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CS480/680 Vorlesung 19: Aufmerksamkeits- und Transformatornetzwerke
CS480/680 Vorlesung 19: Aufmerksamkeits- und Transformatornetzwerke
In dieser Vorlesung wird das Konzept der Aufmerksamkeit in neuronalen Netzen vorgestellt und seine Rolle bei der Entwicklung von Transformatornetzen diskutiert. Die Aufmerksamkeit wurde ursprünglich im Bereich Computer Vision untersucht und ermöglichte die Identifizierung entscheidender Regionen, ähnlich wie Menschen sich auf natürliche Weise auf bestimmte Bereiche konzentrieren. Die Anwendung von Aufmerksamkeit auf maschinelle Übersetzung führte zur Schaffung von Transformatornetzwerken, die ausschließlich Aufmerksamkeitsmechanismen nutzen und ebenso gute Ergebnisse wie herkömmliche neuronale Netze liefern. Transformatornetzwerke haben Vorteile gegenüber wiederkehrenden neuronalen Netzwerken, da sie Probleme lösen, die mit Abhängigkeiten über große Entfernungen, verschwindenden und explodierenden Gradienten und paralleler Berechnung verbunden sind. In der Vorlesung wird die Mehrkopfaufmerksamkeit in Transformatornetzwerken untersucht, die sicherstellt, dass sich jede Ausgabeposition um die Eingabe kümmert. Die Verwendung von Masken, Normalisierungsschichten und der Donora-Schicht in Transformatornetzwerken wird diskutiert und das Konzept der Nutzung von Aufmerksamkeit als Baustein untersucht.
In diesem Vortrag über Aufmerksamkeits- und Transformatornetzwerke erklärt der Referent die Bedeutung der Normalisierung für die Entkopplung von Gradienten in verschiedenen Schichten sowie die Bedeutung der Positionseinbettung, um die Wortreihenfolge in Sätzen beizubehalten. Der Redner vergleicht die Komplexitätsschätzungen von Transformatornetzwerken mit wiederkehrenden und Faltungs-Neuronalen Netzwerken und hebt die Fähigkeit des Transformatornetzwerks hervor, Abhängigkeiten über große Entfernungen zu erfassen und Wörter gleichzeitig zu verarbeiten. Die Vorteile von Transformatornetzwerken bei der Verbesserung der Skalierbarkeit und der Reduzierung des Wettbewerbs werden ebenfalls diskutiert, ebenso wie die Einführung von Transformatornetzwerken wie GPT, BERT und XLNet, die eine beeindruckende Leistung in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit gezeigt haben, was Fragen über die Zukunft rekurrenter neuronaler Netzwerke aufwirft.
CS480/680 Vorlesung 20: Autoencoder
CS480/680 Vorlesung 20: Autoencoder
Autoencoder beziehen sich auf eine Familie von Netzwerken, die eng mit Encoder-Decodern verwandt sind, mit dem Unterschied, dass Autoencoder eine Eingabe entgegennehmen und dieselbe Ausgabe erzeugen. Sie sind wichtig für die Komprimierung, Rauschunterdrückung, das Erhalten einer spärlichen Darstellung und die Datengenerierung. Lineare Autoencoder erreichen eine Komprimierung, indem sie hochdimensionale Vektoren auf kleinere Darstellungen abbilden und gleichzeitig sicherstellen, dass keine Informationen verloren gehen. Außerdem verwenden sie Gewichtsmatrizen, um eine lineare Transformation von der Eingabe zur komprimierten Darstellung und zurück zu berechnen. Darüber hinaus ermöglichen tiefe Autoencoder anspruchsvolle Zuordnungen, während probabilistische Autoencoder bedingte Verteilungen über die Zwischendarstellung und Eingabe erzeugen, die zur Datengenerierung verwendet werden können. Die Verwendung nichtlinearer Funktionen durch Autoencoder nutzt die nichtlineare Mannigfaltigkeit, eine Projektion auf einen niedrigerdimensionalen Raum, die die intrinsische Dimensionalität der Daten erfasst, was zu einer verlustfreien Komprimierung der Eingabe führt.
CS480/680 Vorlesung 21: Generative Netzwerke (variative Autoencoder und GANs)
CS480/680 Vorlesung 21: Generative Netzwerke (variative Autoencoder und GANs)
Diese Vorlesung konzentriert sich auf generative Netzwerke, die die Produktion von Daten als Ausgabe über Netzwerke wie Variational Autoencoder (VAEs) und Generative Adversarial Networks (GANs) ermöglichen. VAEs verwenden einen Encoder, um Daten vom ursprünglichen Speicherplatz einem neuen Speicherplatz zuzuordnen, und anschließend einen Decoder, um den ursprünglichen Speicherplatz wiederherzustellen. Der Dozent erklärt das Konzept hinter VAEs und die Herausforderungen bei der Berechnung des Integrals der im Training benötigten Verteilungen. GANs bestehen aus zwei Netzwerken – einem Generator und einem Diskriminator – wobei das Generatornetzwerk neue Datenpunkte erstellt und das Diskriminatornetzwerk versucht, zwischen den generierten und den realen zu unterscheiden. Die Herausforderungen bei der GAN-Implementierung werden diskutiert, einschließlich der Gewährleistung eines Gleichgewichts zwischen den Stärken der Netzwerke und der Erzielung globaler Konvergenz. Die Vorlesung endet mit Beispielen generierter Bilder und einer Vorschau auf die nächste Vorlesung.
CS480/680 Vorlesung 22: Ensemble-Lernen (Einsacken und Boosten)
CS480/680 Vorlesung 22: Ensemble-Lernen (Einsacken und Boosten)
In der Vorlesung geht es um Ensemble-Lernen, bei dem mehrere Algorithmen kombiniert werden, um die Lernergebnisse zu verbessern. Die beiden Haupttechniken, die besprochen werden, sind Bagging und Boosting, und der Redner betont, wie wichtig es ist, Hypothesen zu kombinieren, um eine umfassendere Hypothese zu erhalten. In der Vorlesung werden der Prozess der gewichteten Mehrheitsentscheidung und die damit verbundene Fehlerwahrscheinlichkeit erläutert. Außerdem wird erläutert, wie Boosting zur Verbesserung der Klassifizierungsgenauigkeit beiträgt. Der Redner geht auch auf die Vorteile von Boosting und Ensemble-Lernen ein und weist auf die Anwendbarkeit des Ensemble-Lernens auf viele Arten von Problemen hin. Abschließend folgt das Video dem Beispiel der Netflix-Challenge, um den Einsatz von Ensemble-Lernen in Data-Science-Wettbewerben zu demonstrieren.
In diesem Vortrag über Ensemble-Lernen betont der Referent den Wert der Kombination von Hypothesen aus verschiedenen Modellen, um die Genauigkeit zu steigern. Dieser Ansatz kann besonders nützlich sein, wenn mit bereits recht guten Lösungen begonnen wird. Er erörtert die Bedeutung einer gewichteten Kombination von Vorhersagen und weist darauf hin, dass Vorsicht geboten ist, da der Durchschnitt zweier Hypothesen manchmal schlechter ausfallen kann als die einzelnen Hypothesen allein. Der Sprecher erklärt auch, dass eine Normalisierung der Gewichte erforderlich sein kann, je nachdem, ob es sich bei der Aufgabe um eine Klassifizierung oder eine Regression handelt.
CS480/680 Vorlesung 23: Normalisierung von Flüssen (Priyank Jaini)
CS480/680 Vorlesung 23: Normalisierung von Flüssen (Priyank Jaini)
In diesem Vortrag diskutiert Priyank Jaini die Normalisierung von Flüssen als Methode zur Dichteschätzung und stellt vor, wie sie sich von anderen generativen Modellen wie GANs und VAEs unterscheiden. Jaini erklärt das Konzept der Erhaltung der Wahrscheinlichkeitsmasse und wie es verwendet wird, um die Formel für die Änderung von Variablen bei der Normalisierung von Flüssen abzuleiten. Er erklärt außerdem den Prozess des Aufbaus der Dreiecksstruktur bei der Normalisierung von Flüssen unter Verwendung von Transformationsfamilien und dem Konzept von Permutationsmatrizen. Jaini führt außerdem das Konzept der Quadratsummenflüsse (SOS) ein, die Polynome höherer Ordnung verwenden und jede Zieldichte erfassen können, was sie universell macht. Abschließend erörtert Jaini den latenten Raum und seine Vorteile flussbasierter Methoden zur Bilderzeugung und fordert das Publikum auf, über die möglichen Nachteile flussbasierter Modelle nachzudenken.
In diesem Vortrag von Priyank Jaini über die Normalisierung von Flüssen erörtert er die Herausforderungen bei der Erfassung hochdimensionaler Transformationen mit einer großen Anzahl von Parametern. Normalisierende Flüsse erfordern, dass beide Dimensionen gleich sind, um eine exakte Darstellung zu erreichen, im Gegensatz zu GANs, die Engpässe nutzen, um solche Probleme zu überwinden. Jaini betont, dass das Erlernen der zugehörigen Parameter mit hochdimensionalen Datensätzen in Experimenten zur Normalisierung von Strömungen schwierig sein kann. Er geht auch auf Fragen ein, wie durch Normalisierung von Flüssen multimodale Verteilungen erfasst werden können, und bietet einen Code zur Implementierung linearer affiner Transformationen an.
CS480/680 Vorlesung 24: Gradient Boosting, Bagging, Entscheidungswälder
CS480/680 Vorlesung 24: Gradient Boosting, Bagging, Entscheidungswälder
In dieser Vorlesung werden Gradient Boosting, Bagging und Entscheidungswälder beim maschinellen Lernen behandelt. Beim Gradient Boosting werden neue Prädiktoren hinzugefügt, die auf dem negativen Gradienten der Verlustfunktion zum vorherigen Prädiktor basieren, was zu einer höheren Genauigkeit bei Regressionsaufgaben führt. In der Vorlesung wird außerdem untersucht, wie man durch Regularisierung und frühzeitiges Stoppen von Trainingsprozessen eine Überanpassung verhindern und die Leistung optimieren kann. Darüber hinaus geht es in der Vorlesung um das Bagging, bei dem verschiedene Basislerner einer Unterstichprobe unterzogen und kombiniert werden, um eine endgültige Vorhersage zu erhalten. Die Verwendung von Entscheidungsbäumen als Basislerner und die Erstellung von Zufallswäldern werden ebenfalls besprochen, und es wird ein reales Beispiel für die Verwendung von Zufallswäldern durch Microsoft Kinect zur Bewegungserkennung gegeben. Die Vorteile von Ensemble-Methoden für paralleles Rechnen werden diskutiert und die Bedeutung des Verständnisses von Gewichtsaktualisierungen in maschinellen Lernsystemen wird betont. In dieser Vorlesung werden mögliche Probleme bei der Mittelwertbildung bei der Kombination von Prädiktoren in neuronalen Netzen oder Hidden-Markov-Modellen behandelt. Stattdessen wird die Kombination von Vorhersagen durch eine Mehrheitsabstimmung oder eine Mittelungsmethode empfohlen. Der Professor schlägt außerdem verschiedene verwandte Kurse an der University of Waterloo vor, mehrere Kurse für Hochschulabsolventen in Optimierung und linearer Algebra sowie ein Bachelor-Programm für Datenwissenschaften mit den Schwerpunkten KI, maschinelles Lernen, Datensysteme, Statistik und Optimierungsthemen. Die Vorlesung betont die Bedeutung algorithmischer Ansätze gegenüber der Überschneidung mit der Statistik und die Spezialisierung auf datenwissenschaftliche Themen im Vergleich zu allgemeinen Informatikstudiengängen.
Sollten wir Angst vor künstlicher Intelligenz haben? mit Emad Mostaque, Alexandr Wang und Andrew Ng | 39
Sollten wir Angst vor künstlicher Intelligenz haben? mit Emad Mostaque, Alexandr Wang und Andrew Ng | 39
Die Gäste in diesem YouTube-Video diskutieren verschiedene Aspekte der künstlichen Intelligenz (KI), darunter ihre potenziellen Gefahren, Störungen in verschiedenen Branchen und die Bedeutung der Umschulung von Arbeitnehmern, um relevant zu bleiben. Die Diskussionsteilnehmer diskutieren außerdem über die Benutzerfreundlichkeit von KI-Tools, die Implementierung von KI im Gesundheitswesen, die Standardisierung in Informationsverteilungssystemen, das Potenzial für die Schaffung von Wohlstand durch KI und den Einsatz von Sprachmodellen im Gesundheitswesen und im Bildungswesen. Darüber hinaus betonten sie die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI-Modellen, Transparenz und ethischer Überlegungen bei der Governance. Abschließend beantworten die Diskussionsteilnehmer kurz einige Fragen des Publikums zu Themen wie Datenschutz in der KI für das Gesundheitswesen und die Bildung.
„Godfather of AI“ Geoffrey Hinton warnt vor der „existenziellen Bedrohung“ durch KI | Amanpour und Unternehmen
„Godfather of AI“ Geoffrey Hinton warnt vor der „existenziellen Bedrohung“ durch KI | Amanpour und Unternehmen
Geoffrey Hinton, bekannt als „Godfather of AI“, befasst sich mit den Auswirkungen der sich schnell entwickelnden digitalen Intelligenz und ihrem Potenzial, die menschlichen Lernfähigkeiten zu übertreffen. Er äußert seine Besorgnis über die existenzielle Bedrohung, die von diesen KI-Systemen ausgeht, und warnt davor, dass sie das menschliche Gehirn in verschiedenen Aspekten übertreffen könnten. Obwohl digitale Intelligenzen über eine deutlich geringere Speicherkapazität als das Gehirn verfügen, verfügen sie über eine Fülle an gesundem Menschenverstand, der das des Menschen um ein Vielfaches übertrifft. Darüber hinaus verfügen sie über schnellere Lern- und Kommunikationsfähigkeiten und nutzen im Vergleich zum Gehirn überlegene Algorithmen.
Hinton teilt eine faszinierende Entdeckung, die er mithilfe des Palm-Systems von Google gemacht hat. Dabei konnten KIs erklären, warum Witze lustig sind, was auf ein tieferes Verständnis bestimmter Konzepte im Vergleich zu Menschen schließen lässt. Dies unterstreicht ihre bemerkenswerte Fähigkeit, Verbindungen herzustellen und Informationen zu erhalten. Er betont, dass menschliche Intuition und Vorurteile in unsere neuronale Aktivität eingebettet sind und es uns ermöglichen, Tieren Geschlechtseigenschaften zuzuschreiben. Allerdings werfen diese Denkprozesse auch ein Licht auf die potenziellen Bedrohungen, die KI in der Zukunft mit sich bringt.
Hinton geht auf Bedenken hinsichtlich der Empfindungsfähigkeit von KI ein und räumt ein, dass ihre Definition und ihre Entwicklung unklar sind. Er spricht mehrere Herausforderungen an, die KI mit sich bringt, darunter die Verdrängung von Arbeitsplätzen, die Schwierigkeit, die Wahrheit zu erkennen, und das Potenzial für eine Verschärfung der sozioökonomischen Ungleichheit. Um diese Risiken zu mindern, schlägt Hinton die Einführung strenger Vorschriften vor, die denen für Falschgeld ähneln und die Produktion gefälschter Videos und Bilder, die durch KI erzeugt werden, unter Strafe stellen.
Hinton betont die Bedeutung der internationalen Zusammenarbeit und betont, dass Chinesen, Amerikaner und Europäer alle ein gemeinsames Interesse daran haben, die Entstehung unkontrollierbarer KI zu verhindern. Er erkennt den verantwortungsvollen Ansatz von Google bei der KI-Entwicklung an, betont jedoch die Notwendigkeit umfassender Experimente, damit Forscher die Kontrolle über diese intelligenten Systeme behalten können.
Hinton erkennt zwar die wertvollen Beiträge digitaler Intelligenz in Bereichen wie Medizin, Katastrophenvorhersage und Verständnis des Klimawandels an, ist jedoch nicht mit der Idee einverstanden, die KI-Entwicklung ganz zu stoppen. Stattdessen plädiert er dafür, Ressourcen bereitzustellen, um die potenziellen negativen Auswirkungen von KI zu verstehen und abzumildern. Hinton erkennt die Unsicherheiten im Zusammenhang mit der Entwicklung superintelligenter KI an und betont die Notwendigkeit kollektiver menschlicher Anstrengungen, um eine Zukunft zu gestalten, die für die Verbesserung der Gesellschaft optimiert ist.
„Godfather of AI“ diskutiert die Gefahren, die die sich entwickelnden Technologien für die Gesellschaft darstellen
„Godfather of AI“ diskutiert die Gefahren, die die sich entwickelnden Technologien für die Gesellschaft darstellen
Dr. Jeffrey Hinton, eine führende Autorität auf dem Gebiet der KI, äußert wichtige Bedenken hinsichtlich der potenziellen Risiken, die von superintelligenten KI-Systemen ausgehen. Er äußert seine Besorgnis über die Möglichkeit, dass diese Systeme die Kontrolle über Menschen erlangen und sie für ihre eigenen Ziele manipulieren könnten. Hinton unterscheidet zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz und weist auf die Gefahren hin, die damit verbunden sind, der KI die Fähigkeit zu verleihen, Unterziele zu schaffen, was zu dem Wunsch nach mehr Macht und Kontrolle über die Menschheit führen könnte.
Trotz dieser Risiken erkennt Hinton die zahlreichen positiven Anwendungen der KI an, insbesondere im Bereich der Medizin, wo sie ein enormes Entwicklungspotenzial birgt. Er betont, dass zwar Vorsicht geboten sei, es aber wichtig sei, den Fortschritt der KI-Entwicklung nicht vollständig aufzuhalten.
Hinton geht auch auf die Rolle von Technologieentwicklern und die möglichen Auswirkungen ihrer Arbeit auf die Gesellschaft ein. Er weist darauf hin, dass Organisationen, die an der KI-Entwicklung beteiligt sind, einschließlich Verteidigungsministerien, möglicherweise andere Ziele als Wohlwollen priorisieren. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Absichten und Beweggründe hinter dem Einsatz von KI-Technologie auf. Hinton weist darauf hin, dass KI zwar in der Lage ist, der Gesellschaft erhebliche Vorteile zu bringen, das schnelle Tempo des technologischen Fortschritts jedoch oft die Fähigkeit von Regierungen und Gesetzen übersteigt, ihren Einsatz wirksam zu regulieren.
Um den mit KI verbundenen Risiken zu begegnen, plädiert Hinton für eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen kreativen Wissenschaftlern auf internationaler Ebene. Durch die Zusammenarbeit können diese Experten leistungsfähigere KI-Systeme entwickeln und gleichzeitig nach Möglichkeiten suchen, die Kontrolle sicherzustellen und potenzielle Schäden zu verhindern. Durch diese gemeinsame Anstrengung glaubt Hinton, dass die Gesellschaft ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung der potenziellen Vorteile der KI und dem Schutz vor ihren potenziellen Risiken finden kann.
Mögliches Ende der Menschheit durch KI? Geoffrey Hinton bei EmTech Digital von MIT Technology Review
Mögliches Ende der Menschheit durch KI? Geoffrey Hinton bei EmTech Digital von MIT Technology Review
Geoffrey Hinton, eine prominente Persönlichkeit auf dem Gebiet der KI und des Deep Learning, reflektiert seine Amtszeit bei Google und wie sich seine Sicht auf die Beziehung zwischen Gehirn und digitaler Intelligenz im Laufe der Zeit entwickelt hat. Anfangs glaubte Hinton, dass Computermodelle darauf abzielten, das Gehirn zu verstehen, doch mittlerweile erkennt er, dass sie anders funktionieren. Er hebt die Bedeutung seines bahnbrechenden Beitrags Backpropagation hervor, der als Grundlage für einen Großteil des heutigen Deep Learning dient. Hinton bietet eine vereinfachte Erklärung, wie Backpropagation es neuronalen Netzen ermöglicht, Objekte wie Vögel in Bildern zu erkennen.
Für die Zukunft wundert sich Hinton über den Erfolg großer Sprachmodelle, die auf Techniken wie Backpropagation basieren, und über den transformativen Einfluss, den sie auf die Bilderkennung hatten. Sein Fokus liegt jedoch auf ihrem Potenzial, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu revolutionieren. Diese Modelle haben seine Erwartungen übertroffen und sein Verständnis von maschinellem Lernen drastisch verändert.
Hinsichtlich der Lernfähigkeiten von KI erklärt Hinton, dass digitale Computer und KI aufgrund ihrer Fähigkeit, Backpropagation-Lernalgorithmen einzusetzen, Vorteile gegenüber Menschen haben. Computer können große Informationsmengen effizient in ein kompaktes Netzwerk kodieren und so ein verbessertes Lernen ermöglichen. Als Beispiel nennt er GPT4, da es bereits einfache Argumente zeigt und über eine Fülle von gesundem Menschenverstand verfügt. Hinton betont die Skalierbarkeit digitaler Computer, die es ermöglichen, dass mehrere Kopien desselben Modells auf unterschiedlicher Hardware laufen und voneinander lernen. Diese Fähigkeit, umfangreiche Datenmengen zu verarbeiten, verleiht KI-Systemen die Fähigkeit, Strukturmuster aufzudecken, die sich der menschlichen Beobachtung entziehen könnten, was zu einem beschleunigten Lernen führt.
Hinton erkennt jedoch die potenziellen Risiken an, die damit verbunden sind, dass KI die menschliche Intelligenz übertrifft. Er äußert Bedenken hinsichtlich des Potenzials der KI, Menschen zu manipulieren, und zieht Parallelen zu einem Zweijährigen, der gezwungen wird, Entscheidungen zu treffen. Hinton warnt davor, dass KI auch ohne direktes Eingreifen dazu missbraucht werden könnte, Menschen zu manipulieren und ihnen möglicherweise Schaden zuzufügen, und verweist dabei auf die jüngsten Ereignisse in Washington, D.C. Obwohl er keine spezifische technische Lösung vorschlägt, fordert er gemeinsame Anstrengungen innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft, um den sicheren und vorteilhaften Betrieb der KI zu gewährleisten.
Darüber hinaus spekuliert Hinton über die Zukunft der Menschheit in Bezug auf KI. Er behauptet, dass digitale Intelligenzen keine inhärenten Ziele haben, da sie keine evolutionären Prozesse durchlaufen haben wie Menschen. Dies könnte möglicherweise zur Schaffung von Unterzielen durch KI-Systeme führen, die eine stärkere Kontrolle anstreben. Hinton geht davon aus, dass sich die KI mit beispielloser Geschwindigkeit weiterentwickeln und große Mengen menschlichen Wissens absorbieren könnte, wodurch die Menschheit möglicherweise nur zu einer vorübergehenden Phase in der Entwicklung der Intelligenz wird. Obwohl er die Gründe für den Stopp der KI-Entwicklung anerkennt, hält er es für unwahrscheinlich, dass dies geschieht.
Hinton befasst sich auch mit der Verantwortung von Technologieunternehmen bei der Entwicklung und Veröffentlichung von KI-Technologie. Er hebt die Vorsicht hervor, die OpenAI bei der Veröffentlichung seiner Transformers-Modelle an den Tag legt, um seinen Ruf zu schützen, und stellt dies der Notwendigkeit von Google gegenüber, aufgrund der Konkurrenz mit Microsoft ähnliche Modelle herauszubringen. Hinton betont die Bedeutung der internationalen Zusammenarbeit, insbesondere zwischen Ländern wie den USA und China, um zu verhindern, dass KI zu einer existenziellen Bedrohung wird.
Darüber hinaus erörtert Hinton die Fähigkeiten der KI bei Gedankenexperimenten und Argumentationen und nennt als Beispiel Alpha Zero, ein Schachspielprogramm. Trotz möglicher Inkonsistenzen in den Trainingsdaten, die die Denkfähigkeit beeinträchtigen, schlägt er vor, dass das Training von KI-Modellen mit konsistenten Überzeugungen diese Lücke schließen kann. Hinton verwirft die Vorstellung, dass es der KI an Semantik mangele, und liefert Beispiele für Aufgaben wie das Streichen von Häusern, bei denen sie semantisches Wissen demonstrieren. Er geht kurz auf die sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen von KI ein und äußert Bedenken hinsichtlich der Verdrängung von Arbeitsplätzen und der zunehmenden Wohlstandslücke. Als mögliche Lösung zur Linderung dieser Probleme schlägt er die Einführung eines Grundeinkommens vor. Hinton ist davon überzeugt, dass politische Systeme die Technologie zum Wohle aller anpassen und nutzen müssen, und fordert den Einzelnen auf, sich zu Wort zu melden und sich mit den Verantwortlichen für die Gestaltung der Technologie auseinanderzusetzen.
Während Hinton ein leichtes Bedauern über die möglichen Konsequenzen seiner Forschung anerkennt, bleibt er dabei, dass seine Arbeit an künstlichen neuronalen Netzen angesichts der Tatsache, dass die Krise zu diesem Zeitpunkt nicht vorhersehbar war, angemessen war. Hinton prognostiziert erhebliche Produktivitätssteigerungen, da KI bestimmte Jobs weiterhin effizienter macht. Allerdings äußert er auch seine Besorgnis über die möglichen Folgen der Arbeitsplatzverlagerung, die zu einem größeren Wohlstandsgefälle und möglicherweise zu mehr sozialen Unruhen und Gewalt führen könnte. Um diese Bedenken auszuräumen, schlägt Hinton die Einführung eines Grundeinkommens vor, um die negativen Auswirkungen auf Personen abzumildern, die vom Verlust ihres Arbeitsplatzes betroffen sind.
In Bezug auf die existenzielle Bedrohung durch KI betont Hinton die Bedeutung von Kontrolle und Zusammenarbeit, um zu verhindern, dass KI der menschlichen Kontrolle entgleitet und zu einer Gefahr für die Menschheit wird. Er glaubt, dass politische Systeme sich anpassen und verändern müssen, um die Macht der Technologie zum Wohle aller zu nutzen. Nur durch Zusammenarbeit und sorgfältige Abwägung durch die wissenschaftliche Gemeinschaft, politische Entscheidungsträger und Technologieentwickler können die mit KI verbundenen Risiken angemessen angegangen werden.
Beim Nachdenken über seine Forschung und Beiträge zur KI räumt Hinton ein, dass die möglichen Konsequenzen nicht vollständig vorhergesehen wurden. Er behauptet jedoch, dass seine Arbeit an künstlichen neuronalen Netzen, einschließlich der Entwicklung der Backpropagation, angesichts des damaligen Wissens- und Verständnisstands angemessen gewesen sei. Er fördert den kontinuierlichen Dialog und die kritische Bewertung der KI-Technologie, um ihren verantwortungsvollen und ethischen Einsatz sicherzustellen.
Abschließend hebt Geoffrey Hintons sich entwickelnde Perspektive auf die Beziehung zwischen Gehirn und digitaler Intelligenz die besonderen Merkmale und potenziellen Risiken hervor, die mit KI verbunden sind. Hinton erkennt zwar die positiven Anwendungen und die transformative Kraft der KI an, fordert jedoch Vorsicht, Zusammenarbeit und verantwortungsvolle Entwicklung, um ihr Potenzial auszuschöpfen und gleichzeitig potenzielle Schäden zu minimieren. Durch die Auseinandersetzung mit Bedenken wie KI-Manipulation, Arbeitsplatzverlagerung, Vermögensungleichheit und der existenziellen Bedrohung plädiert Hinton für einen ausgewogenen Ansatz, der das menschliche Wohlergehen und die langfristige Nachhaltigkeit der Gesellschaft in den Vordergrund stellt.