Künstliche Intelligenz (KI-Systeme) und ihre Folgen Künstliche Intelligenz: Metamorphose des Maschinenbildes

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Meist habe ich den Eindruck, du siehst KI so als könnte ein Rechner selbständig denken und entscheiden.
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Lieber @hobbyradler,

ich denke, der Knackpunkt ist der, dass ich davon ausgehe, dass unser eigenes Denken und Entscheiden abhängig von unserer "Programmierung" durch Evolution, Erziehung und eigene Erfahrungen ist und sich dies methodisch nicht wesentlich davon unterscheidet wie künstliche neuronale Netze "lernen" und dann entscheiden und handeln.

Karl

 

... wohingegen die meisten Menschen an einen absolut freien Willen glauben und daran den Unterschied zu einer KI festmachen. Leider wird meist recht pauschal über "KI" diskutiert, ohne den Unterschied zwischen "starker" und "schwacher" KI bzw. Expertensystemen zu beachten. 

Starke KI gibt es nicht und „schwache KI“ ist scheinbare Intelligenz.

Ciao
Hobbyradler
 

Hallo Karl,

Neuronale Netze verhalten sich so wie es ihnen der Mensch beibringt.

Sorry, ich habe mich wieder einmal dazu hinreißen lassen zu der von uns völlig unterschiedlich beurteilten KI zu antworten. Du wirst es aushalten.  👼

Ciao
Hobbyradler
 

Durch diese Verknüfung und Gewichtung wird ein Algorithmus modelliert, der für jeden Input ein Ergebnis erzeugt. Mit jedem Training wird die Gewichtigung und damit der Algorithmus angepasst, sodass das Netz immer genauere und bessere Ergebnisse liefert.
Neuronales Netz: Beispiel für die Anwendung
Neuronale Netze können zur Bilderkennung eingesetzt werden. Anders als Menschen kann ein Computer nicht mit einem Blick erkennen, ob auf einem Bild ein Mensch, eine Pflanze oder ein Gegenstand zu sehen ist. Er muss das Foto auf einzelne Merkmale untersuchen. Welche Merkmale relevant sind, weiß der Computer durch den implementierten Algorithmus oder er findet es durch Datenanalyse selbst heraus.
In jeder Schicht des Netzes prüft das System die Eingangssignale, d. h. die Bilder, auf einzelne Kriterien wie Farbe, Ecken, Formen. Mit jeder Prüfung kann der Computer besser bewerten, was auf dem Bild zu sehen ist.
Zunächst werden die Ergebnisse relativ fehlerbehaftet sein. Erhält das neuronale Netz Feedback von einem menschlichen Trainer und kann dadurch seinen Algorithmus anpassen, spricht man von maschinellem Lernen. Beim Deep Learning kann das menschliche Training entfallen. Das System lernt in diesem Fall aus der eigenen Erfahrung und wird umso besser, je mehr Bildmaterial ihm vorliegt.
Am Ende steht im Idealfall ein Algorithmus, der fehlerfrei den Inhalt der Bilder identifizieren kann, je nach Training auch unabhängig davon, ob diese Bilder schwarzweiß sind oder in welcher Pose oder aus welcher Perspektive das Dargestellte zu sehen ist.


https://www.ionos.de/digitalguide/online-marketing/suchmaschinenmarketing/was-ist-ein-neural-network/
 

Tja, lieber Hobbyradler,

so lernt auch Dein Gehirn, durch Modifikation der Gewichtung von Synapsen.

Karl

Starke KI gibt es nicht und „schwache KI“ ist scheinbare Intelligenz.

 

Wenn schon, dann wollen wir doch genau sein, oder? Es ist in der Forschung umstritten, ob es so etwas wie „starke KI“ geben kann oder wird. „scheinbare Intelligenz“ ist ein recht schwammiger Begriff. Nimmt man die Definition von Stephen Hawking „Intelligence is the ability to adapt to change“, dann ist die heute realisierte schwache KI durchaus intelligent.

Nachtrag: abgesehen davon ist es irrelevant, ob schwache KI nun scheinbar ist oder nicht. Es ging darum, dass bei Diskussionen starke KI nach den Vorstellungen von Hollywood und die heute realisierbare schwache KI durcheinander geworfen wird.

Danke Det.

Es ist auch mein Punkt, dass man aus Unwissen, ob es starke KI geben kann oder nicht, nicht folgern darf, dass es sie nicht geben wird.

Jede apodiktische Aussage dazu wäre Ideologie. M. E. zeigt uns das bisherige Ergebnis der Evolution, dass die Naturgesetze Vieles zulassen.

Karl

Hallo Karl,

es gibt noch nicht mal reale neuronale Netze. Sie werden simuliert und vom Menschen trainiert.

Ich halte es  für sehr gefährlich so zu tun als hätten Maschinen Intelligenz, als könnten sie selbst Entscheidungen treffen. Mancher mag das dann tatsächlich glauben.

Wenn das simulierte neuronale Netz zu einem Ergebnis kommt, muss ja eine Aktion dahinter stecken. Dies Aktion ist wiederum von Menschen vorbestimmt.

Vielleicht das eine Rakete auf ein Flugzeug abgeschossen wird? Das eine Atombombe Richtung Deutschland fliegt.

Ciao
Hobbyradler
 

Es ist wichtig zu erkennen, dass es unwesentlich ist, ob ein neuronales Netz auf einem digitalen Computer nur "simuliert" oder ob es real mit künstlichen Neuronen nachgebaut wird. Bestimmend für seine Performance ist seine Tiefe und der Datendurchsatz.

IMB beschreibt Neuronale Netze so:

 
Neurale Netzwerke

Neuronale Netze spiegeln das Verhalten des menschlichen Gehirns wider und ermöglichen es Computerprogrammen, Muster zu erkennen und allgemeine Probleme in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Deep Learning zu lösen.
Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze, die auch als künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANN) oder simulierte neuronale Netze (Simulated Neural Networks, SNN) bezeichnet werden, sind ein Teilbereich des maschinellen Lernens und bilden das Herzstück von Deep-Learning-Algorithmen. Ihr Name und ihre Struktur sind vom menschlichen Gehirn inspiriert und ahmen die Art und Weise nach, in der biologische Neuronen einander Signale übermitteln.

Karl

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Ich halte es  für sehr gefährlich so zu tun als hätten Maschinen Intelligenz, als könnten sie selbst Entscheidungen treffen. Mancher mag das dann tatsächlich glauben.

[...]
 

Aber das tun zahllose Assistenzsysteme heute schon: sie analysieren Situationen und treffen Entscheidungen auf Grund des Ergebnisses. Möchtest du gern auf sog. intelligente Heizungssteuerungen oder den Airbag im Auto verzichten? Ein Tesla analysiert die Verkehrssituation und steuert danach das Fahrzeug. Bei fast allen daraus resultierenden Unfällen haben sich die Fahrer nicht an die Bedienungsanleitung gehalten. Nur in einem Fall war das fehlerhafte Training der KI Schuld an dem Unfall.

Es geht mir nicht darum auf etwas zu verzichten. Warum sollte man auf Annehmlichkeiten verzichten?

Es geht mir darum, dass sämtliche Entscheidungen durch den Menschen fallen und die Schuld nicht auf eine Maschine geschoben werden kann. Vor allem, dass der Mensch verantwortlich für die Maschine ist.
Mir geht es darum das man weiß, dass die Maschine keine Entscheidung trifft, nur Ausführende ist.

Für typisch halte ich deine Antwort, dass sich bei Tesla der Anwender nicht an die Anweisung gehalten hat. Richtig ist, dass die Software nicht denken kann, das sie es nur zum Schein tut. Das der Entwickler etwas nicht bedacht hatte. Wie war das mit der hellen Fläche des LKWs.

Ciao
Hobbyradler