Künstliche Intelligenz (wissenschaftliche Definition)

KI definition

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Forschungsfeld bzw. Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Schaffung und dem Einsatz von Maschinen, die menschenähnliche Intelligenzfunktionen wie Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Verständnis von natürlicher Sprache ausführen können, beschäftigt.

Während die genaue Definition von KI je nach Kontext variieren kann, definiert das Handbook of Artificial Intelligence es als „ein System, das fähig ist, Aufgaben zu erfüllen, die, wenn sie von Menschen durchgeführt werden, Intelligenz erfordern würden“ (Barr & Feigenbaum, 1981). Diese Definition umfasst eine breite Palette von spezifischen Technologien, einschließlich maschinelles Lernen (ML), neuronale Netze, genetische Algorithmen und mehr.

Es gibt viele verschiedene Definitionen von Künstlicher Intelligenz (KI), abhängig von der jeweiligen Disziplin, dem Ziel oder Kontext. Hier sind einige verschiedene wissenschaftliche Definitionen von Künstlicher Intelligenz:

  1. Computerwissenschaftliche Definition: Der Computerwissenschaftler John McCarthy, oft als „Vater der KI“ bezeichnet, definierte KI als „die Wissenschaft und Technik, intelligente Maschinen zu schaffen, insbesondere intelligente Computerprogramme“ (McCarthy et al., 1955). In diesem Kontext wird KI oft als Studium von Algorithmen und Datenstrukturen verstanden, die es Computern ermöglichen, menschenähnliche Denkfähigkeiten zu simulieren.
  2. Kognitionspsychologische Definition: Aus einer kognitionspsychologischen Perspektive könnte KI als der Versuch definiert werden, die menschliche Intelligenz und die zugrunde liegenden kognitiven Prozesse zu verstehen und nachzubilden (Russell & Norvig, 2009). Hier geht es nicht nur darum, intelligente Verhaltensweisen zu erzeugen, sondern auch darum, die inneren Mechanismen des Denkens und Lernens zu verstehen.
  3. Maschinelles Lernen Definition: In der Subdomäne des maschinellen Lernens (ML) wird KI oft als der Prozess definiert, bei dem Computermodelle auf der Grundlage von Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne menschliche Intervention zu treffen (Mitchell, 1997).
  4. Funktionalistische Definition: Hier wird KI als jedes System definiert, das Aufgaben ausführen kann, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden, unabhängig von der Art und Weise, wie es diese Aufgaben erfüllt (Poole & Mackworth, 2017). Diese Definition konzentriert sich auf das, was eine KI tut, und nicht auf das, wie sie es tut.

Darüber hinaus unterscheidet der Forschungsbericht „Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet“ von Michael Jordan (2018) zwischen „künstlicher Intelligenz“ und „intelligenten Infrastrukturen“. Er argumentiert, dass während KI sich darauf konzentriert, individuelle Aufgaben intelligent zu erledigen, intelligente Infrastrukturen auf die Integration von KI-Systemen in größere menschliche und technische Systeme abzielen, um einen breiteren gesellschaftlichen Nutzen zu erzielen.

In jüngerer Zeit haben die Forschungen von OpenAI, wie in „Language Models are Few-Shot Learners“ (Brown et al., 2020) beschrieben, gezeigt, dass KI durch den Einsatz von großen Sprachmodellen, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Aufgaben ohne spezifisches Training auszuführen, erhebliche Fortschritte erzielt hat.


Quellen:

  1. Barr, A., & Feigenbaum, E. A. (Eds.). (1981). Handbook of Artificial Intelligence. Stanford University Heuristic Programming Project.
  2. Jordan, M. I. (2018). Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet. Harvard Business Review.
  3. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., … Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. OpenAI.
  4. McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. (1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.
  5. Russell, S., & Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
  6. Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning.
  7. Poole, D., & Mackworth, A. (2017). Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents.


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