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 ===== Begriffsklärung - Was ist was? =====
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-Unter dem Begriff der künstlichen Intelligenz (KI, im englischen AI für artificial intelligence) werden alle Forschungen der Informatik zusammengefasst, die sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befassen. Man unterscheidet zwischen starker KI, die dem Menschen umfassend Arbeit abnehmen kann, und schwacher KI, die nur bestimmte Anwendungsprobleme meistern kann. Von einer starken KI – womöglich gar mit einem Bewusstsein – ist die aktuelle Forschung (zum Glück!?) noch weit entfernt, schwache KIs werden hingegen schon umfassend eingesetzt.
+Unter dem Begriff der künstlichen Intelligenz (KI, im englischen AI für artificial intelligence) werden alle Forschungen der Informatik zusammengefasst, die sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befassen. Man unterscheidet in etwa drei Stufen von KI:
+  - Starke KI, die den Menschen übertrumpft, je nach Definition auch ein Bewusstsein hat, und ihm umfassend Arbeit abnehmen kann. Diese KI-Form ist nach aktueller Forschung (zum Glück?!) wohl noch weit entfernt.
+  - Darunter liegt der Begriff der AGI (Artificial General Intelligence), die dem Menschen in etwa ebenbürtig ist. Seit der "KI-Revolution" 22/23 gibt es schon erste Anzeichen, dass KIs diese Stufe entweder bereits erreicht haben oder in Kürze erreichen könnten.
+  - Noch darunter folgt die schwache KI, die nur bestimmte Anwendungsprobleme meistern kann (und bereits seit Jahren im Einsatz ist).
 Heutige KIs basieren fast immer darauf, dass sie selbstständig aus Erfahrung lernen, Wissen dadurch selbst aneignen und selbstständig Verbindungen und Gesetzmäßigkeiten erkennen. Dieses Vorgehen nennt man maschinelles Lernen (machine learning, ML) und es funktioniert offensichtlich ganz ähnlich wie unser Gehirn.
 Die wichtigste (und passenderweise dem menschlichen Gehirn nachempfundene) Umsetzung maschinellen Lernens findet durch neuronale Netze statt. Das sogenannte Deep Learning ist eine verbreitete Variante der neuronalen Netze, die sich dadurch auszeichnet, dass sie besonders komplexe Zusammenhänge erkennen und abstrakte Daten analysieren kann. Erst mit Deep Learning hatte man also Werkzeuge zur Hand, um Aufgaben maschinell lösen zu können, die bisher dem Menschen vorbehalten waren.