Starke und schwache KI

Musteranalyse, Mustererkennung und Mustervorhersage

Teilgebiete der Künstliche Intelligenz (KI) sind Maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL) und künstliche neuronale Netze (KNN). Das Ziel dieser Technologien ist es, selbständig Wissen aus Erfahrungen zu generieren und Probleme eigenständig zu lösen.

Unterschieden wird dabei in starke und schwache KI. Schwache KI treffen wir bei der Lösung konkreter Anwendungsprobleme, einige Beispiele dazu weiter unten. Man kann sagen, dass alle heute im Einsatz befindlichen KI Systeme der schwachen KI zugeordnet werden.

Spielerische KI trifft man im Alltag bei Schach, Go und Poker an. Im Bereich der Übersetzung von Sprachen sind Google Translate und DeepL bekannt. Neu und daher noch in der Entwicklung sind Roboter zum Beispiel für das autonome Fahren. Ein weiteres Einsatzgebiet sind Assistenten wie Siri, Alexa und diverse Chatboots. In der medizinischen Diagnostik oder am OP-Tisch, überall steckt KI drin.

Starke KI würde die vollständige menschliche Fähigkeit erlangen bzw. sie noch übertreffen. Ein solches System würde aus eigenem Antrieb, intelligent und flexibel handeln. Wie lange es dauert solch eine KI zu entwickeln, ist umstritten.

Kostenlose Tools die häufig zum Einsatz kommen sind DeepMind, Caffee2 oder Apache Spark. Auf der kostenpflichtigen Seite gibt es beispielsweise Microsoft Azure, AWS KI-Services oder Google Cloud ML Engine. Aber auch Programmiersprachen wie Phyton oder Java werden benötigt.