Was ist die häufigste Art von AI? Eine Aufschlüsselung von 7 Typen

Haben Sie sich jemals wie Joey gefühlt, als er eine einzelne Enzyklopädie kaufte?

Wenn wir über KI sprechen, kann sich das manchmal so anfühlen.

Jeder spricht über die neuesten KI-Systeme, verwendet neues Vokabular, neue Anwendungsfälle und modernste Technologie, und (seien wir ehrlich) es kann ziemlich schwer sein, auf dem Laufenden zu bleiben.

Es gibt generative KI-Tools für die Erstellung von Inhalten;

KI-Forschungsroboter, die Ihnen bei der Beantwortung von Fragen helfen, und sogar selbstfahrende Autos, die die neueste KI-Technologie nutzen, um auf der Straße zu navigieren.

Das alles kann einen etwas verwirren (genau wie Joey in dieser Freunde Folge).

Wenn Sie Ihr Wissen über die gängigsten Arten von künstlicher Intelligenz auffrischen möchten, die heute verwendet werden, lesen Sie weiter.

In diesem Blog werden die 7 verschiedenen Arten von KI beschrieben, wofür sie derzeit eingesetzt werden und was das für die Zukunft bedeuten könnte.

Die 7 Arten von AI: Ein Überblick

Im Allgemeinen gibt es 7 Arten von künstlicher Intelligenz.

Jeder der Typen steht für eine andere Fähigkeit oder Spezialisierung.

Was sind also die 7 Arten von KI? Schauen wir uns das mal an.

Art von AI	Beschreibung	Beispiele
Enge AI (ANI)	Sie sind auf eine Aufgabe spezialisiert, haben kein Gedächtnis und können sich nicht über die vorkonfigurierten Parameter hinaus anpassen.	Siri, Netflix-Empfehlungssystem, Chatbots für den Kundendienst.
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)	Hypothetische KI mit menschenähnlicher Intelligenz, die in der Lage ist, komplexe Aufgaben zu verstehen, zu lernen und selbstständig auszuführen.	Noch nicht entwickelt.
Künstliche Superintelligenz (ASI)	Hypothetische KI, die die menschliche Intelligenz übertrifft und in der Lage ist, globale Probleme zu lösen, aber ethische Bedenken aufwirft.	Noch nicht entwickelt.
Reaktive Maschinen	Einfache KI, die auf Echtzeitdaten reagiert, ohne Gedächtnis oder Lernfähigkeit.	IBMs Deep Blue Schach-KI, automatische Türen, intelligente Beleuchtung, Selbstbedienungskassen.
Begrenzter Speicher AI	KI mit Kurzzeitgedächtnis, das es ihr ermöglicht, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und sich in Echtzeit anzupassen.	Selbstfahrende Autos, Betrugserkennungssysteme, Algorithmen für die Arzneimittelentdeckung.
Theory of Mind AI	Hypothetische KI, die in der Lage ist, Emotionen, Absichten und Überzeugungen zu verstehen, inspiriert von der menschlichen Psychologie.	Konzeptuell; könnte zu sozialen Robotern oder KI-Beratern führen.
Selbstbewusste KI	Hypothetische KI mit Selbstbewusstsein, die in der Lage ist, kritisch zu denken, Gefühle zu verstehen und wichtige ethische Fragen aufzuwerfen.	Noch nicht entwickelt (und möglicherweise unmöglich, obwohl es für einige das Endziel sein könnte)

1. Enge KI (Künstliche Enge Intelligenz - ANI)

Narrow AI ist die heute am häufigsten eingesetzte Art von KI, und es ist wahrscheinlich, dass Sie bereits Narrow AI-Tools verwenden, ohne es zu wissen.

Eng gefasste KI, wie Siri, der Chatbot für den Kundendienst, oder sogar der Empfehlungsalgorithmus von Netflix, ist insofern "eng gefasst", als sie eine bestimmte Aufgabe wirklich gut erfüllt.

Im Gegensatz zu komplexeren Formen der KI, auf die wir später noch eingehen werden, kann eine schmale Intelligenz nicht denken, schlussfolgern oder sich über eine spezifische Programmierung hinaus anpassen; sie kann lediglich eine Aufgabe innerhalb vorkonfigurierter Parameter ausführen.

Ein wichtiger Unterschied zwischen der einfachen KI und fortgeschritteneren Arten der künstlichen Intelligenz ist das Fehlen eines Speichers.

Enge KI-Tools können weder Daten speichern und daraus lernen, noch können sie das Gelernte von einer Aufgabe auf eine andere übertragen; alle ihre Aktionen müssen vorkonfiguriert und regelbasiert sein.

2. Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)

Jetzt bewegen wir uns über den Bereich des Realen hinaus zu einer möglichen zukünftigen Art von KI.

Künstliche allgemeine Intelligenz ist derzeit hypothetisch und würde bedeuten, dass eine Maschine über menschliche Intelligenzmit der Fähigkeit, ein breites Spektrum komplexer Aufgaben zu verstehen, zu erlernen und selbständig auszuführen.

Aber es kann ziemlich komplex werden, wenn wir von "menschlicher Intelligenz" sprechen, wenn wir uns auf AGI beziehen.

Theoretisch würde eine AGI über eine Intelligenz verfügen, die von der eines Menschen nicht zu unterscheiden wäre.

Genauer gesagt wäre die AGI jedoch intelligenter als ein Mensch, da ihre Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, die eines menschlichen Gehirns bei weitem übersteigen würde.

Aber keine Sorge.

AGI ist noch in weiter Ferne und würde bedeutende Durchbrüche in Bereichen wie dem Design neuronaler Netze, maschinellem Lernen und Robotik erfordern, um Realität zu werden.

3. Künstliche Superintelligenz (ASI)

Lassen Sie uns die Hypothese noch weiter ausführen. Ein Schritt über die AGI hinaus ist die künstliche Superintelligenz (ASI), d. h. eine Intelligenz, die die menschlichen Fähigkeiten auf jeder Ebene übertrifft.

Das ist KI in einer ihrer leistungsfähigsten Formen, und sie wäre in der Lage, komplexe Aufgaben auszuführen, zu denken und Probleme mit einem Intellekt zu lösen, der den des Menschen übertrifft.

Und das ist ein bisschen beängstigend.

Eine künstliche Superintelligenz würde nicht nur die menschlichen Fähigkeiten nachahmen, sondern sie bei weitem übertreffen und vielleicht sogar die Möglichkeit des Selbstbewusstseins, der Manipulation des Menschen und Schlimmeres in Betracht ziehen.

Die Auswirkungen dieser Art von KI auf den Menschen, unsere Gesellschaft und die Zukunft sind völlig unvorhersehbar, aber es ist wahrscheinlich, dass diese Art von KI in der Lage wäre, globale Probleme wie Armut und Klimawandel zu lösen.

Die Frage ist, ob wir die Antwort wirklich wissen wollen.

Glücklicherweise sind die großen ethischen Debatten, die diese Art von künstlicher Intelligenz umgeben, völlig fiktiv... Bis jetzt.

4. Reaktive Maschinen

Während die letzten beiden Beispiele für 100% hypothetische KI sind, gehören reaktive KI-Maschinen zu den ersten maschinellen Lernmodellen, die jemals entwickelt wurden, und sind immer noch wichtige technische Hilfsmittel in unserem Alltag.

Reaktive Maschinen sind die einfachste Form der KI.

Diese Systeme können nur auf der Grundlage programmierter Regeln auf Echtzeit-Verkehrsdaten reagieren und können nicht lernen oder sich im Laufe der Zeit anpassen.

Sie sind Maschinen mit begrenztem Speicher oder haben gar keinen Speicher, so dass ihre Handlungen ausschließlich auf reaktiv.

Ein Beispiel hierfür ist IBMs Deep Blue Schach-KI-System, das 1997 den Großmeister Garry Kasparov besiegte - ein Durchbruch in der KI-Entwicklung.

Heutzutage sieht man in der Robotik und Automatisierung reaktive Maschinen, die einer vorkonfigurierten Reihe von Anweisungen folgen, um etwas Neues herzustellen.

Noch verbreiteter sind reaktive Maschinen, die sich wiederholende Aufgaben übernehmen, wie z. B. automatische Türen, automatische Flugzeugnavigationssysteme, Sprachbefehle (wie bei Alexa oder der intelligenten Beleuchtung in Ihrem Haus) und sogar die Selbstbedienungskassen in Ihrem Supermarkt.

5. Begrenzter Speicher AI

Während reaktive Maschinen keinerlei Gedächtnis haben und AGI über ein umfangreiches Gedächtnis verfügen, um Verbindungen zwischen Eingaben herzustellen und zu bilden, stellen KI-Systeme mit begrenztem Gedächtnis ein Gleichgewicht zwischen beiden dar.

KI-Tools mit begrenztem Speicher können Daten aus früheren Erfahrungen speichern und daraus lernen, um ihre Leistung zu verbessern.

Ein Beispiel hierfür wäre ein selbstnavigierendes Auto, das aus früheren Routen lernt, um die Fahrzeiten zu verschiedenen Tageszeiten zu optimieren, oder fortgeschrittene Algorithmen für die Betrugserkennung, die Entdeckung von Arzneimitteln oder sogar die Prävention von Krankheiten.

Die KI mit begrenztem Gedächtnis ist einzigartig, weil sie sich mithilfe ihres Kurzzeitgedächtnisses an neue Situationen anpassen kann, was bedeutet, dass sie in der Lage ist, dynamische Anpassungen vorzunehmen, wenn sich die Echtzeitdaten ändern.

6. Theory of Mind AI

Das Konzept der Theory of Mind für KI-Maschinen ist von der Psychologie inspiriert und bezieht sich auf Maschinen, die in der Lage sind, die Komplexität von Emotionen, Absichten und menschlichen Überzeugungen zu verstehen.

Dies ist eine Herausforderung, da Überzeugungen und die Nuancen der menschlichen Sprache nicht einfach sind und interpretiert werden können.

Für die Entwicklung von KI-Tools für die Theorie des Geistes wären bedeutende Durchbrüche in der kognitiven Modellierung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und dem maschinellen Lernen erforderlich.

Wenn es jedoch möglich ist, könnten diese KI-Maschinen den Menschen helfen, Emotionen zu verstehen und zu regulieren, indem sie wie ein Berater oder ein Psychologe arbeiten.

Die Theorie des Geistes könnte den Weg für soziale Roboter ebnen, die dem Menschen als Freunde, Betreuer oder sogar Partner dienen könnten.

7. Selbstbewusste KI

Für manche Menschen ist jedoch eine selbstbewusste KI das ultimative Ziel: ein Computer, der sich seiner eigenen Existenz bewusst ist und sich seiner selbst bewusst wird.

Diese Super-KI wäre nicht nur in der Lage, eine bestimmte Aufgabe auszuführen, sondern auch Emotionen und Moral zu verstehen und kritisch über ihr Handeln und ihren Zweck nachzudenken.

Aber natürlich werfen selbstbewusste Maschinen komplexe ethische Fragen auf.

Ist es moralisch korrekt, Leben in die Welt zu bringen und diese superintelligenten Wesen dann für sich wiederholende Aufgaben einzusetzen? Kann eine Maschine leiden? Wie sehr unterscheiden sich maschinelle Emotionen von menschlichen Emotionen?

All dies sind Fragen, die unmöglich zu beantworten sind, die aber erhebliche Auswirkungen auf die Zukunft der KI-Forschung haben könnten.

Warum die enge KI heute am weitesten verbreitet ist

Welches ist bei all diesen verschiedenen Arten von KI die häufigste?

Die Antwort ist klar: Die häufigste Art von künstlicher Intelligenz, die heute eingesetzt wird, ist enge KI.

Das liegt daran, dass es anpassungsfähig, skalierbar und praktisch ist, d. h. es kann in einer Vielzahl von Branchen problemlos eingesetzt werden.

Es kann zwar keine komplexen Probleme lösen, aber es kann sich wiederholende oder administrative Aufgaben beseitigen und lässt sich leicht skalieren.

Außerdem ist die Technologie heute zugänglich und erschwinglich, was bedeutet, dass sie bereits im Einsatz ist und die Landschaft vieler Branchen verändert, darunter das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Fertigung, der Einzelhandel und die Unterhaltungsbranche.

Beispiele für enge AI im täglichen Leben

Es ist wahrscheinlich, dass Sie schon bald Zugang zu einigen schmalen Intelligenz-Tools haben werden.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die häufigsten Formen, denen Sie im Alltag begegnen werden.

Erstens, die Chatbots Die Chatbots, auf die Sie sich verlassen, wie ChatGPT oder der Kundendienst-Chatbot Ihres Energieversorgers, sind allesamt Beispiele für enge KI.

Sie verwenden KI-Algorithmen, die so programmiert sind, dass sie auf Ihre Anfragen reagieren und Ihnen helfen, Antworten zu finden, Daten zu verarbeiten und Ihren Alltag zu optimieren.

Wie Chatbots, virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant reagieren auf Sprachbefehle, um Ihnen bei sich wiederholenden oder alltäglichen Aufgaben zu helfen, eine Wiedergabeliste zu erstellen, einen Freund anzurufen oder sogar eine Textnachricht zu senden.

Sogar die Empfehlungsmaschinen, die Ihre Netflix- und YouTube-Konten versorgen, sind Beispiele für enge KI.

Sie helfen dabei, Ihre Daten zu sammeln und verwenden dann KI-Modelle, um Ihnen vorzuschlagen, was Sie als Nächstes genießen werden.

Diese Art von Modellen wird nicht nur zu Hause eingesetzt, sondern hilft auch Unternehmen, Daten über das Kundenverhalten zu analysieren und zu verarbeiten, damit sie langfristig ein optimales Kundenerlebnis bieten können.

Schließlich werden einige der Werkzeuge, auf die Sie sich verlassen haben (wie Unauffindbar.ai's KI SEO Writer, AI Essay Writer und Automatisierte Texterstellung) nutzen enge KI-Modelle.

Selbst wenn sie vermenschlichte Inhalte schreiben, die von der Realität nicht zu unterscheiden sind.

Diese Tools sind "eng", weil sie eine Sache besonders gut können - das Schreiben von Inhalten für Unternehmen, die sich auf Content-Marketing-Praktiken verlassen.

Schlüsseltechnologien hinter Narrow AI

Aber wie funktionieren diese Werkzeuge? Was ist die verborgene Technologie hinter der engen KI, die es ermöglicht, sie so vielseitig einzusetzen?

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen, mit Elementen wie Deep Learning, ist die Fähigkeit von KI-Systemen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Dies ist ein grundlegendes Merkmal der engen KI, die nicht so programmiert werden kann, dass sie direkt auf jede mögliche Aufforderung oder Eingabe reagiert, sondern vielmehr in der Lage sein muss, Daten zu verarbeiten und sie zu nutzen, um Verbindungen herzustellen und neue Schlussfolgerungen zu synthetisieren.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Kurz gesagt: NLP ist die Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren.

Nur so kann die KI effektiv mit den Nutzern kommunizieren, und zwar auf eine Weise, die sich natürlich anfühlt.

Denken Sie an die ChatGPT-Eingabeaufforderung, die auf Ihre Eingabeaufforderung in einer Sprache und einem Tonfall antwortet, die Sie verstehen können, oder an das Undetectable AI Humanizer-Tool, das einen Schritt weiter geht als die Sprachanalyse, um einzigartigen, menschlich klingenden Text zu erstellen.

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Computer Vision

Schließlich hilft die Computer Vision der KI, visuelle Informationen aus der Welt zu "sehen", z. B. bei der Gesichtserkennung oder Bildanalyse.

Zu diesem Zweck analysieren KI-Modelle visuelle Daten, indem sie sie in Pixel zerlegen und Muster oder Merkmale (wie Kanten, Farben und Formen) identifizieren und dann Verbindungen herstellen, um bestimmte Objekte zu finden, die sie erkennen können.

Vorteile des Einsatzes von Narrow AI heute

Narrow AI ist allgegenwärtig und macht das Leben einfacher und die Arbeit effizienter.

Sie übernimmt sich wiederholende und zeitraubende Aufgaben, so dass wir Menschen uns auf kreative oder komplexere Aufgaben konzentrieren können.

Dies erleichtert den Verwaltungsaufwand und beschleunigt die Arbeit.

Ein weiterer großer Vorteil ist die Skalierbarkeit - eine enge KI kann riesige Datenmengen und Interaktionen auf einmal verarbeiten, was kein Mensch schaffen könnte.

Außerdem ist sie unglaublich genau und erkennt Details, die Menschen möglicherweise übersehen, wie z. B. Betrug im Bankwesen oder die Erkennung von Krankheiten im Frühstadium bei medizinischen Scans.

Und weil es erschwinglich und zugänglich ist, profitieren nicht nur Unternehmen davon.

Einzelpersonen können enge KI nutzen, um sich in ihrem täglichen Leben oder sogar in ihrem

Herausforderungen und Grenzen der eingeschränkten KI

Doch obwohl die enge KI sicherlich ihre Vorteile hat, gibt es auch einige Nachteile der Technologie.

Am offensichtlichsten ist, dass diese Instrumente nicht flexibel sind.

Jedes System ist darauf ausgelegt, eine bestimmte Aufgabe wirklich gut zu erledigen, und kann sich nicht an Aufgaben anpassen, die außerhalb seiner spezifischen Programmierung liegen.

Die KI, die hinter den Netflix-Empfehlungen steckt, wird Ihnen zum Beispiel nicht dabei helfen, einen Flug zu buchen - dafür ist sie einfach nicht gebaut, und ihr Speicher und ihr Deep Learning sind begrenzt, so dass sie nie die Fähigkeit dazu haben wird.

Das bedeutet, dass unterschiedliche Anwendungen unterschiedliche KI-Modelle erfordern, die speziell für diesen einen Anwendungsfall programmiert und entwickelt werden müssen.

Das bedeutet potenzielle Doppelarbeit, teure Programmieranforderungen und komplexe technische Stapel, um bei Bedarf mehrere Aktionen durchzuführen.

Ein weiteres Problem sind die Daten.

Um gut zu funktionieren, benötigt eine enge KI große Mengen an hochwertigen, unvoreingenommenen Daten. Wenn die Daten fehlerhaft sind, wird auch die KI fehlerhaft sein.

Wir haben dies bereits bei folgenden Themen gesehen KI-VoreingenommenheitDies ist eine große Hürde, die es zu überwinden gilt und die schwerwiegende Folgen für die Praxis hat.

Und schließlich sind da noch die ethischen Bedenken.

Die Automatisierung ist großartig für die Effizienz, aber sie kann auch zur Verdrängung von Arbeitsplätzen und anderen gesellschaftlichen Herausforderungen führen, die sorgfältig bedacht werden müssen.

Während KI sich wiederholende Aufgaben automatisieren kann, gibt es viele Menschen, die für ihren Lebensunterhalt auf diese Aufgaben angewiesen sind.

Inwieweit sollten wir zulassen, dass KI diese Aufgaben übernimmt, und gibt es genug kreative, herausfordernde Aufgaben für alle?

Wird allgemeine oder superintelligente KI die Macht übernehmen?

Was wir in diesem Artikel jedoch nur gestreift haben, ist die Debatte über die Übernahme der Welt durch Super-KI-Algorithmen.

Es gibt ernsthafte ethische, moralische und rechtliche Bedenken gegen einige dieser künstlichen Intelligenzarten. Was wird diese Debatte für unsere Zukunft bedeuten?

Gegenwärtig bleibt die Idee einer allgemeinen oder superintelligenten KI fest im Bereich der Science-Fiction.

Dennoch ist die Aussicht auf diese fortgeschrittenen Formen der KI eine Diskussion wert.

Einerseits könnten sie große globale Probleme lösen.

Andererseits werfen sie ernste Fragen zur Kontrolle, zur Sicherheit und zu den Auswirkungen auf die Menschheit auf.

Im Moment sind wir jedoch noch weit davon entfernt, und die enge KI bleibt die praktischste und wirkungsvollste Form der künstlichen Intelligenz, die heute eingesetzt wird.

Schlussgedanken

Alle 7 Arten der KI prägen die Gegenwart.

KI im engeren Sinne ist bereits da und macht die täglichen Aufgaben reibungsloser und die Industrie effizienter.

Sie ist in Ihren Netflix-Empfehlungen, Ihrem Smart-Home-System und vielen Tools zur Erstellung von Inhalten enthalten, die Sie bei der Arbeit oder in Ihrem Studium verwenden.

Und die KI wird nicht aufhören.

Da sich die verschiedenen Arten von KI weiterentwickeln, steht uns eine spannende Zukunft bevor, in der neue Arten von künstlicher Intelligenz unsere Aufgaben, sogar unsere Beziehungen und unsere Entscheidungsfindung beeinflussen werden.

Im Moment liegt der Schwerpunkt weiterhin auf der Verfeinerung und dem verantwortungsvollen Einsatz der Instrumente, die uns bereits zur Verfügung stehen - Instrumente, die, wenn sie richtig eingesetzt werden, das Leben für alle besser machen können.

In der Zwischenzeit sollten Sie das nächste Mal, wenn das Gesprächsthema auf "Welche Art von KI wird heute am häufigsten verwendet?" verlagert wird, eine intelligente Antwort parat haben. Sie werden mit einer intelligenten Antwort ausgestattet sein (Freunde ungeachtet des Humors).