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Computer sind näher dran, die Art und Weise zu kopieren, wie Menschen lernen

2019

Der Goldstandard der künstlichen Intelligenz ist ein Computer, der genauso wie wir Menschen lernen kann. Wenn Sie beispielsweise nur eine Zahnbürste sehen und deren Verwendung kennen, ist es ziemlich einfach, andere Zahnbürsten zu identifizieren. Wenn es lang und dünn ist, kleine Borsten und einen Griff hat, können wir ziemlich sicher sein, dass es eine Zahnbürste ist. Und da wir wissen, dass es in einen Mund passen muss, können wir uns vorstellen, was ein gutes Werkzeug für den Job wäre und was nicht, was die Möglichkeiten einer Zahnbürste weiter einschränkt.

Das Erlernen von Maschinen auf diese Weise war schwierig, da komplexe Objekte wie Zahnbürsten in mathematischen Formeln erklärt werden müssen, damit der Computer sie verstehen kann. Beim maschinellen Lernen, mit dem wir uns mit künstlicher Intelligenz befassen, dreht sich viel darum, wie man Objekte und Ideen am besten darstellt, damit Computer sie verstehen können.

Neue wissenschaftliche Forschungen behaupten, der menschlichen Lernmethode näher gekommen zu sein. Ihre Idee: Für jedes "erlernte" Konzept ein winziges Computerprogramm erstellen. Diese kleinen Programme erläutern zunächst ein kleines Konzept, das bereits gesehen wurde, und generieren verschiedene Möglichkeiten, um zum gleichen Endprodukt zu gelangen.

Dies lässt sich am besten anhand eines Beispiels erklären. Im Moment funktioniert dies nur für sehr einfache Symbole, wie handgeschriebene Buchstaben des Alphabets.

Die Forscher zeigten ihre Algorithmusbeispiele für handgeschriebene Buchstaben aus mehreren alten Alphabeten und wie sie geschrieben wurden, und der Algorithmus merkte sich diese Prozesse in Form eines Computerprogramms, das erklärte, wie die einzelnen Buchstaben aufgebaut waren. Die Forscher bezeichnen dies als Bayes'sches Programmlernen und zeigen dem Algorithmus, wie ein Zeichen aufgebaut ist, und verstehen dann die verschiedenen Teile jedes Buchstabens. In Zukunft kann es diese Teile auf unterschiedliche Weise verwenden, um neue Charaktere zu klassifizieren oder zu erstellen, ähnlich wie es Menschen tun.

Andere Computer können dies bereits mit Deep Learning tun, einer Disziplin innerhalb der künstlichen Intelligenz, die Netzwerke mathematischer Gleichungen verwendet, um Ideen in Daten zu verstehen. Während bei Deep-Learning-Techniken die Maschine Dutzende bis Millionen von Beispielen analysieren muss, geht die derzeitige Methode davon aus, dass sie von einem einzigen Beispiel einer Idee ausgeht.

Dies bedeutet, dass wir eines Tages eine echte Gesichtserkennung aus jedem Winkel von nur einem guten Bild einer Person haben könnten.

Die mit dieser Methode erzielten Ergebnisse sind beeindruckend. Um zu testen, wie gut der Algorithmus gelernt hat, testeten die Forscher ihn gegen Menschen. Mensch und Maschine erhielten einen neuen Charakter und mussten ihn reproduzieren.

Dann baten sie die Leute (von Amazon Mechanical Turk) zu entscheiden, welche von Menschen und welche von Maschinen hergestellt wurden. Und sie konnten es nicht tun. Die Fehlerquote lag bei 48 Prozent und damit knapp unter der Zufallsrate.

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Dies bedeutet vor allem, dass wir erst am Anfang des Lernens stehen, was wir mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz anfangen können. Und obwohl diese Forschung wichtig ist, bedeutet dies nicht zwangsläufig, dass alle Maschinen in Zukunft so lernen werden. So wie dieser Ansatz das Nachdenken darüber ersetzen kann, wie Computer Konzepte heute verstehen, ist es durchaus möglich, dass im nächsten Monat jemand einen besseren Weg findet.

Jeder Schritt, jedes Papier und jede Idee zündet eine andere Kerze an, um die massive Lücke in unserem Wissen über Intelligenz und Bewusstsein zu beleuchten. Heute können wir besser handschriftliche Zeichen erstellen. Vielleicht wird es morgen eine menschenähnliche Sprache erzeugen oder sogar Kunst mit größerem Erfolg nachbauen.

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