Wie lange noch bis zur Singularity, und was fehlt? – Künstliche Intelligenz Teil 1

Das gesamte Tech-Internet redet in den letzten Jahren häufiger über “Smart Devices” und das “Internet of Things”, das “Smart Grid” und in Japan gäbe es mittlerweile “Smart Toilets“.
Denkende Technik ist auf dem Vormarsch, und Kurzweil und Vinge werden häufiger zitiert in ihrer Vision, dass wir bald übermenschliche Intelligenz erlangen, bzw. sie mit einem selbstoptimierenden System erreichen.
Die niederschlagende Wahrheit ist, dass keines dieser “smarten” Geräte tatsächlich “denkt”. Wir bei TRENDONE bemühen uns, die Realität wahrheitsgetreu zu abstrahieren und zusammenzufassen – diesmal erklären wir das Konzept und übersehene Wahrheiten über “künstliche Intelligenz”.

Intelligenz

Künstliche Intelligenz meint im Groben den Versuch des Menschen, “Intelligenz” synthetisch zu erzeugen, d.h. mit Maschinen nachzubauen oder zu extrahieren, soweit liegt der Begriff auf der Hand.
Was mit Intelligenz im konkreten jedoch gemeint ist, ist viel zu oft definiert, als dass es Sinn machen würde, hier jeder einzelnen Definition gerecht zu werden.
Darum haben wir uns bei der Recherche an die Definition von S. Legg und M. Hutter gehalten:

“Intelligence measures an agent’s ability to achieve goals in a wide range of environments.”

Eine intelligente Lösung erkennt der Mensch meist, wenn ein Individuum mit gegebenen Mitteln effizient kombiniert und agiert. Flexibel zu wechselnden Problemen die passende Lösung zu finden ist ein nützlicher Skill, den wir im Volksmund auch “Erfahrung” nennen. Aus Erfahrungen wird durch einen bisher schlecht erforschten Prozess eine Lösung für ein Problem abstrahiert, der Mensch “reagiert” entsprechend seiner Prägung.
Ob man nun Erfahrung von Intelligenz bzw. Intelligenzpotenzial trennen sollte, liegt in der Hand der Philosophen. In Hinblick auf das Ergebnis sind die beiden zumindest nicht ohne Einbußen voneinander zu trennen.

Die menschliche “Grundausstattung” zur Intelligenz bricht Wikipedia auf vier Faktoren herunter. Diese “Grundausstattung” nutzen wir in dieser Betrachtung einmal als Zielsetzung, gerechtfertigt durch unseren Einfluss auf diesen Planeten im Gegensatz zu anderen Lebewesen als höchsten erreichbaren Wert.

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Wahrnehmung
Der “Input” eines intelligenten Systems nimmt äussere Einflüsse wahr – unsere Sinne, bei künstlichen Systemen übernehmen Sensoren diese Rolle.
Bewusstsein
Als Bewusstsein können wir sowohl die bloße Denkleistung als auch das Gedächtnis eines Lebewesens beschreiben – simuliert in aktuellen Versuchen durch Prozessor, Festplatte, RAM, Big Data und neuronale Netzwerke. Aktuell begrenzt durch Parallelisierungslimits.
Wille
Jedes Lebewesen, dass auf irgendeine Weise durch Evolution entstanden ist, hat den Willen zur Artenerhaltung fest in den genetischen Code einprogrammiert – mitsamt allen Instinkten, die es dazu braucht: Hunger, Durst, Bedürfnis nach Sicherheit. Auch künstlichen Systemen muss ein Wille erst einprogrammiert werden.
Selbstbewusstsein / Self-awareness
Das Bewusstsein des eigenen Selbst im System – vergleichende Selbstansicht, alturistisches Denken etc. sind Formen der Intelligenz, die selbst im Tierreich nur sporadisch vorhanden sind.

Grob kann man sagen, dass mit dem 0/1-Computer wie wir ihn kennen alle Funktionen denkbar sind, die auch komplett quantifiziert werden können. Der Computer kann nur mit Zahlen rechnen, dafür aber unglaublich schnell, was uns als Menschheit schon viele bahnbrechende Fortschritte gebracht hat. Bei nicht eindeutigen Inputs oder “komplexeren” bzw. ungenauen Eingaben wideurum strauchelt der Computer: Es fehlen ohne entsprechende Tricks sowohl die Erinnerung, als auch die Fähigkeit, überhaupt Sachverhalte zu assoziieren, sowohl eine Zielvorgabe.

Beim Menschen sind die vier Intelligenzbereiche jeweils irgendwie ausgeprägt

Beim Menschen sind die vier Intelligenzbereiche jeweils irgendwie ausgeprägt


Bei Computern dagegen mangelt es an Bewusstsein, und ein eigener Wille sowie ein Selbstbewusstsein fehlen komplett

Bei Computern dagegen mangelt es an Bewusstsein, und ein eigener Wille sowie ein Selbstbewusstsein fehlen komplett


Anhand unserer Micro-Trends können wir erkennen, dass viele spezifische Aufgaben automatisiert werden können, es aber an Lösungen fehlt, wenn allgemeine Ansätze gefragt sind. Das liegt vor allem daran, wie unser Gehirn und Prozessoren arbeiten – aktuell eben sehr verschieden.

Kurz gesagt ist unser Gehirn ein riesiger Faktenspeicher – Das Volumen wird mangels genauer Erkenntnisse irgendwo zwischen zwei Petabyte und sechs Exabyte geschätzt (2 Mio. GB vs. 6000 Mrd. GB). Zum Vergleich, die US-Klimadatenbank die seit 1970 globale Wetterdaten akkumuliert, liegt bei ca. sechs Petabyte.
Allerdings werden je nach Input und Situation dynamisch Fakten abgerufen – wir kennen das als “Assoziation”.
Via unglaublich schneller Parallelassoziation können wir ein Situationsbewusstsein aufbauen, zu dem ein Computer bisher einfach noch nicht fähig ist.

Computer sind sehr unsichere Systeme, denen man alles haarklein erklären muss – Bilderkennung ist ein gutes Beispiel. Bei rund 600 verschiedenen Hunderassen fällt es einem PC schwierig auch nur das allgemeine Wort “Hund” zuzuordnen, da sie alle verschieden aussehen. Der Mensch widerum erkennt nach drei Rassen das generelle Muster (vier Beine, Schwanz, zwei Ohren etc.) sowie die Situation, die auf den Fotos zu erkennen ist – ein fliegendes etwas, was einen Frisbee fängt, wird sehr wahrscheinlich ein Hund sein. Genau solche Fakten würde ein PC überhaupt nicht gebrauchen können, da sonst jede Flugscheibe im Bild das Objekt unumwerflich zum Hund machen würde.

Wie kommen wir nun also zu künstlicher Intelligenz?

Aktuelle Fortschritte nutzen neuronale Netzwerke (siehe Video), im allgemeinen werden die Systeme als “selbstlernend” bezeichnet. Mehr darüber im zweiten Teil, Neuronale Netzwerke!