Von Ralf Keuper

Aktu­ell genießt das The­ma Künst­li­che Intel­li­genz gestei­ger­te Auf­merk­sam­keit, so dass wir durch­aus von einem Hype spre­chen kön­nen. Da kann es nicht scha­den, den Wor­ten von Exper­ten zu lau­schen, wie in dem hörens­wer­ten Pod­cast Künst­li­che Intel­li­genz in all ihren Spiel­ar­ten , der Ende ver­gan­ge­nen Jah­res auf deut­sche star­tups ver­öf­fent­licht wurde.

Dar­in dis­ku­tie­ren Joel Kacz­ma­rek und Fabi­an Wes­ter­hei­de mit dem KI-Exper­ten und Grün­der von Micr­op­si, Ron­nie Vui­ne,  über den aktu­el­len Stand im Bereich der Künst­li­chen Intelligenz.

Bei rund 90 Pro­zent der der­zei­ti­gen Lösun­gen der Künst­li­chen Intel­li­genz kann nur von Nar­row Arti­fi­cial Intel­li­gence gespro­chen wer­den, d.h. das Pro­gramm ist nur für ein bestimm­tes Pro­blem, eine bestimm­te Domä­ne geeig­net, wor­in es bes­ser ist als der Mensch, wie im Schach. Wenn ein AI-Mile­stone, wie im Go, umfällt, dann so, dass die Men­schen sich nicht mehr bewer­ben müs­sen, d.h. das The­ma wird von der KI best­mög­lich abge­deckt. Was die­sen Anwen­dun­gen jedoch fehlt, ist das Trans­fer­wis­sen, d.h. die Fähig­keit, etwas kom­plett Neu­es zu lernen.

Im Gegen­satz zur Nar­row Arti­fi­cial Intel­li­genz (NGI) sind Anwen­dun­gen aus dem Umfeld der Arti­fi­cial Gene­ral Intel­li­gence (AGI) brei­ter aus­ge­legt. Dabei han­delt es sich um Sys­te­me, die nicht auf  einen Pro­blem­be­reich fest­ge­legt sind und noch Feh­ler machen dür­fen, wie Men­schen, die etwas Neu­es ler­nen. Sie sind breit und flach, wäh­rend die Nar­row AI spitz und tief ist. Wirt­schaft­lich sind die Arti­fi­cial Gene­ral Intel­li­gence (AGI) – Lösun­gen gegen­über den Nar­row AIs im Nach­teil, da sie ihre (Wirk­sam­keit) noch nicht bzw. nicht sogleich unter Beweis stel­len können.

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