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Was ist eine schwache KI?
Als schwache künstliche Intelligenz (schwache KI) bezeichnet man einen Ansatz für die Erforschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI), bei dem davon ausgegangen wird, dass KI immer eine Simulation menschlicher kognitiver Funktionen ist und bleiben wird und dass Computer nur scheinbar denken können, aber in Wirklichkeit kein Bewusstsein im Sinne des Wortes haben.
Eine schwache KI handelt einfach nach den ihr auferlegten Regeln und ist an diese gebunden. Über diese Regeln kann sie nicht hinausgehen.
Ein gutes Beispiel für schwache KI sind Figuren in einem Computergame, die im Rahmen ihrer Spielfigur glaubwürdig handeln, aber nichts anderes tun können.
Schwache künstliche Intelligenz ist eine Form von KI, die darauf ausgelegt ist, sich auf eine bestimmte Aufgabe zu konzentrieren und dabei sehr intelligent zu wirken.
Sie steht im Gegensatz zur starken KI, bei der ein KI-System zu allen kognitiven Funktionen fähig ist, die ein Mensch haben kann, und sich im Wesentlichen nicht von einem echten menschlichen Verstand unterscheidet.
Eine schwache KI wird nie als allgemeine Intelligenz betrachtet, sondern als Instrument, das für die ihr zugewiesene Aufgabe bestimmt ist.
Schwache künstliche Intelligenz wird ebenfalls als enge künstliche Intelligenz bezeichnet.
Wichtigste Erkenntnisse
- Schwache KI eignet sich hervorragend für Lösungen wie virtuelle Assistenten und Empfehlungssysteme, ohne wirklich zu verstehen, was sie dabei tut.
- Sie kann nicht über ihre Programmierung hinaus denken. Wenn also etwas Unerwartetes passiert, kann sie damit nicht so umgehen, wie ein Mensch es könnte.
- Systeme für schwache KI sind (oder befinden sich) z. B. in Bots für den Kundenservice, Betrugserkennungslösungen und Tools für Gesundheitsdaten.
- Mit der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben können Unternehmen ihre Kosten senken, aber sie funktioniert nur dann gut, wenn die Lösung auf der Grundlage guter Daten trainiert wird.
- Es gibt echte Bedenken hinsichtlich des Verlusts von Arbeitsplätzen und des Schutzes der Privatsphäre, da der Umgang mit großen Datenmengen so wichtig ist.
Entwicklung schwacher KI
Seit den 1950er Jahren, als Informatiker zum ersten Mal mit dem Gedanken spielten, Maschinen bestimmte Aufgaben erledigen zu lassen, hat schwache KI einen langen Weg zurückgelegt.
Damals ging es vor allem um einfache Programme wie die frühe Schachsoftware von IBM, die eine Reihe von Regeln zum Spielen einer Partie befolgen konnte.
In den 1960ern erschienen erste Chatbots wie ELIZA, die mithilfe eines simplen Musterabgleichs Unterhaltungen nachahmen konnten. Diese frühen Versuche waren recht primitiv, bereiteten aber den Boden für das, was danach kam.
Ein großer Wendepunkt war in den 1990er Jahren, als es Deep Blue von IBM gelang, den Schachweltmeister Garri Kasparow zu schlagen.
Dieser Erfolg war von enormer Bedeutung, denn er zeigte, dass KI den Menschen bei bestimmten Aufgaben übertreffen kann.
In den frühen 2000ern kam das maschinelle Lernen (ML, Machine Learning) hinzu, mit dem Computer aus Daten lernen und sich verbessern können, anstatt nur vorprogrammierten Regeln zu folgen.
Heutzutage ist schwache KI allgegenwärtig. Virtuelle Assistenten wie Siri und Google Assistant können Ihre Stimme verstehen und ziemlich genau reagieren.
Im Finanzwesen hilft KI, betrügerische Transaktionen zu erkennen, und im Gesundheitswesen wird sie zur Analyse medizinischer Bilder und zur Unterstützung bei Diagnosen eingesetzt.
Derzeit kann schwache KI konkrete Aufgaben bewältigen und so die Effizienz in Bereichen wie Kundensupport, Finanzen und Gesundheitswesen steigern.
Wie funktioniert schwache künstliche Intelligenz?
Zur Durchführung von Aufgaben werden bei schwacher KI Technologien wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt.
Beim maschinellen Lernen lernen diese Systeme aus Mustern in den Daten. Ein Spam-Filter greift beispielsweise auf Hinweise aus früheren E-Mails zurück, um zu entscheiden, ob eine neue Nachricht Spam ist.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache treibt Systeme wie Chatbots oder virtuelle Assistenten an und sorgt dafür, dass sie Ihre Worte verstehen und darauf reagieren.
Aber es gibt Grenzen. Eine schwache KI „versteht“ eigentlich nichts – sie ist lediglich sehr gut im Erkennen von Mustern. Sie kann nicht logisch denken oder über den Tellerrand hinausblicken.
Ein virtueller Assistent kann zum Beispiel eine Erinnerung einstellen, aber er versteht nicht die eigentliche Bedeutung hinter Ihrer Anfrage.
Die Technologie stützt sich auf Algorithmen wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen.
Diese eignen sich hervorragend für bestimmte Aufgaben, können sich aber nicht an etwas Neues anpassen, ohne neu trainiert zu werden.
Starke KI vs. Schwache KI
Was ist der Unterschied zwischen starker und schwacher KI? Das entscheidende Merkmal sind ihre Fähigkeiten.
| Aspekt | Starke KI | Schwache KI |
| Zweck | Nachbildung der menschlichen Intelligenz bei verschiedenen Aufgaben. | Nur für bestimmte Aufgaben konzipiert. |
| Fähigkeit | Lernt, begründet und passt sich mit menschenähnlicher Kognition an. | Befolgt die programmierten Anweisungen, ohne sie wirklich zu verstehen. |
| Aktueller Stand | Theoretisch, in bestehenden Systemen noch nicht erreicht. | Heute weit verbreitet in Anwendungen. |
| Beispiele | Derzeit gibt es keine Beispiele für starke KI. | Virtuelle Assistenten (Siri, Alexa), Content-Generatoren, Empfehlungssysteme, Bilderkennungstools. |
Praktische Anwendungen schwacher KI
Ein sehr gutes Beispiel für schwache KI ist Apples Siri, hinter der das Internet als leistungsstarke Datenbank steht.
Siri scheint sehr intelligent zu sein, da sie ein Gespräch mit realen Personen führen kann und sogar abfällige Bemerkungen und ein paar Witze macht. Doch in Wirklichkeit arbeitet sie auf eine sehr enge, vordefinierte Weise.
Die „Begrenztheit“ seiner Funktion zeigt sich jedoch darin, dass ihre Ergebnisse ungenau sind, wenn sie in einen Dialog verwickelt wird, für den sie nicht programmiert ist.
Im Produktionsprozess eingesetzte Roboter können dank ihrer Genauigkeit und der Möglichkeit, sehr komplexe Vorgänge auszuführen, die für einen durchschnittlichen Menschen schwer zu verstehen wären, auch sehr intelligent erscheinen.
Aber das ist das Ausmaß ihrer Intelligenz; sie wissen, was in den Situationen zu tun ist, für die sie programmiert wurden, und außerhalb davon haben sie keine Möglichkeit zu bestimmen, was zu tun ist.
Selbst für maschinelles Lernen ausgerüstete KI kann nur lernen und das Gelernte auf den Bereich anwenden, für den sie programmiert wurde.
Schwache KI: Vor- und Nachteile
Im Folgenden werden einige der Vor- und Nachteile schwacher KI erläutert.
Vorteile
- Großartig bei der Erledigung sich wiederholender Aufgaben, was Zeit spart und Menschen für komplexere Aufgaben freisetzt.
- In Bereichen wie dem Kundensupport kann der Einsatz von KI für einfache Anfragen die Kosten senken.
- Unternehmen können mehr Arbeit bewältigen, ohne zusätzliches Personal einstellen zu müssen, was das Wachstum fördert.
Nachteile
- „Versteht“ den Kontext nicht wirklich – sie folgt nur vorgegebenen Mustern, die ihr beigebracht wurden.
- Sind die Daten, aus denen sie lernt, nicht gut, werden auch die Ergebnisse mangelhaft sein.
- Die Automatisierung von Arbeitsplätzen kann zu einer Verringerung der Zahl von Stellen führen, was Bedenken über Jobverluste und deren Auswirkungen auf die Beschäftigten aufkommen lässt.
Schwache KI: Grenzen
Fazit
Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei schwacher KI um eine künstliche Intelligenz, die bestimmte Aufgaben automatisieren kann, z. B. virtuelle Assistenten oder Empfehlungen für den nächsten Kinobesuch.
Sie erledigt die Aufgabe schnell und effizient, aber ihre Möglichkeiten sind begrenzt – sie kann nicht wirklich verstehen oder sich über das hinaus anpassen, wofür sie trainiert wurde.
In Zukunft wird schwache KI diese Art von Aufgaben noch besser bewältigen und Unternehmen bei der Automatisierung von Prozessen unterstützen. Aber sie wird nicht das Niveau des menschlichen Denkens erreichen.
Die eigentliche Herausforderung wird darin bestehen, sicherzustellen, dass sie nicht die Privatsphäre gefährdet oder zu viele Berufe überflüssig macht.
