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Starke Künstliche Intelligenz – SKI


Die neueste Entwicklung auf dem Sektor der Künstlichen Intelligenz ist die Entwicklung einer sicheren Starken Künstlichen Intelligenz – SKI. Der wesentliche Unterschied einer Starken Künstlichen Intelligenz zu aktuellen Künstlichen Intelligenz ist die Fähigkeit zur Problemlösung in nicht im Voraus definierten Situationen, wobei das Vorbild der Mensch ist, der in der Lage ist, für unbekannte Probleme in ungewohnten Umgebungen neue Lösungen zu finden. Dabei gibt es vier Anforderungen an eine Starke Künstliche Intelligenz. Sie soll

  • schwere Probleme in einer Simulation lösen,
  • dort gelernte Fähigkeiten in die echte Welt übertragen,
  • gute Modelle unserer Welt erstellen können
  • und sicher sowie vor Missbrauch geschützt sein.

Erste Ansätze finden sich in den Neuronalen Netzen im Zusammenhang mit überwachtem Lernen, wobei überwachtes Lernen grundsätzlich in der Lage sein sollte, jedes von Menschen lösbare Problem in kurzer Zeit zu lösen. Überwachtes Lernen benötigt dabei vorbereitete Daten und damit menschliche Arbeit, denn komplexe Probleme, in denen es keine vorbereitete Daten gibt, sind für solche Netzwerke nicht zu lösen, da der Trainingsaufwand viel zu hoch wäre. In jenen Fällen, in denen ein klares Ziel in einer simulierten Umgebung existiert, ist das bestärkende Lernen eine Alternative, d. h., die Künstliche Intelligenz bekommt ein Ziel gesetzt und muss ihren Weg zum Ziel eigenständig finden, wobei sie für jede Aktion, die sie dem Ziel näherbringt, belohnt wird.


Christoph Lampert, Professor am Institute of Science and Technology (IST) Austria in Klosterneuburg: „Künstliche Intelligenz ist keine Magie. Es sind Techniken, die in der Informatik über viele Jahrzehnte entwickelt wurden und mittlerweile so gut funktionieren, dass man sie in praktischen Anwendungen einsetzen kann. Maschinelles Lernen ist eine Art, einem Computer zu erklären, was er tun soll. Man gibt ihm Beispiele von dem, was man erreichen will – etwa deutsche Sätze mit ihrer englischen Übersetzung. Der Computer findet durch einen Suchprozess selbst Regeln, wie man diese Sätze übersetzt, und macht daraus eine Software. Man erspart sich, dass ein Programmierer das alles erledigen muss. Deep Learning ist ein Begriff, der in den letzten Jahren für eine spezielle Art des maschinellen Lernens populär wurde. Dabei werden künstliche neuronale Netze benutzt, die stark dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind – allerdings in sehr abstrakter Weise.“


Literatur

https://vrodo.de/starke-kuenstliche-intelligenz-was-definiert-sie-und-ist-sie-erreichbar/ (19-01-28)
https://www.derstandard.at/story/2000120023879/mathematiker-wie-kann-ein-computer-lernen-ohne-zu-vergessen (20-09-22)


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