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.
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
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
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
Regelbasierte KI: Wo steckt die Intelligenz?
Zwei KI-Varianten: regelbasiert und korpusbasiert Die in den Vorbeiträgen erwähnten beiden KI-Varianten sind auch heute noch aktuell, und beide haben bemerkenswerte Erfolge zu verbuchen. Sie unterscheiden sich nicht zuletzt darin, wo genau bei ihnen die Intelligenz sitzt. Schauen wir zuerst das regelbasierte System an: Aufbau eines regelbasierten Systems Bei der Firma Semfinder verwendeten wir ein regelbasiertes System. Ich zeichnete 1999 dafür folgende Skizze: Grün: Daten Braun: Software Hellblau: Knowledge Ware Dunkelblau: Knowledge Engineer Die Skizze besteht aus zwei Rechtecken, die zwei verschiedene Orte bezeichnen. Das Rechteck links unten zeigt, was im Krankenhaus geschieht, das Rechteck rechts oben, was zusätzlich im
Die künstliche Intelligenz in der Bar
Eine KI tritt in eine Bar. "Was möchten Sie trinken?" fragt der Bartender. "Hm - Was trinken denn all die anderen?"
