Um wirklich über künstliche Intelligenz zu sprechen, müssen wir auch den Begriff „maschinelles Lernen“ verwenden. KI ist der große Zweck, für den Menschen maschinelles Lernen nutzen. Maschinelles Lernen ist die Grundlage der KI, die Mathematik und die Algorithmen, die sie antreiben. Sie sind nicht gleich, aber ihr Venn-Diagramm weist so viele Überschneidungen auf, dass es für unsere Zwecke nicht wirklich wichtig ist. Grundsätzlich gibt es Mathematik, die Kurven beschreibt. Erinnern Sie sich an Parabeln? Hufeisenartige Dinge, bei denen die Enden weitergehen? Sie können eine Menge Dinge im wirklichen Leben mit Kurvengleichungen modellieren, und insbesondere mit absurden Mengen davon, die auf absurd komplexe Weise geschichtet sind. Rechenleistung ist mittlerweile günstig. Das und die Fähigkeit des Internets, riesige Mengen an Trainingsdaten zu erstellen, ist eine ziemliche Kombination. Menschen, die diese Modellierung durchführen, versuchen normalerweise, für viele Kurven gleichzeitig einen optimalen Wert zu finden – den Endpunkt, die Ober- oder Unterseite der Parabel, das endliche Ende des Hufeisens. Einige Kurven sind für die Endausgabe normalerweise wichtiger als andere. Bei einigen Optimierungen möchten Sie sehr genau vorgehen und bei der Optimierung anderer können Sie genauer vorgehen. Sie können den Computer die richtigen „Gewichte“ zum Anlegen verschiedener Gewichte erlernen lassen. Sie können die Modellierungsgleichungen selbst eingrenzen. Am Ende findet der Computer einen optimalen , der ein bestimmtes Endergebnis optimiert. Das ist die „Magie“ (schwere Anführungszeichen) des maschinellen Lernens. Wertesatz Sie können eine Eingabe – eine verbale Aufforderung, eine Reihe von Daten über Ihre Vorlieben – und eine Ausgabe erstellen, die in einer bestimmten Dimension ziemlich lebensecht ist – eine Zeichnung, die Stimme einer Berühmtheit, eine Songempfehlung. Rechenleistung mag billig sein, aber es wird teuer, Menschen dafür zu bezahlen, die ganze Mathematik zu machen oder sie sogar in einen Computer zu programmieren. Kluge Leute haben herausgefunden, wie wir Maschinen dazu bringen können, einen Großteil dieser Laufarbeit für uns zu erledigen: Es gibt Möglichkeiten, Maschinen dazu zu bringen, Kurvengleichungen „mitzufahren“ und ihnen „bergab“ zu folgen. Dies hat Ihre Google-Ergebnisse seit einigen Jahrzehnten angepasst. Seitdem gibt es ein Grafikkarten-Wettrüsten. Es gab AlphaGo, das 2015 den weltbesten Go-Spieler besiegte. Es gab Boston Dynamics-Roboterhunde. Es gab Apps wie Shazam und Siri. Es gab Zeichenprogramme wie DALL-E und . Midjourney Das ist alles cool, aber das Geld hat sich nicht weit von den Suchergebnissen entfernt. Es hat sich mit aller Kraft in eine angrenzende Sache gesteckt: Menschen in den sozialen Medien Dinge zu zeigen, die ihnen gefallen. Dinge, die Sie sich lange ansehen werden, und Anzeigen, auf die Sie möglicherweise klicken. Das umfassendere Konzept der KI ist mittlerweile schon etwas länger ein fester Bestandteil der Science-Fiction und steht in Wechselwirkung mit dem „Aufschwung“, den das Feld in den letzten fünf bis zehn Jahren erlebt hat. Wir sehen dieses exponentielle Wachstum und denken an „The Terminator“. Die Leute, die KI verkaufen, lassen uns gerne darüber nachdenken und überspringen einige wichtige Fakten, damit wir ihren Behauptungen „Ja!“ Glauben schenken. Vergleichen Sie uns mit Skynet aus den Terminator-Filmen! [Crazy Invention #4852], das meine Firma baut, ist höchstens fünf bis zehn Jahre entfernt!“ Ich verstehe, warum die Leute das zugegebenermaßen schnelle Wachstum seiner Möglichkeiten sehen und denken, wir stünden wirklich am Abgrund, ihm Bewusstsein zu verleihen. Auch wenn dieser Abgrund eher in der Größenordnung von 200 Jahren statt in 2 oder 20 Jahren liegt, ist das eine ziemlich bedeutsame Sache im Vergleich zu der Zeit, die wir Menschen schon da sind. Auf dieser Zeitskala könnten wir wirklich den Punkt überwinden, an dem KI-Programme nur noch „automatische Vervollständigung von Konzepten statt von Wörtern“ sind, wie es in ChatGPT oder Fall ist. Searles Argument des chinesischen Raums der Wir können tatsächlich die richtigen Programme auf die richtige setzen und den menschlichen Geist wirklich nachahmen, was Fragen der Menschlichkeit und des Empfindungsvermögens aufwirft, die von Philip K. Dick und anderen aufgeworfen wurden. biologisch inspirierte Hardware Wenn die KI wirklich mit unserer emotionalen und wahrnehmungsbezogenen Intelligenz mithalten kann und über ein ungebrochenes Bewusstsein wie unseres verfügt und nicht nur über bloße Fähigkeiten in bestimmten Bereichen, wird es eine Abrechnung mit uns geben. Es wird nicht heute, morgen, nächste Woche oder sogar nächstes Jahr sein. Die massiv parallelen (das heißt in diesem Fall gleichzeitig funktionierenden) neuronalen Verbindungen, die wir in unserem Gehirn haben – das ist sozusagen der Burggraben unseres Schlosses. Es ist der Grund dafür, dass die „künstliche allgemeine Intelligenz“ noch Jahre, wenn nicht sogar Jahrzehnte entfernt sein wird. Deep Learning, der Zweig des maschinellen Lernens, der vielen seiner jüngsten Fortschritte zugrunde liegt, ist ein cooler Name für die Statistiken und Berechnungen zur Nachahmung von Input-Output-Beziehungen, die wir in der realen Welt sehen. Das bedeutet nicht – zumindest noch nicht –, dass Computer irgendetwas „tiefgreifend lernen“. So beeindruckend es auch ist, es ist Mathematik, die in einem Computer geschieht, und zwar auf eine Art und Weise, die der Art und Weise, wie „Mathematik“ in Ihrem Gehirn geschieht, grundlegend fremd ist. Das Gehirn verbraucht erschreckend wenig Strom. Rechenzentren verbrauchen erschreckend große Mengen. Letztere sind Brute-Force-Maschinen. Sie verarbeiten weniger Threads und sind weniger flexibel als wir; Jeder ist einfach so . schnell Es berechnet und schränkt die Möglichkeiten so schnell ein, dass selbst die besten Schach- und Go-Spieler nicht mithalten können. Seine Achillesferse ist die Tatsache, dass es ziemlich genau definierte Probleme und ziemlich saubere Ein- und Ausgänge erfordert. Ein Brettspiel. Ein Roboter, der nicht fällt. Es kann nicht eine absurd vielfältige und sich schnell verändernde Reihe von „Optimierungs“-Problemen auf einmal bewältigen und ständig zwischen ihnen wechseln. Was auch immer die Stärken und Schwächen der KI in einzelnen Bereichen sein mögen, sie kann nicht wie wir viele Bereiche binden, den Fokus nach Bedarf ändern und das Verhalten domänenübergreifend anpassen und übertragen. Auf der Ebene eines menschlichen Kleinkindes ist dies nicht möglich. Ein großes Ziel in der KI-Forschung ist „One-Shot“- oder „Few-Shot“-Lernen, was bedeutet, dass keine riesigen Datensätze und Trainingszeiten erforderlich sind, um zu lernen, wie man etwas macht. Hier ist ein Erfolg zu verzeichnen; es bleibt unserem Gehirn immer noch weit hinterher. Wir sind automatisch in vielen Bereichen gut darin, in wenigen Schritten zu lernen, und zwar schon in jungen Jahren. Wir lernen schnell Regeln und Strategien aus fast keinen Trainingsdaten. Sie können einem Kind zeigen, wie man ein iPad benutzt, Fahrrad fährt, sich die Schuhe bindet oder die Moral einer Geschichte erklären (nicht nur die Zusammenfassung der Handlung). Man kann einem Computer kaum beibringen, dieser Dinge gut zu machen. Wenn es kognitives Denken, Fortbewegung und menschliche Interaktion ermöglichen könnte, ohne furchterregend zu sein, würden wir es bereits für all diese Dinge verwenden. eines Unternehmen reagieren allergisch auf die schmutzige menschliche Arbeit und streben stets nach günstigeren Maschinenversionen. Sie hätten das möglich gemacht. Das haben sie nicht. Computational Neuroscience-Labore an Universitäten sind diejenigen, die daran interessiert sind, die inneren Gedanken und Überlegungen unseres Gehirns über die Welt zu modellieren. Es ist nicht das Ziel der Models, die Fotos zweier Menschen zusammenzufügen, um zu sehen, wie ihre Babys aussehen würden. Wahrscheinlich werden jahrzehntelang nur wir Menschen in der Lage sein, uns auf verschwommene, anpassungsfähige und zusammenschusternde Strategien in der Welt zurechtzufinden – und zwar auf spontane Art und Weise. Diese allgemeine Fähigkeit, ausgehend von Emotionen und Erfahrungen etwas über die Welt zu lernen und sich darin zurechtzufinden, hat die Technologiebranche beim Aufbau von KI nicht als nützlich erachtet. Die Art und Weise, wie echte Gehirnnachahmung beim maschinellen Lernen bisher stattgefunden hat, ist spärlich. Das Kopieren des Gehirns war nicht notwendig, was bedeutet, dass es sich lohnt. Unternehmen (und die von ihnen finanzierten Universitäten) haben stattdessen auf besser messbare Dinge optimiert: die Anzahl der Klicks auf einen Social-Media-Feed oder die Genauigkeit eines Drohnenangriffs. Wenn es versucht hat, uns nachzuahmen, dann war es ein gewinnorientierter Versuch, die bestimmter Dinge zu erzielen, die das Gehirn tun kann. Einige beeindruckende und interessante Formen der Mustererkennung kommen in der Computer Vision vor. Ergebnisse All dies soll verdeutlichen, dass KI weder „Magie ist, die Computer zum Leben erweckt“, noch „Magie, die manche Menschen mit Computern machen können“. Es ist rohe Mathematik. Wissen gepaart mit Rechenleistung. Hebelwirkung. Die meisten KI-Modelle verarbeiten Zahlen, um eines zu tun: Geld zu verdienen. Menschen mit dieser goldenen Gans, diesem mächtigen Werkzeug, haben einen wirtschaftlichen Anreiz zu behaupten, dass die KI kurz davor steht, etwas Kosmisches oder Apokalyptisches zu tun, um die realeren, alltäglicheren und weniger aufmerksamkeitsstarken Dinge zu verbergen, die sie für ihr Unternehmen tut. Sie haben ein berechtigtes Interesse daran, zu behaupten, dass es in den nächsten 1 oder 5 oder 10 oder 15 Jahren zu bestimmten großen Dingen fähig sein wird. Dies sind Zeitpläne, die Anlegern gefallen. Vollständig selbstfahrende Autos, die sich nicht durchsetzen, sind nur einer der ersten Flops, die wir an dieser Front sehen werden. Hohe Science-Fiction-Prämissen und -Versprechungen sorgen für gute Filme. . Das bedeutet nicht, dass sie wahr sind. Ex Machina, sie, Blade Runner Wenn wir akzeptieren, dass KI-Entwickler ihre Produkte selbst als (1) unvermeidlich und (2) politisch und wirtschaftlich transformativ gestalten, wird es leicht, die offensichtliche Tatsache zu ignorieren, dass die KI Formen annimmt (z. B. als Chatbots! Als „Suchmaschinen“! ) und die Verwendungszwecke (d. h. die Arbeitsplätze, die es ergänzen oder ersetzen wird! Die Aufgaben, die es erleichtern oder erschweren wird!) hängen von den politischen und wirtschaftlichen Bedingungen ab, unter denen es entsteht. … Ich bin offen für die Möglichkeit, dass wir am Rande eines Abgrunds stehen – dass eine Welt, die durch große Sprachmodelle „unkenntlich verändert“ wird, nur noch wenige Monate entfernt ist, wie Paul Christiano zu glauben scheint. Eine grundlegende Faustregel dieses Newsletters lautet jedoch, dass sich die Dinge eher langsam und dumm als schnell und dramatisch ändern, und eine angemessene KI-Kritik muss dieser Wahrscheinlichkeit Rechnung tragen. Im Moment bin ich voller Groll darüber, dass ich mich wieder einmal mitten in einem Diskurs über Technologie befinde, in dem die Bedingungen und Rahmenbedingungen für die Diskussion mehr oder weniger vollständig von den privaten Unternehmen festgelegt wurden, die von ihrer Entwicklung und Einführung profitieren werden . — Max Read, Was uns Facebook-Kritik über KI-Kritik lehren kann Lassen Sie uns kurz Bilanz ziehen. Wie ist das historisch für uns verlaufen, wenn wir die „Bedingungen und Rahmenbedingungen für die Diskussion“ akzeptieren, die die technokratische Elite für Diskussionen über technische Fragen auferlegt, sei es Kryptowährung oder Bankwesen? Wie viele wirtschaftszerstörerische Bankenkrisen ereigneten sich zwischen FDRs Reformen nach der Weltwirtschaftskrise und den 80er Jahren? Wie viele sind seitdem passiert, nachdem Reagan sie zurückgenommen hat? Max Read zitiert den hervorragenden von Joe Bernstein darüber, wie Facebook dies bereits hinter den Kulissen getan hat; Es hat einer ganzen Klasse von Menschen ein wackeliges und zunehmend unhaltbares Modell der Wirksamkeit seiner eigenen Anzeigen verkauft. Harper's-Artikel Nur weil ein Pyramidensystem auf einem tatsächlichen Produkt basiert, heißt das nicht, dass es kein Pyramidensystem ist. Ein wichtiger Punkt hierbei ist: Technologie ist nicht „besser“ als Finanzwesen, wenn es darum geht, die Öffentlichkeit über ihre Angebote in die Irre zu führen. Es ist wohl schlimmer. Sie haben gesehen, was mit billigen Bluttests, Coworking Spaces und Blockchain passiert ist. Die Feinindustrie ist von Dummheit befallen. Schau dir an, wie sie meinen Jungen massakriert haben. Sie bringen die Dinge intern durcheinander, aber auf eine Weise, die uns alle betrifft, weil unsere Freunde und Nachbarn ihren Blödsinn akzeptieren und sie die Bedingungen für die Diskussion festlegen lassen. Dann bezahlen wir ihre goldenen Fallschirme. Millionen verlieren ihre Lebensgrundlage durch wirtschaftliche Ereignisse, die durch ein paar gut platzierte Regulierungen hätten vermieden werden können. Geschichte so alt wie die Zeit. Es liegt an uns, mit KI etwas Neues auszuprobieren. Es lohnt sich, unserem zukünftigen Selbst die Freiheit zu geben, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage fundierter Informationen zu treffen. Es lohnt sich, die Wahrheit darüber zu erfahren. Wenn Sie die Launen anderer für bare Münze nehmen, zahlen Sie in Zukunft einen höheren Preis. Die Menschen werden immer besser darin, ML und Deep Learning für alle möglichen Dinge zu nutzen – sie bringen Computer dazu, Gesichter zu erkennen, Stimmen zu reproduzieren und den Leuten Inhalte zu zeigen, die sie zum Scrollen anregen. Diese Verwendungsmöglichkeiten werden für unser Leben nicht besser oder hilfreicher, als dass sie manche Menschen sehr reich machen, wenn wir es nicht so machen. In der Zwischenzeit können sie natürlich sehr unterhaltsam sein. Abhängig von den menschlichen Bedingungen kann KI zum Guten, zum Bösen, einfach zum Seltsamen oder zu wirklich allem eingesetzt werden. Im Moment heißt das nur, dass alles davon abhängt, wohin das Gewinnstreben führt. Das meiste KI-Know-how wurde von Unternehmen übernommen, die versuchten, uns unter Druck zu setzen. Es gibt einfach nicht so viel Geld für öffentliche, transparente, von Menschen getragene Bemühungen, das Leben grundlegend zu verbessern (früher eine Domäne der Regierung) oder sogar für Gehirnsimulationen. Es kommt in Brot, Spielen und militärischen Zwecken vor. Diese Art von Bedingungen sind es, die KI und jede andere Technologie dazu bringen, in die Richtung zu gehen, in die sie gehen. KI ist jetzt da draußen. Diese Tatsache ist Wasser unter der Brücke. Darüber zu reden, als wäre es Magie, nützt nur den Leuten, die am meisten davon profitieren, wenn man darüber Quatsch macht. Ein Muster, das wir schon einmal gesehen haben, ist, KI in große, heftige Reden zu kleiden, in diesem Fall in Weltuntergangsreden, und das uninformierte Interesse der Menschen daran auszunutzen. „Theranos/WeWork/NFTs werden alles verändern.“ Korrektur: Sie hätten sich stark verändern können. Stattdessen haben sie sich selbst überverkauft. Sie haben zu viel versprochen und zu wenig geliefert. Diese Hysterie rund um die KI, die sowohl ihre Fähigkeiten als auch ihre Risiken überbewertet, sodass manche Menschen reicher werden, lässt sich nur schwer davon trennen, dass Menschen einfach nur ein natürliches Interesse daran haben. Es ist eine interessante Sache mit einem breiten Anwendungsspektrum. Die Leute werden sich trotzdem darauf einlassen, wie sie es bei Krypto und NFTs getan haben, und wahrscheinlich noch mehr. Ein Grund mehr, die Wahrheit darüber zu erfahren. Wenn Sie aus diesem Beitrag nichts anderes mitnehmen, nehmen Sie Folgendes: Die Art und Weise, wie wir KI aufeinander anwenden, ist derzeit eine weitaus dringlichere Frage als alles, was mit der Bewusstwerdung von KI zu tun hat. Denken Sie darüber nach: Wenn es bewusst wurde und uns Schaden zufügen wollte, ? Warum sollte es das tun? warum Scheint es nicht offensichtlich zu sein, dass die Art und Weise, wie wir es in die Welt bringen, einen gewissen Einfluss auf seine Haltung gegenüber der menschlichen Spezies haben wird? Ist es sinnvoll, dies und die damit verbundenen Narrative ausschließlich CEOs und Kapitaleigentümern mit Technologienähe anzuvertrauen, einer Gruppe mit einer schrecklichen Erfolgsbilanz in diesem Bereich und nachweislich einer höheren Inzidenz von Psychopathie als die allgemeine Bevölkerung? Wollen wir, dass sie für die Nutzung, Forschung und Entwicklung verantwortlich sind, bis zu dem Moment, in dem es empfindungsfähig wird, sei es im Jahr 2030 oder im Jahr 2230? Wie Read betonte, finden es KI-Angstmacher praktisch, wenn die Leute nicht darüber nachdenken. Sie finden es viel praktischer, wenn diese Tatsache verborgen bleibt, damit sie darüber sprechen können, dass ihre Weiterentwicklung unvermeidlich und nicht der Frage wert ist und dass die Singularität unmittelbar vor der Tür steht. Hier gibt es nichts Unvermeidliches außer dem, was Menschen unvermeidlich . Daran arbeiten Gorillas nicht. machen Wenn die künstliche allgemeine Intelligenz eintrifft, wird es sich um die Astrobiologie handeln, um eine außerirdische Lebensform. Bis zu diesem Moment ist es eine der Philosophie, der Geschichte, der Geisteswissenschaften. Werden wir es so machen, wie wir es uns vorstellen, vielleicht sogar besser als wir? Werden wir es noch schlimmer machen, ein Spiegel unserer soziopathischsten Tendenzen? Das Verrückte ist: Der Mensch entscheidet. Wir sind die Bauherren. Wir üben die Kontrolle darüber aus, wie fremdartig oder menschlich es ist. Außer natürlich, „wir sind“ nicht. Manche Menschen sind mehr als andere. Sind wir damit einverstanden? Sind wir damit einverstanden, wer diese Leute sind? Sind wir damit einverstanden, wohin sie diese Technologie lenken? Nachdem ich gesehen habe, was die Klasse der großen Kapitalbesitzer dazu neigt, „unvermeidlich zu machen“ – ihre Prognosen in anderen Branchen, ihre kurzsichtigen und faktenignorierenden und Herdenmentalitätspraktiken, die so viele milliardenschwere Unternehmen zum Absturz gebracht haben –, besteht eine gewisse Skepsis darüber, wie Sie reden davon, dass KI gerechtfertigt ist. Auch veröffentlicht hier
