Artificial Intelligence

1. Der Fortschritt der KI ist beeindruckend, aber noch weit von menschlicher Intelligenz entfernt

Einfache Dinge sind schwer.

Die jüngsten Errungenschaften der KI sind bemerkenswert, von der Überlegenheit gegenüber Menschen in komplexen Spielen wie Go bis hin zur beeindruckenden Objekterkennung in Bildern. Dennoch hat die KI immer noch Schwierigkeiten mit vielen Aufgaben, die Menschen trivial finden, wie das Verstehen von Kontext oder das Anwenden von gesundem Menschenverstand. Dieses Paradoxon – dass KI Menschen in einigen komplexen Aufgaben übertrifft, während sie bei scheinbar einfachen versagt – zeigt, wie weit wir noch von der Erreichung einer menschlichen allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) entfernt sind.

Die Kluft zwischen enger und allgemeiner KI bleibt groß. Aktuelle KI-Systeme sind für spezifische Aufgaben konzipiert und fehlen die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit menschlicher Intelligenz. Während KI riesige Datenmengen verarbeiten und Muster erkennen kann, versteht sie nicht wirklich die Bedeutung oder die Implikationen der Informationen, die sie verarbeitet. Dieses grundlegende Verständnisdefizit begrenzt die Fähigkeit der KI, Wissen zu verallgemeinern oder Fähigkeiten zwischen Domänen zu übertragen.

Bereiche, in denen KI glänzt:

• Komplexes Spielen (Schach, Go)
• Bilderkennung und -klassifikation
• Spracherkennung und -synthese

Bereiche, in denen KI Schwierigkeiten hat:

• Verstehen von Kontext und Nuancen
• Anwenden von gesundem Menschenverstand
• Verallgemeinerung von Wissen über Domänen hinweg

2. Deep Learning revolutionierte die KI, hat aber erhebliche Einschränkungen

Wie überwachte Lernsysteme sind auch diese Deep-Q-Learning-Systeme anfällig für feindliche Beispiele der Art, die ich in Kapitel 6 beschrieben habe.

Durchbruch im Deep Learning: Die Entwicklung von Deep-Learning-Techniken, insbesondere von Convolutional Neural Networks (ConvNets), führte zu dramatischen Verbesserungen der KI-Leistung bei Aufgaben wie der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Systeme können komplexe Muster aus großen Datensätzen lernen und oft die menschliche Leistung bei spezifischen Benchmarks erreichen oder übertreffen.

Jedoch haben Deep-Learning-Systeme entscheidende Schwächen. Sie benötigen enorme Mengen an gekennzeichneten Trainingsdaten, sind rechnerisch intensiv und ihre Entscheidungsprozesse sind oft undurchsichtige "Black Boxes". Am kritischsten ist, dass diese Systeme anfällig für feindliche Angriffe sind – sorgfältig gestaltete Eingaben, die die KI täuschen sollen. Zum Beispiel können geringfügige Änderungen an einem Bild, die für Menschen nicht wahrnehmbar sind, dazu führen, dass eine KI es völlig falsch klassifiziert.

Einschränkungen des Deep Learning:

• Abhängigkeit von massiven gekennzeichneten Datensätzen
• Mangel an echtem Verständnis oder logischem Denken
• Anfälligkeit für feindliche Beispiele
• Schwierigkeit, Entscheidungsprozesse zu erklären
• Schlechte Verallgemeinerung auf neue Szenarien

3. Maschinelles Lernen erfordert massive Datensätze und sorgfältige menschliche Anleitung

Maschinelles Lernen ist immer noch ebenso eine Kunst wie eine Wissenschaft.

Big Data treibt die KI an: Moderne maschinelle Lernsysteme, insbesondere Deep-Learning-Modelle, benötigen enorme Mengen an hochwertigen, gekennzeichneten Daten, um ihre beeindruckende Leistung zu erzielen. Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon haben einen erheblichen Vorteil in der KI-Entwicklung aufgrund ihres Zugangs zu riesigen nutzergenerierten Datensätzen.

Jedoch sind Daten allein nicht ausreichend. Menschliche Expertise ist entscheidend beim Entwerfen von KI-Systemen, von der Auswahl der richtigen Modellarchitektur bis zur Feinabstimmung von Hyperparametern. Der Prozess der Erstellung effektiver KI-Systeme hängt immer noch stark von der Intuition und Erfahrung von KI-Forschern und Ingenieuren ab. Diese "Kunst" des maschinellen Lernens bedeutet, dass Fortschritte in der KI nicht einfach eine Frage des Einsatzes von mehr Daten oder Rechenleistung zur Lösung von Problemen sind.

Wichtige Aspekte der Entwicklung des maschinellen Lernens:

• Sammeln und Kuratieren großer, hochwertiger Datensätze
• Entwerfen geeigneter Modellarchitekturen
• Abstimmung von Hyperparametern durch Versuch und Irrtum
• Ausbalancieren von Exploration und Ausbeutung im Training
• Interpretation der Ergebnisse und Iteration des Modelldesigns

4. KI glänzt bei engen Aufgaben, fehlt jedoch allgemeine Intelligenz und gesunder Menschenverstand

Ein Haufen enger Intelligenzen wird niemals zu einer allgemeinen Intelligenz addieren.

Erfolg der engen KI: KI-Systeme haben bemerkenswerte Ergebnisse in spezifischen Bereichen erzielt und oft die menschliche Leistung übertroffen. Beispiele sind die Bilderkennung, das Spielen von Spielen und bestimmte Arten der Datenanalyse. Diese engen KI-Systeme werden zunehmend in realen Anwendungen eingesetzt, von Empfehlungssystemen bis hin zu autonomen Fahrzeugen.

Jedoch fehlt der KI allgemeine Intelligenz. Aktuelle KI-Systeme können Wissen nicht zwischen Domänen übertragen oder gesunden Menschenverstand auf neue Situationen anwenden. Sie haben Schwierigkeiten mit Aufgaben, die das Verstehen von Kontext, das Herstellen von Analogien oder den Umgang mit Mehrdeutigkeit erfordern – alles Kennzeichen menschlicher Intelligenz. Diese grundlegende Einschränkung bedeutet, dass KI-Systeme oft Fehler machen, die für Menschen offensichtlich wären, insbesondere wenn sie mit Szenarien konfrontiert werden, die sich von ihren Trainingsdaten unterscheiden.

Merkmale der allgemeinen Intelligenz, die der KI fehlen:

• Transferlernen zwischen Domänen
• Gesunder Menschenverstand
• Verstehen von Kontext und Nuancen
• Umgang mit Mehrdeutigkeit und Unsicherheit
• Kreativität und abstraktes Denken

5. Sprachverständnis bleibt eine große Herausforderung für KI-Systeme

Sprache beruht auf Alltagswissen und Verständnis der Welt.

Fortschritte im NLP: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hat bedeutende Fortschritte gemacht, wobei KI-Systeme beeindruckende Ergebnisse bei Aufgaben wie maschineller Übersetzung, Spracherkennung und Fragebeantwortung erzielen. Diese Verbesserungen haben zur weit verbreiteten Einführung von virtuellen Assistenten und Chatbots geführt.

Jedoch entzieht sich der KI das wahre Sprachverständnis. Aktuelle NLP-Systeme verlassen sich stark auf statistische Muster im Text, anstatt ein tiefes Verständnis der Bedeutung zu haben. Sie haben Schwierigkeiten mit Kontext, Sarkasmus, Metaphern und impliziten Informationen – all das navigieren Menschen mühelos. Diese Einschränkung wird deutlich, wenn KI-Systeme unsinnige Fehler machen oder den zugrunde liegenden Sinn in komplexen Sprachaufgaben nicht erfassen.

Herausforderungen im Sprachverständnis der KI:

• Erfassen von Kontext und Subtext
• Interpretation von Sarkasmus und Humor
• Verstehen von Metaphern und Redewendungen
• Schlussfolgerungen über implizite Informationen
• Aufrechterhaltung der Kohärenz in längeren Gesprächen

6. Die Zerbrechlichkeit der KI und ihre Anfälligkeit für Angriffe werfen Bedenken hinsichtlich der Implementierung auf

Wenn die KI nicht bestimmen kann, worauf sich 'es' in einem Satz bezieht, ist es schwer zu glauben, dass sie die Welt übernehmen wird.

Anfälligkeiten der KI: Trotz ihrer beeindruckenden Leistung bei Benchmarks erweisen sich KI-Systeme oft als zerbrechlich, wenn sie in realen Szenarien eingesetzt werden. Sie können unerwartete Fehler machen, wenn sie mit Eingaben konfrontiert werden, die sich geringfügig von ihren Trainingsdaten unterscheiden. Noch alarmierender ist, dass Forscher gezeigt haben, dass KI-Systeme, insbesondere in der Computer Vision, durch sorgfältig gestaltete feindliche Beispiele getäuscht werden können.

Diese Anfälligkeiten werfen ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Implementierung von KI in kritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen oder medizinischen Diagnosen auf. Das Potenzial für böswillige Akteure, diese Schwächen auszunutzen, könnte schwerwiegende Folgen haben. Darüber hinaus macht der Mangel an Interpretierbarkeit in vielen KI-Systemen es schwierig, vorherzusagen oder zu erklären, wann und warum sie möglicherweise versagen.

Arten von KI-Anfälligkeiten:

• Empfindlichkeit gegenüber kleinen Änderungen in der Eingabe
• Feindliche Angriffe (z.B. veränderte Bilder)
• Verzerrungen aus Trainingsdaten
• Unerwartete Fehler in Randfällen
• Mangel an Robustheit in realen Bedingungen

7. Ethische Überlegungen sind entscheidend, da KI in der Gesellschaft immer präsenter wird

Sollte die Industrie auf eine teilweise Autonomie abzielen, bei der das Auto in "bestimmten Umständen" das Fahren übernimmt, der menschliche Fahrer jedoch weiterhin aufmerksam sein und bei Bedarf eingreifen muss? Oder sollte das alleinige Ziel die volle Autonomie sein, bei der der Mensch dem Fahren des Autos vollständig vertrauen kann und nie aufmerksam sein muss?

Bedeutung der KI-Ethik: Da KI-Systeme in der Gesellschaft immer präsenter werden, sind ethische Überlegungen zu ihrer Entwicklung und Implementierung zunehmend entscheidend. Die Themen reichen von Datenschutzbedenken und algorithmischer Voreingenommenheit bis hin zum Potenzial für Arbeitsplatzverlagerungen und dem Einsatz von KI in der Kriegsführung.

Die Debatte über KI-Ethik ist komplex und facettenreich. Sie umfasst Fragen zu Transparenz, Verantwortlichkeit, Fairness und den langfristigen Auswirkungen der KI auf die Gesellschaft. Da KI-Systeme zunehmend kritische Rollen übernehmen, von der Gesundheitsversorgung bis zur Strafjustiz, wird es entscheidend, dass sie ethisch entwickelt und eingesetzt werden. Dies erfordert die Zusammenarbeit von Technologen, Politikern, Ethikern und der Öffentlichkeit.

Wichtige ethische Überlegungen in der KI:

• Algorithmische Voreingenommenheit und Fairness
• Datenschutz und Datensicherheit
• Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen
• Verantwortlichkeit für durch KI verursachte Schäden
• Langfristige gesellschaftliche Auswirkungen der KI-Implementierung

8. Echter KI-Fortschritt erfordert Fortschritte in Abstraktion, Analogie und verkörperter Kognition

Ich finde das Argument der Verkörperung zunehmend überzeugend.

Kognitive Grundlagen: Um echten Fortschritt in Richtung menschlicher KI zu erzielen, müssen Forscher grundlegende Aspekte der Kognition angehen, die aktuellen Systemen fehlen. Dazu gehören die Fähigkeit, Abstraktionen zu bilden, Analogien zu machen und die Welt durch verkörperte Erfahrung zu verstehen.

Die Verkörperungshypothese legt nahe, dass wahre Intelligenz einen physischen Körper erfordert, der mit der Welt interagiert. Diese Idee stellt den traditionellen KI-Ansatz in Frage, der versucht, disembodied Intelligenz allein durch Software zu schaffen. Fortschritte in der Robotik und KI müssen möglicherweise kombiniert werden, um Systeme zu schaffen, die die Welt auf ähnliche Weise wie Menschen lernen und verstehen können. Darüber hinaus könnte die Entwicklung von KI-Systemen, die Abstraktionen bilden und Analogien machen können, zu flexiblerer und verallgemeinerbarer Intelligenz führen.

Wichtige Bereiche für den Fortschritt der KI-Kognition:

• Abstraktion: Allgemeine Konzepte aus spezifischen Beispielen bilden
• Analogie: Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Domänen erkennen
• Verkörperte Kognition: Lernen durch physische Interaktion
• Gesunder Menschenverstand: Alltagswissen auf neue Situationen anwenden
• Kausales Verständnis: Ursache-Wirkungs-Beziehungen in der Welt erfassen

Zuletzt aktualisiert: September 29, 2024