Im Grunde ist Künstliche Intelligenz nichts anderes als ein Algorithmus, also ein Computercode, der versucht die menschliche Intelligenz nachzubilden.
Zum besseren Verständnis wird die Künstliche Intelligenz gerne in Gruppen unterteilt und gerne abgekürzt mit „KI“.
Eine Gruppe davon ist die sogenannte „Schwache KI“ das ist künstliche Intelligenz, die auf ein Gebiet spezialisiert ist.
Zum Beispiel Alexa, Siri oder E-Mail Filter. Diese Art von Künstlicher Intelligenz ist richtig gut in ihrem Bereich, aber nur eben in diesem. Diese Form hat längst Einzug gefunden in unserem Alltag, sie ist in jedem Smartphone und PC.
Richtig spannend wird es erst, wenn die sogenannte „Starke KI“ ins Spiel kommt. Diese Art von Künstlicher Intelligenz hat die gleichen intellektuellen Fähigkeiten wie der Mensch. Ist also de facto genauso intelligent wie der Mensch. Der wichtigste Unterschied zwischen schwacher und starker KI ist: Eine schwache KI, wie z.B. Alexa ist nur für die Spracherkennung entwickelt worden, diese kann keine Schlüsse in anderen Bereichen ziehen. Eine starke KI könnte das, wenn es sie gäbe. Bis heute ist es keinem Menschen und keinem Unternehmen gelungen eine solche Intelligenz zu programmieren.
Der nächste Schritt von der starken Intelligenz zur:
Superintelligenz, diese wäre dem Menschen in jeder Hinsicht überlegen. Wie kommt man nun vom derzeitigen Stand der Technik, der schwachen KI zur starken KI? Indem man von der Natur lernt und das menschliche Gehirn imitiert. Genau wie im Gehirn werden neuronale Netzwerke erstellt, nur eben künstlich. Die künstlichen Neuronen sind miteinander über Schichten verbunden und beginnen zu lernen. Um ein Beispiel zu nennen, stellen Sie sich vor Ihre Aufgabe ist es, Menschen auf Bildern zu erkennen, nun Sie wollen nicht den ganzen Tag vor dem Bildschirm sitzen und Bilder betrachten, also muss eine andere Lösung her, also nutzen Sie ein künstliches Netzwerk.
Damit dieses lernen kann braucht es Informationen, wahnsinnig viele Informationen, um genau zu sein. Diese Informationen erhält es durch die Bilder, nun kann die Lernphase beginnen, dem Netzwerk wird zurückgemeldet, ob es ein Bild richtig erkannt hat oder nicht. Je nach Rückmeldung verändert das Netzwerk die Verbindungen zwischen den Neuronen. Alle Neuronen, die zum richtigen Ergebnis geführt haben, werden stärker. Alle Neuronen, die zum falschen Ergebnis geführt haben, werden schwächer. Nach vielen Versuchen wird das Netzwerk zum intelligenten neuronalen Netzwerk, das sich eigenständig weiterentwickelt.
Das nennt man „Deep Learning„. Dieses Deep Learning ermöglicht uns heute Dinge wie autonomes Fahren, Sprachübersetzung sowie Gefühls- und Spracherkennung oder das selbstständige Erkennen von Krebszellen.
