Vier Versuche, Semantik formal zu packen
Semantik: Was steckt hinter den Wörtern? Das Thema Semantik interessiert heute viele Leute. Viele realisieren, dass Wörter nicht alles sind, sondern dass hinter den Wörtern Bedeutungen stecken, die sehr variabel sind und auf die es eigentlich ankommt. Gerade im Internet spielt das eine grosse Rolle. Je grösser das Netz wird, umso schwieriger wird die Suche. Was ist, wenn die gesuchte Adresse unter einem ganz anderen Wort zu finden ist, als ich annehme? Denken wir nur an die vielen Synonyme. Dazu kommen Ober- und Unterbegriffe und unterschiedliche Sprachen. Ideal wäre es, wenn ein sprachunabhängiges System der Bedeutungen existieren würde, ein System,
Hat der Chatbot LaMDA ein Bewusstsein?
Die Diskussion um künstliche Intelligenz bleibt aktuell, nicht zuletzt dank den Erfolgen von Google in diesem Bereich. Aktuell ist die Diskussion um LaMDA, eine KI, die genau darauf trainiert wurde, Dialoge so zu führen als wäre sie ein echter Mensch. Offenbar so überzeugend, dass der Google-Mitarbeiter Blake Lemoine selbst anfing, ihr ein eigenes Bewusstsein zuzugestehen und sogar erwägt haben soll, einen Anwalt für ihre Rechte als Person zu engagieren. Zu LaMDA und Lemoine, siehe z.B. https://www.derstandard.at/story/2000136501277/streit-bei-google-um-eine-ki-die-ein-eigenes-bewusstsein Doch nicht alle Beobachter stimmen mit Lemoine überein. Frau Sarah Spiekermann von der Wirtschaftsuniversität Wien sagt im Interview mit Radio SRF vom 23.6.22: "Da
Drei Beobachtungen zur Künstlichen Intelligenz / 3
Was hat die biologische der künstlichen Intelligenz voraus? Das Unwahrscheinliche einbeziehen Neuronale Netze bewerten die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses. Dies entspricht einem sehr flachen Denkvorgang, denn nicht nur das Wahrscheinliche ist möglich. Gerade eine unwahrscheinliche Wendung kann ganz neue Perspektiven öffnen, im Leben wie im Denken. Das automatische Vorgehen der neuronalen Netze aber ist ein Denkkorsett, das stets das Wahrscheinliche erzwingt. Detaillierter differenzieren Neuronale Netze werden umso unpräziser, je mehr Details sie unterscheiden sollen. Schon mit wenigen Resultatmöglichkeiten (Outcomes) sind sie überfordert. Biologische Intelligenz hingegen kann sich je nach Fragestellung in sehr differenzierte Ergebniswelten eindenken, mit einer Vielfalt von Ergebnismöglichkeiten. Transparenz
Drei Beobachtungen zur Künstlichen Intelligenz / 1
KI umfasst mehr als nur neuronale Netze Neuronale Netze sind potent Was unter Künstlicher Intelligenz (KI) allgemein verstanden wird, sind sogenannte Neuronale Netze. Neuronale Netze sind potent und für ihre Anwendungsgebiete unschlagbar. Sie erweitern die technischen Möglichkeiten unserer Zivilisation massgeblich auf vielen Gebieten. Trotzdem sind neuronale Netze nur eine Möglichkeit, 'intelligente' Computerprogramme zu organisieren. Korpus- oder regelbasiert? Neuronale Netze sind korpusbasiert, d. h. ihre Technik basiert auf einer Datensammlung, dem Korpus, der von aussen in einer Lernphase Datum für Datum bewertet wird. Das Programm erkennt anschliessend in der Bewertung der Daten selbständig gewisse Muster, die auch für bisher unbekannte Fälle
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
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
Die korpusbasierte KI überwindet ihre Schwächen
Zwei KI-Varianten: regelbasiert und korpusbasiert Im Vorbeitrag erwähnte ich die beiden prinzipiellen Herangehensweisen, mit der versucht wird, dem Computer Intelligenz beizubringen, nämlich die regelbasierte und die korpusbasierte. Bei der regelbasierten steckt die Intelligenz in einem Regelpool, der von Menschen bewusst konstruiert wird. Bei der korpusbasierten Methode steckt das Wissen im Korpus, d.h. in einer Datensammlung, welche von einem raffinierten Programm analysiert wird. Beide Methoden haben ihre Leistungen seit den 90er Jahren gewaltig steigern können. Am eindrücklichsten ist dies bei der korpusbasierten Methode geschehen, die heute als eigentliche künstliche Intelligenz gilt und in der breiten Öffentlichkeit für Schlagzeilen sorgt. Worauf beruhen
Zur KI: Schnaps und Panzer
KI im letzten Jahrhundert KI ist heute ein grosses Schlagwort, war aber bereits in den 80er und 90er Jahren des letzten Jahrhunderts ein Thema, das für mich auf meinem Gebiet des Natural Language Processing interessant war. Es gab damals zwei Methoden, die gelegentlich als KI bezeichnet wurden und die unterschiedlicher nicht hätten sein können. Das Spannende daran ist, dass diese beiden unterschiedlichen Methoden heute noch existieren und sich weiterhin essenziell voneinander unterscheiden. KI-1: Schnaps Die erste, d.h. die Methode, die bereits die allerersten Computerpioniere verwendeten, war eine rein algorithmische, d.h. eine regelbasierte. Beispielhaft für diese Art Regelsysteme sind die Syllogismen des Aristoteles: Prämisse
