Weshalb lernen Tiere und Menschen so viel effizienter als Maschinen? Ein Neurowissenschaftler hat eine Idee: Es geht um genetisch angelegte Gehirnbaupläne.

Am Anfang der KI-Entwicklung existierte das große Versprechen: KI werde innerhalb von Jahrzehnten menschliche Intelligenz erreichen und unsere Jobs übernehmen – so sahen es viele Teilnehmer der Darthmouth Konferenz 1956, die als Geburtsstunde Künstlicher Intelligenz gilt.

Doch der große Durchbruch kam nicht und die KI-Forschung erlebte zwei KI-Winter, in denen Forschungsgelder gestrichen und Forschungsprogramme eingestampft wurden.

Ein neuer Hoffnungsträger befeuert seit circa 2010 den neuen KI-Optimismus: Vielschichtige, tiefe künstliche neuronale Netze. Sie treiben Maschinen an, die sehen, sprechen, übersetzen oder autonom fahren können.

Doch ist diese Technologie auch der Pfad zu einer menschenähnlichen Intelligenz oder gar einer Super-Intelligenz? Wohl eher nicht: Aktuelle KI-Systeme sind Spezialisten und so in ihren Fähigkeiten eingeschränkt.

Sie schlagen zwar Weltmeister im Strategiespiel Go, weil sie stark sind in Statistik und der Musteranalyse. Sie sind aber noch weit



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