Claus Michael Sattler - Warum Künstliche Intelligenz nicht intelligent ist!
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen und wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, von der Medizin bis hin zur Finanzwelt, vom Journalisten bis zum Juristen. Doch trotz ihres Namens und ihrer weitreichenden Anwendungsmöglichkeiten gibt es Argumente dafür, dass KI nicht wirklich intelligent ist.
KI basiert auf Statistik und Stochastik
Ein grundlegendes Merkmal von KI ist ihre Abhängigkeit von statistischen Modellen und stochastischen Verfahren. Diese Modelle ermöglichen es Maschinen, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Doch diese Vorhersagen beruhen ausschließlich auf statistischen Wahrscheinlichkeiten und sind nicht das Ergebnis echten Verständnisses oder Bewusstseins.
Mangel an echtem Verständnis
Während KI in der Lage ist, komplexe Probleme zu lösen und menschenähnliche Verhaltensweisen zu imitieren, fehlt ihr ein tieferes Verständnis für die Welt um sie herum. Sie kann keine echten Bedeutungen hinter den Daten erfassen und hat kein Bewusstsein für den Kontext, in dem sie arbeitet.
Fehlen von Kreativität und emotionalem Verständnis
Eine der markantesten Eigenschaften menschlicher Intelligenz ist ihre Fähigkeit zur Kreativität und ihr emotionales Verständnis. KI-Systeme können zwar Muster erkennen und Lösungen generieren, aber sie sind nicht in der Lage, wirklich kreativ zu sein oder Emotionen zu verstehen. Alles, was sie tun, beruht auf vorprogrammierten Algorithmen.
Begrenzte Anpassungsfähigkeit
Während KI-Systeme lernen können und sich an neue Daten anpassen können, ist ihre Anpassungsfähigkeit begrenzt. Sie können nur das lernen, wofür sie programmiert wurden, und können sich nicht spontan auf neue Situationen einstellen oder abstrakte Konzepte verstehen.
Fazit
Trotz ihrer weitreichenden Anwendungsmöglichkeiten und ihrer Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, ist Künstliche Intelligenz nicht intelligent im eigentlichen Sinne des Wortes. Sie basiert auf statistischen Modellen und stochastischen Verfahren, die keine echte Intelligenz oder Verständnis der Welt um sie herum widerspiegeln.
Quellen
- Müller, V. C. (2019). „Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans.“ Farrar, Straus and Giroux.
- Marcus, G. (2018). „Deep Learning: A Critical Appraisal.“ arXiv preprint arXiv:1801.00631.
- Russell, S., & Norvig, P. (2016). „Artificial Intelligence: A Modern Approach.“ Pearson.
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