbstfahrende Auto. Künstliche Intelligenz mit ihrer umfassenden Palette von Technologien ermöglicht es Maschinen, wie ein menschliches Gehirn zu „fühlen“, zu lernen und zu handeln.

Natürlich gibt es jede Menge Vor- und Nachteile von KI, die wir in diesem Artikel besprechen werden. Zuvor wollen wir jedoch die wichtigsten Arten von KI oder Segmente von KI verstehen.

Künstliche Intelligenz: 4 Hauptstufen der Entwicklung
KI hat Maschinen in die Lage versetzt, verbale Befehle zu verstehen, Bilder und Texte zu unterscheiden und vieles mehr besser zu machen als ein Mensch. Zum Beispiel Amazons Alexa oder Apples Siri oder Googles Hello Google. Dies sind klassische Beispiele für künstliche Intelligenz, die verbale Befehle aufnimmt und diese mit Leichtigkeit ausführt.

Angesichts der Geschwindigkeit, mit der maschinelles Lernen, Deep Learning, National Language Programming, prädiktive KI und andere verwandte Konzepte wachsen, ist es keine bloße Halluzination, vorauszusagen, dass eines Tages Maschinen unter uns wandeln werden, die alle menschlichen Verhaltensweisen mit Bravour nachahmen.

Die aktuellen KI-Systeme sind sehr wohl in der Lage, komplexe Berechnungen mit einer enormen Geschwindigkeit durchzuführen. Sie können mit riesigen Datenmengen umgehen und genaue Vorhersagen treffen. Künstliche Intelligenz wird im Wesentlichen in vier Stufen eingeteilt, wenn man ihre Entwicklung oder Verfeinerung betrachtet:

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(1) Reaktive Maschinen

Dies sind jene Maschinen, die weder Erinnerungen noch vergangene Erfahrungen speichern. Sie sind von Natur aus „reaktiv“ und reagieren auf das aktuelle Szenario. Zum Beispiel besiegte IBMs Schachcomputer Deep Blue in den späten 1990er Jahren den internationalen Großmeister Garry Kasparov sechsmal in Folge. Deep Blue konnte Schachbrettfiguren identifizieren und wusste, wie sie sich bewegen. Seine hohe Intelligenz ermöglichte es ihm, alle möglichen Züge des Gegners viel schneller vorherzusagen als der menschliche Gegner. Als Ergebnis konnte es die optimalsten Züge gegen jede Möglichkeit berechnen.

(2) Begrenzter Speicher

Diese Art von Maschine kann in die Vergangenheit blicken. Ein klassisches Beispiel sind selbstfahrende Autos, die die Geschwindigkeit und Richtung anderer Autos beobachten können. Diese Beobachtungen werden zu ihrer vorprogrammierten Darstellung der Welt hinzugefügt. Allerdings sind diese Informationen eher flüchtiger Natur als dauerhaft.

(3) Theorie des Geistes

Dieser Typ beinhaltet maschinelles Lernen, das versucht, die gesamte physische Welt zu replizieren – Menschen, Lebewesen, Objekte – alles, was denken kann und Emotionen hat.

(4) Selbst-Bewusstsein

Dies ist der Typ, bei dem Maschinen über Systeme verfügen werden, die es ihnen ermöglichen, selbstbewusst zu sein. Diese Stufe ist auch eine Erweiterung der Theory of Mind-Stufe, in der Maschinen aus einem „Grund“ ein Selbstbewusstsein haben werden. Dies wird Maschinen auf eine ganz neue Ebene der Intelligenz bringen.

Während KI-Forscher noch einen langen Weg vor sich haben, bevor selbstbewusste Maschinen ins Spiel kommen, konzentrieren sich KI-Wissenschaftler derzeit auf die Verbesserung der maschinellen Lernfähigkeiten dieser Computer. Die Befähigung von Maschinen, mehr wie Menschen zu reagieren, wird jeden Tag besser.

 

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