Aktuelle Pressetexte zur Künstlichen Intelligenz
Meine These, dass sogenannte KI-Programme zwar ausserordentlich leistungsfähig sind, doch ihre Intelligenz bestenfalls geborgt haben und zu eigenständigen Denkleistungen aus prinzipiellen Gründen nicht imstande sind, wird zunehmend auch von anderen Seiten unterstützt. Hier drei Publikationen mit dieser Stossrichtung: St. Galler Tagblatt, 3. August 2021, Christoph Bopp: "Dr. Frankenstein verwirrte die Künstliche Intelligenz": https://www.tagblatt.ch/leben/ki-uund-medizin-doktor-frankenstein-verwirrte-die-kuenstliche-intelligenz-ld.2169958 . The Gradient: 3. August 2021, Valid S. Saba: "Machine Learning Won't Solve Natual Language Understanding": https://thegradient.pub/machine-learning-wont-solve-the-natural-language-understanding-challenge/ . Neue Zürcher Zeitung, 17. August 2021, Adrian Lobe: "Man kann Algorithmen zu Kommunisten erziehen, aber sie können auch zu Rassisten werden, wenn sie in schlechte Gesellschaft geraten" https://www.nzz.ch/feuilleton/wie-die-black-box-lernt-bots-kann-man-zu-rassisten-machen-ld.1636315?ga=1&kid=nl165_2021-8-16&mktcid=nled&mktcval=165_2021- 08-17
Wie die künstliche Intelligenz zur Intelligenz kommt
Haben Sie sich schon gefragt, woher die Intelligenz in der künstlichen Intelligenz stammt? Die Künstliche Intelligenz, etwa in Suchmaschinen oder Programmen zur Gesichtserkennung ist ja nichts anderes als ein Computerprogramm, das vorgängig mit Daten gefüttert worden ist. Ein raffiniertes und komplexes Programm zwar, aber letztlich nichts als ein Automat, eine Maschine. Und diese Maschine verhält sich intelligent. Wie kann das sein? Nun, darauf gibt es durchaus eine Antwort. Ich habe basierend auf meiner Berufspraxis im Bereich des NLP (Natural Language Processings) und der automatisierten Zuweisung von medizinischen Codes (ICD, CHOP, OPS, SNOMED) zu Freitexten eine Serie von Blogbeiträgen auf dieser
Künstliche Intelligenz: Daniel Kehlmann und CTRL
Ist künstliche Intelligenz intelligent? Oder kann sie es werden? Der bekannte Schriftsteller Daniel Kehlmann ("Die Vermessung der Welt") hat letztes Jahr mit einem Sprachalgorithmus (CTRL) in Silicon Valley zusammen den Versuch unternommen, eine Kurzgeschichte zu schreiben. Fasziniert und gleichzeitig kritisch berichtet er über dieses aufschlussreiche Experiment. CTRL Das Programm CTRL ist ein typisches corpusbasiertes KI-System, d.h. ein System mit einer grossen Datensammlung - dem Corpus - und einem statistisch funktionierenden Auswertungsalgorithmus. Konkret haben die Betreiber den Corpus von CTRL mit Hunderttausenden von Büchern, Zeitungen und Online-Foren gefüttert, wodurch das System auf ein Gedächtnis aus Abermillionen von Sätzen zurückgreifen kann. Die Auswertung dieses Datenschatzes erfolgt
Künstliche und natürliche Intelligenz: Der Unterschied
Was ist wirkliche Intelligenz? Paradoxerweise hilft uns der Erfolg der künstlichen Intelligenz, essenzielle Bedingungen für die echte Intelligenz zu erkennen. Wenn wir nämlich akzeptieren, dass die künstliche Intelligenz an Grenzen stösst und im Vergleich zur echten klar erkennbare Mängel aufweist – und genau das haben wir ja in den Vorbeiträgen erkannt und beschrieben –, dann zeigen uns die Beschreibungen nicht nur, was bei der künstlichen Intelligenz fehlt, sondern auch, was die echte Intelligenz der künstlichen voraus hat. Wir lernen also etwas ganz Entscheidendes zum Thema natürliche Intelligenz. Was haben wir erkannt? Was sind die essentiellen Unterschiede? Meines Erachtens sind es
Wo in der künstlichen Intelligenz steckt nun die Intelligenz?
Ganz kurz: Die Intelligenz steckt immer ausserhalb. a) Regelbasierte Systeme Die Regeln und Algorithmen dieser Systeme - Typ A1 und A2 - werden von Menschen erstellt und niemand wird einem Taschenrechner wirkliche Intelligenz zubilligen. Das Gleiche gilt auch für alle anderen, noch so raffinierten regelbasierten Systeme. Die Regeln werden von Menschen gebaut. b) Konventionelle korpusbasierte Systeme (Mustererkennung) Diese Systeme (Typ B1) verwenden immer einen bewerteten Korpus, also eine Datensammlung, die bereits bewertet worden ist (Details). Die Bewertung entscheidet, nach welchen Zielen jeder einzelne Korpuseintrag klassifiziert wird und die Klassifizierung stellt dann das wirkliche Wissen im Korpus dar. Die Klassierung ist
Übersicht über die KI-Systeme
Alle bis jetzt untersuchten Systeme, inkl. Deep Learning, lassen sich in ihrem Kern auf zwei Methoden zurückführen, die regel- und die korpusbasierte. Dies gilt auch für die bisher nicht besprochenen Systeme, nämlich den einfachen Automaten und die hybriden Systeme. Letztere kombinieren die beiden Herangehensweisen. Wenn wir diese Varianten integrieren, gelangen wir zur folgenden Übersicht: A: Regelbasierte Systeme Regelbasierte Systeme basieren auf Rechenregeln. Bei diesen Regeln handelt es sich immer um 'IF-THEN' Befehle, also um Anweisungen, die einem bestimmten Input ein bestimmtes Ergebnis zuweisen. Diese Systeme sind immer deterministisch, d.h. ein bestimmter Input führt immer zum gleichen Resultat. Ebenfalls sind diese
Spiele und Intelligenz (2): Deep Learning
Go und Schach Das asiatische Go-Spiel hat viele Ähnlichkeiten mit Schach und ist dabei gleichzeitig einfacher und raffinierter. Das heisst: Gleich wie Schach: - Brettspiel → klar definiertes Spielfeld - Zwei Spieler (mehr würde die Komplexität sofort erhöhen) - Eindeutig definierte Spielmöglichkeiten der Figuren (klare Regeln) - Die Spieler ziehen abwechselnd (klare Zeitschiene) - Keine versteckten Informationen (wie etwa beim Jassen) - Klares Ziel (Wer am Schluss das grössere Gebiet besetzt, gewinnt) Bei Go einfacher: - Nur ein Typus Spielfigur/Steine (Bei Schach: König, Dame, etc.) Bei Go komplexer/aufwendiger: - Go hat das leicht grössere Spielfeld. - Die grössere Anzahl Felder und Steine führt
Spiele und Intelligenz (1): Jassen und Schach
Schach oder Jassen, was erfordert mehr Intelligenz? Jassen ist ein Schweizer Kartenspiel, verwandt mit Bridge, wenn auch etwas hemdsärmliger. Allgemein wird angenommen, dass Schach mehr Intelligenz verlangt, denn offensichtlich haben weniger intelligente Spieler beim Jassen durchaus eine Chance, beim Schach hingegen nicht. Wenn wir uns überlegen, was ein Computerprogramm können muss, um zu siegen, sieht das Bild aber schnell anders aus: Schach ist für eine Maschine eindeutig einfacher. Das überrascht Sie vielleicht, aber es lohnt sich, die Gemeinsamkeiten der beiden Spiele, aber auch die Unterschiede genauer anzusehen - und natürlich hat beides viel mit unserem Thema Künstliche Intelligenz zu tun.
Wie real ist das Wahrscheinliche?
Was nicht im Korpus ist, ist für die KI unsichtbar Korpusbasierte KI-Systeme sind auf Erfolgskurs. Sie sind 'disruptiv', d.h. sie verändern unsere Gesellschaft nachhaltig und in sehr kurzer Zeit. Genügend Gründe also, sich zu vergegenwärtigen, wie diese Systeme effektiv funktionieren. In den Vorbeiträgen habe ich dargelegt, dass diese Systeme aus zwei Teilen bestehen, nämlich einem Daten-Korpus und einem neuronalen Netz. Selbstverständlich kann das Netz nichts erkennen, was nicht bereits im Korpus steckt. Die Blindheit des Korpus setzt sich automatisch im neuronalen Netz fort und die KI kann letztlich nur hervorbringen, was bereits in den Daten des Korpus vorgegeben ist. Ebenso
Die Intelligenz in der Suchmaschine
Wie kommt die Intelligenz in die Suchmaschine? Nehmen wir an, Sie bauen eine Suchmaschine. Sie wollen dabei möglichst keine teuren und nicht immer fehlerfreien menschlichen Fachexperten (domain experts) einsetzen, sondern die Suchmaschine nur mit ausreichend Datenservern (der Hardware für den Korpus) und einer ausgeklügelten Software bauen. Wieder verwenden Sie im Prinzip ein neuronales Netz mit einem Korpus. Wie bringen Sie nun die Intelligenz in Ihr System? Trick 1: Lass die Kunden den Korpus trainieren Bei einer Suchmaschine geht es wie bei der Panzer-KI der Vorbeiträge um Zuordnungen, diesmal von einem Eingabetext (Suchstring) eines Kunden zu einer Liste von Webadressen, die
