Künstliche Intelligenz ist in einigen Finanz- und Transportsegmenten bereits zu einer Tatsache geworden, und da sie sich in anderen Bereichen ausbreitet, möchten wir zunehmend sicherstellen, dass wir sie kontrollieren und nicht umgekehrt. Von 2001 A Space Odyssey bis Blade Runner, RoboCop bis The Matrix, wenn Menschen mit künstlicher Intelligenz umgehen, sehen sie sich unweigerlich der dunklen Fantasie von Filmemachern gegenüber.
Spike Jones 'neuester Film "She" und das kommende "Out of the Machine" von Alex Garland widmen sich bereits den Kreationen künstlicher Intelligenz, die unter uns leben. Der Turing-Test tritt in den Vordergrund, und wir können den Hauptunterschied zwischen Chips und Code aus Fleisch und Blut immer noch nicht feststellen.
Diese Befürchtungen werden auch von einigen berühmten Persönlichkeiten des Silicon Valley zum Ausdruck gebracht: Im vergangenen Monat beschrieb Elon Musk (CEO von Tesla und SpaceX) künstliche Intelligenz als "die größte existenzielle Bedrohung" für die Menschheit. Was viele von uns und vielleicht auch Elon Musk selbst nicht verstehen, ist, dass künstliche Intelligenz keine unglaubliche Technologie ist, die nur in den Fantasien von Filmemachern und Computergenie-Labors existiert.
Viele unserer Smartphones verwenden rudimentäre Techniken der künstlichen Intelligenz, um von einer Sprache in eine andere zu übersetzen oder unsere Fragen zu beantworten. In der Spielebranche wird KI verwendet, um komplexe und sich ständig ändernde Spielszenarien zu generieren. Und da Silicon Valley-Unternehmen wie Google und Facebook weiterhin KI-Unternehmen aufkaufen und Experten einstellen, wird KI weiter wachsen.
Künstliche Intelligenz ist also nicht Spielbergs Film?
Es gibt keine Beschwerden über den Film, aber der Begriff "künstliche Intelligenz" hat eine viel längere Geschichte als der, den Spielberg und Kubrick in ihren Filmen gezeigt haben. Künstliche Intelligenz geht auf die Geburt des Computers in den 1950er Jahren zurück, als Alan Turing sich nur 14 Jahre nach der Definition eines Allzweckcomputers fragte, ob eine Maschine denken könnte.
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64 Jahre sind vergangen, und diese Idee beschäftigt uns immer noch, ist in Filmen und Büchern enthalten und wird auf Symposien diskutiert. Es war nicht weit von den Regeln entfernt, die Turing 1950 in seinen Computing Machines and the Mind aufgestellt hatte, in denen er das "Nachahmungsspiel" vorschlug, das wir heute als Turing-Test kennen.
Schließen Sie einen Computer an ein Textterminal an und lassen Sie ihn mit dem Bediener zusammen mit einer realen Person kommunizieren. Das Wesentliche des Tests ist, dass, wenn Sie den Bediener bitten, festzustellen, welcher seiner Gesprächspartner ein Mensch war, "der Bediener während dieses Spiels so oft Fehler macht, wie er Fehler machen kann, wenn er versucht, einen Mann von einer Frau zu unterscheiden."
Turing glaubte, dass es nützlicher wäre, herauszufinden, ob eine Maschine einen Test bestehen könnte, als die vage und philosophische Frage zu beantworten, ob sie dachte oder nicht. "In Bezug auf dieses Problem … ich denke, es ist sinnlos, darüber zu diskutieren." Turing glaubte zwar, dass sich Sprache und Bildung bis zum Jahr 2000 so sehr verändert haben werden, dass jeder problemlos mit einer Denkmaschine kommunizieren kann.
Im wahrsten Sinne des Wortes war er nicht zu falsch. Heutzutage hört man oft Leute sagen, dass ihre Computer "dumm" oder "nachdenklich" sind. Aber selbst wenn wir die Definition einer Denkmaschine ernst nehmen, wird diese Idee der Realität näher sein, als viele vielleicht denken.
KI existiert schon?
Verhältnismäßig. Trotz gegenteiliger Berichte sind wir noch weit davon entfernt, das Turing-Simulationsspiel durchzuarbeiten. Im Juni hat Chatbot Evgeny Gustman ein Drittel der Richter erfolgreich ausgetrickst, indem er den Turing-Test in London abgelegt und sie davon überzeugt hat, dass er ein Mensch ist.
Aber anstatt nachzudenken, verließ sich Eugene auf Tricks und Tricks. Als 13-jähriger Junge, für den Englisch nicht seine Muttersprache ist, erklärt, erklärt die Maschine diese vielen unlogischen Aspekte ihres Verhaltens, einschließlich eines schlechten Sinns für Humor und beleidigender Aussagen, und leitet das Gespräch häufig in eine andere Richtung.
Die meisten KI-Entwickler versuchen, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu lehren, damit wir einen Befehl in einer uns vertrauten Sprache ausgeben können. Dies ist, was Kinder beginnen, noch bevor sie ihren ersten Schritt machen, und dies ist eine äußerst schwierige Aufgabe für eine Maschine.
Stellen Sie sich einen Lieblingssatz von KI-Forschern vor: "Die Zeit vergeht wie ein Pfeil, die Frucht vergeht wie eine Banane." [Wortspiel: „Die Zeit vergeht wie ein Pfeil, Fruchtfliegen lieben Bananen“; Der zweite Teil des Satzes kann in Analogie zum ersten als „die Frucht fliegt wie eine Banane“übersetzt werden. Die Zerlegung eines Satzes in seine Bestandteile verwirrt manchmal sogar englische Muttersprachler, ganz zu schweigen vom Algorithmus.
Hat die KI Sprachprobleme?
Nicht sicher so. Tatsächlich wird KI die meiste Zeit nicht für Gespräche verwendet. Einige von Ihnen sollten über künstliche Intelligenz nicht aus Science-Fiction oder Alan Turing wissen, sondern aus Videospielen, in denen KI verwendet wird, um sich auf computergesteuerte Gegner zu beziehen.
In einem Ego-Shooter beispielsweise steuert die KI die Bewegungen von Feinden und ermöglicht ihnen, auf unverständlichste Weise auszuweichen, zu zielen und auf Sie zu schießen. In Rennspielen kann die KI konkurrierende Fahrzeuge steuern. Als Inbegriff der KI lassen Videospiele sicherlich zu wünschen übrig. Aber Diamanten werden aus Diamanten hergestellt, und die vereinfachten Regeln des Systems ergeben zusammen etwas Komplexes.
Nehmen wir zum Beispiel GTA V, wo Sie durch die Schaffung von Städten mit einem eigenen Leben um eine Ecke biegen und eine Feuerwehr finden können, die gegen einen Fahrer kämpft, der in einen Schlauch geraten ist. oder Zwergenfestung, wo Gnome in Höhlen mit ihrem eigenen Leben leben, strukturiert und algorithmisch detailliert. Diese neuen Gameplay-Systeme zeigen eine völlig neue Art und Weise, wie sich KI entwickeln kann, ohne zu versuchen, einen Menschen nachzuahmen, sondern um eine „gut genug“-Heuristik zu entwickeln, die Algorithmen in etwas völlig anderes verwandelt, wenn sie ausreichend skaliert werden.
Also investieren alle in KI, um bessere Spiele zu machen?
Nein. Unternehmen wie Apple und Google investieren viel Geld in KI und versuchen, virtuelle persönliche Assistenten wie Siri und Google Now zu erstellen.
Dies mag ein wenig weit von Turings fantastischer Vision entfernt sein, aber Sprachdienste leisten im Wesentlichen die gleiche harte Arbeit wie ein Mensch. Sie müssen die gesprochene Sprache hören und verstehen, bestimmen, welche Daten sie enthalten, und dann das Ergebnis auch in Form einer Konversation zurückgeben. Sie versuchen nicht, uns zu täuschen, dass sie Menschen sind, aber es geschieht von selbst. Da alle Computer in der Cloud stattfinden, verstehen sie umso besser, je mehr sie hören.
Die führende KI-Forschung konzentriert sich jedoch nicht darauf, das menschliche Verständnis der Welt zu replizieren, sondern es zu übertreffen. IBMs Watson zum Beispiel ist als der Computer bekannt, der die Jeopardy! 2011 mithilfe des Verständnisses der natürlichen Sprache, um Antworten auf die Fragen des Moderators zu finden. Neben dem Verständnis der natürlichen Sprache kann Watson auch große Mengen unstrukturierter Daten sehr schnell lesen und verstehen.
Im Fall von Jeopardy! Arbeitete er mit 200 Millionen Datenseiten, einschließlich des Textes der gesamten Wikipedia. Watsons eigentliches Ziel ist es, auf das gesamte Internet zu expandieren und den Angehörigen der Gesundheitsberufe einen bequemen Mechanismus zur Verfügung zu stellen, mit dem sie arbeiten können. Schließlich gibt es Wissenschaftler, die nur die Menschheit retten wollen.
Wir werden alle sterben?
Vielleicht. Es gibt Befürchtungen, dass sobald eine ausreichend vielseitige KI wie Watson erstellt wurde, ihre Leistung zusammen mit der ihr zur Verfügung stehenden Verarbeitungsleistung zunimmt. Das Moore'sche Gesetz sagt voraus, dass sich die Rechenleistung alle 24 Monate verdoppelt. Es ist also nur eine Frage der Zeit, bis die KI schlauer als ihre Schöpfer wird und eine noch leistungsfähigere KI schaffen kann, was zu einem exponentiellen Wachstum ihrer Fähigkeiten führt.
Aber was macht superintelligente künstliche Intelligenz mit diesen Fähigkeiten? Es hängt alles davon ab, wie es programmiert ist. Das Problem ist, dass es sehr schwierig ist, einen hochintelligenten Computer so zu programmieren, dass er nicht versehentlich die Menschheit zerstört.
Angenommen, Sie geben Ihrer KI die Aufgabe, Büroklammern zu erstellen und sie so gut wie möglich zu machen. Schon bald wird er erkennen, dass Verbesserungen in der Grundnahrungsmittelproduktion durch Verbesserungen in der Produktionslinie erreicht werden können. Was wird er als nächstes tun?
„Zum Beispiel wird er besorgt sein, dass die Leute ihn nicht ausschalten, weil dann keine Büroklammern produziert werden“, erklärt Nick Bostrom. Büroklammer-KI, sagt Bostrom, „kann eine Person sofort loswerden, weil sie eine Bedrohung darstellt. Außerdem benötigt er so viele Ressourcen wie möglich, da daraus Büroklammern hergestellt werden können. Zum Beispiel Atome in menschlichen Körpern."
Wie gehe ich mit einer solchen KI um?
Laut einigen Theoretikern wie Ray Kurzweil, Googles CTO, wird der einzige Weg funktionieren, die KI herunterzufahren. Die Leute sollten nicht nur darüber nachdenken, wie man intelligente KI schafft, sondern auch über die ethische Seite dieses Themas - und danach programmieren.
Am Ende sucht das Schreiben von Code nur nach Problemen. Eine Maschine mit Anweisungen, um "Menschen glücklich zu machen", kann dieses Problem ganz einfach lösen, indem Elektroden in das Gehirn von Menschen implantiert werden. Wenn wir künstliche Intelligenz bitten, große philosophische Probleme zu lösen, müssen wir daher sicherstellen, dass die Maschine versteht, was „gut“und was „schlecht“ist.
Wir brauchen also ein Ethikprogramm und alles wird gut?
Nicht wirklich. Selbst wenn es uns gelingt, die Entstehung bösartiger KI zu verhindern, bleibt die Frage, wie sich die Gesellschaft an die wachsenden Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz anpasst.
Die industrielle Revolution ist gekennzeichnet durch die Automatisierung einer Reihe von Arbeitsplätzen, die zuvor auf Handarbeit beruhten. Es besteht kein Zweifel, dass die industrielle Revolution die Zeit des bedeutendsten Wachstums des menschlichen Wohlbefindens war. Aber der damalige Staatsstreich war in seinem Fall einzigartig, und es ist unwahrscheinlich, dass wir dies wieder sehen können.
Was Dampfkraft für körperliche Arbeit getan hat, kann KI für geistige Arbeit tun. Die ersten Opfer dieser Sphäre tauchen bereits auf: Es gibt weltweit keinen Platz für Taxis mit Hailo und Uber; Die Arbeit eines Börsenmaklers hat sich gerade durch die Einführung des Hochfrequenzhandels geändert. Sport- und Nachrichten werden bald von Autos gemacht.
Die wirklichen Veränderungen fangen gerade erst an. Im November leitete Goldman Sachs eine Finanzierungsrunde in Höhe von 15 Millionen US-Dollar für Kensho, einen Finanzdatenanalysedienst, der Techniken der künstlichen Intelligenz einsetzt, die für den besten menschlichen Analysten unerreichbar sind. Es kann mit einer so großen Datenmenge umgehen, dass die Leute einfach machtlos davor sind.
Kensho Analytics kann von einem Hochfrequenzhandelsunternehmen wie Athena verwendet werden, das damit einen Millisekundenvorteil auf dem Markt erzielt - genug, um Geld zu verdienen, wenn Sie Milliarden von Dollar handeln.
Nachdem sich ein solcher Handel auf den allgemeinen Markt ausgewirkt hat, kann Kensho Forbes seine Algorithmen zur Verfügung stellen und wird ihre Finanzanalysten ersetzen. Die meisten Geschäftszusammenfassungen sind eins zu eins, und wenn die Daten in einem strukturierten Format verfügbar sind, warum Zeit mit Menschen verschwenden?
Im Allgemeinen sind solche Änderungen gut. Wenn die Arbeit von Millionen von Menschen Algorithmen ersetzt, können sie etwas Besseres tun, die Anzahl der Arbeitsstunden wird sinken und wir werden der Utopie einen Schritt näher kommen.