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Gegenwart und<br />
Leistung<br />
Technologiefolgenabschätzung SS 2004<br />
FH Kiel
Inhalt<br />
Entwicklung der Rechnerleistung<br />
Künstliche Intelligenz<br />
Turing – Test<br />
Werden Rechner intelligent sein?
Rechnerleistung<br />
Zuse Z3 (1941)<br />
0,000005 – 0,00001 Mhz<br />
0,17 KB RAM<br />
Earth Simulator (2002)<br />
5.120 CPUs<br />
40.000.000 MFLOPS<br />
10 TB RAM
Rechnerleistung
Technische Schwierigkeiten<br />
Zunehmende Miniaturisierung<br />
70er Jahre:<br />
- Grössenordnung 3 µm<br />
- Wechselwirkungen zwischen Leitungen<br />
90er Jahre:<br />
- Grössenordnung 0,1 µm<br />
- quantenmechanischer Tunneleffekt
Rechnerleistung<br />
...aber wie können Rechner „intelligent“<br />
sein?
Inhalt<br />
Entwicklung der Rechnerleistung<br />
Künstliche Intelligenz<br />
Turing – Test<br />
Werden Rechner intelligent sein?
Lernende Systeme<br />
OCR – Software<br />
Spracherkennung<br />
autonome Roboter<br />
Trennung von Training und Lernen<br />
Spezialisierung von Systemen
Künstliche Intelligenz<br />
Anwendungen auf Grossrechnern<br />
Mustererkennung für Satelitenfotos<br />
Schach
Künstliche Intelligenz<br />
Schachrechner “Deep Blue”: 3 Mio. MIPS,<br />
200 Mio. Stellungen pro Sekunde<br />
„fremdartige Intelligenz“
Künstliche Intelligenz<br />
Ansätze zur Interpretation von Intelligenz<br />
bei Rechnern:<br />
- mechanische Interpretation<br />
- mentalistische Interpretation<br />
Intelligenz aus der Leistung/Verhalten
Inhalt<br />
Entwicklung der Rechnerleistung<br />
Künstliche Intelligenz<br />
Turing – Test<br />
Werden Rechner intelligent sein?
Alan Turing (1912 – 1954)
Turing – Test<br />
Unterhaltung mit einem Mensch und<br />
einem Computer<br />
Unterscheidbar?
Inhalt<br />
Entwicklung der Rechnerleistung<br />
Künstliche Intelligenz<br />
Turing – Test<br />
Werden Rechner intelligent sein?
Intelligente Rechner?<br />
„Computing Machinery and Intelligence“<br />
(Zeitschrift Mind, 1950)<br />
Widerlegung von neun Argumenten gegen<br />
Intelligenz von Computern
1. Der theologische Einwand<br />
„Denken ist eine Funktion der Seele.<br />
Maschinen haben keine Seelen,<br />
deswegen können sie nicht denken.“
1. Der theologische Einwand<br />
Vergleich mit Evolutionstheorie<br />
Gegensatz Wissenschaft – Religion<br />
„Je menschenähnlicher ein Computer mit<br />
uns interagiert, desto leichter ist es, ihm<br />
eine Seele zuzusprechen.“<br />
Aber:<br />
- fehlende Erfahrungen<br />
- fehlende innere Struktur von Gedanken<br />
und Gefühlen
2. Der Kopf-in-den-Sand-Einwand<br />
„Denkende Maschinen können nicht<br />
möglich sein, weil die Folgen zu<br />
schrecklich wären.“
2. Der Kopf-in-den-Sand-Einwand<br />
Rivalendenken<br />
„In ihrem Verhalten ähneln Roboter uns<br />
selbst mehr als irgendeinem anderen<br />
Geschöpf auf der Welt.“<br />
antisoziale Roboter als Ladenhüter<br />
Analogie: Kindererziehung, eigener<br />
Charakter der Roboter
3. Der mathematische Einwand<br />
„Mechanische Logik unterliegt<br />
bestimmten beweisbaren<br />
Einschränkungen, denen das<br />
menschliche Denken nicht unterworfen<br />
ist.“
3. Der mathematische Einwand<br />
Hintergrund: Turing – Maschinen,<br />
Regelsysteme<br />
Selbstreferentielle Fragen<br />
100prozentige Genauigkeit von Rechnern<br />
als Voraussetzung<br />
Beschränkung der Komplexität<br />
Ständiger externer Informationsfluss
4. Das Bewusstseinsargument<br />
„Maschinen haben keine innere<br />
Erfahrung, die ihren Äußerungen,<br />
Handlungen oder inneren Operationen<br />
Bedeutung verleiht.“
4. Das Bewusstseinsargument<br />
Konditioniertes Lernen<br />
Grundlage: Annahmen über Absichten und<br />
Gefühle<br />
Anwendung der Modelle auf sich selbst<br />
„Hat er echte Gefühle oder tut er nur so?“<br />
Kommunikationsverhalten entscheidet
5. Die Argumente der<br />
verschiedenen Unfähigkeiten<br />
„Maschinen werden nie freundlich,<br />
moralisch, fröhlich usw. sein.“
5. Die Argumente der<br />
verschiedenen Unfähigkeiten<br />
Argument aus der Zeit heraus (1950!)<br />
Verallgemeinerungen im Umgang mit<br />
spezialisierten und unflexiblen Systemen
6. Lady Lovelaces Einwand<br />
„Computer tun nur das, wozu wir sie<br />
programmieren können.“
6. Lady Lovelaces Einwand<br />
Unerwartetes Verhalten durch<br />
Interaktionen, Inputs, Attacken usw.<br />
Grösserer Schatz an Instruktionen<br />
Höhere Abstraktionsebenen, vorgefertigte<br />
Komponenten<br />
Automatisiertes Lernen
7. Das Argument von der<br />
Kontinuität des Nervensystems<br />
„Nerven reagieren auf beliebig<br />
geringfügige Signalunterschiede, während<br />
Computern in Schritten von festgelegter<br />
Grösse arbeiten.“
7. Das Argument von der<br />
Kontinuität des Nervensystems<br />
Digitale statt analoge Verarbeitung<br />
Ungenauigkeiten durch äußere EInflüsse<br />
Simulation eben dieser Einflüsse<br />
„Why analog is cool again“ (Wired)<br />
Mixed-Signal-Prozessoren
8. Nichtformaler Charakter des<br />
Verhaltens<br />
„Es ist unmöglich, einer Maschine<br />
anzugeben, was sie in jeder Situation tun<br />
soll, in die ein Mensch geraten kann.“
8. Nichtformaler Charakter des<br />
Verhaltens<br />
Vorprogrammiertes Verhalten<br />
Reflexe<br />
<br />
spontanes und regelgeleitetes<br />
Verhalten
9. Außersinnliche Wahrnehmung<br />
„Manchmal spüren Menschen weit<br />
entfernte Informationen, die den<br />
deterministischen Prozessen in<br />
Computern nicht zugänglich sind.“
9. Außersinnliche Wahrnehmung<br />
Argument aus der Zeit (1950!)<br />
Boom paranormaler Phänomene<br />
Effekte hervorgerufen z.B. durch Druck,<br />
Schall, Pheromone usw.<br />
Messung möglich!<br />
Lernprogramme
Vielen Dank!
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