Verstehen von Künstlicher Intelligenz: Echte vs. Falsche KI
Gibt es echte und falsche künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enormes Interesse und Aufmerksamkeit erregt. Von autonomen Fahrzeugen über Spracherkennung bis hin zu personalisierten Empfehlungssystemen – die Anwendungsmöglichkeiten scheinen endlos. Doch in der Begeisterung über die Fortschritte in der KI-Technologie taucht zunehmend die Frage auf: Gibt es falsche KI?
Der Begriff „falsche KI“ bezieht sich auf Anwendungen, die auf den ersten Blick intelligent erscheinen, in Wirklichkeit jedoch keine „echte“ künstliche Intelligenz aufweisen.
Diese Anwendungen nutzen oft einfache Regeln oder vorprogrammierte Modelle, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Ihnen fehlt die Fähigkeit zum maschinellen Lernen und zur Anpassung, die als Kernelemente „echter“ KI gelten.
Gibt es eine Definition von „echter KI“?
Die Unterscheidung zwischen „echter“ und „falscher“ KI ist schwierig, da es keine allgemeingültige Definition von künstlicher Intelligenz gibt. Wir scheitern bereits an der Definition von „Intelligenz“. Es gibt viele Definitionsversuche von verschiedenen Experten.
So auch Elaine Rich: „Artificial intelligence is the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better.“
Das Schöne an dieser Definition ist, dass Computer mit konkreten Aufgaben verbunden werden. Das sind Aufgaben wie z. B: Bilderkennung, Sprachverständnis, Texterkennung und Vorhersagen auf Basis von Erfahrungswerten.
Es gibt daher viele Debatten über das Thema „falsche KI“ und die Definition von echter KI. Einige argumentieren, dass echte KI in der Lage sein muss, selbst zu lernen und sich kontinuierlich an neue Daten und Umgebungen anzupassen. Andere betonen, dass die Definition von KI weniger auf Funktionalität und mehr auf der Fähigkeit, intelligente Entscheidungen zu treffen, basieren sollte.
Trotz des Fehlens einer präzisen Definition von Künstlicher Intelligenz gibt es einige Beispiele, die zumindest von der Mehrheit der KI-Experten nicht als KI (also als „falsche KI“) angesehen werden:
1. Die Illusion der Intelligenz:
Ein prominentes Beispiel für „falsche KI“ findet sich in manchen virtuellen Assistenten und Chatbots. Sie können anspruchsvoll wirken und sogar natürliche Sprache verstehen, doch ihre „Intelligenz“ basiert oft auf vordefinierten Skripten. Sie sind begrenzt in ihrem Verständnis und können nicht eigenständig dazulernen oder komplexe Probleme lösen.
2. Regelbasierte Systeme:
Traditionelle regelbasierte Systeme werden ebenfalls häufig als „falsche KI“ betrachtet. Diese Systeme arbeiten nach vordefinierten Regeln und Anweisungen, ohne die Fähigkeit zur Anpassung oder zum selbstständigen Lernen. Sie sind auf klare Anweisungen angewiesen und können nicht auf unvorhergesehene Situationen reagieren.
3. KI-Washing:
Ein weiterer Aspekt, der zur Verwirrung beiträgt, ist das sogenannte „KI-Washing“. Dabei handelt es sich um die bewusste oder unbewusste Überbetonung von KI-Elementen in Produkten oder Dienstleistungen, um diese moderner oder fortschrittlicher erscheinen zu lassen. Unternehmen könnten beispielsweise einfache Automatisierungsprozesse als KI-Integration verkaufen, obwohl die zugrunde liegende Technologie begrenzt ist.
Die Risiken von „falscher KI“
Die Existenz von „falscher KI“ birgt bestimmte Risiken. Es kann zu überzogenen Erwartungen kommen, wenn Unternehmen oder Nutzer glauben, dass eine Anwendung echte KI-Fähigkeiten besitzt, dies aber nicht der Fall ist. Dies kann zu Enttäuschungen und Vertrauensverlust führen. Aus diesem Grund ist eine transparente Kommunikation über die Funktionsweise verschiedener Technologien sehr wichtig. Es ist essenziell zu wissen, was eine Technologie leisten kann und wo ihre Grenzen liegen.
Ist nur generative KI „echte KI“?
Seitdem die Fähigkeiten einer generativen KI durch Chat-GPT einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurden, gibt es auch Diskussionen darüber, ob nur diese Art von KI als „echt“ angesehen werden sollte.
Generative KI bezieht sich auf Modelle, die in der Lage sind, neue Daten oder Inhalte zu erstellen, sei es in Form von Text, Bildern oder anderen Medien. Diese Modelle, insbesondere auf Basis von neuronalen Netzen, können kreative Fähigkeiten aufweisen, indem sie aus den Mustern in den Daten lernen und neue, bisher nicht gesehene Inhalte generieren.
Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass generative KI nur eine Facette des breiten Spektrums von KI-Technologien ist. Es gibt auch andere Kategorien wie reaktive KI, die auf festen Regeln basiert und vorprogrammierte Aufgaben erfüllt, oder selbstlernende KI, die kontinuierlich aus Erfahrungen und Daten lernt.
Die Definition von „echter KI“ sollte nicht allein auf der Fähigkeit zur Generierung neuer Inhalte basieren. Echte KI könnte eher als ein System betrachtet werden, das fähig ist, intelligent zu handeln, zu lernen und komplexe Probleme zu verstehen und zu lösen. Dazu gehört auch die Anpassung an neue Situationen, das Extrahieren von Wissen aus unstrukturierten Daten, Vorhersagen treffen und die Fähigkeit zur kontinuierlichen Verbesserung.
Generative KI ist zweifellos eine fortschrittliche Form der Künstlichen Intelligenz, aber es wäre zu restriktiv, alle anderen Kategorien auszuschließen. Eine ganzheitliche Betrachtung sollte die Vielfalt von KI-Ansätzen berücksichtigen, um das breite Spektrum von Anwendungen und Möglichkeiten in diesem sich rasch entwickelnden Bereich zu erfassen.
Letztendlich liegt die Frage, was als „echte KI“ betrachtet wird, in der Definition und den Erwartungen, die an KI-Systeme gestellt werden.
Was sollten Unternehmen beachten?
Viel wichtiger als die Frage, ob es sich um „echte KI“ handelt, ist die Frage nach den eigenen Anwendungszielen und -erwartungen. Viele Unternehmen wollen den neuen KI-Trend nicht verpassen und dann fallen Sätze wie: „Wir müssen etwas mit KI machen!“
Künstliche Intelligenz-Systeme sind Werkzeuge für konkrete Anwendungsprobleme, wie wir von Elaine Rich wissen.
Das heißt, es ist wichtig zu verstehen, welche Ziele das System im eigenen Unternehmen erreichen soll. In manchen Fällen können einfache Automatisierungsmechanismen oder regelbasierte Systeme völlig ausreichend sein. In anderen Fällen, wenn es um komplexe Problemlösungen, sehr große Datensätze oder autonomes Lernen geht, kann künstliche Intelligenz erforderlich sein.
Denken Sie auch an die Anpassungsfähigkeit an zukünftige Anforderungen. Wenn die Anforderungen an ein System im Laufe der Zeit wahrscheinlich steigen oder sich ändern werden, sind Sie mit künstlicher Intelligenz gut beraten. Durch ihre Fähigkeit zur kontinuierlichen Anpassung bietet sie hier einen Vorteil gegenüber statischen Systemen.
BERECHNEN SIE JETZT DEN ROI VON QYMATIX PREDICTIVE SALES SOFTWARE
Verstehen von Künstlicher Intelligenz: Echte vs. Falsche KI – Fazit:
Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, die Fähigkeiten von KI-Systemen, die sie einsetzen oder in Betracht ziehen, realistisch einzuschätzen. Dazu gehört das Verständnis, ob diese Systeme tatsächlich in der Lage sind, aus Daten zu lernen und sich anzupassen, was sie zu „echter KI“ machen würde.
Investitionen in KI sollten auf einem klaren Verständnis der eigenen Geschäftsstrategie und der spezifischen Anforderungen basieren. Dabei ist es wichtig, hinter den Hype zu blicken und die technologischen Möglichkeiten und Grenzen nüchtern zu bewerten.
In manchen Fällen kann ein gut durchdachtes, auf spezifische Anforderungen zugeschnittenes System auch ohne „echte KI“ sehr effektiv sein. In anderen Fällen haben KI-Systeme klare Vorteile gegenüber ihren statischen Pendants. Daher ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen und Ziele sorgfältig zu bewerten und die Technologie entsprechend auszuwählen.