Wo seht ihr das Hauptproblem bei der Entwicklung einer starken KI?
Burkart Venzke
seht ihr z.B. das Hauptproblem in einem der folgenden Punkte?
Starke(r) KI...
- fehlt eine vernï¿œnftige Grundlage
- ist vom Begriff her zu schwammig
- ist grundsï¿œtzlich viel zu kompliziert
- kann gar nicht gehen
- ist wirtschaftlich uninteressant, wenn wird schwache KI vorgezogen
- ist gar nicht gewï¿œnscht und wird deshalb nicht weiter verfolgt bzw.
gar gebremst
- ...?
Gruￜ
Burkart
Hermann Riemann
> seht ihr z.B. das Hauptproblem in einem der folgenden Punkte?
> Starke(r) KI...
> - fehlt eine vernünftige Grundlage
Wenn es nur eine wäre ..
> - ist vom Begriff her zu schwammig
Das ist Intelligenz ohnehin.
> - ist grundsätzlich viel zu kompliziert
Versuchsergebnisse sind häufig:
Das woran man gedacht hat, funktioniert mit höherem Aufwand.
Es fehlt aber einiges woran man nicht gedacht hat.
> - kann gar nicht gehen
Gegenbeispiel Mensch.
> - ist wirtschaftlich uninteressant, wenn wird schwache KI vorgezogen
Wem gehören die von KI gemachte Erfindungen?
Wann sind KI-Wesen juristische Personen mit eigenem Geschäftsrecht?
> - ist gar nicht gewünscht und wird deshalb nicht weiter verfolgt bzw.
Es wird von vielen nicht gewünscht.
Mangels Erfolge wird wenig investiert.
> gar gebremst.
Da geeignete starke KI im Kopf entsteht,
ist es schwer dies zu bremsen.
Hermann
der vermutet, das es keine super-Algorithmus für starke KI gibt,
aber die Problem bei vielen kleinen Informationsverarbeitungsmethoden
liegt, die das Gehirn unbewusst automatisch macht
und beim Denken an diese Methoden ausgefiltert wird,
weil es von anderen Daten ablenken würde.
Burkart Venzke
> Burkart Venzke schrieb:
>
>> seht ihr z.B. das Hauptproblem in einem der folgenden Punkte?
>
>> Starke(r) KI...
>> - fehlt eine vernünftige Grundlage
>
> Wenn es nur eine wäre ..
"Eine" meinte ich im allgemeinen Sinne.
Was meinst du denn, was an mehreren Grundlagen so alles fehlt?
>> - ist vom Begriff her zu schwammig
>
> Das ist Intelligenz ohnehin.
Stimmt.
>> - ist grundsätzlich viel zu kompliziert
>
> Versuchsergebnisse sind häufig:
> Das woran man gedacht hat, funktioniert mit höherem Aufwand.
Inwiefern? Eben weil man einiges nicht bedacht hat? Oder einfach nur wie
üblich (wie) in der Software-Entwicklung?
> Es fehlt aber einiges woran man nicht gedacht hat.
Hm, was für ein Beispiel hast du da z.B. im Hinterkopf?
Haben die entsprechenden KI-Projektplaner vielleicht zu ferne Ziele?
>> - kann gar nicht gehen
>
> Gegenbeispiel Mensch.
Ja klar... wobei der halt biologisch/evolutionell gewachsen ist.
>> - ist wirtschaftlich uninteressant, wenn wird schwache KI vorgezogen
>
> Wem gehören die von KI gemachte Erfindungen?
Solange sie eine "übliche" Maschine ist, dem Eigentümer oder ggf.
Besitzer der KI wohl.
> Wann sind KI-Wesen juristische Personen mit eigenem Geschäftsrecht?
Das ist Definition der Menschheit (wie so vieles).
>> - ist gar nicht gewünscht und wird deshalb nicht weiter verfolgt bzw.
>
> Es wird von vielen nicht gewünscht.
Es ist die Frage, ob "nur" von (Privat-)Menschen, die z.B. Angst vor ihr
haben, oder auch von maßgeblichen Person (ob nun in Politik, Wirtschaft,
...)
> Mangels Erfolge wird wenig investiert.
Tja, wenig wirtschafliches Interesse, so scheint es zu sein.
>> gar gebremst.
> Da geeignete starke KI im Kopf entsteht,
> ist es schwer dies zu bremsen.
Na ja, starke KI kann mehr gefördert oder eben weniger. Wenn ich z.B.
sehe, wie Unis immer mehr zu wirtschaftlichen Ausbildungsstätten werden
(z.B. durch Bachelor-Abschlüsse), wird theoretische Wissenschaft wie
starke KI mehr gebremst.
Aber du hast natürlich recht, ganz aufhalten lässt sich unser Denken
nicht, zumindest nicht mit üblichen/normalen Mitteln.
> Hermann
> der vermutet, das es keine super-Algorithmus für starke KI gibt,
Einen Algorithmus als solchen ohne weitere Betrachtungen des starken
KI-Problems von unterschiedlichsten Seiten/Perspektiven sicher nicht.
> aber die Problem bei vielen kleinen Informationsverarbeitungsmethoden
> liegt, die das Gehirn unbewusst automatisch macht
> und beim Denken an diese Methoden ausgefiltert wird,
> weil es von anderen Daten ablenken würde.
Ok, du denkst direkt an die Weise, wie unser Gehirn arbeitet bzw.
arbeiten sollte. Für mich stellt sich die Frage, inwieweit wir auch auf
symbolischem Wege die Richtung starker KI einschlagen können, also schon
irgendwie algorithmisch.
Burkart
...der Wege zur starken KI sucht und wenn erstmal auch nur in Ansätzen
Burkart Venzke
> Burkart Venzke <b...@gmx.de> proclaims:
>
>> Hermann Riemann schrieb:
>>
>> [...]
>>> aber die Problem bei vielen kleinen Informationsverarbeitungsmethoden
>>> liegt, die das Gehirn unbewusst automatisch macht
>>> und beim Denken an diese Methoden ausgefiltert wird,
>
> Z.B. http://en.wikipedia.org/wiki/Cocktail_party_problem
> Quellentrennung von Signalen.
Ist das nicht eher ein technisches Problem als eines der KI?
(Dreidimensonales H�ren mit 2 Ohren, Herausfiltern/D�mpfen
entsprechender Frequenzen...)
> Oder Prediction (Vermuten, best guess).
> http://www.google.de/search?hl=de&q=%22how+to+use+expert+advice%22+bianchi&meta=
War der Link so beabsichtigt? Falls ja, hast du eine direkte Quelle oder
schreibst noch besser, was du genau meinst?
> Selbst die Grundlagen befanden sich zu meiner Zeit auf einem
> respektablen Niveau.
Was ist "deine Zeit"? :) (Meine (Uni-)Zeit war um '90.)
>> Ok, du denkst direkt an die Weise, wie unser Gehirn arbeitet bzw.
>> arbeiten sollte. F�r mich stellt sich die Frage, inwieweit wir auch auf
>> symbolischem Wege die Richtung starker KI einschlagen k�nnen, also schon
>> irgendwie algorithmisch.
>>
>> Burkart
>> ...der Wege zur starken KI sucht und wenn erstmal auch nur in Ans�tzen
>
> Ich halte die Schnittstellen mit der Au�enwelt und deren Informations-
> verarbeitung f�r eine starke KI (wenn ich das als menschlich-ad�quat
> verstehen darf) vom Bauchgef�hl her f�r unerl�sslich, da dass ja quasi
> unsere Programmierung ist.
Unerl�ssiglich sind sie sicherlich, wie bzw. genauer was soll man denn
lernen? (Lernen als zentraler Punkt von starker KI).
> Und da hat die Natur ja ziemlich lange an
> uns herumprogrammiert...
Stimmt, unsere Sinne sind hochentwickelt, die werden wir nicht so leicht
per KI erreichen.
> ich weiss nicht, ob wir das besser k�nnen,
> wenn man die menschliche general purpose Eigenschaft ber�cksichtigt.
Genau, general purpose, also seine Nichtfestelegung auf
irgendeine(-welche) Dom�ne(n) ist etwas, was wir mit starker KI auch
erreichen sollten. Aber f�r den Anfang bzw. den Weg zu ihr ist ein
eingeschr�nkter Bereich auch ok, wenn man Aspekte zur Verallgemeinerung
beschreiben kann.
> Sprich ich denke es ist ziemlich kompliziert.
>
> Just my 2 cents - ohne jetzt irgendwie zu demotivieren.
No problem - lass uns einfach einen Schritt auf den Weg zur starken KI
finden.
Gru�
Burkart
PS: ...und dann noch einen... usw. ;)
Joachim Pimiskern
Meinst Du, warum sich die Industrie ggf. zu wenig darum kï¿œmmert?
Ich denke, die Robotik wird ein Motor fï¿œr die KI-Industrie
werden. Im Augenblick finde ich Robotik nicht sehr interessant,
da die Batterien im Nu leer sind. Dennoch gibt es bereits
recht autonome Roboter im Pflegebereich, bei der Feuerwehr,
als Wachpersonal... Die Autoindustrie wird geeignete
Energiespeicher erfinden und dann wird die Robotik
sehr vorankommen.
Grￜￜe,
Joachim
Burkart Venzke
> "Burkart Venzke" <b...@gmx.de> schrieb:
>> seht ihr z.B. das Hauptproblem in einem der folgenden Punkte?
>>
>> Starke(r) KI...
>> - fehlt eine vernï¿œnftige Grundlage
>> - ist vom Begriff her zu schwammig
>> - ist grundsï¿œtzlich viel zu kompliziert
>> - kann gar nicht gehen
>> - ist wirtschaftlich uninteressant, wenn wird schwache KI vorgezogen
>> - ist gar nicht gewï¿œnscht und wird deshalb nicht weiter verfolgt bzw.
>> gar gebremst
>> - ...?
>
>
> Meinst Du, warum sich die Industrie ggf. zu wenig darum kï¿œmmert?
Das mag auch ein Aspekt sein, mir geht es generell um die Entwicklung
der starken KI.
> Ich denke, die Robotik wird ein Motor fï¿œr die KI-Industrie
> werden. Im Augenblick finde ich Robotik nicht sehr interessant,
> da die Batterien im Nu leer sind. Dennoch gibt es bereits
> recht autonome Roboter im Pflegebereich, bei der Feuerwehr,
> als Wachpersonal... Die Autoindustrie wird geeignete
> Energiespeicher erfinden und dann wird die Robotik
> sehr vorankommen.
War es nicht Marvin Minski, der angeprangert hatte oder zumindest
enttï¿œuscht ï¿œuï¿œerte, dass sich die KI zu sehr mit "Nebenschauplï¿œtzen"
beschï¿œftigt?
Wenn die Robotik zur Fï¿œrderung der KI beitrï¿œgt, gerne. Nur muss man
warten, bis das Batterie-Problem gelï¿œst ist, um KI weiterzuentwickeln?
Sicher, solange "man" vor allem die Industrie ist, die als Wirtschaft
insgesamt immer mehr die Grundlagenforschung zugunsten des
Geldverdienens bedrï¿œngt, dï¿œrfen wir uns nicht wundern.
Der RoboCup (Roboter-Fuï¿œball) hat sich einen Zeithorizont von 50 Jahren
gesetzt, und was ich als Entwicklung davon gesehen habe, betrifft
meistens nicht zentrale KI-Probleme (so war das Lernen der Roboter
praktisch kein Aspekt). Insofern kann man es mehr als Spielerei ansehen
(also hinsichtlich KI-Entwicklung), vielleicht ï¿œhnlich wie vor allem
frï¿œher die immer weiter verfeinerte Schachprogrammierung. Mit KI hat
letzteres aus heutiger Sicht nicht mehr zu tun. (Schade ein wenig,
Schach zu erlernen wï¿œre vielleicht ein interessanter Bereich.)
Gruￜ
Burkart
Burkart Venzke
> Burkart Venzke <b...@gmx.de> proclaims:
>
>> Joe N. schrieb:
>>> Burkart Venzke <b...@gmx.de> proclaims:
>>>
>>>> Hermann Riemann schrieb:
>>>>
>>>> [...]
>>>>> aber die Problem bei vielen kleinen Informationsverarbeitungsmethoden
>>>>> liegt, die das Gehirn unbewusst automatisch macht
>>>>> und beim Denken an diese Methoden ausgefiltert wird,
>>>>> weil es von anderen Daten ablenken w�rde.
>>> Z.B. http://en.wikipedia.org/wiki/Cocktail_party_problem
>>> Quellentrennung von Signalen.
>> Ist das nicht eher ein technisches Problem als eines der KI?
>> (Dreidimensonales H�ren mit 2 Ohren, Herausfiltern/D�mpfen
>> entsprechender Frequenzen...)
>
Solche Unterscheidungen sind nat�rlich wichtig.
Es w�re mal interessant, ab welchem Alter Kinder so gut h�ren k�nnen,
wobei mir das wie gesagt eher als ein technisches oder auch
unterbewusstes Problem erscheint, welches nicht direkt mit Intelligenz
gel�st wird. Aber ich mag mich t�uschen.
Unterscheidungen sonst sind f�r Intelligenz nat�rlich �u�erst wichtig,
eben was ist (un-)wichtig, was ist (ir-)relevant, wobei das Wof�r/Worauf
m�glichst explizit sein (oder gemacht werden k�nnen) sollte.
>>> Oder Prediction (Vermuten, best guess).
>>> http://www.google.de/search?hl=de&q=%22how+to+use+expert+advice%22+bianchi&meta=
>> War der Link so beabsichtigt? Falls ja, hast du eine direkte Quelle oder
>> schreibst noch besser, was du genau meinst?
>
> Das war schon so beabsichtigt.
>
> Ich sch�tze "How to use expert advice" war eine recht wichtige Arbeit
> in der algorithm. Lerntheorie.
Hm, ich lese da irgendwas �ber Vorhersage von Bin�rwerten, die irgendwie
mit Vorhersagen von sog. Experten verglichen werden.
Da du sie ja kennst: Was soll uns diese Arbeit sagen, also was ist deren
Ergebnis? (Bitte m�glichst anschaulich.)
>>> Selbst die Grundlagen befanden sich zu meiner Zeit auf einem
>>> respektablen Niveau.
>> Was ist "deine Zeit"? :) (Meine (Uni-)Zeit war um '90.)
>
> Das war bei mir ziemlich am Anfang. ;)
>
> Da gab es doch mal diese "Depression", weil man sich von neuronalen
> Netzen mehr versprochen hat. War das nach Perzeptron? Ich weiss es
> nicht mehr.
Ehrlich gesagt konnte ich mich mit den neuronalen Netzen nie so ganz
anfreunden. Zu meiner Zeit waren sie im Kommen bzw. modern und schienen
der symbolischen KI den Rang abzulaufen.
Ja, das Perzeptron gab es irgendwie. Mir war der Buttom-Up-Ansatz damals
schon etwas suspekt; insofern wundert mich diese "Depression" nicht
wirklich. Vermutlich hat der Ansatz zwar auch was f�r sich (also auch
langfristig gesehen), aber meine pers�nliche Hoffnung ist, dass man mit
symbolischer KI Schritte zur starken KI findet.
>> [...]
>>> Ich halte die Schnittstellen mit der Au�enwelt und deren Informations-
>>> verarbeitung f�r eine starke KI (wenn ich das als menschlich-ad�quat
>>> verstehen darf) vom Bauchgef�hl her f�r unerl�sslich, da dass ja quasi
>>> unsere Programmierung ist.
>> Unerl�ssiglich sind sie sicherlich, wie bzw. genauer was soll man denn
>> lernen? (Lernen als zentraler Punkt von starker KI).
>
> Vielleicht Allgemeines zu Lernen, was im Bereich der Wahrnehmung ist?
> Im Prinzip k�nnen wir alle Sprachen lernen, alle Sportarten, aller
> Berufe. Das ist eine sehr hohe Me�latte, um das k�nstlich
> hinzukriegen.
Ok, man kann nat�rlich die wahrgenommenen Daten zum Lernen nutzen. Was
mir fehlt ist, wie grunds�tzlich gelernt werden kann/soll. Hast du eine
Basis daf�r?
>>> Und da hat die Natur ja ziemlich lange an
>>> uns herumprogrammiert...
>> Stimmt, unsere Sinne sind hochentwickelt, die werden wir nicht so leicht
>> per KI erreichen.
>
> Priorit�ten auch. Ich sitze jetzt gerade auf einem Hocker. W�rde ein
> Stuhlbein abbrechen, w�rde sich meine Aufmerksamkeit sehr schnell vom
> Tippen dieses Postings zu geeigneten Ma�nahmen zur Abfederung des
> Falles zuwenden.
Sicher, auch Priorit�ten sind wichtig. Dabei kann man vielleicht
verschiedene Arten von Priorit�ten unterscheiden, z.B. die auf bewusster
Ebene, die auf unterbewussten bis zu den angeborenen Reflexen.
Wenn eine KI generell nur schon eine der Ebenen (die bewusste?) gut
handhaben k�nnte, w�ren wir schon weit(er).
>>> ich weiss nicht, ob wir das besser k�nnen,
>>> wenn man die menschliche general purpose Eigenschaft ber�cksichtigt.
>> Genau, general purpose, also seine Nichtfestelegung auf
>> irgendeine(-welche) Dom�ne(n) ist etwas, was wir mit starker KI auch
>> erreichen sollten. Aber f�r den Anfang bzw. den Weg zu ihr ist ein
>> eingeschr�nkter Bereich auch ok, wenn man Aspekte zur Verallgemeinerung
>> beschreiben kann.
>
> Stell' Dir vor ein Mensch sitzt alleine im Keller und lernt nur aus
> B�chern das komplette Wissen der Welt. Was passiert, wenn man ihn nach
> 40 Jahren ans Tageslicht l�sst? Oder soll es sich nur um eine
> abstrakte, theoretische Intelligenz handeln?
Nur aus B�chern kann er nur sehr abstrakt lernen, wenn er �berhaupt
alles versteht. Wenn, dann nur theoretisch, so dass er beim Heraustreten
ins Tageslicht erstmal die Theorien mit der realen Welt abgleichen muss.
>> [...]
>> PS: ...und dann noch einen... usw. ;)
>
> :)
Lass uns KI-Schritte schaffen! :)
Gru�
Burkart
Joachim Pimiskern
> Joachim Pimiskern schrieb:
>> Meinst Du, warum sich die Industrie ggf. zu wenig darum kï¿œmmert?
>
> Das mag auch ein Aspekt sein, mir geht es generell um die
> Entwicklung der starken KI.
Regelbasierte Systeme waren doch bisher gar nicht so schlecht.
Das Problem ist, daￜ Berechnungnen leicht in Sackgassen geraten.
Wenn man das unterbinden kï¿œnnte... Vielleicht kann man
das so wie bei einem Spreading-Activation-Modell.
Strategiespiele wie Go oder Schach sind auch schwer regelbasiert
zu perfektionieren, aber man bedenke, wie viele Menschen sagen:
"Ich mag keine Denkspiele, dazu habe ich keine Zeit".
Vielleicht ist die Schluï¿œfolgerungstiefe, die man fï¿œr allgemeine,
alltï¿œgliche Intelligenz braucht, sehr flach.
Ach ja, in diesem Zusammenhang:
http://www.wissenschaft.de/wissenschaft/news/228879
>> Ich denke, die Robotik wird ein Motor fï¿œr die KI-Industrie
>> werden. Im Augenblick finde ich Robotik nicht sehr interessant,
>> da die Batterien im Nu leer sind. Dennoch gibt es bereits
>> recht autonome Roboter im Pflegebereich, bei der Feuerwehr,
>> als Wachpersonal... Die Autoindustrie wird geeignete
>> Energiespeicher erfinden und dann wird die Robotik
>> sehr vorankommen.
>
> War es nicht Marvin Minski, der angeprangert hatte oder zumindest
> enttï¿œuscht ï¿œuï¿œerte, dass sich die KI zu sehr mit "Nebenschauplï¿œtzen"
> beschï¿œftigt?
Es ging vor allen Dingen gegen das Lï¿œten.
"The worst fad has been these stupid little robots," said Minsky.
"Graduate students are wasting 3 years of their lives soldering
and repairing robots, instead of making them smart. It's really
shocking."
http://www.wired.com/science/discoveries/news/2003/05/58714
> Wenn die Robotik zur Fï¿œrderung der KI beitrï¿œgt, gerne.
> Nur muss man warten, bis das Batterie-Problem gelï¿œst ist,
> um KI weiterzuentwickeln? Sicher, solange "man" vor
> allem die Industrie ist, die als Wirtschaft insgesamt
> immer mehr die Grundlagenforschung zugunsten des
> Geldverdienens bedrï¿œngt, dï¿œrfen wir uns nicht wundern.
Es gab doch Mitte der achtziger Jahre den Transputer.
Jeder konnte sich beliebig viel Rechenleistung
zusammenschalten. Aber Gerï¿œte nach dem Transputer-Prinzip
waren Insellï¿œsungen. So ist es auch mit der Robotik.
Was fehlt ist die Software-Kultur. Gï¿œbe es Roboter im
Alltag, so bestï¿œnde vermutlich ein Bedarf an Updates
von standardisierten kognitiven Modulen.
> Der RoboCup (Roboter-Fuï¿œball) hat sich einen Zeithorizont
> von 50 Jahren gesetzt, und was ich als Entwicklung davon
> gesehen habe, betrifft meistens nicht zentrale KI-Probleme
> (so war das Lernen der Roboter praktisch kein Aspekt).
Was die Hardware angeht: Toyota hat einen Roboter
gebaut, der rennen kann.
http://smart-machines.blogspot.com/2009/07/toyotas-running-humanoid-robot.html
Grￜￜe,
Joachim
Joachim Pimiskern
> Aber Gerï¿œte nach dem Transputer-Prinzip
> waren Insellï¿œsungen. So ist es auch mit der Robotik.
> Was fehlt ist die Software-Kultur. Gï¿œbe es Roboter im
> Alltag, so bestï¿œnde vermutlich ein Bedarf an Updates
> von standardisierten kognitiven Modulen.
Grad schwï¿œtz ich noch drï¿œber, und schon kommt
eine Meldung zu diesem Thema raus. Roboterbetriebssysteme.
http://www.newscientist.com/article/mg20327206.300-robots-to-get-their-own-operating-system.html
Grￜￜe,
Joachim
Burkart Venzke
Danke fï¿œr die Info, Joachim.
Ja, ein ROS (Roboter Operation System) ist sicher vernï¿œnftig, zum einen
zur Vereinheitlichung, zum anderen, damit man sich auf die wirklich
wichtigen Dinge, die Applikation konzentrieren kann.
Gruￜ
Burkart
Burkart Venzke
> Burkart Venzke schrieb:
> > Joachim Pimiskern schrieb:
> >> Meinst Du, warum sich die Industrie ggf. zu wenig darum kï¿œmmert?
> >
> > Das mag auch ein Aspekt sein, mir geht es generell um die
> > Entwicklung der starken KI.
>
> Regelbasierte Systeme waren doch bisher gar nicht so schlecht.
Wie meinst du das?
Klar, z.B. als Expertensysteme machen sie sicher Sinn.
Mein Problem bzw. Hoffnung ist, (in)wie(weit) wir sie fï¿œr stï¿œrkere KI
nutzen kï¿œnnen?
> Das Problem ist, daￜ Berechnungnen leicht in Sackgassen geraten.
> Wenn man das unterbinden kï¿œnnte...
Warum kommt ein Mensch nicht so leicht in eine Sackgasse?
Bzw.: Was heiï¿œt eigentlich genau "Sackgasse"? Dass der einzige Rechenweg
nicht weiterfï¿œhrt?
Menschen wï¿œrden versuchen, einen anderen Weg zu finden, wenn sie zu
lange nicht weiterkommen - oder nachfragen.
Sollte das eine KI nicht auch tun?
> Vielleicht kann man das so wie bei einem Spreading-Activation-Modell.
Das ist wohl eine Mï¿œglichkeit gegen einen einzigen Sackgassen-Rechenweg.
> Strategiespiele wie Go oder Schach sind auch schwer regelbasiert
> zu perfektionieren,
Bei Go scheint es extrem so zu sein, weil es wohl mehr musterbasiert
ist. Beim Schach gibt es aber schon einige Regeln. Klar, diese reichen
so nicht aus, um ein Spiel gut zu spielen, aber immerhin, z.B. um
sinnvolle Zï¿œge vorauszuwï¿œhlen.
> aber man bedenke, wie viele Menschen sagen:
> "Ich mag keine Denkspiele, dazu habe ich keine Zeit".
Ja, sie kï¿œnnen schon anstrengend sein.
> Vielleicht ist die Schluï¿œfolgerungstiefe, die man fï¿œr allgemeine,
> alltï¿œgliche Intelligenz braucht, sehr flach.
Gewissermaï¿œend stimmt das wohl: Viel allgemeine Intelligenz dï¿œrfte auf
gelerntem Wissen beruhen, welches kaum tief weiter berechnet werden
muss. (Es ist fast die Frage, ob das noch "Intelligenz" oder eher
"praktisches Wissen" o.ￜ. ist.)
Also sollten wir bei starker KI schauen, mit falchem Wissen anzufangen,
oder? Das ist ja kontrï¿œr zum Wunsch nach tiefen Berechnungen. Erreichen
sollten wir das mit Hilfe des Lernens; Cyc-mￜￜiges Eintippen kann es
wohl kaum sein.
> Ach ja, in diesem Zusammenhang:
> http://www.wissenschaft.de/wissenschaft/news/228879
Ja, die liebe Bï¿œrse... Kï¿œrzlich sah ich ein Bericht, dass je schneller
der Rechner, desto besser die Bï¿œrsengewinne sind... Schon traurig; das
hat mit sinnvoller Wirtschaft nichts mehr zu tun. Aber das ist ein
anderes Thema ;)
> >> Ich denke, die Robotik wird ein Motor fï¿œr die KI-Industrie
> >> werden. Im Augenblick finde ich Robotik nicht sehr interessant,
> >> da die Batterien im Nu leer sind. Dennoch gibt es bereits
> >> recht autonome Roboter im Pflegebereich, bei der Feuerwehr,
> >> als Wachpersonal... Die Autoindustrie wird geeignete
> >> Energiespeicher erfinden und dann wird die Robotik
> >> sehr vorankommen.
> >
> > War es nicht Marvin Minski, der angeprangert hatte oder zumindest
> > enttï¿œuscht ï¿œuï¿œerte, dass sich die KI zu sehr mit "Nebenschauplï¿œtzen"
> > beschï¿œftigt?
>
> Es ging vor allen Dingen gegen das Lï¿œten.
Ah, ok.
> "The worst fad has been these stupid little robots," said Minsky.
> "Graduate students are wasting 3 years of their lives soldering
> and repairing robots, instead of making them smart. It's really
> shocking."
Aber ob nun Zeit durch Lï¿œten verschwendet wird oder durch andere
KI-ferne Bereiche... weiterbringen tut das die (starke) KI jedenfalls nicht.
> http://www.wired.com/science/discoveries/news/2003/05/58714
>
> > Wenn die Robotik zur Fï¿œrderung der KI beitrï¿œgt, gerne.
> > Nur muss man warten, bis das Batterie-Problem gelï¿œst ist,
> > um KI weiterzuentwickeln? Sicher, solange "man" vor
> > allem die Industrie ist, die als Wirtschaft insgesamt
> > immer mehr die Grundlagenforschung zugunsten des
> > Geldverdienens bedrï¿œngt, dï¿œrfen wir uns nicht wundern.
>
> Es gab doch Mitte der achtziger Jahre den Transputer.
> Jeder konnte sich beliebig viel Rechenleistung
> zusammenschalten. Aber Gerï¿œte nach dem Transputer-Prinzip
> waren Insellï¿œsungen. So ist es auch mit der Robotik.
> Was fehlt ist die Software-Kultur. Gï¿œbe es Roboter im
> Alltag, so bestï¿œnde vermutlich ein Bedarf an Updates
> von standardisierten kognitiven Modulen.
Klar, wenn Roboter weiter verbreitet sind, werden diese auch weiter
vorankommen. Aber wie gesagt: Roboter sind noch keine Garantie fï¿œr
bessere KI. Vielleicht sollte man mal ein "LOS", ein Learning Operation
System erfinden, oder zumindest ï¿œberhaupt Systeme, mit denen einfache
Anwender Systemen Wissen Tamagochi-mￜￜig oder so beibringen kann.
> > Der RoboCup (Roboter-Fuï¿œball) hat sich einen Zeithorizont
> > von 50 Jahren gesetzt, und was ich als Entwicklung davon
> > gesehen habe, betrifft meistens nicht zentrale KI-Probleme
> > (so war das Lernen der Roboter praktisch kein Aspekt).
>
> Was die Hardware angeht: Toyota hat einen Roboter
> gebaut, der rennen kann.
>
> http://smart-machines.blogspot.com/2009/07/toyotas-running-humanoid-robot.html
Sicher auch nicht schlecht. Wenn der Roboter jetzt noch selbst gelernt
hï¿œtte zu rennen, wï¿œren wir weiter :)
Gruￜ
Burkart
Joachim Pimiskern
> Joachim Pimiskern schrieb:
>
> Wie meinst du das?
> Klar, z.B. als Expertensysteme machen sie sicher Sinn.
> Mein Problem bzw. Hoffnung ist, (in)wie(weit) wir sie fï¿œr stï¿œrkere
> KI nutzen kï¿œnnen?
Zum Beispiel beim Semantic Web. Es gibt semantische Annotationen,
mit denen man Informationen maschinenlesbar ablegt. Doch was ist,
wenn der Autor einer Webseite nicht genau die Symbole verwendet,
die ich erwarte, sondern Synonyme? Wenn ich z.B. nach "Telephone"
suche, aber geschrieben steht: "Mobile"?
Bei einzelnen Symbolen kann man noch mit Synonym-Nachschlagetabellen
arbeiten: ein Symbol wird durch ein anderes ersetzt. Nun gibt
es aber auch sinnverwandte Phrasen. Wie kann man "etwas essen wollen"
durch eine Phrase ersetzen, die das Wort "Hunger" erwï¿œhnt?
Das geht freilich etwa so:
(equivalent (etwas-essen-wollen ?x) (hat-hunger ?x))
Wenn eine semantische Suchmaschinen nun auf einen Satz
(hat-hunger dagmar) stￜￜt, wￜrde die Inferenzmaschine zusￜtzlich
das Tupel (etwas-essen-wollen dagmar) in der Wissensbasis ablegen.
Das Wissen auf der Webseite lï¿œge vermutlich in XML statt Lisp vor,
aber Lisp ist hier leichter zu lesen.
Jede semantische Annotation sollte also von einer Wolke umgeben
sein, die aus schluï¿œgefolgerten weiteren Aussagen besteht. Ebenso
die Anfrage des Benutzers, denn man will ja einen Bezug zwischen
den Webseiten und der Benutzeranfrage beweisen.
Die Frage ist natￜrlich, wie groￜ diese Wolken sein sollten
und was fï¿œr Aussagen aufgenommen werden sollten, um nï¿œtzlich
zu sein.
> Vielleicht sollte man mal ein "LOS", ein Learning Operation
> System erfinden, oder zumindest ï¿œberhaupt Systeme, mit denen einfache
> Anwender Systemen Wissen Tamagochi-mￜￜig oder so beibringen kann.
Bei Expertensystemen dachte man frï¿œher, spezielle Knowledge-Enterer
kï¿œnnten die Aufgabe ï¿œbernehmen, den Experten Wissen zu entlocken
und in der Sprache der Inferenzmaschine abzulegen. Ich denke, dieser
Ansatz ist im Sande verlaufen. Man braucht doch sehr gute
Programmierkenntnisse. Aber im Prinzip denke ich schon, daￜ das
Lernen in KI-Systemen eben in manueller Eingabe besteht, bis
eine kritische Masse erreicht ist.
>> Was die Hardware angeht: Toyota hat einen Roboter
>> gebaut, der rennen kann. [...]
>
> Sicher auch nicht schlecht. Wenn der Roboter jetzt noch selbst
> gelernt hï¿œtte zu rennen, wï¿œren wir weiter :)
Solche Sachen gibt's: Gelenke, die ï¿œber Rechenleistung verfï¿œgen
und sich unterhalten, bis eine saubere Gesamtbewegung zustande kommt.
http://news.bbc.co.uk/2/hi/technology/7544099.stm
Grￜￜe,
Joachim
Volker Birk
> Es gibt semantische Annotationen,
> mit denen man Informationen maschinenlesbar ablegt.
Tatsächlich gibt es die nicht. Es gibt nur formale Sprachen. Der Rest
ist Werbeblabla.
> Doch was ist,
> wenn der Autor einer Webseite nicht genau die Symbole verwendet,
> die ich erwarte, sondern Synonyme? Wenn ich z.B. nach "Telephone"
> suche, aber geschrieben steht: "Mobile"?
Eben.
> Jede semantische Annotation sollte also von einer Wolke umgeben
> sein, die aus schlußgefolgerten weiteren Aussagen besteht.
Tja, und dann gibt es Begriffe mit unterschiedlicher Bedeutung.
Viele Grüsse,
VB.
--
"Du bist nur das, was ich genehmige."
Sachbarbeiter im Sozialamt Mülheim/Ruhr zum "Kunden"
Burkart Venzke
Ich verstehe. Ja, die (schwachen) KI-Mï¿œglichkeiten werden immer ihre
Probleme haben, es fehlt das Verstï¿œndnis (starke KI) von Texten.
> > Vielleicht sollte man mal ein "LOS", ein Learning Operation
> > System erfinden, oder zumindest ï¿œberhaupt Systeme, mit denen einfache
> > Anwender Systemen Wissen Tamagochi-mￜￜig oder so beibringen kann.
>
> Bei Expertensystemen dachte man frï¿œher, spezielle Knowledge-Enterer
> kï¿œnnten die Aufgabe ï¿œbernehmen, den Experten Wissen zu entlocken
> und in der Sprache der Inferenzmaschine abzulegen. Ich denke, dieser
> Ansatz ist im Sande verlaufen. Man braucht doch sehr gute
> Programmierkenntnisse. Aber im Prinzip denke ich schon, daￜ das
> Lernen in KI-Systemen eben in manueller Eingabe besteht, bis
> eine kritische Masse erreicht ist.
Manuelle Eingabe in welcher Form, meinst du? Doch einfach eine
Faktensammlung o.ￜ.?
Ein System sollte (Buch-)Wissen dann zumindest nicht unreflektiert
aufnehmen, sondern in sein System integrieren - soweit mï¿œglich. So
machen komplizerte Fakten wie bei Menschen keinen Sinn, wenn nicht mal
deren Zusammenhang/Umgebung halbwegs begriffen werden kann.
> >> Was die Hardware angeht: Toyota hat einen Roboter
> >> gebaut, der rennen kann. [...]
> >
> > Sicher auch nicht schlecht. Wenn der Roboter jetzt noch selbst
> > gelernt hï¿œtte zu rennen, wï¿œren wir weiter :)
>
> Solche Sachen gibt's: Gelenke, die ï¿œber Rechenleistung verfï¿œgen
> und sich unterhalten, bis eine saubere Gesamtbewegung zustande kommt.
>
> http://news.bbc.co.uk/2/hi/technology/7544099.stm
Na, das ist ja schon mal was :)
Gruￜ
Burkart
Joachim Pimiskern
> Joachim Pimiskern <JoachimP...@web.de> writes:
>>Zum Beispiel beim Semantic Web. Es gibt semantische
>> Annotationen, mit denen man Informationen maschinenlesbar ablegt.
>> Doch was ist, wenn der Autor einer Webseite nicht genau die Symbole
>> verwendet, die ich erwarte, sondern Synonyme? Wenn ich z.B. nach
>> "Telephone" suche, aber geschrieben steht: "Mobile"?
>
> (wie bei �Apfelsine� und �Orange�), sondern um ein
> anderen Begriff mit �berlappendem Bedeutungsfeld.
>
> Ansonsten ist das Problem wie bei einem Lexikon:
> Was ist, wenn ich unter �Telephon� nachlese, und etwas
> f�r mich Interessantes unter �Handy� steht?
Zuerst sollten die der Suchabfrage semantisch n�her
stehenden Funde gezeigt werden, also Suchergebnisse,
die "Telephon" enthalten, dann Ergebnisse mit semantisch
weiter entfernten Begriffen, also "Handy", "Mobile",
"Skype", "E-Mail". Interessant wird's, wenn man in einer
einzigen Suchabfrage mehrere Begriffe nennt und auch
semantisch suchen will. Das ist mein Hobby.
http://www.augos.com/ki/UnscharfeSymbole.pdf
>>(equivalent (etwas-essen-wollen ?x) (hat-hunger ?x))
>
> Was freilich nicht �quivalent ist. Wer etwas essen will,
> kann dies auch tun, weil er in einem Theaterst�ck mitspielen
> will, wo ein bestimmtes Mindestgewicht verlangt wird, oder
> wo er auf der B�hne etwas essen soll, weil dies zur Rolle
> geh�rt. Er will dann essen, weil er seine Rolle erf�llen
> will, auch wenn er keinen Hunger hat. -- Wer umgekehrt
> Hunger hat, braucht deswegen aber nichts essen zu wollen,
> etwa, wenn er gerade abnehmen will. �Ja, ich habe Hunger,
> aber - nein, danke! - ich will nichts essen, weil ich
> ja abnehmen will.�
Guter Einwand. Ich bestehe jetzt mal nicht darauf, da�,
was ich als Axiom in die Wissensbasis tue, als wahr zu
betrachten ist, sofern ich aus den Axiomen keinen Widerspruch
folgern kann: man kann mit zus�tzlichen Slots Aussagen
relativieren.
(implies (etwas-essen-wollen (wer ?x) (gewissheit 1.0)))
(hat-hunger (wer ?x) (gewissheit 0.9))
)
So k�nnte man auch eine Wolke von Aussagen um eine
zentrale Aussage begrenzen: es darf nur soweit
gefolgert werden, bis der Slot "gewissheit" h�chstens
noch 0.7 betr�gt.
Gr��e,
Joachim
Joachim Pimiskern
>> Annotationen, mit denen man Informationen maschinenlesbar ablegt.
>> Doch was ist, wenn der Autor einer Webseite nicht genau die Symbole
>> verwendet, die ich erwarte, sondern Synonyme? Wenn ich z.B. nach
>> "Telephone" suche, aber geschrieben steht: "Mobile"?
>
> (wie bei �Apfelsine� und �Orange�), sondern um ein
> anderen Begriff mit �berlappendem Bedeutungsfeld.
>
> Ansonsten ist das Problem wie bei einem Lexikon:
> Was ist, wenn ich unter �Telephon� nachlese, und etwas
> f�r mich Interessantes unter �Handy� steht?
Zuerst sollten die der Suchabfrage semantisch n�her
stehenden Funde gezeigt werden, also Suchergebnisse,
die "Telephon" enthalten, dann Ergebnisse mit semantisch
weiter entfernten Begriffen, also "Handy", "Mobile",
"Skype", "E-Mail". Interessant wird's, wenn man in einer
einzigen Suchabfrage mehrere Begriffe nennt und auch
semantisch suchen will. Das ist mein Hobby.
http://www.augos.com/ki/UnscharfeSymbole.pdf
>>(equivalent (etwas-essen-wollen ?x) (hat-hunger ?x))
>
> Was freilich nicht �quivalent ist. Wer etwas essen will,
> kann dies auch tun, weil er in einem Theaterst�ck mitspielen
> will, wo ein bestimmtes Mindestgewicht verlangt wird, oder
> wo er auf der B�hne etwas essen soll, weil dies zur Rolle
> geh�rt. Er will dann essen, weil er seine Rolle erf�llen
> will, auch wenn er keinen Hunger hat. -- Wer umgekehrt
> Hunger hat, braucht deswegen aber nichts essen zu wollen,
> etwa, wenn er gerade abnehmen will. �Ja, ich habe Hunger,
> aber - nein, danke! - ich will nichts essen, weil ich
> ja abnehmen will.�
Guter Einwand. Ich bestehe jetzt mal nicht darauf, da�,
was ich als Axiom in die Wissensbasis tue, als wahr zu
betrachten ist, sofern ich aus den Axiomen keinen Widerspruch
folgern kann: man kann mit zus�tzlichen Slots Aussagen
relativieren.
(implies (etwas-essen-wollen (wer ?x) (gewissheit 1.0))
Joachim Pimiskern
> Joachim Pimiskern schrieb:
>> kï¿œnnten die Aufgabe ï¿œbernehmen, den Experten Wissen zu entlocken
>> und in der Sprache der Inferenzmaschine abzulegen. Ich denke, dieser
>> Ansatz ist im Sande verlaufen. Man braucht doch sehr gute
>> Programmierkenntnisse. Aber im Prinzip denke ich schon, daￜ das
>> Lernen in KI-Systemen eben in manueller Eingabe besteht, bis
>> eine kritische Masse erreicht ist.
>
> Manuelle Eingabe in welcher Form, meinst du? Doch einfach eine
> Faktensammlung o.ￜ.?
> Ein System sollte (Buch-)Wissen dann zumindest nicht unreflektiert
> aufnehmen, sondern in sein System integrieren - soweit mï¿œglich. So
> machen komplizerte Fakten wie bei Menschen keinen Sinn, wenn nicht mal
> deren Zusammenhang/Umgebung halbwegs begriffen werden kann.
Bei den MIT-Videos ist auch ein Vortrag von Marvin Minsky.
Er erlï¿œutert dort seine Plï¿œne fï¿œr eine zukï¿œnftige
sechs-Ebenen-KI-Architektur.
http://mitworld.mit.edu/video/484
"Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence,
and the Future of the Human Mind"
ï¿œber die Art des Lernens sagt Marvin Minsky (1:21):
"I'm not interested in training it. We can either train it
or we can have fivethousand people on the web type stuff in.
It's not really important which you do. [...] I don't want
it to learn by itself, it's got to learn from people."
Grￜￜe,
Joachim
Burkart Venzke
> Burkart Venzke schrieb:
> > Joachim Pimiskern schrieb:
> >> Bei Expertensystemen dachte man frï¿œher, spezielle Knowledge-Enterer
> >> kï¿œnnten die Aufgabe ï¿œbernehmen, den Experten Wissen zu entlocken
> >> und in der Sprache der Inferenzmaschine abzulegen. Ich denke, dieser
> >> Ansatz ist im Sande verlaufen. Man braucht doch sehr gute
> >> Programmierkenntnisse. Aber im Prinzip denke ich schon, daￜ das
> >> Lernen in KI-Systemen eben in manueller Eingabe besteht, bis
> >> eine kritische Masse erreicht ist.
> >
> > Manuelle Eingabe in welcher Form, meinst du? Doch einfach eine
> > Faktensammlung o.ￜ.?
> > Ein System sollte (Buch-)Wissen dann zumindest nicht unreflektiert
> > aufnehmen, sondern in sein System integrieren - soweit mï¿œglich. So
> > machen komplizerte Fakten wie bei Menschen keinen Sinn, wenn nicht mal
> > deren Zusammenhang/Umgebung halbwegs begriffen werden kann.
>
> Bei den MIT-Videos ist auch ein Vortrag von Marvin Minsky.
> Er erlï¿œutert dort seine Plï¿œne fï¿œr eine zukï¿œnftige
> sechs-Ebenen-KI-Architektur.
>
> http://mitworld.mit.edu/video/484
> "Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence,
> and the Future of the Human Mind"
Das Video hatte ich mir auch angeschaut, mir sogar extra die 6 Ebenen
per Screenshot rauskopiert, also das "Model Six".
Mir ist nicht klar, worin der Unterschied zwischen der 2. und 3. Ebene,
also "self reflective thinking" und (nur) "reflective thinking" besteht.
Kannst du es erklï¿œren?
Minsky meinte ja auch, dass er diese Ebenen fï¿œr maximal viele hielte;
wenn man mit weniger auskï¿œme, sei es fï¿œr ihn auch ok.
> ï¿œber die Art des Lernens sagt Marvin Minsky (1:21):
>
> "I'm not interested in training it. We can either train it
> or we can have fivethousand people on the web type stuff in.
> It's not really important which you do. [...] I don't want
> it to learn by itself, it's got to learn from people."
Der Mensch soll auch erheblich besser von anderen Menschen lernen als
nur selbststï¿œndig, insofern macht letzteres Sinn. Persï¿œnlich halte ich
auch nicht viel von "training it", was mich zu sehr an "dumme" neuronale
Netze erinnert. Allerdings fï¿œrchte ich kommt man weder an Training, noch
an "learn by itself" ganz vorbei - wenn man es nicht ï¿œbertreibt, ist das
ja auch ok; es ist halt eine Frage, wie man die Lernarten gewichtet. (Am
besten findet das Lernsystem das selbst heraus, wenn es erstmal
intelligent genug ist.)
Gruￜ
Burkart
Joachim Pimiskern
> Das Video hatte ich mir auch angeschaut, mir sogar extra
> die 6 Ebenen per Screenshot rauskopiert, also das "Model Six".
>
> Mir ist nicht klar, worin der Unterschied zwischen der
> 2. und 3. Ebene, also "self reflective thinking" und (nur)
> "reflective thinking" besteht. Kannst du es erklï¿œren?
Das Buch habe ich mittlerweile ï¿œberflogen. Marvin Minsky
schlï¿œgt mit dem Ebenen-Modell eine Einteilung des
menschlichen Denkens vor. Wie ich's verstanden habe:
1. Instinktive Reaktionen
Angeborenes Verhalten
2. Erlernte Reaktionen
Z.B. wenn sich jemand die Finger verbrennt oder was ï¿œbles iï¿œt.
3. ï¿œberlegung
D.h. Logik, Simulation, Planung, Suchalgorithmen. Ziel ist z.B.
die Vermeidung von tï¿œdlichen Situationen, die man nicht
so ohne weiteres aus Erfahrung lernen kann.
4. Reflexives Denken
Nicht nur auf externe Ereignisse reagieren, sondern auch auf
Ereignisse im Geist. Nachdenken ï¿œber die Mittel, mit denen eine
Entscheidung zustande kam. Erfordert ein gewissen Logging
der Denkprozesse, um diese dann im nachhinein zu betrachten.
5. Selbst-Reflexion
Nachdenken ï¿œber sich selbst als einem Objekt, das denkt
und Entscheidungen hervorbringt.
6. Selbstbewuï¿œte Reflexion
Nachdenken darï¿œber, wie man von anderen wahrgenommen wird
und daￜ man die Mￜglichkeit hat, einem Ideal von sich selbst
zu folgen, das sich anders verhï¿œlt, als man es gerade tut.
Ich denke, Pflanzen, PID-Regler und Einzeller fallen unter
Kategorie 1, die meisten Tiere unter Kategorie 2.
Expertensysteme, Schach- und Go- und die meisten Strategiespiel-
Programme fallen unter Kategorie 3. Der General Problem Solver (GPS)
dï¿œrfte unter Kategorie 4 fallen, ebenso Krï¿œhen und Schimpansen.
Grￜￜe,
Joachim
Burkart Venzke
Gruￜ
Burkart
Christian Ade
sondern weil sie sich zum einen aus der Komplexitï¿œt, die sich aus dem
Zusammenspiel ihrer im Grunde einfachen Prinzipien ergibt, schwer
ableiten/extrahieren lï¿œsst, zum anderen, weil man sich ihrem Verstï¿œndnis
offensichtlich nur schwer stetig annï¿œhern kann. Forschung ist fï¿œr
gewï¿œhnlich besonders dort erfolgreich, wo sich dem Forschungsobjekt
durch finanzielle und personelle Anstrengungen, und durch Kumulation von
Wissen mehr und mehr Geheimnisse abringen lassen. Dies scheint im Falle
starker KI nicht oder nur bedingt der Fall zu sein. Hier fehlt das
richtige Gespï¿œr fï¿œr die Zusammenhï¿œnge und die zï¿œndenden Ideen, die
Heurekas, die entweder einfallen mï¿œchten oder ganz ausbleiben.
Gruￜ, Christian
Burkart Venzke
> Ich denke es fehlt die Grundlage.
Ja, irgendwie sieht es so aus, oder aber die Grundlagen-Ansï¿œtze werden
zu wenig verfolgt.
> Nicht, weil sie so kompliziert wï¿œre,
> sondern weil sie sich zum einen aus der Komplexitï¿œt, die sich aus dem
> Zusammenspiel ihrer im Grunde einfachen Prinzipien ergibt, schwer
> ableiten/extrahieren lï¿œsst,
Du meinst also, dass viele einfache Elemente das Ganze kompliziert
machen? Dann sollten wir wohl erstmal einige (eben nicht zu viele)
Elemente verknï¿œpfen und eine halb-starke KI erzielen...
> zum anderen, weil man sich ihrem Verstï¿œndnis
> offensichtlich nur schwer stetig annï¿œhern kann.
...wobei das Problem vielleicht gerade das ist, diese Zwischenschritte
zu sehen und zu wï¿œrdigen; man sollte also von weniger starker KI nicht
gleich alles erwarten.
> Forschung ist fï¿œr
> gewï¿œhnlich besonders dort erfolgreich, wo sich dem Forschungsobjekt
> durch finanzielle und personelle Anstrengungen,
Tja, und finanzielle wie auch oft personelle Anstrengungen sind leider
oft auf kurzfristige Ziele aus, leider genau das Gegenteil von einer
funktionierenden (starken) KI.
> und durch Kumulation von
> Wissen mehr und mehr Geheimnisse abringen lassen. Dies scheint im Falle
> starker KI nicht oder nur bedingt der Fall zu sein.
"Geheimnisse" ist ein interessantes Stichwort. Klar, man kann nicht
einfach etwas entdecken (wie z.B. neue Sterne oder bisher unbekannte
Tiere) oder auch einfach so experimentell untersuchen (z.B. Physik im
Mikrokosmos) oder rein theoretisch weiterentwickeln (z.B. Mathematik
oder Philosophie).
Ich sehe das Problem bei der KI, dass man 'Dinge' sehr tief analysieren
und verstehen muss, was z.B. zu philosopischen Gedanken fï¿œhren sollte,
auch z.B. zur Zusammenarbeit vieler Fachbereiche (z.B. Informatik,
Philosophie, Psychologie, Linguistik u.a.). Und daraus muss dann nach
Analysen irgendwie etwas synthetisiert werden, also irgendein System
entwickelt werden, welches irgendwie Intelligenz zeigt und dieses
mï¿œglichst weit anerkannt.
Z.B. wird Lernen als Voraussetzung fï¿œr Intelligenz angesehen, da kann
man schon mal ansetzen. Lernen erfordert irgendwelche
Speichermechanismen, wieder ein nichttrivialer Punkt, vor allem, wenn
auch Vergessen hinzukommen soll, was schon bei
Abstraktion/Verallgemeinung auftreten kann.
Auch ist die Frage: "Was ï¿œberhaupt lernen?", die ich durch grundlegende
KI-Motivationen wie "Fï¿œr den Menschen lernen" (was ihm wichtig ist) und
"Lernen durch den Menschen" (Menschen als Lob- und Tadelgeber) basieren
wï¿œrde.
KI sollte heutzutage auch einen Kï¿œrper haben, also nicht nur aus
Software bestehen. Damit verknï¿œpft sind Sinne und Aktoren (Ein- und
Ausgaben).
> Hier fehlt das
> richtige Gespï¿œr fï¿œr die Zusammenhï¿œnge und die zï¿œndenden Ideen, die
> Heurekas, die entweder einfallen mï¿œchten oder ganz ausbleiben.
Vor allem ersteres denke ich auch; bei (zumindest grￜￜeren) Heurekas bin
ich eher pessimistisch, weil ja ein weiter Weg zurï¿œckzulegen ist und
nicht ein Ziel gleich ins Auge springen dï¿œrfte.
Gruￜ
Burkart