KI IM CONTROLLING

Computer mit begrenztem Speicher sind Maschinen, die nicht nur über die Fähigkeiten rein reaktiver Maschinen verfügen, sondern auch aus historischen Daten lernen können, um Entscheidungen zu treffen. Nahezu alle uns bekannten Anwendungen fallen unter diese Kategorie der KI. Alle heutigen KI-Systeme, beispielsweise solche, die Deep Learning verwenden, werden durch große Mengen von Trainingsdaten trainiert, die sie in ihrem Speicher ablegen, um ein Referenzmodell für die Lösung zukünftiger Probleme zu bilden. Beispielsweise wird eine Bilderkennungs-KI unter Verwendung von Tausenden von Bildern und ihren Bezeichnungen trainiert, um sie darin zu unterrichten, Objekte zu benennen, die sie scannt. Wenn ein Bild von einer solchen KI gescannt wird, verwendet es die Trainingsbilder als Referenz, um den Inhalt des angezeigten Bildes zu verstehen, und basierend auf seiner „Lernerfahrung“ werden neue Bilder mit zunehmender Genauigkeit gekennzeichnet. Nahezu alle heutigen KI-Anwendungen, von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen, werden von KI mit begrenztem Arbeitsspeicher angetrieben.

Während die vorherigen beiden Arten von KI in Hülle und Fülle vorhanden waren beziehungsweise sind, existieren die nächsten beiden Arten von KI vorerst entweder als Konzept oder sind im Entwicklungsstadium. Die Theory of Mind ist die nächste Stufe von KI-Systemen, an deren Forscher aktuell arbeiten. Eine Theorie der KI auf Mind Level wird in der Lage sein, die Entitäten, mit denen sie interagiert, besser zu verstehen, indem ihre Bedürfnisse, Emotionen, Überzeugungen und Gedankenprozesse erkannt werden. Künstliche emotionale Intelligenz ist bereits eine aufstrebende Branche und ein fokussiertes Fachgebiet, das für führende KI-Forscher von großem Interesse ist. Das Erreichen des theoretischen Niveaus der KI erfordert jedoch auch die Entwicklung in anderen Bereichen der KI. Dies liegt unteranderem daran, dass KI-Maschinen, um die menschlichen Bedürfnisse wirklich zu verstehen, Menschen als Individuen wahrnehmen müssen, deren Geist von mehreren Faktoren beeinflusst werden kann, im Wesentlichen vom „Verstehen“ des Menschen.

Dies ist das letzte Stadium der KI-Entwicklung, das derzeit nur hypothetisch existiert. Selbstbewusste KI, die sich so entwickelt hat, dass sie dem menschlichen Gehirn so ähnlich ist, dass sie Selbstbewusstsein entwickelt hat. Für jeden KI-Forscher das ultimative Ziel diese Art von KI zu erschaffen. Diese Art von KI wird nicht nur in der Lage sein, Emotionen zu verstehen und hervorzurufen, mit denen sie interagiert, sondern auch Emotionen, Bedürfnisse, Überzeugungen und möglicherweise eigene Wünsche haben. Für die Weltuntergangsjäger eine Technologie mit Horror-Szenario, den die Entwicklung des Selbstbewusstseins kann unseren Fortschritt als Zivilisation zwar sprunghaft beschleunigen, aber auch zu ungeahnten Katastrophen führen. Sobald diese KI sich ihrer bewusst ist, Ideen wie Selbsterhaltung zuhaben, kann dies direkt oder indirekt das Ende der Menschheit bedeuten, da eine solche Einheit den Intellekt eines jeden Menschen leicht ausmanövrieren und Pläne schmieden könnte über die Menschheit.

Das Klassifizierungssystem, das allgemein im technischen Sprachgebrauch verwendet wird, ist die Klassifizierung der Technologie in Artificial Narrow Intelligence (ANI), Artificial General Intelligence (AGI), and Artificial Superintelligence (ASI).

Diese Art der künstlichen Intelligenz repräsentiert die gesamte vorhandene KI, einschließlich der kompliziertesten und leistungsfähigsten KI, die jemals erstellt wurde. Artificial Narrow Intelligence bezieht sich auf KI-Systeme, die eine bestimmte Aufgabe nur autonom mit menschenähnlichen Fähigkeiten ausführen können. Diese Maschinen können nicht mehr als das, wofür sie programmiert sind und haben daher einen sehr begrenzten oder engen Kompetenzbereich. Nach dem vorgenannten Klassifikationssystem entsprechen diese Systeme allen "reactive" und "limited memory". Selbst die komplexeste KI, die maschinelles Lernen und Deep Learning verwendet, um sich selbst zu unterrichten, fällt unter ANI.

Artificial General Intelligence ist die Fähigkeit eines KI-Agenten, vollständig wie ein Mensch zu lernen, wahrzunehmen, zu verstehen und zu funktionieren. Diese Systeme werden in der Lage sein, unabhängig voneinander mehrere Kompetenzen aufzubauen und Verbindungen und Verallgemeinerungen über Domänen hinweg zu bilden, wodurch die für das Training erforderliche Zeit erheblich verkürzt wird. Dadurch werden KI-Systeme genauso leistungsfähig wie Menschen, indem unsere multifunktionalen Fähigkeiten nachgebildet werden.

Die Entwicklung der Artificial Superintelligence wird voraussichtlich den Höhepunkt der KI-Forschung sein, da die AGI die mit Abstand leistungsfähigste Form der Intelligenz auf der Erde sein wird. ASI repliziert nicht nur die facettenreiche Intelligenz des Menschen, sondern ist auch in all ihren Aufgaben überaus leistungsfähiger, da der Speicherplatz überwältigend größer ist und die Daten schneller verarbeitet und analysiert werden können, um Entscheidungen treffren zu können. Die Entwicklung von AGI und ASI wird zu einem Szenario führen, das am häufigsten als Singularität bezeichnet wird. Und obwohl das Potenzial, über solch leistungsstarke Maschinen zu verfügen, attraktiv erscheint, können diese Maschinen auch unsere Existenz oder zumindest unsere Lebensweise bedrohen. Zu diesem Zeitpunkt ist es schwierig, sich den Zustand unserer Welt vorzustellen, wenn fortgeschrittenere Arten von KI entstehen. Es ist jedoch klar, dass es noch ein sehr weiter Weg ist, da sich der aktuelle Stand der KI-Entwicklung noch in einem rudimentären Stadium befindet.