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Hin und wieder schreitet die Technologie sprunghaft voran und überrascht uns alle. Künstliche Intelligenz (KI) wurde lange Zeit entweder als begrenzter Nutzen in unserem täglichen Leben oder als weit entfernte Science-Fiction-Zukunftsvision angesehen. Doch fast heimlich findet in unserer Mitte eine Revolution der maschinellen Intelligenz statt, die unsere Welt, wie wir sie kennen, verändern wird. Hier erhalten wir einen Einblick in eine neue Ära der KI-Supergeister und warum sie von der Neurowissenschaft vorangetrieben wird und mit der Funktionsweise unseres eigenen Gehirns zusammenhängt.

Das traditionelle KI-Paradigma

im Zweiten Weltkrieg Enigma-Code zu knacken, ist der konventionelle Ansatz beim Rechnen im Grunde derselbe geblieben Dazu gehört das Schreiben eines Rechenskripts oder einer Reihe von Verhaltensregeln, die als Algorithmus bezeichnet werden, und das anschließende seriell Ausführen einer Berechnung nach der anderen. Obwohl die Rechenleistung gemäß dem berüchtigten Mooreschen Gesetz , ist die Methodik hinter der Datenverarbeitung weitgehend unverändert geblieben. Der Hauptunterschied besteht heutzutage darin, dass Computer aufgrund überlegener Hardware wesentlich schneller Datenpunkte verarbeiten können. Nehmen wir zum Beispiel ein modernes Smartphone: Sein Prozessor komprimiert buchstäblich Milliarden von Transistoren auf einem winzigen Chip.

Brawn Over Brains

Aus KI-Sicht hat dies zu einem Anstieg der so genannten Brute-Force-Berechnungen geführt – solange ein Programmierer die richtigen Algorithmen schreibt, können Computer allein durch die schiere Geschwindigkeit und Menge der Berechnungen, die sie durchführen können, große Probleme bewältigen. Am bekanntesten ist, dass dies zur Niederlage des langjährigen Schachweltmeisters Gary Kasporov durch Deep Blue von IBM . Obwohl solche Leistungen beeindruckend sind, herrscht seit langem Skepsis gegenüber der Nützlichkeit dieser Art von maschineller Intelligenz. schmale oder schwache KI bezeichnet und eignet sich im Allgemeinen nur zur Lösung sehr spezifischer Probleme, die sich im Grunde nicht auf die Komplexität der realen Welt übertragen lassen. Dies lässt wenig oder gar keine Hoffnung darauf, die Art kreativer Intelligenz nachzuahmen, die das menschliche Bewusstsein besitzt.

Ein weiteres Beispiel ist Googles Deep Mind- Alpha Go entwickelte , die KI, die entwickelt wurde, um das teuflisch komplexe Spiel „Go“ zu bewältigen. In diesem Spiel funktionieren Brute-Force-Techniken nicht gut, während Menschen durch den Einsatz ihrer Intuition glänzen. Obwohl es Alpha Go gelang, den Weltmeister Lee Sedol , gelang ihm dies, indem es mit riesigen Mengen an Spielen von Elite-Go-Spielern gefüttert wurde, deren Strategien kopierte und kombinierte und dann seine Spielzüge fehlerfrei ausführte. Ja, es war erfolgreich, aber im größeren Schema des KI-Fortschritts ist Alpha Go im Wesentlichen durch das Wissen begrenzt, das Menschen herausgefunden haben, und es gibt kaum Aussichten, noch weiterzukommen.

Das neue KI-Paradigma

Obwohl nur wenige Menschen sich dessen bewusst sind, hat die KI in den letzten Jahren eine Revolution erlebt, indem sie einen völlig neuen und innovativen Ansatz für die Datenverarbeitung verfolgt hat, der tatsächlich die Art und Weise nachahmt, wie unser Gehirn Probleme löst. Anstatt einen regelbasierten algorithmischen Ansatz zu verfolgen, hat eine neuartige Methode namens „Deep Learning“ einen riesigen Evolutionssprung gemacht und eine neue Form allgemeiner KI geschaffen, der buchstäblich nicht gesagt werden muss, was sie tun soll. Stattdessen fängt es fast wie ein neugeborenes Baby an und geht Probleme aus dem Nichts an, indem es durch Experimente nach Experimenten etwas über seine Welt lernt. Dann entwickelt es bei jedem Schritt seine eigenen, von Natur aus neuen Verhaltensweisen, basierend auf der seiner Meinung nach besten Lösung.

Daraus entstand Alpha Go Zero – Null bedeutet, dass man von nichts anderem als den einfachen Spielregeln ausgeht. Diese scheinbar harmlose Namensänderung stellt eine KI dar, die die Fähigkeiten von Computern neu definiert hat.

Unabhängiges Lernen

Alpha Go Zero beginnt, Go gegen sich selbst zu spielen, experimentiert mit dem, was funktioniert hat und was nicht, verfeinert es und spielt dann erneut. In nur drei Tagen und auf atemberaubende Weise nutzte es das Gelernte, um die Version von Alpha Go zu besiegen, die Lee Sedol besiegte. Doch dabei blieb es nicht und es schlug die am weitesten entwickelte Version von Alpha Go (Master) und gewann 100 Spiele 0. Was wirklich beeindruckend ist, ist, dass es nicht speziell für das Spielen von Go entwickelt wurde – es schien einfach zu gefallen Es.

Dann wurde ihm Schach zum Spielen gegeben. In nur 4 Stunden Selbstübung wurde es gut genug, um den aktuellen KI-Schachweltmeister zu besiegen.

Dies geschah auf eine Weise, die menschliche Schachexperten verblüffte. Dies liegt daran, dass dadurch neue Strategien geschaffen wurden, die noch nie jemand gesehen hatte. Dazu gehörten Kombinationen neuartiger Taktiken wie das Opfern einer Dame, um sich einen Positionsvorteil zu verschaffen, und der Angriff mit der Königsfigur. Experten nannten es „ Alien-Schach “ oder „verrücktes Angriffsschach“. Der neu entdeckte Spielstil von Alpha Go Zero veränderte die Art und Weise, wie Menschen das Spiel selbst tatsächlich wahrnehmen.

Tiefe neuronale Netze

Wie entsteht also diese Art von kreativer und selbstlernender Intelligenz und in welcher Beziehung steht sie zum menschlichen Gehirn? Nun, es geht wirklich um qualitative statt um quantitative Berechnungen. Der menschliche Geist ist ein sogenanntes komplexes System , aus dem Intelligenz und Bewusstsein aus der kollektiven Interaktion von Milliarden miteinander kommunizierender Neuronen hervorgehen. Versuche zu verstehen, wie es wirklich funktioniert, umfassen die Komplexitätstheorie oder die Systemtheorie . Dabei geht es letztlich um die Idee, dass das Ganze mehr ist als die Summe seiner Teile. Beispielsweise verfügt ein einzelnes Neuron über keine Intelligenz, sodass der klassische reduktionistische Ansatz für den wissenschaftlichen Fortschritt nicht wirklich ausreicht, wenn es darum geht, wie das Gehirn insgesamt funktioniert.

Der Mensch verfügt größtenteils nicht über vordefinierte Verhaltensregeln. Stattdessen erleben wir die Welt, lernen und passen uns dann an. Dies geschieht hauptsächlich durch den Neocortex, der nichtlineare, nicht-algorithmische Verarbeitung nutzt, um Lösungen für optimales Verhalten zu finden. Diese neuen Entdeckungen können dann sogar zu automatischen Verhaltensweisen kodiert werden, die ohne wirkliches Nachdenken ausgeführt werden – stellen Sie sich vor, jemand lässt neben Ihnen einen Ballon platzen.

Die neue Revolution in der KI verfolgt einen unheimlich ähnlichen Ansatz, bei dem Lernen durch tiefe neuronale Netze , die weitgehend auf die gleiche Weise funktionieren wie unser Neocortex. Anstatt Informationen datenpunktweise seriell zu verarbeiten, werden Berechnungen parallel und durch nahezu organische Interaktionen ausgeführt. Diese Methode verbraucht viel weniger Rechenressourcen als herkömmliche KIs, erreicht jedoch ein viel umfassenderes Maß an Intelligenz. Am wichtigsten ist, dass nach der Erstellung keine Programmierarbeit mehr anfällt – es geht lediglich darum, die zu lösenden KI-Probleme darzustellen.

Seltsamerweise und ähnlich wie beim Gehirn ist es immer noch ein Rätsel, wie tiefes Lernen tatsächlich auf einer grundlegenden Ebene geschieht.

Jenseits von Brettspielen

So faszinierend diese Entwicklungen auch sind, die ultimative Frage lautet: Wird diese neue Form der KI die Probleme der realen Welt lösen? Schließlich haben Computer, die ständig nur Brettspiele spielen, keinen großen praktischen Nutzen.

Die Antwort ist ja. Die selbstfahrenden Autos und Sprachlern-Engines von Google sind oberflächliche Beispiele für Anwendungen, die heute entwickelt werden, aber wir gehen davon aus, dass dies nur die Spitze des Eisbergs ist. Konzerngiganten wie Google, Amazon und Facebook investieren enorme Ressourcen in die Entwicklung von Deep-Learning-KIs als Kernfunktion im Herzen ihrer Unternehmen. Darüber hinaus besteht die verlockende Aussicht auf einen Durchbruch im Quantencomputing, der einen gigantischen Anstieg der Rechenleistung verspricht.

Auf der anderen Seite löst die neue Dynamik in der KI eine neue und ernsthafte Sorge aus, dass KI uns nicht nur ersetzen könnte, sondern möglicherweise auch zu einer existenziellen Bedrohung für die Menschheit wird. Sogar Größen wie Elon Musk und der verstorbene, aber großartige Stephen Hawking haben öffentlich davor gewarnt, wie real eine solche Bedrohung ist.

Wie wir bei Alpha Go Zero gesehen haben, werden uns die Ergebnisse dieser nächsten Evolutionsstufe der maschinellen Intelligenz wahrscheinlich überraschen, aber eines ist sicher: KI-Supergeister kommen und werden das Leben, wie wir es kennen, verändern.

Wenn Ihre Neugier auf die Neurowissenschaften des Gehirns geweckt wurde, schauen Sie sich doch diese Blogs an.

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