Thema:
Weder noch flat
Autor: FS
Datum:15.02.19 15:26
Antwort auf:Künstliche Intelligenz-Fluch oder Segen? von Mr.ED

Deep Learning AI hat Grenzen welche zu sprengen einen völlig anderen Ansatz benötigen würden. Die Konzepte nach denen selbst die extremen Dinge wie sie Google, Amazon und Co. gerade machen (zumindest was schiere Datenmengen angehen) sind im Kern weiterhin ein Perzeptron welches Frank Rosenblatt bereits 1958 als Modell vorstellte.
[https://www.youtube.com/watch?v=7BtLqqJVP9w]

Natürlich waren die ersten Modelle primitiv (wie die Polygongrafik eines Starfox auf SNES gegenüber der Optik die man in einem Battlefield 5 heute kriegt) aber der Kern (im Analogvergleich die Polygongrafik) ist der Gleiche und hat die gleichen Limitationen. Erst ein neuer Ansatz (im Analogvergleich wären das evtl. Voxel) erlauben dem zu entkommen.

Konkret heißt das, dass die KI von heute im Kern nichts anderes ist als wirklich extrem gute und extrem schnelle Mustererkennungsprogramme und das wars. Sie können die Muster aus Datensätzen erkennen und auf andere Datensätze anwenden.

Bei dem Beispiel der Gesichter hat man sie halt mit Terabytes von Gesichterbildern gefüttert und die Perzeptron Routinen haben die "Essenz" eines Gesichts erkannt und können dann beliebig viele neue Gesichter mit dieser Datenessenz erstellen. Das Ganze kann man mit beliebigen Daten machen (Bilder, Töne, Bewegungen etc.)

Aber es ist keine Intelligenz dahinter. Kein Verständnis. Darum hat man ab und zu Bilder wo man Schmuck an der Schläfen der Person sieht statt an den Ohren oder zwei Finger dort wo das Kinn ist. Weil das Netzwerk eben nicht versteht was ein Mensch wirklich ist und was plausibel ist und wie er im Grundsatz funktioniert und daher keine Finger aus einem Kinn wachsen werden auch wenn die Fingerkuppen einem Kinn mit Grübchen noch so ähnlich sehen.

Geoffrey Hinton der seit 1986 als der "Pate des Deep Learning" gilt hat das Problem seiner eigenen Netzwerke längst erkannt und sagte "The future depends on some graduate student who is deeply suspicious of everything I said" und "My view ist to throw it all away and start again". Nicht weil Deep Learning nicht funktioniert, sondern weil es sich auf eine Sackgasse der Entwicklung zubewegt.

Freund von mir arbeitet gerade an neuronalen Netzwerken und vor allem den theoretischen Bereich bei dem solche Grundsatzfragen und Limits der Systeme beleuchtet werden.

Die neuen Ansätze momentan sind aber alle ungleich komplexer und würden Computer erfordern welche, wenn das Moorsche Gesetz auch künftig weiter gilt, erst in Jahrzehnten verfügbar sein werden.

Hier ein toller Vortrag zum Stand der Dinge:
[https://www.youtube.com/watch?v=53YvP6gdD7U&list=LLhdUVWiRtdHYUQ5RsLvbdqg&index=9&t=0s]


Kurzum: KI ist ein sehr mächtiges Werkzeug und wie alle Werkzeuge kann man sie missbrauchen, aber vor einer KI die selber Ideen hat und diese verfolgt sind wir extrem weit weg eben weil alles auf einem System basiert welches diese Komplexität im "denken" nicht mal im Ansatz hat.


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