Trotz der rasanten Fortentwicklung der letzten Jahre sieht Facebooks KI-Chef Yann LeCun den Intellekt Künstlicher Intelligenz nicht mal auf dem Niveau einer Hauskatze.

Erst kürzlich zeigte die Non-Profit-Organisation OpenAI in einer Analyse: KI-Systeme verdoppeln ihre Leistungsfähigkeit im Durchschnitt alle dreieinhalb Monate.

Das entspricht in der Zeit von 2012 bis 2017 einer Steigerung um den Faktor 300.000. Besonders in den letzten Monaten legte die KI-Entwicklung zu.

Allerdings räumte OpenAI-Mitgründer Greg Brockman auch ein, dass die Branche “noch im Nebel stochert”. Bisherige Fortschritte basierten auf einfachen Ideen, so Brockman. Wie weit man diese ausbauen könne, sei nicht bekannt.

KI: Blöder als ‘ne Katze

Facebooks oberster KI-Ingenieur Yann LeCun ist ein Fan des brillanten Künstliche-Intelligenz-Films “Her”. In dem Sci-Fi-Film entwickelt sich eine Romanze zwischen einem Mann und seiner KI-Assistentin, die zwar nicht körperlich existiert, psychisch aber alle Register zieht.

Bis solche KI-Fantasien mal Wirklichkeit werden, braucht es laut LeCun noch “eine sehr lange Zeit”. Heutige KI-Systeme hätten nicht einmal ein rudimentäres Verständnis für die Welt. Laut LeCun hat eine Hauskatze mehr gesunden Menschenverstand als die klügste Maschine.

Der KI-Experte sieht keine unmittelbare Lösung für dieses Problem: “Wir haben keine Möglichkeit, Maschinen all das Hintergrundwissen über die Welt beizubringen, das wir in den ersten Wochen unseres Lebens lernen.”

Bewegliche Roboter helfen nur mit flinken Gehirnen

Dieses fehlende Grundlagenverständnis macht es laut LeCun unmöglich, dass sich humanoide Roboter beispielsweise in unseren Haushalt einmischen und uns im Alltag unterstützen.

“Wir können noch keine Haushaltsroboter bauen, die unseren Abwasch machen. Das geht über aktuelle Robotertechnologie hinaus. Nicht, weil wir sie physisch nicht bauen können. Sondern weil wir ihre Gehirne nicht konstruieren können.”

Es existiere noch keine Trainingsmethode, die dem Roboter beibringt, wie er Gegenstände greifen und wegräumen oder Hindernissen ausweichen kann.

Großes Potenzial sieht LeCun hingegen bei der Bildanalyse im medizinischen Kontext, beispielsweise für die Tumorerkennung bei bildgebenden Verfahren.

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