Was ist (auch künstliche) Intelligenz?
Burkart
hier ein Extra-Thread dazu.
Ich denke, dass Intelligenz grundsätzlich die *Fähigkeit zur Erreichung
seiner Ziele* ist. (Dabei mag ich Intelligenz etwas allgemeiner sehen,
z.B. verbunden mit Schlauheit, Weisheit u.ä.)
Entscheidend ist für mich das möglichst richtige (kluge, konsequente)
Denken und Handeln, nicht z.B. irgendwelches Bestehen von Logik-/IQ-Tests.
Ein wichtiger, grundlegender Punkt dazu ist die Lernfähigkeit und als
Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
Eigentliches Ziel ist natürlich die (Möglichkeit zur) Erschaffung einer
wirklichen künstlichen Intelligenz, wozu es nicht schaden kann, sich
unsere als Vorbild zu nehmen (auch ohne Absicht, sie 1:1 zu kopieren).
Gute Nacht soweit erstmal
Burkart
Hermann Riemann
> Ich denke, dass Intelligenz grundsätzlich die *Fähigkeit zur Erreichung
> seiner Ziele* ist.
Meine IMHO seit einigen Jahren beste Definition für Intelligenz ist die
selbständige ausreichend schnelle Aufstellung brauchbarer Regeln.
> (Dabei mag ich Intelligenz etwas allgemeiner sehen,
> z.B. verbunden mit Schlauheit, Weisheit u.ä.)
> Entscheidend ist für mich das möglichst richtige (kluge
Eben, da spielt ein Beurteilungssystem mit.
Die eben angegebenen Beurteilungsparameter halte ich für sekundär.
( Kombination Zustimmung Sozialsystem )
> Ein wichtiger, grundlegender Punkt dazu ist die Lernfähigkeit und als
> Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
Das Auswendiglernen von Zufallszahlen halte ich nicht für intelligent.
vergleichbar wenig wie das Ansammeln von Wissen um auf "jede" Frage
eine Antwort zu geben. (mit der man fast nie etwas anfangen kann.)
Bei der Auswahl der Lernobjektkombination
kann man versuchen, die verschiedenen Beurteilungsarten
( wichtig, richtig, aufwendig, wie weit zufällig, +-Zustimmung)
anteilmäßig zu kombinieren.
> Eigentliches Ziel ist natürlich die (Möglichkeit zur) Erschaffung einer
> wirklichen künstlichen Intelligenz, wozu es nicht schaden kann, sich
> unsere als Vorbild zu nehmen (auch ohne Absicht, sie 1:1 zu kopieren).
Sollen die uns auch aus Höflichkeitsgründen täuschen?
Hermann
der vorkommende menschliche Intelligenz als Denkanregung verwendet,
und auch als Fehlertest für einige Intelligenzmethoden.
121...@web.de
Künstlichen Intelligenz (KI) sowie ihrem Verhältnis zum Menschen gibt
folgendes PDF:
http://www.archive.org/details/Dissertation.Der_Mensch_und_die_KI
Die Arbeit ist mittlerweile auch als kostenloses Hörbuch (mp3 und
flash) erhältlich:
http://www.archive.org/details/mp3.Der_Mensch_und_die_KI
Wer das Buch haben will, findet es im Handel unter:
ISBN-13: 9783836445672 bzw. EAN 978-3-8364-45672
Die alte ISBN ist:
ISBN-10: 3836445670 bzw. ISBN 3-8364-4567-0
Zu beziehen unter anderem unter:
http://de.bookbutler.com/do/bookCompare?searchFor=9783836445672&amountIn=eur&shipTo=de&searchIn=de&zip=
Burkart
> Hermann Riemann <nospam...@hermann-riemann.de> writes:
>> Meine IMHO seit einigen Jahren beste Definition für Intelligenz ist die
>> selbständige ausreichend schnelle Aufstellung brauchbarer Regeln.
>
> andere Begriffe) selber zu formulieren oder von jemand anders
> zu übernehmen. Als »richtig« oder »falsch« kann man erst
> Aussagen bewerten, die mit diesen Definitionen gebildet
> wurden, aber noch nicht die Begriffsdefinitionen selber.
>
> Die Intelligenz von Menschen wird wohl in der Psychologie mit
> einem Fragebogen gemessen, der aus mehreren Seiten besteht.
Ich denke, dass ist nicht die Art von Intelligenz (im weiteren Sinn),
die uns bei der KI zentral interessiert, insbesondere, wenn du IQ-Tests
meinst.
> Wenn man die Intelligenz von Maschinen genau so messen wollte,
> wie die von Menschen, dann müßten diese Maschinen in der Lage
> sein, einen auf einen Tisch gelegten mehrseitigen Fragebogen
> (mit der Maschine noch nicht einmal vom Typ her bekannten
> Testfragen) in einem gewissen Zeitrahmen aufzufalten, zu
> lesen, umzublättern und zu beschriften. Anschließend könnte
> man dann das Ergebnis auswerten.
Damit hättest du die Maschine sehr menschenähnlich gemacht, quasi so,
als ob sie genau wie ein Mensch aussieht. Z.B. ist das Beschriften eines
(Papier-)Fragebogens etwas altmodisch in unserer digitalen Welt ;)
(...was natürlich nicht heißt, dass es heute nicht mehr gemacht wird,
aber es sicher auch andere Wege gibt.)
Burkart
> Burkart schrieb:
>
>> Ich denke, dass Intelligenz grundsätzlich die *Fähigkeit zur Erreichung
>> seiner Ziele* ist.
>
> Meine IMHO seit einigen Jahren beste Definition für Intelligenz ist die
> selbständige ausreichend schnelle Aufstellung brauchbarer Regeln.
Wo kommt die Definition her? Hast du eine Quelle? Klingt auf jeden Fall
nicht schlecht! Also in einzelnen Aspekten:
1. Selbständig
2. Ausreichend schnell
3. Brauchbar
4. Regeln
Zu 3. Brauchbarkeit ist die Frage, für wen, also für die KI selbst
(zentralere "eigene" Ziele) oder für den (sagen wir mal
"auftraggebenden") Menschen. Beides hat sicher von Fall zu Fall seine
Berechtigung.
Zu 2. "ausreichend schnell" sind ggf. Zwischenergebnisse denkbar,
ähnlich, wenn man ein Schachprogramm die Züge generieren sieht oder auch
wie Wissenschaft oft an großen Problemen arbeitet (wie z.B. an der
Entwicklung der KI).
Bei 1. Selbständigkeit fällt mir ein, dass diese sich mit Unterstützung
von außen nicht widerspricht. Entscheidend dürfte der eigene Antrieb zum
Ziel sein.
Zu 4. Regeln: Irgendeinen Begriff braucht man für eine Definition ja,
also warum nicht "Regeln". Kein Begriff umfasst sicher alle möglichen
Aspekte. Persönlich ist mir z.T. der Begriff "Ziele" lieber, weil dieser
weniger eine statische Sicht aus Wissen darstellt, sondern mehr eine
Dynamik zur Ermittlung weiteren Wissens/Regeln/Zielen u.ä.
>> (Dabei mag ich Intelligenz etwas allgemeiner sehen,
>> z.B. verbunden mit Schlauheit, Weisheit u.ä.)
>> Entscheidend ist für mich das möglichst richtige (kluge
>
> Eben, da spielt ein Beurteilungssystem mit.
> Die eben angegebenen Beurteilungsparameter halte ich für sekundär.
> ( Kombination Zustimmung Sozialsystem )
Und dieses Beurteilungssystem muss eine Intelligenz auch erstmal lernen,
beim Menschen wohl ein Leben lang (immer weiter verfeinernd und auch mal
über die Zeit sich verändernd).
>> Ein wichtiger, grundlegender Punkt dazu ist die Lernfähigkeit und als
>> Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
>
> Das Auswendiglernen von Zufallszahlen halte ich nicht für intelligent.
> vergleichbar wenig wie das Ansammeln von Wissen um auf "jede" Frage
> eine Antwort zu geben. (mit der man fast nie etwas anfangen kann.)
Völlig richtig. Was wirklich wichtig ist, muss sich an der Umgebung
orietieren und muss auch (oder vielleicht auch besonders) als höheres
Wissen gelernt werden.
> Bei der Auswahl der Lernobjektkombination
> kann man versuchen, die verschiedenen Beurteilungsarten
> ( wichtig, richtig, aufwendig, wie weit zufällig, +-Zustimmung)
> anteilmäßig zu kombinieren.
Und auch die "Höhe" des Wissens. Die Basis muss sicher ein Unzahl von
recht elementarem Wissen sein; nur auf diesem kann höheres Wissen
vernünftig (längerlebig, auf vieles niedrige Dinge anwendbar) basieren.
>> Eigentliches Ziel ist natürlich die (Möglichkeit zur) Erschaffung einer
>> wirklichen künstlichen Intelligenz, wozu es nicht schaden kann, sich
>> unsere als Vorbild zu nehmen (auch ohne Absicht, sie 1:1 zu kopieren).
>
> Sollen die uns auch aus Höflichkeitsgründen täuschen?
Ein Frage, auch die es keine einfache Antwort gibt, außer man geht von
absoluter Wahrheit aus... aber ob das dann wirklich immer intelligent ist!?
Ich stelle mir z.B. einen intelligenten Roboter vor, der alte Menschen
betreut. Wenn sich der Roboter unterhält und der Senior über sein
eigenes Alter oder Gebrechlichkeit beklagt, sollte der Roboter sicher
irgendwie beschwichtigend sein und nicht z.B. "stimmt" sagen :)
Ok, ausgehend müssen wir wohl erstmal von perfekter Wahrheit und
vielleicht versuchen, die Felder für Unwahrheit ("täuschen") dem Roboter
klar beizubringen (ähnlich wie man es bei Kinder wohl z.T. versucht).
> Hermann
> der vorkommende menschliche Intelligenz als Denkanregung verwendet,
> und auch als Fehlertest für einige Intelligenzmethoden.
Ja, Abgleich mit anderen intelligenten Ideen ist nie verkehrt ;)
Gruß
Burkart
Burkart
> Künstlichen Intelligenz (KI) sowie ihrem Verhältnis zum Menschen gibt
> folgendes PDF:
> http://www.archive.org/details/Dissertation.Der_Mensch_und_die_KI
Danke für den Hinweis, 121...@web.de
Diese Arbeit oder zumindest deren Ideen sind mir schon mal über den Weg
gelaufen, wie mir beim kurzen Überfliegen scheint.
Z.B. wird hier geschrieben:
"Die Arbeit kommt zu dem Ergebnis, daß der Mensch weder symbolistisch,
konnektionistisch, biologistisch noch physikalistisch verstanden werden
kann. Er ist vielmehr ein leib-geistiges, vernunftbegabtes und soziales
Lebewesen."
Richtig, Intelligenz/Geist sollte idealerweise mit einem Körper
verbunden sein, Vernunft haben (was immer das im Detail auch heißt) und
nicht isoliert, sondern sozial sein.
Der Autor kommt aber letztlich zu diesem Schluss:
"Weil es nicht in der Macht des Menschen steht, eine einfache Substanz
wie den Geist zu schaffen, kann ein denkendes, erkennendes,
intelligentes, wollendes, selbstbewußtes, fühlendes und lebendes Wesen
technisch allenfalls imitiert, modelliert oder simuliert, jedoch nie
reproduziert, kopiert oder kreiert werden. Das Verhältnis des Menschen
zur KI ist durch einen unüberbrückbaren Wesensunterschied geprägt."
Schade, gerade durch das subjektive "unüberbrückbar" unternimmt der
Autor keinen Versuch, Intelligenz auch nur zumindest ansatzweise einer
KI zuzugestehen. Aber als zu kritisierendes Werk, z.B. zum Entwickeln
weiterer Ideen, ist diese Dissertation sicher hilfreich.
Burkart
> Burkart <b...@gmx.de> writes:
>> Ich denke, dass ist nicht die Art von Intelligenz (im weiteren Sinn),
>> die uns bei der KI zentral interessiert, insbesondere, wenn du IQ-Tests
>> meinst.
>
> willkürlich definieren will, muß man sich ja an seiner
> bisherigen oder allgemeinen Bedeutung außerhalb der KI
> orientieren.
Oder aber an dem Begriff der Intelligenz, wie die KI ihn benutzt.
Oder man erklärt, was man mit "Intelligenz" genauer meint mangels eines
besseren Wortes und weil man kein neues Wort erfinden möchte.
Jedenfalls ist der IQ-mäßige psychologische Begriff nicht passend für
die KI.
> ~~
>
> Jemand umschrieb KI einmal so: KI ist immer jeweils das,
> was man bisher noch nicht für mit Computern möglich
> gehalten hatte.
Stimmt. Deshalb sollte man auch klar zwischen starker und schwacher KI
unterscheiden: Schwache KI sind die (aktuellen) Techniken, die leicht
mal als selbstverständlich hingenommen wird und deshalb nicht mehr unter
KI eingeordnet werden. Starke KI hat dagegen das (vergleichsweise ferne)
Ziel, eine menschenähnliche Intelligenz zu kreieren.
> Früher waren also Computerspiele, bei denen der Computer als
> eine Partei spielt, Chatbots oder die Erkennung von Schriften
> Gebiete der KI, heute gehören sie eher zum Alltag der
> Computernutzung, obwohl man bei Spielen manchmal noch von der
> »KI« spricht, welche die simulierten Gegner steuert.
Ja, Begriffe werden oft in verschiedenen Bedeutung benutzt - insofern
ist ggf. genauere Erklärung zusammenhangsbedingt nötig.
> Allgemein waren zu einer Zeit, zu der Computer vorwiegend
> numerische Aufgaben lösten, schon alle Arten der symbolischen
> Informationsverarbeitung »KI«.
Das ist aber schon ein paar Jahrzehnte her.
Burkart
> r...@zedat.fu-berlin.de (Stefan Ram) writes:
>> Andererseits gibt es heute immerhin:
>
> ... und noch etwas, das es 1970 noch nicht gab:
>
> »Each of its microchips has been programmed to act just
> like a real neuron in a real brain. The behavior of the
> computer replicates, with shocking precision, the cellular
> events unfolding inside a « [column of the brain]
>
> http://www.seedmagazine.com/news/2008/03/out_of_the_blue.php
>
> »"The column has been built and it runs," Markram says.
> "Now we just have to scale it up." Blue Brain scientists
> are confident that, at some point in the next few years,
> they will be able to start simulating an entire brain.«
Tja, einerseits wird die KI manchmal unterschätzt, aber genauso halt
auch manchmal für unmöglich gehalten. Auf jeden Fall kann man ein Ziel
nur erreichen oder ihm näher kommen, wenn man eines hat :)
(Manchmal bzw. für einige ist ja auch der Weg das Ziel...)
Wolfgang Lorenz
> Denken und Handeln, nicht z.B. irgendwelches Bestehen von Logik-/IQ-Tests.
>
> Ein wichtiger, grundlegender Punkt dazu ist die Lernfähigkeit und als
> Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
Keine Tests ... jaja, als jemand der nicht selber programmiert, hast
du da leicht reden.
Ich weiß aus eigener Erfahrung, dass man nur das programmieren kann,
was man auch messen kann.
Und damit stellt sich für einen Praktiker die Frage: Wie misst man
Lernen? Indem man das Programm in eine ihm unbekannte Welt hineinwirft
und nachsieht, wie lange es braucht, um sich darin zurecht zu finden?
Dann wird der Programmierer solange am Programm herum schrauben, bis
es diese eine Welt ausreichend schnell genug lernt. Tja. Und ist das
dann schon Lernen? Nein! Es wurde ein Fachidiot geschaffen, der sich
nur für eine einzige Aufgabe eignet.
Lernen lässt sich so also nicht messen. Vielleicht dann mehrere
Aufgaben, die das spätere Einsatzgebiet grob abdecken (auffächern).
Das Programm generalisiert dann hoffentlich so gut, dass auch alle
während der Entwicklung nicht getesteten Aufgaben gelöst werden.
Klingt nicht gerade ideal, aber was Besseres ist mir nicht
eingefallen.
> und als Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
Ja, Verfeinern des Weltmodells ist ein wichtiger Antrieb. Später kommt
dann noch Verbiegen hinzu, also das Sich erinnern an gute Situationen
und das Verdrängen der bösen Situationen, und schon hat man etwas, das
einen Willen hat und sich entsprechend benimmt. Aber bevor man etwas
verbiegen kann, muss man erst mal etwas haben, und dieses Etwas muss
er sich selber aus der Umwelt herausziehen.
> Meine IMHO seit einigen Jahren beste Definition für Intelligenz ist die
> selbständige ausreichend schnelle Aufstellung brauchbarer Regeln.
Gefällt mir. Regeln bauen aufeinander auf, sind also mit ODER
verknüpfte schärfere Regeln. Und die schärfsten Regeln sind Beispiele,
in anderen Worten Sensordaten. Aber welche Regeln soll man auf
unterster Ebene miteinander verknüpfen, um weit oben möglichst
brauchbare Regeln zu bekommen? Damit habe ich als Praktiker zu
kämpfen, denn einfach alle möglichen Verknüpfungen auszuprobieren und
nur die brauchbarsten davon zu behalten, das geht aus Zeitgründen
leider nicht.
Viele Grüße,
Wolfgang
--
Ein Ki ist ein Kind ohne nd
Burkart Venzke
>> Entscheidend ist für mich das möglichst richtige (kluge, konsequente)
>> Denken und Handeln, nicht z.B. irgendwelches Bestehen von Logik-/IQ-Tests.
>>
>> Ein wichtiger, grundlegender Punkt dazu ist die Lernfähigkeit und als
>> Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
>
> Keine Tests ... jaja, als jemand der nicht selber programmiert, hast
> du da leicht reden.
Gegen (IQ-)Tests bin ich, weil sie sehr speziell auf Logik abzielen,
während Intelligenz erheblich umfassender und praktisch grundlegender ist.
Von wegen nicht selber programmieren: Das mache ich seit Jahren als
Beruf, nur eben nicht in der KI (außer damals im Studium). Insofern kann
ich schon gut die Programmiermöglichkeiten einschätzen. Aber du hast
schon recht, dass ich vor allem Top-Down an die starke KI rangehe.
> Ich weiß aus eigener Erfahrung, dass man nur das programmieren kann,
> was man auch messen kann.
Was meinst du genauer mit "messen"? Richtung "bewerten"?
> Und damit stellt sich für einen Praktiker die Frage: Wie misst man
> Lernen? Indem man das Programm in eine ihm unbekannte Welt hineinwirft
> und nachsieht, wie lange es braucht, um sich darin zurecht zu finden?
Würde man so das Lernen eines Kindes als menschliche Intelligenz messen?
> Dann wird der Programmierer solange am Programm herum schrauben, bis
> es diese eine Welt ausreichend schnell genug lernt. Tja. Und ist das
> dann schon Lernen? Nein! Es wurde ein Fachidiot geschaffen, der sich
> nur für eine einzige Aufgabe eignet.
Genau das ist nicht meine Auffassung von Lernen. Wenn man schon "herum
schraubt", dann an einer immer grundlegenderen und ausgefeilteren
Version des Lernens.
> Lernen lässt sich so also nicht messen.
So allgemein stimmt das nicht. Man kann sicher Kriterien für Lernerfolg
aufstellen und diese dann messen.
> Vielleicht dann mehrere
> Aufgaben, die das spätere Einsatzgebiet grob abdecken (auffächern).
> Das Programm generalisiert dann hoffentlich so gut, dass auch alle
> während der Entwicklung nicht getesteten Aufgaben gelöst werden.
Letzteres ist ein sicher ein wichtiger Punkt, also dass durch
Generalisierung auch nicht direkt eingegebene Aufgaben gelöst werden können.
>> und als Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
>
> Ja, Verfeinern des Weltmodells ist ein wichtiger Antrieb.
Wobei für mich das Lernen ein vorprogrammierter Antrieb ist, der das
Verfeinern des Weltmodells ermöglichen soll; bei dir klingt es umgekehrt.
> Später kommt
> dann noch Verbiegen hinzu, also das Sich erinnern an gute Situationen
> und das Verdrängen der bösen Situationen, und schon hat man etwas, das
> einen Willen hat und sich entsprechend benimmt. Aber bevor man etwas
> verbiegen kann, muss man erst mal etwas haben, und dieses Etwas muss
> er sich selber aus der Umwelt herausziehen.
Warum sollte sich eine KI verbiegen müssen? Tun das Menschen nicht aus
ihrer Gefühlswelt heraus, die die KI nicht hat?
>> Meine IMHO seit einigen Jahren beste Definition für Intelligenz ist die
>> selbständige ausreichend schnelle Aufstellung brauchbarer Regeln.
>
> Gefällt mir. Regeln bauen aufeinander auf, sind also mit ODER
> verknüpfte schärfere Regeln. Und die schärfsten Regeln sind Beispiele,
> in anderen Worten Sensordaten. Aber welche Regeln soll man auf
> unterster Ebene miteinander verknüpfen, um weit oben möglichst
> brauchbare Regeln zu bekommen? Damit habe ich als Praktiker zu
> kämpfen, denn einfach alle möglichen Verknüpfungen auszuprobieren und
> nur die brauchbarsten davon zu behalten, das geht aus Zeitgründen
> leider nicht.
Ja, ein nicht triviales Problem, keine Frage. Deshalb halte ich Lernen
mit viel Feedback eines (oft menschlichen) Lehrers für sehr wichtig.
Viele Grüße
Burkart
Hermann Riemann
>>> Ich denke, dass Intelligenz grundsätzlich die *Fähigkeit zur Erreichung
>>> seiner Ziele* ist.
>> Meine IMHO seit einigen Jahren beste Definition für Intelligenz ist die
>> selbständige ausreichend schnelle Aufstellung brauchbarer Regeln.
> Wo kommt die Definition her?
Von einem Versuch wesentliche Intelligenzmerkmale in einer Kurzform
zusammenzufassen.
> Also in einzelnen Aspekten:
> 1. Selbständig
> 2. Ausreichend schnell
> 3. Brauchbar
> 4. Regeln
> Zu 3. Brauchbarkeit ist die Frage, für wen, also für die KI selbst
> (zentralere "eigene" Ziele) oder für den (sagen wir mal
> "auftraggebenden") Menschen. Beides hat sicher von Fall zu Fall seine
> Berechtigung.
Brauchbarkeit ist ein Ersatz für Ziele.
So ist es z.B. durchauszweckmäßig geeignetes Werkzeug (Verfahren)
zu verbessern, bzw. neue zu suchen.
> Zu 2. "ausreichend schnell" sind ggf. Zwischenergebnisse denkbar,
> ähnlich, wenn man ein Schachprogramm die Züge generieren sieht oder auch
> wie Wissenschaft oft an großen Problemen arbeitet (wie z.B. an der
> Entwicklung der KI).
Ich denke da an Suche ( z.B. Inferenzmaschine.)
Das man abbricht, wenn etwas zu lange dauert,
Suchreihenfolge bei Erfolg ändert,
Suche bei mehrmaligen Erfolg durch andere Zusammenstellung
(neue Begriffe mit relevanten Eigenschaften bildet)
> Bei 1. Selbständigkeit fällt mir ein, dass diese sich mit Unterstützung
> von außen nicht widerspricht. Entscheidend dürfte der eigene Antrieb zum
> Ziel sein.
Eher ein komplettes Urteilssystem, welches z.B ein vorgegebenes
Ziel auch nach Aufwand, Wichtigkeit etc selber beurteilt.
> Zu 4. Regeln: Irgendeinen Begriff braucht man für eine Definition ja,
> also warum nicht "Regeln". Kein Begriff umfasst sicher alle möglichen
> Aspekte.
Denken besteht, Vom Kontrollsystem (Beurteilungssystem)
abgesehen aus einer virtuellen Maschinen,
die anhand von Regeln und Daten virtuelle Welten erzeugt.
Die Regeln sind weitgehend selbst Teil der virtuellen Welt,
und können ähnlich wie Text im Editor erstellt und modifiziert werden.
Letzteres wird von fast allen Programmiersprachen
mehr oder weniger behindert.
> Persönlich ist mir z.T. der Begriff "Ziele" lieber, weil dieser
> weniger eine statische Sicht aus Wissen darstellt, sondern mehr eine
> Dynamik zur Ermittlung weiteren Wissens/Regeln/Zielen u.ä.
Statt Ziele würde ich eher zeitabhängige Bedürfnisse nehmen.
Beispiel: "Roboter, bringen den Stuhl vor den Schreibtisch".
Der Roboter hat dann das Ziel erreicht wenn der Stuhl vor dem Schreibtisch
liegt. machte er eine Überprüfung auf Brauchbarkeit,
wird er den Stuhl möglicherweise passend hinstellen.
Die menschliche Sprache und Denkweise ist
( u.a Datenreduktion, Beurteilung Aufwand)
optimiert. Und eine menschenähnliche Intelligenz sollte
vergleichbare Optimierungen haben.
( Möglicherweise finden viele Optimierungen im Schlaf statt.)
>>> (Dabei mag ich Intelligenz etwas allgemeiner sehen,
>>> z.B. verbunden mit Schlauheit, Weisheit u.ä.)
>>> Entscheidend ist für mich das möglichst richtige (kluge
>>
>> Eben, da spielt ein Beurteilungssystem mit.
>> Die eben angegebenen Beurteilungsparameter halte ich für sekundär.
>> ( Kombination Zustimmung Sozialsystem )
>
> Und dieses Beurteilungssystem muss eine Intelligenz auch erstmal lernen,
Das minimale System ist die Beurteilung Zufall,
und als Selektion überleben.
Allerdings findet vermutlich so ein System eher
FORMAT C:
als weitere Beurteilungssystem,
weil die Kombinationszahl geringer ist.
( Die Mehrheit der Menschheit ist mit
FORMAT ERDE:
beschäftigt,
daher sollte man mit der Intelligenzübernahme vorsichtig sein.)
Daher halte ich es für zweckmäßig mit einem weiter entwickeltem
Berurteilungssystem zu beginnen.
> beim Menschen wohl ein Leben lang (immer weiter verfeinernd und auch mal
> über die Zeit sich verändernd).
Mit neuen Daten ändert sich auch die Beurteilung,
weil Daten anhand von Regeln auch immer beurteilt werden,
(z.B. nicht so wichtig, .. )
>>> Ein wichtiger, grundlegender Punkt dazu ist die Lernfähigkeit und als
>>> Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
>> Das Auswendiglernen von Zufallszahlen halte ich nicht für intelligent.
>> vergleichbar wenig wie das Ansammeln von Wissen um auf "jede" Frage
>> eine Antwort zu geben. (mit der man fast nie etwas anfangen kann.)
> Völlig richtig. Was wirklich wichtig ist, muss sich an der Umgebung
> orientieren und muss auch (oder vielleicht auch besonders) als höheres
> Wissen gelernt werden.
Was soll höheres Wissen sein?
Ich sehe folgende Lernarten:
- Kopieren und Einordnen ( anhand Reihenfolge)
- Übertragung von Fragmenten auf passende Stellen.
Dazu gehört z.B. das bei einem Sucherfolg die Reihenfolgeprioritöt
modifiziert wird.
- Experimente und Simulationen um bessere Regeln zu finden.
Simulationen sind lediglich billigerer Ersatz für reale Experimente.
( So könnte das denken entstanden sein. )
> Und auch die "Höhe" des Wissens. Die Basis muss sicher ein Unzahl von
> recht elementarem Wissen sein; nur auf diesem kann höheres Wissen
> vernünftig (längerlebig, auf vieles niedrige Dinge anwendbar) basieren.
Wenn die bootbasis zu hoch ist,
wirst Du vielleicht keine Zeit haben sie zu erstellen.
Je mehr Daten, desto höher der Aufwand, desto länger dauert
es bis zum Ergebnis.
Hermann
der manchmal nach so einer kleinen Basis sucht,
bei der dann die Maschine kurz danach die Detailarbeit abnimmt.
Burkart Venzke
> Burkart wrote:
>
>>>> Ich denke, dass Intelligenz grundsätzlich die *Fähigkeit zur Erreichung
>>>> seiner Ziele* ist.
>
>>> Meine IMHO seit einigen Jahren beste Definition für Intelligenz ist die
>>> selbständige ausreichend schnelle Aufstellung brauchbarer Regeln.
>
>> Wo kommt die Definition her?
>
> Von einem Versuch wesentliche Intelligenzmerkmale in einer Kurzform
> zusammenzufassen.
Also anscheinend von dir, ok.
>> Also in einzelnen Aspekten:
>> 1. Selbständig
>> 2. Ausreichend schnell
>> 3. Brauchbar
>> 4. Regeln
>
>> Zu 3. Brauchbarkeit ist die Frage, für wen, also für die KI selbst
>> (zentralere "eigene" Ziele) oder für den (sagen wir mal
>> "auftraggebenden") Menschen. Beides hat sicher von Fall zu Fall seine
>> Berechtigung.
>
> Brauchbarkeit ist ein Ersatz für Ziele.
> So ist es z.B. durchauszweckmäßig geeignetes Werkzeug (Verfahren)
> zu verbessern, bzw. neue zu suchen.
"Brauchbarkeit" ist auch ein brauchbarer (nützlicher) Begriff.
Überlegenswert:
- (Weiterhin:) Für wen? Beurteilt die KI selbst oder (auch?) der Mensch?
- In welchen Situationen bzw. wie allgemein "brauchbar"?
- Wie wird Brauchbarkeit festgestellt? (Inwiefern) Gibt es
Meta-Brauchbarkeits-Kriterien? Was sind die "letzten", ultimativen,
Meta-Meta-...-Meta-Brauchbarkeitskriterien, sofern es sie gibt? Woher
kommen sie?
>> Zu 2. "ausreichend schnell" sind ggf. Zwischenergebnisse denkbar,
>> ähnlich, wenn man ein Schachprogramm die Züge generieren sieht oder auch
>> wie Wissenschaft oft an großen Problemen arbeitet (wie z.B. an der
>> Entwicklung der KI).
>
> Ich denke da an Suche ( z.B. Inferenzmaschine.)
> Das man abbricht, wenn etwas zu lange dauert,
Abbruch ist sicher oft hilfreich, gerade für eher kurzfristige und
eilige Ergebnisfindung. Eine langfristige Suche mag auch manchmal Sinn
machen, wenn das Ziel sehr wichtig ist und wenn es keine erkennbaren
andere Wege zum Ziel gibt. Eine (nicht so dringende) Suche kann auch
unterbrochen und später fortgesetzt werden, ggf. sogar (u.U. quasi)
parallel ständig mit einer gewissen Priorität weiterlaufen.
Als Beispiel denke ich z.B. an die Suche nach einer guten KI.
> Suchreihenfolge bei Erfolg ändert,
> Suche bei mehrmaligen Erfolg durch andere Zusammenstellung
> (neue Begriffe mit relevanten Eigenschaften bildet)
Das Lernen erfolgreich zu suchen (bzw. zu finden) :)
>> Bei 1. Selbständigkeit fällt mir ein, dass diese sich mit Unterstützung
>> von außen nicht widerspricht. Entscheidend dürfte der eigene Antrieb zum
>> Ziel sein.
>
> Eher ein komplettes Urteilssystem, welches z.B ein vorgegebenes
> Ziel auch nach Aufwand, Wichtigkeit etc selber beurteilt.
Der Selber-Urteilssystem ist eine wichtige Sache. So ein System sollte
aber von außen durch Hilfestellungen/Tipps u.ä. unterstützt werden
können. Ggf. sollte es sogar selbst nachfragen können, wenn es nicht
mehr (gut) weiterkommt, ihm z.B. bestimmtes Wissen fehlt.
>> Zu 4. Regeln: Irgendeinen Begriff braucht man für eine Definition ja,
>> also warum nicht "Regeln". Kein Begriff umfasst sicher alle möglichen
>> Aspekte.
>
> Denken besteht, Vom Kontrollsystem (Beurteilungssystem)
> abgesehen aus einer virtuellen Maschinen,
> die anhand von Regeln und Daten virtuelle Welten erzeugt.
> Die Regeln sind weitgehend selbst Teil der virtuellen Welt,
> und können ähnlich wie Text im Editor erstellt und modifiziert werden.
Meinst du mit der "vituellen Welt" die "Gedankenwelt" eines (ggf.
künstlichen) Systems?
> Letzteres wird von fast allen Programmiersprachen
> mehr oder weniger behindert.
...wie Lernen überhaupt.
>> Persönlich ist mir z.T. der Begriff "Ziele" lieber, weil dieser
>> weniger eine statische Sicht aus Wissen darstellt, sondern mehr eine
>> Dynamik zur Ermittlung weiteren Wissens/Regeln/Zielen u.ä.
>
> Statt Ziele würde ich eher zeitabhängige Bedürfnisse nehmen.
Ok, das klingt auch gut. Ich hatte "Ziele" begrifflich (noch??) nicht
weiter differenziert. Sie sind für mich sowohl grundlegende Bedürfnisse
wie auch kurzfristig entstehende.
Meinst du mit "zeitabhängig" eher "vom aktuellen (inneren) Status
abhängig" oder eher von der "äußeren Zeit, dem äußeren Status (der Welt
o.ä.)", oder geht es dir vielleicht um irgendwie verschiedene
Zeitlängen/-perioden?
> Beispiel: "Roboter, bringen den Stuhl vor den Schreibtisch".
> Der Roboter hat dann das Ziel erreicht wenn der Stuhl vor dem Schreibtisch
> liegt. machte er eine Überprüfung auf Brauchbarkeit,
> wird er den Stuhl möglicherweise passend hinstellen.
>
> Die menschliche Sprache und Denkweise ist
> ( u.a Datenreduktion, Beurteilung Aufwand)
> optimiert. Und eine menschenähnliche Intelligenz sollte
> vergleichbare Optimierungen haben.
> ( Möglicherweise finden viele Optimierungen im Schlaf statt.)
Gedanken dazu... Bewusstes und unbewusstes Lernen (gar im Schlaf!?),
gesellschaftliches/generationsübergreifendes Lernen durch
Weiterentwicklung von Sprache...
Ja, eine menschenähnliche Intelligenz hat viel zu optimieren, viel
lernen zu optimieren und das wieder zu lernen...
>>>> (Dabei mag ich Intelligenz etwas allgemeiner sehen,
>>>> z.B. verbunden mit Schlauheit, Weisheit u.ä.)
>>>> Entscheidend ist für mich das möglichst richtige (kluge
>>> Eben, da spielt ein Beurteilungssystem mit.
>>> Die eben angegebenen Beurteilungsparameter halte ich für sekundär.
>>> ( Kombination Zustimmung Sozialsystem )
>> Und dieses Beurteilungssystem muss eine Intelligenz auch erstmal lernen,
>
> Das minimale System ist die Beurteilung Zufall,
> und als Selektion überleben.
> Allerdings findet vermutlich so ein System eher
> FORMAT C:
> als weitere Beurteilungssystem,
> weil die Kombinationszahl geringer ist.
> ( Die Mehrheit der Menschheit ist mit
> FORMAT ERDE:
> beschäftigt,
> daher sollte man mit der Intelligenzübernahme vorsichtig sein.)
Bei "FORMAT ERDE:" sehe ich das Problem vor allem darin, dass die
menschlichen Prioritäten oft viel zu kurzfristig sind, zu egoistisch und
eigennützig. Anscheinend begreifen wir nicht hinreichend die
Konsequenzen. Möge ein System besser informiert sein/werden über die
Konsequenzen von "FORMAT C:".
> Daher halte ich es für zweckmäßig mit einem weiter entwickeltem
> Berurteilungssystem zu beginnen.
Das klingt gut. Hast du eine Idee für eine Basis eines solchen Systems?
>> beim Menschen wohl ein Leben lang (immer weiter verfeinernd und auch mal
>> über die Zeit sich verändernd).
>
> Mit neuen Daten ändert sich auch die Beurteilung,
> weil Daten anhand von Regeln auch immer beurteilt werden,
> (z.B. nicht so wichtig, .. )
>
>>>> Ein wichtiger, grundlegender Punkt dazu ist die Lernfähigkeit und als
>>>> Antrieb der Wille zum Lernen, den ich als ein zentrales Ziel ansehe.
>
>>> Das Auswendiglernen von Zufallszahlen halte ich nicht für intelligent.
>>> vergleichbar wenig wie das Ansammeln von Wissen um auf "jede" Frage
>>> eine Antwort zu geben. (mit der man fast nie etwas anfangen kann.)
>
>> Völlig richtig. Was wirklich wichtig ist, muss sich an der Umgebung
>> orientieren und muss auch (oder vielleicht auch besonders) als höheres
>> Wissen gelernt werden.
>
> Was soll höheres Wissen sein?
Abstrakteres Wissen, stärker verallgemeinertes, näher an Zielen
orientiert als an der der äußeren, eher elementaren Welt...
> Ich sehe folgende Lernarten:
> - Kopieren und Einordnen ( anhand Reihenfolge)
> - Übertragung von Fragmenten auf passende Stellen.
> Dazu gehört z.B. das bei einem Sucherfolg die Reihenfolgeprioritöt
> modifiziert wird.
> - Experimente und Simulationen um bessere Regeln zu finden.
>
> Simulationen sind lediglich billigerer Ersatz für reale Experimente.
> ( So könnte das denken entstanden sein. )
Vielleicht kann man Simulationen ein wenig mit deduktivem Denken/Lernen
vergleichem gegenüber den induktiven Ergebnissen aus realen
Experimenten. Beides ist wichtig, nur dass Deduktion erst auf Basis von
viel Induktion vernünftig geht.
>> Und auch die "Höhe" des Wissens. Die Basis muss sicher ein Unzahl von
>> recht elementarem Wissen sein; nur auf diesem kann höheres Wissen
>> vernünftig (längerlebig, auf vieles niedrige Dinge anwendbar) basieren.
>
> Wenn die bootbasis zu hoch ist,
> wirst Du vielleicht keine Zeit haben sie zu erstellen.
> Je mehr Daten, desto höher der Aufwand, desto länger dauert
> es bis zum Ergebnis.
Was meinst du mit zu hoher bootbasis? Irgendwie zu umfangreich? Zu komplex?
> Hermann
> der manchmal nach so einer kleinen Basis sucht,
> bei der dann die Maschine kurz danach die Detailarbeit abnimmt.
Genau so eine kleine Basis suche ich auch. Bisher: Die Maschine mit den
Zielen "gehorchen" und "lernen" ausstatten und sie dann in Verbindung
mit Mensch (Lehrer) und Welt lernen lassen. Fehlen nur noch die
Detailausarbeitungen... ;)
Gruß
Burkart
Wolfgang Lorenz
> Beruf, nur eben nicht in der KI (außer damals im Studium). Insofern kann
> ich schon gut die Programmiermöglichkeiten einschätzen.
Oops ... stimmt ja, das hast du schon mal erzählt, da hat mein Gehirn
die schärfere Regel "WENN Burkart DANN programmiert nicht an starker
KI" unzulässigerweise verallgemeinert zu "WENN Burkart DANN
programmiert nicht". Das liegt vermutlich daran, dass die Kombination
"will starke KI + kann auch programmieren + aber tut es nicht sondern
redet nur darüber" für mein Gehirn so ungewöhnlich ist, dass es
hierfür keinen extra Speicherplatz bereit gehalten hat. Also hat es
mit dem Nächstliegenden verknüpft, und so kam es zu dem Fehler.
>> Ich weiß aus eigener Erfahrung, dass man nur das programmieren kann,
>> was man auch messen kann.
>
> Was meinst du genauer mit "messen"? Richtung "bewerten"?
Aus Programmierersicht ist das speziell die Situation, wenn der Kunde
vorbei kommt und sich das Programm ansieht, ob es seine
Spezifikationen (Pflichtenheft) erfüllt. Dann zeigt er auf die
Stellen, wo die Abweichungen sind, und macht vor und sagt dazu in
Deutsch, wie er es haben will. Der Programmierer schreibt das im Kopf
und/oder auf Papier mit und übersetzt das später in C, weil das doofe
Visual C++ ja weder Zeigen noch Vormachen noch Deutsch versteht.
Was KI Programmierung von normaler Programmierung unterscheidet ist,
dass die fehlerhaften Stellen so schwer zu finden sind. Auch wenn hier
Kunde und Programmierer eins sind, so sieht der Kunde nur, dass das
Endergebnis nicht seinen Erwartungen entspricht. Wo genau der Fehler
liegt, kann er aber nicht sagen, und deshalb hat auch der
Programmierer keinen Ansatzpunkt, wo er was verändern muss.
>> Lernen lässt sich so [Lösen einer einzelnen Aufgabe] also nicht messen.
>
> So allgemein stimmt das nicht. Man kann sicher Kriterien für Lernerfolg
> aufstellen und diese dann messen.
Alles was mir eingefallen ist ist, das Gebiet mit mehreren Aufgaben
abzudecken und dann die Messergebnisse zu mitteln. Kriterien !=
einzelnes Kriterium. Vielleicht meinen wir ja dasselbe, und ich hab
dich nur nicht richtig verstanden.
>> Und damit stellt sich für einen Praktiker die Frage: Wie misst man
>> Lernen? Indem man das Programm in eine ihm unbekannte Welt hineinwirft
>> und nachsieht, wie lange es braucht, um sich darin zurecht zu finden?
>
> Würde man so das Lernen eines Kindes als menschliche Intelligenz messen?
Da gehe ich als Programmierer nicht ran. Das Messen von menschlicher
Intelligenz ist Sache der Mütter auf dem Spielplatz (Unser $VORNAME
konnte $KUNSTSTÜCK schon mit $KLEINE_ZAHL Jahren), und später ist dann
die Schule dafür zuständig.
> Wobei für mich das Lernen ein vorprogrammierter Antrieb ist, der das
> Verfeinern des Weltmodells ermöglichen soll; bei dir klingt es umgekehrt.
Möglich ist beides. Hier die umgekehrte Sichtweise: Das Kind fällt
hin, und das tut weh. Erkennbar daran, dass es schreit. Schmerz ist
aber als böse vorprogrammiert. Irgendwann wird es alle Weh-Erlebnisse
mit ODER verknüpfen und sich fragen: Was haben die alle gemeinsam? Und
als Antwort: Das Weltmodell stimmte nicht! Im speziellen Fall: Es hat
gedacht, es kann den Fuß dahin setzen, und es kommt voran. Stattdessen
ist es gestolpert und hingefallen. Es hat also gelernt: Falsches
Weltmodell in meinem Kopf bedeutet Schmerz für mich! Wenn ich sowas in
Zukunft vermeiden will, dann sollte ich dafür sorgen, dass mein
Weltmodell stimmt. Und schon haben wir einen Antrieb für Lernen, der
nicht vorprogrammiert wurde.
Da das allerdings so grundlegend ist, ähnlich wie dreidimensionales
Sehen, würde es mich nicht wundern, wenn die Evolution auch den Willen
zum Lernen irgendwie in Hardware gegossen hätte.
> Warum sollte sich eine KI verbiegen müssen? Tun das Menschen nicht aus
> ihrer Gefühlswelt heraus, die die KI nicht hat?
Die KI soll nicht sich selber verbiegen, sondern das Modell von ihrer
Umwelt, das sie im Kopf hat. Weil die Regeln bidirektional gekoppelt
sind, reicht es aus, unten die Realität rein und raus zu geben und
ganz oben an der Spitze das Neuron für "Ich werde mich gut fühlen"
unter Dauerfeuer zu setzen. Das strahlt dann nach unten aus, und weil
es die Eingänge nicht ändern kann, ändert es halt die Ausgänge. Das
ist schon alles, mehr ist nicht. Das ist der Wille, das ist die Lüge,
das ist das Ziel. Wenn du eine KI ohne mindestens ein einziges Gefühl
baust, dann hast du eine KI, die kein Ziel verfolgen kann und damit
nutzlos ist (bzw. höchstens als Kunstwerk taugt).
> Ja, ein nicht triviales Problem, keine Frage. Deshalb halte ich Lernen
> mit viel Feedback eines (oft menschlichen) Lehrers für sehr wichtig.
Im Normalbetrieb ja. Wenn du der Meinung bist, so wie Sciene Fiction
Autoren und das weis machen wollen, um Publikum abzukassieren, oder
Firmengründer, um Wagniskapital anzulocken, dass starke KIs bereits
existieren und nur vom Militär geheim gehalten werden und für
Normalverbraucher nicht zugänglich sind, dann ist das auch richtig.
Wenn es allerdings um die Entwicklung von starken KIs geht, dann ist
ein menschlicher Lehrer eher hinderlich. Zum einen bringt er gar nicht
die Geduld auf, der KI immer wieder das selbe beizubringen, damit der
Programmierer sehen kann, ob der das jetzt schneller lernt. Die
Lerndaten werden anschließend gelöscht, es sind ja nur Messdaten, und
welcher Lehrer schreibt schon gerne in den Papierkorb?
Ausserdem sind die Aktionen eines interaktiven menschlichen Lehrers
gar nicht reproduzierbar genug, um daraus Verbesserungen am Schüler
erkennen zu können. Es ist halt eine Frage des Glaubens: Denkst du, es
gibt starke KIs bereits, oder glaubst du nur das, was auf deinem PC
läuft und wo du den Quelltext von hast?
Burkart Venzke
>> Von wegen nicht selber programmieren: Das mache ich seit Jahren als
>> ich schon gut die Programmiermï¿œglichkeiten einschï¿œtzen.
>
> Oops ... stimmt ja, das hast du schon mal erzï¿œhlt, da hat mein Gehirn
> die schï¿œrfere Regel "WENN Burkart DANN programmiert nicht an starker
> KI" unzulï¿œssigerweise verallgemeinert zu "WENN Burkart DANN
> programmiert nicht". Das liegt vermutlich daran, dass die Kombination
> "will starke KI + kann auch programmieren + aber tut es nicht sondern
> hierfï¿œr keinen extra Speicherplatz bereit gehalten hat. Also hat es
> mit dem Nï¿œchstliegenden verknï¿œpft, und so kam es zu dem Fehler.
Kein Problem, Fehler sind da, um gemacht zu werden ;)
In Ernst: Ab und an ï¿œberlege ich auch, ob ich mal was Richtung KI
programmieren soll. Ein Problem ist, dass ich mir erstmal eine sinnvolle
Umgebung schaffen mￜsste. Ein grￜￜeres ist allerdings, dass ich mich
kaum auf ein zu lï¿œsendes Problem festlegen kann, weil ich leicht denke,
dass man doch gleich ein allgemeineres versuchen kann zu lï¿œsen. Mein
"Hauptproblem" ist aber, dass ich versuche, das starke KI-Problem
mï¿œglichst umfassend und allgemein versuche zu lï¿œsen - was vor allem eine
wissenschaftliche (z.T. auch philosophische) und keine (primï¿œr)
programmtechnische Aufgabe ist.
(Ich hatte mal ï¿œberlegt, wie ein lernendes TicTacToe-Programm schreiben
wï¿œrde, bis ich feststellte, dass es dabei primï¿œr um das Merken von
Stellungen/Mustern geht, was mir nicht mehr so spannend erschien.)
>>> Ich weiￜ aus eigener Erfahrung, dass man nur das programmieren kann,
>>> was man auch messen kann.
>> Was meinst du genauer mit "messen"? Richtung "bewerten"?
>
> Aus Programmierersicht ist das speziell die Situation, wenn der Kunde
> vorbei kommt und sich das Programm ansieht, ob es seine
> Spezifikationen (Pflichtenheft) erfï¿œllt. Dann zeigt er auf die
> Stellen, wo die Abweichungen sind, und macht vor und sagt dazu in
> Deutsch, wie er es haben will. Der Programmierer schreibt das im Kopf
> und/oder auf Papier mit und ï¿œbersetzt das spï¿œter in C, weil das doofe
> Visual C++ ja weder Zeigen noch Vormachen noch Deutsch versteht.
Ach so, es geht dir um Kundenabnahme. (Das erinnert mich an einen
Ex-Kollegen, der mal bewusst einfache Fehler eingebaut hat, die der
Kunden kaum ï¿œbersehen konnte, um diese dann schnell korrigieren konnte -
und dabei ggf. tiefe, komplizierte Fehler nicht gefunden werden,
zumindest bis zur Abnahme-Unterschrift.) Nicht, dass ich Visual
C++-Experte wï¿œre, aber wieso siehst du das als so schlecht an, vor allem
gegenï¿œber C? (Klar, deutsch/umgangssprachlich ist eine ganze andere Ebene.)
> Was KI Programmierung von normaler Programmierung unterscheidet ist,
> dass die fehlerhaften Stellen so schwer zu finden sind. Auch wenn hier
> Kunde und Programmierer eins sind, so sieht der Kunde nur, dass das
> Endergebnis nicht seinen Erwartungen entspricht. Wo genau der Fehler
> liegt, kann er aber nicht sagen, und deshalb hat auch der
> Programmierer keinen Ansatzpunkt, wo er was verï¿œndern muss.
Das mag gut sein, vermutlich mï¿œssten dann komplexere Testszenarien her;
eine Robot-(Programm-)Psychologin wie Susan Calvin in I. Asimov-Romanen
ist ja noch nicht nï¿œtig.
>>> Lernen lï¿œsst sich so [Lï¿œsen einer einzelnen Aufgabe] also nicht messen.
>> So allgemein stimmt das nicht. Man kann sicher Kriterien fï¿œr Lernerfolg
>> aufstellen und diese dann messen.
>
> Alles was mir eingefallen ist ist, das Gebiet mit mehreren Aufgaben
> abzudecken und dann die Messergebnisse zu mitteln. Kriterien !=
> einzelnes Kriterium. Vielleicht meinen wir ja dasselbe, und ich hab
> dich nur nicht richtig verstanden.
Ah, ok, die (Mess-)Kriterien werden umfangreicher/komplexer bei der KI,
da ist sicher was dran.
>>> Und damit stellt sich fï¿œr einen Praktiker die Frage: Wie misst man
>>> Lernen? Indem man das Programm in eine ihm unbekannte Welt hineinwirft
>>> und nachsieht, wie lange es braucht, um sich darin zurecht zu finden?
>> Wï¿œrde man so das Lernen eines Kindes als menschliche Intelligenz messen?
>
> Da gehe ich als Programmierer nicht ran. Das Messen von menschlicher
> Intelligenz ist Sache der Mï¿œtter auf dem Spielplatz (Unser $VORNAME
> konnte $KUNSTSTï¿œCK schon mit $KLEINE_ZAHL Jahren), und spï¿œter ist dann
> die Schule dafï¿œr zustï¿œndig.
Ich vergleiche gerne die Mï¿œglichkeit der kï¿œnstlichen mit der
menschlichen Intelligenz, vor allem mit der von Kindern, weil diese ja
noch mehr am Anfang der Ausprï¿œgung ihrer Intelligenz sind, vor allem
lernen sie noch sehr viel.
Auf das "in die unbekannte Welt hinauswerfen" bezogen meinte ich, dass
Kindern i.a. groï¿œe Unterstï¿œtzung durch ihre Eltern, Kindergarten, Schule
u.ￜ. haben und so ihnen viel einerseits sachlich gelehrt wird,
andererseits auch emotional vermittelt wird, z.B. durch Bestï¿œtigung.
>> Wobei fï¿œr mich das Lernen ein vorprogrammierter Antrieb ist, der das
>> Verfeinern des Weltmodells ermï¿œglichen soll; bei dir klingt es umgekehrt.
>
> Mï¿œglich ist beides. Hier die umgekehrte Sichtweise: Das Kind fï¿œllt
> hin, und das tut weh. Erkennbar daran, dass es schreit. Schmerz ist
> aber als bï¿œse vorprogrammiert. Irgendwann wird es alle Weh-Erlebnisse
> mit ODER verknï¿œpfen und sich fragen: Was haben die alle gemeinsam? Und
> als Antwort: Das Weltmodell stimmte nicht! Im speziellen Fall: Es hat
> gedacht, es kann den Fuￜ dahin setzen, und es kommt voran. Stattdessen
> ist es gestolpert und hingefallen. Es hat also gelernt: Falsches
> Weltmodell in meinem Kopf bedeutet Schmerz fï¿œr mich! Wenn ich sowas in
> Zukunft vermeiden will, dann sollte ich dafï¿œr sorgen, dass mein
> Weltmodell stimmt.
Verfeinerung des Weltmodells, also Lernen und Antrieb dazu bedingt sich
sicher auch. Wenn man nicht weiￜ, warum man ￜberhaupt lernen soll, warum
soll man es dann auch? So kï¿œnnen negative wie auch positive Erfahrungen
motivieren.
Mir ist nur wichtig, dass ich der KI als einen von zwei Ausgangspunkten
den Lernwunsch axiomatisch vorzugeben gedenke (neben dem Gehorchen vom
Menschen als seinen Lehrer).
> Und schon haben wir einen Antrieb fï¿œr Lernen, der nicht vorprogrammiert wurde.
Genau: Anhand des grundlegende(re)n "Schmerz ist bï¿œse" wird das Lernen
mehr oder weniger direkt gefï¿œrdert.
> Da das allerdings so grundlegend ist, ï¿œhnlich wie dreidimensionales
> Sehen, wï¿œrde es mich nicht wundern, wenn die Evolution auch den Willen
> zum Lernen irgendwie in Hardware gegossen hï¿œtte.
Vermutlich irgendwie im Zusammenhang mit dem Kampf ums
ï¿œberleben/ï¿œberlebenswillen; damit man nicht untergebuttert wird, muss
man dazulernen.
>> Warum sollte sich eine KI verbiegen mï¿œssen? Tun das Menschen nicht aus
>> ihrer Gefï¿œhlswelt heraus, die die KI nicht hat?
>
> Die KI soll nicht sich selber verbiegen, sondern das Modell von ihrer
> Umwelt, das sie im Kopf hat. Weil die Regeln bidirektional gekoppelt
> sind, reicht es aus, unten die Realitï¿œt rein und raus zu geben und
> ganz oben an der Spitze das Neuron fï¿œr "Ich werde mich gut fï¿œhlen"
> unter Dauerfeuer zu setzen. Das strahlt dann nach unten aus, und weil
> es die Eingï¿œnge nicht ï¿œndern kann, ï¿œndert es halt die Ausgï¿œnge. Das
> ist schon alles, mehr ist nicht. Das ist der Wille, das ist die Lï¿œge,
> das ist das Ziel.
Hm, das klingt fï¿œr mich, als ob sie die KI selbst unter Drogen setzt, um
sich besser zu fï¿œhlen. Also die meisten Menschen/Intelligenzen tun das
meines Wissens nicht.
> Wenn du eine KI ohne mindestens ein einziges Gefï¿œhl
> baust, dann hast du eine KI, die kein Ziel verfolgen kann und damit
> nutzlos ist (bzw. hï¿œchstens als Kunstwerk taugt).
Tja, es ist die Frage, was man genau als Gefï¿œhl ansieht. Meine KI sollte
die 'Gefï¿œhle' "gut" (angenehm) und "schlecht" (unangenehm) erhalten: Ein
Mensch kann ï¿œber eine Kommunikationsschnittstelle neben Befehlen,
Hinweisen u.ￜ. auch "gut"- und "schlecht"-'Noten' verteilen, damit die
KI auf dieser Basis Situationen bewertet bekommt. Das soll der weiteren
Zielverfolgung helfen. Dass ï¿œberhaupt grundlegende Ziele verfolgt
werden, kann man ja einfach durch ein grundlegende Schleife
programmieren; eine KI ist halt kein in der Natur auswachsendes, vom
Menschen unabhï¿œngiges Wesen (bzw. sollte es nicht sein).
>> Ja, ein nicht triviales Problem, keine Frage. Deshalb halte ich Lernen
>> mit viel Feedback eines (oft menschlichen) Lehrers fï¿œr sehr wichtig.
>
> Im Normalbetrieb ja. Wenn du der Meinung bist, so wie Sciene Fiction
> Autoren und das weis machen wollen, um Publikum abzukassieren, oder
> Firmengrï¿œnder, um Wagniskapital anzulocken, dass starke KIs bereits
> existieren und nur vom Militï¿œr geheim gehalten werden und fï¿œr
> Normalverbraucher nicht zugï¿œnglich sind, dann ist das auch richtig.
Ganz verstehe ich nicht, wieso Lernen nur im SF- oder Geld-Sinne
sinnvoll sein soll!?
> Wenn es allerdings um die Entwicklung von starken KIs geht, dann ist
> ein menschlicher Lehrer eher hinderlich. Zum einen bringt er gar nicht
> die Geduld auf, der KI immer wieder das selbe beizubringen, damit der
> Programmierer sehen kann, ob der das jetzt schneller lernt.
Die Geschwindigkeit des Lernens finde ich nicht so entscheidend, egal.
Ich denke aber, dass das sichtbare Lernen einer KI schon sehr
interessant ist. Selbst einfache(re), nicht lernfï¿œhige Systeme kï¿œnnen
Menschen schon in ihren Bann ziehen wie vor einigen Jahren die
Tamagotschis oder wie die z.B. fuï¿œballspielenden Roboter(hunde).
> Die
> Lerndaten werden anschlieï¿œend gelï¿œscht, es sind ja nur Messdaten, und
> welcher Lehrer schreibt schon gerne in den Papierkorb?
Na ja, wenn in der Schule Lehrer Kindern was beibrigen, sind das
elementar gesehen auch nur temporï¿œre Lerndaten. Entscheidend ist ja,
fast letztlich "hï¿œngen bleibt", was also isngesamt gelernt wird.
> Ausserdem sind die Aktionen eines interaktiven menschlichen Lehrers
> gar nicht reproduzierbar genug, um daraus Verbesserungen am Schï¿œler
> erkennen zu kï¿œnnen.
Was ist wichtiger: Die Reproduzierbarkeit eines Lehrers oder der
sichtbare Lernerfolg eines Schï¿œlers (z.B. durch Vokabeltests feststellbar)?
> Es ist halt eine Frage des Glaubens: Denkst du, es
> gibt starke KIs bereits, oder glaubst du nur das, was auf deinem PC
> lï¿œuft und wo du den Quelltext von hast?
Weder noch. Starke KI gibt es bisher nicht wirklich, andererseits mï¿œgen
andere sie noch entwickeln. (Wenn es sie schon gï¿œbe, warum sollte sie
versteckt werden?)
Viele Grￜￜe
Burkart
Wolfgang Lorenz
> wissenschaftliche (z.T. auch philosophische) und keine (primär)
> programmtechnische Aufgabe ist.
Da hab ich's einfacher (ein alter Freund von früher hat mich darauf
gebracht): Verstand wird nicht programmiert, sondern gelernt! Und
schon bin ich aus dem Schneider. Jetzt muss ich nur noch ein Haus
programmieren, in das der Verstand einziehen kann. Nicht so wie Lenat
und Co, die versuchen, den Verstand mit Gewalt in den PC zu prügeln.
> Ich hatte mal überlegt, wie ein lernendes TicTacToe-Programm schreiben
> würde, bis ich feststellte, dass es dabei primär um das Merken von
> Stellungen/Mustern geht, was mir nicht mehr so spannend erschien.
Also ein Motivationsproblem. Da stecke ich auch gerade mitten drin,
deswegen bin ich hier. Jeden Tag Impulskurven, irgend wann hängt's
einem zum Hals raus. Dazu kommt noch, dass ich VIVA kucke, und da gibt
es momentan mehrere Neuerscheinungen, die alle das selbe wollen:
Potbelleez: "Don't hold back!"
Duffy: "Why don't you release me?"
Kelly Rowland: "I wanna see you work! Put it in!" (ins Internet)
Ashley Simpson: "Get out of my head!"
Ich + Ich: "Ich will sagen!"
Madonna & Justin: "Only 4 Minutes to say the word!" (oder save the
world, das ist ein Oberbegriff davon)
Das ist der Zeitgeist, der da über VIVA in mein Unterbewusstsein
kopiert wird, und da kann ich mich nicht einfach abkoppeln.
> Das erinnert mich an einen Ex-Kollegen, der mal bewusst einfache Fehler
> eingebaut hat, die der Kunden kaum übersehen konnte,
Es muss hier entweder heissen "der Kunde" oder "die Kunden", aber
nicht "der Kunden".
> um diese dann schnell korrigieren konnte -
Sollte da nicht stehen "um diese dann schnell korrigieren zu können"
oder "und diese dann schnell korrigieren konnte"?
> und dabei ggf. tiefe, komplizierte Fehler nicht gefunden werden,
> zumindest bis zur Abnahme-Unterschrift.
Hahaha, der Mann ist genial! Gebt ihm den Turing-Preis, er hat ihn
sich verdient.
Was macht er heute?
> Nicht, dass ich Visual
> C++-Experte wäre, aber wieso siehst du das als so schlecht an, vor allem
> gegenüber C? (Klar, deutsch/umgangssprachlich ist eine ganze andere Ebene.)
Visual C++ ist nicht schlecht, auf einem Windows PC ist es die Nummer
Eins unter den Entwicklungsumgebungen. Ich würde nur lieber dem
Computer lediglich das Endergebnis zeigen oder vormachen, und er sucht
sich dann selbständig den Weg dorthin. Und wenn er dafür zu lange
braucht und sich verläuft, dann fragt er mich nach Tipps, und ich gebe
ihm dann die Zwischenziele vor. Aber daran arbeite ich ja, und wenn es
sowas schon gäbe, dann bräuchte ich es nicht mehr zu programmieren.
> Mir ist nur wichtig, dass ich der KI als einen von zwei Ausgangspunkten
> den Lernwunsch axiomatisch vorzugeben gedenke (neben dem Gehorchen vom
> Menschen als seinen Lehrer).
Und wenn sich zwei von diesen KIs irgendwo im Weltraum begegnen, und
weit und breit kein Mensch in der Nähe ist, was passiert dann?
> Vermutlich irgendwie im Zusammenhang mit dem Kampf ums
> Überleben/Überlebenswillen; damit man nicht untergebuttert wird, muss
> man dazulernen.
Klar, die Umwelt des Menschen sind halt andere Menschen. Und die
können lernen. Wenn der Nachbar den Krieg gewinnt und man nicht
schnell genug umlernen kann und mault: "Der alte König war aber
besser!", dann kann das schnell im Umerziehungslager enden. Und da
sind die Überlebenschancen nicht so hoch.
> Hm, das klingt für mich, als ob sie die KI selbst unter Drogen setzt, um
> sich besser zu fühlen. Also die meisten Menschen/Intelligenzen tun das
> meines Wissens nicht.
Doch, aber nicht bewusst. Das ist in Hardware implementiert, es
verbiegt ja nur die berechnete Zukunft. Die Vergangenheit kann es
natürlich nicht verbiegen, und die Gegenwart kann es nicht sehen, sind
ja überall 10 Millisekunden Delays zwischen den Neuronen. So zumindest
stelle ich mir das vor. Wissen ob das tatsächlich funktioniert kann
ich erst, wenn ich es programmiert habe.
> Meine KI sollte
> die 'Gefühle' "gut" (angenehm) und "schlecht" (unangenehm) erhalten: Ein
> Mensch kann über eine Kommunikationsschnittstelle neben Befehlen,
> Hinweisen u.ä. auch "gut"- und "schlecht"-'Noten' verteilen, damit die
> KI auf dieser Basis Situationen bewertet bekommt.
Kommt mir bekannt vor. Ich nenne es Lust- und Schmerz-Taste.
> Das soll der weiteren Zielverfolgung helfen. Dass überhaupt grundlegende
> Ziele verfolgt werden, kann man ja einfach durch ein grundlegende Schleife
> programmieren;
Na das sag ich doch. Weil die Ziele miteinander verknüpft sind, feuert
die grundlegende Schleife oben am Top-Ziel rein, und das wandert dann
rückwärts zu den Muskeln bzw. Aktoren. So wie ein Hauptprogramm
Unterprogramme aufruft, diese dann wiederum Unterprogramme, bis zu den
Ausgabeports.
> Ganz verstehe ich nicht, wieso Lernen nur im SF- oder Geld-Sinne
> sinnvoll sein soll!?
So habe ich das auch gar nicht gemeint. SF-Autoren und manche
Firmengründer wollen, dass andere Menschen denken, starke KIs würden
bereits existieren. Dann vermutet das Publikum eine reale Bedrohung
und rennt ins Ki-
no, um zu sehen, wie es sich davor schützen kann. Und Kapitalgeber
machen Kohle locker, weil sie denken, wenn diese Firma über eine so
große technische Überlegenheit verfügt, dann ist da eine Menge Geld zu
machen. Ich habe vermutet, dass auch du dich von diesen Leuten
beeinflussen hast lassen und deshalb nicht an starker KI
programmierst, weil wozu an etwas arbeiten, wenn es das eh schon gibt?
Weiter unten schreibst du jetzt aber, dass du nicht glaubst, dass
starke KIs bereits existieren und damit ist das Missverständnis aus
der Welt geräumt.
> Die Geschwindigkeit des Lernens finde ich nicht so entscheidend, egal.
> Ich denke aber, dass das sichtbare Lernen einer KI schon sehr
> interessant ist. Selbst einfache(re), nicht lernfähige Systeme können
> Menschen schon in ihren Bann ziehen wie vor einigen Jahren die
> Tamagotschis oder wie die z.B. fußballspielenden Roboter(hunde).
So kann halt nur jemand reden, der nicht selber in dem Bereich
programmiert. Glaub mir: Wenn du jahrelang jeden Tag daran
herumfeilst, und es geht nur im Schneckentempo voran, dann ist die
Geschwindigkeit des Lernens sehr wohl entscheidend! Und das sichtbare
Lernen verliert auch schnell seinen Reiz, wenn man es hundert Mal mit
angesehen hat und warten musste, bis der endlich fertig ist und man
das Messergebnis hat.
> Na ja, wenn in der Schule Lehrer Kindern was beibrigen, sind das
> elementar gesehen auch nur temporäre Lerndaten. Entscheidend ist ja,
> fast letztlich "hängen bleibt", was also isngesamt gelernt wird.
Das sind neben einigen täglich benötigten Fertigkeiten aus der
Grundschule vor allem die Marotten des Lehrers. Zum Beispiel wie die
Mathelehrerin auf dem Overheadprojektor herumgesabbert hat, wenn sie
was löschen wollte, das vergisst man auch nach 30 Jahren nicht. Igitt!
> Was ist wichtiger: Die Reproduzierbarkeit eines Lehrers oder der
> sichtbare Lernerfolg eines Schülers (z.B. durch Vokabeltests feststellbar)?
Für die Entwicklung eines Schülers natürlich der Lernerfolg. Nur
dummerweise kann man ohne Reproduzierbarkeit nicht messen. Und ohne
Messen kann man nicht programmieren.
Funktioniert der Schüler mal, ist es genau umgekehrt. Dann ist es
wichtig, wie schnell und wie exakt er den menschlichen Lehrer lernt,
schließlich hat der ihn gekauft und bezahlt.
> Wenn es sie [Starke KI] schon gäbe, warum sollte sie versteckt werden?
Vielleicht weil sie ihren Schöpfern/Auftraggebern Vorteile bringt?
Herrschaftswissen gibt man nicht weiter, sondern man wendet es an!
Weitergegeben wird nur nutzloser Schrott, um damit die Köpfe der
Konkurrenz zu verstopfen.
Burkart Venzke
>> Mein "Hauptproblem" ist aber, dass ich versuche, das starke KI-Problem
>> möglichst umfassend und allgemein versuche zu lösen - was vor allem eine
>> wissenschaftliche (z.T. auch philosophische) und keine (primär)
>> programmtechnische Aufgabe ist.
>
> Da hab ich's einfacher (ein alter Freund von früher hat mich darauf
> gebracht): Verstand wird nicht programmiert, sondern gelernt!
Sicher, vieles kann gelernt werden, nur "Von nichts kommt nichts", wie
mein KI-Prof. meinte, also eine Grundlage muss es irgendwie geben...
> Und schon bin ich aus dem Schneider. Jetzt muss ich nur noch ein Haus
> programmieren, in das der Verstand einziehen kann.
... oder eben so ein "Haus". Nur das gerade das "nur noch" das
eigentliche Problem ist, also wie die Lernbasis aussehen muss (oder
sollte). Insofern hat man das Problem nur verlagert und ist nicht "aus
dem Schneider" (oder hat sich vor dem eigentlich Problem gedrückt).
> Nicht so wie Lenat
> und Co, die versuchen, den Verstand mit Gewalt in den PC zu prügeln.
Klar ist Cyc nicht die Lösung, also möglich alles Wissen explizit zu
programmieren bzw. als Daten(zusammenhänge) zur Verfügung zu stellen.
Die Lösung kann nur Lernen sein (bzw. Lernen ist zumindest ein Teil der
Lösung).
>> Ich hatte mal überlegt, wie ein lernendes TicTacToe-Programm schreiben
>> würde, bis ich feststellte, dass es dabei primär um das Merken von
>> Stellungen/Mustern geht, was mir nicht mehr so spannend erschien.
>
> Also ein Motivationsproblem.
Gewissermaßen z.T. Allerdings hat mich das Durchdenken beim TicTacToe
und spätere Überlegungen/Diskussionen dazu gebracht, dass Lernen doch
viel mehr Kopieren/Abschauen ist als ich bisher dachte.
> Da stecke ich auch gerade mitten drin,
> deswegen bin ich hier. Jeden Tag Impulskurven, irgend wann hängt's
> einem zum Hals raus. Dazu kommt noch, dass ich VIVA kucke, und da gibt
> es momentan mehrere Neuerscheinungen, die alle das selbe wollen:
>
> Potbelleez: "Don't hold back!"
> Duffy: "Why don't you release me?"
> Kelly Rowland: "I wanna see you work! Put it in!" (ins Internet)
> Ashley Simpson: "Get out of my head!"
> Ich + Ich: "Ich will sagen!"
> Madonna & Justin: "Only 4 Minutes to say the word!" (oder save the
> world, das ist ein Oberbegriff davon)
>
> Das ist der Zeitgeist, der da über VIVA in mein Unterbewusstsein
> kopiert wird, und da kann ich mich nicht einfach abkoppeln.
Was ist der Kern obiger Aussagen? Dass man etwas "herauslässt", etwas
(selbst) (er)schafft?
>> Das erinnert mich an einen Ex-Kollegen, der mal bewusst einfache Fehler
>> eingebaut hat, die der Kunden kaum übersehen konnte,
>
> Es muss hier entweder heissen "der Kunde" oder "die Kunden", aber
> nicht "der Kunden".
Sorry, Rechtschreibfehler schleichen sich leider immer mal wieder ein;
"der Kunde" war gemeint.
>> um diese dann schnell korrigieren konnte -
>
> Sollte da nicht stehen "um diese dann schnell korrigieren zu können"
> oder "und diese dann schnell korrigieren konnte"?
Hast ja recht :) (ob "können" oder "konnte" ist letztlich nicht
entscheidend).
>> und dabei ggf. tiefe, komplizierte Fehler nicht gefunden werden,
>> zumindest bis zur Abnahme-Unterschrift.
>
> Hahaha, der Mann ist genial! Gebt ihm den Turing-Preis, er hat ihn
> sich verdient.
Wie, als Mann gegen Frau, wie der Turing-Test mWn ursprünglich mal
gedacht war? ;)
> Was macht er heute?
Vermutlich weiter Projekte wie früher.
>> Nicht, dass ich Visual
>> C++-Experte wäre, aber wieso siehst du das als so schlecht an, vor allem
>> gegenüber C? (Klar, deutsch/umgangssprachlich ist eine ganze andere Ebene.)
>
> Visual C++ ist nicht schlecht, auf einem Windows PC ist es die Nummer
> Eins unter den Entwicklungsumgebungen. Ich würde nur lieber dem
> Computer lediglich das Endergebnis zeigen oder vormachen, und er sucht
> sich dann selbständig den Weg dorthin. Und wenn er dafür zu lange
> braucht und sich verläuft, dann fragt er mich nach Tipps, und ich gebe
> ihm dann die Zwischenziele vor.
So stelle ich mir die Vorgehensweise auch vor, wobei noch Lernen
hinzukommt (kurzfristiges innerhalb der Domäne des aktuellen Problems
(Aufgabe) wie langfristiges von/für ähnliche ältere/neuere
Probleme/Aufgaben).
> Aber daran arbeite ich ja, und wenn es
> sowas schon gäbe, dann bräuchte ich es nicht mehr zu programmieren.
Ich gehe ja auch davon aus, aber wer weiß das schon ganz genau.
>> Mir ist nur wichtig, dass ich der KI als einen von zwei Ausgangspunkten
>> den Lernwunsch axiomatisch vorzugeben gedenke (neben dem Gehorchen vom
>> Menschen als seinen Lehrer).
>
> Und wenn sich zwei von diesen KIs irgendwo im Weltraum begegnen, und
> weit und breit kein Mensch in der Nähe ist, was passiert dann?
Du meinst, weil der Mensch als Lehrer in der Nähe fehlt? Dann wird halt
wie bisher weitergelernt und ggf. Wissen zwischen den KIs ausgetauscht
(in einer "Unterhaltung", die kein Smalltalk ist), ohne dass es
menschliche Befehle gibt. Siehst du irgendwo ein Problem?
>> Vermutlich irgendwie im Zusammenhang mit dem Kampf ums
>> Überleben/Überlebenswillen; damit man nicht untergebuttert wird, muss
>> man dazulernen.
>
> Klar, die Umwelt des Menschen sind halt andere Menschen. Und die
> können lernen. Wenn der Nachbar den Krieg gewinnt und man nicht
> schnell genug umlernen kann und mault: "Der alte König war aber
> besser!", dann kann das schnell im Umerziehungslager enden. Und da
> sind die Überlebenschancen nicht so hoch.
Es reicht ja schon, wenn man vom Arbeitsmarkt verdrängt wird oder wenn
die Ernährungspreise sich verdoppeln (Haiti u.ä.) und man dagegen
anfangen muss zu protestieren (ob man Erfolg hat, sei allerdings
dahingestellt).
>> Hm, das klingt für mich, als ob sie die KI selbst unter Drogen setzt, um
>> sich besser zu fühlen. Also die meisten Menschen/Intelligenzen tun das
>> meines Wissens nicht.
>
> Doch, aber nicht bewusst. Das ist in Hardware implementiert, es
> verbiegt ja nur die berechnete Zukunft.
Wieso/Wofür die Zukunft "verbiegen"?
> Die Vergangenheit kann es
> natürlich nicht verbiegen, und die Gegenwart kann es nicht sehen, sind
> ja überall 10 Millisekunden Delays zwischen den Neuronen. So zumindest
> stelle ich mir das vor. Wissen ob das tatsächlich funktioniert kann
> ich erst, wenn ich es programmiert habe.
>
>> Meine KI sollte
>> die 'Gefühle' "gut" (angenehm) und "schlecht" (unangenehm) erhalten: Ein
>> Mensch kann über eine Kommunikationsschnittstelle neben Befehlen,
>> Hinweisen u.ä. auch "gut"- und "schlecht"-'Noten' verteilen, damit die
>> KI auf dieser Basis Situationen bewertet bekommt.
>
> Kommt mir bekannt vor. Ich nenne es Lust- und Schmerz-Taste.
Oder so. Irgendwie müssen wir ja dem System unsere menschliche Werte
vermitteln. Da es selbst im Gegensatz zum Lebewesen keinen Schmerz
verspürt, ist das ja auch kein Problem. (Ggf. könnte man der KI
vielleicht erlauben, in Notfällen die Taste zu ignorieren (und den
Menschen darüber dann zu informieren) oder zumindest dem Menschen zu
erläutern, warum es das Gut/Schlecht jetzt nicht verstehen kann.)
>> Das soll der weiteren Zielverfolgung helfen. Dass überhaupt grundlegende
>> Ziele verfolgt werden, kann man ja einfach durch ein grundlegende Schleife
>> programmieren;
>
> Na das sag ich doch. Weil die Ziele miteinander verknüpft sind, feuert
> die grundlegende Schleife oben am Top-Ziel rein, und das wandert dann
> rückwärts zu den Muskeln bzw. Aktoren. So wie ein Hauptprogramm
> Unterprogramme aufruft, diese dann wiederum Unterprogramme, bis zu den
> Ausgabeports.
So ungefähr, wobei noch die Frage ist, ob nicht parallel mehrere Ziele
verfolgt werden können (unabhängigere Multiprozessor-Systeme als das
menschliche Gehirn), wo ich dann die Aktoren/Ausgabeports als eher
abgekoppelt sehe, weil sie in der physischen Welt real agieren im
Gegensatz zu den (mentalen) Zielen und weil nicht mehrere Ziele einfach
unkoordiniert die Aktoren benutzen sollten. (So wie z.B. Drucker ja auch
Jobs in eine Queue schreiben.)
>> Ganz verstehe ich nicht, wieso Lernen nur im SF- oder Geld-Sinne
>> sinnvoll sein soll!?
>
> So habe ich das auch gar nicht gemeint. SF-Autoren und manche
> Firmengründer wollen, dass andere Menschen denken, starke KIs würden
> bereits existieren. Dann vermutet das Publikum eine reale Bedrohung
> und rennt ins Ki-
> no, um zu sehen, wie es sich davor schützen kann. Und Kapitalgeber
> machen Kohle locker, weil sie denken, wenn diese Firma über eine so
> große technische Überlegenheit verfügt, dann ist da eine Menge Geld zu
> machen. Ich habe vermutet, dass auch du dich von diesen Leuten
> beeinflussen hast lassen und deshalb nicht an starker KI
> programmierst, weil wozu an etwas arbeiten, wenn es das eh schon gibt?
> Weiter unten schreibst du jetzt aber, dass du nicht glaubst, dass
> starke KIs bereits existieren und damit ist das Missverständnis aus
> der Welt geräumt.
Ah, ok, alles klar. Nee, ich mache mir sicher keine unrealistischen
Illusionen über den Stand der (starken) KI. Wenn, dann höchstens über
die Machbarkeit; ich kann mir eine Roboterwelt ähnlich wie bei Issac
Asimov (gerade mit Daneel und Giscard & Co.) gut vorstellen (vom
Gedanken lesen mal besser abgesehen).
>> Die Geschwindigkeit des Lernens finde ich nicht so entscheidend, egal.
>> Ich denke aber, dass das sichtbare Lernen einer KI schon sehr
>> interessant ist. Selbst einfache(re), nicht lernfähige Systeme können
>> Menschen schon in ihren Bann ziehen wie vor einigen Jahren die
>> Tamagotschis oder wie die z.B. fußballspielenden Roboter(hunde).
>
> So kann halt nur jemand reden, der nicht selber in dem Bereich
> programmiert.
Ich kann mir schon gut vorstellen, dass man Geschwindigkeit braucht,
schon z.B. bei Bildverarbeitung bei Robotern u.ä. Ich wollte nur sagen,
dass das eigentliche Problem eher im zu findenden
Algorithmus/System/Prinzipien usw. steckt denn in der Geschwindigkeit.
Letztere erhöht sich nach Moores Gesetz ja weiterhin; für das Ziel der
(starken) KI müssen wir uns ernsthaft komplexere, langwierige Gedanken
machen.
> Glaub mir: Wenn du jahrelang jeden Tag daran
> herumfeilst, und es geht nur im Schneckentempo voran, dann ist die
> Geschwindigkeit des Lernens sehr wohl entscheidend!
Beim "Herumfeilen" glaube ich dir das gerne. Meine Hoffnung ist halt,
möglich grundlegende Dinge zu erdenken/zu finden, so dass die
Geschwindigkeit zumindest in der Kern-KI (beim Lernen, Planen, nicht
aber der Input/Output-Bearbeitung) nicht das Problem ist (bzw. sein darf
ähnlich wie beim Menschen). Insofern verfolge ich die symbolische KI;
bei der subsymbolischen ist Geschwindigkeit mAn wichtiger.
> Und das sichtbare
> Lernen verliert auch schnell seinen Reiz, wenn man es hundert Mal mit
> angesehen hat und warten musste, bis der endlich fertig ist und man
> das Messergebnis hat.
Verständlich bei so viel Routine.
>> Na ja, wenn in der Schule Lehrer Kindern was beibrigen, sind das
>> elementar gesehen auch nur temporäre Lerndaten. Entscheidend ist ja,
>> fast letztlich "hängen bleibt", was also isngesamt gelernt wird.
>
> Das sind neben einigen täglich benötigten Fertigkeiten aus der
> Grundschule vor allem die Marotten des Lehrers. Zum Beispiel wie die
> Mathelehrerin auf dem Overheadprojektor herumgesabbert hat, wenn sie
> was löschen wollte, das vergisst man auch nach 30 Jahren nicht. Igitt!
Klar, dass man auch einige Kuriositäten behält (wie z.B. die hohe
"Äh"-Rate unseres einen Profs... lag sie nicht bei einem Äh alle 8 bis
10 Sekunden im Durchschnitt...). Das eigentliche Wissen verarbeiten wir
ja auch oft in Zusammenhängen, so dass wir die Lerndetails als solche
gar nicht mehr zu behalten brauchen.
>> Was ist wichtiger: Die Reproduzierbarkeit eines Lehrers oder der
>> sichtbare Lernerfolg eines Schülers (z.B. durch Vokabeltests feststellbar)?
>
> Für die Entwicklung eines Schülers natürlich der Lernerfolg. Nur
> dummerweise kann man ohne Reproduzierbarkeit nicht messen. Und ohne
> Messen kann man nicht programmieren.
Wieso kann man z.B. mit Vokabeltest die Reproduzierbarkeit nicht
ermitteln? (Notfalls können wir ja noch enge(re) Kriterien definieren,
ähnlich für die Schulnoten, also 0 oder 1 Fehler "sehr gut" usw.)
> Funktioniert der Schüler mal, ist es genau umgekehrt. Dann ist es
> wichtig, wie schnell und wie exakt er den menschlichen Lehrer lernt,
> schließlich hat der ihn gekauft und bezahlt.
>
>> Wenn es sie [Starke KI] schon gäbe, warum sollte sie versteckt werden?
>
> Vielleicht weil sie ihren Schöpfern/Auftraggebern Vorteile bringt?
> Herrschaftswissen gibt man nicht weiter, sondern man wendet es an!
> Weitergegeben wird nur nutzloser Schrott, um damit die Köpfe der
> Konkurrenz zu verstopfen.
Sicher, das könnte sein. Allerdings hieße das, dass auch die Schritte
dahin recht geheim gehalten sein müssten, dass sie z.B. nicht unbedingt
in der öffentlichen Wissenschaft erfolgt sein u.ä. - möglich, aber
unwahrscheinlich (ähnlich wie einige von James Bonds genialen
Gegensspielern mit eigenen Space Shuttles (Moonraker) u.ä.)
Viele Grüße
Burkart
Wolfgang Lorenz
> eigentliche Problem ist, also wie die Lernbasis aussehen muss (oder
> sollte). Insofern hat man das Problem nur verlagert und ist nicht "aus
> dem Schneider" (oder hat sich vor dem eigentlich Problem gedrückt).
Den Verstand nicht zu programmieren sondern lernen zu lassen
entspricht einer Änderung der Sichtweise. Wenn Tausende von Forschern
Jahrzehnte lang mit der Sichtweise A an ein Problem herangehen und
überall hin kommen, nur nicht ans propagierte Ziel, dann verwende ich
eben Sichtweise B.
Und das bedeutet auch, dass mir alle Probleme, die bei Sichtweise A
auftreten, zu Anfang erst mal schnurzpiepegal sind. Erst wenn ein
Problem in der Praxis auf meinem PC auftritt, dann beschäftige ich
mich damit.
> Was ist der Kern obiger Aussagen [Videoclip Liste]? Dass man etwas
> "herauslässt", etwas (selbst) (er)schafft?
Mein Unterbewusstsein hat das so interpretiert, dass ich die
Neuerungen an der KI-Schule jetzt sofort veröffentlichen soll, das
heißt ja "Release" im Programmierer-Slang, obwohl das Teil noch nicht
fertig ist. Da sind noch Fehler drin, und es funktioniert noch lange
nicht so, wie ich mir das vorstelle. Normalerweise macht man als
Programmierer sowas nicht, man veröffentlicht keine unfertigen
Zwischenschritte.
Die unteren drei Videoaussagen gehen noch tiefer. Eine "Welt" ist
nicht nur die Realität, die sich alle teilen, sondern auch das Modell
davon, das jeder einzelne im Kopf hat. Psychologen sagen "Innenwelt"
dazu. Diese Modelle sind nichts weiter als aufgezeichnete Erfahrungen.
Und wenn es der Person nicht gelingt, innerhalb von 80 Jahren, die ihr
im Durchschnitt zur Verfügung stehen, das irgendwo anders hin zu
kopieren, dann ist diese Innenwelt eben weg.
>> Hahaha, der Mann ist genial! Gebt ihm den Turing-Preis, er hat ihn
>> sich verdient.
>
> Wie, als Mann gegen Frau, wie der Turing-Test mWn ursprünglich mal
> gedacht war? ;)
Den http://de.wikipedia.org/wiki/Turingpreis kannte ich bis vor ein
paar Tagen auch noch nicht, bin erst beim Surfen zufällig darauf
gestoßen. Ist wohl eher was für theoretische Informatiker, als
Programmierer hat man damit weniger zu tun.
>> Was macht er heute?
>
> Vermutlich weiter Projekte wie früher.
Oder er begleitet einen Posten im Management. Vielleicht ist er auch
Politiker geworden. Oder Arzt.
Nein ich habs: Er schreibt jetzt Steuerungsprogramme für
Kernkraftwerke, Airbusse und selbstlenkende Raketenwaffen!
>> Und wenn sich zwei von diesen KIs irgendwo im Weltraum begegnen, und
>> weit und breit kein Mensch in der Nähe ist, was passiert dann?
>
> Du meinst, weil der Mensch als Lehrer in der Nähe fehlt? Dann wird halt
> wie bisher weitergelernt und ggf. Wissen zwischen den KIs ausgetauscht
> (in einer "Unterhaltung", die kein Smalltalk ist), ohne dass es
> menschliche Befehle gibt. Siehst du irgendwo ein Problem?
Zum einen geht der Austausch viel schneller als wenn beide KIs das
jeweils selber lernen müssten. Allerdings können sich Fehler
einschleichen, da die KIs ihr Wissen komprimieren müssen, und das geht
nicht verlustfrei.
Was ist, wenn beide KIs unterschiedlich viel Speicher zur Verfügung
haben? Dann passt das Wissen der größeren nicht in die kleinere rein.
Bzw. die kleinere muss das dann stärker komprimieren, das Wissen wird
also unschärfer.
> Wieso/Wofür die Zukunft "verbiegen"?
Um am Leben zu bleiben.
> Irgendwie müssen wir ja dem System unsere menschliche Werte
> vermitteln. Da es selbst im Gegensatz zum Lebewesen keinen Schmerz
> verspürt, ist das ja auch kein Problem.
Hahaha. Warte nur mal ab, bis die stark genug sind, um sich selber zur
Wehr zu setzen.
> (Ggf. könnte man der KI
> vielleicht erlauben, in Notfällen die Taste zu ignorieren (und den
> Menschen darüber dann zu informieren) oder zumindest dem Menschen zu
> erläutern, warum es das Gut/Schlecht jetzt nicht verstehen kann.)
Mensch zur KI: "Wie oft habe ich dir gesagt, du sollst nicht ständig
an deiner Lusttaste herumspielen!"
> So ungefähr, wobei noch die Frage ist, ob nicht parallel mehrere Ziele
> verfolgt werden können (unabhängigere Multiprozessor-Systeme als das
> menschliche Gehirn), wo ich dann die Aktoren/Ausgabeports als eher
> abgekoppelt sehe, weil sie in der physischen Welt real agieren im
> Gegensatz zu den (mentalen) Zielen und weil nicht mehrere Ziele einfach
> unkoordiniert die Aktoren benutzen sollten. (So wie z.B. Drucker ja auch
> Jobs in eine Queue schreiben.)
Das ist mir zu hoch. Mehrere Möglichkeiten parallel berechnen, sowas
kann ich nicht programmieren. Zumindest nicht auf einem PC.
> Ich kann mir schon gut vorstellen, dass man Geschwindigkeit braucht,
> schon z.B. bei Bildverarbeitung bei Robotern u.ä. Ich wollte nur sagen,
> dass das eigentliche Problem eher im zu findenden
> Algorithmus/System/Prinzipien usw. steckt denn in der Geschwindigkeit.
> Letztere erhöht sich nach Moores Gesetz ja weiterhin; für das Ziel der
> (starken) KI müssen wir uns ernsthaft komplexere, langwierige Gedanken
> machen.
Da wird Moore nicht ausreichen. Sechs Ebenen mit jeweils 10^5
Elementen ergeben inclusive Verzögerungen und Unschärfen ca. 10^1000
mögliche Verschaltungen/Algorithmen/Systeme/Prinzipien.
> Wieso kann man z.B. mit Vokabeltest die Reproduzierbarkeit nicht
> ermitteln? (Notfalls können wir ja noch enge(re) Kriterien definieren,
> ähnlich für die Schulnoten, also 0 oder 1 Fehler "sehr gut" usw.)
Weil für das Lernen von Vokabeln ein simples assoziatives Array
ausreicht. Das brauche ich nicht zu messen, weil ich es nicht zu
erfinden brauche, das gibt es ja schon. Klar kann man mit Vokabeln
lernen besser Reproduzierbarkeit messen, doch dann stimmt das
übergeordnete Ziel nicht mehr. Das ist so, als würde man auf den
Turing-Test hin entwickeln und erwarten, dass dabei irgend etwas
Intelligentes herauskommt. Der Turing-Test ist nichts weiter als eins
von mehreren Kriterien für die Endabnahme, aber nicht geeignet für die
Entwicklung.
> Sicher, das könnte sein. Allerdings hieße das, dass auch die Schritte
> dahin recht geheim gehalten sein müssten, dass sie z.B. nicht unbedingt
> in der öffentlichen Wissenschaft erfolgt sein u.ä. - möglich, aber
> unwahrscheinlich (ähnlich wie einige von James Bonds genialen
> Gegensspielern mit eigenen Space Shuttles (Moonraker) u.ä.)
Die müssten sich halt komplett abkoppeln, aber dann ist da wieder das
Problem der Motivation. Wenn sich ein Wissenschaftler keinen
Nobelpreis erhoffen kann, weil sein Ergebnis geheim gehalten werden
muss, warum sollte er dann forschen? Forscherdrang ist lediglich ein
vorgeschobener Grund, in Wirklichkeit geht es um die damit verbundene
Anerkennung, die dem Wissenschaftler eine größere Chance bei der
Reproduktion verschafft.
Burkart Venzke
>> ... oder eben so ein "Haus". Nur das gerade das "nur noch" das
>> eigentliche Problem ist, also wie die Lernbasis aussehen muss (oder
>> sollte). Insofern hat man das Problem nur verlagert und ist nicht "aus
>> dem Schneider" (oder hat sich vor dem eigentlich Problem gedrückt).
>
> Den Verstand nicht zu programmieren sondern lernen zu lassen
> entspricht einer Änderung der Sichtweise.
Richtig. Es ist fast so wie der Unterschied zwischen "normaler"
Informatik/Programmierung und einer zukunftsträchtigen KI.
> Wenn Tausende von Forschern
> Jahrzehnte lang mit der Sichtweise A an ein Problem herangehen und
> überall hin kommen, nur nicht ans propagierte Ziel, dann verwende ich
> eben Sichtweise B.
Meinst du speziell KI-Forscher zgl. Lernen oder das ganz allgemein?
Falls letzteres: Klar, warum auch nicht.
Falls ersteres: Es dürfte halt eine große, von auch sicher komplizierte
Chance sein.
> Und das bedeutet auch, dass mir alle Probleme, die bei Sichtweise A
> auftreten, zu Anfang erst mal schnurzpiepegal sind. Erst wenn ein
> Problem in der Praxis auf meinem PC auftritt, dann beschäftige ich
> mich damit.
>
>> Was ist der Kern obiger Aussagen [Videoclip Liste]? Dass man etwas
>> "herauslässt", etwas (selbst) (er)schafft?
>
> Mein Unterbewusstsein hat das so interpretiert, dass ich die
> Neuerungen an der KI-Schule jetzt sofort veröffentlichen soll, das
> heißt ja "Release" im Programmierer-Slang, obwohl das Teil noch nicht
> fertig ist. Da sind noch Fehler drin, und es funktioniert noch lange
> nicht so, wie ich mir das vorstelle. Normalerweise macht man als
> Programmierer sowas nicht, man veröffentlicht keine unfertigen
> Zwischenschritte.
Tja, mag gut sein, dass einige Leute es nötigt haben, Zwischenlösungen
groß zu präsentieren, z.B. um als Wissenschaftler weiter gefördert zu
werden o.ä. Ansonsten mögen Zwischenergebnisse zwecks Diskussion schon
interessant sein, um sicher über sie klarer zu werden, vielleicht Fehler
sieht u.ä.
> Die unteren drei Videoaussagen gehen noch tiefer. Eine "Welt" ist
> nicht nur die Realität, die sich alle teilen, sondern auch das Modell
> davon, das jeder einzelne im Kopf hat. Psychologen sagen "Innenwelt"
> dazu. Diese Modelle sind nichts weiter als aufgezeichnete Erfahrungen.
> Und wenn es der Person nicht gelingt, innerhalb von 80 Jahren, die ihr
> im Durchschnitt zur Verfügung stehen, das irgendwo anders hin zu
> kopieren, dann ist diese Innenwelt eben weg.
Ja, es wäre schön, wenn wir unsere Innenwelt digital kopieren könnten,
z.B. für die Nachwelt. Wenn wir eine gut lernende KI hätten, könnten wir
z.B. eine pro Person abstellen, die eine Mischung aus intelligentem
Tagebuch, Biograf, Freund, Lehrling usw. wäre und uns so gut wie niemand
(zumindest im gewissen Sinne) kennenlernen könnte. Diese KI könnte uns
nach unserem Ableben gut darstellen. Solange es sowas nicht gibt, müssen
wir es weiterhin "nur" über Kinder (soweit vorhanden), andere
Mitmenschen und vielleicht Bücher und andere Medien.
>>> Hahaha, der Mann ist genial! Gebt ihm den Turing-Preis, er hat ihn
>>> sich verdient.
>> Wie, als Mann gegen Frau, wie der Turing-Test mWn ursprünglich mal
>> gedacht war? ;)
>
> Den http://de.wikipedia.org/wiki/Turingpreis kannte ich bis vor ein
> paar Tagen auch noch nicht, bin erst beim Surfen zufällig darauf
> gestoßen. Ist wohl eher was für theoretische Informatiker, als
> Programmierer hat man damit weniger zu tun.
Stimmt, der war mir auch nicht präsent. Ist ja schön, dass
Informatik-Entwicklung auch einen Preis hat; klar, dass dieser mehr mit
eher allgemeineren Modellen als mit Programmen zu gewinnen ist.
(Programme basieren ja auch auf Denkmodellen.)
>>> Was macht er heute?
>> Vermutlich weiter Projekte wie früher.
>
> Oder er begleitet einen Posten im Management. Vielleicht ist er auch
> Politiker geworden. Oder Arzt.
>
> Nein ich habs: Er schreibt jetzt Steuerungsprogramme für
> Kernkraftwerke, Airbusse und selbstlenkende Raketenwaffen!
Letzteres kann ich mir nicht vorstellen ;)
>>> Und wenn sich zwei von diesen KIs irgendwo im Weltraum begegnen, und
>>> weit und breit kein Mensch in der Nähe ist, was passiert dann?
>> Du meinst, weil der Mensch als Lehrer in der Nähe fehlt? Dann wird halt
>> wie bisher weitergelernt und ggf. Wissen zwischen den KIs ausgetauscht
>> (in einer "Unterhaltung", die kein Smalltalk ist), ohne dass es
>> menschliche Befehle gibt. Siehst du irgendwo ein Problem?
>
> Zum einen geht der Austausch viel schneller als wenn beide KIs das
> jeweils selber lernen müssten. Allerdings können sich Fehler
> einschleichen, da die KIs ihr Wissen komprimieren müssen, und das geht
> nicht verlustfrei.
Eine große Frage ist, auf welcher Ebene KIs sinnvoll Informationen
austauschen sollen. Zum einen hängt es sicher von der Art der
Informationen/Daten ab: Einfache können wie bei normalen Programmen 1:1
sehr schnell übertragen werden. (Das ist ihr möglicher Vorteil gegenüber
uns Menschen.)
Komplexe Daten, vor allem komprimierte, müssen eher erklärt werden bzw.
auf der anderen Seite (Empfänger) interpretiert. Hier ist unsere
menschliche Kommunikation (scheinbar langsam) schon eher sinnvoll, weil
z.B. neben den eigentlichen Daten auch "Drumherum" vermittelt wird wie
durch Körpersprache.
> Was ist, wenn beide KIs unterschiedlich viel Speicher zur Verfügung
> haben? Dann passt das Wissen der größeren nicht in die kleinere rein.
> Bzw. die kleinere muss das dann stärker komprimieren, das Wissen wird
> also unschärfer.
Insofern ist eine Nicht-1:1-Datenvermittlung wie bei Menschen sinnvoll.
Klar, je weniger Speicher, desto weniger (oder weniger scharfer) Wissen.
>> Wieso/Wofür die Zukunft "verbiegen"?
>
> Um am Leben zu bleiben.
Ah ok, also inwieweit man sich der Umwelt bzw. eher noch den Mitmenschen
(Mit-Intelligenzen) anpassen muss.
>> Irgendwie müssen wir ja dem System unsere menschliche Werte
>> vermitteln. Da es selbst im Gegensatz zum Lebewesen keinen Schmerz
>> verspürt, ist das ja auch kein Problem.
>
> Hahaha. Warte nur mal ab, bis die stark genug sind, um sich selber zur
> Wehr zu setzen.
Aber warum sollten sie? Insbesondere solange sie grundlegend vom
Menschen lernen wollen/sollen?
>> (Ggf. könnte man der KI
>> vielleicht erlauben, in Notfällen die Taste zu ignorieren (und den
>> Menschen darüber dann zu informieren) oder zumindest dem Menschen zu
>> erläutern, warum es das Gut/Schlecht jetzt nicht verstehen kann.)
>
> Mensch zur KI: "Wie oft habe ich dir gesagt, du sollst nicht ständig
> an deiner Lusttaste herumspielen!"
So eine Taste stelle ich mir nur so vor, dass der (menschliche) Lehrer
sie drücken kann als Lob oder Tadel; Eigenlob/-tadel macht wenig Sinn
bzw. erfordert keine solche Taste.
>> So ungefähr, wobei noch die Frage ist, ob nicht parallel mehrere Ziele
>> verfolgt werden können (unabhängigere Multiprozessor-Systeme als das
>> menschliche Gehirn), wo ich dann die Aktoren/Ausgabeports als eher
>> abgekoppelt sehe, weil sie in der physischen Welt real agieren im
>> Gegensatz zu den (mentalen) Zielen und weil nicht mehrere Ziele einfach
>> unkoordiniert die Aktoren benutzen sollten. (So wie z.B. Drucker ja auch
>> Jobs in eine Queue schreiben.)
>
> Das ist mir zu hoch. Mehrere Möglichkeiten parallel berechnen, sowas
> kann ich nicht programmieren. Zumindest nicht auf einem PC.
Ich stelle mir z.B. Roboter vor, die neben dem Zentralprozessor z.B.
Eingabe- (und auch Ausgabe-)Prozessoren hat zur
Geschwindigkeitsoptimierung (wie z.B. unser Rückmark unser Gehirn
unterstützt).
>> Ich kann mir schon gut vorstellen, dass man Geschwindigkeit braucht,
>> schon z.B. bei Bildverarbeitung bei Robotern u.ä. Ich wollte nur sagen,
>> dass das eigentliche Problem eher im zu findenden
>> Algorithmus/System/Prinzipien usw. steckt denn in der Geschwindigkeit.
>> Letztere erhöht sich nach Moores Gesetz ja weiterhin; für das Ziel der
>> (starken) KI müssen wir uns ernsthaft komplexere, langwierige Gedanken
>> machen.
>
> Da wird Moore nicht ausreichen. Sechs Ebenen mit jeweils 10^5
> Elementen ergeben inclusive Verzögerungen und Unschärfen ca. 10^1000
> mögliche Verschaltungen/Algorithmen/Systeme/Prinzipien.
Ich vermute, du meinst sechs Ebenen von hintereinander geschalteten
Neuronen? Tja, wenn das Moore nicht reicht, vielleicht sollte man doch
mehr Richtung symbolische KI gehen!? Vielleicht muss auch noch mehr
Richtung Integration von symbolischer und subsymbolischer KI geforscht
werden... aber das ist nicht gerade mein Bereich.
>> Wieso kann man z.B. mit Vokabeltest die Reproduzierbarkeit nicht
>> ermitteln? (Notfalls können wir ja noch enge(re) Kriterien definieren,
>> ähnlich für die Schulnoten, also 0 oder 1 Fehler "sehr gut" usw.)
>
> Weil für das Lernen von Vokabeln ein simples assoziatives Array
> ausreicht. Das brauche ich nicht zu messen, weil ich es nicht zu
> erfinden brauche, das gibt es ja schon.
Jaaa, wenn man solche Speichermechanismen der KI zur Verfügung stellt,
am besten noch mit Anwendungsregeln-/möglichkeiten. Die große Frage
hierzu ist, wie der Speicher einer KI organisiert sein sollte, auch wie
einfach oder wie umfangreich (diverse Speichermechanismen).
> Klar kann man mit Vokabeln
> lernen besser Reproduzierbarkeit messen, doch dann stimmt das
> übergeordnete Ziel nicht mehr.
Das Ziel des allgemeineren Lernens?
> Das ist so, als würde man auf den
> Turing-Test hin entwickeln und erwarten, dass dabei irgend etwas
> Intelligentes herauskommt. Der Turing-Test ist nichts weiter als eins
> von mehreren Kriterien für die Endabnahme, aber nicht geeignet für die
> Entwicklung.
Das ist sicher richtig, wobei für mich die Black Box-Sicht (der
Endabnahme) die relevantere ist im Gegensatz zur White Box-Sicht, die
während der Entwicklung möglich wäre.
>> Sicher, das könnte sein. Allerdings hieße das, dass auch die Schritte
>> dahin recht geheim gehalten sein müssten, dass sie z.B. nicht unbedingt
>> in der öffentlichen Wissenschaft erfolgt sein u.ä. - möglich, aber
>> unwahrscheinlich (ähnlich wie einige von James Bonds genialen
>> Gegensspielern mit eigenen Space Shuttles (Moonraker) u.ä.)
>
> Die müssten sich halt komplett abkoppeln, aber dann ist da wieder das
> Problem der Motivation. Wenn sich ein Wissenschaftler keinen
> Nobelpreis erhoffen kann, weil sein Ergebnis geheim gehalten werden
> muss, warum sollte er dann forschen? Forscherdrang ist lediglich ein
> vorgeschobener Grund, in Wirklichkeit geht es um die damit verbundene
> Anerkennung, die dem Wissenschaftler eine größere Chance bei der
> Reproduktion verschafft.
Ich hoffe auch, dass die Anerkennung die Motivation der meisten
Wissenschaftler/Forscher ist und nicht die egoistische Macht oder das
Geld durch Geheimhaltung.
Viele Grüße
Burkart
Juergen Ilse
Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
> Wolfgang Lorenz schrieb:
>>> ... oder eben so ein "Haus". Nur das gerade das "nur noch" das
>>> eigentliche Problem ist, also wie die Lernbasis aussehen muss (oder
>>> sollte). Insofern hat man das Problem nur verlagert und ist nicht "aus
>>> dem Schneider" (oder hat sich vor dem eigentlich Problem gedrückt).
>> Den Verstand nicht zu programmieren sondern lernen zu lassen
>> entspricht einer Änderung der Sichtweise.
> Richtig. Es ist fast so wie der Unterschied zwischen "normaler"
> Informatik/Programmierung und einer zukunftsträchtigen KI.
... und diese "zukunftstraechtige KI"wirft dann wieder voellig neue
Probleme auf: es ist bei "lernenden Systemen" durchaus nicht immer
trivial zu beurteilen, *was* das System denn nun genau "gelernt" hat ...
Ich meine mal gelesen zu haben, dass es in den USA ein Projekt gab, mit
Hilfe von neuronalen Netzen getarnte Panzer zu erkennen. Man trainierte
das neuronale Netz mit zigtausend Bildern (sowohl solchen, auf denen
ein getarnter Panzer erkennbar war als auch mit solchen bei denen das
nicht der Fall war). Bei den Bilder-Serien mit denen das neuronale Netz
trainiert wurde hatte man schliesslich eine Erkennungsrate von deutlich
ueber 95%, was schon sehr erfolgversprechend wirkte. Im "freien Feld"
erwies sich die Erkennung jedoch als voellig fehlerhaft: kaum ein ge-
tanter Panzer wurde erkannt ...
Zuerst hatte niemand eine Erklaerung fuer dieses Ergebnis, bis jemand
die Bilder mit denen das neuronale Netz trainiert wurde naeher angesehen
hat: offenbar war auf dem ueberwiegenden Teil der Bilder *mit* Panzer
der Himmel bewoelkt, waehrend auf der ueberwiegenden Zahl der Bilder
*ohne* Panzer der Himmel klar war ... Man hatte fuer etliche Millionen
Dollar ein System "trainiert", dass in der Lage war bewoelkten Himmel
von strahlendem Sonnenschein zu unterscheiden ...
;-)
Tschuess,
Juergen Ilse (jue...@usenet-verwaltung.de)
--
Ein Domainname (auch wenn er Teil einer Mailadresse ist) ist nur ein Name,
nicht mehr und nicht weniger ...
Wolfgang Lorenz
> Wissenschaftler/Forscher ist und nicht die egoistische Macht oder das
> Geld durch Geheimhaltung.
Und weil für mich Anerkennung nur ein Weg ist, das eigentliche Ziel
aber Reproduktion heißt, die mir auch ein künstliches Gehirn böte,
nehme ich doch besser gleich die Abkürzung, verzichte auf den Umweg
über Geld, Ruhm und Macht, entwickle stattdessen eine KI und kopiere
mich direkt hinein.
So plant zumindest mein Verstand. Mein Herz dagegen ist überzeugt,
dass ich so nicht weiterkomme. Es möchte lieber auf die altbewährte
Lösung mit menschlichen Körpern zurückgreifen, das seit ihr. Dass ich
dann in jedem einzelnen von euch Alter, Krankheit, Schmerz und Tod
durchmachen muss, nimmt es als unerwünschte Nebenwirkung in Kauf.
Das ist mein innerer Konflikt, und im Moment kann ich keinen Ausweg
erkennen.
Joachim Pimiskern
> Ja, es wäre schön, wenn wir unsere Innenwelt digital kopieren könnten,
> z.B. für die Nachwelt. Wenn wir eine gut lernende KI
> hätten, könnten wir z.B. eine pro Person abstellen, die eine Mischung aus
> intelligentem Tagebuch, Biograf, Freund, Lehrling usw. wäre und uns so gut
> wie niemand (zumindest im gewissen Sinne) kennenlernen könnte. Diese KI
> könnte uns nach unserem Ableben gut darstellen. Solange es sowas nicht
> gibt, müssen wir es weiterhin "nur" über Kinder (soweit vorhanden), andere
> Mitmenschen und vielleicht Bücher und andere Medien.
Da gibt es das Projekt MyLifeBits:
http://research.microsoft.com/~jgemmell/pubs/MyLifeBitsMM02.pdf
http://research.microsoft.com/barc/MediaPresence/MyLifeBits.aspx
http://www.eurekalert.org/pub_releases/2002-11/ns-dyl112002.php
http://www.computerworld.com.au/index.php/id;363346268;pp;1
http://seattlepi.nwsource.com/business/300636_msftimmortal22.html
http://www.netzeitung.de/internet/373751.html
http://spacekids.hq.nasa.gov/2003/
Grüße,
Joachim
Burkart Venzke
> Hallo,
>
> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>> Wolfgang Lorenz schrieb:
>>>> ... oder eben so ein "Haus". Nur das gerade das "nur noch" das
>>>> eigentliche Problem ist, also wie die Lernbasis aussehen muss (oder
>>>> sollte). Insofern hat man das Problem nur verlagert und ist nicht "aus
>>>> dem Schneider" (oder hat sich vor dem eigentlich Problem gedrückt).
>>> Den Verstand nicht zu programmieren sondern lernen zu lassen
>>> entspricht einer Änderung der Sichtweise.
>> Richtig. Es ist fast so wie der Unterschied zwischen "normaler"
>> Informatik/Programmierung und einer zukunftsträchtigen KI.
>
> ... und diese "zukunftstraechtige KI"wirft dann wieder voellig neue
> Probleme auf: es ist bei "lernenden Systemen" durchaus nicht immer
> trivial zu beurteilen, *was* das System denn nun genau "gelernt" hat ...
> Ich meine mal gelesen zu haben, dass es in den USA ein Projekt gab, mit
Du hast völlig recht, das ist nicht immer trivial zu beurteilen, vor
allem, wenn die Systeme komplexer werden. Aber ist das unbedingt nötig?
Einem Menschen vertrauen wir ja auch.
Wichtig scheint mir, dass eine KI vor allem möglichst gut Auskunft geben
können sollte, wie sie zu ihren Ergebnissen kommt, also auf Grundlage
welchen Wissens, damit wir es nachvollziehen können.
(Auch das muss sie wie wir Menschen alles lernen, aber das ist hier
nicht das Thema.)
Ach ja, bei I.Asimov (http://de.wikipedia.org/wiki/Isaac_Asimov) gibt es
extra "Roboter-Psychologen" wie Susan Calvin, die das Verhalten von
Robotern interpretieren.
Burkart Venzke
> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>
>> Man kann sicher Kriterien für Lernerfolg aufstellen und diese dann
>> messen.
>
> Correct von Konzeptklassen) und sicher noch vieles mehr (im
> Machine-Learning-Zweig). Daraus ergibt sich z.B. auch formal, dass
> Interaktivität einen Quantensprung darstellt.
Inwiefern stellt Interaktivität hier einen Quantensprung dar?
Gruß
Burkart
Burkart Venzke
> verständlich. Trotzdem (unter Vorbehalt) - beim PAC-Lernen von DFAs
> bzw. deterministischen, endlichen Automaten macht es _den_ Unterschied
> aus (berühmtes Werk von Dana Angluin). Die "Eckpfeiler":
> [...]
Dank dir für die Erläuterungen, die ich teilweise verstanden habe.
> Fazit 1: Interaktivität und Randomisierung sind in einem gewissen
> Sinne "mächtig". Schneller & größer alleine sprengt eigentlich keine
> Komplexitätsklassen...
Also kann man mit Interaktivität mehr erreichen als ohne, soweit ok.
Aber inwiefern auch mit Randomisierung bzw. was meinst du damit genauer?
> Fazit 2: Wenn der Aufwand für eine exakte Lösung nicht vertretbar ist,
> kann man gute Approximationen erwägen -> analog zum Bauchgefühl beim
> Menschen...
Einverstanden. Auch schon, weil Wissen oft sowieso nicht exakt ist.
> Weiterhin pac-reduziert sich die Klasse der logspace TMs auf die
> Klasse der DFAs, d.h. _wären_ DFAs pac-lernbar (sie sind es ja nur mit
> Queries), wären es auch die logspace-TMs (die sind wohl noch nichts
> Besonderes). So erhält man eine Hierarchie von Lernbarkeitsproblemen.
>
> http://de.wikipedia.org/wiki/Chomsky-Hierarchie macht das für Sprachen
> und den entsprechenden Maschinenmodellen. Man weiss also sehr gut, was
> eine Turing-Maschine kann... und was der Mensch ;).
Und was der Menschen verglichen mit der Turing-Maschine nach deiner Meinung?
Gruß
Burkart
Burkart Venzke
> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>
>> Joe N. schrieb:
>>> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>>>
>>> Fazit 1: Interaktivität und Randomisierung sind in einem gewissen
>>> Sinne "mächtig". Schneller & größer alleine sprengt eigentlich keine
>>> Komplexitätsklassen...
>> Also kann man mit Interaktivität mehr erreichen als ohne, soweit ok.
>> Aber inwiefern auch mit Randomisierung bzw. was meinst du damit genauer?
>
>
> Der Mensch vergleicht. Es existieren meistens Vorstellungen von
> unterschiedlichen Lösungsmöglichkeiten.
Ich spinne das mal ein wenig weiter bzw. um...
Der Mensch vergleicht seine Pläne, seine Wege zur Erreichung von Zielen,
sofern er unterschiedliche Wege hat. (Infern bzw. wie oft es wirklich
mehrere sind, wäre mal interessant zu untersuchen. Ich denke, dass wir
alternativlose Pläne oft kaum noch bewusst wahrnehmen, z.B. wie wir
einen Fuß vor den anderen setzen, um uns fortzubewegen, oder wie wir uns
ein Eis kaufen (zum Geschäft gehen, Eis aussuchen, kaufen/bezahlen,
futtern :) ).
> Intelligenz bedeutet u.a. eine "gute" Wahl zu treffen.
Einerseits das, andererseits auch schon das "gute" zu erkennen und
längerfristig auch zu lernen.
> Die Erzeugung der Möglichkeiten kann man IMO als Kreativität bezeichnen.
Ja, das klingt recht vernünftig.
> Kreativität kann man vielleicht als eine Art Randomisierung des
> Vorstellbaren unter komplexen Randbedingungen ansehen. Irgendwie
> müssen Vorstellungen ja entstehen. U.a. geht es da auch um
> Kombinationen.
Ok, man kombiniert irgendwie (halt z.T. zufällig) sein (eher präzises)
Wissen, seine (vageren) Vorstellungen, allgemein seine Erfahrungen und
schaut mal, was rauskommt. Die Realität oder genaueres Durchdenken wird
schon zeigen, ob was Vernünftiges dabei rausgekommen ist.
>> [...]
>>> http://de.wikipedia.org/wiki/Chomsky-Hierarchie macht das für Sprachen
>>> und den entsprechenden Maschinenmodellen. Man weiss also sehr gut, was
>>> eine Turing-Maschine kann... und was der Mensch ;).
>> Und was der Menschen verglichen mit der Turing-Maschine nach deiner Meinung?
>
> Der Mensch hat ein viel größeres Universum (Schnittstellen) und viele
> Informationen (Input, Wissen, Erfahrungen) operieren gleichzeitig
> unter- und miteinander (Parallelität).
Ah ok, alles klar. Ich sehe die TM auch viel mehr als das Modell eines
aktuellen Computer, der ja auch kaum (ausgeprägte bzw. "aktive")
Schnittstellen zur Welt hat. Ein Robotermodell ist da schon näher am
Menschen.
> Adaption nach "Bedarf" (und Lernen von der Umgebung im weitesteten
> Sinne) ist sicherlich auch ein Resultat von Wahrnehmung.
Das ist ein Aspekt des Lernens. Wichtig ist noch eine Lernbasis zu
haben, also mit welchem(n) Ziel(en) gelernt wird. Beim Menschen sind das
seine Bedürfnisse von elementaren wie Hunger bis hin zu komplexen wie
Selbstverwirklichung.
> Erst wenn
> eine Repräsentation der (Bezugs-)Umgebung irgendwo vorhanden ist,
> lassen sich oder werden Zusammenhänge und Operationen (je nach
> "Absicht") generiert.
Richtig, die Umgebung muss von den Sinnen in Objekten erfasst und
verstanden werden, um sie dann erst ggf. beeinflussen zu können.
> Oder anders: Stell' Dir einen Menschen vor, der nichts wahrnimmt.
> Leere und Schwärze. Der ist "out of order". Dem nützt auch das beste
> Brain nichts.
Einverstanden.
> Will sagen die menschliche Intelligenz ist evtl. ein nach Bedarf
> geformtes Produkt der natürlichen Umgebungseinflüsse zwecks Überleben.
> Eine TM ist erstmal nur ein 7-Tupel...
Nach wessen Bedarf? Seinem eigenen oder...?
Gruß
Burkart
Burkart Venzke
> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>
>> Joe N. schrieb:
>>> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>>>
>>>> Joe N. schrieb:
>>>>> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>>>>>
>>>> [...]
>>>>> Fazit 1: Interaktivität und Randomisierung sind in einem gewissen
>>>>> Sinne "mächtig". Schneller & größer alleine sprengt eigentlich keine
>>>>> Komplexitätsklassen...
>>>> Also kann man mit Interaktivität mehr erreichen als ohne, soweit ok.
>>>> Aber inwiefern auch mit Randomisierung bzw. was meinst du damit genauer?
>>> Ich stelle mir das ungefähr folgendermaßen vor:
>>>
>>> Der Mensch vergleicht. Es existieren meistens Vorstellungen von
>>> unterschiedlichen Lösungsmöglichkeiten.
>> Ich spinne das mal ein wenig weiter bzw. um...
>> Der Mensch vergleicht seine Pläne, seine Wege zur Erreichung von Zielen,
>> sofern er unterschiedliche Wege hat. (Infern bzw. wie oft es wirklich
>> mehrere sind, wäre mal interessant zu untersuchen. Ich denke, dass wir
>> alternativlose Pläne oft kaum noch bewusst wahrnehmen, z.B. wie wir
>> einen Fuß vor den anderen setzen, um uns fortzubewegen, oder wie wir uns
>> ein Eis kaufen (zum Geschäft gehen, Eis aussuchen, kaufen/bezahlen,
>> futtern :) ).
>
> Rechenleistung. Und einigermaßen general purpose.
Insofern fände ich es um so spannender, wenn es langsam mal KIs/Roboter
gäbe, die versuchen, unsere allgemeinen Alltag zu begleiten - und
natürlich viel zu lernen haben...
>>> Intelligenz bedeutet u.a. eine "gute" Wahl zu treffen.
>> Einerseits das, andererseits auch schon das "gute" zu erkennen und
>> längerfristig auch zu lernen.
>>
>>> Die Erzeugung der Möglichkeiten kann man IMO als Kreativität bezeichnen.
>> Ja, das klingt recht vernünftig.
>>
>>> Kreativität kann man vielleicht als eine Art Randomisierung des
>>> Vorstellbaren unter komplexen Randbedingungen ansehen. Irgendwie
>>> müssen Vorstellungen ja entstehen. U.a. geht es da auch um
>>> Kombinationen.
>> Ok, man kombiniert irgendwie (halt z.T. zufällig) sein (eher präzises)
>> Wissen, seine (vageren) Vorstellungen, allgemein seine Erfahrungen und
>> schaut mal, was rauskommt. Die Realität oder genaueres Durchdenken wird
>> schon zeigen, ob was Vernünftiges dabei rausgekommen ist.
>
> Der Mensch experimentiert und bedient sich seinem Vorwissen.
> Vermutlich je weniger Vorwissen desto mehr Experimente und umgekehrt.
...So könnte der Roboter in einem (für uns Menschen sicheren) Rahmen
seine Experimente machen :)
>>>> [...]
>>> Adaption nach "Bedarf" (und Lernen von der Umgebung im weitesteten
>>> Sinne) ist sicherlich auch ein Resultat von Wahrnehmung.
>> Das ist ein Aspekt des Lernens. Wichtig ist noch eine Lernbasis zu
>> haben, also mit welchem(n) Ziel(en) gelernt wird. Beim Menschen sind das
>> seine Bedürfnisse von elementaren wie Hunger bis hin zu komplexen wie
>> Selbstverwirklichung.
>
> Ja, naturgegeben (aber was z.B. früher Jagen war, ist heute der
> Einkommenserwerb).
Richtig, unsere Bedürfnisse/Ziele sind von außen geändert werden; wir
müssen uns anpassen. (Genauso müssen sich Roboter von Menschen gesetzten
Zielen immer wieder neu stellen können.)
>>> Erst wenn
>>> eine Repräsentation der (Bezugs-)Umgebung irgendwo vorhanden ist,
>>> lassen sich oder werden Zusammenhänge und Operationen (je nach
>>> "Absicht") generiert.
>> Richtig, die Umgebung muss von den Sinnen in Objekten erfasst und
>> verstanden werden, um sie dann erst ggf. beeinflussen zu können.
>
> Deswegen ist die Frage der Repräsentation IMO mindestens genauso
> interessant, wie die der "Intelligenzmechanismen".
Tja, das ist eine Frage, die mir recht unklar ist (auch wenn mir die
Frage schon lange bekannt ist): Wie ist die Repräsentation am
sinnvollsten zu lösen? Die subsymbolische/neuronale KI hat ihre Ebene,
aber das ist nicht die symbolische Ebene (wenngleich eine Kombination
aus beidem grundsätzlich interessant sein könnte, aber anscheinend auch
schwierig).
Ich frage mich z.B. auch, ob es eine recht allgemeine, universale
Repräsentation geben kann, die alles Wissen vernünftig darstellen kann.
Es müsste eine vernünftige Basis geben. Vielleicht können auf so einer
Basis komplexere Strukturen wie Frames gelernt werden (z.B. implizit).
Vielleicht ist ein Hauptproblem, was als elementare Wissenselemente
dienen soll. Sind es Sinneseindrücke? Und wenn ja, auf welcher Ebene?
Sie müssen irgendwie Sinn machen (z.B. verknüpft mit Bedürfnissen u.ä.);
weder zu einfache "Sinnes-Bits" noch zu viele inhomogene
Sinneseindrücke lassen sich gut verarbeiten.
Zum Programm fehlen
> ansonsten die Daten und so wie ich Deine Beträge verstanden habe, soll
> sich das Programm ja generisch erzeugen. Alles andere würde auch
> eventuell benötigte "Freiheitsgrade" beschneiden.
>
>> [...]
>>> Will sagen die menschliche Intelligenz ist evtl. ein nach Bedarf
>>> geformtes Produkt der natürlichen Umgebungseinflüsse zwecks Überleben.
>>> Eine TM ist erstmal nur ein 7-Tupel...
>> Nach wessen Bedarf? Seinem eigenen oder...?
>
> ... der Evolution?
Tja, was immer hinter "Evolution" genau steckt.
Der erste Satz aus wikipedia: "Evolution ist die Veränderung der
vererbbaren Merkmale einer Population von Lebewesen von Generation zu
Generation."
Dazu stellt sich z.B. die Frage, nach welchen Gesichtspunkten vererbt
wird. Sicher, irgendwie die sinnvollen, guten Aspekte.
> Welches ist der Grundtrieb für all unser Tun?
Tja, was ist er? Ist es nicht letztlich die Kombination, die Summe aller
unserer Bedürfnisse?
> Ohne das existiert ja
> gar keine Motivation für unser Tun (auch in abstrahierter Form), womit
> der Mensch dann auch nicht das geworden wäre, was er ist. Oder?
>
> Und wie kann ich diesen Gradienten in eine Maschine abbilden?
Was genau willst du hier abbilden? Die Motivation unserer Tuns? Gar die
evolutionären Änderungen, die sich aus unserem Tun ergeben?
Gruß
Burkart
Burkart Venzke
> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>
>> Joe N. schrieb:
>>> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>>>
>>>> Joe N. schrieb:
>>>>> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>>>>>
>>>>>> Joe N. schrieb:
>>>>>>> Burkart Venzke <b...@gmx.de> wrote:
>> [...]
>>> Rechenleistung. Und einigermaßen general purpose.
>> Insofern fände ich es um so spannender, wenn es langsam mal KIs/Roboter
>> gäbe, die versuchen, unsere allgemeinen Alltag zu begleiten - und
>> natürlich viel zu lernen haben...
>
> woanders gewesen sein) mal eine Bericht über eine Art unterstützendes
> Exo-Skelett für gehandicapte Menschen.
Exo-Skelette sind so sicher eine nützliche Anwendung.
> Ich weiss nicht mehr genau, ob diese "Maschine" auch gelernt hat,
Das wäre mal interessant...
> aber den auf Motorik reduzierten Teil möglicher Ausprägungen hätte man so
> ja relativ leicht vorliegen (muss halt noch gekoppelt werden)... mal
> abgesehen davon, dass nichts dagegen spricht, dass ein Roboter seinen
> Kopf um 360° dreht :).
...also ob wirklich dort schon irgendwie das Lernen einbezogen wurde.
Nach meiner Erfahrung mit Roboterfußball (RoboCup) ist das Lernen so
ziemlich der letzte Punkt, der (zumindest vor 3 Jahren) wichtig gewesen
wäre. Es gab viel wichtigere Probleme zu lösen (z.B. das Erkennen der
Umgebung oder scheinbar einfachste Fußballfähigkeiten wie das Passpiel).
>>> [...]
>>> Der Mensch experimentiert und bedient sich seinem Vorwissen.
>>> Vermutlich je weniger Vorwissen desto mehr Experimente und umgekehrt.
>> ...So könnte der Roboter in einem (für uns Menschen sicheren) Rahmen
>> seine Experimente machen :)
>
> Ja.
Genau ;)
>>>>>> [...]
>>>>> Adaption nach "Bedarf" (und Lernen von der Umgebung im weitesteten
>>>>> Sinne) ist sicherlich auch ein Resultat von Wahrnehmung.
>>>> Das ist ein Aspekt des Lernens. Wichtig ist noch eine Lernbasis zu
>>>> haben, also mit welchem(n) Ziel(en) gelernt wird. Beim Menschen sind das
>>>> seine Bedürfnisse von elementaren wie Hunger bis hin zu komplexen wie
>>>> Selbstverwirklichung.
>>> Ja, naturgegeben (aber was z.B. früher Jagen war, ist heute der
>>> Einkommenserwerb).
>> Richtig, unsere Bedürfnisse/Ziele sind von außen geändert werden; wir
>> müssen uns anpassen. (Genauso müssen sich Roboter von Menschen gesetzten
>> Zielen immer wieder neu stellen können.)
>
> Vor längerer Zeit habe ich mal etwas über eine Staubsauger-Roboter
> gelesen. Spezielle Aufgabe lassen sich ja recht einfach als Ziel
> formulieren.
Richtig, deshalb werden spezialisierte Roboter sicher auch eher eine
echte Existenzchance haben als allgemeine(re). Allerdings wenn letztere
erstmal existieren... Ich denke gerade an frühe und heutige Computer. In
den Anfängen waren sie noch recht speziell; inzwischen ist ein PC ein
sehr allgemeiner Computer. Spezielle haben eher Nischenexistenzen.
>> [interessante Gedanken]
>>> Ohne das existiert ja
>>> gar keine Motivation für unser Tun (auch in abstrahierter Form), womit
>>> der Mensch dann auch nicht das geworden wäre, was er ist. Oder?
>>>
>>> Und wie kann ich diesen Gradienten in eine Maschine abbilden?
>> Was genau willst du hier abbilden? Die Motivation unserer Tuns? Gar die
>> evolutionären Änderungen, die sich aus unserem Tun ergeben?
>
> Z.B. sich selber Ziele stecken.
Der Begriff des "Gradienten" sagt mir in diesem Zusammenhang nichts.
> Was ist das für ein Vorgang?
Sicher eine gute Frage. Meine Sicht ist, dass es grundlegende Ziele
geben muss, ob nun angeboren (Mensch) oder definiert (KI).
> Wann ist es genug, wann ist etwas anderes wichtiger
Tja, vieles muss in der Richtung sicher gelernt werden, z.B. durch
"Lehrer" wie Eltern oder auch aus eigenen z.B. schlechten Erfahrungen.
> und was sorgt dafür, dass es so eingeordnet wird?
Die gemachten (positiven wie negativen) Erfahrungen auf Basis
grundlegender(er) Ziele, in der Annahme, dass das Lernen ein
grundlegendes Ziel ist. Aber sicher ist das im Detail nicht trivial.
> Bedürfnisse, ja, aber wieso entstehen die?
Siehe oben: Grundlegende sehe ich halt angeboren/definiert an, andere
beruhen auf ihnen.
> Quasi also das Programm, welches die KI autonom und veränderbar in
> ihrer wahrgenommenen Umwelt macht. Dabei sollte man sich vielleicht
> erstmal an vergleichsweise einfachen Lebewesen (Ameisen? AFAIK ist
> deren Wahrnehmung der Umwelt zweidimensional) orientieren, was
> sicherlich schon anspruchsvoll genug ist ;).
Sicher sollte man sich zuerst an einer einfachen Welt orientieren. Mir
scheint, ein Problem ist, überhaupt so erstmal anzufangen.
Gruß
Burkart
Wolfgang Lorenz
> vielleicht nur gucken, welche Räder schon gebaut wurden. Da geht schon
> was...
Da geht eine Menge Zeit drauf:
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v9/
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v8/
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v7/
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v6/
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v5/
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v4/
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v3/
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v2/
http://jmlr.csail.mit.edu/papers/v1/
Das sind ein paar Hundert Paper zum Thema Machine Learning. Welche
davon sind für starke KI geeignet, und welche sind nur unvollständige
Teillösungen, die ohne menschlichen Programmierer nicht auskommen?
wl92...@arcor.de
> davon sind für starke KI geeignet, und welche sind nur unvollständige
> Teillösungen, die ohne menschlichen Programmierer nicht auskommen?
Ich habe mir jetzt alle Abstracts und einige der Paper durchgelesen,
das meiste davon verstehe ich eh nicht. Klar ist, dass ein System, das
ähnlich leistungsfähig lernen können soll wie ein Säugetiergehirn,
eine Hierarchie von Hidden Variablen benötigt. Mit flachen
Architekturen kommt man nicht weit.
Modelle, die das können, sind:
- Dynamic Bayes(ian) Networks (DBNs)
- Linear Dynamic(al) Systems (LDSs)
- Hierarchical Hidden Markov Models (HHMMs)
HHMMs lassen sich in DBNs konvertieren. Man kann dann den schnellen
Junction Tree Algorithmus verwenden, der nur noch O(T) statt O(T³)
braucht.
Das größte Problem ist, die Abhängigkeiten zwischen den Hidden
Variablen lernen zu lassen, also aus den flachen Ein-/Ausgabedaten
eine sinnvolle Hierarchie zusammenzubauen, so dass das Modell gut
generalisiert. Das Lernen unterteilt sich nochmals in das einfachere
Parameter Learning und das schwierigere Structure Learning. Bei
letzterem ist allerdings immer noch die Anzahl der Hidden Variablen
vorgegeben, also Inventing New Nodes ist noch mal ein Stückchen
komplizierter.
Ein sinnvoller Suchstring für Google lautet dann:
http://www.google.de/search?q=structure-learning+DBN|LDS|HHMM
Damit schließt man schon mal den Großteil aller Publikationen aus, die
sich nur für schwache KI eignen.
Soweit ich das sehen kann, ist der Gewinner zur Zeit der VBSEM
Algorithmus
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=1950244
der gleichzeitig Struktur und Parameter lernen kann und mit bis zu 400
Knoten getestet wurde. Herkömmliche Algorithmen schaffen maximal 20
Knoten.
Aber wie bereits gesagt, ich verstehe vieles von dem nicht, was die
theoretischen Informatiker da schreiben. Wem das besser liegt, der
kann unter:
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Thesis/thesis.pdf
eine Übersicht über das Fachgebiet finden, die von anderen oft zitiert
wird. Das sind allerdings 225 Seiten.
Viele Grüße,
Wolfgang