KI-Arten – tiefere Einblicke in die Typisierung

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden durch Entwicklungen wie ChatGPT und autonome Fahrzeuge immer allgegenwärtiger in unserem Leben. Auch Produkte von Microsoft, wie das Betriebssystem Windows 11 und die Software-Suite Microsoft Office, integrieren zunehmend fortschrittliche KI-Technologien. Diese Integration zielt darauf ab, die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen und die Effizienz bei der Nutzung dieser Software zu steigern. Durch die Einbettung intelligenter Funktionen wie sprachgesteuerte Assistenten, automatische Textvervollständigung und intelligente Datenanalyse werden die Anwendungen leistungsfähiger und benutzerfreundlicher. Interessanterweise basieren nicht alle diese neuen Anwendungen auf demselben KI-Modell; es existieren vielmehr vier verschiedene KI-Arten.

In diesem Blogbeitrag werden wir diese vier Arten von Künstlicher Intelligenz im Detail untersuchen und ihre jeweiligen Eigenschaften, Vorteile und Anwendungsbereiche erläutern. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis dafür zu vermitteln, wie vielfältig die Welt der KI ist und wie sie unser Leben in den kommenden Jahren weiter verändern könnte.

Wonach orientiert sich die Typisierung von KI?

Künstliche Intelligenz lässt sich grob in vier Kategorien einteilen, die im Wesentlichen nach ihrer Intelligenzleistung unterschieden werden. Die schwächste Form bildet die erste Kategorie, während die vierte Kategorie als starke KI bezeichnet wird und potenziell intelligenter sein könnte als der menschliche Verstand. Aktuell existieren nur Technologien, die den ersten beiden Kategorien zuzuordnen sind. Die dritte und vierte Kategorie der KI sind für die Zukunft erwartet, stehen aber gegenwärtig noch nicht zur Verfügung.

1. Reaktive Maschine (reactive machine) – die grundlegendste Form

Der erste Typ, bekannt als reine reaktive Künstliche Intelligenz, fällt unter die Kategorie der schwachen KI. Solche Systeme, die in Computern für spezifische, einzelne Aufgaben verwendet werden, zeigen ihre Fähigkeiten in klar abgegrenzten Bereichen. Ein klassisches Beispiel hierfür sind Schachcomputer, die ausschließlich dafür konzipiert sind, Schach zu spielen und dabei beeindruckende Leistungen erbringen. Generell erkennen und reagieren diese Systeme auf bestimmte Aspekte ihrer Umgebung oder Situation, allerdings ohne die Möglichkeit, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen oder Anpassungen vorzunehmen, die ihre Entscheidungen beeinflussen könnten. Ein charakteristisches Merkmal ist ihre Spezialisierung auf nur einen einzigen Bereich. Die weiteren KI-Arten gehen noch viel weiter.

2. Begrenzte Speicherkapazität (limited memory) – der aktuelle Standard

Künstliche Intelligenzen mit begrenzter Speicherkapazität sind nicht auf eine einzige Aufgabe festgelegt. Obwohl der Begriff “begrenzte Speicherkapazität” zunächst nach einer Einschränkung klingt, sind diese Systeme in der Lage, erhebliche Datenmengen zu verarbeiten. Sie lernen mittels Machine Learning, indem sie mit Daten gefüttert werden, und können durch neuronale Netze und supervisiertes Lernen umfangreiche Informationen und Prozeduren entwickeln. Anders als reaktive Maschinen nutzen sie vergangene Erfahrungen, um verbesserte Entscheidungen zu treffen, obwohl ihr Zugriff auf Informationen begrenzt bleibt.

Um dies zu verdeutlichen, betrachten wir praktische Beispiele: Viele Smartphones verfügen über Sprachassistenten wie Siri oder “Ok Google”. Diese Assistenten, die der zweiten KI-Art angehören, können auf Sprachbefehle reagieren, indem sie Informationen aus dem Internet suchen, Ihren Kalender verwalten und mit anderen Apps interagieren. Ein weiteres Beispiel sind autonome Fahrzeuge. Diese Fahrzeuge kennen grundlegende Verkehrsregeln und reagieren auf unerwartete Ereignisse, wie etwa plötzlich auftretende Hindernisse auf der Straße.

Zu dieser Kategorie gehören auch KI-basierte Anwendungen wie ChatGPT oder Zeichentools, die vielfältige Funktionen bieten. Es zeigt sich, dass Künstliche Intelligenzen des zweiten Typs nicht allein durch die Breite ihrer Funktionen, sondern durch ihre Funktionalität definiert werden: Ein Schachcomputer reagiert nur auf den aktuellen Zug ohne strategische Überlegung, während ein Sprachassistent auf zukünftige relevante Themen hinweisen kann. Ein autonomes Auto navigiert sicher zum Ziel, selbst wenn unvorhergesehene Situationen eintreten. ChatGPT kann aus einer Fülle von Daten die passenden Informationen für Ihren Text zusammenstellen. Auch wenn ChatGPT leistungsfähiger erscheinen mag als Siri, fehlt ihm eine entscheidende Eigenschaft einer Typ-3-KI: das Verständnis oder gar das Empfinden von Emotionen. Daher wird auch ein fortschrittliches System wie ChatGPT lediglich als Typ-2-KI klassifiziert.

3. Theorie des Geistes (theory of mind) – die nächste Generation

Bislang existiert keine Künstliche Intelligenz des Typs 3. Diese fortgeschrittene KI-Form soll über das Lernen und Verarbeiten von Informationen mittels neuronaler Netze hinausgehen und die Fähigkeit entwickeln, sich eigenständig ein Verständnis von der Welt zu bilden. Ziel ist es, dass diese KI menschenähnliche Erkenntnisse, Wissen und sogar Bewusstsein erreicht. Aktuell gibt es jedoch keine KI-Modelle, die solche Fähigkeiten demonstrieren. Die Komplexität des menschlichen Bewusstseins, beeinflusst durch unterschiedliche moralische Werte und persönliche Erfahrungen, ist auch in der neurologischen Forschung noch nicht vollständig entschlüsselt, was die Übertragung dieser Aspekte auf Maschinen zusätzlich erschwert.

4. Selbsterkenntnis (self awareness) – die Spitze der KI-Arten

Sollte eine Künstliche Intelligenz des beschriebenen Niveaus entwickelt werden, dürfte sie zumindest die menschliche Intelligenz erreichen, wenn nicht sogar übertreffen. Eine solche selbstbewusste KI würde ein tiefgreifendes Selbstverständnis besitzen und könnte Aufgaben über den ursprünglichen Zweck ihrer Entwicklung hinaus erfüllen. Abhängig von ihrer Gestaltung, sei es in einer rein digitalen Form, könnte sie von Menschen kaum noch zu unterscheiden sein. Diese KI wäre in der Lage, einem normalen Alltagsleben nachzugehen oder Aufgaben mindestens ebenso effektiv wie ein Mensch zu bewältigen. Von den KI-Arten stellt „self awareness-AI“ die letzte Ausbaustufe dar.