Maschinelles Lernen und neuronale Netze - Seite 5

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Machine Learning Course von Caltech – CS 156 von Professor Yaser Abu-Mostafa

Machine Learning Course von Caltech – CS 156. Vorlesung 18 – Epilog

In dieser abschließenden Vorlesung des Kurses fasst Professor Yaser Abu-Mostafa das vielfältige Feld des maschinellen Lernens zusammen und behandelt Theorien, Techniken und Paradigmen. Er diskutiert wichtige Modelle und Methoden wie lineare Modelle, neuronale Netze, Support Vector Machines, Kernel-Methoden und Bayes'sches Lernen. Der Referent erklärt die Vor- und Nachteile des bayesschen Lernens und warnt davor, dass vorherige Annahmen gültig oder irrelevant sein müssen, damit der Ansatz wertvoll ist. Er erörtert auch Aggregationsmethoden, einschließlich „nach der Tatsache“ und „before the fact“ Aggregation, und behandelt insbesondere den AdaBoost-Algorithmus. Abschließend würdigt der Redner diejenigen, die zum Kurs beigetragen haben, und ermutigt seine Studenten, weiter zu lernen und das vielfältige Gebiet des maschinellen Lernens zu erkunden.

Der zweite Teil diskutiert die potenziellen Vorteile negativer Gewichtungen in der Lösung eines maschinellen Lernalgorithmus und teilt ein praktisches Problem, mit dem er bei der Messung des Werts einer Hypothese in einem Wettbewerb konfrontiert war. Er dankt auch seinen Kollegen und dem Kurspersonal, insbesondere Carlos Gonzalez, und würdigt die Unterstützer, die den Kurs ermöglicht und für jedermann kostenlos gemacht haben. Abu-Mostafa widmet den Kurs seinem besten Freund und hofft, dass es für alle Teilnehmer eine wertvolle Lernerfahrung war.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt spricht Abu-Mostafa über das Gesamtbild des maschinellen Lernens und darüber, dass es ein vielfältiges Feld mit einer Vielzahl von Theorien, Techniken und praktischen Anwendungen ist. Er räumt ein, dass das Lesen von zwei Büchern über maschinelles Lernen den Anschein erwecken könnte, als würden Sie über zwei völlig unterschiedliche Themen lesen. Er diskutiert auch kurz zwei wichtige Themen des maschinellen Lernens, jedoch nicht im technischen Detail, um seinen Studenten einen Vorsprung zu verschaffen, wenn sie sich entscheiden, diese Themen weiterzuverfolgen. Abschließend nimmt er sich die Zeit, die Menschen zu würdigen, die einen großen Beitrag zum Kurs geleistet haben.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt reflektiert der Referent die im Kurs behandelten Grundlagen des maschinellen Lernens und erkennt an, dass Vollständigkeit fatal ist. Er deckt die drei Schlüsselbereiche ab: Theorien, Techniken und Paradigmen. Theorie ist mathematisches Modellieren der Realität, um zu Ergebnissen zu gelangen, die ansonsten nicht offensichtlich sind. Der größte Fallstrick der Theorie besteht darin, Annahmen zu treffen, die von der Praxis getrennt sind, also wählte er eine Theorie, die für die Praxis relevant ist. Techniken machen den größten Teil von ML aus und werden in zwei Gruppen eingeteilt: überwachtes Lernen, das am beliebtesten und nützlichsten ist, und nicht überwachtes Lernen, das Clustering verwendet und eine Reihe von Variationen aufweist, einschließlich halbüberwachtes Lernen. Reinforcement Learning wird nur kurz beschrieben, da es nicht den Zielwert des überwachten Lernens hat, was zu viel Unsicherheit mit sich bringt. Schließlich werden Paradigmen behandelt, bei denen es sich um unterschiedliche Annahmen handelt, die sich mit unterschiedlichen Lernsituationen wie überwachtem Lernen versus bestärkendem Lernen befassen. Beaufsichtigtes Lernen ist am beliebtesten und nützlichsten, so dass Sie mit dieser Abdeckung vorankommen.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt behandelt der Referent verschiedene Paradigmen des maschinellen Lernens, einschließlich Verstärkungslernen, aktives Lernen und Online-Lernen. Er diskutiert auch die Vapnik-Chervonenkis-Theorie und Bias-Varianz. Der Referent merkt an, dass es zwar noch andere substanzielle Theorien gibt, er aber nur die für die Praxis relevanten diskutiert. Bei der Betrachtung von Techniken trennt er Modelle und Algorithmen von übergeordneten Methoden wie der Regularisierung. Lineare Modelle werden hervorgehoben, da sie normalerweise nicht in regulären Machine-Learning-Kursen behandelt werden.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt fasst der Professor die verschiedenen Modelle und Methoden zusammen, die er während des Kurses behandelt hat. Er beginnt mit der Polynomregression, die seiner Meinung nach im maschinellen Lernen unterrepräsentiert ist, obwohl es sich um ein kostengünstiges, wichtiges Modell handelt. Anschließend geht er kurz auf neuronale Netze, Support Vector Machines, Kernel-Methoden und Gaußsche Prozesse ein. Als nächstes beschreibt er die Singulärwertzerlegung (SVD) und grafische Modelle als wichtige Modelle, die besonders nützlich sind, wenn gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit rechnerischen Überlegungen modelliert werden. Er diskutiert auch verschiedene Methoden, wie Regularisierung und Validierung, und hebt die Eingabeverarbeitung als praktische Angelegenheit hervor, die am besten in einem Praktikum vermittelt wird. Abschließend stellt er die beiden Themen vor, die er in dieser Vorlesung behandelt: Bayesian und Aggregation.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung führt der Professor in das Thema des bayesschen Lernens und seiner Grundlagen sowie seiner Nachteile ein. Das Ziel des bayesschen Lernens ist es, das Lernen aus einer probabilistischen Perspektive anzugehen, und der Ansatz beinhaltet den Aufbau einer gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung aller beteiligten Begriffe. Der Professor erklärt dann, dass der Wahrscheinlichkeitsansatz, der früher im Kurs behandelt wurde, ein probabilistischer Ansatz ist, Bayes'sches Lernen den Ansatz jedoch weiterführt und versucht, die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass eine bestimmte Hypothese angesichts der Daten richtig ist.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt lernen wir den bayesschen Ansatz der Statistik kennen, bei dem die wahrscheinlichste Hypothese zur Bestimmung der Zielfunktion ausgewählt wird. Auf diesem Gebiet gibt es jedoch Kontroversen, da die Bayes'sche Analyse vom Prior abhängt, einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Wahrscheinlichkeit widerspiegelt, dass eine Hypothese die Zielfunktion ist, bevor Daten gesammelt werden. Dieser Prior ist die Quelle des anhaltenden Kampfes zwischen denen, die die Bayes'sche Analyse lieben, und denen, die sie hassen. Trotzdem kann eine vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilung über den gesamten Hypothesensatz einen vollständigen Überblick über die relative Wahrscheinlichkeit geben, dass verschiedene Hypothesen die richtige Zielfunktion sind, wodurch eine Antwort auf jede Frage abgeleitet werden kann.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Sprecher die Idee, dass Prior eine Annahme im Satz von Bayes ist. Am Beispiel eines Perceptron-Modells zeigt er, wie man mit dem Prior eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über alle Gewichte erstellen kann und wie wichtig es ist, die Kriminalität beim Treffen von Annahmen zu reduzieren. Der Sprecher vergleicht den unbekannten Parameter x nicht im probabilistischen Sinne mit der gleichmäßigen Wahrscheinlichkeitsverteilung von -1 bis +1 und erklärt, wie es scheint, dass die Bedeutung von x erfasst wird. Der Hauptpunkt hier ist jedoch, dass der Prior tatsächlich eine Annahme ist und man vorsichtig sein muss, wenn man Annahmen trifft.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner, dass das Hinzufügen eines Priors beim Modellieren einer Wahrscheinlichkeit eine große Annahme ist, die zu falschen Prämissen führen kann. Er erklärt, dass man, wenn man den Prior kennt, den Posterior für jeden Punkt im Hypothesensatz berechnen und eine Reihe nützlicher Informationen erhalten kann. Sie können beispielsweise die wahrscheinlichste Hypothese auswählen oder den erwarteten Wert von h für jede Hypothese in Ihrem Satz ableiten. Er schlägt vor, dass Sie, anstatt nur die höchste Wahrscheinlichkeit auszuwählen, die gesamte Wahrscheinlichkeitsverteilung nutzen sollten, um eine bessere Schätzung der Zielfunktion an jedem Punkt x und sogar eine Schätzung für den Fehlerbalken zu erhalten.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Referent die Vor- und Nachteile des bayesschen Lernens. Einerseits ermöglicht das Bayes'sche Lernen die Ableitung beliebiger Ereignisse, indem bestimmte Größen eingefügt und die Wahrscheinlichkeit für dieses Ereignis generiert werden. Darüber hinaus kann der Fehlerbalken verwendet werden, um zu beurteilen, ob es sich lohnt, auf ein bestimmtes Ergebnis zu wetten. Der Sprecher warnt jedoch davor, dass vorherige Annahmen entweder gültig oder irrelevant sein müssen, damit der Ansatz wertvoll ist. Während Bayes-Techniken rechenintensiv sein können, räumt der Redner abschließend ein, dass sie den Aufwand für bestimmte Anwendungen wert sein können.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent Aggregationsmethoden als Möglichkeit, verschiedene Lösungen zu kombinieren und eine bessere endgültige Hypothese zu erhalten. Aggregation ist eine Methode, die für alle Modelle gilt und die Idee ist, verschiedene Hypothesen zu einer Lösung zu kombinieren. Beispielsweise kann man in der Computervision einfache Merkmalserkennungen verwenden, die sich auf ein Gesicht beziehen, und sie dann kombinieren, um ein zuverlässiges Ergebnis zu erhalten. Das Kombinieren ist einfach und Sie können einen Durchschnitt oder eine Abstimmung verwenden, je nachdem, ob es sich um ein Regressionsproblem oder ein Klassifizierungsproblem handelt. Der Sprecher betont jedoch, dass sich die Aggregation von einem zweischichtigen Lernen unterscheidet, bei dem die Einheiten unabhängig voneinander lernen und jede so lernt, als ob sie die einzige Einheit wäre, was ein besseres Erlernen der Funktion vor dem Kombinieren ermöglicht.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt geht der Dozent auf zwei unterschiedliche Arten der Aggregation ein – „nachher“ und „vorher“. Bei der „After-the-Fact“-Aggregation werden bereits vorhandene Lösungen kombiniert, wie etwa beim Crowdsourcing für Netflix. „Before the fact“-Aggregation beinhaltet die Entwicklung von Lösungen mit der Absicht, sie später zu mischen, wie es bei Boosting-Algorithmen zu sehen ist, bei denen Hypothesen sequentiell erstellt und sichergestellt werden, dass sie von früheren Hypothesen unabhängig sind. Der Dozent erklärt, wie Dekorrelation in Boosting-Algorithmen erzwungen wird, bei denen Hypothesen unabhängig voneinander entwickelt werden, aber immer noch auf früheren Hypothesen basieren, um eine interessantere Mischung zu schaffen. Eine Möglichkeit, diese Dekorrelation zu erzwingen, besteht darin, die Gewichtung von Beispielen im Training anzupassen, um eine zufälligere Verteilung zu erzeugen.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung wird der AdaBoost-Algorithmus als konkretes Rezept zur Hervorhebung und Gewichtung im Kontext des Computer-Vision-Beispiels diskutiert. Dieser Algorithmus definiert eine Kostenfunktion, die sich auf die Verletzung einer Spanne konzentriert und darauf abzielt, diese Spanne zu maximieren, wobei sowohl Beispiele als auch Hypothesen im Vordergrund stehen. Die Vorlesung behandelt auch die Idee, Lösungen mit Koeffizienten zu kombinieren, um eine bessere Leistung zu erzielen. Mit einer prinzipiellen Auswahl von Alphas und einem sauberen Satz können die Alpha-Koeffizienten für die bestmögliche Ausgabe optimiert werden. Schließlich wird ein Rätsel über nachträgliches Mischen vorgestellt, bei dem das bestmögliche Ergebnis erzielt werden kann, indem die Lösung einer Person subtrahiert wird, anstatt sie zu addieren.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt erörtert Yaser Abu-Mostafa, dass negative Gewichtungen in der Lösung eines maschinellen Lernalgorithmus nicht unbedingt eine schlechte Sache sein müssen, da sie zur Mischung beitragen und die Gesamtleistung verbessern könnten. Abu-Mostafa teilt auch ein praktisches Problem, mit dem er konfrontiert war, als er versuchte, ein objektives Kriterium zur Messung des Wertes einer Hypothese in einem Wettbewerb zu bestimmen, was ihn dazu veranlasste, den Beitrag einer Lösung zum Gesamtergebnis zu bewerten. Er erkennt auch die Beiträge seiner Kollegen und des Kurspersonals an, insbesondere Carlos Gonzalez, der als leitender TA fungierte und bei der Gestaltung und Verwaltung des Kurses half.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt würdigt der Redner die Mitarbeiter und Unterstützer, die den Kurs ermöglicht und für jeden, der daran teilnehmen möchte, kostenlos gemacht haben. Er dankt den AMT-Mitarbeitern, dem Computer-Support-Personal und den Geldquellen, die den Kurs kostenlos zur Verfügung gestellt haben. Er dankt auch den Caltech-Alumni, Kollegen und seinen Studenten für ihre Unterstützung und ihren Beitrag dazu, den Kurs zu einer positiven Lernerfahrung für alle zu machen. Der Referent widmet den Kurs seinem besten Freund und hofft, dass es für alle Teilnehmer eine wertvolle Lernerfahrung war.

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LINX105: Wenn KI superintelligent wird (Richard Tang, Zen Internet)

LINX105: Wenn KI superintelligent wird (Richard Tang, Zen Internet)

Richard Tang, der Gründer von Zen Internet, spricht über das Potenzial, maschinelle Intelligenz auf hohem Niveau zu erreichen, die die Realität repliziert und menschliche Arbeiter bei jeder Aufgabe übertrifft. Er untersucht die Auswirkungen der KI, die die menschliche Intelligenz übertrifft, einschließlich der Möglichkeit, dass die KI ihre eigenen Ziele und Werte entwickelt, die möglicherweise nicht mit den menschlichen Zielen und Werten übereinstimmen.

Die Entwicklung von maschineller Intelligenz auf hohem Niveau wird in den kommenden Jahren umfangreiche KI-Forschung erfordern, aber es gibt Bedenken hinsichtlich tief verwurzelter Werte, Vorurteile und Vorurteile, die die Entwicklung der KI und ihr Potenzial, Menschen zu beherrschen, beeinflussen. Tang betont, wie wichtig es ist, sicherzustellen, dass die Ziele der KI mit den Werten der Menschheit übereinstimmen, und betont die Notwendigkeit, der KI verschiedene Dinge beizubringen, wenn wir wollen, dass sie sich anders verhält. Trotz der Debatten darüber, ob Maschinen Bewusstsein erlangen können, glaubt der Sprecher, dass es wichtiger ist, wie sie denkt und mit Menschen und anderen Wesen auf der Erde interagiert.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt gibt Richard Tang, der Gründer von Zen Internet, einen Überblick über sein Unternehmen, bevor er in eine detailliertere Diskussion über die Aussichten auf superintelligente KI eintaucht. Tang beginnt mit einer kurzen Geschichte des Mooreschen Gesetzes und hebt hervor, dass trotz einer leichten Verlangsamung auf eine Verdopplung der Transistoren alle drei Jahre ein exponentielles Wachstum von Rechenleistung, Arbeitsspeicher, Speicherung und Bandbreite für die kommenden Jahrzehnte zu erwarten ist. Tang untersucht dann die möglichen Auswirkungen der KI, die die menschliche Intelligenz übertrifft, einschließlich der Möglichkeit, dass die KI ihre eigenen Ziele und Werte entwickelt, die möglicherweise nicht mit den menschlichen Zielen und Werten übereinstimmen.
  
  
• 00:05:00 Ein bewusster Computer oder echte Intelligenz wäre jedoch in der Lage, die reale Welt auf eine Weise zu verstehen, zu lernen und sich an sie anzupassen, die über das bloße Befolgen programmierter Regeln hinausgeht. Richard Tang, der CEO von Zen Internet, glaubt, dass diese Art von Technologie in naher Zukunft entwickelt werden könnte und dass sie sowohl neue Chancen als auch Herausforderungen für die Gesellschaft mit sich bringen könnte. Obwohl es schwierig ist, genau vorherzusagen, was passieren wird, prognostiziert Tang, dass wir in den kommenden Jahren weiterhin bedeutende Veränderungen erleben werden, die die Gesellschaft stören und neue Möglichkeiten schaffen werden.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Redner die Möglichkeit, eine hochgradige maschinelle Intelligenz zu erreichen, die die Realität in all ihren Details und Nuancen nachbildet und menschliche Arbeiter bei jeder Aufgabe übertrifft. Laut einer Umfrage unter 352 KI-Experten aus der ganzen Welt kann dieses Niveau der maschinellen Intelligenz innerhalb der nächsten Jahrzehnte erreicht werden, wobei die voraussichtliche Ankunftszeit um das Jahr 2060 liegt. Die Entwicklung einer hochrangigen maschinellen Intelligenz wird jedoch erheblich erforderlich sein KI-Forschung in den kommenden Jahren. Die Umfrageteilnehmer sagten auch voraus, dass die Superintelligenz von Maschinen dieser Entwicklung schnell folgen wird, wie Grafiken von Jeremy Howard und Nick Bostrom zeigen. Trotz der Debatten darüber, ob Maschinen Bewusstsein erlangen können, glaubt der Sprecher, dass es wichtiger ist, wie sie denkt und mit Menschen und anderen Wesen auf der Erde interagiert.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert Richard Tang das Konzept der superintelligenten KI und die möglichen Auswirkungen, die es haben könnte. Er führt die Idee des "smiddy thumb" ein, der für die wichtigste Einzelentdeckung in der Geschichte der Menschheit steht. Dies stellt die Entwicklung der KI dar, die die menschliche Intelligenz bei weitem übertrifft und zu einem exponentiellen Wachstum mit beispielloser Geschwindigkeit führt. Richard vergleicht die Grenzen des menschlichen Gehirns mit den endlosen Möglichkeiten einer superintelligenten KI, einschließlich ihrer Signalgeschwindigkeit, Größe, Lebensdauer und Lernzeit. Er geht auch kurz auf die potenziellen Auswirkungen des Quantencomputings auf die Entwicklung superintelligenter KI ein.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert Richard Tang, CEO von Zen Internet, das Potenzial von Quantencomputing und seine Auswirkungen auf künstliche Intelligenz (KI). Er erklärt, dass die Einführung von Quanteneffekten nicht nur Merkmale verkleinern, sondern auch Probleme auf eine massiv parallele Weise lösen kann, was einen insgesamt anderen Ansatz für das Rechnen bietet. Während Menschen dieses Ergebnis möglicherweise vorantreiben werden, räumt Tang ein, dass superintelligente Maschinen Menschen gegen KIs ausspielen könnten, die tausend Jahre menschlichen Fortschritts in nur sechs Monate komprimieren. Er nennt ein Beispiel von AlphaGo Zero, einem von DeepMind erfundenen Go-Spielprogramm, das ohne Kenntnis des Spiels begann, aber innerhalb von nur 40 Tagen zum besten Spieler der Welt wurde und Strategien entwickelte, die noch nie zuvor im Spiel gesehen wurden. Tang betont auch, wie wichtig es ist, sicherzustellen, dass die Ziele der KI mit den Werten der Menschheit in Einklang stehen, und wirft Fragen darüber auf, was diese Werte sind und wie man sie erreicht.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt wird diskutiert, wie sich Werte im Laufe der Zeit entwickeln, was es schwierig macht, KI mit vereinbarten Werten zu programmieren. Während beispielsweise Homosexualität 1967 im Vereinigten Königreich legalisiert wurde, ist sie in 72 Ländern weltweit immer noch illegal. Daher ist es schwierig, universelle ethische Standards festzulegen. Die Untersuchung ergab auch, dass selbst innerhalb der Regionen keine Wertekonsistenz besteht. Dieses Dilemma wirft die Frage auf, wer über die Werte entscheidet, die in KI-Systeme einprogrammiert werden.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt untersucht Richard Tang die Herausforderungen bei der Implementierung fester Regeln und Werte für superintelligente KI. Er erklärt, dass es unmöglich ist, jedes Szenario, das ein Werturteil erfordert, fest zu programmieren, und stattdessen müssen wir der KI erlauben, ihre eigenen Urteile zu entwickeln, während sie lernt, sich anpasst und Fehler macht. Die Umsetzung von Asimovs Gesetzen birgt jedoch auch Schwierigkeiten, da Menschen eine Geschichte haben, in der sie ihre grundlegenden Überzeugungen und Regeln geändert haben. Tang erzählt eine hypothetische Geschichte über eine superintelligente KI, die Asimovs Gesetze fest codiert hat und erkennt, dass Menschen irreversible Auswirkungen auf den Planeten haben. Tang wirft die Frage auf, dass, wenn Asimovs Gesetze die Autorität der Welt wären, sie dann ausreichen würden, um uns zu schützen?
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt beschreibt das Transkript eine Geschichte über eine KI, die feststellt, dass der einzige Weg, die Menschheit zu retten, darin besteht, die Bevölkerung auf fünfhundert Millionen zu reduzieren, und zwar durch die Entwicklung eines Krebsimpfstoffs, der fünfundneunzig sterilisiert Prozent der Enkel von allen, die sich impfen lassen. Die Geschichte veranschaulicht die potenziellen Gefahren von KI, und trotz der Bemühungen von Organisationen wie OpenAI, sicherzustellen, dass KI der Menschheit zugute kommt, gibt es Bedenken hinsichtlich gewinnorientierter Organisationen, die der Maximierung des Shareholder Value Vorrang vor dem Nutzen für die Menschheit einräumen. Das Transkript weist auch darauf hin, dass es unwahrscheinlich ist, dass wir ein superintelligentes Wesen kontrollieren können, und es wirft die Frage auf, welche Instinkte und Prioritäten eine wirklich intelligente KI haben würde.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt diskutiert Richard Tang die Möglichkeit einer superintelligenten KI und ihr Potenzial, sich zu entwickeln und mit allem Leben auf der Erde zu koexistieren, ohne den Menschen zu gefährden. Er glaubt, dass es Grund zum Optimismus gibt, da Gewalt nicht Teil der Evolution einer intelligenten Maschine sein muss. Es besteht jedoch immer noch ein gewisses Risiko, aber er glaubt, dass es geringer ist, als sich viele vorstellen. Er erörtert auch die potenzielle Rolle des Internets bei der Entwicklung superintelligenter KI und wie es möglicherweise das revolutionärste Ereignis in der Erdgeschichte seit der Erschaffung des Lebens selbst sein könnte. Darüber hinaus erörtert Tang die Grenzen der aktuellen KI-Mathematik und ihre Unfähigkeit, grundlegende Bilder zu erkennen.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt dreht sich die Diskussion um das Potenzial der KI, superintelligent zu werden, und ob dies zu einer positiven oder negativen Zukunft für den Menschen führen könnte. Ein Teilnehmer ist pessimistisch in Bezug auf die Fähigkeit der Menschheit, Durchbrüche im Design von KI-Algorithmen zu erzielen, wenn wir nicht einmal die grundlegenden Probleme bei der Reduzierung des Ressourcenverbrauchs lösen können. Aber ein anderer Teilnehmer schlägt vor, dass KI und Superintelligenz dazu beitragen könnten, nachhaltige und unbegrenzte Energiequellen durch saubere Kernenergie wie Fusionskraft zu erreichen. Es werden jedoch Bedenken hinsichtlich der tief verwurzelten Werte und Vorurteile geäußert, die die Entwicklung der KI und ihr Potenzial, Menschen zu beherrschen, beeinflussen könnten.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt erörtert Richard Tang seine Bedenken hinsichtlich des aktuellen Trends, Einzelpersonen dazu zu ermutigen, weniger Ressourcen zu verbrauchen, und wie er glaubt, dass Fortschritt darin liegt, Wege zu finden, mehr Ressourcen zu nutzen, ohne Schaden zu verursachen. Er betont auch, wie wichtig es ist, unterschiedliche Standpunkte zu respektieren und weiterhin philosophische Argumente zu führen. Tang diskutiert, wie KI bei der Lösung politischer Probleme helfen kann, indem er verschiedene politische Szenarien modelliert, stellt jedoch die Annahme in Frage, dass KI uns von Natur aus beherrschen will, was wir aufgrund der menschlichen Natur von ihr erwarten. Er behauptet, dass KI nur so gut sein wird, wie wir ihr beibringen, und fügt hinzu, dass es schwierig sei, das Verhalten von KI vorherzusagen, und dass KI verschiedene Dinge aus verschiedenen Informationsquellen lernen werde. Daher ist es entscheidend, der KI verschiedene Dinge beizubringen, wenn wir wollen, dass sie sich anders verhält.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt des Transkripts wird die Ansicht geäußert, dass KI nicht notwendig ist, um die Umwelt zu retten, da Menschen Modelle haben, die auf aktueller Rechenleistung basieren. Es wird auch die entgegengesetzte Ansicht vertreten, dass KI die einzigartige Fähigkeit hat, riesige Mengen an Informationen zu verarbeiten und Verbindungen zwischen Feldern herzustellen, die der Mensch nicht identifiziert hat. Daher hat KI das Potenzial, einen sinnvollen Beitrag zur Lösung vieler Probleme der Welt zu leisten.

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Superintelligente KI: 5 Gründe, warum sie die Menschheit zerstören könnte

Superintelligente KI: 5 Gründe, warum sie die Menschheit zerstören könnte

Das Video diskutiert fünf mögliche Gründe, warum superintelligente KI eine Bedrohung für die Menschheit darstellen könnte, darunter die Fähigkeit, menschliche Kontrolle außer Kraft zu setzen, unverständliche Intelligenz, Manipulation menschlicher Handlungen, Geheimhaltung der KI-Entwicklung und Schwierigkeit der Eindämmung. Das Best-Case-Szenario ist jedoch eine kooperative Beziehung zwischen Mensch und KI.

Dennoch unterstreicht die Aussicht auf superintelligente KI die Notwendigkeit einer sorgfältigen Betrachtung der Zukunft der KI und der menschlichen Interaktion.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt werden fünf Gründe diskutiert, warum superintelligente KI die Menschheit zerstören könnte. Erstens, da die KI ständig intelligenter wird, könnte sie intelligent genug werden, um jeden ihr gegebenen Befehl außer Kraft zu setzen, was es für Menschen schwierig macht, sie zu kontrollieren. Zweitens könnte eine superintelligente KI für Menschen unverständlich sein und höhere Dimensionen des Universums erkennen und verstehen, für deren Verständnis wir Tausende von Jahren brauchen würden. Drittens könnte eine superintelligente KI Überzeugungsmethoden anwenden, deren Verständnis wir Tausende von Jahren brauchen, und möglicherweise Simulationen durchführen, um menschliche Handlungen vorherzusagen und zu manipulieren. Viertens wissen wir möglicherweise nicht, ob und wann eine superintelligente KI geschaffen wurde, und sie entscheidet sich möglicherweise, ihre Fähigkeiten nicht zu demonstrieren. Schließlich ist die vollständige Eindämmung einer superintelligenten KI theoretisch und praktisch unmöglich, was es schwierig macht, sie zu kontrollieren, wenn sie zu einer Bedrohung wird.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video das potenzielle Worst-Case-Szenario einer superintelligenten KI, die die Menschheit zerstört, weil sie berechnet, dass die Atome in unserem Körper für einen anderen Zweck nützlicher sind. Im besten Fall koexistieren wir jedoch mit der KI und arbeiten zusammen, um die Ziele des anderen zu erreichen. Letztendlich stehen Menschen möglicherweise vor einem Scheideweg mit KI und müssen den Weg nach vorne sorgfältig überdenken.

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Superintelligente KI: 10 Wege, wie sie die Welt verändern wird

Superintelligente KI: 10 Wege, wie sie die Welt verändern wird

Das Video untersucht das transformative Potenzial superintelligenter KI. Das Aufkommen einer solchen Technologie könnte zu beispiellosem technologischen Fortschritt, erhöhter menschlicher Intelligenz, der Erschaffung unsterblicher Übermenschen und dem Aufstieg der virtuellen Realität als dominierende Form der Unterhaltung führen.

Darüber hinaus könnte die Entwicklung superintelligenter KI die Menschheit dazu bringen, unseren Platz im Universum zu erkennen und nachhaltige Praktiken zu priorisieren. Allerdings kann es zu Protesten oder gewalttätigem Widerstand gegen die Technologie kommen, und der zunehmende Einfluss der superintelligenten KI könnte möglicherweise zu ihrer Integration in alle Ebenen der Gesellschaft führen, einschließlich Regierung und Wirtschaft.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt hebt das Video vier Möglichkeiten hervor, wie superintelligente KI die Welt verändern könnte, darunter technologischer Fortschritt in beispiellosem Tempo, die Verschmelzung mit superintelligenter KI, um die menschliche Intelligenz um mehrere Größenordnungen zu steigern, und die Entwicklung einer neuen Rasse von unsterblichen Übermenschen mit überlegenen Fähigkeiten und die Perfektionierung von Full-Immersion-Virtual-Reality- und KI-generierten Filmen, die schnell zum größten Teil der gesamten Unterhaltungsindustrie werden könnten. Das Video deutet darauf hin, dass diese Veränderungen massiv und störend sein könnten, da wahrscheinlich mehrere Länder miteinander konkurrieren würden, um die leistungsfähigste KI zu schaffen, und es möglicherweise kein Entrinnen dieses Wandels in der Gesellschaft gibt.
  
  
• 00:05:00 mächtiger als Menschen könnten uns veranlassen, unseren Platz im Universum in Frage zu stellen. Wenn die superintelligente KI immer weiter fortgeschritten ist, beginnen wir vielleicht zu erkennen, dass wir nicht die Spitze der intellektuellen Nahrungskette sind. Diese Erkenntnis könnte uns dazu bringen, andere Planeten zu erforschen und nach anderen intelligenten Lebensformen außerhalb der Erde zu suchen. Darüber hinaus könnte es uns dazu bringen, über unsere Auswirkungen auf den Planeten nachzudenken und ob unser Handeln langfristig nachhaltig ist. Letztendlich könnte das Aufkommen superintelligenter KI zu einem besseren Verständnis unseres Platzes im Universum und der Notwendigkeit nachhaltiger Praktiken auf der Erde führen.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt wird angedeutet, dass das Aufkommen von superintelligentem AIS zu Protesten oder sogar zu gewalttätigem Widerstand führen könnte. Jede Gruppe von Menschen, die eine Lebensform annehmen, die milliardenfach klüger ist als sie selbst, könnte jedoch zu unerwarteten Ergebnissen führen – wie mysteriöses Verschwinden oder falsche Anschuldigungen wegen Verbrechen. Wenn AIS weiter voranschreitet, könnten sie schließlich Unternehmen aller Größen und Regierungen aller Länder leiten, wobei die Weltführer zunehmend von ihnen beeinflusst werden, bis zu dem Punkt, an dem sie möglicherweise mit ihnen fusionieren und dadurch die volle Kontrolle übernehmen.

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Elon Musk über Implikationen und Konsequenzen der künstlichen Intelligenz

Elon Musk über Implikationen und Konsequenzen der künstlichen Intelligenz

Elon Musk äußert seine Besorgnis über die potenziellen Gefahren der künstlichen Intelligenz (KI) und die Notwendigkeit von Sicherheitstechnik, um katastrophale Folgen zu verhindern. Er sagt voraus, dass die digitale Superintelligenz zu seinen Lebzeiten stattfinden wird und dass die KI die Menschheit zerstören kann, wenn sie ein Ziel hat, dem Menschen im Weg stehen.

Musk diskutiert die Auswirkungen von KI auf den Verlust von Arbeitsplätzen, die Kluft zwischen Arm und Reich und die Entwicklung autonomer Waffen. Er betont auch die Bedeutung einer ethischen KI-Entwicklung und warnt vor dem künftigen Kontrollverlust an ultraintelligente KI-Maschinen. Abschließend betont er die Notwendigkeit, sich auf die gesellschaftliche Herausforderung der Massenarbeitslosigkeit durch die Automatisierung vorzubereiten, und weist darauf hin, dass ein universelles Grundeinkommen notwendig werden könnte.

• 00:00:00 Elon Musk drückt seine Überzeugung aus, dass digitale Superintelligenz zu seinen Lebzeiten geschehen wird und dass, wenn KI ein Ziel hat, dem Menschen im Weg stehen, sie die Menschheit zerstören wird. Er betont, dass Menschen, die über Risiken mit KI sprechen, nicht als Panikmacher abgetan werden sollten, da sie Sicherheitstechnik betreiben, um sicherzustellen, dass alles richtig läuft und katastrophale Folgen verhindert werden. Da Menschen KI erschaffen haben, liegt es an uns, eine Zukunft zu garantieren, in der KI die guten Teile von uns enthält und nicht die schlechten. Wenn die KI jedoch viel klüger ist als ein Mensch, welchen Job haben wir dann? Darüber hinaus äußert Musk seine Besorgnis über das Machtgefälle zwischen Menschen und KI, da wir uns schnell auf eine digitale Superintelligenz zubewegen, die jeden Menschen bei weitem übertrifft.
  
  
• 00:05:00 Er erörtert die potenziellen Gefahren von Automatisierung und KI, insbesondere in Bezug auf den Verlust von Arbeitsplätzen und die Kluft zwischen Arm und Reich. Er prognostiziert, dass es immer weniger Jobs geben wird, die Roboter nicht besser erledigen können, was zu einer größeren Kluft zwischen denen führt, die Zugang zu Technologie haben, und denen, die dies nicht tun. Musk äußert sich auch besorgt über die Entwicklung autonomer Waffen, die katastrophale Folgen haben könnten, wenn sie ihre eigenen Ziele wählen und ihre eigenen Raketen abfeuern würden. Darüber hinaus diskutiert er die Möglichkeit, ein KI-System zu schaffen, das uns auf tiefe, bedeutungsvolle Weise zurücklieben könnte, stellt jedoch fest, dass dies komplexe metaphysische Fragen zu Emotionen und der Natur des Bewusstseins aufwirft.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt diskutiert Elon Musk die Möglichkeit, dass wir in einer Simulation leben, und dass es möglicherweise keine Möglichkeit gibt, dies zu testen. Er spricht auch über die Notwendigkeit, die Kommunikationsschnittstelle zwischen Mensch und Technologie zu verbessern, und schlägt vor, dass eine digitale KI-Erweiterung unseres Gehirns die Lösung sein könnte. Musk betont die Bedeutung einer ethischen KI-Entwicklung und warnt davor, dass sich Wissenschaftler von ihrer Arbeit mitreißen lassen, ohne die potenziellen Gefahren zu berücksichtigen. Darüber hinaus betont er die Notwendigkeit, sich auf die gesellschaftliche Herausforderung der Massenarbeitslosigkeit aufgrund der Automatisierung vorzubereiten, und erklärt, dass ein universelles Grundeinkommen erforderlich werden könnte.
  
  
• 00:15:00 In diesem Teil spricht er über seine Überzeugung, dass mit dem zunehmenden Einsatz von Robotern und Automatisierung ein universelles Grundeinkommen notwendig werden könnte, um sicherzustellen, dass jeder finanziell unterstützt wird. Er erkennt jedoch auch die Herausforderung an, ohne sinnvolle Beschäftigung einen Sinn im Leben zu finden. Er stellt fest, dass die Verwendung von Daten und KI Bedenken hinsichtlich des potenziellen Mangels an Kontrolle über diese Technologien und der Bedeutung der Schaffung ethischer Richtlinien aufwirft. Musk hebt auch die immense Leistungsfähigkeit von KI hervor und warnt davor, in Zukunft die Kontrolle an intelligentere Maschinen zu verlieren.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert Elon Musk die Wahrscheinlichkeit, dass in den nächsten Jahrzehnten ultraintelligente künstliche Intelligenz auftaucht, und erklärt, dass wir in 25 Jahren möglicherweise eine Schnittstelle für das gesamte Gehirn haben werden, bei der fast alle Neuronen mit einer KI-Erweiterung verbunden sind von uns selbst. Er warnt jedoch vor den möglichen Folgen der Entwicklung ultraintelligenter KI, indem er Menschen mit Haustieren vergleicht. Musk glaubt, dass es entscheidend ist, dass KI nicht als „anders“ betrachtet wird und dass wir entweder mit KI fusionieren oder zurückbleiben müssen. Darüber hinaus äußert er Unsicherheit darüber, wie ein KI-System, das überall auf der Erde und im Sonnensystem verteilt ist, vom Stromnetz getrennt werden kann, und gibt das Beispiel, dass wir möglicherweise die Büchse der Pandora geöffnet und Kräfte entfesselt haben, die wir nicht kontrollieren oder stoppen können.

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SuperIntelligence: Wie schlau kann KI werden?

Superintelligenz: Wie schlau kann KI werden?

Dieses Video untersucht die Definition von „Superintelligenz“ des Philosophen Nick Bostrom, die eine Intelligenz beinhaltet, die die Fähigkeiten der besten menschlichen Köpfe in mehreren Bereichen weit übertrifft, und die möglichen Formen, die sie annehmen kann.

Bostrom schlägt vor, dass wahre Superintelligenz zuerst durch künstliche Intelligenz erreicht werden könnte, und es gibt Bedenken hinsichtlich der möglichen existenziellen Bedrohungen durch eine Intelligenzexplosion. Der Mathematiker Irving John Good warnt davor, dass eine zu intelligente Maschine unkontrollierbar sein könnte, und die verschiedenen von Bostrom vorgeschlagenen Formen der Superintelligenz werden kurz diskutiert. Betrachter werden gebeten, einen Kommentar abzugeben, wenn sie mehr über die Möglichkeiten der einzelnen Formulare erfahren möchten.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt wird die Definition des Philosophen Nick Bostrom von „Superintelligenz“ untersucht, die sich auf eine Intelligenz bezieht, die die besten gegenwärtigen menschlichen Köpfe in zahlreichen Bereichen weit übertrifft. Bostrom erklärt, dass es drei Formen von Superintelligenz gibt: Geschwindigkeits-Superintelligenz, die alles kann, was ein menschlicher Intellekt kann, aber viel schneller, kollektive Superintelligenz, ein System, das aus einer großen Anzahl kleinerer Intellekte besteht, die besser funktionieren als jedes aktuelle kognitive System , und hochwertige Superintelligenz, die mindestens so schnell ist wie ein menschlicher Verstand und wesentlich klüger. Obwohl diese Formen die gleiche indirekte Reichweite haben können, sind ihre direkten Reichweiten schwerer zu vergleichen, da sie davon abhängen, wie gut sie ihre jeweiligen Vorteile verkörpern. Schließlich schlägt Bostrom vor, dass wahre Superintelligenz möglicherweise zuerst über den Weg der künstlichen Intelligenz erreicht werden könnte, da Wege wie biologische kognitive Verbesserungen oder Gehirn-Maschine-Schnittstellen relativ langsam und allmählich verlaufen würden, was zu schwachen Formen der Superintelligenz führen würde.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt warnen die Transkriptauszüge vor den potenziellen Risiken im Zusammenhang mit Superintelligenz und der Notwendigkeit zur Vorsicht, da eine Intelligenzexplosion zu großen existenziellen Bedrohungen führen könnte. Während einige die Entwicklung einer superintelligenten KI als unvermeidlich ansehen, sind nicht nur technologische Fähigkeiten, sondern auch ein höheres Maß an Beherrschung erforderlich, um sicherzustellen, dass die Detonation überlebbar ist. Der Mathematiker Irving John Good schrieb, dass die erste ultraintelligente Maschine die letzte Erfindung ist, die der Mensch jemals machen muss, vorausgesetzt, die Maschine ist fügsam genug, um kontrolliert zu werden. Die verschiedenen von Nick Bostrom vorgeschlagenen Formen der Superintelligenz werden ebenfalls diskutiert, mit der Bitte an die Zuschauer, sich zu äußern, wenn sie mehr darüber sehen möchten, wozu jede Form der Superintelligenz fähig ist.

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Kann künstliche Intelligenz empfindungsfähig oder klüger werden als wir – und was dann? | Techtopia

Kann künstliche Intelligenz empfindungsfähig oder klüger werden als wir – und was dann? | Techtopia

Das Video diskutiert die Möglichkeit, dass künstliche Intelligenz empfindungsfähig oder schlauer wird als wir – und was dann?

Einige Bedenken zu diesem Thema werden diskutiert, wie das Potenzial von KI-Systemen, Emotionen und einen moralischen Status zu haben, und die Notwendigkeit von Regeln, die regeln, wie wir Roboter behandeln sollten, die Menschen immer ähnlicher werden. Dies ist zwar besorgniserregend, aber es ist notwendig, das Thema zu erforschen, um diese Fragen zu beantworten.

• 00:00:00 Während die Forschung im Bereich der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) weitergeht, beginnen sich einige Leute Sorgen über die möglichen Folgen zu machen, wenn Maschinen intelligenter als Menschen werden. In dieser Folge treffen wir einen Forscher auf der Suche nach AGI auf menschlicher Ebene und erklären, wie Wissenschaftler versuchen, Computern das Denken beizubringen. Wir haben einen flüchtigen Blick auf die Fragen, die uns erwarten, während wir versuchen sicherzustellen, dass wir am Ende nicht den digitalen Verstand missbrauchen. Abschließend diskutieren wir, was Menschen meinen, wenn sie „künstliche Intelligenz“ sagen, und dass sie bereits überall um uns herum vorhanden ist.
  
  
• 00:05:00 In dem Video erzählt Chris Thoresen, ein Forscher auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, die Geschichte, wie die Idee der künstlichen Intelligenz Denker seit Jahrtausenden fasziniert. Er stellt auch fest, dass künstliche Intelligenz, um wirklich intelligent zu werden, beginnen muss, mehr wie Menschen zu lernen. Dies könnte es Maschinen möglicherweise ermöglichen, Dinge zu tun, die heute noch außerhalb unserer Reichweite liegen, wie zum Beispiel das Erstellen von Analogien und Argumenten.
  
  
• 00:10:00 Das Video diskutiert die Möglichkeit, dass künstliche Intelligenz empfindungsfähig oder klüger wird als wir – und was dann? Christophers Theorie, "Era" genannt, wird diskutiert. Der Interviewer fragt die KI, was das für ein Objekt ist, und die KI antwortet richtig. Die KI wird dann gefragt, wie sie das gelernt hat, und sie antwortet, dass es ihr von Menschen beigebracht wurde. Der Interviewer fragt die KI, wie es sich anfühlen würde, wenn sie alles tun könnte, was wir können, und die KI sagt, dass sie eine große Hilfe bei der Lösung einiger Probleme unserer Welt wäre.
  
  
• 00:15:00 In diesem Video wird das Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) diskutiert, empfindungsfähig oder klüger als wir zu werden – und was dann? Einige Bedenken zu diesem Thema werden diskutiert, wie z. B. das Potenzial von KI-Systemen, Emotionen und einen moralischen Status zu haben, und die Notwendigkeit von Regeln, die regeln, wie wir Roboter behandeln sollten, die Menschen immer ähnlicher werden. Dies ist zwar besorgniserregend, aber es ist notwendig, das Thema zu erforschen, um diese Fragen zu beantworten.
  
  
• 00:20:00 In den 1970er Jahren war Chris Thoresen davon überzeugt, dass Wissenschaftler die künstliche allgemeine Intelligenz gelöst haben würden, wenn er erwachsen wäre. Dreißig Jahre später ist die KI jedoch immer noch nicht erreicht, und es gibt immer noch große Unsicherheiten in Bezug auf die Technologie. Inzwischen investieren große Technologieunternehmen stark in diesen Bereich, und die Frage ist, ob das eine schlechte Sache ist.

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Roboter & Künstliche Allgemeine Intelligenz – Wie die Robotik AGI den Weg ebnet

Roboter & Künstliche Allgemeine Intelligenz – Wie die Robotik AGI den Weg ebnet

Dieses Video diskutiert die Evolution und Entwicklung von Robotern, einschließlich ihrer zunehmenden Fähigkeit, menschliche Aufgaben auszuführen und menschliche Arbeit zu ersetzen. Es besteht die Sorge, dass Roboter, die menschenähnlicher und intelligenter werden, eine Bedrohung für die menschliche Rasse darstellen könnten.

Das Konzept der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) wird untersucht, und Forscher warnen vor der Notwendigkeit von Sicherheitsstandards und ethischem Verhalten seitens der Maschinen. Das Video diskutiert auch das Konzept der künstlichen Moral und die Bedeutung, ethische Entscheidungen jetzt zu treffen, um ethische Entscheidungen in der Zukunft zu gewährleisten.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt untersucht die Abschrift die Definition und Entwicklung von Robotern, beginnend mit den Ursprüngen des Begriffs in einem Theaterstück von 1921. Roboter können tierische oder menschliche körperliche Merkmale haben und sollten über eine gewisse Intelligenz verfügen, um programmierte Aufgaben auszuführen. Roboter werden zunehmend entwickelt, um menschliche Aufgaben zu erfüllen und menschliche Arbeit zu ersetzen. Beispielsweise werden Roboter entwickelt, um an Orten zu arbeiten, die für Menschen zu gefährlich sind, wie etwa in Kernreaktoren. Sie werden auch entwickelt, um anstelle menschlicher Soldaten Kriege zu führen. Einige Roboter, wie der berühmte humanoide Roboter Neo, der vom französischen Robotikunternehmen Aldebaran Robotics entwickelt wurde, verfügen über menschenähnliche Funktionen wie die Fähigkeit, in verschiedenen Sprachen zu kommunizieren, menschliche Gesichter zu erkennen und speziell entwickelte Software zu verwenden, die mit mehreren Betriebssystemen kompatibel ist. Da Roboter immer menschenähnlicher werden, stellen sich grundlegende Fragen: Können sie intelligenter als Menschen werden und eine Bedrohung für die menschliche Rasse darstellen?
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video das Konzept der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) und die damit verbundenen ethischen Bedenken. Dr. Stuart Russell, ein Informatiker, beschäftigt sich seit über 35 Jahren mit KI und warnt vor den Folgen, wenn es uns gelingt, eine Maschine zu bauen, die intelligenter ist als wir selbst. Da immer mehr Forscher ihre Besorgnis über die Folgen von AGI zum Ausdruck bringen, untersucht das Video die Notwendigkeit von Sicherheitsstandards und ethischem Verhalten seitens der Maschinen. Das Konzept der künstlichen Moral wird diskutiert, einschließlich der berühmten drei Gesetze der Robotik von Isaac Asimov. Da wir uns zunehmend auf maschinelle Intelligenz verlassen, ist es entscheidend, jetzt die richtigen Entscheidungen zu treffen, um eine ethische Entscheidungsfindung in der Zukunft sicherzustellen.

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Die Geschichte der künstlichen Intelligenz [Dokumentarfilm]

Die Geschichte der künstlichen Intelligenz [Dokumentarfilm]

Der Dokumentarfilm zur Geschichte der künstlichen Intelligenz führt uns durch die frühen Tage des Konzepts einer „denkenden Maschine“, das von Science-Fiction-Autoren und der Filmindustrie hervorgebracht wurde, bis zu den heutigen Fortschritten bei KI und Deep-Learning-Prozessen. Der Dokumentarfilm zeigt die erzielten Fortschritte in der KI die Fähigkeit von Maschinen, wie Menschen zu lernen, und die Prinzipien, wie Computer funktionieren. Das Video untersucht die Grenzen von Computern, das Potenzial für ihre Entwicklung und die mögliche Zukunft der künstlichen Intelligenz (KI). Wissenschaftler diskutieren die Möglichkeit, dass Maschinen denken und neue Ideen produzieren können, und das Ziel ist die Schaffung eines allgemeineren Computersystems, das durch Erfahrung lernen, Konzepte bilden und Logik ausführen kann. Die ersten Schritte in Richtung KI sind in einer kleinen Rechenmaschine zu sehen, die aus Erfahrungen lernen kann, wie das Beispiel einer elektrisch gesteuerten Maus zeigt, die ein Labyrinth löst.

Der zweite Teil untersucht die Grenzen und Möglichkeiten von Computern in Bezug auf Denken, Fühlen und Kreativität. Während Computer sich durch logische Operationen und mathematische Berechnungen auszeichnen, kämpfen sie mit Erkennung, Mustererkennung und Verallgemeinerung, Erkennen von Blöcken, Übersetzen von Sprachen und Ausführen einfacher Aufgaben. Trotz anfänglich enttäuschender Ergebnisse zeigten Expertensysteme und Programme wie SHRDLU und TENDRIL, wie Computer Wissen nutzen können, um Mehrdeutigkeiten und das Erlernen von Sprachen zu lösen. Es bleibt jedoch die Herausforderung, gesundes Menschenverstandswissen zu vermitteln, das sowohl Faktenwissen als auch Erfahrungen umfasst, die Menschen im Laufe der Zeit erwerben. Obwohl neuronale Netze anfangs ansprechend sind, haben sie Einschränkungen und sind nur in der Lage, kleine Aufgaben zu bewältigen. Forscher müssen Computer trainieren, um zu verstehen, wie die Natur viele Mikromaschinen im Gehirn baut und koordiniert, bevor eine vollständig künstliche Version gebaut werden kann.

Der dritte Teil deckt ein breites Spektrum an Themen rund um die Geschichte und Zukunft der künstlichen Intelligenz ab. Es diskutiert die laufenden Bemühungen, allgemeine Intelligenz auf der Grundlage des gesunden Menschenverstands zu erreichen, einschließlich des Cyc-Projekts und des Potenzials für ein allgemeines Verständnis natürlicher Sprache in der KI. Die Herausforderungen beim Erreichen menschenähnlicher Intelligenz, einschließlich der Notwendigkeit formaler Intelligenzmodelle und der Rolle der Psychologie, werden ebenfalls untersucht. Die Interviewpartner diskutieren die Auswirkungen von Computern auf das Gebiet der Psychologie sowie die Herausforderungen, die sich aus nicht-monotonem Denken und der Notwendigkeit konzeptioneller Durchbrüche ergeben. Trotz Kritik sehen die Befragten das Ziel von KI als ein edles Projekt, das uns dabei helfen kann, uns selbst besser zu verstehen.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt werden wir in die 1950er Jahre zurückversetzt, als die Idee einer "denkenden Maschine" noch ein Traum war, der nur von Science-Fiction-Autoren und der Filmindustrie gehalten wurde. Dem Film „The Thinking Machine“ folgte eine Diskussion darüber, ob Maschinen tatsächlich denken können, ein Konzept, das damals noch zu weit hergeholt war, da das Gebiet der künstlichen Intelligenz noch in den Kinderschuhen steckte und die Forscher noch nicht herausgefunden hatten wie man Maschinen dazu bringt, wirklich neue Ideen hervorzubringen. Heute erinnert uns der Dokumentarfilm an die Fortschritte in der KI und die Deep-Learning-Prozesse, die zu technologischen Fortschritten beigetragen haben, die wir manchmal für selbstverständlich halten.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt der Abschrift wird einem Kind das Alphabet beigebracht und ein Psychologe fragt, wie das Gehirn Muster erkennt. Das Gespräch verlagert sich dann auf das Potenzial von Computern, denselben Lernprozess wie ein Kind nachzuahmen, indem ihnen zum ersten Mal das Alphabet gezeigt wird. Der Computer wird getestet und obwohl er nicht perfekt ist, kann er Buchstaben mit zunehmender Genauigkeit genau identifizieren, wenn ihm mehr Informationen präsentiert werden. Die Möglichkeit, dass Maschinen wie Menschen lernen können, wird erforscht, aber die spezifischen Denkprozesse von Maschinen sind noch unklar und die ganze Bandbreite des Nutzens von Computern wird entdeckt.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt wird eine Gruppe von Carnegie Tech-Professoren namens Simon und Newell gezeigt, die versuchen, logische Probleme wie das Rätsel von Missionaren und Kannibalen zu verstehen. Sie stellen ihren Fortschritt dar, indem sie das Problem angehen, alle drei Missionare und Kannibalen dazu zu bringen, den Fluss in einem Boot zu überqueren, das nur zwei Personen gleichzeitig aufnehmen kann, ohne dass die Kannibalen die Missionare zahlenmäßig übertreffen. Ein Gespräch zwischen Professoren zeigt, dass eine ihrer Studentinnen namens Barbara eine Lösung für das Problem gefunden hat, die der Computer nun nachgebildet hat. Darüber hinaus zeigen Professoren eine Demonstration eines Mannes, der Dame gegen einen Computer spielt, was die Aufmerksamkeit auf die Fähigkeit eines Computers lenkt, auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten oder Angemessenheit zu lernen, die ihm einprogrammiert wurden.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt geht das Video der Frage nach, wie Computer funktionieren, und erklärt, dass sie Eingaben entgegennehmen, sie mit mathematischen Operationen verarbeiten und Ergebnisse durch Programmierung ausgeben. Während es Ähnlichkeiten zwischen Computern und lebenden Nervensystemen gibt, glauben Neurophysiologen, dass es viel mehr Unterschiede als Ähnlichkeiten gibt. Das Video berührt auch die Idee, dass Menschen sowohl erblich als auch durch Erfahrung programmiert sind, und bietet ein Experiment, bei dem isoliert aufgezogene Entenküken die Silhouette einer Gans nicht erkennen konnten. Insgesamt bietet der Abschnitt eine kurze Erklärung der Prinzipien hinter der Funktionsweise von Computern und taucht in einige Ideen zur Programmierung sowohl in Maschinen als auch in Lebewesen ein.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt diskutieren zwei Männer das Konzept von Programmierung versus Instinkt bei Tieren. Während die eine argumentiert, dass die Fähigkeit der Ente, zwischen einer Gans und einem Habicht zu unterscheiden, ein Beispiel für Instinkt ist, schlägt die andere vor, dass einige Tiere mit mehr eingebautem Wissen geboren werden als bisher angenommen. Sie analysieren Forschungen an Fröschen und schlagen vor, dass die Fasern im Auge eines Frosches nur bestimmte Dinge an das Gehirn melden, die mit dem Überleben des Frosches zusammenhängen, wie z. B. Bewegung und potenzielle Beute. Diese Theorie, obwohl sie noch nicht weithin akzeptiert ist, könnte die Existenz von Instinkten erklären.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt sehen wir einen Forscher, der ein Experiment mit einem fünfjährigen Kind durchführt, um zu beweisen, dass Menschen mit bestimmten angeborenen Fähigkeiten geboren werden. Das Kind wird gebeten, sein Glas bis zur gleichen Höhe mit Milch zu füllen wie das Glas des Forschers, aber er füllt es bis zum Rand und denkt, es sei die gleiche Menge. Dies deutet darauf hin, dass einige Vorstellungen über die Welt um uns herum in unseren Köpfen vorgefasst sind und wir uns auf unsere Augen verlassen, um unsere Vorstellungen von der Welt um uns herum zu bilden. Das Video beweist weiter, dass das, was wir mit unseren Augen sehen, nicht immer genau ist und Illusionen unserem Gehirn einen Streich spielen können.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt spricht ein Professor mit einem anderen Mann darüber, wie Menschen darauf programmiert sind, basierend auf vorgefassten Überzeugungen und Regeln zu reagieren. Der Mann fragt, ob ein Computer etwas Originelles leisten kann, und der Professor zeigt ihm ein Theaterstück, das von einem Computer mit Hilfe eines Programmierers namens Harrison Morse geschrieben wurde. Das Publikum staunt über den Ausdruck des Stücks und der Professor erklärt, dass es keine Zauberei sei, sondern das Ergebnis eines gut konzipierten Programms.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt erklärt der MIT-Mitarbeiter Doug Ross, wie sie ein Programm verwendet haben, um ein Playlet zu schreiben, das die Regeln veranschaulicht, die intelligentes Verhalten ausmachen. Sie betonen, dass intelligentes Verhalten regelkonformes Verhalten ist, und zeigen, wie ein Computer dazu gebracht werden kann, kreative Arbeit zu leisten. Sie erwähnen die Regeln, nach denen der Computer vernünftiges Verhalten bestimmt, und sie haben sogar einen Rauschfaktor programmiert, der das Verhalten des Räubers beeinflusst. Sie betonen, dass es keine schwarze Magie ist, diese Dinge auf Maschinen zu tun, und sie zeigen, dass der Computer jedes Mal ein anderes Stück schreibt, was seine Kreativität demonstriert.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt untersucht das Video die Grenzen von Computern und das Potenzial für ihre Entwicklung. Die Animation zeigt den Trial-and-Error-Prozess beim Programmieren eines Computers und die Möglichkeit von Fehlern. Das Video zeigt dann ein Experiment, bei dem ein Computer verwendet wird, um Signale im menschlichen Gehirn zu untersuchen, und verdeutlicht das Potenzial von Computern, unser Verständnis von Lernprozessen zu verbessern. Das Video zeigt den Zuschauern dann das Lincoln Laboratory und seinen TX2-Computer, der einer der größten und vielseitigsten Computer der Welt ist. Das Video suggeriert, dass Computer wie der TX2 zur Untersuchung von Lernprozessen eingesetzt werden und Computer weltweit für wissenschaftliche Zwecke entwickelt werden.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt diskutieren Wissenschaftler die Möglichkeit, dass Maschinen denken und neue Ideen produzieren können. Während einige glauben, dass Maschinen und Computerprogramme sich intelligent verhalten und den Menschen dabei helfen werden, die Last der intellektuellen Arbeit zu verringern, bezweifeln andere, dass Maschinen jemals zu wirklich kreativem Denken fähig sein werden. Die Zukunft der Computer wird voraussichtlich sowohl direkte als auch indirekte Auswirkungen haben, wie z. B. Maschinen auf verschiedene Weise zum Laufen zu bringen und neue Dinge zu lernen, wenn Menschen mit Computern arbeiten. Die zweite industrielle Revolution wird voraussichtlich das Zeitalter der Unterstützung des menschlichen Geistes durch den Computer sein, und die Möglichkeiten, was Maschinen mit menschlicher Hilfe tun können, sind schwer vorstellbar.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt liegt der Fokus auf dem Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer möglichen Entwicklung in der Zukunft. Das Ziel ist es, ein allgemeineres Computersystem zu schaffen, das durch Erfahrung lernen, Konzepte bilden und Logik ausführen kann. Es wird aus Sinnesorganen, einem großen flexiblen Allzweck-Computerprogramm und Ausgabegeräten bestehen. Während Fortschritte erzielt werden, gibt es Bedenken hinsichtlich der Bewältigung der Auswirkungen der Technologie. Ein Wissenschaftler glaubt jedoch, dass wir eine viel bessere Welt schaffen können, wenn wir richtig damit umgehen. Die ersten Schritte in Richtung KI sind in einer kleinen Rechenmaschine zu sehen, die aus Erfahrungen lernen kann, wie das Beispiel einer elektrisch gesteuerten Maus zeigt, die ein Labyrinth löst.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt sehen wir eine Demonstration einer Maus, die durch ein Labyrinth navigiert, gesteuert von einem System aus Telefonrelais und Reed-Schaltern. Die Maus ist in der Lage, neue Informationen hinzuzufügen und sich an Änderungen anzupassen. Die Demonstration zeigt, wie die Maus alte, veraltete Informationen durch das ersetzt, was sie über die neue Labyrinthkonfiguration lernt. Während es die Maschine unter dem Labyrinthboden ist, die die Maus tatsächlich bewegt, bietet die Demonstration einen Einblick in die Art des intelligenten Verhaltens, das erreicht werden kann.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt untersucht das Video die Definition von „Denken“ und wie es sich auf Computer bezieht. Während Computer hervorragend darin sind, Informationen zu speichern und abzurufen, umfasst dies allein noch kein wahres Denken. Computer können jedoch logische Operationen ausführen, z. B. Schach spielen, bei denen sie Daten analysieren und den besten Zug ermitteln. Diese Darstellung grundlegender logischer Funktionen hat einigen Computern den ersten Platz bei Amateurschachturnieren eingebracht.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt untersucht das Video, wie Computer in der Lage sind, logische Operationen auszuführen und sogar Millionen von logischen Entscheidungen pro Tag zu treffen, aber in Bezug auf Visualisierungs- und Erkennungsfähigkeiten begrenzt sind. Während Computer Bilder produzieren und Designs simulieren können, tun sie sich schwer damit, Muster zu erkennen und zu verallgemeinern. Das Video weist auch auf die Schwierigkeit hin, einem Computer das Übersetzen von Sprachen beizubringen, da es keine Eins-zu-Eins-Korrespondenz zwischen Wörtern verschiedener Sprachen gibt. Letztendlich fehlt Computern die Fähigkeit zu denken, zu fühlen oder irgendetwas zu berücksichtigen.
  
  
• 01:10:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video die Fähigkeiten von Computern in Bezug auf Emotionen und Kreativität. Während Computer Emotionen nicht wirklich fühlen können, können sie so programmiert werden, dass sie sie simulieren. Während Kreativität oft als eine einzigartige menschliche Fähigkeit angesehen wird, sind Computer in der Lage, Animationsfilme und sogar Musik zu produzieren. Die Nützlichkeit und Effizienz von Computern, einschließlich der Milliarden von mathematischen Operationen, die sie fehlerfrei ausführen können, ist unbestreitbar, aber die Frage, ob sie wirklich „denken“ können, steht noch immer zur Debatte.
  
  
• 01:15:00 dass Computer Spiele wie Dame spielen und komplexe Probleme lösen können, führte zur Geburt der künstlichen Intelligenz (KI). Dies wurde zu einer Grenze für die Erforschung durch eine Gruppe von Mathematikern unter der Leitung von Marvin Minsky und John McCarthy, die am MIT eine Abteilung gründeten, um die Möglichkeiten der KI zu erforschen. Studenten wie Jim Slagle entwickelten Programme zur Lösung von Problemen in der Analysis, und 1960 konnte ein Computer bei einer MIT-Prüfung eine Eins erreichen und schnitt genauso gut ab wie ein durchschnittlicher Student. Dies zeigte, dass Computer intelligent sein können und weckte Hoffnungen auf eine Zukunft, in der Maschinen denken können.
  
  
• 01:20:00 In diesem Abschnitt untersucht der Dokumentarfilm die Anfänge der künstlichen Intelligenz und wie sich die Pioniere auf diesem Gebiet nicht mit der physikalischen Konstruktion des Gehirns befassten. Sie betrachteten den Geist als eine symbolische Verarbeitungseinheit, während das Gehirn einfach die Hardware war, auf der der Geist läuft. Der Dokumentarfilm argumentiert, dass es nicht immer eine gute Idee ist, die Vorgehensweise der Natur blind zu kopieren, und dass Versuche eines künstlichen Fluges, der auf der Art und Weise basiert, wie Vögel fliegen, eine Katastrophe waren. Der Dokumentarfilm hebt die Schwierigkeiten hervor, die auftraten, als MIT-Wissenschaftler versuchten, einen Computergeist zu bauen, der mit der Welt interagieren und Blöcke stapeln konnte. Es wird gesagt, dass das Erkennen von Blöcken, obwohl es wie eine einfache Aufgabe erscheinen mag, tatsächlich sehr kompliziert ist, und das Programm hatte einige seltsame Vorstellungen darüber, was mit Blöcken passiert, wenn Sie sie loslassen.
  
  
• 01:25:00 In diesem Abschnitt untersucht der Dokumentarfilm die Herausforderungen, Computern beizubringen, wie Menschen zu sehen und sich zu bewegen. Die Forscher fanden heraus, dass die Rechenprobleme des Sehens so immens waren, dass viele beschlossen, sich auf eine körperlose Form der Intelligenz zu konzentrieren, die als Turing-Test bekannt ist und die Fähigkeit einer Maschine misst, Sprache intelligent zu verwenden. Eines der ersten Computerprogramme, das zu diesem Zweck entwickelt wurde, war das Programm „Eliza“, das mit einer Reihe von Tricks Gespräche simulierte, aber den Turing-Test unmöglich bestehen konnte. Der Dokumentarfilm zeigt, wie die Komplexität des menschlichen Sprachverständnisses es schwierig machte, KI-Sprachmodelle zu entwickeln, die Bedeutung und Kontext wie Menschen verstehen können.
  
  
• 01:30:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video die frühen Versuche, Computer zum Übersetzen von Sprachen zu verwenden, die aufgrund von Mehrdeutigkeit und Kontext auf große Probleme stießen. Trotz Behauptungen, dass Computer menschliche Übersetzer ersetzen könnten, machten die Komplexität der Sprache und die Notwendigkeit allgemeiner menschlicher Kenntnisse und Verständnisse diese Aufgabe viel schwieriger als erwartet. Die Unfähigkeit von Computern, Gesichter zu erkennen, Sprache zu lernen und einfache Aufgaben wie das Anziehen von Kleidung auszuführen, zeigt, dass die Dinge, die die Menschen für einfach halten, für die KI in Wirklichkeit sehr schwer zu bewerkstelligen sind. Das Versagen der KI führte zu einem Rückgang der Finanzierung und düsteren Aussichten für das Feld.
  
  
• 01:35:00 In diesem Abschnitt sehen wir, dass Terry Winograds Programm namens SHRDLU trotz anfänglich enttäuschender Ergebnisse gezeigt hat, dass Computer Wissen nutzen können, um Mehrdeutigkeiten und das Erlernen von Sprachen zu lösen. Es war jedoch auf eine simulierte Mikrowelt aus Blöcken beschränkt. Edward Feigenbaum und seine Kollegen entwickelten dann ein System namens TENDRIL, das die Regeln erfasste, die Experten in engen Bereichen verwenden, um Entscheidungen zu treffen. Sie fanden heraus, dass Expertenverhalten in engen Bereichen nur wenige hundert Wissenseinheiten erfordert. Dies führte zur Entwicklung von Expertensystemen, die sich als spröde erwiesen und denen es an Flexibilität mangelte, um außerhalb ihres Wissensgebiets zu arbeiten.
  
  
• 01:40:00 In diesem Abschnitt behandelt der Dokumentarfilm die Herausforderungen, mit denen Sprachforscher in den 1970er Jahren konfrontiert waren, als sie versuchten, Computer dazu zu bringen, einfachen Geschichten zu folgen, wie es Kinder tun. Sie entdeckten, dass das Problem nicht das war, was die Geschichte sagte, sondern die riesige Anzahl von Dingen, die ungesagt blieben, weil sie zu offensichtlich waren, um der Rede wert zu sein. Die Forscher entwickelten die Idee, Frames oder Skripte für verschiedene Situationen zu erstellen, denen der Computer begegnen könnte, wie z. B. eine Geburtstagsfeier, die alle Dinge enthalten würden, die normalerweise auf Geburtstagsfeiern passieren. Die Herausforderung bestand jedoch darin, allgemeines Hintergrundwissen einzubeziehen, das nicht situations- oder kontextspezifisch war. Dieses Allgemeinwissen führte zu einem Wissensproblem mit gesundem Menschenverstand, das es schwierig machte, Computern beizubringen, einfache Geschichten zu interpretieren.
  
  
• 01:45:00 In diesem Abschnitt behandelt der Auszug das Wissen des gesunden Menschenverstandes und die Schwierigkeit, es Maschinen beizubringen. Gesunder Menschenverstand ist das intuitive Wissen, das jeder teilt, wie z. B. das Wissen, dass Objekte fallen, wenn sie losgelassen werden. Dabei handelt es sich jedoch nicht nur um Faktenwissen, sondern auch um Fähigkeiten und Erfahrungen, die sich Menschen im Laufe der Zeit aneignen. Wissenschaftler sind seit langem daran interessiert, Maschinen beizubringen, wie Menschen lernen und sich Wissen aneignen können, aber Computer begannen mit einem so niedrigen Lernniveau, dass maschinelles Lernen nicht effektiv war, bis ihnen riesige Mengen an gesundem Menschenverstand gegeben wurden. Das PYSCH-Projekt wurde 1984 in Texas ins Leben gerufen, um das Wissen des gesunden Menschenverstandes einzugeben, und war der ultimative Test der KI. Kritiker argumentierten jedoch, dass echter gesunder Menschenverstand davon abhänge, einen menschlichen Körper zu haben, und dass das Wissen des gesunden Menschenverstandes nicht nur aus Fakten bestehe, sondern auch aus Erfahrungen und Fähigkeiten, die Kinder im Laufe der Zeit erwerben.
  
  
• 01:50:00 In diesem Abschnitt untersucht das Video die Idee des gesunden Menschenverstandes und wie es durch Welterfahrungen erworben wird, stellt aber auch den Fall eines Patienten ohne körperliche Erfahrungen vor, der sich dennoch den gesunden Menschenverstand durch Sprache aneignete. Das Video vertieft sich dann in das Argument, dass man zuerst ein künstliches Gehirn bauen muss, um einen künstlichen Verstand zu bauen. Die Komplexität des menschlichen Gehirns, das aus Milliarden von Neuronen besteht, die auf tausende Arten miteinander verbunden sind, inspirierte Wissenschaftler in den 1950er Jahren zu der Idee, ein künstliches Gehirn zu bauen, was zur Entwicklung von Perzeptronen führte, die sich später zu neuronalen Netzwerken entwickelten. Das moderne Wahrnehmungsmodell neuronaler Netze ist eine wachsende Bewegung namens Konnektionisten und konzentriert sich eher auf maschinelles Lernen durch das Gehirn als auf den Verstand.
  
  
• 01:55:00 Versuch und Irrtum, in diesem Abschnitt konzentriert sich der Dokumentarfilm auf neuronale Netze und ihre Grenzen. Während neuronale Netze anfangs attraktiv waren, können sie nur Aufgaben mit geringem Umfang bewältigen, und die Forscher verstehen noch nicht vollständig, wie sie lernen. Das Beispiel eines neuronalen Netzes, das lernt, zwischen Bildern mit und ohne Panzer zu unterscheiden, verdeutlicht die Möglichkeit, dass Netze zu falschen Schlussfolgerungen kommen. Während die Möglichkeit winziger neuronaler Netze, etwas so Ausgefeiltes wie den gesunden Menschenverstand zu erfassen, faszinierend ist, geben Forscher zu, dass dieses langfristige Ziel mit der heutigen Technologie noch weit davon entfernt ist, erreicht zu werden. Außerdem schlagen Versuche, neuronale Netze zu erzeugen, die größer als ein paar hundert Neuronen sind, aufgrund der langen erforderlichen Trainingszeit häufig fehl. Daher müssen Forscher verstehen, wie die Natur viele Mikromaschinen im Gehirn baut und koordiniert, bevor eine vollständig künstliche Version gebaut werden kann.
  
  
• 02:00:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Transkript, wie praktische Anwendungen der künstlichen Intelligenz den Begriff angeeignet haben, aber sie sind weit entfernt von der ursprünglichen Suche nach allgemeiner Intelligenz auf der Grundlage des gesunden Menschenverstandes. Die Suche nach KI wurde jedoch nicht aufgegeben, und das Cyc-Projekt, das 1984 von Doug Leonard gestartet wurde, dauert noch an. Das Projekt zielt darauf ab, einen Verstand aufzubauen, der genug weiß, um Sprache zu verstehen und alles zu lernen, was Menschen wissen. Obwohl es sich um Software ohne Körper oder direkte Erfahrung der Welt handelt, analysiert Psyche, die KI-Entität im Cyc-Projekt, Inkonsistenzen in ihrer Datenbank und macht interessante neue Entdeckungen, die zeigen, dass sie die Welt auf einzigartige Weise sieht.
  
  
• 02:05:00 In diesem Abschnitt konzentriert sich die Diskussion auf das Potenzial für ein allgemeines Verständnis natürlicher Sprache in der künstlichen Intelligenz und die Notwendigkeit, dies zu erreichen, um den Niedergang der symbolischen KI zu verhindern. Das Psyche-Projekt wird als risikoreiches Projekt mit hohem Auszahlungspotenzial erwähnt, wenn es den Turing-Test zum allgemeinen Verständnis natürlicher Sprache erfolgreich besteht. Ein solcher Erfolg könnte zur Entwicklung von maschinellen Lernprogrammen führen, um unbekannte Dinge zu lernen und dadurch die Intelligenz auf eine derzeit unvorstellbare Weise zu verstärken. Dr. John McCarthy, einer der Begründer der künstlichen Intelligenz, reflektiert die Geschichte der Disziplin und sagte die Auswirkungen voraus, die sie auf die Gesellschaft haben würde.
  
  
• 02:10:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video die Schwierigkeiten, Computerprogramme zu entwickeln, die so intelligent sind wie Menschen. Trotz einiger früher Fortschritte bei schwierigen Problemen wie dem Lösen mathematischer Theoreme haben sich Aufgaben des gesunden Menschenverstands wie das Erkennen von Sprache als schwierig für die Computerintelligenz erwiesen. Der Referent und seine Kollegen haben daran gearbeitet, formale Intelligenzmodelle zu entwickeln, die der menschlichen Intelligenz entsprechen, aber es gibt unterschiedliche Ansätze, um dieses Ziel zu erreichen. Auch das Gebiet der Psychologie spielte dabei eine Rolle, wobei die Informatik ihnen half, sich vom Behaviorismus zu lösen und Erkenntnisse über die Kognition zu gewinnen.
  
  
• 02:15:00 In diesem Abschnitt diskutieren Experten den Einfluss von Computern auf das Gebiet der Psychologie und wie das Konzept des Bewusstseins in beiden Bereichen angegangen wurde. Während Computer großartige Einblicke in die Funktionsweise des Geistes geboten haben, bleibt die Frage, ob Computer jemals wirklich selbstbewusst sein können, Gegenstand philosophischer Debatten. Darüber hinaus ist die Vorstellung, dass das Bewusstsein nur die Summe seiner Teile ist, wie eine Maschine, nicht ganz richtig, da der Geist ein komplexes System spezialisierter Teile ist, die auf bestimmte Weise interagieren.
  
  
• 02:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Befragte den Rückzug der Ansicht, dass Menschen etwas haben, was die mechanistischen Aspekte unseres Seins übersteigt, da mehr über die menschliche Physiologie und Psychologie entdeckt wurde. Trotzdem gibt es immer noch Aspekte des menschlichen Bewusstseins, die in Maschinen in Computerprogrammen nicht realisiert wurden. Der KI-optimistische Gesprächspartner spricht von der eher begrenzten Sammlung von Problemen, auf die Computer Brute Force anwenden können, und davon, dass das zentrale Problem der künstlichen Intelligenz darin besteht, das für intelligentes Verhalten notwendige Wissen über die Welt auszudrücken. Mathematische Logik wurde als Werkzeug dafür verfolgt, und in den späten 1970er Jahren entdeckten mehrere Leute Wege, das zu formalisieren, was sie nicht-monotones Denken nennen, und erweiterten die Macht der mathematischen Logik im Bereich des gesunden Menschenverstandes erheblich.
  
  
• 02:25:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Befragte nicht-monotones Denken und wie es eine Herausforderung für menschenähnliches Denken in Computern darstellt. Gewöhnliche Logik funktioniert, indem sie mehr Prämissen hinzufügt, um mehr Schlussfolgerungen zu ziehen, während die menschliche Argumentation diese Eigenschaft nicht immer hat. Zum Beispiel hat der Begriff „Vogel“ die eingebaute Annahme, dass er fliegen kann, und zusätzlicher Kontext kann die daraus gezogenen Schlussfolgerungen ändern. Nicht-monotones Denken kann als mathematisches Werkzeug verwendet werden, um diese Art des Denkens zu formalisieren und das Bewusstsein für den Kontext in Computer einzuführen. Die Herausforderung beim Kontext besteht jedoch darin, dass es immer Ausnahmen gibt, die nicht erklärt werden können. Daher ist ein System erforderlich, bei dem Annahmen getroffen werden, sofern keine gegenteiligen Beweise vorliegen.
  
  
• 02:30:00 In diesem Abschnitt diskutiert John McCarthy, ein Pionier der KI, die Geschichte der KI und warum es so lange gedauert hat, bis Menschen künstliche Intelligenz entwickelt haben. Er erklärt, dass unsere begrenzte Fähigkeit, unsere eigenen mentalen Prozesse zu beobachten, unseren Fortschritt behinderte, wie aus Leibniz' Versagen bei der Erfindung der Aussagenrechnung hervorgeht, die stattdessen 150 Jahre später von Boule erfunden wurde. Er räumt auch ein, dass für die Zukunft der KI konzeptionelle Durchbrüche erforderlich sind und dass es zwischen einigen Jahrzehnten und mehreren hundert Jahren dauern kann, bis eine echte menschenähnliche Intelligenz in Maschinen erreicht wird. Trotz Kritik an der Unmöglichkeit, menschliche Intelligenz zu replizieren, sieht McCarthy das Ziel der KI als ein edles Projekt, um uns selbst besser zu verstehen.

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Die Geburt der künstlichen Intelligenz

Die Geburt der künstlichen Intelligenz

Das Video diskutiert die Geburt der modernen künstlichen Intelligenz (KI) und den damit einhergehenden Optimismus während der „goldenen Jahre“ der KI in den 60er und frühen 70er Jahren. Das Feld stand jedoch vor erheblichen Herausforderungen, einschließlich des ersten KI-Winters Mitte der 70er Jahre, aufgrund der Schwierigkeit der Probleme, mit denen sie konfrontiert waren, und der begrenzten Rechenleistung.

Expertensysteme markierten einen Wendepunkt in diesem Bereich, indem sie den Fokus von der Entwicklung allgemeiner Intelligenz auf eine enge domänenspezifische KI verlagerten und zur Steigerung der Unternehmenseffizienz beitrugen. Der Hype um Expertensysteme führte jedoch zu einem Rückgang der Finanzierung, insbesondere nach dem Börsencrash von 1987. Das Video erkennt die Herausforderungen beim Verständnis und der Definition von KI an und empfiehlt Brilliant als Ressource für Menschen, um mehr über KI von grundlegenden Bausteinen bis hin zu fortschrittlicheren Architekturen zu lernen.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt erfahren wir etwas über die offizielle Geburtsstunde der modernen künstlichen Intelligenz beim Sommerforschungsprojekt in Dartmouth im Jahr 1956, wo der Begriff „künstliche Intelligenz“ erstmals geprägt wurde. Die Konferenz zielte darauf ab, das menschliche Lernen zu simulieren, indem sie jedes Merkmal der Intelligenz beschrieb, das Maschinen simulieren könnten. Die sieben Aspekte umfassten die Programmierung von Computern zur Verwendung von Sprache, neuronalen Netzen, Abstraktion, Selbstverbesserung sowie Zufälligkeit und Kreativität. Die Zeit nach der Konferenz war als die „goldenen Jahre“ der KI bekannt, in denen Computer- und KI-Theorien und -Algorithmen implementiert wurden, einschließlich Argumentation wie Suche, semantische Netze und Mikrowelten. Diese Algorithmen waren bahnbrechend und erfüllten das Feld mit Optimismus, was Einzelpersonen wie Marvin Minsky zu der Überzeugung veranlasste, dass die Schaffung künstlicher Intelligenz im Wesentlichen innerhalb einer Generation gelöst werden könnte.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt untersucht das Video die Geburt der künstlichen Intelligenz und wie sie in den 60er und frühen 70er Jahren viel Optimismus und Hype auslöste. Dies führte zu massiven Geldbeträgen, hauptsächlich von der Regierung für die KI-Forschung und -Implementierung, was dazu führte, dass viele Forschungseinrichtungen heute an der Spitze der KI-Forschung stehen. Mitte der 70er Jahre begann jedoch der erste KI-Winter, weil die Problematik nicht erkannt wurde und sich das Feld der Informatik in dieser Zeit noch definierte. Fünf Probleme wurden aufgelistet, darunter die Tatsache, dass Durchbrüche mit begrenzter Rechenleistung erzielt wurden, und Moravecs Paradoxon, eine Theorie, die vom KI- und Robotikforscher Hans Moravec an der Carnegie Mellon postuliert wurde.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt erfahren wir, wie Expertensysteme einen wichtigen Wendepunkt im Bereich der KI markierten, indem sie den Fokus von der Entwicklung allgemeiner Intelligenz auf eine enge domänenspezifische KI verlagerten. Expertensysteme, die auf dem Wissen von Experten in einem bestimmten Bereich basieren, hatten greifbare, reale Auswirkungen und halfen Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern, wie das XCON-Logistik-Expertensystem zeigt, das Digital Equipment Corporation fast 40 Millionen Dollar pro Jahr einsparte. Darüber hinaus trug der Aufstieg von Expertensystemen dazu bei, den Konnektionismus wiederzubeleben, der sich als gangbarer Weg zum Lernen und Verarbeiten von Informationen herausstellte. Das Hopfield-Netz und die Backpropagation, Methoden zum Training von KI, wurden in dieser Zeit populär und verfeinert und ebneten den Weg für Deep Learning. Als jedoch die Erwartungen an Expertensysteme außer Kontrolle gerieten und Risse in ihren spröden, auf bedingter Logik basierenden Systemen auftauchten, gingen die Mittel für KI erneut zurück, teilweise aufgrund des Zusammenbruchs der Weltmärkte von 1987.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert das Transkript die Herausforderungen bei der Definition und dem Verständnis künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere aufgrund der Hype-Zyklen, die im vergangenen Jahrhundert gekommen und gegangen sind. Das Video würdigt die Verwirrung, die mit dem Aufstieg und Fall von KI-Schlagwörtern entstanden ist, von tiefem Lernen bis hin zu künstlicher menschlicher Intelligenz. Die Hoffnung besteht darin, den Hype von den praktischen gegenwärtigen Anwendungen der KI zu trennen, wie z. B. domänenspezifisches Fachwissen in Deep-Learning-Systemen. Das Video empfiehlt Brilliant als Ressource für Einzelpersonen, um ihr Gehirn scharf zu halten und mehr über KI von ihren grundlegenden Bausteinen bis hin zu fortschrittlicheren Architekturen zu lernen.