Kein Tag, ohne dass das Thema KI in den Nachrichten ist. Aber auch wenn es Leute gibt, die dass alles für Müll halten (habe ich so gelesen) oder für eine vorübergehenden Hype, so muss man doch eher KI für ein Thema halten, welches unsere Welt in den nächsten 10 Jahren (oder schneller) völlig umkrempeln wird. Das könnte eine Veränderung sein, welche größer und schneller ist als die Erfindung der Dampfmaschine. Wer ein bisschen näher dran ist, der kann erahnen, dass das einiges kommen wird.
Aber was ist künstliche Intelligenz überhaupt?
Künstliche Intelligenz (KI) allgemein bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu lösen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Problemlösung, Lernen, Sprachverarbeitung, Wahrnehmung und sogar Entscheidungsfindung. Ursprünglich ein Konzept aus der Informatik, hat sich KI mittlerweile zu einem interdisziplinären Forschungsfeld entwickelt, das auch Bereiche wie Neurowissenschaften, Psychologie und Mathematik umfasst. KI ist auch kein neues Thema, sondern etwas, mit dem man sich bereits seit Jahrzehnenten beschäftigt hat. Lange fehlte es aber an der Hardware und auch an der Software, das ist jetzt (zunehmend) anders.
KI-Systeme basieren auf Algorithmen, die Daten analysieren und Muster erkennen. Diese Muster werden genutzt, um Vorhersagen zu treffen oder Aktionen durchzuführen. Beispielsweise können Sprachassistenten wie Siri oder Alexa anhand von Nutzereingaben passende Antworten liefern, indem sie Muster in Sprache erkennen und Kontext berücksichtigen. Ein weiteres Beispiel sind medizinische Diagnosesysteme, die auf Basis von Bilddaten Krankheiten erkennen können. KI ist heute in vielen Bereichen präsent – von der Medizin bis hin zu autonomen Fahrzeugen – und beeinflusst unser Leben zunehmend, auch wenn man es nicht zwingend immer bewusst mitbekommt.
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?
Im Kern stützt sich KI auf maschinelles Lernen, eine Methode, bei der Algorithmen aus Daten lernen, anstatt explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird oft in drei Kategorien unterteilt:
Überwachtes Lernen: Hierbei werden Algorithmen mit beschrifteten Daten trainiert. So kann ein Modell beispielsweise lernen, Bilder von Katzen und Hunden zu unterscheiden, indem es mit Tausenden korrekt beschrifteter Bilder gefüttert wird.
Unüberwachtes Lernen: Hier arbeitet der Algorithmus dann mit unbeschrifteten Daten und sucht selbständig nach Mustern oder Strukturen, wie Clusterbildung oder Anomalieerkennung.
Bestärkendes Lernen: Der Algorithmus lernt hierbei durch Belohnungen und Strafen in einer simulierten Umgebung, wie z. B. beim Training von Robotern oder beim Spielen von Strategiespielen. Angeblich soll das neue OpenAI o3-Modell auf diese Weise einen signifikanten Durchbruch erfahren haben, was uns das Jahr 2025 dann zeigen könnte.
Ein entscheidender Bestandteil vieler moderner KI-Anwendungen sind dabei neuronale Netzwerke, die der Struktur des menschlichen Gehirns ähneln. Solche Netzwerke bestehen aus Schichten von „Neuronen“, die miteinander verbunden sind und Informationen verarbeiten. Besonders leistungsfähig sind tiefe neuronale Netzwerke („Deep Learning“), die durch mehrere Schichten komplexe Muster erkennen und lernen können. Zum Beispiel können solche Netzwerke Gesichter auf Fotos erkennen oder Sprache in Echtzeit übersetzen.
Was ist denn nun der Unterschied zwischen KI und Sprachmodell?
KI ist ein breit gefächertes Feld, das unterschiedliche Technologien umfassen kann, während Sprachmodelle eine spezifische Anwendung innerhalb der KI darstellen., also ein Teilbereich des Gebiets. Sprachmodelle wie Gemini, GPT-3 oder GPT-4 und andere sind darauf ausgelegt, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf einer speziellen Art von neuronalen Netzwerken, den sogenannten Transformer-Modellen und werden mit riesigen Datenmengen trainiert.
Der Hauptunterschied liegt dabei vor allem Anwendungsbereich:
KI allgemein umfasst eine Vielzahl von Anwendungen wie Bildverarbeitung, Robotik, Entscheidungsfindung und vieles mehr während Sprachmodelle spezialisiert auf Aufgaben wie Übersetzung, Textzusammenfassung oder Dialogführung sind.
Natürliche Sprache ist besonders herausfordernd, da sie stark vom Kontext abhängt und oft mehrdeutig ist. Ein einzelnes Wort kann in Abhängigkeit vom Rest des Satzes eine ganz eigene Bedeutung haben. Was für Menschen in der Regel kein großes Problen darstellt, dass muss ein Sprachmodelle erstmal lernen. Dazu analysiert es Muster in Texten, um plausibel klingende Antworten zu generieren. Dennoch besitzt ein Sprachmodell keine „echte“ Intelligenz oder ein Verständnis im menschlichen Sinne, auch wenn man dies mitunter bei der Nutzung durchaus anders empfinden kann. Ihre „Intelligenz“ beschränkt sich darauf, statistische Muster in Textdaten zu erkennen. Aber weiß man es genau, wo Intelligenz anfängt?
Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen KI und dem menschlichen Gehirn
Obwohl Künstliche Intelligenz und das menschliche Gehirn oft miteinander verglichen werden, gibt es wesentliche Unterschiede:
Gemeinsamkeiten gibt es bei der Mustererkennung. Sowohl KI als auch unser Gehirn können komplexe Muster in Daten erkennen und darauf basierend Entscheidungen treffen. Sowohl KI als auch das Gehirn lernen aus Erfahrungen bzw. Daten. Dabei dienen Trainingsdaten bei KI-Modellen und sensorische Eindrücke beim Gehirn als Grundlage.
Es gibt aber auch Unterschiede zwischen KI und Gehirn. Während neuronale Netzwerke der KI lose auf den biologischen Neuronen basieren, sind sie doch im Vergleich zum Gehirn (noch) stark vereinfacht. Das menschliche Gehirn ist mit etwa 86 Milliarden Neuronen unvergleichlich komplexer. Aber wer weiß, was eines Tages ist.
Das Gehirn ist außerordentlich anpassungsfähig und kann auf völlig neue Situationen reagieren. KI ist dagegen bislang eher auf spezifische Aufgaben trainiert und außerhalb dieses Bereichs oft ineffektiv.
Das menschliche Gehirn hat ein Bewusstsein, Gefühle und subjektive Erfahrungen. KI verfügt nicht über ein Selbstbewusstsein oder Gefühlsleben. Einschränkend würde ich hier einfügen, dass ich bis zum heutigen Tag sehr viele Beschreibungen gelesen habe, was ein Bewusstsein ist, aber keine wirkliche Erklärung. Da wir nicht in der Lage sind, das Vorhandensein unseres eigenen Bewusstseins zu erklären, sollte man vielleicht bei diesem Thema vorsichtig sein.
Unser Das Gehirn ist extrem effizient und benötigt im Durchschnitt nur 20 Watt Energie, während KI-Systeme oft enorme Rechenleistung und Energie verbrauchen. Dicker Pluspunkt für uns. Wir brauchen zumindest kein Atomkraftwerk, um diesen Text zu lesen oder zu schreiben
Was ist Bewusstsein?
Jetzt kommen wir nochmal zum Thema. Das ist, was ChatGPT zum Thema ausspuckt und da wir ja hier über KI und Sprachmodelle schrieben, sollte man ein solches ja auch mal mitreden lassen:
„Bewusstsein ist eines der am schwersten zu definierenden Konzepte der Wissenschaft, da es sowohl subjektiv als auch komplex ist. Allgemein wird es als die Fähigkeit verstanden, Erfahrungen zu haben und sich dieser Erfahrungen bewusst zu sein. Dazu gehört:
- Subjektive Wahrnehmung: Das Erleben von Empfindungen, Gedanken und Gefühlen. Jeder Mensch nimmt die Welt auf seine eigene, einzigartige Weise wahr.
- Selbstbewusstsein: Die Erkenntnis, dass man existiert, und die Fähigkeit, über sich selbst nachzudenken.
- Intentionalität: Die Fähigkeit, Gedanken und Aufmerksamkeit bewusst auf bestimmte Objekte oder Konzepte zu richten.
Das menschliche Bewusstsein wird durch komplexe Interaktionen zwischen Neuronen im Gehirn erzeugt. Zum Beispiel könnten Informationen aus verschiedenen Gehirnregionen in einem zentralen „Arbeitsbereich“ zusammengeführt werden, wie es die Global Workspace Theory beschreibt. Diese Integration ermöglicht es uns, Gedanken und Wahrnehmungen bewusst zu erleben.
Trotz erheblicher Fortschritte in den Neurowissenschaften ist der genaue Mechanismus, der Bewusstsein hervorbringt, noch weitgehend unverstanden. Manche Wissenschaftler vermuten, dass auch Quantenphänomene eine Rolle spielen könnten, während andere Bewusstsein als rein emergentes Phänomen sehen.
Im Vergleich dazu verfügt KI – zumindest in ihrer heutigen Form – nicht über Bewusstsein. Selbst die fortschrittlichsten Modelle wie Sprach-KIs oder autonome Systeme arbeiten ohne ein Gefühl der Selbsterkenntnis oder Empfindung. Sie können komplexe Aufgaben lösen, ohne jedoch „zu wissen“, dass sie diese Aufgaben lösen.“
Besser hätte ich es auch nicht sagen könne, kürzer vielleicht: Man versucht es irgendwie zu beschreiben/umschreiben, was Bewusstsein eigentlich ist, aber im Grunde hat man keine Idee :) Wissenschaftler geben mitunter ungern zu, dass sie keine wirkliche Ahnung haben.
Fassen wir zusammen
Künstliche Intelligenz ist ein faszinierendes und vielseitiges Feld, das unser Verständnis von Technologie und Intelligenz grundlegend verändert. KI ist dabei vor allem ein Werkzeug, das – richtig eingesetzt – das Potenzial hat, unser Leben erheblich zu verbessern.
Dennoch sollten wir uns stets der Unterschiede zwischen menschlicher Intelligenz und KI bewusst sein, insbesondere in Bezug auf Flexibilität, Bewusstsein und Verantwortung. Die Frage nach dem Bewusstsein bleibt weiterhin eine große wissenschaftliche Herausforderung, sowohl für die Erforschung des menschlichen Gehirns als auch für die Entwicklung möglicherweise bewusster Maschinen in der Zukunft.
Auch interessant für Dich: Robotik: Bauen eigener Roboter und erste Schritte in die Robotik
