KI: Argumentation mithilfe von Daten?

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Die Artikel von Cassandra-Kreuzung Ich bin unter Lizenz CC BY-SA 4.0 | Cassandra-Kreuzung ist eine Spalte, die von erstellt wurde Marco Calamari mit dem „nom de plume“ von Kassandra, geboren 2005.

Cassandra erklärt ein wenig, wie KI funktioniert: Können sie wirklich für Menschen denken?

Dieser Artikel wurde geschrieben am 06. Januar 2022 von Cassandra

Cassandra Crossing/ KI: Argumentation anhand von Daten?

Techniken der künstlichen Intelligenz werden häufiger missbraucht als genutzt

Wie die 24 ergrauten Leser von Cassandra gut wissen, sind künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen seit langem Gegenstand von Cassandras Gedanken.

Jetzt, wo sie unter uns sind, wechseln sich in der Stimmung Ihrer Lieblingsprophetin katastrophale Wahrnehmungen à la Skynet mit Erinnerungen an K.s Missgeschicke zwischen Trial und Castle ab.

Doch die eigentliche Verantwortung für den Missbrauch des Begriffs und insbesondere für den missbräuchlichen Einsatz künstlicher Intelligenz lässt sich zu gleichen Teilen in drei Teile gliedern.

Erstens beschäftigt sich die Forschung seit fast einem Jahrhundert (genauer gesagt seit 1956) mit dieser Frage, hat vorläufige Ergebnisse erzielt und wunderbare Dinge für die nahe Zukunft versprochen. Die Öffentlichkeit wird mit einem so eingängigen Begriff vertraut, der, wie wir wissen, nicht immer die Vorstellung von der Realität unterscheidet.

Zweitens (magst du makaronisches Latein?), weil die Erzählung, angefangen beim Mythos und dem Roman bis hin zur großen Leinwand, dem kleinen Bildschirm und dem Internet, es zu einem ebenso schönen wie interessanten Thema gemacht hat, und das wissen wir, in Im Geiste der Menschen existieren jederzeit Vorstellungskraft und Realität nebeneinander.
Drittens, weil das Reden in Schlagworten und das Verkaufen von Müll schon immer eine Quelle für Geld, Macht und Ansehen war.

Als also nach Inferenz-Engines und neuronalen Netzen Deep Learning, eine neue Anwendung künstlicher Intelligenz, begann, auf einfache Weise interessante Ergebnisse zu liefern, sprangen alle ein.

Und während die Erzählung weiter profitiert hat, hat man damit begonnen, die praktische Anwendung auszudehnen und auf alle möglichen Bereiche auszudehnen, in der Hoffnung, neue Geschäfte zu generieren.

Und das ist ein sehr gefährlicher Fehler.

Deep Learning und auch neuronale Netze haben nichts mit „Intelligenz“ zu tun.

„Echte“ Intelligenz, die von Forschern der künstlichen Intelligenz als „generische künstliche Intelligenz“ bezeichnet wird, erfordert möglicherweise kein Selbstbewusstsein (wir überlassen die Frage den Philosophen), erfordert aber neben Wissen sicherlich auch Verständnis und Logik.

Und neuronalen Netzen fehlt, ebenso wie Deep-Learning-Algorithmen, sicherlich beides.

Wenn man nun (mit viel, viel, viel Aufwand) die Inferenz-Engines mit „Regeln“ versorgt, werden sie sicherlich zu „logischen“ Problemlösern, weil sie „Backtracking“ durchführen können, d. h. erklären können, wie sie zu einem Problem gekommen sind Bestimmte Schlussfolgerung: Die Algorithmen von Deep Learning können Ihnen nur sagen, ob ein Foto ein Kätzchen darstellt oder nicht, und dies erst, nachdem viele Fotos von Kätzchen und Nicht-Kätzchen gefüttert wurden, hinter denen die Lösung steht.

Aber sie können Ihnen nicht das „Warum“ sagen; Sie wenden keine Intelligenz an, sie kennen weder „Kitness“ noch andere logische Kategorien.

Wenn es also sinnvoll und sinnvoll ist, Deep-Learning-Systeme in geeigneten, auch sehr wichtigen Fragestellungen anzuwenden, wie etwa der Unterstützung der Tumorberichterstattung, ist es absurd und gefährlich, sie in Bereichen einzusetzen, in denen „wahre Intelligenz“ erforderlich ist, und sich dabei etwas vorzumachen Ich denke, dass es es ersetzen und außerdem genauere und wirtschaftlichere Ergebnisse erzielen kann.

Gerichtsurteile, Personalauswahlgespräche und die Möglichkeit einer Wiederholung eines Verbrechens sind Themen, die „offensichtlich“ außerhalb der Möglichkeiten eines Deep-Learning-Systems liegen, auch wenn es leider möglich und sogar einfach ist, ein „falsches“ System zu erstellen, das verwendet werden kann diesen Sektoren.

Und die Welt ist leider voll von Verkäufern, die Schlangenöl verkaufen, vielleicht sogar teilweise oder vollständig in gutem Glauben.
Wer kontrolliert überhaupt die Ergebnisse? Wer kann sagen, ob der „Verbrecher“ wirklich Buße getan hat?
Aus den Daten, und zwar unter anderem nur aus den „Guten“, können und müssen wir lernen, aber wie wir es schon immer getan haben.

Daten, und nur gute Daten, können logisch kategorisiert werden und bieten Ideen für bessere Kategorisierungen, die es uns ermöglichen, „Daten in anderen Daten“ zu entdecken.

Aber Daten können Intelligenz nicht ersetzen, Daten können nicht anstelle von Menschen „überlegen“, oder zumindest von Menschen, die sich die Mühe machen, dies zu tun.

Marco Calamari

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