Diese Übersetzung ist Teil der
Real-World AI-Ausgabe .
Es ist eine bekannte Tatsache - wenn Sie ein Wort viele Male wiederholen, verliert es am Ende jede Bedeutung und wird zu phonetischem Nichts. Dies ist der Grund, warum der Begriff „künstliche Intelligenz“ für viele von uns längst keine Bedeutung mehr hat. KI ist jetzt fast überall, von Ihrem Fernseher bis zu Ihrer Wange, aber dieser Begriff hat noch nie so wenig bedeutet.
Etwas ist schief gelaufen.
Trotz der Tatsache, dass der Begriff „künstliche Intelligenz“ zweifellos falsch angewendet wird, entwickelt sich die damit verbundene Technologie immer noch sehr aktiv - und das ist sowohl gut als auch schlecht. Technologie durchdringt
Gesundheits- und
Militärangelegenheiten , hilft Menschen beim Komponieren und Schreiben von
Büchern , überprüft Ihren
Lebenslauf und beurteilt Ihre
Kreditwürdigkeit und verbessert auch die auf Ihrem Mobiltelefon aufgenommenen Fotos. Kurz gesagt, Technologie verändert Ihr Leben, ob Sie es wollen oder nicht.
Gleichzeitig ist es ziemlich schwierig zu verstehen, welche Art von KI von Technologieunternehmen und Vermarktern diskutiert wird. Nehmen wir zum Beispiel die Zahnbürste Oral-B Genius X, die neben vielen anderen
KI- Geräten auf der CES vorgestellt wurde. Wenn Sie die Pressemitteilung des Unternehmens sorgfältig lesen, wird deutlich, dass diese Bürste lediglich dazu beiträgt, die richtige Dauer des Zahnbürstenvorgangs zu bestimmen und genau dort zu verarbeiten, wo Sie sie benötigen. Ja, es gibt mehrere „intelligente“ Sensoren in der Bürste, die die Funktionalität des Geräts bereitstellen, aber es als künstliche Intelligenz zu bezeichnen, ist einfach dumm.
Selbst in dem Fall, in dem es keinen übermäßigen Hype gibt, gibt es ein Missverständnis des Wesens des Begriffs. Zum Beispiel wird eine Berichterstattung in der Presse über ein bestimmtes Ereignis von einer
Illustration mit dem Terminator begleitet , und dies passiert ziemlich oft. Manchmal sind Autoren verwirrt darüber, was künstliche Intelligenz selbst ist. All dies ist schwierig für jemanden, der kein Experte ist. Daher definieren die meisten Menschen KI als einen Computer mit einem Bewusstsein, das um ein Vielfaches klüger ist als eine Person. Experten nennen eine solche hypothetische künstliche Intelligenz eine starke Form der KI, aber ihre Entstehung ist eine Frage der fernen Zukunft. Übertreiben Sie in der Zwischenzeit nicht.
Was ist KI? Von oben beginnend im Uhrzeigersinn: Figur aus dem Metropolis-Film, Oral-B-Zahnbürste, eigenständiger Roboterkurier.Es ist viel besser, das, was wir haben, "maschinelles Lernen" zu nennen, nicht KI. Diese Technologie hat einen sehr starken Einfluss auf die Welt (zusammen mit tiefem Lernen). Diese Begriffe haben nichts Mystisches wie „künstliche Intelligenz“ und beschreiben viel besser, was Technologie ist.
Wie funktioniert maschinelles Lernen? In den letzten Jahren habe ich viele Erklärungen gelesen und überprüft. Und eines der nützlichsten ist das Folgende: Durch maschinelles Lernen können Computer selbstständig lernen. Aber was heißt das? Eine weitere große Frage.
Beginnen wir mit dem Problem. Angenommen, Sie möchten ein Programm erstellen, das Katzen erkennt (aus irgendeinem Grund immer Katzen). Sie können versuchen, diese "Großvater" -Methode zu implementieren, indem Sie Regeln wie "pelzige Katzen" für die Maschine festlegen. Aber was macht das Programm, wenn Sie ihr ein Foto eines Tigers zeigen? Das manuelle Entwickeln jeder Regel ist ein langer Prozess, und Sie müssen alle Nuancen beschreiben, die Ihnen in den Sinn kommen könnten. Es ist am besten, der Maschine die Möglichkeit zu geben, selbst zu lernen. Sie geben ihr also eine riesige Sammlung von Katzenfotos, und die Maschine bestimmt die Muster bereits selbst. Zunächst ist es ein primitiver Prozess, der dann kompliziert ist.
Eigentlich ist das schon so klar. Wahrscheinlich haben Sie bereits ähnliche Erklärungen gelesen, und bitte verzeihen Sie mir das. Wichtig ist jedoch zu verstehen, wie es funktioniert. Welche Konsequenzen könnte die Ausbildung eines solchen Systems haben?
Die Hauptsache ist, dass Sie es nicht programmieren müssen. Ja, natürlich gibt es viel zu konfigurieren, zu optimieren, die Datenverarbeitungseffizienz zu steigern und alles, was verbessert werden muss, aber Sie sagen dem Computer nicht, was zu tun ist. Und das Auto funktioniert wirklich und hebt die Muster hervor, die eine Person überspringt. Nun, da die Maschine nur mit Einsen und Nullen arbeitet, gibt es viele Bereiche, in denen Sie solche Technologien anwenden können, da die moderne Welt voller Daten ist. Mit dem Hammer des maschinellen Lernens können Sie viele Probleme lösen, die sofort gelöst werden müssen.
Aber es gibt auch Nachteile, denken Sie darüber nach. Wenn Sie eine Maschine nicht trainieren können, woher wissen Sie, wie sie Entscheidungen trifft? Maschinensysteme wissen nicht, wie sie ihre Fortschritte bei der Lösung eines bestimmten Problems erklären sollen. Es kann sich also herausstellen, dass der Algorithmus nicht richtig funktioniert. Die Maschine weiß nicht, was sie tut - was wir von einer Person erwarten. Sie können die beste Fotoerkennungsmaschine für Katzen der Welt herstellen, aber das Auto wird Ihnen nicht erklären, dass Kätzchen nicht wissen, wie man Motorräder fährt, oder dass eine Katze wahrscheinlich Vaska heißt und nicht Megalort Immortal.
Es ist hervorragend, einem Computer das selbständige Lernen beizubringen. Aber in KI-Systemen gibt es keine Rationalität. Dies ist überhaupt kein Geist, kein organischer Geist, und Autos werden nicht nach den Regeln der Menschen spielen. Sie fragen sich vielleicht: "Wie schlau ist das Buch?" Was kann ein schickes gebratenes Brot? “
In welchem Stadium der künstlichen Intelligenz befinden wir uns? Nach all den Jahren mit Leitartikeln, die über den „bevorstehenden großen Durchbruch“ sprachen, glauben Experten, dass wir ein
Plateau erreicht haben .
Trotzdem ist Fortschritt kein Hindernis. Was die Forschung auf dem Gebiet der KI betrifft, das heißt eine Vielzahl von Studienmöglichkeiten, so befinden wir uns jetzt nur noch ganz oben auf dem algorithmischen Eisberg.
Kai-fu Lee, ein Risikokapitalgeber und Experte für künstliche Intelligenz, beschreibt den gegenwärtigen Moment als das "Zeitalter der Verwirklichung" - wenn Technologien von Labors nach außen ausgewählt werden. Benedict Evans vergleicht maschinelles Lernen mit relationaler Datenbanktechnologie - der Art von Unternehmenssoftware, die ganze Branchen revolutioniert hat. Aber jetzt ist das alltäglich. Höchstwahrscheinlich wird dies beim maschinellen Lernen passieren - es wird überall sein, und niemand wird sich darüber Sorgen machen. Aber das alles ist eine ferne Zukunft.
