Wir können den aktuellen Stand der künstlichen Intelligenz abschätzen, indem wir sie mit dem vergleichen, was derzeit über menschliche Intelligenz bekannt ist. Neun der eindrucksvollsten aktuellen Beispiele für Machine Intelligence sind IBM Watson, fahrerlose Autos, die von Google und anderen Unternehmen produziert werden, Anwendungen für Deep Learning wie die DeepMind-Programme für Go und Schach, Spracherkennungsprogramme wie Alexa, Siri und Dragon NaturallySpeaking , Google Translate, Empfehlungssysteme, die von Netflix, Amazon und anderen Unternehmen verwendet werden, Anerkennung durch Facebook, Roboter von Boston Dynamics und an der University of Alberta und der Carnegie Mellon University entwickelte Pokerspieler.
Die menschliche Intelligenz ergibt sich aus 12 typischen Merkmalen, die für die menschliche Intelligenz charakteristisch sind, auch wenn sie nicht unbedingt erforderlich sind oder ausreichende Bedingungen erfüllen. Diese Merkmale sind Wahrnehmen, Problemlösen, Lernen, Denken, Abstrahieren, Planen, Entscheiden, Verstehen, Fühlen, Handeln, Schaffen und Kommunizieren.
Basierend auf meinem in Kürze erscheinenden Buch Brain-Mind arbeiten diese 12 Merkmale im menschlichen Geist durch acht mentale Mechanismen, die Bildsprache, Konzepte, Regeln, Analogie, Emotionen, auf Absichten basierende Handlungen, Sprache und Bewusstsein umfassen. Insgesamt bieten die zwölf Funktionen und acht Mechanismen insgesamt 20 Benchmarks für die Bewertung der aktuellen künstlichen Intelligenz.
Jedes der Beispiele für Maschinenintelligenz gibt spezifische Intelligenzfunktionen wieder. Zum Beispiel führt IBM Watson erfolgreich Problemlösungen durch, lernt, argumentiert, plant, entscheidet, erstellt und kommuniziert. Es scheint jedoch sehr schwach zu sein, wenn man es wahrnimmt, abstrahiert, versteht, fühlt und handelt. Fahrerlose Autos sind bereits in der Lage, Probleme wahrzunehmen, zu lösen, zu lernen, zu entscheiden, zu planen, zu handeln und zu kommunizieren. Aber sie denken wenig, abstrahieren, verstehen, fühlen oder schaffen.
Insgesamt sind die derzeitigen KI-Systeme in Bezug auf Abstraktion, Verstehen und Fühlen ineffektiv. Obwohl sie einige Arten der Problemlösung und des Lernens ausführen, gibt es darüber hinaus andere Arten, die sich im Bereich der menschlichen Fähigkeiten befinden, aber noch nicht in Computern eingesetzt werden.
Die Fähigkeit des Menschen, die verschiedenen Funktionen der Intelligenz auszuführen, ist das Ergebnis des Verstandes, der zahlreiche mentale Mechanismen besitzt, die aus neuralen Mechanismen resultieren, aber nicht alle davon sind in den gegenwärtigen KI-Systemen vorhanden. Obwohl einige Beispiele für maschinelle Intelligenz sensorische Eingriffe erfordern können, ist sie derzeit nicht in der Lage, komplexe Bilder wie visuelle und auditive Repräsentationen zu manipulieren, die ein wichtiger Bestandteil der menschlichen Kreativität sind. Einige KI-Systeme wie Watson arbeiten mit rein syntaktischen Konzepten, die in der Semantik nicht mit der Welt verbunden sind, während andere KI-Systeme wie fahrerlose Autos, die über eine Weltanschlußsemantik verfügen, die Konzepte nicht miteinander verbinden. Viele KI-Systeme arbeiten mit Regeln, die Regeln arbeiten jedoch normalerweise mit nicht geerdeten Symbolen. Empfehlungssysteme führen eine sehr einfache Art der Analogie durch, können sich jedoch nicht mit komplexen Beziehungen wie der Kausalität befassen, die Teil der Verwendung von Analogien für Menschen sind. Es gibt einige KI-Systeme, wie z. B. fahrerlose Autos und Roboter, die Aktionen ausführen. In vielen KI-Systemen fehlt jedoch Aktion. Einige KI-Systeme, wie IBM Watsons Debater und Google Translate, können mächtige Sprachoperationen ausführen, haben aber immer noch keine Fähigkeiten für Menschen. Kein aktuelles KI-System arbeitet mit Emotionen und Bewusstsein. Der aktuellen KI fehlen also offensichtlich einige der Mechanismen, die für die menschliche Intelligenz wichtig sind.
Am auffälligsten ist, dass den derzeitigen KI-Systemen die Allgemeinheit fehlt. Alle Programme sind nur für bestimmte Anwendungen gedacht, z. B. beim Fahren oder Spielen. Im Gegensatz dazu sind Menschen allgemeine Problemlöser und Lernende, die in vielen Bereichen wie Bauen, Kochen, Sozialisieren, Lehren, Fahren, Spielen usw. tätig sind.
Zusammenfassend ist die derzeitige KI sehr beeindruckend, wenn sie sich einigen Aspekten menschlicher Problemlösung und des Lernens annähert. Es hat jedoch bemerkenswerte Lücken in Bildsprache, Abstraktion, relationaler Analogie, Emotionen, Bewusstsein, ausgewachsener Sprache und allgemeiner Kreativität. Ich denke, dass die KI noch einen langen Weg zurücklegen muss, bevor die menschliche Intelligenz übertroffen wird. Superintelligenz und die Singularität sind weit weg.
Köpfe in Maschinen: Vergleich biologischer und synthetischer Intelligenz
Die unglaubliche Explosion in der Kraft künstlicher Intelligenz zeigt sich in den täglichen Schlagzeilen, in denen große Durchbrüche angekündigt werden. Was sind die verbleibenden Unterschiede zwischen maschineller und menschlicher Intelligenz? Könnten wir ein Gehirn auf der aktuellen Computerhardware simulieren, wenn wir die Software schreiben könnten? Was sind die neuesten Fortschritte im weltweit größten Gehirnmodell? Beteiligen Sie sich an der Diskussion darüber, was KI getan hat und wie weit es noch gehen muss, und entdecken Sie neue Technologien, die dazu führen könnten, dass KI dorthin gelangt.
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