Autonome KI ist kein ferner Traum mehr. Bei der Entwicklung von Robotern, die für sich selbst denken können, wurden in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte erzielt. Mit Fortschritten beim maschinellen Lernen, der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision ist autonome KI Realität geworden. Von selbstfahrenden Autos bis hin zu Drohnen, die in komplexen Umgebungen navigieren können, verändern diese intelligenten Maschinen unsere Lebens- und Arbeitsweise.
Was ist autonome KI?
Autonome KI ist eine Maschine, die sich auf ein eingebautes Programm verlässt, um zu kommunizieren oder bestimmte Inhalte zu bedienen. Sie sorgt dafür, dass Fahrzeuge und andere Geräte längere Manöverabläufe autonom ohne menschliche Führung durchführen. Künstliche Intelligenz (KI) kann uns bereits bei vielen einfachen Aufgaben helfen. Autonome KI kann Dinge in der realen Welt ohne menschliches Zutun erledigen. Beispiele hierfür sind selbstfahrende Autos, Chatbots usw.
Der National Artificial Intelligence Act von 2020 erklärt künstliche Intelligenz (KI):
„Der Begriff ‚künstliche Intelligenz‘ bezeichnet ein maschinenbasiertes System, das für einen bestimmten Satz von Menschen definierter Ziele Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen treffen kann, die reale oder virtuelle Umgebungen beeinflussen.“
NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE ACT OF 2020
Selbstfahrende Autos sind das bekannteste Beispiel. Aber es gibt auch andere Bereiche, in denen Forscher KI einsetzen, um die Fähigkeiten von Fahrzeugen zu erforschen. Da die KI sprunghaft voranschreitet, könnte die selbstfahrende KI noch mehr Aufgaben übernehmen. Dazu gehören das Fliegen von Flugzeugen, die Auslieferung von Fracht und möglicherweise der Betrieb von Krankenwagen. Einige Forscher haben auch herausgefunden, dass autonome KI die Arbeit effizienter und sicherer erledigen kann als Menschen.
Autonome KI ist komplexer als erwartet. Die Forscher müssen mehr Schritt-für-Schritt-Strategien entwickeln und aufbauen, um mehr Algorithmen für mehr Aufgaben zu erhalten. Auf diese Weise können wir das Ziel erreichen, die Funktionalität zu erweitern. Wir können durch KI mehr Fähigkeiten erlangen als je zuvor.
Autonome KI erfordert strategisches Denken. Dieser Denkansatz umfasst viele verschiedene erfolgreiche Anwendungen von KI. Es gibt viele typische Beispiele. Beispiele sind das maschinelle Sehen oder Spracherkennungsalgorithmen. Sie alle konzentrieren sich auf einen bestimmten Moment in der Zeit. Außerdem können sie auf Datenbanken zugreifen und alle Daten finden, die sie benötigen. Soweit wir wissen, verwenden die meisten Anwendungen für maschinelles Lernen einen Trainingssatz mit fast allen möglichen Ergebnissen.
Diese autonomen KI-Operationen verlangen von uns, dass wir uns mögliche Ergebnisse vorstellen, die in der Zukunft auftreten können. Wir müssen die möglichen Probleme vorhersehen und die entsprechenden Maßnahmen ergreifen. Auf diese Weise können wir die Wahrscheinlichkeit von Gefahren verringern. Es kann auch die Geschwindigkeit der KI und andere Faktoren verbessern. Wir könnten diese KIs lernen lassen, Schach zu spielen. Schach zu spielen ist die beste Trainingsmethode für KI und Menschen.
Viele autonome Geräte sind zu guten Helfern für den Menschen geworden. Digitale Straßenkarten und Werkzeuge, die Tests bestehen, sind die besten Beispiele. Wir können sie nutzen, um die beste Route zu einem bestimmten Ort zu finden. Der Einsatz von Sonarsensoren und Kameras hilft Menschen, potenzielle Gefahren zu erkennen.
Die Geschichte der autonomen KI
Die Geschichte der autonomen KI reicht bis in die 1950er Jahre zurück, als das Konzept der künstlichen Intelligenz erstmals eingeführt wurde. Doch erst in den 1980er Jahren begannen autonome Roboter aufzukommen. Der erste autonome Roboter wurde 1985 von Rodney Brooks, Professor am MIT, entwickelt. Dieser Roboter namens Dschingis konnte mithilfe eines einfachen Regelwerks durch seine Umgebung navigieren und Hindernissen ausweichen. Seitdem hat sich die autonome KI weiterentwickelt, wobei Forscher immer komplexere Algorithmen und maschinelle Lerntechniken entwickelt haben, um diese Systeme zu trainieren. Heute wird autonome KI in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, von selbstfahrenden Autos bis hin zu Drohnen und medizinischen Geräten.
Dieses Video präsentiert die Ansichten von US-Außenminister Anthony Blinken zu künstlicher Intelligenz:
Wie funktioniert autonome künstliche Intelligenz?
Autonome künstliche Intelligenz ist für uns noch ein sehr neues Feld. Viele Forscher arbeiten daran, ihre Algorithmen zu verfeinern und Wege zur Problemlösung zu finden. Wir können die Arbeit der autonomen KI in die folgenden Bereiche unterteilen.
- Sensorische Schicht: Sensoren werden verwendet, um ein sich ständig veränderndes Modell der Welt zu erstellen. Kameras werden oft als Sensoren gewählt, um diese Richtung zu untersuchen. Diese Kameras werden in der Regel noch durch die Beleuchtung von Lasern oder anderen Quellen gesteuert. Forscher können diese Sensoren auch verwenden, um Standortinformationen von GPS oder anderen unabhängigen Stellen zu erhalten.
- Fusionsschicht: Diese von den verschiedenen Sensoren erhaltenen Details müssen in einer einzigen und vollständigen Ansicht organisiert werden. Diese Ansicht muss auch darstellen, was um das Fahrzeug herum geschieht. Dabei kann es vorkommen, dass einige Bilder aufgrund von Verdeckungen nicht sichtbar sind. Einige können bestimmte Dinge nicht erfassen. Sie müssen möglicherweise mehr konsistente Informationen erfassen. In diesem Fall sind Algorithmen zur Sensorfusion die beste Lösung. Sie klassifizieren die von den Sensoren erfassten Details und erstellen ein zuverlässiges Modell. Dieses Modell kann in späteren Phasen der Planung verwendet werden.
- Wahrnehmungsebene: Das System muss den spezifischen Bereich identifizieren, für den das Modell erstellt wurde. Sei es eine Straße, ein Weg oder ein bestimmtes bewegliches Objekt.
- Planungsebene: Die autonome KI untersucht das erstellte Modell, um den besten Weg zu finden. Außerdem erhält sie zusätzliche Informationen durch Kartensoftware, Wettervorhersagen und Verkehrssensoren.
- Kontrollschicht: Es muss auch sicherstellen, dass die Motoren und das Lenksystem nicht durch ein Hindernis abgelenkt werden, wenn es diesen Weg wählt und sich auf ihm bewegt.
Die Entscheidungsinformationen, die das autonome System KI trifft, werden über die oberste Schicht der Sensoren an die Steuerungsschicht übermittelt. Natürlich bringen einige Rückkopplungsschleifen die Informationen über die unteren Schichten zurück in die oberste Schicht. Auf diese Weise trägt es zur Verbesserung der darüber liegenden Sensor-, Planungs- und Wahrnehmungsschichten bei.
Autonome System-KI kann auch Daten aus externen Quellen einbringen. Autonome Systeme sind besonders hilfreich, wenn zwei Geräte miteinander kommunizieren. Sie tauschen Informationen in einem Prozess aus, der "Flottenlernen" genannt wird. Und erreichen so den Zweck des Sammelns und Lernens von Informationen. Algorithmen zur Sensorfusion ermöglichen es den Geräten, den Verlauf anderer Geräte am selben Ort zu nutzen. Außerdem können sie Ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Nehmen wir das Beispiel der Erkennung von sich bewegenden Objekten, wie z.B. Fußgängern. Es ist schwierig, anhand von ein paar Sekunden Videomaterial die Geschwindigkeit eines sich bewegenden Objekts zu bestimmen. Das liegt daran, dass sich Menschen in dieser Zeit möglicherweise nicht bewegen. Aber wenn wir die Sensordaten mit ähnlichen Bildern vergleichen, die zu einem früheren Zeitpunkt aufgenommen wurden. Daraus können wir leicht schließen.
Wir können diese autonomen KI-Systeme auch klassifizieren. Je nachdem, wie viel menschliche Interaktion für ihren Betrieb erforderlich ist, kann man sie in die folgenden Typen einteilen.
- Direktes Interaktions-Computersystem: Man kann sagen, dass dieses System fast vollständig durch den Bediener gesteuert wird. Wir können diesen vom Menschen gesteuerten Prozess auch als Fernsteuerung bezeichnen. Dieser Prozess erfordert menschliche Eingaben, um Position, Haltung und Zustand zu ändern. Wir sehen häufig Bagger, Kräne und Drohnen, die diese Art von Prozessen betreiben.
- Roboteranwendungen mit Bedienerunterstützung: Roboter benötigen die Hilfe eines menschlichen Bedieners, um bestimmte anspruchsvolle Aufgaben auszuführen. Gleichzeitig können diese Roboter auch bestimmte Tätigkeiten ausführen und Entscheidungen treffen. Diese Systeme benötigen jedoch eine überwachte menschliche Eingabe, bevor sie die Aufgabe erledigen können.
- Völlig autonome Systeme: Dieses System ermöglicht lange Betriebszeiten ohne Hilfe des Bedieners. Es eignet sich gut für den Einsatz in abgelegenen Gebieten, wo es zu Verzögerungen kommen kann oder eine direkte Überwachung unmöglich ist.
Autonomie vs. KI
Die Konzepte der künstlichen Intelligenz und der Autonomie sind in der Praxis völlig unterschiedlich. Sie können einzeln oder gemeinsam verwendet werden. Sie können den Unterschied zwischen ihnen folgendermaßen ausdrücken.
Künstliche Intelligenz Autonomie = Künstliche Intelligenz + Aufgabenerledigung = Problemlösung
Diese künstliche Intelligenz mit Autonomie kann als autonomes Robotersystem bezeichnet werden. Sie können sie in vorhersehbaren Umgebungen einsetzen. Sie helfen uns, Aufgaben in einer bestimmten und vorgeplanten Umgebung zu erledigen. Sensoren versorgen den Roboter mit detaillierten Informationen über seinen Standort. Autonome Robotersysteme können mit den von diesen Sensoren gesammelten Daten Aufgaben ausführen. Man kann sagen, dass sie das gesamte Potenzial aller Algorithmen der künstlichen Intelligenz, mit denen sie interagieren, in sich vereinen. Darüber hinaus können wir die gewünschten autonomen Systeme und Geräte erhalten, indem wir traditionelle Software und KI-Systeme kombinieren. Durch die Kombination der beiden können sie lernen und sich an die jeweilige Situation anpassen.
Universität Yale hat eine einzigartige Perspektive auf künstliche Intelligenz. Ihrer Meinung nach ist KI "ein System, das Sie bauen können, um komplexe Aufgaben auf eine Weise zu lösen, die traditionell menschliche Intelligenz erfordert. Herkömmliche KI erkennt, organisiert und erzeugt einige Ergebnisse, indem sie eine große Anzahl von gekennzeichneten Daten aufnimmt. Ein Beispiel ist das Aussehen eines bestimmten Autos. Ein Videoanalysesystem muss sich Tausende von Beispielen von Autos ansehen, um zu verstehen, wie es aussieht. Und all diese Ergebnisse müssen von Datenanalysten und KI-Ingenieuren bereitgestellt und beschriftet werden.
Im Allgemeinen ist die KI nützlich für die Herstellung autonomer Robotersysteme. Sie sind effektive Werkzeuge und Techniken für die Herstellung dieser Technologie. Künstliche Intelligenz führt automatisch Aufgaben aus, die sehr analytisch und skalierbar sind. Andererseits führt die autonome KI verschiedene Aktionen aus, um ohne die Hilfe von Menschen die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Schwache KI vs. Starke KI vs. Autonome KI
Künstliche Intelligenz kann in drei Typen eingeteilt werden: schwach, stark und autonom. Schwache künstliche Intelligenz, auch bekannt als Narrow AI, ist darauf ausgelegt, eine bestimmte Aufgabe oder eine Reihe von Aufgaben auszuführen. Diese Systeme sind so programmiert, dass sie vordefinierten Regeln folgen und nicht über diese Regeln hinaus lernen können. Gängige Beispiele für schwache künstliche Intelligenz sind Chatbots, Sprachassistenten und Empfehlungsalgorithmen.
Im Gegensatz dazu ist starke KI eine hypothetische Form von KI, die jede intellektuelle Aufgabe erfüllen kann, die ein Mensch kann. Diese Art von KI könnte jedes intellektuelle Konzept lernen und verstehen, genau wie ein Mensch. Obwohl es seit Jahrzehnten eine starke KI gibt, müssen wir noch ein System entwickeln, das dieser Definition wirklich entspricht.
Wie wir bereits besprochen haben, ist die autonome KI eine Art von selbstbewusste KI die ohne menschliches Eingreifen selbstständig Entscheidungen treffen und handeln können. Es stützt sich auf maschinelles Lernen, Deep Learning und andere Techniken, um aus Daten zu lernen und Entscheidungen auf der Grundlage dieses Lernens zu treffen. Autonome KI wird bereits in verschiedenen Branchen eingesetzt, von selbstfahrenden Autos bis hin zur Fertigung.
Einer der Hauptunterschiede zwischen schwacher KI und starker KI ist ihr Grad an Flexibilität. Schwache KI ist darauf programmiert, bestimmte Aufgaben auszuführen, und obwohl sie möglicherweise aus Erfahrungen lernen kann, kann sie sich nicht an neue Situationen anpassen, ohne neu programmiert zu werden. Eine starke KI hingegen könnte jede neue Aufgabe oder jedes neue Konzept lernen und verstehen, genau wie ein Mensch.
Autonome KI ist eine Form starker KI, da sie lernen und sich an neue Situationen anpassen kann, ohne speziell dafür programmiert zu werden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die autonome KI immer noch durch ihre Programmierung und die Daten, mit denen sie trainiert wurde, begrenzt ist.
Während schwache KI und starke KI ihre eigenen einzigartigen Anwendungen und Herausforderungen haben, ist die autonome KI auf absehbare Zeit die relevanteste und praktischste Form der KI. Sie kann möglicherweise Branchen revolutionieren und unsere Lebens- und Arbeitsweise verändern, aber sie wirft auch wichtige ethische Bedenken auf, die angegangen werden müssen.
Anwendungen autonomer KI
Autonome KI hat das Potenzial, zahlreiche Branchen zu revolutionieren, und ihre Anwendungen werden bereits auf verschiedene Weise erforscht und umgesetzt. Eine der prominentesten Anwendungen der autonomen KI ist der Transportbereich. Selbstfahrende Autos werden bereits entwickelt und getestet, um Unfälle zu reduzieren und den Verkehrsfluss zu verbessern.
Autonome KI wird in der Fertigungsindustrie eingesetzt, um die Effizienz und Produktivität zu verbessern. Robotersysteme können sich wiederholende Aufgaben mit hoher Genauigkeit erledigen und ermüdungsfrei rund um die Uhr arbeiten. Dies kann dazu beitragen, Kosten zu senken und die Leistung zu steigern.
Auch die Gesundheitsbranche erforscht den Einsatz autonomer KI, insbesondere in der medizinischen Bildgebung. KI-Systeme können medizinische Bilder mit hoher Genauigkeit analysieren und dabei helfen, Krankheiten und Verletzungen früher und genauer zu erkennen.
Im Finanzwesen wird autonome KI verwendet, um Finanzdaten zu analysieren und Investitionsentscheidungen zu treffen. Dies kann Anlegern helfen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen.
Im Militär können autonome KI-Systeme zur Aufklärung und Überwachung sowie zur Planung und Durchführung komplexer Operationen eingesetzt werden. Autonome KI kann Rover und andere Ausrüstung auf abgelegenen Planeten bei der Weltraumforschung steuern.
Autonome KI hat potenzielle Anwendungen in Bildung, Unterhaltung und sogar Kunst. Beispielsweise werden bereits KI-generierte Musik und Kunst geschaffen und könnten mit der Entwicklung autonomer KI noch ausgefeilter werden.
Autonome KI hat Grenzen
Autonome KI ist noch eine relativ junge Technologie und hängt von der Genauigkeit der Daten ab, mit denen sie gefüttert wird. Die Entscheidungsfindung und das Verhalten der Maschine können beeinträchtigt werden, wenn die Daten verfälscht oder ungenau sind. Darüber hinaus sind Maschinen möglicherweise nicht in der Lage, so weit über den Tellerrand hinauszuschauen wie Menschen, und es kann bestimmte Szenarien geben, in denen eine menschliche Perspektive erforderlich ist. Schließlich glauben einige, dass autonome KI-Technologie das Potenzial hat, Arbeitsplätze zu ersetzen. Das liegt daran, dass Sie Maschinen einsetzen können, um bestimmte menschliche Tätigkeiten zu ersetzen.
Diese KIs, die unabhängig von menschlicher Führung arbeiten können, sind nicht für alle Anwendungen geeignet. Denn einige Anwendungen benötigen Hilfe, um die besten Ergebnisse zu ermitteln. In diesem Fall ist die KI als automatischer Berater geeignet. Denn wir müssen auch die immateriellen Faktoren berücksichtigen, wenn wir diese Aufgabe erfüllen. Außerdem müssen wir für die Entscheidungen, die wir treffen, verantwortlich sein. Es könnte also leicht zu Unfällen kommen, wenn alles von der KI autonom erledigt würde. Schließlich trifft sie ihre Entscheidungen immer auf der Grundlage von Fakten, ohne die Konsequenzen zu berücksichtigen, die wir tragen müssen.
Die Ethik der autonomen KI und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft
Mit zunehmender Verbreitung autonomer KI werden ethische Bedenken hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft laut. Eines der Hauptanliegen ist die Verdrängung von Arbeitsplätzen, da viele Branchen damit beginnen, menschliche Arbeiter durch autonome Roboter zu ersetzen. Darüber hinaus gibt es Bedenken hinsichtlich der Möglichkeit, dass diese Systeme Fehlfunktionen aufweisen oder Entscheidungen treffen, die gegen menschliche Werte oder Ethik verstoßen. Welche Entscheidung wird es beispielsweise treffen, wenn ein autonomes Fahrzeug vor einer Situation steht, in der es sich entscheiden muss, ob es einen Fußgänger anfährt oder von der Straße abkommt und möglicherweise seine Passagiere verletzt? Diese komplexen ethischen Fragen müssen angegangen werden, während die autonome KI weiter voranschreitet.
Mit dem oben Gesagten haben Sie ein besseres Verständnis für autonome künstliche Intelligenz. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben einen positiven Einfluss auf uns. Sie können autonome künstliche Intelligenzsysteme für langweilige, gefährliche und schmutzige Arbeiten einsetzen. Auf diese Weise können Sie mehr Zeit für die Arbeit aufwenden, die für Sie notwendig ist.
Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, lesen Sie:
Glossar der künstlichen Intelligenz
Maschinelles Lernen (ML): Eine Teilmenge der KI, bei der Algorithmen trainiert werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI): Die hypothetische zukünftige Entwicklung der KI, die menschenähnliche Intelligenz und Denkfähigkeiten aufweisen könnte.
Tiefes Lernen: Eine Art von ML, die neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet, um immer komplexere Merkmale aus Daten zu extrahieren.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Ein Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen.
Neurales Netzwerk: Es handelt sich um eine Reihe von Algorithmen, die der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden sind und zur Erkennung von Mustern in Daten verwendet werden.
Vorausschauende Analytik: Es bezieht sich auf die Verwendung von statistischen Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren und zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.
Robotik: Es ist ein Zweig der KI, der sich mit dem Design, der Konstruktion und dem Betrieb von Robotern befasst.
Überwachtes Lernen: Dies ist eine Art von ML, bei der ein System mit gekennzeichneten Daten trainiert wird, um Ergebnisse für neue, nicht gekennzeichnete Daten vorherzusagen.
Computer Vision: Ein Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen aus der Welt um sie herum zu interpretieren und zu analysieren.
Singularität: Ein hypothetischer Punkt in der Zukunft, an dem die KI die menschliche Intelligenz übertrifft und zur Selbstverbesserung jenseits der menschlichen Kontrolle fähig wird.
Kognitives Computing: Ein Zweig der KI, der sich auf den Aufbau von Systemen konzentriert, die wie Menschen verstehen und argumentieren können.
KI-Sicherheit: Das Forschungsgebiet konzentrierte sich darauf, sicherzustellen, dass fortschrittliche KI-Systeme sicher und nützlich für Menschen bleiben, wenn sie leistungsfähiger und autonomer werden.
Erklärbarkeit: Die Fähigkeit eines KI-Systems, seine Entscheidungsprozesse klar und verständlich zu erklären.
Ethik in der KI: Ein wachsendes Feld, das sich mit den ethischen Implikationen der Entwicklung und des Einsatzes von KI befasst, einschließlich Fragen im Zusammenhang mit Voreingenommenheit, Datenschutz und menschlicher Autonomie.
Singularität: Ein hypothetischer Punkt in der Zukunft, an dem die KI die menschliche Intelligenz übertrifft und zur Selbstverbesserung jenseits der menschlichen Kontrolle fähig wird.
Transparenz: Der Grad, in dem die Entscheidungsprozesse eines KI-Systems für menschliche Benutzer sichtbar und verständlich sind.
Data-Mining: Der Prozess der Entdeckung von Mustern und Erkenntnissen in großen Datensätzen mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen.
Maschinenwahrnehmung: Die Fähigkeit von Maschinen, sensorische Eingaben aus der Welt um sie herum zu interpretieren und zu verstehen.
