„Wenn wir Glück haben, werden uns die Roboter als Haustiere halten.“ Das prophezeite einst Marvin Minsky, ein Pionier in Sachen künstlicher Intelligenz (KI). Von diesem Schreckensszenario sind wir jedoch meilenweit entfernt. Solche „harte“ künstliche Intelligenz, die komplette Denkstrukturen des Menschen nachbildet und handelt, ohne explizite Anweisungen zu erhalten, steckt in den Kinderschuhen. Viel weiter sind Forscher und Entwickler mit der „weichen“ künstlichen Intelligenz, die nicht allumfassend ist, sondern sich jeweils auf eine konkrete Problemlösung beschränkt, zum Beispiel das Übersetzen eines Textes.
Drei Gründe warum Maschinen keine kognitive Intelligenz entwickeln können
Aus folgenden drei Gründen bin ich persönlich der Meinung, dass Maschinen keine “kognitive” Intelligenz, welche vergleichbar ist mit der menschlichen Intelligenz, erreichen können.
1. Antonio Damasio, der Buchautor von “Der Spinoza – Effekt”, wie Gefühle unser Leben bestimmen, bringt es für mich in einem Satz auf den Punkt, warum künstliche Intelligenz nicht machbar ist: Das Denken ist ohne das Fühlen unvorstellbar – und deren Zusammenspiel nicht ohne die Signale des Körpers.
Eine gute zusammenfassung des Buches ist zu finden im Blog: http://neurowissenschaften.blogspot.com/2007/12/wie-gefhle-unser-leben-bestimmen.html
2. Marovecs fragt sich, “When will computer hardware match the human brain?” In dem Artikel zeigte Marovecs vor mehr als zehn Jahren auf, wie sich Computer im Vergleich zum biologischen Äquivalent verhalten. Es zeigt sich daraus klar, dass selbst spezialisierte Maschinen nur annährend Fähigkeiten wie menschliche Intelligenz erlangen können.
- Brain Äquivalent Moravecs Law
gefunden bei:http://www.transhumanist.com/volume1/moravec.htm
3. Wolf Singer ist ein Hirnforscher und Buchautor. Ich bin nicht mit allen seinen Schlussfolgerungen einverstanden. Doch das System menschliches Gehirn lässt einen Techniker wie mich schon erzittern. Ein paar Absätze aus Singers Büchern:
- Wie kommt es, dass das Gehirn über sich selbst Protokoll führt, so dass es sich seiner selbst bewusst wird.
- Unser Wahrnehmungssystem ist in hohem Masse interpretativ. z.B: wir sehen eine rote Rose mittags und abends im gleichen Rot, obwohl die Farbspektren völlig unterschiedlich sind. Das Gehirn opfert die Objektivität aus gutem Grund: Die verschiedenen Farben würden das Erkennen der Rose verunmöglichen.
- Wahrnehmen ist das Verifizieren von vorausgeträumten Hypothesen.
- Selbstorganisierende Systeme brauchen kein explizites Wissen darüber zu haben, wie sie am Ende ausschauen soll. Sie werden einfach.
Soetwas was Wolf Singer in seinen Büchern und Studien aufzeigt wird nicht maschinell nachzubauen sein.
Meine Zusammenfassung zu Singers Gedanken ist: Unser Gehirn ist ein System, dass uns die Umwelt so sehen lässt wie wir es uns Vorstellen.
Welche Schritte aus heutiger Sicht sind nötig zur Annäherung an künstliche Intelligenz?
Es sind die drei Entwicklungsstufen von Intelligenz nötig, übernommen aus der Evolution, welche den theoretischen Ansatz bilden:
- Die physikalische Intelligenz eines Systems die Umwelt zu Erfahren und zu reagieren.
- Aufbauend auf den ersten Schritt muss das System ein internes Selbstmodell errichten und sich selbst organisieren.
- Zur virtuellen Ebene aus Schritt zwei muss die phenomenale Ebene (Beschreibungswissen) dazustossen. Dadurch könnte ein selbst errichtet werden. Ein Ich. (Ich denke, also bin Ich)
Meine Schlussvolgerung
Meine Schlussvolgerung habe ich in myknow umgesetzt:
- Jedes System soll das machen was es am besten kann
- Der Mensch denkt
- Die Maschine rechnet
Der Mensch entlehnt der Maschine durch Entscheidungen seine kognitiven Fähigkeiten.
Die Maschine entlehnt dem Menschen seine rechnerisschen, statistischen Möglichkeiten. (Bei myknow in Form von evolutionären Algorithmen und Analogons zur Populationskinetik )
myknow funktioniert auf der Basis dieses symbiotischen Systems.
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