Logik und Paradox
Logik sollte widerspruchsfrei sein. Paradoxien, d.h. Widersprüche, sind deshalb etwas, was Logiker tunlichst vermeiden. Auch als Informatiker mögen wir Widersprüche nicht. Sie stören uns bei der Programmierarbeit, verhindern ein sinnvolles Programm-Design und führen möglicherweise sogar zu Programmabstürzen. Also geht es darum, Paradoxe zu vermeiden. Dazu müssen wir die paradoxen Kerne in der Logik genau erkennen. Wenn nicht, tauchen wir orientierungslos in die Unbillen und Tiefen der Widersprüche ab. Worum geht es nun in logischer Hinsicht bei den Paradoxien? Logik in Praxis und Theorie Computerprogramme bestehen aus Algorithmen, d.h. aus Anweisungen, wie und in welcher Reihenfolge eine Eingabe zu bearbeiten
LDC – mehr als ein Zettelkasten
LDC steht für "Logodynamische Karten" und ist ein neuartiges Browser-Programm. Die Basis ist ein digitaler Zettelkasten, in dem Sie ihre Notizen festhalten und beliebig anordnen. Sie können spontan Ihre neuen Ideen festhalten, interessante Seiten im Internet damit verbinden, Stichwörter zu Texten ausbauen und Informationen strukturieren und immer wieder neu zusammenstellen. Als Benutzer können Sie Ihre Karten mit anderen Benutzern austauschen. Zudem bietet Ihnen LDC die Möglichkeit, die Logik von Meinungen und Argumenten auf eine neuartige Weise visuell am Bildschirm darzustellen. LDC steht für Sie bereit! Besuchen Sie die LDC-Startseite!
Ijon Tichy trifft die künstliche Intelligenz
Littering im Weltraum ist nicht erst seit Elon Musks Starlink-Programm ein Thema und aktuell werden verschiedene Methoden zur Reinigung des zunehmend vermüllten Weltraums rund um unserer Erde diskutiert. Die Aufgabe ist nicht einfach, weil - aufgrund des zweiten Hauptsatzes, nämlich der unausweichlichen Entropiezunahme - jede Vermüllung die Tendenz hat, exponentiell zuzunehmen.
Die drei Welten, nach Roger Penrose
Es gibt praktische Fragen, die mit unseren konkreten Leben zu tun haben, und theoretische Fragen, die damit scheinbar nichts zu tun haben. Es gibt aber auch theoretische Überlegungen, die durchaus mit unserem praktischen Alltag zu tun haben. Eine davon ist die Drei-Welten-Theorie, die sich damit beschäftigt, in welchen Welten wir konkret leben. Auf welchem Grund steht unsere ganz alltägliche Existenz? Die Drei-Welten-Theorie weist darauf hin, dass wir uns gleichzeitig in drei grundverschiedenen Welten bewegen. Praktisch stellt das für uns kein Problem dar, theoretisch hingegen stellt sich die Frage, wie drei so verschiedene Welten sich denn in der Realität überhaupt begegnen
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
Was der Korpus weiss – und was nicht
Die Erstellung des Korpus In einem Vorbeitrag haben wir gesehen, wie der Korpus - die Basis für das neuronale Netz der KI - erstellt wird. Das neuronale Netz kann den Korpus auf raffinierte Weise interpretieren, aber selbstverständlich kann das neuronale Netz nichts aus dem Korpus herausziehen, was nicht drin steckt. Abb. 1: Das neuronale Netz holt das Wissen aus seinem Korpus Wie wird der Korpus erstellt? Ein Fachexperte ordnet Bilder einer bestimmten Klasse, einem bestimmten Typus zu, z.B. 'fremde Panzer' versus 'eigene Panzer'. Diese Zuordnungen des Experten sind in Abb. 2 die roten Pfeile, welche z.B. die Panzerbilder
Korpusbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?
Vorbemerkung Im Vorbeitrag haben wir gesehen, dass bei der regelbasierten KI die Intelligenz in den Regeln steckt. Diese Regeln sind menschengemacht und das System ist so intelligent wie die Menschen, die die Regeln geschrieben haben. Wie sieht das nun bei der korpusbasierten Intelligenz aus? Die Antwort ist etwas komplizierter als bei den regelbasierten Systemen. Schauen wir deshalb den Aufbau eines solchen korpusbasierten Systems genauer an. Er geschieht in drei Schritten: Erstellen einer möglichst grossen Datensammlung (Korpus) Bewertung dieser Datensammlung Training des neuronalen Netzes (Lernphase) Sobald das Netz erstellt ist, kann es angewendet werden: Anwendung des neuronalen Netzes Schauen wir die vier
