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Die Evolution der KI: Meilensteine, Herausforderungen und die Zukunft
Weiterbildung / 24. Mai 2024
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Moritz Strube ist ein Experte und Praktiker mit 25 Jahren Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz und Data Science. Er ist aktuell CTO des KI-Startups InspectifAI und war vorher CTO und Mitgründer verschiedener Tech-Startups. Er hat Mathematik, VWL und BWL studiert. Seit 7 Jahren ist Moritz Dozent an der Frankfurt School für Künstliche Intelligenz und Data Science und hat Hunderten von Kursteilnehmern erfolgreich grundlegende Konzepte der KI vermittelt.

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Das Ziel der Künstlichen Intelligenz (KI) als Teilgebiet der Informatik ist es, Systeme zu schaffen, die Aufgaben ausführen können, für die menschliche Intelligenz erforderlich wäre. Dies umfasst eine breite Palette von Fähigkeiten wie Lernen, Schlussfolgern, Problemlösen, Wahrnehmung und das Verstehen natürlicher Sprache. Das ultimative Ziel ist die Entwicklung von Maschinen, die autonom agieren, sich an neue Situationen anpassen und komplexe Aufgaben auf eine Art und Weise ausführen können, die dem menschlichen Handeln ähnelt.

Von KI-Wintern zu Deep-Learning-Durchbrüchen

Die KI hat verschiedene Phasen durchlaufen, die von unterschiedlichen Ansätzen und Perioden nachlassender Interessen und Investitionen, bekannt als „KI-Winter“, geprägt waren. Von den Anfängen in den 1950er und 1960er Jahren, über die goldenen Jahre der 1960er und 1970er, bis hin zum Aufkommen des maschinellen Lernens in den 1980er und 1990er Jahren, hat die KI-Entwicklung bedeutende Wendepunkte erlebt. Insbesondere die Ära der großen Datenmengen und des Deep Learnings seit den 2000er Jahren hat dank der Verfügbarkeit großer Datensätze und signifikanter Fortschritte in den Methoden und der Rechenleistung, insbesondere durch GPUs, Durchbrüche im Deep Learning ermöglicht. Dies führte zu beispiellosen Fortschritten in Bereichen wie Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung und autonomen Fahrzeugen.

Deep Learning (DL) hat sich nach einer Reihe bahnbrechender Erfolge, insbesondere nach dem Triumph von AlexNet im Jahr 2012, zum dominanten Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt. Der Erfolg von AlexNet und die darauf folgenden Entwicklungen haben zu bedeutenden Fortschritten in verschiedenen Bereichen geführt, von verbesserten Architekturen für Computer Vision bis hin zur Anwendung in andere Domänen wie der natürlichen Sprachverarbeitung und generativen Modellen.

Trotz der weitreichenden Fähigkeiten und bahnbrechenden Anwendungen von Deep Learning in verschiedenen Bereichen stehen diese Technologien vor mehreren Herausforderungen und Einschränkungen. Diese umfassen Abhängigkeiten von großen Datensätzen, hohe Rechenkosten, mangelnde Interpretierbarkeit und Transparenz, Probleme bei der Generalisierung, Bias und Fairness, Overfitting, Anfälligkeit für Angriffe, Energieverbrauch, regulatorische und ethische Bedenken, sowie Herausforderungen bei der Skalierbarkeit und Robustheit der Modelle.

Die gesamte Branche ist aktiv daran beteiligt, diese Herausforderungen anzugehen, indem sie immense Ressourcen und innovative Bemühungen widmet, um die Grenzen weiter zu verschieben. Allerdings stehen im Hinblick auf die breitere Vision der KI grundlegendere Probleme mit Deep Learning im Raum. Yann LeCun, der für seine Arbeiten an Deep Learning 2018 den Turing-Preis erhielt, hat kürzlich darauf hingewiesen, dass große Sprachmodelle nicht die Fähigkeiten von Wahrnehmung, Gedächtnis, Schlussfolgern oder Handlung generieren besitzen, die für intelligente Systeme erforderlich sind.

Herausforderungen und die Suche nach menschenähnlicher Intelligenz in der KI-Forschung

Diese Kritik unterstreicht signifikante Grenzen aktueller Modelle im Vergleich zu den breiteren Zielen der KI-Forschung, künstliche Agenten zu schaffen, die Aufgaben mit menschenähnlicher Intelligenz ausführen können. Um diese Lücke zu schließen, könnte zukünftige Forschung darauf abzielen, KI-Systeme zu entwickeln, die wahrnehmen, sich erinnern, schlussfolgern und in der Welt handeln können – über Mustererkennung und Textgenerierung hinaus, hin zu einer ganzheitlicheren Form der Intelligenz. Dies könnte die Integration von LLMs mit anderen KI-Technologien, wie Robotersystemen, die mit der physischen Welt interagieren, oder KI-Systemen mit ausgefeilteren Formen des Schlussfolgerns und der Fähigkeit der Problemlösung, beinhalten.

Insgesamt zeigt die Entwicklung und der aktuelle Stand der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des Deep Learnings, sowohl beeindruckende Erfolge als auch bedeutende Herausforderungen. Während Deep Learning in der Lage ist, komplexe Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu meistern und bahnbrechende Fortschritte in der Technologie voranzutreiben, werden die fundamentalen Grenzen dieser Technologien im Kontext der breiteren Vision von Künstlicher Intelligenz und dem Streben nach Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) deutlich. Die Einschränkungen hinsichtlich Verständnisses, Gedächtnis, Schlussfolgerung und der Fähigkeit, autonom in der physischen Welt zu handeln, betonen die Kluft zwischen der aktuellen KI-Fähigkeit und dem menschlichen Intelligenzniveau.

Um diese Lücke zu schließen und sich der Vision einer KI anzunähern, die tatsächlich intelligent und autonom agieren kann, erfordert es innovative Durchbrüche, die über die heutigen Ansätze des Deep Learnings hinausgehen. Die Zukunft der KI-Forschung liegt möglicherweise in der Entwicklung neuer Paradigmen[2], die eine tiefere Integration kognitiver Fähigkeiten, eine bessere Generalisierung über verschiedene Domänen und eine echte Interaktion mit der Umwelt ermöglichen. Trotz der Herausforderungen bleibt die KI ein faszinierendes und dynamisches Forschungsfeld, dessen Potenzial und Grenzen weiterhin aktiv erkundet und erweitert werden.

 

[1] Dies ist die gekürzte und übersetzte Version des Artikels „Challenges for and limitations of Deep Learning“, der hier veröffentlicht wurde: https://open.substack.com/pub/moritzstrube/p/challenges-for-and-limitations-of

 

[2] Verses hat kürzlich in einem offenen Brief an OpenAI bekannt gegeben, dass sie den notwendigen Durchbruch geschafft haben: https://www.verses.ai/press-2/verses-identifies-new-path-to-agi-and-extends-invitation-to-openai-for-collaboration-via-open-letter

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