Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Systeme oder Maschinen, die menschliche Intelligenz simulieren. Dadurch können diese Maschinen selbstständig lernen und denken, aber auch Entscheidungen ohne menschliche Hilfe treffen.
Um zu verstehen, was KI zu tun versucht, ist es wichtig, einen Blick auf ihr letztendliches Ziel zu werfen. Dieses Ziel besteht darin, Maschinen herzustellen, die Daten völlig unabhängig verarbeiten und verarbeiten können und gleichzeitig die Fähigkeit besitzen, sich ihrer Existenz bewusst zu werden.
Gegenwärtig ist KI weit davon entfernt, selbstbewusste Maschinen in Massenproduktion zu produzieren. Aber es hat sich so weit entwickelt, dass gängige Systeme und Maschinen ohne fremde Hilfe arbeiten, Daten selbst auswerten und selbstständig Entscheidungen treffen können.
Es gibt verschiedene Arten von KI, von denen einige in vielen Systemen und Maschinen zu finden sind. Indem Sie sich mit diesen Untergruppen von KI vertraut machen, können Sie mehr über KI und ihre Funktionsweise erfahren.
Wichtige Punkte
- KI gibt Systemen und Maschinen die Fähigkeit, selbstständig zu lernen, zu denken und Entscheidungen zu treffen.
- Es gibt verschiedene Arten von KI, die jeweils nach ihrer Fähigkeit, unabhängig zu agieren, klassifiziert werden.
- KI zielt darauf ab, Systeme zu entwickeln, die vollständig selbstständig arbeiten können und gleichzeitig ein menschenähnliches Selbstbewusstsein haben.
- In ihrer einfachsten Form kann KI nur die Aufgaben ausführen, für die sie programmiert wurde. In seiner fortgeschrittenen Form kann KI ein unabhängiger Denker und Entscheidungsträger sein.
Was ist KI: Wie funktioniert sie und was soll sie erreichen?
KI funktioniert durch Systeme und Maschinen, die darauf ausgelegt sind, die menschliche Intelligenz nachzuahmen. Dazu gehört die menschliche Fähigkeit, Informationen wahrzunehmen, Daten zu analysieren und entsprechend ihrer Einschätzung eine Entscheidung zu treffen. KI-Systeme emulieren diese intelligenten Prozesse durch eine Reihe vordefinierter Aufgaben und fortschrittlicher Algorithmen, mit denen ihre Programmierer sie ausstatten.
Mithilfe von KI wollen Menschen Systeme und Maschinen wie Roboter schaffen, die mithilfe verfügbarer Informationen selbstständig denken und handeln können. Das letztendliche Ziel dieser Suche ist die Entwicklung von KI-Systemen, die selbstbewusst, selbstevolutionär und eigenständig sind.
KI hat verschiedene Kategorien, die die Fähigkeiten von Systemen und Maschinen definieren, die über diesen Mechanismus arbeiten. Diese Kategorien erleichtern es Datenwissenschaftlern, KI-Programmierern und anderen Benutzern zu bestimmen, welche Art von künstlichem Intelligenzansatz sie für ihre Anwendungen verwenden sollten.
KI wird normalerweise in die folgenden vier Gruppen unterteilt.
1. Reaktiv
Reaktive künstliche Intelligenz gilt als die älteste Form der KI. Diese Kategorie verdankt ihren Namen einer vordefinierten Reaktion auf eine Reihe von Daten und Aktionen. Diese Art von KI-Systemen lernt daher nicht aus ihren Erfahrungen im Umgang mit Informationen. Stattdessen sind sie nur in der Lage, Daten gemäß ihrer voreingestellten Programmierung zu verarbeiten, zu analysieren und darauf zu reagieren.
Dies schränkt die Fähigkeit dieser KI-Systeme ein, sich außerhalb der Parameter, mit denen sie ausgestattet sind, eine eigene Meinung zu bilden. Aber wenn sie mit unterschiedlichen Interpretationen von Daten trainiert werden, können reaktive KI-Systeme und Maschinen immer noch wunderbare und oft redundante Aufgaben selbst erledigen, um das Leben der Menschen zu erleichtern.
Während Sie lernen, was KI ist, finden Sie vielleicht das viel diskutierte Beispiel für reaktive KI in Form der Legende Deep-Blue-Supercomputer von IBM, das darauf programmiert war, Schach zu spielen und 1996-1997 Spiele gegen einen Weltmeister gewann. Ein weit verbreitetes Beispiel für reaktive KI ist das Inhaltsvorschlagssystem verschiedener Streaming-Dienste, das die Art der von den Benutzern konsumierten Inhalte analysiert und anhand von Tags und anderen identifizierbaren Informationen ähnliche Vorschläge macht.
2. Begrenzter Speicher
KI mit begrenztem Gedächtnis bezieht sich auf Systeme und Maschinen, die in der Lage sind, aus ihren früheren Erfahrungen zu schöpfen, um Entscheidungen in der Gegenwart zu treffen. Dies macht sie zu einer Mischung aus reaktiver KI, aber mit den darin eingebetteten Fähigkeiten von ML. Dies unterstreicht auch die Ziele, die moderne KI mit fortschrittlicheren Ansätzen erreichen kann, während sie gleichzeitig komplexe Datensätze verarbeitet.
Aufgrund seiner Kategorisierung nutzen alle modernen KI-Systeme und Maschinen frühere Erfahrungen mit der Verarbeitung von Daten, um neue Aktionen auszuführen Verwenden Sie das begrenzte Speichermodell. Dies macht begrenztes Gedächtnis zu einer der allgegenwärtigsten Formen der Arten von KI, die von Datenwissenschaftlern und Programmierern gleichermaßen als begehrt angesehen werden.
Da KI mit begrenztem Speicher als Grundlage verschiedener moderner Systeme dient, ist sie in mehreren Anwendungen zu finden. Aus diesen Ansätzen ragen selbstfahrende Fahrzeuge als eine der beliebtesten Demonstrationen überhaupt heraus. Das macht das begrenzte Gedächtnis auch zu jenen KI-Typen, die in naher Zukunft neue Höhen der Popularität erreichen werden.
3. Theorie des Geistes
Während Sie lernen, was KI ist, müssen Sie auch auf Theory of Mind-Systeme achten. Diese KI-Systeme und -Maschinen sind noch nicht vollständig entwickelt oder in konkreten Verbraucheranwendungen verfügbar. Aber ihr Konzept ist klar definiert und öffnet neue Türen zu den Arten von Wundern, die KI in Zukunft sowohl für Maschinen als auch für die Menschheit vollbringen kann.
Kurz gesagt, Theory of Mind AI zielt darauf ab, über die Nachahmung menschlicher Intelligenz hinauszugehen und die Gedanken, Bedürfnisse und Emotionen anderer zu verstehen. Diese KI-Evolution wiederum strebt danach, die synthetische emotionale Intelligenz so zu verbessern, dass Systeme und Maschinen menschliche Emotionen genauso gut verstehen, wie sie sie replizieren können.
Abgesehen davon ist die Theory of Mind-KI nicht so einfach zu replizieren wie die Vorhersage einiger unvermeidlicher Züge auf einem Schachbrett. Stattdessen erfordert es, dass die KI-Systeme und Maschinen in diesem Ansatz trainiert werden, um die Person, mit der sie interagieren, wirklich zu analysieren und zu bewerten. Dies erfordert einige bedeutende Fortschritte im aktuellen KI-Bereich, verspricht aber auch eine aufregende Zukunft für KI.
4. Selbstbewusst
Von den vier aufregenden Arten von KI ist die selbstbewusste KI vielleicht das innovativste und gleichzeitig umstrittenste Thema von allen. Ähnlich wie die Theory of Mind-KI bleibt die selbstbewusste KI in der Entwicklung, bevor sie ein Niveau erreichen kann, auf dem ihre Anwendungen nahtlos und bereit für eine breitere kommerzielle und öffentliche Nutzung sind. Aber wie der Name schon sagt, werden selbstbewusste KI-Systeme und Maschinen wie Roboter in der Lage sein, empfindungsfähig zu werden.
Diese Wahrnehmung des Selbstbewusstseins wird durch die Weiterentwicklung derzeit verwendeter KI-Systeme, einschließlich reaktiver und begrenzter Gedächtnis-KI, entstehen. Da KI ein sich schnell entwickelnder Bereich ist, der immer wieder neue Systeme einführt, ist diese Entwicklung nicht vom Tisch, auch wenn sie einige Zeit dauern wird.
Obwohl es einige Zeit dauern wird, bis Wissenschaftler und Experten verstehen, was KI mit synthetischer emotionaler Intelligenz leisten kann, bedeutet dies, dass die Möglichkeiten einer KI, die wie Menschen denkt, fühlt und handelt, der Höhepunkt der KI-Technologie sein werden. Dieser Fortschritt kann dann in Form von Robotern und Apps präsentiert werden, die in der Lage sind, mit Menschen auf der gleichen emotionalen Ebene zu interagieren wie ihre eigene Spezies.
Die verschiedenen Arten von KI-Anwendungen
Abgesehen von den vier oben genannten Arten von KI hat der Bereich der künstlichen Intelligenz auch verschiedene Untergruppen unter seinem Namen. Dazu gehören die folgenden Ansätze.
Maschinelles lernen
Maschinelles Lernen (ML) wird oft synonym mit künstlicher Intelligenz verwendet und ist eine Unterkategorie von KI. KI-Maschinen, die ML verwenden, lernen aktiv aus den Daten, die sie verarbeiten und Wenden Sie zuvor erlernte Erkenntnisse und Muster an, um neue Informationsmengen zu verarbeiten in der Zukunft. Diese KI-Systeme können sich an neue Prozesse anpassen, ohne vorgegebenen Anweisungen folgen zu müssen. Dies macht KI mit begrenztem Speicher zu einem Teil von ML.
Tiefes Lernen
Deep Learning ist ein Teil von ML, wo es als die fortgeschrittenere Version von ML selbst fungiert. Im Vergleich zu ML verarbeitet Deep Learning komplexere und größere Datensätze, die verschiedene nicht kategorisierte Medien wie Bild, Sprache und Video umfassen können. Dies funktioniert auch bei großen Datenmengen oder -schichten, die für den Menschen in ihrem ursprünglichen Zustand überwältigend zu verarbeiten sind. Dies macht Deep Learning zu einem beliebten Ansatz für KI mit begrenztem Speicher und fortgeschritteneren Anforderungen.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist heute ein allgemein verfügbarer Ansatz für die Verwendung von KI, insbesondere maschinellem Lernen. Es bezieht sich auf die Fähigkeit eines Systems oder einer Maschine, menschliche Sprache zu erkennen, zu verstehen und zu verarbeiten. Das Ziel dieses Ansatzes ist es, dass KI-Maschinen die menschliche Sprache so nachahmen, dass sie keine menschliche Hilfe benötigen.
Sie können während Ihrer Recherche, um zu erfahren, was KI ist, auch auf die folgenden Begriffe stoßen.
Neuronale Netze
Auch bekannt als künstliche neuronale Netze (ANNs) oder simulierte neuronale Netze (SNNs) verwenden neuronale Netze das menschliche Gehirn als Modell, um verschiedene Zweige komplexer Daten durch Schichten zu verbinden. Neuronale Netze gelten als eine Unterkategorie des maschinellen Lernens und spielen eine entscheidende Rolle, um KI zu betreiben, die mit dem Deep-Learning-Ansatz arbeitet.
Robotik
Die vielleicht beliebteste Iteration der KI ist ihre Darstellung in der Robotik. Diese Maschinen konzentrieren sich auf die Handhabung und Verwaltung physikalischer Prozesse. Dies macht sie in verschiedenen Umgebungen wie Produktionsanlagen und Militäreinsätzen beliebt. Diese KI-Systeme arbeiten hauptsächlich mit voreingestellten Daten, aber sie können verschiedene KI-Untergruppen verwenden, um fortschrittlicher zu werden.
Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist die Interpretation von Theory of Mind und selbstbewussten KI-Modellen. Diese AGI-Systeme und -Maschinen wurden nicht bis zur Perfektion gebaut und befinden sich vorerst stark im Entwicklungsprozess. Aber sobald sie entwickelt sind, werden sie die Aktionen neu definieren, die die aktuellen Arten von KI ganz alleine ausführen können.
KI ist hier, um zu bleiben, und ihr wahres Potenzial muss noch erreicht werden
Mit Sprachassistenten, selbstfahrenden Autos und verschiedenen Verwaltungstools hat sich KI bereits zu einem Teil unseres Lebens entwickelt. Aber sein wahres Wunder in Bezug auf Theorie des Geistes und Selbstbewusstsein muss noch erreicht werden. Mit der Weiterentwicklung der KI können diese Fortschritte auch in Zukunft freigesetzt werden und die wahre Kraft menschenähnlicher Intelligenz in verschiedenen Systemen und Maschinen enthüllen.
