Glossar: Von Schwacher KI bis Singularität
Schlüsselbegriffe der Künstlichen Intelligenz kurz erklärt.
(Schwache) KI
Künstliche Intelligenz ist das Lösen komplexer (d.h. bislang nur vom Menschen lösbarer) Probleme mittels Computer. Bei allen KI-Systemen, die heute im Einsatz sind, handelt es sich um sogenannte schwache KI. Sie werden jeweils für konkrete Anwendungen entwickelt, beispielsweise für das Erkennen bestimmter Gesichter auf Bildern.
Starke KI
Generelle Künstliche Intelligenz könnte über eine konkrete Anwendung hinaus autonom weitere Aufgaben angehen und sich die dafür benötigten Fähigkeiten selbstständig aneignen. Würde sie dies mindestens auf dem intellektuellen Niveau des Menschen tun, spräche man von starker KI. Es sind heute keine Methoden bekannt, mit denen man diesem Ziel näherkommen kann.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen als eine Methode der KI ermöglicht es dem Computer, eine Aufgabe zu erfüllen, ohne für diese explizit Schritt für Schritt programmiert worden zu sein. Hierzu leitet er den Lösungsweg aus bereitgestellten Vorher-nachher-Beispielen ab.
Deep Learning
Deep Learning ist eine Unterdisziplin des maschinellen Lernens. Bei diesem Verfahren, das meist mittels künstlicher neuronaler Netze (Artificial Neural Networks) implementiert wird, müssen die zum Lernen verwendeten Beispieldaten nicht stark vorverarbeitet sein – der Computer lernt «Ende zu Ende» aus Rohdaten (etwa: Pixel eines Portraitfotos) ein abstraktes Konzept (etwa die Identität der abgebildeten Person).
Künstliche neuronale Netze
Künstliche neuronale Netze sind eine Methode des Deep Learning, die sich grob von der Funktionsweise biologischer Nervenzellensysteme inspirieren lässt: Jedes künstliche «Neuron» (analog zur biologischen Nervenzelle) bildet nur einen ganz einfachen Aspekt seiner Eingabedaten ab (etwa: Ist da eine vertikale Kante unten links im Bild?). Vom menschlichen Entwickler zu einem komplexen Netzwerk arrangiert, bestehend aus in vielen Schichten organisierten künstlichen Neuronen und mit möglichst vielen Beispieldaten trainiert, kann das Gesamtsystem so aus der ursprünglichen Eingabe auf das abstrakte Resultat schliessen.
Computer Vision
Computer Vision – oder maschinelles Sehen – ist eine Unterdisziplin in der KI-Forschung. Dem Computer wird beigebracht, Bedeutung in Bildern zu erkennen. Beispiele sind das Lesen von Musiknoten mittels Computer oder die automatische Erkennung von Hautkrebs aufgrund von Bildern.
KI-Winter/KI-Sommer
Seit den Anfängen in den 1950er Jahren gab es immer wieder Phasen, in denen KI-Forschung grosse öffentliche Aufmerksamkeit genoss, sogenannte KI-Sommer. Den KI-Sommern folgten KI-Winter, da es jeweils nicht gelungen ist, die mit Begriffen wie «Intelligenz» und «Lernen» geweckten überzogenen Erwartungen zu erfüllen, die in den KI-Sommern geschürt wurden.
Singularität
Als Singularität wird der postulierte Zeitpunkt bezeichnet, ab dem sich Maschinen mittels Künstlicher Intelligenz so schnell selbst verbessern, dass die Folgen für die Menschheit nicht mehr vorhersehbar sind.
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