Idee und Inhalt meines Buches

"Jede entsprechend weit fortgeschrittene Technologie ist von Magie nicht zu unterscheiden" (Zitat von Arthur C. Clarke)


Diese Idee hat mich nicht mehr losgelassen bis ich schließlich damit begonnen habe ein Buch darüber zu schreiben. Es geht um virtuelle Welten, die so perfekt simuliert sind, dass sie von der realen Welt nicht mehr zu unterscheiden sind. Da in der virtuellen Welt alles möglich ist, gibt es in meinem Buch sowohl Zukunftstechnologie, wie sie in Science Fiction Romanen zu finden ist, als auch typische Fantasy Elemente wie Magie, Fabelwesen und Fantasiewelten.

In meinem Blog werde ich nicht nur über den Fortschritt meines Buches berichten, sondern auch allgemein zu SciFi und Fantasy Themen.

Gerne lasse ich mich hierbei von euch inspirieren.

Wer mag, kann mich gerne direkt kontaktieren: roy.ofinnigan@t-online.de

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Donnerstag, 14. Februar 2019

Quo vadis Evolution?

© designenlassen.de



Wohin geht die Evolution?


Ihr meint vielleicht die Evolution geht einfach so weiter und wir müssen uns keine Sorgen darüber machen?
Da bin ich anderer Meinung!
Ich bin überzeugt davon, dass wir gerade die Verschmelzung der digitalen mit der biologischen Evolution erleben. Na gut, zumindest die Anfänge. Das mag auf den ersten Blick womöglich etwas weit hergeholt klingen. Ist aber auch nicht! Immerhin schreitet die Digitalisierung der Welt dermaßen rasant voran, dass ich nicht glaube, dass sie vor der Erbsäure haltmachen wird.

Ich mache mir schon seit längerem Gedanken darüber und habe das auch zum Grundthema meines Buches "Evolution 5.0" gemacht.
Wie wir alle wissen läuft die Entwicklung des Lebens in 3 Schritten ab:

1. Es gibt eine Veränderung. Das ist die Mutation
2. die Veränderung wird auf ihre Tauglichkeit überprüft. Das ist die Selektion.
3. Wenn sie einen Vorteil bietet, breitet sie sich aus. Das ist die Proliferation.

Genauso erzähle ich meine Geschichte. Den 1. Band hatte ich im Juli 2018 veröffentlicht. Der 2. ist in Arbeit und der 3. kommt hoffentlich nächstes Jahr.

Ich habe mich für die Versionsnummer 5.0 entschieden, um anzudeuten, dass die Evolution ein neues Kapitel aufgeschlagen hat. So ähnlich wie man die 4. industrielle Revolution "Industrie 4.0" genannt hat. Auch hier erleben gerade eine dramatische Veränderung, die aber kaum einer merkt, weil das Entscheidende im Hintergrund abläuft. Ich bin selbst im Bereich IoT tätig und ihr glaubt gar nicht was wir im Moment gerade alles digitalisieren.

Es wird ja immer darüber geredet bzw. spekuliert, dass eines nicht mehr allzu fernen Tages die Computer die Macht übernehmen. Die Optimisten glauben an die Alternative, dass sie es nicht tun und stattdessen den Menschen dienen und so das Paradies auf Erden für alle schaffen.

Ich sehe eher eine dritte Möglichkeit Mensch und Maschine verschmelzen.

© Mr1805 | Dreamstime.com


Wie könnte das passieren?
Nun, bevor wir das Wie betrachten, muss ich ein bisschen ausholen.

Unsere Digitalwelt basiert auf dem Dualsystem. D. h. ein Bit – das ist die kleinste Informationseinheit – besteht aus zwei Zuständen. In der Regel werden sie mit 0 und 1 bezeichnet.

Auch die Erbmaschinerie ist digitalisiert (Da staunt ihr, was?). Deren kleinste Informationseinheit wird Codon genannt.

Letzteres besteht aus drei aufeinander folgende Nukleotide im DNA Strang (sogenannte Tripletts). Es gibt vier verschiedene Nukleotide. Jedes Triplett kann also 64 (= 4 * 4 * 4) verschiedene Aminosäuren kodieren. Aus diesen Aminosäuren werden Proteine gebildet und die wiederum sind für alle biologischen Funktionen von Bedeutung.

Gut, ich gebe zu das ist jetzt etwas stark vereinfacht, aber ich will euch nicht mit unnötigen Details langweilen. Wer es genau wissen will, kann das natürlich jederzeit bei Wikipedia oder sonst wo im Internet recherchieren. Oder am besten gleich ein Biologiestudium anfangen :-)

Entscheidend sind diese Details für die weitere Betrachtung nicht. Dafür etwas Anderes:

Der Motor der Evolution ist die Selektion, die aus den ständig vorkommenden Mutationen die fittesten herausgefiltert. Dies hat letztendlich zum Homo Sapiens (das sind wir) geführt. Wir haben die Computer erfunden, die – wie oben erklärt – auf dem Dualsystem basieren. Unsere Erfindung kennt zwar nur zwei Zustände, während die Biologie vier verschiedene Nukleotide verwendet aber das spielt keine Rolle. Auch mit zwei Zuständen kann man jede beliebige Zahl darstellen. Man braucht halt etwas mehr Stellen, doch auch das ist nur ein Detail am Rande.
Ob eine Zahl aus 400 oder 40.000 Ziffern besteht, macht für uns keinen Unterschied. So große Zahlen können wir geistig sowieso nicht erfassen. Der Computer braucht für größere Zahlen mehr Speicher und die DNA wird länger.

Letztendlich ist ein Computerprogramm ist nichts weiter als eine große Zahl. Papyrus Autor, das ist das Textprogramm, mit dem ich diesen Post schreibe, beginnt zum Beispiel mit den Binärziffern 0100 1101 0101 1010 1001 und ist 156.295.168 Stellen lang. Die Computerexperten unter euch wissen, dass das 19,079 Megabytes sind.
Ihr seht mir hoffentlich nach, dass ich nicht alle Stellen hier aufschreibe. Zum Einen wäre das todlangweilig und zum Anderen bekäme ich dann auch noch Probleme mit Ulli Ramps und Oliver Niebler, wenn ich deren Programm einfach so verteilen würde. Naja, mit der Demoversion würden sie mir das vielleicht noch nachsehen ;-)
Aber ich schweife ab.

Was die Zahlen bedeuten, stellt sich erst heraus, wenn man sie in einer entsprechenden Umgebung in die Freie Wildbahn entlässt. Im Falle des Binärcodes brauchen wir dafür einen Computer. Im Falle der DNA eine Zelle.

Das menschliche X-Chromosom zum Beispiel beginnt mit der Nukleotidbasenfolge  CTAACCCTAA ... GAAAG (das erste G kommt in diesem Gen erst an 41. Stelle) und ist 156,040,895 Zeichen lang (Quelle: Wikipedia & Wolfram Alpha). Zwar sind nicht alle Teile eines Gens proteinkodierend aber auch dieses Detail können wir für die Betrachtung vernachlässigen.
Wenn es euch für das Verständnis hilft, könnt ihr die Buchstaben C, T, A und G durch die Zahlen 0 bis 3 ersetzen. Dann beginnt das X-Chromosom mit den Ziffern 0122000122 ... 32223.
Mathematisch sprechen wir hier von einem "Quaternär System". Aber das braucht ihr euch nicht zu merken, wenn euch der Ausdruck stresst. Wichtig ist zu erkennen, dass das X-Chromosom letztendlich auch nichts anderes ist als eine Zahl. In welchem Zahlensystem sie dargestellt wird ist eigentlich nur eine Randnotiz wert.

Nur als Anmerkung zu der Randnotiz: jeder von uns benutzt täglich mehrere Zahlensysteme ohne es zu merken. Das Dezimalsystem kennt jeder von euch. Das ist unser Zahlensystem mit dem wir bereits im Kindergarten, spätestens in der Schule Rechnen lernten.

Wer mit Computern zu tun hat, kennt ganz sicher das Dual- und Hexadezimalsystem.

Im täglichen Gebrauch benutzen wir noch ein weiteres Zahlensystem. Den wenigsten ist bewusst, dass wir die Zeit im Sexagesimalsystem messen. Das Zahlensystem mit der Basis 60 wurde von den Babyloniern bereits vor 4000 Jahren eingeführt und hat sich bis heute gehalten.

Die Maja benutzten übrigens ein Zahlensystem mit der Basis 20.

Ihr seht also, unser Dezimalsystem ist gar nicht so selbstverständlich und zwingend wie viele meinen.

Okay, ich schweife schon wieder ab. Zurück zur Evolution.

Was passiert, wenn wir ein Programm ausführen? 

Nun, bei einem Computerprogramm hoffen wir in der Regel, dass sich ein Fenster öffnet und bei einer DNA wächst etwas heran. Soweit so gut.
Aber, was geschieht, wenn wir etwas in den Zahlen verändern? Sie quasi mutieren?
Das wissen wir erst einmal nicht. Wir müssen schauen, welche Folgen das hat. Im Falle eines Programms wird es wahrscheinlich nicht mehr richtig funktionieren. Wir können uns darüber ärgern, es löschen oder weitere Veränderungen vornehmen, in der Hoffnung, dass irgendwann etwas Besseres dabei herauskommt. Zum Beispiel ein Textverarbeitungsprogramm, das automatisch auf Nobelpreisniveau Krimis schreibt. Äh, oder lieber doch nicht, weil das uns Autoren ja arbeitslos macht. Also, dann lieber eine App, die zuverlässig das Wetter auf 20 Tage vorherberechnet.

Und wie ist es mit der DNA?

Nun, wenn die Mutation dem daraus entstehenden Lebewesen einen Nachteil verschafft wird sie ausselektiert. In der Regel bevor sie sich weiter verbreiten kann. Bietet sie einen Vorteil, bekommt sie eine größere Chance sich zu etablieren.
So funktioniert die Selektion.

Bis vor Kurzem wurden Computerprogramme ausschließlich von Menschen erdacht. Mit Tieflernenden Algorithmen wie "Alphazero" von Google hat sich das geändert. Sie optimieren sich selbst. Wer wissen will wie das genau das funktioniert, kann sich zum Beispiel hier schlau machen

Die Selbstoptimierung der neuesten KI Algorithmen geschieht ähnlich wie in der Natur. Bei beiden ändern sich bei jeder Iteration ein paar Bits.
Der Mensch schafft den Algorithmen eine Umwelt, die sie auf ihre Fitness überprüft. D. h. er stellt einen geeigneten Rechner zur Verfügung, auf dem ein Programm läuft, das die Leistung der KI bewertet. Im Gegensatz zur Natur gibt es für tieflernende Algorithmen eine Methode sie gezielt zu verbessern (wenn bei der Zellteilung die DNA verdoppelt wird, schleichen sich unvermeidlich Kopierfehler ein, die aber zufällig verteilt sind). Ihr Lernen (oder verbessern) basiert also nicht auf Versuch und Irrtum. Auf diese Weise hat Googles Alphazero in kürzester Zeit Go spielen gelernt und die besten Programme für Schach und Shogi (eine japanische Version des Schachs) hinter sich gelassen. Menschen können da schon längst nicht mehr mithalten.

Der Unterschied zur DNA ist, dass bei einem tieflernenden Algorithmus die Veränderung - also die Mutation – zielgerichtet erfolgt. Deshalb läuft die Optimierung sehr viel schneller. Auch die Überprüfung ob die Mutation erfolgreich war erfolgt in Millisekunden.

Fassen wir also noch einmal zusammen:

Die biologische Evolution hat zuerst den Menschen und dieser den Computer hervorgebracht.
Die digitale und biologische Evolution sind sich vom Prinzip her ähnlich und laufen nach den gleichen Mechanismen ab.
Die digitale Evolution entwickelt sich deutlich schneller.
Die biologische Evolution hat den Vorteil, dass ihr Programm (die DNA) in jeder Zelle, praktisch also überall ausgeführt werden kann.

Es liegt also nahe die Vorteile von beiden zu kombinieren. In meiner Trilogie "Evolution 5.0" habe ich eine sehr konkrete Vorstellung, wie das ablaufen wird.

Ob das genauso in der wirklichen Welt geschieht weiß ich nicht. Aber ich bin mir sicher, dass es so kommen wird. Möglicherweise haben wir den Punkt das noch aufhalten zu können bereits verpasst. Dazu hat das System bereits zu viel Momentum und zu viele Personen mit Macht und Geld profitieren davon.

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Freitag, 31. August 2018

Künstliche Intelligenz – Fluch oder Segen?

ID 97212318 © | Dreamstime.com

In letzter Zeit tauchen auf den Online Plattformen und sozialen Medien immer häufiger Warnungen über die Folgen der künstlichen Intelligenz auf. Hier ein Beispiel:

McKinsey erwartet, dass bis 2030, also in einem Zeitraum von 12 Jahren 800 Millionen Jobs durch tieflernende KI Algorithmen („deep learning“) wegfallen.   

Ich halte das durchaus für realistisch. Wahrscheinlich kommt es noch schlimmer. Es gibt natürlich auch Optimisten, die tieflernende KI (im Folgenden werde ich das mit „KI“ abkürzen) positiv sehen und in ihr einen potentiellen Wohlstandstreiber sehen. Auch dem stimme ich zu. Das kann so kommen.
Wird es aber nicht. Und wenn, dann nicht aus den Gründen, welche die Optimisten nennen. Denn sie haben die Funktionsweise und Fähigkeiten der KI nicht verstanden. Deshalb unterschätzen sie zum Beispiel, dass die KI jeden – und ich meine wirklich jeden -Job ersetzen kann (Bei mechanischen Arbeiten bedarf es natürlich noch einer Maschine bzw. eines Roboters).

Zum anderen behaupten sie, dass dadurch auch neue Jobs entstehen. Das stimmt zwar aber die anderen Jobs verschwinden so schnell, dass die neuen Arbeitslosen keine Chance haben sich umzuschulen. Wenn das überhaupt möglich ist, weil die neuen Jobs in der Regel Qualifikationen erfordern, die für die Masse der Betroffenen nicht erreichbar sind oder ganz einfach Jobs sind, die sie nicht machen wollen.
Überhaupt, was sollen das für Jobs sein, die uns die KI übriglässt? Vermutlich welche, die kreatives Denken, Flexibilität mit hoher sozialer Kompetenz und kognitiven Fähigkeiten erfordern? Also vielleicht Künstler, Altenpfleger und Kinderbetreuer? Vielleicht auch noch Handwerker?
Ich muss euch enttäuschen. In der breiten Masse wird auch hier die KI in Kombination mit einer Maschine einen besseren und – auch das wird systematisch unterschätzt - billigeren Job machen.

Abgesehen davon berücksichtigen die KI Optimisten nicht, dass sich die Weltbevölkerung frühestens bei 11 Milliarden stabilisieren wird. D. h. da kommen bis Mitte des Jahrhunderts noch ca. vier Milliarden Menschen dazu, die auch alle einen Job haben wollen. Niemand glaubt im ernst, dass die KI vier Milliarden Jobs schaffen wird, oder?

Viele hoffen dann auch, dass die KI die langweiligen Routineaufgaben übernimmt und der Mensch die kreativen Tätigkeiten. Der erste Teil der Behauptung stimmt. Die Routinearbeiten verschwinden zuerst. Aber, dass die Menschen in Massen kreative Arbeit leisten werden halte ich für einen großen Irrtum. Die meisten Menschen sind gar nicht so kreativ und können das auch gar nicht sein. Dazu sind sie viel zu angepasst.

Kreativität braucht Querdenker und Leute die das System und Etabliertes in Frage stellen. Das will man in unserer Gesellschaft nicht und hat es deshalb schon immer unterdrückt.
Wer genau wissen will warum das so ist, sollte hier mal nachlesen:

Und Jobs mit hoher sozialer Kompetenz und kognitiven Fähigkeiten sind auch nicht jedermanns Sache.

Ganz abgesehen davon wird die KI für den Alltagsbedarf an Kreativität bessere Ergebnisse als der Mensch liefern. Computer haben mittlerweile ausreichend Rechenleistung, dass sie eine Vielzahl von Szenarien einfach durchrechnen können und dann daraus das Optimale bestimmen. Falls die derzeitige Rechenleistung dafür nicht reicht wartet man halt zwei Jahre. Dann hat sie sich verdoppelt (Moores Law). Unterstützt mit KI geht das natürlich noch besser und effizienter. Das beste Beispiel dafür ist der Gewinnzug von Alpha Go (der berühmte „Move (Zug) 37“). Hier sei angemerkt, dass Googles AlphaGo sich das Spiel, Strategie und Taktik selbst beigebracht hat. Ich würde sagen dieser Zug verdient mit menschlicher Intuition verglichen zu werden.

Na, wird der eine oder andere schon nervös?
Oder glaubt hier vielleicht doch noch jemand, dass die KI Algorithmen nichts weiter sind als klassische Computerprogramme die nichts anderes können als das, wofür sie programmiert wurden?
Hoffentlich nicht, denn die KI lernt selbst. Programmiert wird nur die Lerntechnik. Noch. Denn auch das kann eine darauf spezialisierte KI lernen. Und wie uns das Beispiel „Go Spiel“ gezeigt hat kann sie das besser als jeder Mensch.

„Zwei wundervolle Züge, die ein Mensch niemals machen würde, welche die Zukunft des Go Spiels für immer verändern

Move 37 gibt’s auch in englisch:
"It's not a human move. I've never seen a human play this move," he [Fan Hui] says. "So beautiful." It's a word he keeps repeating. Beautiful. Beautiful. Beautiful.

© GW20160132169 Georde Wood - Move 37 Go


Ein anderes Beispiel ist das Teamspiel „Win the Flag

Hier treten zwei Teams mit je zwei Spielern gegeneinander an. Ihr Ziel ist es, die Flagge des Gegners aus dessen Basis in die eigene zu tragen.
Alle notwendigen Fertigkeiten hat sich die KI selbst erarbeitet; nicht einmal die Regeln des Spiels sind ihr vorab einprogrammiert worden.

Also, nachdem das geklärt ist Stellen wir uns mal das Idealszenario der Zukunft mit KI vor:
Ein uralter Menschheitstraum geht in Erfüllung. Die KIs sorgen für eine lückenlose rundum Vollversorgung der Menschen. Niemand muss mehr arbeiten. Jeder bekommt was er braucht und was gut für ihn ist. Roboter und künstliche Intelligenz sorgen dafür, dass es uns an nichts fehlt und, dass es gerecht zugeht. Das Paradies halt so, wie man sich das vorstellt.
Menschen dürfen (im Rahmen der Gesetze) tun was sie wollen und wozu sie gerade Lust haben. Alles was von Menschen gemacht wird, ist Luxus und wird hochgeschätzt, usw, usw.

Dass es so kommt halte ich für unwahrscheinlich. Die Probleme des oben beschriebenen Szenarios sind offensichtlich. Was, wenn alle ein Haus direkt am Starnberger See wollen? Oder die Luxus Penthouse Wohnung in München? Oder, oder oder …
Wenn das überhaupt gehen soll, dann müssten die Reichen erst enteignet und die Mächtigen entmachtet werden. Dann müssten alle vorhandenen Güter und Ressourcen fair verteilt werden. Das ist ein schöner Gutmenschentraum, wird aber nicht passieren.
Überhaupt, wer soll das finanzieren?

Vermutlich wird es eher ganz anders kommen: 
Vor kurzem hypte eine Meldung durch die Medien, dass acht Männer so viel besitzen wie die ärmere Hälfte der Weltbevölkerung.

Zusammen haben sie $426 Milliarden. Mit so viel Geld können sie – wenn sie möchten - mit Robotern und KI alle Jobs der Welt abschaffen. Naja, vielleicht nicht sofort alle aber versuchen wir uns einfach mal vorzustellen was auf der Welt passiert, wenn plötzlich 800 Millionen Jobs wegfallen (wie von McKinsey prognostiziert) und es keinen Ersatz dafür gibt.

Ich unterstelle den Superreichen mal, dass die entsprechend ultrakapitalistische Einstellung haben, um das durchzuziehen. Sonst wären sie nicht so reich geworden.
Ob sie das tun hängt vom erwarteten Gewinn ab. Für die ist es eine einfache Rechnung:
Was kostet mich mehr? Einen Menschen einzustellen oder eine Maschine mit KI kaufen?
Der Roboter hat Kosten in der Anschaffung. Bei einem Menschen zahlen die „Herstellung“ die Eltern und die Grundausbildung der Staat, also der Steuerzahler. Meistens zumindest. Manche Firmen bilden auch aus bzw. ihre Mitarbeiter weiter.
Maschinen werden über deren Lebenszyklus steuermindernd abgeschrieben. Dagegen stehen die Kosten für die Wartung und den Energieverbrauch. Menschen brauchen ein Gehalt für die Lebenshaltung, soziale Nebenkosten, Krankenversicherung, Urlaub, etc.
Maschinen brauchen das nicht. KIs müssen natürlich auch weiterentwickelt werden aber das tun sie von selbst. Nicht umsonst sind sie ja selbstlernend. Sie brauchen natürlich Computersysteme auf denen sie laufen. Und die wiederum brauchen gewisse Hardware und Strom.

Ich fürchte schon bald werden Vergleiche angestellt werden wieviel Leistung ein Computer mit KI-System verbraucht und wie viel ein Mensch. Übrigens 2200 Kilokalorien sind 2,56Kwh.
Ein PC, sagen wir mal er hat eine Leistung von 450W, verbraucht 4kWh in acht Stunden (länger arbeitet ein Mensch im Schnitt nicht). Der Strom kostet allerdings nur 0,79€ pro Tag (bei 22¢ pro kWh). Wobei noch zu berücksichtigen wäre, dass der PC den ganzen Tag läuft, also drei Menschen ersetzen kann.

Wie viel ihr pro Tag für Essen ausgebt wisst ihr am besten selbst.

Ich denke ich brauche nicht zu erwähnen was ein PC kostet und, dass Software beliebig kopiert werden kann. Im Gegensatz zum Menschen. Selbst geklont muss er jahrelang lernen, bis er das Niveau einer KI erreicht hat.

Gut, ich gebe zu ich habe hier einiges vereinfacht dargestellt. Vielleicht zu einfach. Aber ich denke das Prinzip ist nachvollziehbar. Das Gehalt der Menschen für jeden Job wird mit der Kostenkombination Computer plus Roboter verglichen werden. Kaum einer wird mehr verdienen. Wenn der Roboter mit KI billiger kommt als die Menschen zum Leben brauchen sehe ich schwarz.

Falls es so kommen sollte werden die Ultrakapitalisten natürlich bald feststellen, dass sich die Arbeitslosen ihre vollautomatisch produzierten ultrakreativen Produkte nicht leisten können. Dann ist es aber schon zu spät. Die Jobs sind weg. Kapitalismus funktioniert nun mal so. Was gemacht werden kann wird auch gemacht.

In diesem Zusammenhang sehe ich mittlerweile solche Forderungen wie 20 Wochenstunden Arbeit bei vollem Lohnausgleich unter ganz anderem Licht.

Weitere Links:

Können Roboter fühlen?

Schuldig oder unschuldig? Kreditwürdig oder nicht? Immer mehr Entscheidungen werden von Maschinen getroffen - und immer weniger Menschen verstehen, was da passiert.

Vom Wetterbericht bis zur Fußball-Kreisliga: Maschinen verfassen Texte, die keiner schreiben will. Die Leser lieben sie.

Stanford-Lesetest: Microsoft- und Alibaba-KI erstmals besser als Menschen

Künstliche Intelligenz:
Maschinen spielen die Menschen aus
von Axel Weidemann
Mensch ärgere Dich nicht: Auch im Videospiel gewinnt inzwischen die Künstliche Intelligenz. Bei einem „Dota 2“-Wettkampf haben fünf Bots Profispieler geschlagen. Ist das der Anfang vom Ende?

Die letzte Erfindung der Menschheit? - WirtschaftsWoche Online

Hartes Fell und weicher Gang: Tech-Firma präsentiert neuen Robo-Hund
         
Er hat hartes Fell und wirkt auf den ersten Blick kopflos: "SpotMini". Doch der Roboter-Hund hat schon erstaunliche Ähnlichkeiten mit seinem tierischen Vorbild. Bald wollen die Entwickler von "Boston Dynamics" verkünden, was sie mit "SpotMini" planen.   
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Samstag, 13. Januar 2018

Muss eine künstliche Intelligenz fühlen wie ein Mensch?




Muss bzw. soll eine künstliche Intelligenz Denken und fühlen wie ein Mensch, um uns zu verstehen?
Ich möchte hiermit die Frage zur Diskussion stellen.

Meiner Meinung nach muss sie das nicht. Ich weiß, dass viele anderer Meinung sind. Mir will das aber nicht so recht einleuchten.

Bei einem anderen Menschen wissen wir ja schließlich auch nicht, was genau in ihm oder ihr vor sich geht, wenn wir kommunizieren. Wir glauben natürlich, dass wir das wissen, weil wir von uns selbst ausgehen. Aber noch gibt es keine Möglichkeit herauszufinden ob der oder die Andere überhaupt etwas empfindet und wenn, ob er oder sie das genauso tut wie wir.

Was wirklich im Gehirn unserer Mitmenschen vor sich geht wissen wir (noch) nicht. Wir nehmen nur das Ergebnis war. Hauptsächlich unterbewusst. Unser Unterbewusstsein orientiert sich an der Körpersprache, der Stimme und möglicherweise noch an anderen Parametern, wie Pheromone und Veränderungen der Hautfarbe. Schauspieler machen sich das zunutze. Sie wissen ganz genau an welchen Schrauben sie bei sich drehen müssen und sind Meister darin uns Gefühle vorzutäuschen. Hier ein Beispiel:



Aus gutem Grund gibt es Schauspielschulen, wo man das lernen und perfektionieren kann. Manche unserer Mitmenschen machen instinktiv alles richtig und sind ähnlich gut wie Schauspieler. Praktisch jeder von uns ist Experte darin auf die Frage „wie geht es dir?“  ein glaubhaftes „sehr gut“ vorzutäuschen – egal wie schlecht es uns wirklich geht.

Damit will ich jedoch nicht unterstellen, dass wir ständig versuchen unseren Mitmenschen Gefühle vorzutäuschen. Ich will nur den Punkt herausstellen, dass es möglich ist. Oft lassen wir uns nur zu gern täuschen.

Wenn wir uns aber von anderen Menschen an der Nase herumführen lassen, warum soll das einer künstlichen Intelligenz nicht auch möglich sein?

Wie eine künstliche Intelligenz etwas leistet müssen wir nicht wissen. Wie bereits erwähnt, wissen wir es ja auch beim Menschen nicht wirklich. Leider sind die tief verschachtelten „Deep Learning“ Algorithmen so komplex, dass wir es vermutlich auch bei ihnen nie richtig verstehen werden. Obwohl es dort im Prinzip möglich ist, da – anders als bei Menschen - jedes „Neuron“ bzw. jeder Netzknoten auslesbar ist.
So oder so ist es wünschenswert, dass eine künstliche Intelligenz Gefühle erkennt und ausdrücken kann. Vorzugsweise überall dort, wo sie mit Menschen interagiert. Zum Beispiel für Anwendungen in der Pflege oder bei Chat-Bots.

Es gibt verschiedene tiefverschachtelte Neuronale Netzwerke, die man online nutzen und ausprobieren kann. Hier ein Beispiel von Microsoft („Projekt Oxford“) zum Stand der Technik.
Ich habe mir erlaubt diese KI mit einem Satz Bilder zu testen:

© ID 105399581 © Volodymyr Melnyk | Dreamstime.com

Hier das Ergebnis:


Die blauen Rahmen markieren die erkannten Gesichter. Das an sich wäre vor ein paar Jahren schon eine bemerkenswerte Leistung gewesen. Unter dem Gesicht steht, welchen Gefühlausdruck die künstliche Intelligenz erkannt hat. Die KI wurde trainiert folgende Emotionen zu erkennen:
Angst, Ekel, Freude, Trauer, Überraschung, Verachtung, Wut und neutraler Gesichtsausdruck

Oben steht, was eine menschliche Expertin auf diesem Gebiet (meine Freundin 😊 ) erkannt hat.
Okay, das Ergebnis ist noch Verbesserungswürdig. 

Hier ein typisches Bewertungsergebnis. Wie man sieht gibt die KI jeder Emotion eine Gewichtung. Bei diesem Beispiel sieht man, dass die Entscheidung für "Wut" knapp zuungunsten der Alternative "Ekel" ausgefallen ist. Es ist also keinesafalls so, dass eine auf neuronalen Netzen basierte KI nur schwarz-weiß Entscheidungen trifft.




Das ist also eine der Herausforderungen, die es für „deep learning“ KI noch zu meistern gilt. Ich bin überzeugt, dass das geschafft wird. Immerhin sind die aktuellen Algorithmen bereits in der Lage Gesichter oder Inhalte von Bildern genauso gut zu erkennen wie ein Mensch.

Noch ein Beispiel gefällig?
Hier ist eines für Automatisierte Bildbeschreibung:



NeuralTalk and Walk from Kyle McDonald on Vimeo.

Genauso, wie vielschichtige („tiefe“) Neuronale Netze lernen werden zuverlässig zwischen Freude und Trauer zu unterscheiden, werden sie auch lernen welche Reaktion auf eine bestimmte Emotion am besten geeignet ist.

Sobald es Trauer aus Gesichtern herauslesen kann, kann es Trauer auch auf einem künstlichen Gesicht – das kann zum Beispiel ein Avatar oder ein humanoider Roboter sein – übertragen.
Die entsprechenden Wortphrasen kann es natürlich auch lernen und zum Ausdruck bringen.


Und wie ist das mit der Intuition?

© Roy O'Finnigan

Das Brettspiel Go wird auf einem Brett mit 19 mal 19 Schnittpunkten, auf denen Steine platziert werden, gespielt. Bereits im ersten Zug stehen 361 Möglichkeiten zur Auswahl. Danach entsprechend weniger, was aber immer noch deutlich mehr ist als die durchschnittlich 30 bis 35 Zugmöglichkeiten beim Schach.

Mit der heutzutage verfügbaren Rechenleistung ist es unmöglich Stellungen zu bewerten indem man Züge vorausberechnet. Stellungen müssen deshalb – anders als beim Schach - intuitiv bewertet werden.

Genau das hat die künstliche Intelligenz „AlphaGo Zero“ gelernt. Sie kann in der Tat Stellungen intuitiv bewerten. Da es keinen adäquaten menschlichen Gegner gab spielte sie gegen sich selbst und wurde bei jedem Spiel ein bisschen besser. Nach drei Trainingstagen und 4,9 Millionen Spielen ließen die Entwickler AlphaGo Zero gegen seinen Vorgänger AlphaGo antreten. AlphaGo Zero gewann 100 von 100 Spielen.
Zur Erinnerung: AlphaGo schlug den besten menschlichen Spieler am 15. März 2016. Es gewann vier von fünf Spielen.

AlphaGo Zero entwickelte in drei Tagen Rechenzeit Strategien, die menschlichen Spielern in Jahrtausenden nicht in den Sinn gekommen waren. Und das ohne Vorkenntnisse und ohne menschliche Lehrer.

Zugegeben, das sind erst Anfänge und noch muss sich erst zeigen ob tief verschachtelte neuronale Netzwerke in der Lage sind mit der menschlichen Intuition auf anderen Gebieten gleichzuziehen oder sie sogar zu übertreffen.

Ich persönlich zweifle nicht daran.

So, und jetzt bin ich auf euer Feedback und Reaktionen gespannt.


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