Aufbau und Funktionsweise des menschlichen Gehirns

Moritz Helmstädter über neuronale Netzwerke und die Grenzen von KI

Neuronale Netzwerke erklärt

Maschinelles Lernen und Geschichte der KI

Deep Learning und Nachhaltigkeit

Künstliche Intelligenz

Der wesentliche Punkt bei künstlicher Intelligenz ist die Frage, wie man Intelligenz definiert. Ich glaube nicht, dass man zu einer scharfen Definition kommen wird, denn selbst beim Menschen macht man bereits eine graduelle Differenzierung zwischen intelligent und weniger intelligent. Am Ende wird das Ringen um die Definition von Intelligenz uns wesentlich intensiver mit unserem Verständnis vom Denken des Menschen beschäftigen, aber eine Festlegung wird mehr axiomatischer Natur sein.

Dennoch können wir unsere Art zu denken und zu handeln ja gut von Tieren oder (bisherigen) Maschinen unterscheiden. Ich sehe daher für Intelligenz folgende Fähigkeiten als Voraussetzung:

Von der Fähigkeit der Selbsterkenntnis ist künstliche Intelligenz meines Wissens nach noch weit entfernt. Aber dieser Schritt – bei Kindern der Spiegeltest – ist wesentlich für die Wahrnehmung eines Systems (Programm oder Tier) als menschenähnliche Intelligenz. Diese Fähigkeit auch irgendwie Programmen beizubringen halte ich für möglich, aber nicht für realisitisch in den nächsten Jahrzehnten.

Künstliche Intelligenz wird uns hingegen in den nächsten Jahren unsere eigenen Fähigkeiten verbessern lassen. So nutzte zum Beispiel ein Schachspieler bei einem Turnier einen »ungewöhnlichen« Zug, der aber zuvor mehrfach bei Schachturnieren von Computerprogrammen untereinander beobachtet wurde – sprich der Mensch hat vom Computer gelernt.

Ähnlich war es bereits beim siegreichen Spiel von Alpha-Go mit dem Go-Weltmeister: Das Programm hat im Spiel neue, siegreiche und damit intelligente Züge gemacht, die zuvor in der Go-Welt noch nicht bekannt waren. Ein weiteres Beispiel ist eine KI für physikalische Gesetze, die Schwingungen ordnungsgemäß reproduzieren kann, aber die Physiker nicht verstehen, welche Gesetze die KI nutzt:

“We tried correlating the other variables with anything and everything we could think of: angular and linear velocities, kinetic and potential energy, and various combinations of known quantities, but nothing seemed to match perfectly.” The team was confident that the AI had found a valid set of four variables, since it was making good predictions, “but we don't yet understand the mathematical language it is speaking.”

“I always wondered, if we ever met an intelligent alien race, would they have discovered the same physics laws as we have, or might they describe the universe in a different way?” said Lipson. “Perhaps some phenomena seem enigmatically complex because we are trying to understand them using the wrong set of variables. In the experiments, the number of variables was the same each time the AI restarted, but the specific variables were different each time. So yes, there are alternative ways to describe the universe and it is quite possible that our choices aren't perfect.”

Der letzte Gedanke erinnert sehr an das menschliche Ringen um die »richtige« Sicht auf die Welt in den Naturwissenschaften. Auch dabei gab es über gewisse Zeiträume hinweg immer wieder unterschiedliche Modelle zur Beschreibung der Welt, die sich immer wieder durch neue Ansätze zur Betrachtung der Welt abgelöst haben.

Wir Menschen haben uns über die Jahrhunderte hin bei der Optimierung in ein lokales Optimum begeben, das sehr wahrscheinlich nicht das globale Optimum ist, in dem wir aber auch sehr festsitzen. Mithilfe der Technik und künstlicher Intelligenz können wir unseren Blick wiederum weiten und neue Optima entdecken und uns selbst verbessern.

Künstliche Intelligenz wirkt vielleicht auch daher so beeindruckend, weil sie uns aus unserem Denkloch/Optimumtal herausholt und neue Teile der Welt zeigt. Aber KI wird – bis zum Erreichen der Selbsterkenntnis – »nur« eine andere Form von Algorithmus (neben OOP, funktionaler Prg., evolutionärer Prg. u. s. w.) im Werkzeugkoffer des Menschen bleiben.

Viel wird auch immer um die Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzwerken diskutiert und es wird hinterfragt, warum eine Entscheidung so und nicht anders gefallen ist. Wenn wir aber das Programm als unser Werkzeug und uns in Interaktion mit ihm begreifen, können wir von ihm auch lernen, ohne seine Funktionsweise verstehen zu müssen. Ähnlich wie wir auch nicht die Funktionsweise unseres eigenen Gehirns entziffern oder in die Köpfe anderer Menschen schauen können, so können wir doch von deren Handeln und den entstandenen Ergebnissen lernen und uns anhand ihres (guten oder schlechten) Vorbilds verändern.

Die Rechenkraft der Computersysteme bietet also für die nahe Zukunft uns große Möglichkeiten, dass wir KI-Systeme nicht zum Treffen von Entscheidungen einsetzen, sondern als Werkzeug zur Erstellung von Entscheidungsstrategien; Computer liefern also nicht das Ergebnis, sondern den Weg zum Ergebnis, der dann vom Menschen vollzogen werden kann.

Philosophie der (künstlichen) Intelligenz – was ist der Mensch

Leistungen künstlicher Intelligenz

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