KI mal differenziert

schwache_starke_KI

Die KI lässt sich in zwei Arten differenzieren. Zu einen gibt es die schwache KI (engl. weak AI), zum anderen aber auch die starke KI (engl. strong AI). Die schwache KI legt ihren Fokus auf die Lösung konkreter Anwendungsprobleme.  Bei der starken KI hingegen, möchte man bei einem System eine allgemeine Intelligenz schaffen, die der des Menschen ähnelt oder sogar noch übertrifft. Grundsätzlich kann man sagen, dass die schwache KI die Intelligenz nur simuliert, während die starke KI als echte Intelligenz interpretiert werden kann. Im Folgendem wird dargestellt, in welchen Anwendungsbereichen die KI auf beide Arten eingesetzt werden kann

Schwache KIStarke KI
ExpertensystemeLogisches Denken
NavigationssystemeEntscheidungsfähigkeit auch bei Unsicherheiten
SpracherkennungPlanungsfähigkeit
ZeichenerkennungLernfähigkeit
Korrekturvorschläge bei SuchenKommunikation in natürlicher Sprache
Automatisierte ÜbersetzungenKombinieren aller Fähigkeiten zur Erreichung eins übergeordneten Ziels
Schwache KI vs Starke KI

Einige Wissenschaftler und Philosophen sind der Meinung, dass ein KI-System noch so intelligent scheinen kann, es doch trotzdem eine schwache KI sei. Sie behaupten, dass die menschliche Intelligenz grundsätzlich nicht durch ein Computer Programm simuliert werden kann.

Wie oben bereits genannt ist die starke KI die Art von künstlicher Intelligenz, welche dieselben intellektuellen Verfahren wie der Mensch vorzeigt, oder die eines Menschen sogar übertrifft. Seit der Entwicklung der KI, ist diese Vision das Ziel aller KI-Forschungen. Dieses Ziel in der nahen Zukunft zu erreichen, bleibt jedoch mittlerweile fast unrealistisch. Häufig wird die starke KI in Science-Fiction Filmen oder Literaturen genutzt.

Quelle: http://www.informatik.uni-oldenburg.de/~iug08/ki/Grundlagen_Starke_KI_vs._Schwache_KI.html

Autor: sepideh

Sepideh Ataie, geboren 1995, schreibt aktuell an ihrer Masterthesis im Bereich Machine Learning, im Studiengang Business Application Architectures, Fakultät Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Furtwangen University. Nach ihrem B. Sc. Abschluss im Studiengang WirtschaftsNetze (eBusiness) wollte sie ihr technisches Wissen erweitern, wie auch die grundlegenden Kenntnisse in vielen Themenbereichen der IT, mit Hilfe vom Masterstudiengang (BAM) vertiefen. Nebenbei arbeitet sie als IT-Beraterin in einer Unternehmensberatung in Zürich, wo sie ihr theoretisches IT Wissen aus dem Studium gezielt auch in die Praxis umsetzen kann. Sepideh schreibt in Mupples über Machine Learning and its use in Business Firms (Opportunities and Challenges)

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