Berlin. ChatGPT revolutioniert den Alltag: Hausaufgabenhilfe, Lernassistent, Redenschreiber – aber was verbirgt sich hinter KI? Alle Antworten.

Mit dem Chatbot ChatGPT, einem fortgeschrittenen Sprachmodell des US-Unternehmens OpenAI, wird künstliche Intelligenz allgegenwärtig. Schüler nutzen den Chatbot als einfache Hausaufgabenhilfe, Studenten lernen mit ihm und sogar Reden können mit Hilfe von künstlicher Intelligenz verfasst werden. Doch was steckt hinter ChatGPT? Wie funktioniert künstliche Intelligenz und kann man ihr vertrauen? Alle Antworten finden Sie hier.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, mit Hilfe von Algorithmen Aufgaben selbstständig auszuführen und flexibel auf unbekannte Situationen zu reagieren. KI-Systeme ähneln menschlichem Verhalten, da sie nicht nur repetitive Aufgaben ausführen, sondern auch aus Erfolgen und Misserfolgen lernen und ihr Verhalten anpassen können. So können sie menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität nachahmen.

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Unterscheidung von starker und schwacher KI

Grundsätzlich kann KI in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: Schwache KI und Starke KI.

1. Starke Künstliche Intelligenz

Starke KI wird auch als Superintelligenz oder "strong/general KI" bezeichnet. Diese Form der KI strebt danach, die intellektuellen Fähigkeiten des Menschen zu erreichen oder sogar zu übertreffen. Starke KI kann autonom, intelligent und flexibel handeln und ist nicht auf die Lösung eines bestimmten Problems beschränkt.

Bisher ist es jedoch noch nicht gelungen, eine starke KI zu entwickeln. Auch ChatGBT gilt als schwache KI, da ihr Eigenschaften wie logisches Denken, Entscheidungsfähigkeit unter Unsicherheit, Planungs- und Lernfähigkeit sowie die Fähigkeit zur Kommunikation in natürlicher Sprache fehlen.

2. Schwache Künstliche Intelligenz

Schwache KI erreicht in begrenzten Bereichen bereits eine menschenähnliche Intelligenz. Diese KI-Systeme sind jedoch auf bestimmte Anwendungsgebiete beschränkt. Sie können beispielsweise Texte schreiben, aber nicht kommunizieren oder Kreuzworträtsel lösen.

Schwache KI basiert auf speziell entwickelten mathematischen und informatischen Methoden, die auf die jeweiligen Anforderungen zugeschnitten sind. Diese Systeme erlangen kein tiefes Verständnis für die ihnen zugewiesenen Problemlösungen und bleiben auf einer oberflächlichen Intelligenzebene stehen.

Verschiedene Arten von Künstlicher Intelligenz (KI)

Neben der Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI gibt es vier weitere Arten von KI:

1. Reaktive KI

Reaktive Maschinen können eine bestimmte Aufgabe ausführen, für die sie programmiert wurden. Sie haben jedoch kein Gedächtnis und können keine Erfahrungen aus der Vergangenheit nutzen, um ihre Entscheidungen zu verbessern. Ein bekanntes Beispiel für eine reaktive Maschine ist der IBM-Schachcomputer DeepBlue, der 1997 den damaligen Schachweltmeister besiegte. DeepBlue analysierte alle möglichen Züge und wählte denjenigen aus, der am schnellsten zum Schachmatt führte. Obwohl DeepBlue im Schachspiel unschlagbar war, konnte er keine anderen Aufgaben außerhalb dieses speziellen Bereichs lösen.

2. KI mit begrenzter Speicherkapazität

Im Gegensatz zu reaktiven Maschinen können KI-Systeme mit begrenztem Gedächtnis Daten aus vergangenen Situationen nutzen, um ihre Entscheidungen zu verbessern. Sie lernen aus diesen Erfahrungen und können sie auf ähnliche Situationen in der Zukunft anwenden. Tritt eine unbekannte Situation auf, können sie auf das gespeicherte Wissen zurückgreifen und angemessen reagieren. KI mit begrenzter Speicherkapazität ist heute weit verbreitet und begegnet uns in Form von persönlichen Smartphone-Assistenten, Suchmaschinen und personalisierten Social-Media-Feeds.

3. KI mit Emotionen: Theory of Mind

Theory of Mind beschäftigt sich mit KI-Systemen, die menschliche Emotionen verstehen und ihr Verhalten entsprechend anpassen können. Diese Art von KI wäre in der Lage, menschliche Emotionen wahrzunehmen, zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie hätten ein Gedächtnis und könnten ihr Wissen auf der Grundlage von Erfahrungen erweitern. Die Entwicklung solcher KI-Systeme stellt jedoch eine große Herausforderung dar, da Emotionen und zwischenmenschliche Interaktionen äußerst komplex und technisch schwer nachzubilden sind.

4. KI mit Selbstwahrnehmung

Die vierte Art von KI-Systemen kommt dem menschlichen Bewusstsein am nächsten. Sie wären in der Lage, die Welt vollständig wahrzunehmen, menschliche Emotionen, Absichten und Reaktionen zu verstehen und entsprechend zu handeln. Selbstbewusste KI-Systeme würden den Schritt von "Ich denke" zu "Ich weiß, dass ich denke" vollziehen und damit menschliche Intelligenz erreichen oder sogar übertreffen. Die Entwicklung solcher KI-Systeme ist derzeit allerdings noch reine Spekulation und Gegenstand intensiver Forschung.

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Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz lässt sich auch hinsichtlich ihrer Anwendungsgebiete in verschiedene Teilbereiche unterteilen.

Natural Language Processing: Große Sprachmodelle

Natural Language Processing (NLP) ist ein Ansatz der künstlichen Intelligenz, bei dem Forscher versuchen, natürliche Sprache zu erfassen und mit Hilfe von Algorithmen computergestützt zu verarbeiten. Ziel ist es, eine umfassende Kommunikation zwischen Mensch und Computer zu ermöglichen, so dass Anwendungen per Sprache gesteuert und bedient werden können.

Große Sprachmodelle wie ChatGPT nutzen künstliche Intelligenz, um neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und vorherzusagen. Sie können komplexe Aufgaben wie das Schreiben von Aufsätzen, die Erstellung von Kunstvorschlägen und sogar die Programmierung übernehmen.

Künstliche neuronale Netz: Virtuelle Assistenten und Chatbots

Eine weitere Methode der künstlichen Intelligenz sind künstliche neuronale Netze. Diese sind dem Funktionsprinzip des menschlichen Gehirns nachempfunden und bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weiterleiten. Werden diese neuronalen Netze trainiert, können sie Muster erkennen und Zusammenhänge erlernen. Künstliche neuronale Netze werden vor allem für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant ermöglichen beispielsweise die sprachgesteuerte Interaktion mit technischen Systemen. Sie sind in der Lage, Sprache zu erkennen und zu verarbeiten, um Aufgaben wie den Kauf von Kinokarten oder das Abspielen von Musik zu erledigen.

Maschine Learning: Empfehlungsdienste

Ein weiterer Ansatz, bei dem Computerprogramme Daten nutzen, um ihre Leistung in einem bestimmten Bereich zu verbessern, ist das so genannte maschinelle Lernen. Dabei werden mathematische Algorithmen verwendet, die einen automatischen Verarbeitungs- und Lernprozess ermöglichen. Durch das Sammeln von Erfahrungen und Daten können die Programme ihre Leistung kontinuierlich optimieren, ohne dass Programmierer jede einzelne Regel manuell festlegen müssen.

Empfehlungssysteme nutzen maschinelles Lernen, um personalisierte Vorschläge für Produkte, Musik, Filme und Inhalte sozialer Medien zu machen. Sie verbessern die Kundenerfahrung und werden auch in Marketing und Vertrieb eingesetzt.

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Deep Learning: Betrugserkennung

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Dabei werden tiefe neuronale Netze mit vielen Schichten verwendet, um komplexe Zusammenhänge und Strukturen in Daten zu erfassen. Diese Art des Lernens ermöglicht es KI-Systemen, Vorhersagen zu treffen und diese ohne menschliches Eingreifen selbst zu hinterfragen.

Deep Learning kommt insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) zum Einsatz, zum Beispiel bei der Betrugserkennung. Finanzdienstleister, Banken und andere Unternehmen setzen KI-Algorithmen ein, um verdächtige Aktivitäten und betrügerische Transaktionen frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Durch die Analyse großer Datenmengen und das Erkennen von Mustern können potenzielle Betrugsfälle identifiziert und entsprechende Maßnahmen ergriffen werden.

Wissensrepräsentation: Content-Moderation

Ein weiteres Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz ist die Wissensrepräsentation. Dabei geht es darum, KI-Systeme in die Lage zu versetzen, logisch zu denken, Schlussfolgerungen zu ziehen und zu argumentieren. Durch die Wissensrepräsentation können KI-Systeme die Konsequenzen von Handlungen erkennen, indem sie darüber nachdenken, anstatt sie tatsächlich auszuführen. Wissensrepräsentation ist ein wichtiger Baustein für den Aufbau intelligenter Systeme, die Probleme analysieren und Lösungen finden können.

Diese Art der KI wird zum Beispiel in der Medizin bei bildgebenden Verfahren wie Röntgenaufnahmen, Computertomographie (CT) oder Netzhautuntersuchungen eingesetzt. Mit Hilfe maschineller Lernverfahren werden Programme darauf "trainiert", in den Bildern von Patienten Hinweise auf Krankheiten zu erkennen.

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Fazit: Können wir KI vertrauen?

Die Bedeutung der Künstlichen Intelligenz liegt in ihrem Potenzial, verschiedene Aspekte des Alltags und der Wirtschaft zu verändern. Mit den Fortschritten bei Rechenleistung, Datenverfügbarkeit und neuen Algorithmen eröffnen sich immer mehr Anwendungsbereiche für KI. Ob im Gesundheitswesen, im Verkehr, im verarbeitenden Gewerbe, in der Landwirtschaft, in der öffentlichen Verwaltung oder bei der Frühwarnung vor Naturkatastrophen – KI hat das Potenzial, große Veränderungen herbeizuführen und unsere Gesellschaft voranzubringen. Dazu ist jedoch ein gewisses Maß an Vertrauen notwendig.

Allerdings sollte man ihr auch nicht blind vertrauen. Das zeigt auch ChatGPT, das bis heute nicht fehlerfrei ist und gelegentlich falsche Informationen liefern kann, insbesondere bei aktuellen Ereignissen oder komplexen Themen. Es ist ratsam, die Antworten kritisch zu hinterfragen und gegebenenfalls mit Hilfe anderer Quellen zu verifizieren. Auch die Entwickler von ChatGPT weisen darauf hin, dass die künstliche Intelligenz noch nicht ausgereift ist und in ihren Antworten Vorurteile enthalten kann.