Wie funktioniert künstliche Intelligenz?
Es gibt heute verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz (KI). Es ist eine schwierige Frage, wie man überhaupt eine künstliche Intelligenz nennt und was man bloß ein Softwareprogramm nennt. In der Software gibt es eine Tendenz, dass etwas, das früher als "KI" bezeichnet wurde und sich in den technologischen Hintergrund einfügt, nicht mehr als KI bezeichnet wird. Die Programmierer der 1950er Jahre könnten zahlreiche eingebettete Software in unserer Welt als "künstliche Intelligenz" bezeichnen - zum Beispiel den Mikrochip in Ihrem Auto, der die Kraftstoffeinspritzung reguliert, oder die Datenbank im Supermarkt, in der Aufzeichnungen aller Verkäufe gespeichert sind, oder die Google-Suchmaschine.
Das Gebiet, das sich "Künstliche Intelligenz" nennt, unterscheidet sich jedoch tendenziell geringfügig von der viel größeren Gruppe der "Softwareentwickler im Allgemeinen". KI-Forscher tendieren dazu, komplexere, anpassungsfähigere, fähigere oder sogar vage menschenähnliche Formen von Software zu betrachten. Fachkräfte für künstliche Intelligenz sind in der Regel auch interdisziplinär und in Bereichen der Wissenschaft und Mathematik versiert, die dem typischen Programmierer fremd sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: formale Statistik, Neurowissenschaften, Evolutionspsychologie, maschinelles Lernen und Entscheidungstheorie.
Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz gibt es zwei Hauptlager: die Neats und die Scruffies. Die Abteilung hat praktisch gehalten, seit AI 1956 als Feld gegründet wurde. Die Neats sind Verfechter formaler Methoden wie der angewandten Statistik. Sie möchten, dass ihre Programme gut organisiert, nachweislich solide, auf konkreten Theorien basierend und frei editierbar sind. Die Trottel mögen chaotische Ansätze wie adaptive neuronale Netze und betrachten sich als Hacker, die alles zusammenwerfen, solange es zu funktionieren scheint. Beide Ansätze hatten in der Vergangenheit beeindruckende Erfolge, und es gibt auch Hybriden beider Themen.
Alle Entwürfe für künstliche Intelligenz sind zumindest oberflächlich vom menschlichen Gehirn inspiriert, da es bei künstlicher Intelligenz per definitionem darum geht, einen Aspekt der Intelligenz nachzuahmen. AIs müssen Konzepte der Dinge erstellen, die sie manipulieren oder mit denen sie arbeiten, und diese Konzepte als Datenblöcke speichern. Manchmal sind diese Blöcke dynamisch und werden häufig aktualisiert, manchmal sind sie statisch. Im Allgemeinen befasst sich eine KI damit, Beziehungen zwischen Daten auszunutzen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Ziele werden häufig auf der Grundlage des Nutzens zugewiesen. Wenn ein KI-System mit einem Ziel konfrontiert wird, kann es Unterziele generieren und diese Unterziele anhand ihres vorhergesagten Beitrags zum primären Ziel mit Nutzwerten versehen. Die KI verfolgt weitere Unterziele, bis das primäre Ziel erreicht ist. Dann ist es frei, zu einem neuen (aber häufig ähnlichen) Hauptziel überzugehen. Was sich bei KI stark unterscheidet, ist die Art und Weise, wie all diese Dynamiken implementiert werden.