Wie ist die künstliche Intelligenz entstanden?

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die maschinelle Intelligenz und den Bereich der Wissenschaft, der sich mit deren Entwicklung befasst. Die Frage, ob KI mit dem Menschen konkurrieren kann, wirft viele ethische Fragen auf, und ihre potenzielle Leistungsfähigkeit gibt Anlass zur Sorge. Optimierte Maschinen können uns Lösungen vorbereiten, die wir gar nicht erwarten. Es gibt Wege der künstlichen Intelligenz, die für die Zukunft nichts Gutes verheißen, aber wir müssen uns für die Lösungen entscheiden, die für die Menschheit langfristig von Nutzen sind.

Viele von uns fragen sich, wie künstliche Intelligenz zustande gekommen ist.

Künstliche Intelligenz ist ein Versuch, menschliche Fähigkeiten nachzubilden. Die Sprachen der künstlichen Intelligenz erstellen jedoch keine logischen Modelle der Funktionsweise von Dingen. Vielmehr betrachten sie die Welt im Zusammenhang mit anderen Wörtern.

Künstliche Intelligenz ist nicht das Werk eines Genies, das plötzlich eine Eingebung hat. Wir haben einfach mehr Daten und eine bessere Ausrüstung. Es sind die riesigen Datenmengen, die den Zauber der künstlichen Intelligenz ausmachen. Daten, zu denen wir vorher keinen Zugang hatten. Unsere Zivilisation hat die Technologie geschaffen, um riesige Datenmengen zu erfassen und zu speichern.

Es gibt weltweit Milliarden von Smartphones mit Gyroskopen, mit Beschleunigungssensoren, mit GPS, mit Fingerabdrucklesern, mit Tweets, mit Fotos. In Autos installierte Kameras nehmen Informationen über die Welt um uns herum auf. In Meeren und Ozeanen versenkte Bojen liefern Daten für Klimamodelle. Toastergroße Satelliten beobachten das Leben im Infraroten. Die ganze Welt ist überschwemmt mit dieser Art von Daten.

Was waren die Anfänge der künstlichen Intelligenz? Den meisten Menschen ist nicht klar, dass Google eine Form der künstlichen Intelligenz ist. Sie geben eine Frage in eine Suchmaschine ein und erhalten eine Antwort. Jede Suche verfeinert den Algorithmus. Manchmal erscheinen die Antworten, bevor Sie die Frage zu Ende getippt haben. Und da haben wir es. Wir müssen nicht einmal auf die Landing Page gehen. Wie Sie sich erinnern, war das früher nicht so einfach.

In den Jahren 2010 und 2011 gewann die von IBM entwickelte und nach ihrem Schöpfer benannte Maschine Watson regelmäßig in der Spielshow Jeopardy! Watson erwies sich als schneller als menschliche Spieler. Die Watson-Maschine las Wikipedia und 200 Millionen Seiten in natürlicher Sprache. Niemand dachte, dass eine Maschine schnell und präzise genug sei, um gegen einen Menschen zu gewinnen. Die Maschine hat durch Lesen gelernt. Watson trainierte sich an Algorithmen für Texte, verstand sie aber nicht. Er weiß nicht, dass Feuer etwas verbrennen kann. Er sieht die Welt auf eine völlig andere Weise als wir. Aber es ist Watson, das heute die Geschäftsanalysen durchführt, für die Analysten früher 300 Dollar pro Stunde bekamen. Watsons Sieg bei diesem Turnier ist in die Geschichte der künstlichen Intelligenz eingegangen.

Die rasante Entwicklung der letzten zehn Jahre im Bereich der künstlichen Intelligenz basierte auf der Mustererkennung und dem maschinellen Lernen. Dabei handelt es sich um einen Prozess, der auf Algorithmen basiert, die aus Daten lernen und Beziehungen und Regelmäßigkeiten erkennen, ohne sich auf herkömmliche, von Menschen erstellte Software zu verlassen. In den letzten Jahren hat sich dies jedoch geändert. Das so genannte Deep Learning hat sich entwickelt.

Hier geht es darum, dass die Maschinen selbst lernen. Wir nennen es Deep Learning und es bedeutet dasselbe wie ein neuronales Netz. Dies ist ein neuer Ansatz. Ein neuronales Netz ist eine Simulation der Funktionsweise des Gehirns. Wir haben lange Nerven im Gehirn, die mit Tausenden von anderen verbunden sind. Sie bilden Pfade in Bezug auf die zu erfüllenden Aufgaben. Wenn dem Kind etwas gelingt, festigt sich der Weg. Ist dies nicht der Fall, wird der Pfad geschwächt. Das Kind verbessert so seine Interaktion mit der Umwelt. Der Computer lernt wie ein Kind. Sie erhält eine Fülle von Daten und zieht daraus ihre eigenen Schlüsse. Mit zunehmender Erfahrung wird es schlauer. Die Aneignung von Wissen erfolgt durch systematisch wiederholte Übungen, bei denen das Feedback eine wichtige Rolle spielt. Die gesamte Struktur kann schnell zu einem autonomen System werden, das in der Lage ist, sein Wissen selbständig zu erweitern.

Im Rahmen eines Google-Projekts wurde ein Test mit neuronalen Netzen durchgeführt.

Ein riesiges System aus drei Millionen Neuronen hat gelernt, ohne menschliche Hilfe Katzen und Menschen auf Bildern zu erkennen, indem es sich einfach Videos auf YouTube ansieht.

Die Leute, die hinter dem Projekt stehen, haben eine neue Forschungsgruppe mit dem Namen Google Brain innerhalb der Suchabteilung des Unternehmens gegründet. Sie und andere Forscher bewiesen der Welt schnell, dass künstliche neuronale Netze, eine jahrzehntealte Erfindung, Bilder und Sprache mit beispielloser Genauigkeit verstehen können Der Erfolg des Deep Learning, wie die Technik auch genannt wird, veranlasste Google und andere dazu, stark in künstliche Intelligenz zu investieren, und veranlasste einige Experten sogar zu der Aussage, dass wir uns auf Software vorbereiten sollten, die intelligenter ist als der Mensch

Stellen Sie sich eine Situation vor, in der 1000 Computer plötzlich aufwachen und nichts mehr wissen. Die Programmierer ließen das gesamte System eine Woche lang Youtube-Videos ansehen, d. h. das neuronale Netz lernte Gangnam-Style-Videos und andere Geschichten aus dem täglichen Leben. Dann wurde die Analyse durchgeführt. Wie ist es ausgefallen? Ein Neuron war offensichtlich für die Erkennung menschlicher Gesichter zuständig. Das zweite Neuron diente jedoch überraschenderweise zur Erkennung von Katzen.

Vor einigen Jahren wurde Deep Mind zu einer Halbtochtergesellschaft von Google. Ziel des Unternehmens ist es, eine digitale Superintelligenz zu schaffen, die leistungsfähiger ist als die aller Menschen zusammen.
Eines der Lernunterstützungssysteme von Deep Mind wacht auf wie ein neugeborenes Baby. Alles, was er sieht, ist der Spielbildschirm eines ATARI-Computers. Sie weiß nichts über Objekte, Bewegung oder Zeit. Er sieht nur den Bildschirm und den Spielstand. Deep Mind geht jedes Spiel durch. Er spielt alle ATARI-Spiele in einem unmenschlichen Tempo durch. Er ist in weniger als einer Minute fertig. Wenn ein Kind am Tag seiner Geburt 40 ATARI-Spiele auf einem übermenschlichen Niveau beherrschen würde, würden wir es für besessen halten.

Eine weitere Herausforderung für Deep Mind war das Go-Spiel. Es wurde angenommen, dass ein Computer niemals einen Menschen in diesem Spiel schlagen könnte. Deep Mind trat zuerst gegen den Europameister an. Das war im Oktober 2015 und er hat gewonnen. Dann trat er im März 2016 gegen den koreanischen Meister an und gewann. Die Leute begannen sich damit zu trösten, dass Go nur ein Brettspiel ist.

Aber dann ist da noch das Pokern. Poker ist eine Kunst, bei der man Menschen lesen muss. Wir müssen uns mit dem Bluffen auseinandersetzen. Das ist keine exakte Wissenschaft. 2017 trafen sich die besten Pokerspieler in Pittsburgh. Nach einer Woche Spielzeit hat der Computer gegen alle Spieler gewonnen. Wie Sie sehen, braucht die KI Zeit, um eine neue Fähigkeit zu erlernen, aber wenn sie es einmal getan hat, kann sie nicht mehr gestoppt werden.

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