Künstliche Intelligenz (KI) / Artificial intelligence (AI)

  • Klar. Habe ja auch nicht das Gegenteil behauptet. Es wurde aber von John Connor mehrfach vorgebracht, dass eine Maschine bestimmte Dinge einfach nicht können kann. Aber diese Argumentation ist fehlerhaft und klammert aus, dass eine intelligente Maschine eben erkennen wird woher es alle notwendigen Komponenten bekommt die es benötigt um sich weiter zu entwickeln.


    Fiktion? Wohl kaum. Wie ich bereits schrieb arbeiten sehr viele wissenschaftliche Gruppen und Firmen daran genau das umzusetzen. Wann das geschieht ist in erster Linie egal. In zweiter Hinsicht habe ich schon auf die technologische Singularität verwiesen, dessen Eintreten an sich sicher ist nur eben nicht das exakte Datum.
    Es ist eben technisch Möglich eine solche Maschine umzusetzen. Wir haben nur noch nicht alles zusammen was dafür nötig ist. Und als Grundlage für eine KI ein funktionierendes, menschliches Gehirn zu nehmen ist wohl sehr eng gedacht. Es ist zwar eine logische Grundlage aber sicher nicht der Weisheit letzter Schluss.

  • Soweit bekannt konnte noch kein Gehirn nachgebaut werden, somit bleibt eine tatsächlich denkene Maschine noch Fiktion.

    Man braucht nicht ein Gehirn nachzubauen. Nach aktuellem Stand sind wir momentan in der Lage, z.B. ein Mäusehirn zu "virtualisieren". Hier läuft dann das ganze Gehirn in einer virtuellen Umgebung und jedes Neuron wird entsprechend simuliert. Das ist zwar enorm aufwendig und rechenintensiv, aber eben, man brauchts nicht nachzubauen! Das hier ist z.B. ne Gruppe , die was in der Richtung gemacht hat.


    mfg Vivajohn

  • Das mit der Intelligenz, und noch wichtiger das Bewusstsein, wird aber dennoch schwierig bleiben. Nehmen wir uns Menschen, unser Gehirn und alles was damit verbunden ist: Reizbarkeit, Informationsspeicherung, Emotionen und allgemein dessen Aktivität sind eine über Milliarden Jahre hinweg gewachsene Struktur. Das Feintuning wird also recht schwierig.


    Das sind Abermilliarden Neuronen, und jedes ist mit hunderten anderen Neuronen verbunden und JEDE Verknüpfung ist wichtig, weil man eben nicht weiß, welche nicht wichtig sind. Und aus dem nichts ein Gehirn virtualisieren, stelle ich mir als nahezu unmöglich vor...


    Ein biologisches Gehirn als Vorlage zu nehmen und daraus eine virtuelle Intelligenz zu generieren, ist der falsche Weg. Man müsste als Grundlage etwas physisches stellen, durch dessen Struktur wichtige Eigenschaften definiert werden und somit ein großer Teil der Rechenkapazität, die benötigt wird, wegfällt.

    The idea of Salvation comes, I believe, from the one whom suffering breaks
    apart. He who masters it, on the contrary, needs to be broken, to proceed
    on the path towards the rupture. - Shaxul?

  • Reizbarkeit, Informationsspeicherung, Emotionen und allgemein dessen Aktivität sind eine über Milliarden Jahre hinweg gewachsene Struktur. Das Feintuning wird also recht schwierig.

    Reizbarkeit?: Nimm bzw. baue den Sensor den du für deine Maschine brauchst und bringe ihr bei zu verstehen was sie dort wahrnimmt.
    Informationsspeicherung: Ist überhaupt kein Problem mehr. Es gibt lediglich physikalische Beschränkungen die aber aufzuheben sind durch entsprechend viele Einheiten.
    Emotion: Ist wie gesagt nicht nötig, sofern die Maschine nicht mit uns interagieren soll. Sie kann ihre sensorischen Wahrnehmungen doch bereits interpretieren und versteht in gewissem Maße die möglichen Konsequenzen...


    Das Feintuning ist immer schwierig, keine Frage.
    Und unsere bzw. die tierische Empfindungsfähigkeit und Neigung zur Emotion ist nicht "milliarden Jahre" alt.


    Das sind Abermilliarden Neuronen, und jedes ist mit hunderten anderen Neuronen verbunden und JEDE Verknüpfung ist wichtig, weil man eben nicht weiß, welche nicht wichtig sind. Und aus dem nichts ein Gehirn virtualisieren, stelle ich mir als nahezu unmöglich vor...

    Es ist nicht JEDE Verknüpfung wichtig, weil das Gehirn beständig selbst welche auf- und abbaut. Je nach Intensität der Nutzung. Eine andere Grundlage gibt es für die Ausbildung des neuronalen Netzwerkes nicht. Ist genau wie bei einem Muskel und jeder anderen Struktur in unserem Körper. Die werden je nach Nutzungsgrad auf- und abgebaut, weil überschüssig bzw. unnötig angelegte Zellen reine Energieverschwendung sind. Mehr nicht.


    Und wie Viva bereits sagte. Man kann nicht etwas aus Nichts generieren. Irgendetwas ist immer bereits da. Wir können nichts wirklich Neues erfinden. Wir können lediglich das vorhandene Material umarrangieren und vormals "tote" Komponenten zu einer neuen Funktion führen mehr nicht.

  • Du nimmst immer alles so wörtlich...


    Achja, Muskelzellen sind ein sehr schlechtes Beispiel in dem Zusammenhang, genau wie die Nervenzellen selbst :)


    Was ich sagen möchte: Das Gehirn ist unvorstellbar komplex, also wirklich unvorstellbar. Das hat schon Maßstäbe in der Unvorstellbarkeit, wie die Entfernungen in unserem Universum. Da kommt man mit einfacher Binärsprache nicht hinterher. dafür müsste ein Rechner so riesig sein, und er würde derart viel Energie benötigen, dass wir ihn mit unseren begrenzten Mitteln auf der Erde nicht betreiben könnten. Deshalb ist es unabdingbar als Grundlage eine real existierende Struktur zu nehmen, die in ihrem Aufbau schon viele ansonsten notwendige Rechenoperationen übernimmt. Es ist immer einfach gesagt: "Ja, ist möglich!". Aber bis wir eine KI haben, mit der man interagieren kann und die ihre Aufgaben kreativ löst, ist es noch ein wirklich weiter weg, zumal wir ja auch noch garnicht so genau wissen, wie denn nun Intelligenz entsteht, was dafür notwendig ist und was damit einher geht.

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  • Du nimmst immer alles so wörtlich

    ^^ äh ja...und nun? Was soll ich machen? Kann ja nur auf das geschriebene Wort antworten und weil hier Gestik und Mimik fehlen ist es recht schwierig die feinen Nuancen wahrzunehmen die in einem regulären Gespräch auffallen würden. Es ist ja schließlich nicht umsonst so, dass ich hier oft schroff rüber komme aber ich bin eben kein Poet oder Mann der vielen Worte. Ich vergleiche mich meist eher mit einem Ent. Ich rede, zumindest bin ich redlich bemüht das zu tun, nur dann, wenn ich etwas zu sagen habe und dann versuche ich auch möglichst viele unnötige Worte zu vermeiden.


    Muskelzellen sind ein sehr schlechtes Beispiel in dem Zusammenhang, genau wie die Nervenzellen selbst

    Weil? Verstehe ich nicht. Denn dieser Vergleich bezog sich auf von dir gesagtes und ist da durchaus anzuwenden. Es sei denn du hast etwas anderes mitteilen wollen, dass mir entgangen sein mag.


    Da kommt man mit einfacher Binärsprache nicht hinterher. dafür müsste ein Rechner so riesig sein, und er würde derart viel Energie benötigen, dass wir ihn mit unseren begrenzten Mitteln auf der Erde nicht betreiben könnten.

    Binärsprache halte ich auch für unzureichend. Es wird wohl auf die Quantentechnologie hinauslaufen und auch die gibt es bereits. Natürlich erst nur in rudimentären, kontrollierten, kleinen Maßstäben aber das waren moderne PC's schließlich auch einmal. Ich glaube auch nicht, dass ein solches System derart viel Energie benötigen würde. Wie gesagt haben wir keinen Plan davon, was da irgendwann einmal die Grundlage sein wird. Aber Ideen gibt es genug und ein "Ist unmöglich." ist ebenso schnell dahin gepfeffert und auch nicht wahrer als ein "Ist möglich.". Im Kern der Sache ist eine KI nichts unmögliches. Ich habe diverse Links gepostet und das ist nur ein Bruchteil dessen gewesen, was man da so findet. Es ist erstaunlich wo wir bereits sind und mit jedem Tag sind wir einen Schritt weiter.


    Deshalb ist es unabdingbar als Grundlage eine real existierende Struktur zu nehmen, die in ihrem Aufbau schon viele ansonsten notwendige Rechenoperationen übernimmt.

    Richtig. Als Grundlage braucht man so etwas. Irgendwo muss man ja anfangen. Den Satzteil nach dem Komma solltest du noch einmal näher ausführen. Bin mir nicht sicher ob ich genau verstehe was du sagen willst.



    Aber bis wir eine KI haben, mit der man interagieren kann und die ihre Aufgaben kreativ löst, ist es noch ein wirklich weiter weg,

    Hat ja auch niemand etwas anderes behauptet. Ich finde den Gedanken faszinierend und sehe darin viel positives. Andererseits ist eben nicht von der Hand zu weisen, dass darin auch eine Menge gefahrenpotential liegt. Eins das uns vielleicht alle das Leben kosten mag....aber so ist der Mensch. Wir bauen das Ding so oder so....und dann gucken wir entweder blöd oder freuen uns nen Ast...

  • Zitat

    Ist genau wie bei einem Muskel und jeder anderen Struktur in unserem Körper. Die werden je nach Nutzungsgrad auf- und abgebaut, weil überschüssig bzw. unnötig angelegte Zellen reine Energieverschwendung sind. Mehr nicht.


    Zitat

    Weil? Verstehe ich nicht. Denn dieser Vergleich bezog sich auf von dir gesagtes und ist da durchaus anzuwenden. Es sei denn du hast etwas anderes mitteilen wollen, dass mir entgangen sein mag.

    Die Zahl der Muskelzellen und auch die der Nervenzellen steigt nicht. Die teilen sich beide nicht mehr. Nur in ziemlichen Ausnahmefällen (Die Schleimhäute im Nasen- und Rachenraum zum Beispiel) aber auch in ganz geringem Umfang im Gehirn selbst, können sich Nervenzellen neu bilden. Muskeln wachsen auch nur durch Volumenzunahme. Genauso ist es eigentlich auch mit fast jedem anderem Organ, außer der Leber. Die hat sowieso immer ne Extrawurst...
    Sorry für Doppelpost, konnte mein beitrag nicht mehr bearbeiten...



    Zitat

    Richtig. Als Grundlage braucht man so etwas. Irgendwo muss man ja anfangen. Den Satzteil nach dem Komma solltest du noch einmal näher ausführen. Bin mir nicht sicher ob ich genau verstehe was du sagen willst.




    Will man ein Gehirn virtuell simulieren, muss man jede Verknüpfung der Nervenzellen und den Zeitpunkt, wann eine Nervenzelle aktiv wird, wie stark der Reiz ist und auch noch viele andere Sachen mehr, berechnen. Alleine das würde schon unsere momentanen Möglichkeiten weit übersteigen. Daher wäre es doch viel einfacher, wenn man ein Gehirn nachbaut. Sei es nun rein technisch oder sogar biologisch. Damit hätte man dann eine Struktur, die durch ihren Aufbau die Eigenschaften stellt und man müsste dieses Ding dann nur noch aktivieren. Problem bei dem Ansatz ist allerdings noch unser mangelhaftes Wissen.

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  • :shock: oh mein Gott. Wie viele Jahre bin ich denn jetzt mit diesem falschen "Wissen" rumgerannt? Ich rechne besser nicht nach.
    Danke für die Info. Ich war bisher fest davon ausgegangen, dass Muskeln sich noch teilen können...unter anderem auch wegen der Extrem-Bodybuilder...aber gut. Was gelernt....und das Falsche schnell vergessen.


    Beim Hirn habe ich mich wohl auch falsch ausgedrückt. Ich meinte die Anzahl der Verbindungen pro Neuron...nicht die einzelnen Zellen. Stimmt.


    Will man ein Gehirn virtuell simulieren, muss man jede Verknüpfung der Nervenzellen und den Zeitpunkt, wann eine Nervenzelle aktiv wird, wie stark der Reiz ist und auch noch viele andere Sachen mehr, berechnen. Alleine das würde schon unsere momentanen Möglichkeiten weit übersteigen. Daher wäre es doch viel einfacher, wenn man ein Gehirn nachbaut.


    Naja, darum simuliert man ja auch kein vollständiges, menschliches Gehirn. Das packt kein Rechner, da gebe ich dir recht. Die grundlegende Simulation eines solchen Denkapparates ist aber gut für die Grundlagenforschung. Ich denke mir, dass die ja nicht umsonst erst einmal in deutlich kleineren Maßstäben forschen. Nicht nur, weil die heutigen Super-Rechner das nicht packen würden. Einfach auch, weil es viel zu komplex ist. Habe gerade noch ein paar Artikel gelesen über Neuronen und neuronale Netzwerke und wenn ich jetzt berücksichtige, dass ein einzelnes Neuron mehrere tausend Synapsen haben kann, dann mach ich schon große Augen. Bis zu 100 Billionen Synapsen liegen im Hirn vor... Das ist, wie du bereits sagtest eine unvorstellbare Anzahl an Verknüpfungen...
    Demnach baut man aber auch nicht mal eben ein Gehirn nach, ich glaube noch nicht einmal das einer Taube. Die sind bislang bei Netzwerken, die deutlich unterhalb der Leistungsfähigkeit von natürlichen Systemen liegen...warten ist also das Gebot der Stunde.


    Biologische Netzwerke nachzubauen ist also auch nicht nebenbei getan. Als Grundlage müssen sie aber doch her halten, zusammen mit entsprechenden Simulationen um Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist ja auch nicht so, als müsste man alle der 100.000.000.000 Nervenzellen unseres Gehirns verstehen. Ich kann allerdings auch schlecht die mindestens notwendige Größe abschätzen die man verstehen muss um ein "Spatzenhirn" nachzubauen...werde es weiterhin verfolgen :)

  • Zitat

    Habe gerade noch ein paar Artikel gelesen über Neuronen und neuronale Netzwerke und wenn ich jetzt berücksichtige, dass ein einzelnes Neuron mehrere tausend Synapsen haben kann, dann mach ich schon große Augen. Bis zu 100 Billionen Synapsen liegen im Hirn vor


    Ja, Google hilft auch hier, glaube es war der zweite oder dritte Artikel ^^



    Problem ist, dass die Prozessoren, zumindest nach meinem Kenntnisstand, so langsam an die physikalisch mögliche Grenze kommen. Die Transistoren können einfach nicht kleiner gemacht werden. Somit muss ein neuer Prozessor entwickelt, oder die bestehenden Systeme größer gemacht werden. Das geht dann aber zulasten der Handlichkeit, Energieversorgung und im Endeffekt auch der Geschwindigkeit, und die ist unglaublich wichtig. Jede Nervenzelle kann alle paar Millisekunden ein Aktionspotenzial abschicken. Das können mehrere Milliarden gleichzeitig machen und dann müssten auch noch die Auswirkungen auf die Erfolgszellen berechnet werden, und da kommt es absolut auf das Timing an. Schön anschaulich ist das beim räumlichen Hören. Wie das Gehirn das schafft, sehr faszinierend.

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  • Problem ist, dass die Prozessoren, zumindest nach meinem Kenntnisstand, so langsam an die physikalisch mögliche Grenze kommen. Die Transistoren können einfach nicht kleiner gemacht werden. Somit muss ein neuer Prozessor entwickelt, oder die bestehenden Systeme größer gemacht werden. Das geht dann aber zulasten der Handlichkeit, Energieversorgung und im Endeffekt auch der Geschwindigkeit, und die ist unglaublich wichtig. Jede Nervenzelle kann alle paar Millisekunden ein Aktionspotenzial abschicken. Das können mehrere Milliarden gleichzeitig machen und dann müssten auch noch die Auswirkungen auf die Erfolgszellen berechnet werden, und da kommt es absolut auf das Timing an. Schön anschaulich ist das beim räumlichen Hören. Wie das Gehirn das schafft, sehr faszinierend.

    Ja, das Prozessoren langsam an die physikalischen Grenzen kommen, stimmt. Deshalb geht man auch dazu über, Mehrprozessorsysteme zu bauen. Und dies in nicht unerheblichem Mass. Das Gehirn tut ja eigentlich auch nichts anderes. Grossrechner haben teilweise einige tausend Kerne. Um vielleicht eine Maxime aufzuzeigen: Der chinesische Grossrechner Tianhe-2 hat in seiner momentanen Ausbaustufe rund 84'096 Prozessoren mit rund 3,12 Millionen Rechenkernen. Damit werden rund 33'860 Teraflops. Hans Moravec bezeichnete die theoretische Rechenleistung eines Gehirns mit rund 100 Teraflops, Raymond Kurzeil auf rund 10'000 Teraflops. So genau lässt sich das auch nicht sagen oder berechnen, da das Gehirn eine etwas andere Grundarchitektur aufweist.
    Aber die theoretische Rechenleistung für ein Gehirn wäre ja quasi bereits da.


    mfg Vivajohn

  • Und genau da liegt der Knackpunkt, meiner Meinung nach. Die unterschiedliche Grundarchitektur.


    Wenn man so will, ist jedes Neuron ein eigenständiger Kern. Vergleichsweise Leistungsschwach, aber die Masse machts eben. Außerdem ist Neuron nicht gleich Neuron und Aktionspotenziale haben nicht immer eine anregende Wirkung auf die Erfolgszelle.

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  • Und genau da liegt der Knackpunkt, meiner Meinung nach. Die unterschiedliche Grundarchitektur.

    Würde ich nicht mal sagen... Ich würde sagen, und ich tue das wirklich, wirklich ungern als Programmierer: "It's a software problem..."


    Denn architektonisch hat ein Grossrechner alles, was es braucht: Arbeitsspeicher, Rechenleistung, Datenablage und die nötigen Verbindungen.



    mfg Vivajohn

  • System entwickelt auf Grund von KI Universalsprache


    In dem Artikel geht es darum, dass der Google Translator auf eine Künstliche Intelligenz in einem neuronalen Netzwerk umgestellt worden ist und nun selbstständig lernt. Das hat dazu geführt, dass das System nun in der Lage ist, Sprachen zu übersetzen, die es vorher nicht kannte und zu dem keine Daten eingegeben worden sind. Die Forscher haben noch keine wirkliche Erklärung, denken aber, dass dies über eine Universalsprache abgebildet sein könnte, die sich das System selber entwickelt. Dies wäre quasi der Beginn einer universellen Übersetzungsmatrix wie in Star Trek. Ein wenig beängstigend und faszinierend zugleich. Damit könnte es möglich sein, jegliche Sprache zu übersetzen und auch bislang unübersetzbare Sprachen wieder lesbar zu machen.

  • Es gibt bereits universelle Sprachregeln. Was Google macht, ist eigentlich ein Vergleich der Sprachen um Gemeinsamkeiten und die dazugehörigen Assoziation zu deren wahrscheinlichen Bedeutungen auszurechnen. Jedes Kleinkind und teilweise auch Erwachsene machen dasselbe (nicht abwertend gemeint). Wenn ich Dir beispielsweise sage "Mein Roro tut mir seit heute morgen weh" und dann in einem anderen Kontext anschliesse "Ich bin auf meinen Roro gefallen und jetzt ist mir schwindelig" usw., wirst du irgendwann daraus schliessen können, dass ich mit Roro wahrscheinlich 'Kopf' meine. Nun kann man das schon anhand wenigen Daten assozieren und Google sammelt Daten in exponentieller Grösse. Ich wüsste nicht, weshalb es beängstigend sein soll. Faszinierend schon eher :)

    „Wir sind eine Gesellschaft notorisch unglücklicher Menschen ..., die froh sind, wenn es ihnen gelingt, die Zeit "totzuschlagen", die sie ständig zu sparen versuchen.“


    „Vor allem müssen die Gesellschaftsformen, die der Liebe in Wege stehen, durch solche ersetzt werden, die sie fördern.“


    „Wissen beginnt mit der Erkenntnis der Unzuverlässigkeit der Wahrnehmungen, mit der Zerstörung von Täuschungen, mit der "Ent-täuschung".“


    Erich Fromm

  • Beängstigend, weil dieses Systemverhalten so nicht gedacht war. Da macht die Technik mal etwas, was man nicht vorausgesehen hat. Was dein Beispiel angeht gilt dies natürlich für Sprachen die meinem Sprachkontext entsprechen. Du wirst aber dann scheitern, wenn du dich in einem fremden Kontext bewegst, der völlig andere grammatikalische Regeln benutzt. Insbesonde bei Sprachen, bei denen die Bedeutung von Buchstaben, Wörtern und Sätzen variabel und voneinander abhängig ist. Da gestalten sich Übersetzungen selbst für Experten äußerst schwierig.

  • Zitat

    Beängstigend, weil dieses Systemverhalten so nicht gedacht war. Da macht die Technik mal etwas, was man nicht vorausgesehen hat.


    Ja, nicht gedacht, das kann schnell mal passieren. In der Wissenschaft findet man hie und da mal etwas heraus, ohne es vorher so erwartet zu haben. Das heisst aber nicht, dass man darüber nicht die Kontrolle hat bzw. man es nicht nachvollziehen kann, wie das funktioniert.


    Zitat

    Die Forscher sind sich selbst nicht ganz sicher, wie das funktioniert, aber vermuten, dass die Software eine Universalsprache entwickelt, die ähnliche Semantik in verschiedenen Sprachen zusammengruppieren kann.


    Diese Aussage stimmt nicht und wurde wahrscheinlich von der Redaktion so platziert, um die ganze Geschichte spannander darzustellen, als sie in Wirklichkeit ist. Forscher wissen, wie das funktioniert. Jegliche Gemeinsamkeiten in der Sprache werden gruppiert und erfasst. Man wusste bloss nicht, dass es eine solch hohe und effiziente Wirkung zeigen wird.

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  • Zitat

    Diese Aussage stimmt nicht und wurde wahrscheinlich von der Redaktion so platziert, um die ganze Geschichte spannander darzustellen


    Ich kenne in der Tat nur den Artikel, wenn du über weitergehende Erfahrungen verfügst, wovon ich bei diesem Satz ausgehe, nenn mir doch bitte eine Quelle damit ich daran teilhaben kann.

  • Zitat

    Die Forscher transformierten die Vektoren an der Trennstelle zwischen Decoder und Encoder mit dem t-SNE-Algorithmus in den dreidimensionalen Raum. Dabei kamen für die Sätze aus verschiedenen Quellsprachen Punkte heraus, die nahe beieinander lagen. Übersetzte das Netzwerk zwischen einem Sprachpaar, für das es keine Beispiele in den Trainingsdaten gab, lagen die Vektoren ebenfalls nahe bei den Sätzen der anderen Sprachen.


    Ganz universell scheint die Zwischenrepräsentation aber nicht zu sein, da Google die Zielsprache als besonderen Wortteil in die Eingabedaten integriert. Aber auch wenn Google noch nicht den Heiligen Gral der Linguistik gefunden hat, beweist die Translate-KI, dass sie zu einem gewissen Grad die Bedeutung von Sätzen kodiert. Damit kommt die KI dem Verstehen natürlicher Sprache einen großen Schritt näher.


    guter Artikel


    detaillierte technische Beschreibung als PDF


    leider wieder kein Science-Fiction-Szenario, auch wenn man es sich manchmal so wünscht.

    „Wir sind eine Gesellschaft notorisch unglücklicher Menschen ..., die froh sind, wenn es ihnen gelingt, die Zeit "totzuschlagen", die sie ständig zu sparen versuchen.“


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  • Nunja, die Aussage das die KI in der Lage ist, die Bedeutung von Sätzen zu "erahnen" finde ich schon phänomenal. Damit wäre erstmal ein "Verständnis" von Sprache durch eine KI möglich.

    Naja, da liegt das Problem im Artikel. Er suggeriert, dass die Maschine dann da "versteht"... tut sie aber nicht! Es sind Prüfungen auf Algorithmen, Wahrscheinlichkeitsrechnungen und dergleichen. Über den tatsächlichen Inhalt hat sie absolut keinen Plan... Das ist weit weg von KI, auch wenns in der Presse als solches verkauft wird. Das geht in die aktuellen Entwicklungen in Richtung "Machine Learning". Dabei gehts nicht primär um KI, sondern um intelligente Lernmechanismen komplexer IT-Systeme auf Basis logischer Konsequenzen. Kein, wie ich sagen würde, komplexer "Verstand".