Steffen Finck - Can Machines Think?

Summary

In diesem Vortrag stellt Stefan Frink, Leiter des Circular Lab der FHB Universität, die Frage, ob Maschinen wirklich denken können. Er erklärt, wie schwierig es ist, Intelligenz zu definieren und wie verschiedene Modelle der Kognition in Maschinen übertragen werden können. Frink diskutiert verschiedene Theorien der Kognition, wie etwa die Informationsverarbeitung und das Konzept der embodied cognition. Er beleuchtet die aktuellen Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und die Herausforderungen im Bereich der Autonomie und Kreativität. Abschließend regt er dazu an, darüber nachzudenken, wie Maschinen die Menschheit sehen könnten.

Takeaways

• 😀 Intelligenz ist schwer zu definieren und umfasst viele Bereiche, einschließlich emotionaler, sozialer und logischer Intelligenz.
• 😀 Der erste Versuch, Intelligenz zu definieren, stammt aus dem Jahr 1905 und bezieht sich auf gute Urteilsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit an Umstände.
• 😀 Eine modernere Definition von Intelligenz betrachtet sie als die Fähigkeit, zukünftige Handlungsoptionen zu maximieren und die Freiheit der Handlungen zu bewahren.
• 😀 Die Unterschiede zwischen menschlicher Intelligenz und Maschinenintelligenz liegen in der Art und Weise, wie diese Intelligenz gemessen und ausgeführt wird, wobei Maschinen vor allem Datenverarbeitung betreiben.
• 😀 Kognition wird als die Fähigkeit beschrieben, verschiedene Formen der Wahrnehmung, Aufmerksamkeit und Erinnerung zu nutzen, und steht in engem Zusammenhang mit Intelligenz.
• 😀 Verschiedene Theorien erklären Kognition, darunter die Informationsverarbeitungstheorie und die verkörperte Kognition, die den Körper als integralen Bestandteil der Denkprozesse sieht.
• 😀 Maschinen können kognitive Funktionen simulieren, indem sie Daten verarbeiten, etwa durch maschinelles Lernen, Optimierungssysteme oder symbolische Logik.
• 😀 Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) begann 1956, als die Idee aufkam, menschliche kognitive Prozesse zu verstehen und sie auf Maschinen anzuwenden.
• 😀 Autonome Systeme wie selbstfahrende Autos und Geschäftsoperationen durch autonome Agenten sind heute real, werfen jedoch ethische Fragen auf, wie etwa Verantwortung und Haftung bei Fehlverhalten.
• 😀 Die Kreativität von Maschinen wird zunehmend in Bereichen wie Kunst, Design und Problemlösung eingesetzt, aber es bleibt unklar, ob Maschinen wirklich kreativ im menschlichen Sinne sind.
• 😀 Die Frage, ob Maschinen 'denken' können, wird kritisch hinterfragt, da Maschinen mathematische Funktionen ausführen und keine echten Gedankenprozesse im menschlichen Sinne haben. Stattdessen könnten wir diese Maschinen vermenschlichen, um ihre Handlungen besser zu verstehen.

Q & A

Was ist die zentrale Frage, die in diesem Vortrag behandelt wird?

Die zentrale Frage des Vortrags lautet: Können Maschinen wirklich denken? Diese Frage wird aus verschiedenen Perspektiven, einschließlich der Definition von Intelligenz und Kognition, behandelt.

Warum ist es schwierig, Intelligenz zu definieren?

Intelligenz ist schwer zu definieren, weil sie eine Vielzahl von Aspekten umfasst, darunter emotionale Intelligenz, soziale Intelligenz und abstraktes Denken. Es gibt viele verschiedene Definitionen, die keine klaren Grenzen setzen und unterschiedliche Merkmale von Intelligenz betonen.

Wie unterscheidet sich Kognition von Intelligenz?

Kognition wird als der 'Fahrzeugmechanismus' beschrieben, der alle mentalen Prozesse wie Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Gedächtnis und Lernen umfasst. Intelligenz hingegen wird als die Fähigkeit beschrieben, diese kognitiven Prozesse effektiv zu steuern und anzuwenden.

Was ist der Unterschied zwischen emotionaler Intelligenz und logischer Intelligenz?

Emotionale Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit, Gefühle zu erkennen, zu verstehen und zu steuern, während logische Intelligenz auf die Fähigkeit abzielt, rationale Entscheidungen zu treffen und Probleme systematisch zu lösen.

Was bedeutet der Begriff 'anthropomorphisieren' im Kontext von Maschinen?

Anthropomorphismus bezieht sich auf die Praxis, Maschinen menschliche Eigenschaften zuzuschreiben, um ihre Handlungen besser zu verstehen oder zu erklären. Dies könnte dazu führen, dass wir Maschinen als denkende Wesen wahrnehmen, obwohl sie in Wirklichkeit nur mathematische Optimierungen vornehmen.

Was wird als problematisch angesehen, wenn Maschinen beginnen, autonom zu handeln?

Das Problem mit autonom handelnden Maschinen sind ethische und moralische Fragen. Wer ist verantwortlich, wenn etwas schief geht? Insbesondere bei der Erzeugung und Verbreitung von Informationen durch Maschinen besteht die Gefahr von Fehlinformationen.

Wie kann Künstliche Intelligenz in der Zukunft kreativ sein?

Künstliche Intelligenz kann kreativ sein, indem sie neue Lösungen für Probleme findet, die sie vorher nicht kannte. Allerdings bleibt die Kreativität von Maschinen noch hinter der menschlichen Kreativität zurück, besonders in den Bereichen Kunst und Design.

Warum könnte die Supervised Learning-Methode von Maschinenlernen in naher Zukunft an ihre Grenzen stoßen?

Supervised Learning erfordert große Mengen an Trainingsdaten. Es wird geschätzt, dass wir zwischen 2026 und 2032 keine neuen, relevanten Daten mehr zur Verfügung haben werden, was die Entwicklung von AI-Algorithmen erschweren könnte.

Was bedeutet es, wenn Maschinen die menschliche Leistungsbasis in bestimmten Aufgaben übertreffen?

Wenn Maschinen die menschliche Leistungsbasis übertreffen, bedeutet das, dass sie Aufgaben schneller und effizienter erledigen können als Menschen. Das bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass sie Menschen in allen Aspekten der Intelligenz oder Kreativität ersetzen können.

Welche Risiken bestehen bei der Entwicklung autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos?

Ein Risiko bei selbstfahrenden Autos und anderen autonomen Systemen besteht in der Verantwortung und Haftung im Falle eines Fehlers. Zudem stellen sich ethische Fragen, z. B. wie ein Auto in einer kritischen Situation entscheiden sollte, wer für Unfälle verantwortlich ist.