Wie leistungsfähig ist eine KI heute?
Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) hat eine enorme Aufmerksamkeit erlangt. Was viele Menschen jedoch nicht wissen, ist dass das, was im Volksmund als KI bekannt ist, oft eine Mischung aus verschiedenen Technologien wie Machine Learning, Deep Learning und Big Data ist. Die Idee dahinter ist, dass Computer und Algorithmen auf der Grundlage von Daten lernen und Entscheidungen treffen können, ohne dass explizite Anweisungen gegeben werden müssen.
Ein Beispiel für diese Art von Technologie ist die Verwendung von Algorithmen, um Objekte auf Bildern zu erkennen. Oft werden Algorithmen auf der Grundlage von Millionen von Bildern trainiert, um Objekte wie Katzenohren oder Tiere zu erkennen. Dabei wird eine Methode namens Supervised Learning verwendet, bei der dem Algorithmus Beispiele von Bildern und den dazugehörigen Labels (z.B. “Katze”, “Hund” oder “Tier”) vorgelegt werden.
Wenn der Algorithmus dann trainiert ist, kann er neue Bilder analysieren und Entscheidungen treffen, indem er seine internen Mustererkennungsfunktionen verwendet. Allerdings hat die KI immer noch ihre Grenzen. Der menschliche Intellekt kann in vielerlei Hinsicht nicht vollständig nachgebildet werden.
Kinder beispielsweise sind bereits in der Lage, komplexe Konzepte wie “Katze” oder “Tier” sehr schnell zu lernen und zu generalisieren. Sie können eine neue Katze leicht als solche erkennen, auch wenn sie noch nie zuvor eine solche gesehen haben oder nur einen Teil davon sehen, wie ein verdecktes Ohr. Der Unterschied zur KI liegt darin, dass KI-Algorithmen in der Regel auf Daten angewiesen sind, die ihnen gezielt vorgelegt werden müssen, um sie zu trainieren und zu lernen. Sie haben keine eigene Erfahrung oder Intuition, die ihnen helfen würde, neue Konzepte zu generalisieren oder Muster zu erkennen, die über ihre Trainingsdaten hinausgehen.
Allerdings gibt es auch in der KI-Forschung Bestrebungen, solche Fähigkeiten zu entwickeln, die der menschlichen Intuition näher kommen und es Algorithmen ermöglichen, aus Erfahrung zu lernen und Konzepte zu generalisieren. Solche Entwicklungen können dazu führen, dass KI-Systeme in der Lage sind, ähnliche kognitive Fähigkeiten wie Menschen zu entwickeln.
Eine der Herausforderungen bei der Entwicklung solcher Systeme besteht darin, dass das menschliche Gehirn sehr leistungsfähig ist und in einigen Bereichen besser ist als Computer, insbesondere wenn es um Aufgaben geht, die mit menschlicher Intelligenz und Kreativität verbunden sind. Zum Beispiel sind Menschen sehr gut darin, komplexe Probleme zu lösen, abstrakte Konzepte zu verstehen und Entscheidungen auf der Grundlage von unvollständigen oder unsicheren Informationen zu treffen.
Das menschliche Gehirn besteht aus Milliarden von Neuronen, die miteinander verbunden sind, um komplexe Netzwerke zu bilden. Die Funktionsweise dieser Netzwerke ist nicht vollständig verstanden, aber es ist bekannt, dass sie auf einer Kombination aus Elektrochemie und Synapsenbildung beruhen.
In der Tat können neuronale Netze, die von Menschen entwickelt wurden, oft nicht mit der Leistung des menschlichen Gehirns mithalten, insbesondere wenn es um Aufgaben geht, die von Menschen intuitiv und ohne bewusstes Nachdenken durchgeführt werden können. Es gibt jedoch auch Bereiche, in denen Computer der menschlichen Leistungsfähigkeit überlegen sind, wie z.B. bei der Verarbeitung großer Datenmengen oder der Durchführung sehr spezialisierter Aufgaben.
Die KI-Forschung arbeitet daran, Algorithmen zu entwickeln, die der menschlichen Intuition und Erfahrung näher kommen und in der Lage sind, Konzepte zu generalisieren und aus Erfahrung zu lernen. Ein vielversprechender Ansatz in diesem Bereich ist die sogenannte Neuronale Programmierung, bei der Algorithmen so gestaltet werden, dass sie auf ähnliche Weise wie das menschliche Gehirn arbeiten. Dies könnte zu KI-Systemen führen, die ähnliche kognitive Fähigkeiten wie Menschen besitzen, wie z.B. Abstraktionsvermögen, Urteilsvermögen und Kreativität.
Ein weiterer vielversprechender Ansatz ist die Kombination von KI-Systemen mit menschlichem Fachwissen und Erfahrung. So kann z.B. ein medizinisches Diagnosesystem auf der Grundlage von Patientendaten und klinischem Fachwissen trainiert werden, um in Zukunft präzisere Diagnosen zu stellen. Ebenso können KI-Systeme im Bereich des autonomen Fahrens eingesetzt werden, um das menschliche Fehlverhalten zu reduzieren und die Sicherheit auf den Straßen zu erhöhen.
KI-Systeme werden in vielen Bereichen bereits einen wichtigen Beitrag leisten und auch in Zukunft eine immer größere Rolle spielen. Die Entwicklung von Algorithmen, die der menschlichen Intuition und Erfahrung näherkommen, und die Kombination von KI-Systemen mit menschlichem Fachwissen und Erfahrung werden dabei entscheidend sein, um die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen weiter zu verbessern und neue Anwendungen zu erschließen.