Schon heute übertreffen KI-Algorithmen die menschlichen Fähigkeiten in vielen Bereichen der Datenverarbeitung. Sie können eine Vielzahl von Funktionen im Bereich der Rechenprozesse und sogar der Cybersicherheit übernehmen und mit so fortschrittlichen Technologien wie Red Teaming Schritt halten. Es bleiben jedoch eine Reihe ungelöster Probleme, einschließlich ethischer.
Arten und künstliche Intelligenz Beispiele
Wissenschaftler definieren künstliche Intelligenz als selbstlernende Algorithmen, um dieses Wissen zur Erreichung menschlicher Ziele einzusetzen. Systeme für maschinelles Lernen (der Hauptteilbereich der KI) verfügen über automatisierte Prozesse in allen wichtigen Bereichen, darunter Banken, Einzelhandel, Medizin, Sicherheit und Industrie.
Es gibt drei Arten von künstlicher Intelligenz: schwache, starke und Super-KI.
- Der erste Typ wird überall verwendet (einschließlich Sprachassistenten, Werbung in sozialen Netzwerken, Gesichtserkennung, Suche nach romantischen Partnern in Anwendungen usw.); Diese schwachen KI-Systeme sind die einzigen, die heute verfügbar sind.
- Starke Künstliche Intelligenz kommt den Fähigkeiten menschlicher Intelligenz so nahe wie möglich und ist nach Turings klassischer Definition mit Selbstbewusstsein ausgestattet; Experten zufolge wird es um 2075 gegründet, und nach weiteren 30 Jahren wird die Zeit für Super-KI kommen.
- Super-KI könnte nicht nur wie Menschen werden, sondern die klügsten Köpfe der Menschheit in allen Bereichen übertreffen, sich dabei selbst umprogrammieren, sich weiter verbessern und wahrscheinlich selbst neue Systeme und Algorithmen entwickeln.
Welche Aufgaben kann künstliche Intelligenz heute übernehmen?
Jeder, der automatische Übersetzer verwendet, kann die Dynamik schätzen. Noch vor fünf Jahren kam Google Translate mit einzelnen Wortgruppen und Sätzen noch einigermaßen leidlich zurecht, heute übersetzt das Programm große semantische Blöcke, neuronale Netze berücksichtigen den Kontext, operieren mit Unmengen statistischer Daten. Jetzt können Sie Artikel auf Hindi, Chinesisch und Arabisch lesen, ohne die Sprache zu kennen.
KI wird in der Finanzbranche seit langem eingesetzt, um die Zahlungsfähigkeit eines Kreditnehmers zu beurteilen. Wenn Ihnen in der ersten Phase ein Kredit verweigert wurde, war es die künstliche Intelligenz, die Sie ausgesondert hat. In den Vereinigten Staaten wird KI in einigen Bundesstaaten im Justizsystem eingesetzt, um die Länge der Haftstrafen für Angeklagte zu beurteilen.
Im Moment wurden mehrere bedeutende Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt.
- GPT-3 aus dem Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), das komplexeste und gleichzeitig flexibelste neuronale Netzwerk, das in der Lage ist, zu fast jedem Thema Artikel zu generieren, die auf den ersten Blick schwer von denen zu unterscheiden sind, die von Menschen erstellt wurden.
- Das neuronale Netzwerk AlphaFold 2, das zu einem Durchbruch in der medizinischen Wissenschaft geworden ist, ist im Vergleich zu herkömmlichen Methoden in der Lage, die dreidimensionale Struktur eines Proteins in nur wenigen Stunden mit hoher Genauigkeit zu bestimmen.
- AutoML-Algorithmen (automatisiertes maschinelles Lernen) haben KI kleinen und mittleren Unternehmen durch die Integration mit Cloud-Systemen (z. B. Microsoft Azure oder AutoML von Google) zugänglich gemacht. Mithilfe der Entwicklungsumgebung können Unternehmen eigene Algorithmen schreiben, um beispielsweise Kundenanfragen zu bearbeiten oder Bedarfsprognosen zu verbessern.
Die größten Gefahren für künstliche Intelligenz
Mangel an Spezialisten
KI entwickelt sich rasant weiter, und was vor sechs Monaten noch als State-of-the-Art (höchste Entwicklungsstufe) bezeichnet wurde, kann sich heute als durchschnittliche Entwicklung erweisen. Während früher auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz eine schmale Schicht von Spezialisten beschäftigt war, gibt es heute bei einer so großen Nachfrage einfach nicht genug qualifiziertes Personal, das der sich ständig weiterentwickelnden Technologie gewachsen ist.
Die Nachfrage nach KI-Fachkräften wuchs zwischen 2016 und 2019 um 74 %, wobei zwei von fünf Unternehmen, die KI auf fortgeschrittenem Niveau einsetzen, jetzt einen gravierenden Mangel an Talenten melden, und Schwierigkeiten bei der Rekrutierung stehen ebenfalls ganz oben auf der Liste der KI-Herausforderungen.
Probleme beim maschinellen Lernen
Die Datenqualität ist nach dem Mangel an Talenten das zweitgrößte Hindernis für die Einführung von KI. Algorithmen brauchen gute Eingaben, einschließlich gekennzeichneter und sauberer Daten, um erfolgreich zu sein. Falsch eingestellte Muster können das System dazu verleiten, falsche Schlussfolgerungen zu ziehen: zum Beispiel eine betrügerische Transaktion fälschlicherweise signalisieren oder eine unschuldige Person verurteilen.
Die Qualität wird auch durch den Grad der Voreingenommenheit beeinflusst, einschließlich geschlechtsspezifischer und rassistischer Vorurteile, denen eine Person ausgesetzt sein kann, die mit dem Algorithmus arbeitet.
Neben der Qualität benötigt ein Computer immer noch eine große Menge an Daten und Ressourcen, um einfache Aufgaben auszuführen. Die KI wird in drei Tagen lernen, Hunde von Katzen zu unterscheiden, indem sie 10 Millionen Bilder und 16.000 Computer verwendet, während ein paar Fotos und ein paar Minuten für ein Kind ausreichen würden. Wenn dem GPT-3-Modell beigebracht würde, Artikel nicht auf einem Supercomputer, sondern auf einem normalen PC zu lesen und zu schreiben, würde der gesamte Prozess etwa 500 Jahre dauern.
Obwohl künstliche Intelligenz heute in der Lage ist, verschiedene Funktionen zu erfüllen – von der Erkennung von Katzen und Hunden bis zur Vorhersage von Pannen auf Ölplattformen –, sind dies immer noch eng fokussierte Aufgaben. KI ist noch nicht in der Lage, die erworbenen Fähigkeiten unter ungewöhnlichen Bedingungen anzuwenden.
Auswirkungen auf das Klima
Das Problem des Energieverbrauchs künstlicher Intelligenz hängt direkt mit der Menge an Ressourcen zusammen, die für die Datenverarbeitung erforderlich sind. Das Trainieren eines einzelnen NLP-Modells (wie GPT) benötigt über seine Lebensdauer so viel Energie wie ein Auto und produziert fünfmal mehr CO2.
Weltweit verbrauchen Rechenzentren etwa 200 TWh Strom pro Jahr, mehr als in einigen Ländern. Gleichzeitig gibt es auch einen gegenteiligen Effekt – KI wird laut einem Bericht des Europäischen Parlaments dazu beitragen, die Treibhausgasemissionen bis 2030 um 1,5-4 % zu reduzieren.
Die künstlichen Intelligenz Zukunft
Derzeit stehen KI-Forscher vor mehreren Herausforderungen. Das ist die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, neue Aufgaben basierend auf vorhandenem Wissen zu stellen; die Fähigkeit zu lernen, ohne das erworbene Wissen zu vergessen; und die Fähigkeit zu lernen, das Ziel in Unterziele aufzuteilen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen wird Wissenschaftler der Entwicklung von Maschinen näher bringen, die Menschen besser verstehen, dabei helfen, immer ehrgeizigere Ziele zu erreichen und sogar künstliche Intelligenz im Alltag einzusetzen.
In Zukunft kann maschinelles Lernen aktiver eingesetzt werden, um Wildtiere in unzugänglichen Regionen zu schützen und Individuen zu zählen, komplexe organische Chemie zu verstehen und dunkle Materie zu untersuchen. Das Potenzial dieser Technologie ist wirklich enorm, aber ihre Entwicklung erfordert eine enorme Menge an materiellen und immateriellen Ressourcen.
