Die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf Gesellschaft, Arbeitsplätze und die Menschheit werden seit Jahrzehnten diskutiert. Hier einige Zitate bekannter Namen aus Wissenschaft und Technik, positiv Meinungen zu Beginn bis hin zu deutlichen Warnungen.

Bei der schwachen künstlichen Intelligenz handelt es sich um eine KI, die sich auf einen Bereich spezialisiert hat. Ein Beispiel wäre eine KI, die Sprachen in Textform übersetzen kann. Eine KI, die das gesprochene Wort erkennt, wäre eine andere ANI. AlphaGo, die künstliche Intelligenz, die den Go-Champion geschlagen hat, eine andere.

Die allgemeine künstliche Intelligenz wird oft auch als starke KI oder Human-Level-KI bezeichnet. Es handelt es sich dabei um eine KI, die intellektuelle Aufgaben erfüllen kann, die sonst nur ein Mensch bewältigt. Sie deckt also mehr als nur einen bestimmten Aufgabenbereich ab und leistet beispielsweise vernunftbasiertes Schlussfolgern, Problemlösungen und abstraktes Denken.

Die künstliche Superintelligenz ist ein Intellekt, der viel klüger ist als die besten menschlichen Gehirne in praktisch jedem Bereich, einschließlich wissenschaftlicher Kreativität, allgemeiner Weisheit und sozialer Fähigkeiten. Die KI ist dann den Menschen in allen Bereichen überlegen und diese Intelligenzexplosion wäre dann eine technologische Singularität.

Wir befinden uns in dem Zeitalter bei der die künstliche Intelligenz nur Aufgaben lösen kann die klar umgrenzt sind. Aber auch dort haben sich in den letzten Jahren große Erfolge eingestellt. Zu Unterscheiden sind dabei zwei Grundlegende Systeme der KI.

Die ersten 50 Jahre der KI-Forschung waren dominiert durch regelbasierte Systeme geprägt. Diese sind darauf ausgelegt das die KI einen gut ausgearbeiteten Satz von Regeln nutzt um eine Ausgabe zu erzeugen. Ein gutes Beispiel ist der Schachcomputer DeepBlue, die Regeln nach denen er den nächsten Zug wählt hat der Mensch bereits fest einprogrammiert. Die Hauptaufgabe des Computers war dann auf Grundlage dieser Regeln eine sehr große Datenbank an gespielten Schachpartien zu analysieren. Also der Vorteil sehr große Datenbestände innerhalb von Sekunden zu durchforsten gab dem Computer dann den Vorsprung vor dem Menschen. Die Algorithmen, die dann ein Endergebnis berechnen hat jedoch nur der Mensch entworfen.

Im Unterschied zu regelbasierten Systemen soll maschinelles Lernen dem Computer ermöglichen durch mathematische Techniken, selbständig Wissen aus Erfahrungen zu generieren. Am Beispiel einer KI, die auf Bildern Katzen und Hund zu unterscheiden vermag ist das gut darzustellen. Die KI optimiert selbständig ihre Trefferquote indem Sie ein Bild bewertet, dann eine Antwort erhält ob es richtig war und sich so mit jedem neuen Bild verbessert. Der Mensch gibt zwar eine grundlegende Architektur vor (Deep Learning und künstliche neuronale Netze), wie der Computer dann jedoch seine Fähigkeit entwickelt ist dem Lernprozess geschuldet, den der Computer dann selbständig durchläuft. Googles AlphaZero konnte unlängst einen beeindruckenden Erfolge erzielen in dem es den besten Starcraft (komplexes Computer-Strategiespiel) Spieler besiegen konnte. Das Können erlangte AlphaZero dabei nur durch Spiele gegen sich selbst.

Einen sehr interessanten Ansatz, den Bereichen der künstlichen Intelligenz eine Struktur zu geben, hat Professor Kristian J. Hammond von der Northwestern University erarbeitet: Das Periodensystem der künstlichen Intelligenz. Auch der Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V. – Bitkom – hat diese Arbeit als Grundlage für einen Leitfaden zur Gestaltung der KI-Digitalisierung genutzt.

Kristian Hammond betrachtet die künstliche Intelligenz als eine Kombination von Grundelementen. Drei dieser Grundelemente (KI-Element-Tripel), jeweils eines aus jeder Gruppe, ergeben dann einen typischen Anwendungsfall.