Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
Wie hilft uns die KI-Revolution, die grundlegendsten Fragen der Philosophie zu beantworten? (Teil 1)
Wer bin Ich? Wozu wurde ich geboren? Wie soll ich leben? Es wurden viele Artikel, viele Bücher und viele philosophische Schulen gegründet, um die größten Fragen der menschlichen Existenz zu lösen. In diesem Artikel möchten wir den Lesern durch die folgende Artikelserie tiefgreifende Überlegungen zu diesen grundlegenden philosophischen Fragen aus der Perspektive eines weltweit führenden Technologieexperten vorstellen.
Die Artikelserie ist eine Übersetzung aus einem Artikel über The Edge des Autors Kai-fu Lee, Gründer des Technologie-Investmentunternehmens Sinovation Ventures, das von Forbes auf Platz 1 in China steht. Lee hatte Forschungspositionen bei Apple inne und war für den Betrieb bei Microsoft und Google China verantwortlich. Lee ist auch der Informatiker, der das weltweit erste Spracherkennungssystem entwickelt hat. Lees System wird derzeit in Apples Siri, Microsoft-Produkten und vielen anderen Unternehmen verwendet.
Autor Kai-fu Lee, Gründer von Chinas führendem Technologie-Investmentunternehmen Sinovation Ventures (Foto: China Daily)
TEIL 1: DIE ERSTE UND ZWEITE WELLE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ
Die erste Welle der künstlichen Intelligenz
Wie alle anderen stelle ich mir immer die Fragen: Wer bin ich und warum existiere ich? Wer sind wir als Menschen, warum existieren wir? Als ich auf dem College war, hatte ich eine viel unschuldigere Einstellung. Ich hatte eine große Leidenschaft für Computer, für künstliche Intelligenz, und ich dachte, ich sei dazu bestimmt, mit Computeralgorithmen zu arbeiten und mir mit meinen Kollegen vorzustellen, wie das Gehirn funktioniert. Arbeit, wie Computer so intelligent sein können wie das Gehirn, sie sogar ersetzen können Gehirn, und das nennt man künstliche Intelligenz.
Das war damals meine einfache Ansicht. Ich habe es während des Studiums, während meines Masterstudiums, verfolgt. Ich ging zu Carnegie Meelon und promovierte in Spracherkennung , dann wechselte ich zu Apple, SGI, dann zu Microsoft und Google. In diesen Unternehmen habe ich weiterhin an künstlicher Intelligenz gearbeitet. Ich denke, unser Streben nach der Funktionsweise von Intelligenz und unser Verständnis von künstlicher Intelligenz werden zu uns zurückkommen und uns sagen: „Ah, so funktioniert das Gehirn.“ Wir simulieren es, und das ist die Definition von Intelligenz. Das sollte das Wichtigste in unserem Leben sein: unser IQ, unsere Fähigkeit zu denken, zu analysieren, vorherzusagen, zu verstehen – all das kann durch Simulation entwickelt werden. am Computer.
Ich hatte das Glück, Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon (drei Wissenschaftler, die als Pioniere auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz gelten) und meinen Mentor Raj Reddy (Dabbala Rajagopal „Raj“ Reddy, ein indisch-amerikanischer Informatiker) kennenzulernen ein KI-Pionier). Alle diese Menschen haben einen tiefgreifenden Einfluss auf meine Denkweise hinterlassen. Es ist harmonisch, dass sie auch ein Verständnis von Intelligenz verfolgen. Die damalige Auffassung war, dass wir menschliche Intelligenz als Regeln in menschliche Handlungsweisen umsetzen würden, wenn wir einen Prozess bereitstellen würden, um unser Denken in konkreten Schritten umzusetzen.
Wenn ich zum Beispiel hungrig bin, möchte ich essen gehen. Ich habe diesen Monat aus Versehen viel Geld ausgegeben, ich gehe zu einem günstigeren Ort. Der günstigere Ort soll McDonald's sein. Bei McDonald's vermeide ich frittierte Speisen, deshalb esse ich nur einen Hamburger. Diese „Wenn, dann, sonst“-Dinge sind die Art und Weise, wie wir denken (wie wir denken), und so funktioniert die Generierung von Expertensystemen oder symbolischer KI. Erstens. Mir ist klar, dass es sehr einschränkend ist, denn wenn wir die Regeln aufschreiben, gibt es zu viele davon.
Am MCC (Consortium of Microelectronic Computer Companies) gab es einen Professor namens Doug Lenat, einen der klügsten Menschen, die ich kenne. Er beauftragte Hunderte von Leuten, alle Regeln aufzuschreiben, die uns einfielen, in der Annahme, dass wir es eines Tages schaffen würden, und das wäre das Gehirn. Seine Forschung wird von Apple und Microsoft gefördert. Ich erinnere mich noch daran, als ich ihn besuchte, zeigte er mir all die verschiedenen Blumenarten und teilte mir sein Wissen darüber mit, was jede Blumenart ist, wie viele Blütenblätter jede Blume hat und welche Farben sie hat. Es stellt sich heraus, dass es auf der Welt zu viel Wissen gibt, als dass wir es aufnehmen könnten, und dass seine Wechselwirkungen zu komplex sind. Wir wissen nicht, wie wir diesen Mechanismus, die regelbasierten Systeme, aufbauen sollen.
Das war die erste Welle. Die Leute waren aufgeregt und dachten, wir könnten die Regeln schreiben, aber das war ein völliger Fehlschlag. Das Ergebnis dieses Scheiterns ist, dass es in mancher Hinsicht nur wenige nützliche Anwendungen gibt. Das lässt die Leute glauben, dass die KI gescheitert ist und dass es sich nicht lohnt, weiterzumachen.
Wegweisende Wissenschaftler auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, von denen Kai-fu Lee stark beeinflusst wurde: Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon, Dabbala Rajagopal „Raj“ Reddy (Foto: Slideplayer, Wikipedia)
Die zweite Welle der künstlichen Intelligenz
Ich hatte das Glück, der zweiten Welle zu folgen, die mit meiner Doktorarbeit an der Carnegie Mellon zusammenfiel. Bei dieser Arbeit fragte ich mich, ob wir Statistiken oder maschinelles Lernen nutzen könnten. Was wäre, wenn wir von allen Dingen Proben sammeln und die Systeme trainieren würden? Es könnten Sprachproben sein, um verschiedene Laute in Englisch zu trainieren, Hunde- und Katzenproben, um die Tiererkennung zu trainieren usw. Sie lieferten damals gute Ergebnisse. Die Art von Technologie, die ich entwickelt und in meiner Doktorarbeit verwendet habe, heißt „Hidden Markov Models“ und ist das erste Beispiel eines eigenständigen Spracherkennungs-Lautsprechersystems. Dieses System wurde und wird immer noch in vielen Produkten verwendet, beispielsweise in Siri, dem Spracherkennungssystem von Microsoft und anderen Technologien, die in der Computersprache und im Computer Vision eingesetzt werden. Ich habe diese Arbeit in den 1980er-Jahren bei Carnegie Mellon gemacht, 1988 meine Abschlussarbeit abgeschlossen und anschließend von 1990 bis 1996 bei Apple und dann um 2000 bei Microsoft Research gearbeitet.
Wir waren optimistisch, dass die Berechnung für diese Arbeit effektiv war, da wir eine Verbesserung der Ergebnisse sahen. Aber nach einem Jahrzehnt der Arbeit sehen wir, dass entscheidende Verbesserungen an ihre Grenzen stoßen. Sie konnten nicht weiter hinauf, also hatten wir Angst. Auch hier sagen viele Menschen: „Man kann 1000 Wörter und 100 Objekte erkennen, aber nicht mehr. Menschen können einen unendlichen Wortschatz verstehen, einschließlich neu gebildeter Wörter. Das ist nicht intelligent. Das ist keine KI.“ Der zweite Zusammenbruch der künstlichen Intelligenz ereignete sich, weil es nicht gelang zu beweisen, dass Maschinen das tun können, was Menschen können.
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