Definition und Arten von KI

Wie wird Künstliche Intelligenz (KI) in der Veranstaltung definiert?

KI ist die maschinenbasierte Simulation menschenähnlichen Verhaltens. Entscheidend ist dabei die Außenperspektive eines Beobachters, der beurteilt, ob ein Verhalten als „menschenähnlich“ einzustufen ist.

Auf welche Bereiche bezieht sich das Kriterium der „Menschenähnlichkeit“?

Es umfasst sowohl das innere Verhalten (Kognition, Emotion, Motivation) als auch das äußere Verhalten (Konation/Handeln). Maschinen können den Menschen dabei vollständig oder nur partiell imitieren.

Was unterscheidet „Schwache KI“ (Narrow AI) von „Starker KI“ (AGI)?

• Schwache KI: Ist auf eine klar definierte Aufgabe spezialisiert (z. B. Bilderkennung, Schach), was dem heutigen Stand der Technik entspricht.

• Starke KI (AGI): Ein hypothetisches Konzept einer KI mit menschenähnlichem Bewusstsein und universellen Problemlösungsfähigkeiten.

Was versteht man unter den theoretischen Stufen „Superintelligenz“ und „Singularität“?

• Superintelligenz: Ein Zustand, in dem die KI den Menschen in allen Handlungsbereichen massiv übertrifft.

• Singularität: Der Zeitpunkt, an dem sich Technologien singulär aus sich selbst heraus beschleunigt weiterentwickeln und die Kontrolle durch den Menschen unmöglich wird.

Welche zwei grundlegenden Zielansätze werden bei der KI-Entwicklung unterschieden?

• Imitationsansatz: Die Maschine soll menschliches Verhalten inklusive Fehlern und Emotionen kopieren.

• Optimierungsansatz: Die Maschine agiert als rationaler Agent, um Ziele strikt logisch und effizient zu erreichen (Maximierung des Nettonutzens).

Was ist der Unterschied zwischen symbolischer und subsymbolischer KI?

• Symbolische KI (GOFAI): Arbeitet mit menschlicher Semantik und festen Regeln (Top-Down); Wissen wird explizit programmiert (z. B. Expertensysteme).

• Subsymbolische KI: Nutzt künstliche Neuronen und Gewichte (Bottom-Up); das System lernt Muster selbstständig aus riesigen Datenmengen (z. B. ChatGPT, AlexNet).

In welchen Rollen kann KI dem Menschen gegenübertreten?

• KI als Werkzeug (Augmented Intelligence): Sie ist den Zwecken des Menschen unterworfen und entwickelt keine eigenen Strategien.

• KI als Agent (Autonomous System): Sie trifft eigenständige Entscheidungen über Vorgehensweisen und ggf. Teilziele (Delegationsprinzip).

Wie grenzen sich Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) voneinander ab?

• Machine Learning: Algorithmen finden Muster in Daten, um Vorhersagen zu treffen; Paradigmenwechsel von „Regeln“ zu „Daten“.

• Deep Learning: Eine Teilmenge von ML, die mehrschichtige neuronale Netze nutzt, um Merkmale selbstständig aus Rohdaten (Pixel, Audio) zu extrahieren.

Was war das Hauptmerkmal von Expertensystemen der 1970er/80er Jahre?

Wissen wurde explizit durch Experten in Form von „WENN-DANN-Regeln“ kodiert. Diese Systeme versagten jedoch bei unbekannten Situationen, da sie nur die „Intelligenz des Programmierers“ abbildeten.