Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zu einem der derzeit wichtigsten Technologietrends und ist in vielen Lebensbereichen präsent – von Wirtschaft und Bildung bis hin zum Gesundheitswesen. Doch was genau ist künstliche Intelligenz und welche Arten von KI gibt es? Ein Verständnis der gängigen KI-Typen hilft uns, die Funktionsweise von KI zu erfassen und sie effektiv in der Praxis anzuwenden.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die Maschinen (insbesondere Computern) ermöglicht, ähnlich wie Menschen „zu lernen“ und „zu denken“. Anstatt Computer mit festen Anweisungen zu programmieren, nutzt KI Algorithmen des maschinellen Lernens, um eigenständig aus Daten zu lernen und die menschliche Intelligenz zu simulieren.

Dadurch können Computer Aufgaben übernehmen, die Denkprozesse erfordern, wie Problemanalyse, Sprachverständnis, Spracherkennung, Bilderkennung oder intelligente Entscheidungsfindung.

Um KI besser zu verstehen, wird sie üblicherweise auf zwei Hauptarten klassifiziert: (1) Klassifizierung nach Entwicklungsstand der Intelligenz (Grad der Intelligenz oder Fähigkeiten der KI im Vergleich zum Menschen) und (2) Klassifizierung nach Funktion und Ähnlichkeit zum Menschen (Arbeitsweise und Verhalten der KI im Vergleich zur menschlichen Intelligenz). Heute wollen wir gemeinsam mit INVIAI die einzelnen KI-Typen nach beiden Klassifikationen im Folgenden detailliert betrachten!

Klassifizierung der KI nach Entwicklungsstand (ANI, AGI, ASI)

Die erste Klassifizierung teilt KI in drei Haupttypen ein, basierend auf dem Intelligenzgrad und dem Fähigkeitsumfang des KI-Systems. Diese drei Typen sind schwache KI (Artificial Narrow Intelligence - ANI), starke KI (Artificial General Intelligence - AGI) und superintelligente KI (Artificial Super Intelligence - ASI).

Dabei ist schwache KI (oder enge KI) die einzige, die derzeit in der Praxis existiert, während starke KI und superintelligente KI noch Forschungs- oder Hypothesenstadien sind. Schauen wir uns die Merkmale der einzelnen Typen genauer an:

Enge künstliche Intelligenz (schwache KI – Artificial Narrow Intelligence)

Schwache KI (Narrow AI) sind KI-Systeme, die für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe oder einer begrenzten Anzahl spezifischer Aufgaben entwickelt wurden. Wichtig ist, dass diese KI nur in ihrem engen Anwendungsbereich intelligent ist, für den sie programmiert wurde, und keine Fähigkeit besitzt, darüber hinaus selbstständig zu lernen oder sich weiterzuentwickeln. Die meisten heutigen KI-Anwendungen gehören zur Kategorie der engen KI und sind tatsächlich die einzige weit verbreitete Form von KI.

Typische Beispiele für enge KI sind virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant – sie können Sprachbefehle entgegennehmen, um Wecker zu stellen, Informationen zu suchen oder Nachrichten zu senden, sind jedoch nicht in der Lage, Aufgaben außerhalb ihres programmierten Funktionsumfangs selbstständig auszuführen. Darüber hinaus findet sich schwache KI in vielen weiteren bekannten Anwendungen, darunter:

• Empfehlungssysteme auf Plattformen wie Netflix oder Spotify (Filme und Musikvorschläge basierend auf Nutzerpräferenzen).
• Automatisierte Chatbots, die Kundenanfragen per Text oder Sprache beantworten und einfache Dialoge simulieren.
• Autonome Fahrzeuge (wie Tesla-Elektroautos) und Industrieroboter – sie nutzen KI zur selbstständigen Steuerung, allerdings nur innerhalb vorher definierter Szenarien.
• Bilderkennung, Gesichtserkennung und Spracherkennung – beispielsweise Gesichtserkennung zum Entsperren von Smartphones oder Sprachübersetzung (Google Übersetzer).

Diese Anwendungen zeigen, dass enge KI heute allgegenwärtig ist und in vielen Bereichen menschliche Fähigkeiten in spezifischen Aufgaben übertrifft (z. B. kann KI große Datenmengen schneller analysieren als Menschen). Allerdings besitzt enge KI keine allgemeine Intelligenz, sie kann sich nicht selbst bewusst sein oder außerhalb ihres Fachgebiets eigenständig lernen.

Allgemeine künstliche Intelligenz (starke KI – Artificial General Intelligence)

Starke KI (General AI) bezeichnet eine künstliche Intelligenz mit menschenähnlichen Fähigkeiten in allen intellektuellen Bereichen. Das bedeutet, ein starkes KI-System kann eigenständig verstehen, lernen und jede intellektuelle Aufgabe ausführen, die ein Mensch bewältigen kann. Es besitzt die Fähigkeit zu unabhängigem Denken, Kreativität und kann sich flexibel an völlig neue Situationen anpassen.

Dies ist das ultimative Ziel der KI-Forschung – eine Maschine zu schaffen, die Bewusstsein und allgemeine Intelligenz ähnlich dem menschlichen Gehirn besitzt.

Derzeit existiert starke KI nur theoretisch. Es gibt kein KI-System, das den Status einer echten AGI erreicht hat. Die Entwicklung starker KI erfordert bahnbrechende Fortschritte in der Wissenschaft, insbesondere bei der Nachbildung menschlichen Denkens und Lernens. Anders gesagt, wir wissen noch nicht genau, wie man Maschinen Selbstbewusstsein und flexible Intelligenz wie beim Menschen beibringt.

Einige moderne KI-Modelle (wie große Sprachmodelle wie GPT) zeigen Ansätze allgemeiner Intelligenz, sind aber im Kern weiterhin enge KI, die für eine bestimmte Aufgabe (z. B. Textverständnis und -erzeugung) trainiert wurden und noch keine echte starke KI darstellen.

Superintelligente künstliche Intelligenz (Super-KI – Artificial Super Intelligence)

Super-KI (Super AI) bezeichnet eine künstliche Intelligenz, die die menschlichen Fähigkeiten in allen Bereichen weit übertrifft. Ein Super-KI-System kann nicht nur alles tun, was Menschen können, sondern viel besser, schneller, intelligenter und präziser sein – in allen Bereichen.

Super-KI kann sich selbstständig weiterentwickeln, verbessern und sogar Entscheidungen und Lösungen finden, die Menschen nie in Betracht gezogen haben. Dies gilt als höchste Entwicklungsstufe der KI, bei der Maschinen eine überlegene Intelligenz erreichen.

Derzeit existiert Super-KI nur in der Vorstellung und als Hypothese – wir haben noch kein solches System entwickelt.

Viele Experten sind der Meinung, dass die Erreichung von Super-KI noch weit entfernt oder unsicher ist. Gleichzeitig wirft die Vorstellung von Superintelligenz viele ethische und sicherheitsrelevante Fragen auf: Wenn Maschinen eines Tages intelligenter als Menschen sind, könnten sie die Kontrolle übernehmen oder Risiken für die Menschheit darstellen? Diese ethischen und sicherheitsrelevanten Aspekte der Super-KI sind Gegenstand intensiver Diskussionen.

Dennoch forschen Wissenschaftler weiterhin an diesem Ziel, da sie glauben, dass Super-KI, wenn sie gut kontrolliert wird, helfen kann, die größten Herausforderungen der Menschheit in der Zukunft zu lösen.

(Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir derzeit nur schwache (enge) KI erreicht haben – spezialisierte KI-Systeme für einzelne Aufgaben. Starke KI wird erforscht und Super-KI bleibt Zukunftsmusik. Im Folgenden betrachten wir eine andere Klassifikation, die KI nach Verhalten und dem Grad der „Intelligenz“ in der Funktionsweise einteilt.)

Klassifizierung der KI nach Funktion (Reactive, Limited Memory, Theory of Mind, Self-Aware)

Die zweite Klassifizierung konzentriert sich auf die Arbeitsweise und das Maß an „Verständnis“ der KI im Vergleich zum Menschen. Nach dieser Methode wird KI in vier Typen eingeteilt, geordnet vom niedrigsten bis zum höchsten Niveau: Reaktive Maschinen (Reactive Machines), KI mit begrenztem Gedächtnis (Limited Memory), Theorie des Geistes (Theory of Mind) und Selbstbewusste KI (Self-Aware).

Jeder Typ repräsentiert eine Entwicklungsstufe, in der KI die menschliche Wahrnehmung und Interaktion nachahmt. Im Folgenden die Details:

Reaktive KI-Technologie (Reactive Machine)

Dies ist die einfachste Stufe der künstlichen Intelligenz. Reaktive KI sind Systeme, die nur auf aktuelle Situationen reagieren können, basierend auf ihren Programmanweisungen, und keine Fähigkeit besitzen, Erfahrungen aus der Vergangenheit zu speichern. Anders gesagt, sie haben kein Gedächtnis und können keine Erfahrungen nutzen, um zukünftige Entscheidungen zu beeinflussen.

Ein klassisches Beispiel für reaktive KI sind Schachprogramme. Computer wie Deep Blue können die aktuelle Brettsituation analysieren und den besten Zug anhand von Algorithmen auswählen, „erinnern“ sich jedoch nicht an frühere Partien oder lernen daraus; jede Partie beginnt für sie wie eine neue Reaktion.

Trotzdem kann reaktive KI in ihrem Aufgabenbereich sehr leistungsfähig sein – tatsächlich haben Computer bereits Weltmeister im Schach besiegt, was die überlegene Rechenleistung in engen Anwendungsbereichen zeigt.

Typisch für reaktive KI sind schnelle Reaktionszeiten und vorhersehbares Verhalten. Der größte Nachteil ist jedoch die fehlende Lernfähigkeit: Wenn sich die Umgebung oder Regeln ändern, kann das System nicht adaptieren.

Heute wird reaktive KI häufig in automatisierten Systemen eingesetzt, die sofortige und einfache Reaktionen erfordern, beispielsweise in Steuerungen von Industrieanlagen mit festen Bedingungen.

KI mit begrenztem Gedächtnis (Limited Memory)

KI mit begrenztem Gedächtnis ist die nächste Stufe, bei der das KI-System eine begrenzte Menge vergangener Informationen speichern und nutzen kann, um Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zur rein reaktiven KI kann diese Art von KI aus historischen Daten lernen (wenn auch nur eingeschränkt), um zukünftige Reaktionen zu verbessern.

Die meisten modernen maschinellen Lernmodelle gehören zu dieser Kategorie, da sie auf vorhandenen Datensätzen trainiert werden und gelerntes Wissen nutzen, um Vorhersagen zu treffen.

Ein typisches Beispiel für KI mit begrenztem Gedächtnis ist die Technologie autonomer Fahrzeuge. Selbstfahrende Autos sammeln Daten von Sensoren (Kameras, Radar etc.) über die Umgebung und speichern temporär wichtige Informationen (z. B. Position anderer Fahrzeuge oder Hindernisse), um sicher zu beschleunigen, bremsen oder lenken.

Obwohl das Fahrzeug nicht alles, was es je gesehen hat, dauerhaft speichert, aktualisiert es kontinuierlich neue Informationen und nutzt ein „Kurzzeitgedächtnis“, um Situationen zu bewältigen – das ist charakteristisch für KI mit begrenztem Gedächtnis.

Viele heutige enge KI-Anwendungen gehören tatsächlich zu dieser Gruppe mit begrenztem Gedächtnis. Beispielsweise funktionieren Gesichtserkennungssysteme durch Lernen aus großen Bilddatenmengen (Trainingsgedächtnis) und speichern dann charakteristische Merkmale, um neue Bilder zu vergleichen und Personen zu identifizieren.

Virtuelle Assistenten oder intelligente Chatbots basieren ebenfalls auf trainierten Modellen und können sich an den Kontext kurzer Gespräche erinnern (z. B. Ihre vorherige Frage), um natürlicher zu antworten. Insgesamt macht KI mit begrenztem Gedächtnis den Großteil der heutigen KI-Systeme aus und bietet bessere Leistung als rein reaktive KI, da sie vergangene Daten nutzt, aber noch kein vollständiges Selbstbewusstsein besitzt.

Theorie des Geistes (Theory of Mind)

„Theorie des Geistes“ in der KI ist keine konkrete Technologie, sondern ein Konzept, das eine Stufe der künstlichen Intelligenz beschreibt, die Menschen auf einer tieferen Ebene verstehen kann. Der Begriff stammt aus der Psychologie und bezeichnet die Fähigkeit zu erkennen, dass andere Menschen eigene Gefühle, Gedanken, Überzeugungen und Absichten haben. Eine KI mit Theory of Mind könnte den mentalen Zustand von Menschen oder anderen Wesen erkennen und einschätzen, wenn sie interagiert.

Stellen Sie sich einen Roboter vor, der erkennt, ob Sie glücklich oder traurig sind, basierend auf Ihrem Gesichtsausdruck und Ihrer Stimme, und sein Verhalten entsprechend anpasst – das ist das Ziel der KI mit Theorie des Geistes. Auf dieser Stufe verarbeitet KI nicht nur Daten mechanisch, sondern muss Emotionen und Motivationen des Gegenübers verstehen. Dies ermöglicht der KI, sozial zu interagieren und virtuelle Assistenten oder Roboter zu schaffen, die Empathie zeigen und angemessen reagieren wie echte Menschen.

Derzeit befindet sich KI mit Theorie des Geistes noch in der Forschungsphase. Einige Systeme integrieren bereits Emotionserkennung (z. B. Erkennung von Ärger in der Stimme oder Traurigkeit im Gesicht), aber eine vollständige Theory of Mind ist noch weit entfernt. Dies ist ein notwendiger Schritt hin zur starken KI, denn um menschenähnliche Intelligenz zu erreichen, muss eine Maschine auch Menschen verstehen.

KI-Forscher experimentieren weiterhin damit, Maschinen nicht-datenbasierte Faktoren wie Emotionen und Kultur beizubringen – eine große Herausforderung in diesem Bereich.

Selbstbewusste KI (Self-Aware AI)

Dies ist die höchste Stufe und zugleich das größte Ziel im Bereich der KI: Maschinen zu schaffen, die ein Bewusstsein für sich selbst besitzen. Selbstbewusste KI bedeutet, dass das System nicht nur die Welt um sich herum versteht, sondern auch sich selbst als eigenständiges Wesen erkennt, ein Selbstbewusstsein besitzt und seinen eigenen Zustand ähnlich wie ein Mensch wahrnimmt.

Derzeit existiert selbstbewusste KI noch nicht; sie ist reine Theorie. Um eine Maschine auf dieses Niveau zu bringen, müsste man nicht nur Intelligenz, sondern auch die „Seele“ des Menschen kopieren – etwas, das wir selbst noch nicht vollständig verstehen. Sollte selbstbewusste KI eines Tages Realität werden, wäre das ein Meilenstein für die Menschheit, aber auch verbunden mit zahlreichen ethischen Fragestellungen.

Zum Beispiel: Würde eine selbstbewusste KI als „lebendes Wesen“ mit Rechten gelten? Wenn sie Gefühle hat, tragen wir dann eine moralische Verantwortung ihr gegenüber wie bei Menschen? Und vor allem: Was passiert, wenn künstliche Intelligenz ein Bewusstsein entwickelt, das dem Menschen überlegen ist – würde sie dann noch Befehle befolgen oder eigene Ziele verfolgen?

Diese Fragen sind bislang unbeantwortet. Daher bleibt selbstbewusste KI vorerst ein Thema für Science-Fiction-Bücher und Filme.

Dennoch hilft die Forschung in diesem Bereich, unser Verständnis von Bewusstsein und Intelligenz zu vertiefen und dadurch intelligentere KI-Systeme auf niedrigeren Stufen zu entwickeln. Die Zukunft der selbstbewussten KI mag noch fern sein, doch sie ist das ultimative Ziel auf dem Entwicklungsweg der KI für die Menschheit.

Man sieht also, dass die heute gängigen Arten künstlicher Intelligenz hauptsächlich enge (schwache) KI sind – intelligente Systeme, die auf eine oder mehrere spezifische Aufgaben spezialisiert sind. Virtuelle Assistenten, Chatbots, autonome Fahrzeuge, Empfehlungssysteme und Spracherkennung sind allesamt Ergebnisse hochentwickelter enger KI.

Dagegen befinden sich starke KI und höhere Stufen wie Theorie des Geistes oder selbstbewusste KI noch in der Zukunft und erfordern weitere Jahre (oder sogar Jahrzehnte) intensiver Forschung. Trotz der Herausforderungen verspricht der stetige Fortschritt der KI, neue Horizonte für Wissenschaft und menschliches Leben zu eröffnen.

Ein klares Verständnis der verschiedenen KI-Typen hilft uns, den aktuellen Stand dieser Technologie richtig einzuschätzen und ihre zukünftigen Entwicklungsmöglichkeiten zu erkennen, um KI sicher und effektiv im Alltag und Beruf einzusetzen.

Zusammenfassend macht künstliche Intelligenz enorme Fortschritte und wird immer enger mit dem Menschen verbunden. Die Einteilung der KI in verschiedene Stufen und Typen ermöglicht es uns, die Wesensmerkmale jeder Technologie zu verstehen, ihre Stärken optimal zu nutzen und uns auf die Zukunft vorzubereiten, wenn fortschrittlichere KI-Formen entstehen.

Mit der rasanten Entwicklung der Computerwissenschaften ist es gut möglich, dass wir in naher Zukunft starke KI oder sogar superintelligente KI erleben – etwas, das heute noch reine Fantasie ist. Sicher ist, dass KI weiterhin ein Schlüsselbereich sein wird, der die Zukunft der menschlichen Gesellschaft prägt, und es ist äußerst wichtig, sie schon jetzt richtig zu verstehen.