{"id":1024513,"date":"2020-01-30T15:25:23","date_gmt":"2020-01-30T15:25:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pressenza.com\/?p=1024513"},"modified":"2020-01-30T15:29:43","modified_gmt":"2020-01-30T15:29:43","slug":"welchen-weg-sollen-wir-mit-ki-einschlagen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pressenza.com\/de\/2020\/01\/welchen-weg-sollen-wir-mit-ki-einschlagen\/","title":{"rendered":"Welchen Weg sollen wir mit KI einschlagen?"},"content":{"rendered":"

Zurzeit pr\u00fcfen Forscher neue Formen und Architekturen, um die k\u00fcnftige k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) zu entwickeln. Derzeit sind die wichtigsten Ans\u00e4tze und die Gestaltung von KI entweder symbolisch (basierend auf Problemdarstellungen, Logik und Suche), Bayes’sche Netze<\/a> (probabilistisches Modell) oder Deep Learning<\/a>. Die meisten von uns kennen ein Deep Learning, das eine explizite Vorstellung von Modulen und Unterprogrammen beinhaltet, wie z.B. neuronale Modulnetze oder neuronale Interpreter, wie Google Translate (GT). Diese verwenden ein gro\u00dfes End-to-End-Netzwerk mit langem Kurzzeitged\u00e4chtnis, in dem das System „aus Millionen von Beispielen lernt“.<\/strong><\/p>\n

Deep Learning erm\u00f6glicht die Funktion Face Unlock unseres Smartphones. Wenn es Deep Learning nicht g\u00e4be, h\u00e4tten Spotify und Netflix keine Information dar\u00fcber, was Sie als n\u00e4chstes h\u00f6ren oder sehen wollen.<\/p>\n

Ist es jedoch realistisch, in Zukunft eine andere Architektur zur Erfassung der Kognition zu haben? Oder wie wird die Architektur der Zukunft f\u00fcr die KI aussehen?<\/p>\n

Um diesen Fragen nachzugehen, organisierte das Montreal Institute for Learning Algorithms im Dezember eine Diskussionsrunde mit zwei renommierten Forschern: Gary Marcus, Bestsellerautor, Unternehmer und Yoshua Bengio, Professor an der Universit\u00e4t Montreal, Preistr\u00e4ger des Turing-Preises 2019 (Nobelpreis f\u00fcr Informatik) und Experte f\u00fcr Deep Learning.<\/p>\n

W\u00e4hrend der Diskussionsrunde waren sich sowohl Gary Marcus als auch Yoshua Bengio einig, dass der Bereich der KI von einer Darlegung ihrer \u00dcbereinstimmungen und Verschiedenheiten profitieren k\u00f6nnte. Sie stimmen \u00fcberein, dass es sowohl aus praktischen als auch aus wissenschaftlichen Gr\u00fcnden wichtig ist, Menschen die M\u00f6glichkeit zu geben, k\u00fcnstliche Agenten interaktiv zu trainieren, damit sie Sprachinstruktionen verstehen.<\/p>\n

Zurzeit gibt es keine g\u00e4ngigen Lernmethoden, um Agenten der KI f\u00fcr das Verstehen von Anweisungen in menschlicher Sprache auszubilden. Marcus und Bengio waren sich einig, dass dieses Ziel m\u00f6glicherweise erhebliche Forschungsanstrengungen erfordert. Sie stellen ihre Forschung und verschiedene Modelle zur Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Dateneffizienz \u00fcber das Sprachenlernen vor.<\/p>\n

Laut Bengio hat das Deep Learning gro\u00dfe Fortschritte in der Wahrnehmungsf\u00e4higkeit gemacht. Eines seiner Hauptanliegen ist es, Algorithmen zu entwerfen, die sich fortgeschrittene Repr\u00e4sentationen aneignen. Dabei handelt es sich um Repr\u00e4sentationen, die mit den hochrangigen Konzepten, die wir in der Sprache verwenden, verbunden werden sollten, aber das ist etwas, was wir mit ungesteuertem Lernen noch nicht bewerkstelligen k\u00f6nnen.<\/p>\n

„Um einen Satz in nat\u00fcrlicher Sprache wirklich zu verstehen, braucht man ein System, das versteht, worauf sich die W\u00f6rter in dem Satz in der realen Welt beziehen, mit Bildern, T\u00f6nen und Wahrnehmung. Eine weitere Idee im vorg\u00e4ngigem Bewusstsein ist es, diese hochrangigen Konzepte und Regeln in den niederen Wahrnehmungen zu verankern. Die Forschungsrichtungen gehen in Richtung geerdetes Sprachenlernen und multimodale Sprachmodelle, bei denen das Lernen nicht nur aus Texten besteht, sondern auch aus deren Assoziationen mit Bildern, Videos und Sinneswahrnehmungen“,<\/em> so Bengio. (M)<\/a><\/p><\/blockquote>\n

\"Welchen

Bengio und Marcus er\u00f6rtern die Fragestellung: Welchen Weg sollen wir mit KI einschlagen? (Bild von Anne Farrell)<\/p><\/div>\n

Gary Marcus hat einen anderen Ansatz und sucht nach einer Form, die Kausalit\u00e4t und Logik beinhaltet. „Realistisch betrachtet ist Deep Learning nur ein Teil der gr\u00f6\u00dferen Herausforderung, intelligente Maschinen zu bauen. Solche Techniken haben keine M\u00f6glichkeiten, kausale Beziehungen darzustellen (…) haben keine offensichtlichen M\u00f6glichkeiten, logische Schl\u00fcsse zu ziehen, und sie sind auch noch weit davon entfernt, abstraktes Wissen zu integrieren, z.B. Informationen dar\u00fcber, was Objekte sind, wozu sie dienen und wie sie typischerweise verwendet werden. (Wikipedia<\/a>)<\/p>\n

W\u00e4hrend der Debatte erkl\u00e4rt Bengio kurz seine neue Forschungsarbeit, die auch eine lernende Wiedergabe von hochrangigen Konzepten beinhalten. Es w\u00e4re eine Art von Konzept, das mit Sprache manipuliert und abstraktes Wissen integriert. Bengio bezeichnet dieses Modell als vorheriges Bewusstsein.<\/p>\n

Nach der Debatte f\u00fchrte ich einige Untersuchungen durch, um die Beziehung zwischen Deep Learning und vorg\u00e4ngiges Bewusstsein mit der menschlichen Kognition besser zu verstehen.<\/p>\n

Deep Learning und vorg\u00e4ngiges Bewusstsein in Bezug auf die menschliche Kognition<\/strong><\/p>\n

Das Deep Learning ist eng mit einer Klasse von Theorien der Gehirnentwicklung (insbesondere der neokortikalen Entwicklung) verbunden, die von den kognitiven Neurowissenschaftlern Anfang der 1990er Jahre vorgeschlagen wurden. Es wurde eine Vielzahl von Ans\u00e4tzen verwendet, um die Plausibilit\u00e4t von Modellen des Deep Learnings aus neurobiologischer Perspektive zu untersuchen. Obwohl ein systematischer Vergleich zwischen der Organisation des menschlichen Gehirns und der neuronalen Kodierung in tiefen Netzwerken noch nicht etabliert ist, wurde \u00fcber mehrere Analogien berichtet. Zum Beispiel k\u00f6nnten die Berechnungen, die von tiefen Lerneinheiten durchgef\u00fchrt werden, denen von tats\u00e4chlichen Neuronen und neuronalen Populationen \u00e4hnlich sein. Entsprechend \u00e4hneln die von tiefen Lernmodellen entwickelten Darstellungen denen, die im visuellen System der Primaten sowohl auf der Ebene der einzelnen Einheiten als auch auf der Ebene der Population gemessen werden. (Wikipedia<\/a>)<\/p>\n

Das Modell von Bengio ist mit der Theorie des globalen Arbeitsraums des Bewusstseins verwandt. Der Bengio-Ansatz basiert auf der Idee eines Anreizregulators f\u00fcr Repr\u00e4sentationen und zwingt sie dazu, die Eigenschaft zu haben, dass wir nur einige wenige Dimensionen auf einmal extrahieren und kraftvolle Vorhersagen \u00fcber die Zukunft machen k\u00f6nnen. Es ist eine M\u00f6glichkeit, dem Lernen von Repr\u00e4sentationen eine zus\u00e4tzliche Einschr\u00e4nkung hinzuzuf\u00fcgen, so dass sie das klassische symbolische Wissen der KI gut ausdr\u00fccken k\u00f6nnen. Die Frage, die Bengio w\u00e4hrend der Debatte stellte, war die nach der „Aufrechterhaltung der Aufmerksamkeit“. Wie w\u00e4re es beispielsweise m\u00f6glich, dass ein Lerneinheit kontinuierlich lernt, die Zuordnung anpasst und gleichzeitig den h\u00f6heren Ebenen erm\u00f6glicht, ihre Verst\u00e4ndnis der unteren Ebene beizubehalten?<\/p>\n

In seiner Forschung nannte er das Beispiel: „\u00dcberlegen Sie sich hervorzusagen, ob ein Stapel von Bl\u00f6cken auf einen Tisch fallen oder von ihm fallen wird. Es handelt sich um ein Ergebnis, das leicht vorhergesagt werden kann, auch wenn die Details, wo die Bl\u00f6cke fallen werden, auch f\u00fcr Menschen schwer vorhersehbar sind. In diesem Fall w\u00e4re die Vorhersage der Zukunft auf Pixelebene \u00e4u\u00dferst schwierig, da zuk\u00fcnftige Zust\u00e4nde eine hohe Entropie mit einer stark multimodalen Verteilung aufweisen. Einige Aspekte der Zukunft k\u00f6nnten jedoch eine niedrige Entropie aufweisen. Wenn diese Aspekte au\u00dferdem einen gro\u00dfen Einfluss auf die Vorhersage dessen haben, was als N\u00e4chstes kommt (oder darauf, jetzt die richtigen Entscheidungen zu treffen), dann sollte die Bewusstseinspriorit\u00e4t sehr n\u00fctzlich sein“. (Bengio, 2017<\/a>)<\/p>\n

Aus meiner Studie \u00fcber den Mechanismus des Bewusstseins und das Gef\u00fchl der Pr\u00e4senz und des Eintauchens, das die Benutzer bei der Interaktion im virtuellen Raum empfinden (Farrell, 2008<\/a>), geht hervor, dass Forscher einiges zu gewinnen haben, wenn sie die herausragende Arbeit von Mario Robriguez Cobos (Silo) genauer unter die Lupe nehmen. Cobos arbeitet an der Aktivit\u00e4t des Bewusstseins und erkl\u00e4rt, dass das Bild eine aktive Form ist, die das Bewusstsein (als Struktur) in der Welt platziert. In der Psychologie des Bildes<\/a> beschreibt Cobos, wie das Bild auf den K\u00f6rper und den „K\u00f6rper in der Welt“ aufgrund einer Intentionalit\u00e4t einwirkt, die nach au\u00dfen gerichtet ist und nicht einfach einem F\u00fcr-sich oder einem „nat\u00fcrlichen“, reflektierten und mechanischen In-Sich selbst entspricht. Das Bild agiert innerhalb einer zeitlich-r\u00e4umlichen Struktur und innerhalb einer inneren „R\u00e4umlichkeit“, die daher als „Vorstellungsraum“ bezeichnet wurde. Die verschiedenen und komplexen Funktionen, die das Bild aus\u00fcbt, h\u00e4ngen im Allgemeinen von der Position ab, die es innerhalb dieser R\u00e4umlichkeit einnimmt.<\/p>\n

In der Arbeit \u201eBeitr\u00e4ge zum Denken<\/a>\u201c liefert Cobos (Silo) eine ausf\u00fchrlichere Erkl\u00e4rung der Theorie des Vorstellungsraums. Seine Arbeit erforscht auch den grundlegenden Mechanismus des Bewusstseins und die Einordnung der Aufmerksamkeit in eine h\u00f6here Ebene der Vorhersage. Cobos nannte es die Umkehrbarkeit des Bewusstseins, d.h. die F\u00e4higkeit des Bewusstseins, sich mittels der Aufmerksamkeit auf die Informationsquellen zu richten. So f\u00fchren die reversiblen Mechanismen f\u00fcr die Sinne zu dem, was er Apperzeption nannte, und f\u00fcr das Ged\u00e4chtnis zu einem Wachrufen. Die Funktionsweise der umkehrbaren Mechanismen steht in direkter Beziehung zur Ebene des Bewusstseins; je h\u00f6her man aufsteigt, desto mehr funktionieren sie, und je niedriger man absteigt, desto weniger funktionieren sie. Nat\u00fcrlich erfordern die Konzepte und die Theorie von Cobos ein Verst\u00e4ndnis der Theorie des Bewusstseins, die in der Psychologie des neuen Humanismus<\/a> beschrieben wird.<\/p>\n

\u00dcber Deep Learning<\/strong><\/p>\n

Deep Learning ist eine n\u00fctzliche Komponente des maschinellen Lernens, die es der k\u00fcnstlichen Intelligenz erm\u00f6glicht, Daten und Informationen so zu sortieren, dass sie das neuronale Netzwerk des menschlichen Gehirns nachbildet. Anstatt Algorithmen einfach nur zu Ende zu f\u00fchren, k\u00f6nnen wir beim Deep Learning die Parameter eines Lernsystems so lange ver\u00e4ndern, bis es die gew\u00fcnschten Ergebnisse liefert. Im Jahr 2019 ging der Turing Award, der f\u00fcr herausragende Leistungen in der Forschung im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz vergeben wird, an drei der einflussreichsten Architekten des Deep Learning: Yann LeCun von Facebook, Geoffrey Hinton von Google und Professor Yoshua Bengio. Dieses Trio hat zusammen mit vielen anderen im letzten Jahrzehnt die Algorithmen, Systeme und Techniken entwickelt, die f\u00fcr den Ansturm von KI-gest\u00fctzten Produkten und Dienstleistungen verantwortlich sind. (TNW)<\/p>\n

Aus dem Englischen \u00fcbersetzt von Anita K\u00f6bler vom ehrenamtlichen Pressenza-\u00dcbersetzungsteam. Wir suchen Freiwillige!\u00a0<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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