Im Jahr 2017 wurden durch künstliche Intelligenz Investitionen von Risikokapitalgebern in Höhe von 12 Milliarden US-Dollar getätigt. Wir fangen gerade erst an, nützliche KI-Anwendungen zu entdecken. Amazon hat kürzlich ein Einzelhandelsgeschäft eingeführt, in dem Kassierer und Kassen durch Computer Vision, Sensoren und Deep Learning ersetzt wurden. Und ohne Investitionen, Berichterstattung in der Presse und radikale Innovationen ist "künstliche Intelligenz" seit langem in aller Munde. Aber gibt es das überhaupt?
Dr. Kai-fu Lee, taiwanesischer Risikokapitalgeber und Gründungspräsident von Google China, sagte auf dem Weltwirtschaftsforum: „Ich denke, jeder Unternehmer versucht, sein Unternehmen als KI-Unternehmen darzustellen, und jeder Risikokapitalgeber würde gerne sagen: dass er in KI investiert. " Einige KI-Blasen könnten jedoch vor Ende 2018 platzen, nämlich "Startups, die eine unmögliche Geschichte präsentierten und Risikokapitalgeber betrogen haben, weil sie nicht verstehen".
Dr. Lee ist jedoch fest davon überzeugt, dass die KI weiter voranschreiten und den Menschen Arbeitsplätze wegnehmen wird. Was ist der Unterschied zwischen KI mit all ihren Vor- und Nachteilen und aufgeblähten Geschichten?
Wenn Sie mehrere Geschichten über angebliche KI analysieren, werden Sie schnell signifikante Unterschiede in der Definition künstlicher Intelligenz durch Menschen feststellen: Die Grenze zwischen Simulationen von Intelligenz und Anwendungen für maschinelles Lernen verschwimmt.
KI-Experten bemühen sich um einen Konsens, aber diese Frage wirft weitere Fragen auf. Wann ist es beispielsweise wichtig, mit der ursprünglichen Definition eines Begriffs genau zu sein, und wann muss die Definition nicht mehr verfeinert werden? Unverständlich. Der Hype steht oft der Klärung im Wege. Außerdem wird der Hype durch investierte 12 Milliarden US-Dollar unterstützt.
Dieses Gespräch ist zum Teil auch deshalb notwendig, weil die Staats- und Regierungschefs der Welt begonnen haben, die Gefahren, die die KI mit sich bringt, öffentlich zu diskutieren. Mark Zuckerberg, CEO von Facebook, schlug vor, dass die Skeptiker, die versuchen, "ein Szenario für das Ende der Welt zu entwickeln", sehr verantwortungslos und düster sind. Aber der Schöpfer von OpenAI und der Eigentümer vieler anderer Unternehmen, Elon Musk, widersprach Zuckerbergs Aussage und sagte, dass er das Wesentliche der Sache nicht vollständig verstehe. Musk sagte im Februar dasselbe über Harvard-Professor Stephen Pinker. Er schrieb, dass Pinker den Unterschied zwischen funktionaler, enger KI und Allzweck-KI nicht verstehe.
Angesichts der Befürchtungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz ist es für die breite Öffentlichkeit wichtig, die Unterschiede zwischen den verschiedenen KI-Ebenen klar zu verstehen, damit jeder die potenziellen Vorteile und Bedrohungen realistisch einschätzen kann.
Werbevideo:
Klüger als ein Mann?
Eric Cambria, ein Experte für die Verarbeitung natürlicher Sprache, glaubt: „Heute macht niemand künstliche Intelligenz, aber alle sagen, dass sie genau das tun, weil es cool klingt. Vor einigen Jahren passierte die gleiche Geschichte mit Big Data."
Cambria stellt fest, dass AI als Begriff ursprünglich die Emulation menschlicher Intelligenz bezeichnete. „Aber heute gibt es nichts, was so klug ist wie der dümmste Mensch auf der Erde. Streng genommen beschäftigt sich niemand mit künstlicher Intelligenz und tut dies auch nicht, weil wir nicht wissen, wie das menschliche Gehirn funktioniert “, sagt er.
Der Begriff „KI“wird häufig verwendet, um leistungsfähige Datenklassifizierungswerkzeuge zu bezeichnen. Diese Werkzeuge sind beeindruckend, arbeiten jedoch in einem völlig anderen Spektrum als die menschliche Wahrnehmung. Laut Cambria behaupten die Menschen auch, dass neuronale Netze Teil der neuen Welle der KI sind. Das ist seltsam, weil es die Technologie seit fünfzig Jahren gibt.
In erster Linie bietet AI Zugang zu großer Rechenleistung. All diese Fortschritte sind willkommen, aber es wäre falsch zu glauben, dass Maschinen gelernt haben, die Komplexität unserer kognitiven Prozesse zu emulieren.
„Unternehmen verwenden nur Tricks, um ein Verhalten zu erzeugen, das der Intelligenz ähnelt, aber es ist keine echte Intelligenz, sondern nur ein Spiegelbild davon. Solche Expertensysteme können in einem bestimmten Bereich recht gut sein, in anderen jedoch sehr schlecht “, sagt er.
Diese Nachahmung der Intelligenz hat die öffentliche Vorstellungskraft angeregt. Systeme, die in bestimmten Bereichen arbeiten, haben einer Vielzahl von Anfängen Leben eingehaucht. Aber hat es geholfen, die Welt von Verwirrung zu befreien? Ganz im Gegenteil.
Hilfs, erweitert oder eigenständig
Wenn es um wissenschaftliche Integrität geht, wird die Frage nach genauen Definitionen nicht ausgelassen. 1974 sagte Richard Feynman am California Institute of Technology: "Das erste Prinzip ist, dass Sie sich nicht täuschen dürfen - Sie sind am einfachsten zu täuschen." Und weiter: "Sie müssen einen Laien nicht täuschen, wenn Sie im Namen eines Wissenschaftlers sprechen." Er ging davon aus, dass Wissenschaftler darüber nachdenken sollten, dass auch sie sich irren können und an der Wurzel reifen. "Wenn Sie sich als Wissenschaftler vorstellen, müssen Sie dem Laien erklären, was Sie tun - und wenn er beschließt, Sie unter den gegebenen Umständen nicht zu unterstützen, dann ist das seine Entscheidung."
Im Fall von KI kann dies bedeuten, dass professionelle Wissenschaftler die Pflicht haben, klar zu machen, dass sie äußerst leistungsfähige, kontroverse, profitable und sogar gefährliche Werkzeuge entwickeln, die keine Intelligenz in einem vertrauten oder umfassenden Sinne darstellen.
Der Begriff "künstliche Intelligenz" mag irreführend sein, aber Versuche, ihn zu klären, sind bereits im Gange. In einem kürzlich veröffentlichten PwC-Bericht wurde die Unterscheidung zwischen "assistiver Intelligenz", "erweiterter Intelligenz" und "autonomer Intelligenz" umrissen. Assisted Intelligence wird durch GPS-Navigationsprogramme dargestellt, die in Autos ausgeführt werden. Augmented Intelligence "ermöglicht es Menschen und Organisationen, Dinge zu tun, die sie sonst nicht tun könnten." Autonome Intelligenz „ermöglicht es Autos, selbstständig zu handeln“, beispielsweise bei selbstfahrenden Autos.
Roman Yampolsky, ein Geheimdienstforscher, glaubt, dass sich „die Intelligenz (künstlich oder natürlich) weiterentwickelt und damit die potenziellen Probleme dieser Technologie. Wir sind es gewohnt zu glauben, dass KI eines Tages das gesamte Spektrum menschlicher Fähigkeiten beherrschen und zu allgemeiner künstlicher Intelligenz werden wird. Dann wird er superintelligent. Aber heute verwenden wir meistens fokussierte KI. Das Problem liegt nicht in der Terminologie, sondern in der Komplexität solcher Systeme, selbst auf dem gegenwärtigen Niveau."
Sollten die Leute Angst vor KI haben? "Wenn sich weiterhin Chancen ergeben, ergeben sich alle möglichen Herausforderungen", sagte Yampolsky. Es wird immer mehr Vorfälle mit KI geben.
Laut Brian Decker, Gründer von Encom Lab, arbeiten Algorithmen für maschinelles Lernen derzeit ausschließlich, um die Anforderungen von Programmierern zu erfüllen. „Der Vermarkter wird sagen, dass das photodiodengesteuerte Verandalicht künstlich intelligent ist, weil es„ weiß, wann es draußen dunkel ist “, während ein guter Fertigungsingenieur darauf hinweisen wird, dass kein einziges Bit in der Geschichte des Rechnens jemals geändert wurde, wenn nur so wurde nicht nach der Logik der vorherigen Programmierung konzipiert."
Ilya Khel
