Transhumanismus/Posthumanismus

14. Juni 2017

Ist der Mensch eine Maschine?

Filed under: eigene Artikel — Schlagwörter: — berndvo @ 11:14

von Bernd Vowinkel

 

überarbeitete Version meines Artikels von 2009: „Unterschied Mensch-Maschine, oder: was ist der Mensch?,

Link: https://transhumanismus.wordpress.com/2009/07/29/unterschied-mensch-maschine-oder-was-ist-der-mensch/

 

 

Ohne lange darüber nachzudenken, würden wohl die meisten die Frage, ob der Mensch eine Maschine ist, eindeutig mit Nein beantworten. Allerdings gehen noch immer viele Menschen einerseits von einem überholten Menschenbild und andererseits von einer falschen Vorstellung von Maschinen aus. Dennoch scheint die Frage, was eine Maschine von einem Menschen unterscheidet, trivial zu sein. Ein Mensch lebt, eine Maschine besteht aus toter Materie, ein Mensch besteht aus organischem Material, eine Maschine aus Plastik und Metall. Ein Mensch kann denken, hat Bewusstsein und hat Würde. Alles Dinge, die eine Maschine offensichtlich nicht hat. Alles das ist richtig – noch! Aber was ist, wenn unsere Computer und ihre Programme immer intelligenter werden, wenn sie womöglich Bewusstsein entwickeln? Können wir für immer ausschließen, dass Maschinen etwas völlig Anderes bleiben, als Menschen? Könnte es sogar sein, dass es in Zukunft Maschinen gibt, die den Menschen in allen seinen herausragenden Eigenschaften und Fähigkeiten bei weitem übertreffen? Man kann den vorhandenen oder nicht vorhandenen Unterschied zwischen Mensch und Maschine anhand der folgenden Thesen diskutieren:

 

  1. Menschen bestehen aus organischem Material und nur mit diesem Material kann Leben und Bewusstsein entstehen, Maschinen bestehen dagegen aus anorganischem Material.

Die zugrundeliegende Idee dieses Arguments ist der Vitalismus und der gilt seit Mitte des letzten Jahrhunderts als widerlegt. Daneben stellt sich die Frage, ob der Unterschied im Material überhaupt von Bedeutung ist. Immerhin können wir inzwischen Menschen mit künstlichen Gliedmaßen, künstlichen Organen und sogar künstlichen Sinnesorganen (z.B. Cochlear-Implantate) ausstatten. In der Zukunft ist es durchaus denkbar, dass Schlaganfallpatienten durch Neuroimplantate wieder ihre ursprünglichen Fähigkeiten zurückerlangen. Sind diese „reparierten“ Menschen noch Menschen? Ab welchem Anteil anorganischer Materie im Körper sollte das nicht mehr der Fall sein? Daneben finden auch umgekehrt durchaus organische Materialien Anwendung bei Maschinen und sogar bei Computern. So werden bereits digitale Signalprozessoren auf DNA-Basis diskutiert. Silizium ist als Basismaterial für Computerchips nicht für alle Zeiten festgelegt. Für die Zukunft werden durchaus auch andere Materialien diskutiert, wie z.B. Galliumarsenid (GaAs), Indium-Phosphit (InP), Nanoröhren aus reinem Kohlenstoff usw. Ein weiteres Argument ist, dass das Material, also die Atome und Moleküle, aus denen unser Körper besteht, im Lauf des Lebens fast vollständig, mehrfach ausgetauscht werden. Nicht also das Material selbst ist das, was uns als Menschen ausmacht, sondern die Informationen und die Fähigkeiten, die in unserem Gehirn gespeichert sind. Die Speicherung und die Verarbeitung von Information ist aber nicht auf irgendein bestimmtes Material für die Hardware festgelegt.

 

  1. Menschen können sich selbst reproduzieren, Maschinen können das nicht.

Immerhin werden bereits heute die meisten Maschinen selbst von Maschinen hergestellt und mit Hilfe von Computern konstruiert. Aber kann eine einzelne Maschine sich selbst reproduzieren? Der US-amerikanische Mathematiker John von Neumann (1903 – 1957) hat dies bereits im Jahr 1953 vorgeschlagen. Die nach Neumann benannte fiktive Maschine besteht aus einem Computer mit Speicher und einer universellen Mikrofabrikationsanlage (FAB). Diese Fabrikationsanlage kann im Schichtverfahren jedes beliebige Bauteil oder Gerät herstellen, einschließlich sich selbst. Das Schichtverfahren mit diesen so genannten 3D-Druckern funktioniert ähnlich wie bei einem Tintenstrahldrucker, nur, dass statt Tinte Kunststoffe, Metalle oder andere Materialien aufgesprüht und ausgehärtet werden. Zur Fabrikation einfacher Bauteile sind solche Geräte schon erhältlich, aber für Bauteile wie z.B. Computerchips fehlt es noch bei weitem an Auflösungsvermögen und geeigneten Verfahren. Generell kann man sagen, dass dieses Verfahren der Reproduktion nur in ganz speziellen Anwendungen, wie z.B. bei interstellaren Raumsonden (Von-Neumann-Sonden) wirklich sinnvoll ist, aber zumindest im Prinzip scheint diese Art der Selbstreproduktion möglich zu sein.

 

  1. Menschen haben Bewusstsein, Maschinen nicht.

Nach den Erkenntnissen der modernen Hirnforschung sind alle unsere geistigen Fähigkeiten auf die informationsverarbeitende Funktion der Nervenzellen (Neuronen) zurückzuführen. Ein Computer macht im Prinzip das Gleiche, nämlich Informationsverarbeitung. Als Computer bezeichnen wir üblicherweise eine universelle Rechenmaschine. Hierfür sind die Grundvoraussetzungen, dass die Maschine die logischen (booleschen) Grundfunktionen UND, ODER und NICHT (Inversion) ausführen kann, über einen genügend großen Speicher verfügt (rein theoretisch müsste der Speicher sogar unendlich groß sein) und frei programmierbar ist. Eine solche Maschine kann grundsätzlich alle algorithmischen Aufgaben lösen, die lösbar sind. Bei ihr spielt der konkrete Aufbau der Hardware nur eine Rolle in Bezug auf die Effizienz bzw. Geschwindigkeit, aber nicht auf die Lösbarkeit von Aufgaben. Die theoretische Grundlage für diese Aussage ist die Church-Turing-These: „Die Klasse der Turing-berechenbaren Funktionen stimmt mit der Klasse der intuitiv berechenbaren Funktionen überein“. Diese These ist zwar nicht beweisbar, aber sie wird in der Informatik üblicherweise als richtig angenommen. Gegenbeweise gibt es jedenfalls bisher nicht.

Die Konsequenz der Church-Turing-These ist, dass es nicht möglich ist, eine Rechenmaschine (Supercomputer) zu bauen, die mehr berechnen kann, als ein Computer bereits kann. Da viele Programmiersprachen ebenfalls turing-vollständig sind, kann man jeglichen Algorithmus mittels eines Quelltexts dieser Sprachen ausdrücken. Insbesondere können sich verschiedene Rechenmodelle gegenseitig simulieren. Auf den Menschen bezogen bedeutet dies: Wenn Denken auf den bekannten Naturgesetzen beruht und damit (abgesehen von Quanteneffekten) vollständig algorithmisch ist, dann kann eine Maschine im Prinzip alle Fähigkeiten des menschlichen Gehirns erwerben.

Damit ist aber zunächst nur gezeigt, dass es im Prinzip möglich ist, Maschinen mit Bewusstsein auszustatten. Ist es auch praktisch möglich? Es gibt viele, die bezweifeln, dass eine Maschine alle menschlichen Fähigkeiten des Gehirns erwerben kann. Das Hauptargument ist, dass die Simulation des Bewusstseins etwas Anderes ist, als das Bewusstsein selbst. Vertreten wird diese Haltung vor allem von dem bekannten amerikanischen Philosophen John Searle. In seinem Buch „Die Wiederentdeckung des Geistes“1 argumentiert er, dass z.B. die Simulation des Wetters etwas Anderes ist, als das Wetter selbst, denn im Computer regnet es z.B. ja nicht wirklich. Was im Computer abläuft, ist eine Abstraktion der physischen Vorgänge des Wetters. Daraus schließt er messerscharf, dass eben dies beim Bewusstsein genauso ist. Das ist jedoch ein Fehlschluss, denn wenn es sich beim Bewusstsein um hochkomplexe Informationsverarbeitung handelt, so ist bereits das natürliche Bewusstsein ein abstrakter Vorgang, der nicht an eine bestimmte Materie gebunden ist. Bei der Übertragung auf den Computer ändert sich nur die ausführende Hardware, während der Vorgang selbst nicht weiter abstrahiert werden muss.

Viele Hirnforscher würden dem zwar zustimmen, aber angesichts der Komplexität des Gehirns die praktische Realisierung kaum für möglich halten. Es ist sicher richtig, dass man im Moment noch weit davon entfernt ist, Bewusstsein direkt programmieren zu können, aber immerhin hat Dietrich Dörner in seinem Buch2 „Bauplan für eine Seele“ gezeigt, dass es zumindest im Prinzip möglich sein sollte. Es gibt aber noch die andere Möglichkeit, dass man die Evolution des Bewusstseins in einem Großrechner im Schnellverfahren nachvollzieht. Dazu müsste man in einer virtuellen Welt eine Reihe von virtuellen Wesen mit jeweils einem umfangreichen, leistungsfähigen neuronalen Netz programmieren, die über eigene „Sinnesorgane“ verfügen und die Möglichkeit besitzen, aktiv ihre Umwelt zu erkunden und Erfahrungen zu sammeln. Es reicht dabei eine Grundprogrammierung aus, die die Maschinen von Anfang an in die Lage versetzt, Erfahrungen zu sammeln. Weiterhin muss es Grundoptimierungsziele geben, die eine Bewertung der Erfahrungen ermöglichen. Ohne solche Ziele sind die Maschinen nicht in der Lage, zu lernen. Ähnlich wie bei den Menschen müssen diese Ziele einen gewissen Selbsterhaltungstrieb und so etwas wie Neugier enthalten. Eine auf diese Weise optimierte Maschine kann dann schließlich als Hardware aufgebaut werden und in die reale Welt entlassen werden. Die für die Optimierung erforderliche, extreme Rechenleistung wird in wenigen Jahren zur Verfügung stehen. Die Argumente für und gegen die Behauptung, dass künstliches Bewusstsein möglich ist, sind in dem Buch „Maschinen mit Bewusstsein“3 von Bernd Vowinkel ausführlicher diskutiert.

 

  1. Menschen haben Würde und Moral, Maschinen nicht

Grundlagen für Würde und Moral sind Bewusstsein, Urteilskraft und Vernunft. Wenn alle diese Dinge im menschlichen Gehirn auf der Basis der bekannten Naturgesetze erzeugt werden, gibt es keinen Grund, warum diese Dinge nicht auch mit Maschinen erzeugt werden können.

 

  1. Menschen haben Gefühle, Maschinen nicht

In dem Spielfilm „Transcendence“ aus dem Jahr 2014 gibt es eine Szene in der die künstliche Intelligenz gefragt wird, ob sie beweisen kann, dass sie empfindungsfähig. Ihre Antwort war die Gegenfrage an die Menschen: „Könnt ihr beweisen, dass ihr empfindungsfähig seid?

Gefühle werden durch unseren Hormonspiegel und durch den Input an Informationen von der Außenwelt erzeugt. Auch hier gilt: Wenn sich die Erzeugung von Gefühlen im Rahmen der bekannten Naturgesetze abspielt, so gibt es keinen Grund, warum Maschinen nicht auch Gefühle entwickeln können. Die Gefühle anderer Menschen können wir ausschließlich über deren Verhalten und durch Kommunikation mit ihnen feststellen. Verhalten sich Maschinen (z.B. menschenähnliche Roboter) gleichermaßen, so gibt es keinen Grund, ihnen Gefühle abzusprechen.

 

  1. Menschen haben eine Seele, Maschinen sind seelenlos

Der Begriff der Seele, so wie er von Seiten der Religionen gebraucht wird, beinhaltet alles das was die Person ausmacht, ihre Erinnerungen, ihre Fähigkeiten und ihre Persönlichkeit. Zusätzlich gilt, dass die Seele unsterblich ist. Nun wissen wir aber, dass unser Körper nach dem Tode zerfällt und mit ihm auch alle Fähigkeiten des Gehirns. Für die Annahme einer mystischen Substanz als Träger unserer Seele gibt es keinerlei Anhaltspunkte. Der Begriff der Seele ist also ein konstruierter Begriff, der dem Wunschdenken von Religionsanhängern entstammt und keinerlei Bezug zur Wirklichkeit hat. Es gibt keine unsterbliche Seele, weder in Maschinen noch in Menschen.

 

  1. Menschen haben einen freien Willen, Maschinen nicht

Wenn der Mensch wirklich über einen freien Willen (nach der strengen Definition von Immanuel Kant) verfügen sollte, was mittlerweile von der modernen Hirnforschung stark bezweifelt wird, so gibt es kein Naturgesetz, das diesen auf den Menschen beschränkt. Die Form des eingeschränkten Willens, die man als Handlungsfreiheit bezeichnet, ist problemlos auf Maschinen implementierbar, da sie auf algorithmischen Gesetzmäßigkeiten basiert. Fazit: wenn es einen freien Willen gibt, dann können ihn auch Maschinen haben, wenn nicht, dann stellt sich das Problem nicht.

 

Der Turing-Test

Wenn es dennoch tatsächlich prinzipielle Unterschiede zwischen Maschinen und Menschen gäbe, so müsste es auch ein objektives Verfahren geben, das in der Lage wäre, dies im Einzelfall festzustellen. Wie könnte dieses Verfahren aussehen? Entscheidend ist ja nicht so sehr das Aussehen, sondern das, was wirklich den Menschen ausmacht: Sein Geist, sein Bewusstsein, seine Würde. Stellen wir uns z.B. vor, man könnte Androiden herstellen, die äußerlich nicht von Menschen zu unterscheiden sind. Wie können wir feststellen ob diese Androiden über ein Bewusstsein verfügen? Oder anders ausgedrückt, gibt es eine Möglichkeit, festzustellen, ob man einen Menschen oder eine Maschine vor sich hat, ohne dass wir gleich zu einem Metalldetektor oder einem Röntgengerät greifen?

Ausgehend von dem logischen Satz, dass zwei nicht unterscheidbare Dinge als gleich anzusehen sind, hat Alan Turing bereits 1950 den nach ihm benannten „Turing-Test“ vorgeschlagen. Bei diesem Test befragt der Experimentator einen Menschen und einen Computer (bzw. Androiden) jeweils über ein Computerterminal. Das Experiment ist so aufgebaut, dass der Experimentator nicht sehen kann, mit welchem von beiden er gerade kommuniziert. Die Fragen sind dabei derart, dass zur Beantwortung reines Wissen nicht ausreicht, sondern bewusstes Denken notwendig ist. Ist der Experimentator nach eingehender Befragung nicht in der Lage, festzustellen, welche Antworten vom Computer und welche vom Menschen kommen, so ist dem Computer das gleiche Maß an bewusstem Denken zuzuschreiben, wie dem Menschen.

Gegen den Turing-Test gibt es von den Gegnern der starken künstlichen Intelligenz Einwände. Einmal könnte man z.B. den Computer so geschickt programmieren, dass er auf bestimmte Fragen vorgefertigte, menschliche Antworten aus seinem Speicher wiedergibt, ohne dabei wirklich bewusst zu denken. Auf der anderen Seite wäre es möglich, dass der Computer aufgrund seiner etwas anderen Denkweise Antworten gibt, die ihn als Computer entlarven, obwohl er über ein Bewusstsein verfügt. Der Turing-Test wäre damit kein wirklich hundertprozentig sicherer Test. Allerdings könnte man den ersten Fall weitgehend unterbinden, indem man den Denkprozess des Computers einer genaueren Analyse unterzieht und sicherstellt, dass die Antworten wirklich durch Nachdenken und nicht ausschließlich durch vorher abgespeicherte Daten erzeugt werden.

Es bleibt dennoch der Einwand, dass man eventuell eine Software programmieren kann, die Bewusstsein so geschickt vortäuscht, dass der Turing-Test bestanden wird. Das Gegenargument ist hier, dass die Prozesse der Evolution offensichtlich zur Entwicklung von Bewusstsein geführt haben und dass diese Entwicklung kein Nebeneffekt ist, sondern klare Vorteile im Überlebenskampf verschafft hat. Wenn das so ist, dann müssen sich aber Wesen mit Bewusstsein anders verhalten als Wesen ohne Bewusstsein (Zombies) und dieser Unterschied kann dann auch festgestellt werden.

In neuerer Zeit ist ein etwas verbesserter Turing-Test der folgenden Art vorgeschlagen worden: Die Testpersonen sehen sich einen Ausschnitt aus einem Film an und sollen ihn dann hinterher interpretieren, d.h. sie sollen die Handlung beschreiben und zusätzlich noch ihre eigenen Emotionen darlegen. Darüber hinaus gibt es eine Reihe weiterer Vorschläge für verbesserte Tests. Besonders überzeugend für uns wäre es wohl, wenn wir irgendwann feststellen, dass sich Maschinen gegenseitig Witze erzählen und sich darüber amüsieren.

Fazit: Mensch und Maschine werden zwar unterscheidbar bleiben, aber es lässt sich keine Eigenschaft finden, an der sich ein prinzipieller Unterschied zwischen Mensch und Maschine für alle Zeiten festmachen ließe. Noch entscheidender ist aber die Feststellung, dass sich die noch in vielen Bereichen vorhandene Überlegenheit des Menschen gegenüber Maschinen sich nicht für die Zukunft festschreiben lässt. Damit kann man die alte philosophische Frage von Immanuel Kant: „Was ist der Mensch“ folgendermaßen beantworten: Der Mensch ist eine Art Bio-Roboter, der durch die Zufälle und die Selektionsbedingungen der Evolution entstanden ist. Aus diesem Grund hat seine Existenz weder für ihn noch für sonst irgendwen einen tieferen letzten Sinn. Alles andere ist reines Wunschdenken.

Für die Gegner der beschriebenen Position bleibt als Ausweg entweder Mystik und Religion oder aber sie finden irgendwelche, bisher unbekannte, nichtalgorithmische, physikalische Naturgesetze, die nur in biologischen Materialien zur Wirkung kommen. Anhaltspunkte für letzteres gibt es bisher keine und Mystik und Religion liefern keine Erklärungen, sondern nur Verklärungen. Auch die Vermutung, dass im Gehirn quantenmechanische Interferenzeffekte4,5,6 eine merkliche Rolle spielen könnten, hilft nicht weiter, denn genau diese Effekte werden in Quantencomputern genutzt und solche Maschinen kann man sogar schon kaufen. Zum Abschluss noch ein passendes Wort des genialen Pioniers der Computertechnik, Alan Turing

Sage mir, was du glaubst, worin genau sich ein Computer von einem Menschen unterscheidet, und ich werde einen Computer bauen, der deinen Glauben widerlegt.

 

 

Literaturhinweise

1 John R. Searle: Die Wiederentdeckung des Geistes. Artemis & Winkler Verlag, (März 1998)

2  Dietrich Dörner: Bauplan für eine Seele. Rowohlt Taschenbuch Verlag, Auflage 2, 2001

3 Bernd Vowinkel: Maschinen mit Bewusstsein, wohin führt die künstliche Intelligenz? Verlag Wiley-VCH, 2006

4 Roger Penrose,: The Emperor’s New Mind, Penguin Books, New York 1991 (deutsch unter dem Titel Computerdenken, Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg Berlin 1991)

5 Roger Penrose: Schatten des Geistes, 1994, Ausgabe Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg Berlin 1995

6 Roger Penrose: Das Große, das Kleine und der menschliche Geist, 1997, Ausgabe Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg Berlin 2002

 

 

 

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19. November 2016

In a historic moment for AI, computers gain ability to generalize learning between activities

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 08:44

With the many meteoric victories artificial intelligence has scored in the recent past, it’s easy to forget the story line has basically been one of evolution rather than revolution. The deep neural networks upon which the likes of Apple’s Siri and Google Now are built have been in existence since at least the late 1950s, when the Frank Rosenblatt pioneered a multi-layer neural network called the perceptron and suggested additional layers with mathematical notations.

Much of the advances made in the field since then can be traced to better data sets for training neural nets and more sophisticated applications of the underlying technology. However, one pièce de résistance has always remained: No matter how good at prediction a neural network became, it lacked the ability to generalize that ability to learning new tasks. Now, for the first time, a neural network has achieved it. The ramifications could be truly seismic.

Many experts have seen the ability to generalize learning as one of the defining differences between how a neural network attacks a learning problem versus how a human does. Humans possess the ability to apply models they have learned from one task to a second, previously untried endeavor. For instance, the first time you learned to whisk eggs, you could subsequently apply that knowledge to whisking cream, or any other whisking-based endeavor. Not so for a deep neural network, which needs to be trained anew for each activity.

A computer that could generalize between learned activities would fundamentally alter the intelligence landscape, conceivably igniting the kind of “hard takeoff” scenario espoused by Nick Bostrom in his seminal book Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. In a hard takeoff scenario, a self-improving AI recursively augments its learning ability to the point where humans no longer really pose any competition. An AI that can generalize between learned activities could use its vast storehouse of learned models to attack any new activity with a level of sophistication only dreamed of by humans.

 

 

 

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In a historic moment for AI, computers gain ability to generalize learning between activities

 

24. Oktober 2016

More Storage Than Your Laptop: Say ‘Hello’ to the 1 Terabyte Memory Card

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 15:51
SanDisk just unveiled their newest prototype of a massive 1 terabyte SD card. The greater capacity will benefit those using more memory demanding formats like VR, 360-degree video, and seemingly ever increasing resolutions.

It’s hard to imagine that it was only a little over two years ago that people were super excited over a 512 gigabyte SD card; especially when today’s technological advancements has just made it possible to pack a massive 1 terabyte of memory in those tiny things.

SanDisk’s SDXC is the latest answer to the world’s ever increasing demand for memory hungry apps and formats, especially with the addition of VR, 360-degree video and higher resolution images and videos.

 

 

 

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More Storage Than Your Laptop: Say ‘Hello’ to the 1 Terabyte Memory Card

The World’s First 1000-Core Processor Was Just Created

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 15:49

Processor technology has certainly come far, with a host of different materials and techniques being implemented to increase speed and power.  And now, we have a new kind of development. A team of scientists at UC Davis made the world’s first 1000-core processor.

The team has unveiled the KiloCore, a CPU that has 1000 cores and all the speed that come with that kind of power. The chip has a maximum computation rate of 1.78 trillion instructions per second and contains 621 million transistors.

 

 

 

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2. September 2016

Kommt die technologische Singularität?

Filed under: eigene Artikel — Schlagwörter: — berndvo @ 15:00

von Bernd Vowinkel

 

Mit dem Begriff der technologischen Singularität wird die in naher Zukunft zu erwartende explosionsartige Vermehrung der künstlichen Intelligenz bezeichnet. Im Zentrum steht dabei die Frage, ob sich die künstliche Intelligenz alle intellektuellen Fähigkeiten des Menschen aneignen kann. Wenn das wirklich eintreffen sollte, wäre es mit gewaltigen Auswirkungen auf unser Leben und unsere Gesellschaft verbunden. Manche befürchten gar eine Machtübernahme der Maschinen und damit dann womöglich das Ende der Menschheit.

 

 

Definition der technologischen Singularität

 

Der Begriff Singularität wird in den Naturwissenschaften für Größen verwendet, die gegen unendlich tendieren. Ein Beispiel ist die Massendichte in Schwarzen Löchern. 1965 beschrieb der Statistiker I. J. Good ein Konzept, das den Begriff auf die Entwicklung der künstlichen Intelligenz anwendet. Er definiert es folgendermaßen:

 

Eine ultraintelligente Maschine sei definiert als eine Maschine, die die intellektuellen Fähigkeiten jedes Menschen, und sei er noch so intelligent, bei weitem übertreffen kann. Da der Bau eben solcher Maschinen eine dieser intellektuellen Fähigkeiten ist, kann eine ultraintelligente Maschine noch bessere Maschinen bauen; zweifellos würde es dann zu einer explosionsartigen Entwicklung der Intelligenz kommen, und die menschliche Intelligenz würde weit dahinter zurückbleiben. Die erste ultraintelligente Maschine ist also die letzte Erfindung, die der Mensch zu machen hat.

 

Besonders populär wurde der Begriff aber erst durch das Buch „The Singularity is near“ von Raymond Kurzweil 1998 (deutsche Übersetzung: „Menschheit 2.0“). Kurzweil legt das Datum der Singularität auf das Jahr 2045 fest. Nach seiner Abschätzung wird zu diesem Zeitpunkt die Rechenleistung der künstlichen Intelligenz die der gesamten Menschheit um den Faktor eine Milliarde übersteigen.

 

Mit der künstlichen Intelligenz (KI) versucht man die intellektuellen Fähigkeiten des Menschen mit Hilfe von Computern nachzuahmen. Man unterscheidet zwischen schwacher und starker KI. Bei der schwachen KI geht es darum, konkrete Aufgaben zu bewältigen, die sich mit vorgegebenen Algorithmen bearbeiten lassen. Die starke KI geht darüber hinaus und sieht das menschliche Gehirn als eine Art Biocomputer an, dessen Fähigkeiten einschließlich des Bewusstseins und der Emotionen durch einen Computer vollständig nachvollzogen werden können. Die Position der starken KI findet heftigen Widerspruch vor allem aus dem Lager der Geisteswissenschaften. Durch die gewaltigen Fortschritte, sowohl im Bereich der Hardware als auch der Software, gewinnt aber mittlerweile die Einsicht an Boden, dass es keine geistige Fähigkeit des Menschen gibt, die längerfristig nicht mit der künstlichen Intelligenz nachvollzogen werden kann. Dies schließt auch Emotionen und die ästhetische Urteilskraft mit ein. In Anwendungsbereichen, bei denen es überwiegend um die Manipulation von Zahlen und großen Datenmengen geht, ist die KI schon heute dem Menschen weit überlegen. Ihr Einsatz in den Bereichen Verwaltung, Geldtransfer, Optimierung und Steuerung von Produktionsanlagen usw. trägt mittlerweile ganz erheblich zur Wirtschaftskraft der entsprechenden Volkswirtschaften bei. Im privaten Anwendungsbereich haben die Smartphones die Art unserer Kommunikation stark verändert.

 

Bewahrheitet sich die Machbarkeit der starken KI, so würde das auch eine endgültige Entmystifizierung des menschlichen Geistes nach sich ziehen. Bezüglich der Machbarkeit der starken KI wird sich vermutlich der Spruch bewahrheiten: „Alle sagten: das geht nicht! Dann kam einer, der wusste das nicht und hat es einfach gemacht“

(more…)

11. April 2016

Artificial Intelligence Advances: Robot Shows Signs of Self-Awareness

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 14:38

AI isn’t science fiction any longer. Mainstream news doesn’t often report that artificial intelligence may be running the world. Was the Oracle in the movie the Matrix, for example, really just a renegade AI program? Even Bill Gates, the man who owns Monsanto stock and tries to push vaccines on innocent tribal children in India, has warned about artificial intelligence and the threat of smart machines.

Sometimes little snippets of what is actually possible leak through – like the recent news item touting the self-awareness of a tiny, “cute” robot.

The ability for something to be able to recognize that it is an individual, separate and with its own consciousness, is one of the classic signs of self-awareness.

Researchers at the Rensselaer Polytechnic Institute AI and Reasoning Lab in New York have adapted the classic inductive reasoning puzzle known as The King’s Wise Men and posed the problem to a trio of robots. One of them passed their little test.

The chairman of the department of cognitive science at the Institute, Selmer Bringsjord, programmed French robotics, namely Aldebaran’s humanoid design called a Nao robot. It is only 58 centimeters tall. The Nao robots were programmed with a proprietary algorithm called Deontic Cognitive Event Calculus, which enables the machines to carry out reasoning.

 

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http://www.corespirit.com/artificial-intelligence-advances-robot-shows-signs-of-self-awareness

Machines are becoming more creative than humans

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 14:35

Can machines be creative? Recent successes in AI have shown that machines can now perform at human levels in many tasks that, just a few years ago, were considered to be decades away, like driving cars, understanding spoken language, and recognizing objects. But these are all tasks where we know what needs to be done, and the machine is just imitating us. What about tasks where the right answers are not known? Can machines be programmed to find solutions on their own, and perhaps even come up with creative solutions that humans would find difficult?

The answer is a definite yes! There are branches of AI focused precisely on this challenge, including evolutionary computation and reinforcement learning. Like the popular deep learning methods, which are responsible for many of the recent AI successes, these branches of AI have benefitted from the million-fold increase in computing power we’ve seen over the last two decades. There are now antennas in spacecraft so complex they could only be designed through computational evolution. There are game playing agents in Othello, Backgammon, and most recently in Go that have learned to play at the level of the best humans, and in the case of AlphaGo, even beyond the ability of the best humans.

 

 

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http://venturebeat.com/2016/04/03/machines-are-becoming-more-creative-than-humans/.

23. Oktober 2015

Künstliche Intelligenz löst in 42 Stunden 100 Jahre altes Unsterblichkeitsrätsel

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 20:10

Wissenschaftler versuchen schon seit über 100 Jahren hinter das Rätsel der Unsterblichkeit von Plattwürmern zu kommen. Nun konnte eine künstliche Intelligenz das Geheimnis in nur 42 Stunden lüften. Obwohl es dem Plattwurm im Vergleich zu anderen Lebewesen auf dem Planeten an Komplexität fehlt, fasziniert das Geschöpf dennoch die Wissenschaft sehr. Verschonen Fressfeinde die Tiere, ist der Plattwurm unsterblich und heilt sich bei Verletzungen auf wundersame Art und Weise von selbst.

 

 

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http://www.trendsderzukunft.de/kuenstliche-intelligenz-loest-in-42-stunden-100-jahre-altes-unsterblichkeitsraetsel/2015/06/10/

19. Oktober 2015

Programming Hate Into AI Will Be Controversial, But Possibly Necessary

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 14:26

In the last few years, the topic of artificial intelligence (AI) has been thrust into the mainstream. No longer just the domain of sci-fi fans, nerds or Google engineers, I hear people discussing AI at parties, coffee shops and even at the dinner table: My five-year-old daughter brought it up the other night over taco lasagna. When I asked her if anything interesting had happened in school, she replied that her teacher discussed smart robots.

The exploration of intelligence — be it human or artificial — is ultimately the domain of epistemology, the study of knowledge. Since the first musings of creating AI back in antiquity, epistemology seems to have led the debate on how to do it. The question I hear most in this field from the public is: How can humans develop another intelligent consciousness if we can’t even understand our own?

It’s a prudent question. The human brain, despite being only about 3 pounds in weight, is the least understood organ in the body. And with a billion neurons — with 100 trillion connections — it’s safe to say it’s going to be a long time before we end up figuring out the brain.

 

 

 

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http://techcrunch.com/2015/10/17/programming-hate-into-ai-will-be-controversial-but-possibly-necessary/

 

System that replaces human intuition with algorithms outperforms human teams

Filed under: Presse — Schlagwörter: — berndvo @ 14:24

Big-data analysis consists of searching for buried patterns that have some kind of predictive power. But choosing which „features“ of the data to analyze usually requires some human intuition. In a database containing, say, the beginning and end dates of various sales promotions and weekly profits, the crucial data may not be the dates themselves but the spans between them, or not the total profits but the averages across those spans.

MIT researchers aim to take the human element out of big-data analysis, with a new system that not only searches for patterns but designs the feature set, too. To test the first prototype of their system, they enrolled it in three data science competitions, in which it competed against human teams to find predictive patterns in unfamiliar data sets. Of the 906 teams participating in the three competitions, the researchers‘ „Data Science Machine“ finished ahead of 615.

In two of the three competitions, the predictions made by the Data Science Machine were 94 percent and 96 percent as accurate as the winning submissions. In the third, the figure was a more modest 87 percent. But where the teams of humans typically labored over their prediction algorithms for months, the Data Science Machine took somewhere between two and 12 hours to produce each of its entries.

„We view the Data Science Machine as a natural complement to human intelligence,“ says Max Kanter, whose MIT master’s thesis in computer science is the basis of the Data Science Machine. „There’s so much data out there to be analyzed. And right now it’s just sitting there not doing anything. So maybe we can come up with a solution that will at least get us started on it, at least get us moving.“

 

 

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http://m.phys.org/news/2015-10-human-intuition-algorithms-outperforms-teams.html

 

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