Künstliche allgemeine Intelligenz

Transparenz

Was ist künstliche allgemeine Intelligenz?

Künstliche allgemeine Intelligenz bezieht sich auf eine Art von künstlicher Intelligenz, die so umfassend ist wie menschliche kognitive Systeme.

Sie kann verschiedene Arten von Aufgaben gut erledigen und simuliert wirklich die Breite des menschlichen Intellekts, anstatt sich auf spezifischere oder engere Arten von Aufgaben zu konzentrieren. 

Künstliche allgemeine Intelligenz einfach erklärt

Eine der großen Fragen im Bereich der künstlichen Intelligenz ist, inwieweit Maschinen intelligent werden können und in welchem Maße sie die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns widerspiegeln können.

Einige Debatten über künstliche Intelligenz beginnen mit dem im 20. Jahrhundert entwickelten Turing-Test.

Dabei geht es einfach um die Frage, ob ein Computer einem Menschen vorgaukeln kann, er würde mit einem anderen Menschen kommunizieren, während er in Wirklichkeit mit der Maschine spricht.

Andere Diskussionen über künstliche Intelligenz gehen weit darüber hinaus.

Zu den engeren oder schwächeren Formen künstlicher Intelligenz gehören beispielsweise Computer, die Spiele spielen, Computer, die sich auf entwickelte Ontologien für Konversationen beziehen, sowie Computer, die Wegbeschreibungen oder andere Anweisungen geben. 

Weitere Arten von künstlicher Intelligenz, die man als künstliche allgemeine Intelligenz bezeichnen könnte, werden dem Verhalten und den Kommunikationsformen des Menschen sehr viel ähnlicher sein.

Verwandte Begriffe

Margaret Rouse
Redaktion
Margaret Rouse
Redaktion

Margaret Rouse ist eine preisgekrönte technische Autorin und Dozentin. Sie ist für ihre Fähigkeit bekannt, komplexe technische Themen simpel und nachvollziehbar zu erklären. In den letzten zwanzig Jahren sind ihre Erklärungen auf TechTarget-Websites erschienen und sie wurde in Artikeln der New York Times, des Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine und Discovery Magazine als Quelle und Expertin zitiert. Wenn Sie einen Vorschlag für eine neue Definition haben oder eine technische Erklärung verbessern möchten, schicken Sie einfach Margaret eine E-Mail oder kontaktieren Sie sie auf LinkedIn oder Twitter.