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Die Begriffe starke und schwache nicht tatsächlich auf der Verarbeitung beziehen, oder Optimierungsleistung oder jede Interpretation zu „starken KI“ leading ist stärker als „schwache KI“. In der Praxis ist das praktisch, aber die Begriffe kommen von woanders her. Im Jahr 1980 prägte John Searle die folgenden Aussagen:
Eine so starke KI ist eine Abkürzung für ein KI-System, das die Hypothese einer starken KI bestätigt . Ähnliches gilt für die schwache Form. Die Begriffe haben sich dann weiterentwickelt: Starke KI bezieht sich auf KI, die genauso gut funktioniert wie Menschen (die Verstand haben), schwache KI bezieht sich auf KI, die dies nicht tut.
Das Problem bei diesen Definitionen ist, dass sie unscharf sind. Zum Beispiel ist AlphaGo ein Beispiel für schwache KI, aber nach Go-Playing-Maßstäben "stark". Eine hypothetische KI, die ein menschliches Baby nachahmt, wäre eine starke KI, während sie bei den meisten Aufgaben "schwach" wäre.
Es gibt auch andere Begriffe: Artificial General Intelligence (AGI) mit domänenübergreifenden Fähigkeiten (wie Menschen) kann unter anderem aus einer Vielzahl von Erfahrungen (wie Menschen) lernen. Künstliche Enge Intelligenz bezieht sich auf Systeme, die an einen bestimmten Aufgabenbereich gebunden sind (wo sie dennoch übermenschliche Fähigkeiten besitzen können) und nicht in der Lage sind, sich signifikant zu verbessern.
Jenseits von AGI finden wir künstliche Superintelligenz (Artificial Superintelligence, ASI), basierend auf der Idee, dass ein System mit den Fähigkeiten einer AGI ohne die physischen Einschränkungen des Menschen weit über das menschliche Niveau hinaus lernen und sich verbessern würde.
Im Gegensatz zu den philosophischen Definitionen, die sich auf Begriffe wie "Verstand" und "Denken" stützen, gibt es auch Definitionen, die von Observablen abhängen .
Das heißt, eine starke KI ist eine KI, die sich selbst gut genug versteht, um sich selbst zu verbessern. Auch wenn es einem Menschen philosophisch nicht gleichkommt oder nicht in der Lage ist, alle kognitiven Aufgaben zu erfüllen, die ein Mensch ausführen kann, kann diese KI dennoch eine enorme Menge an Optimierungskraft / guter Entscheidungsfindung erzeugen, und ihre Schaffung wäre von historischer Bedeutung leicht gesagt).
Im Gegensatz dazu ist eine schwache KI eine KI mit keiner oder einer eingeschränkten Fähigkeit zur Selbstmodifikation. Ein Schachbot, der auf Ihrem Laptop ausgeführt wird, verfügt möglicherweise über eine übermenschliche Fähigkeit, Schach zu spielen, kann jedoch nur Schach spielen. Auch wenn er seine Gewichte oder Architektur optimieren und sich langsam verbessern kann, kann er sich nicht tief genug verändern, um sich auf andere Aufgaben zu verallgemeinern .
Eine andere Art, darüber nachzudenken, ist, dass eine starke KI ein eigenständiger KI-Forscher ist und eine schwache KI das ist, was KI-Forscher hervorbringen.
Starke und schwache KI sind die älteren Begriffe für AGI (Artificial General Intelligence) und enge KI. Zumindest habe ich das so gesehen und Wikipedia scheint dem zuzustimmen.
Ich persönlich habe Searles Definition von "schwacher und starker KI" in der Praxis nicht viel gesehen, aber vielleicht kam die Umstellung auf die neueren Begriffe zum Teil, weil Searle das Problem erfolgreich verwechselt hat.