Welche Vorteile hat der Mensch angesichts der künstlichen Intelligenz, die ihn unersetzlich machen?

Prüfungsexperte: Xu Runsheng

PhD in Künstlicher Intelligenz, University of California

Wenn es um künstliche Intelligenz geht, schockierten einst die Science-Fiction-Szenen im Film „Matrix“ die Welt und führten den Trend an. Ausgehend von der „Gehirn im Tank“-Hypothese eines amerikanischen Philosophen beschreibt der Film folgenden Hintergrund: Menschen, die glauben, im späten 20. und frühen 21. Jahrhundert zu leben, sind in Wirklichkeit Bioenergielieferanten, die Hunderte von Jahren später von Maschinen in einer „Wiege“ „aufgezogen“ werden. Der in der „Wiege“ „gefangene“ Mensch erlangt jedoch in der von der künstlichen Intelligenz „Matrix“ geschaffenen Welt „seine Freiheit zurück“.

Dies bringt uns dazu, erneut über diese Frage nachzudenken: Wenn Ihr Gehirn von einer Maschine gesteuert wird, die Ihnen wie zuvor verschiedene neuronale elektrische Signale überträgt und Ihnen Feedback gibt, können Sie das herausfinden?

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Neurologische Verhaltensmuster des menschlichen Gehirns

Das menschliche Nervensystem besteht aus zwei Teilen: dem zentralen Nervensystem und dem peripheren Nervensystem. Das Gehirn ist die größte und komplexeste Struktur des Nervensystems und zugleich der am weitesten fortgeschrittene Teil. Daher ist das Gehirn in allen Arten von Science-Fiction-Werken das wichtigste Element. So etwa in Liu Cixins „Dreikörperproblem“: Um in die Trisolaraner einzudringen und die Lademasse zu minimieren, entschieden sich die Menschen schließlich, nur das Gehirn ins All zu schicken.

Neuronen sind die grundlegendsten strukturellen und funktionellen Einheiten des Nervensystems. Um das menschliche Gehirn zu verstehen, müssen wir Neuronen verstehen. Im Folgenden konzentrieren wir uns auf Neuronen und ihre Funktionsweise.

Neuronen sind die Kernelemente neuronalen Verhaltens. In unserem Gehirn gibt es über 10 Milliarden Neuronen. Studien haben ergeben, dass eine signifikante positive Korrelation zwischen dem Volumen der grauen Substanz des Gehirns (bestehend aus neuronalen Zellkörpern) und der Intelligenz besteht. Daher glaubt man im Allgemeinen, dass ein Mensch umso intelligenter ist, je mehr Neuronen er hat.

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Neuronen bestehen aus zwei Teilen: dem Zellkörper und den Fortsätzen. Die unterschiedlichen Längen der Vorsprünge erfüllen unterschiedliche Funktionen. Die kürzeren Dendriten dienen zum Empfangen von Signalen, während die längeren Axone zum Übertragen von Signalen verwendet werden. Anders ausgedrückt: Dendriten sind wie die Türen der Neuronen und Axone sind die Hände, die an die Türen klopfen. Wenn ein Neuron ein Klopfen an der Tür hört, öffnet es die Tür und erhält ein Signal zum Handeln. Wenn das Neuron jemand anderem Informationen übermitteln muss, klopft es an die Tür einer anderen Person. Jedes Neuron hat viele Türen und viele Hände, was bedeutet, dass jedes Neuron mit vielen Neuronen verbunden ist. Wenn Sie einen Moment darüber nachdenken, werden Sie erkennen, wie riesig das neuronale Netzwerk ist.

So wie wir Freunde mögen, die beim Chatten sofort antworten, mögen Neuronen auch Gefährten, die bei der Signalübertragung schnell reagieren. Langsam reagierende Neuronen werden nach und nach verworfen, wodurch das neuronale Netzwerk agiler und feiner wird. (Vielleicht glauben die Leute deshalb, dass ihr Gehirn umso intelligenter wird, je mehr man es benutzt.)

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Prinzipien der künstlichen Intelligenz

Nachdem wir nun verstehen, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet und überträgt, werfen wir einen Blick auf die Entwicklungsgeschichte der künstlichen Intelligenz.

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz war voller Wendungen. Die 1950er bis 1980er Jahre waren die Ära des Symbolismus. In dieser Zeit versuchte man, Computersystemen logische Denkfähigkeiten zu verleihen, indem man die Art und Weise analysierte, wie das menschliche Gehirn Probleme verarbeitet. Letztlich scheiterte man jedoch. In den folgenden 20 Jahren wurden Expertensysteme zum Mainstream und man versuchte, menschliches Wissen zusammenzufassen und es Computersystemen beizubringen, erlebte aber auch ein Waterloo. Seit dem 21. Jahrhundert wird die Bedeutung von Daten allmählich erkannt und das Mining von Informationen aus Daten ist zu einem Trend geworden. Auf Big Data basierendes Deep Learning hat in den Bereichen Sprache und Bilder große Erfolge erzielt. Die uns heute bekannten Spracherkennungs- und automatischen Übersetzungsfunktionen sind die ersten großen Errungenschaften dieser Phase.

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Da Deep Learning der Kern der heutigen künstlichen Intelligenz ist, müssen wir einige grundlegende Inhalte verstehen.

Der Vorgänger des Deep-Learning-Modells ist das neuronale Netzwerk, was auch zeigt, dass ersteres das neuronale Netzwerk des Gehirns bis zu einem gewissen Grad nachahmt.

Um diesen Punkt anschaulicher zu veranschaulichen, verwenden wir zur Analyse das einfachste lineare Regressionsmodell. Wenn wir beispielsweise den Preis eines Hauses beurteilen oder vorhersagen möchten, denken wir an viele damit verbundene Faktoren. Dabei berücksichtigen wir vor allem zwei Faktoren: die Lage und das Alter des Hauses. Lassen Sie X1 die Fläche des Hauses (Quadratmeter), X2 das Alter des Hauses (Jahre) und y den Preis des Hauses (Yuan) darstellen. Linearität bedeutet, dass Folgendes gilt:

Unter diesen werden a1 und a2 als Gewichte bezeichnet, die den Einfluss jedes Merkmals (Bereich, Hausalter) auf den vorhergesagten Wert y bestimmen. Angenommen, wir verfügen nun über viele bekannte Immobilienpreise und entsprechende Daten zum Alter und zur Fläche der Häuser, können wir verschiedene Methoden (wie die Methode der kleinsten Quadrate usw.) verwenden, um einen Satz von Werten für die Parameter a1, a2 und b zu finden.

Mit diesem Wertesatz können wir die Preise anderer Häuser vorhersagen. Bei diesem Vorhersageprozess sind die Größe und das Alter des Hauses die Eingabewerte und der vorhergesagte Preis die Ausgabewerte.

Wir können eine Analogie zur Struktur von Neuronen ziehen und X1 und X2 als zwei Dendriten des Zellkörpers des Neurons betrachten. Nachdem das Neuron diese beiden Informationen erhalten hat, verarbeitet es sie (berechnet den Wert von y basierend auf a1 und a2) und überträgt das Ergebnis über das Axon. Ein Neuron kann eine Eingabeschicht und eine Ausgabeschicht umfassen.

Die komplexen neuronalen Netzwerke im menschlichen Gehirn unterstützen uns bei einer Vielzahl von Aktivitäten. Mehrschichtige neuronale Netzwerke und andere Arten neuronaler Netzwerke können uns bei der Lösung vieler Probleme wie Vorhersagen und Bilderkennung helfen.

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Als nächstes werde ich einen weiteren Fall der Mustererkennung durch künstliche Intelligenz vorstellen.

Das menschliche Gehirn kann nur begrenztes Wissen speichern und auch seine Fähigkeit, Daten zu analysieren und zu nutzen, ist begrenzt. Immer fortschrittlichere Hardwareausrüstung ermöglicht jedoch die Speicherung und Analyse riesiger Datenmengen und kann darin verborgene Muster besser erkennen. So stellte eine amerikanische Organisation beispielsweise nach der Analyse der Einkaufsdaten von Supermarktprodukten fest, dass Bier und Babywindeln häufig zusammen verkauft werden. Nach Analyse und Untersuchung stellte sich heraus, dass dies eine häufige Kombination für Väter ist, die am Wochenende einkaufen gehen. Daher begann der Supermarkt, Bier und Windeln zusammen zu verkaufen, was für Väter praktischer war und den Umsatz steigerte.

Dies ist nur die Spitze des Eisbergs der KI-Datenanalyse. Es kann uns helfen, viele in den Daten verborgene Zusammenhänge zu entdecken, und wir können durch Analyse und Verständnis davon profitieren.

Welche menschlichen Verhaltensweisen können nicht durch künstliche Intelligenz simuliert werden? Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz scheinen die fortschrittlichen Science-Fiction-Vorstellungen aus Filmen allmählich Wirklichkeit zu werden. Die Konfrontation zwischen dem menschlichen Gehirn und der künstlichen Intelligenz wird insbesondere im Bereich der uns bekannten Spiele immer deutlicher: Deep Blue (Schach-KI) und AlphaGo (Go-KI) haben im Wettkampf mit Menschen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.

Wir können nicht anders, als uns zu fragen, in welchen Bereichen der Mensch im Vorteil ist.

Je besser wir die auf Big Data basierende künstliche Intelligenz verstehen, desto stärker erkennen wir die Digitalisierung des menschlichen Verhaltens. Stellen Sie sich vor: Es gäbe eine Maschine, die alle persönlichen und sozialen Daten aufzeichnet. Gibt es dann überhaupt noch einen Unterschied zwischen Mensch und Maschine?

Quelle: Screenshot aus dem Film „Matrix“ Eine eindeutige Antwort auf diese Frage ist derzeit schwierig. Insbesondere da die aktuelle Hardware eine so große Datenmenge nicht verarbeiten kann, ist die Zukunft noch schwieriger vorherzusagen.

Eines der Argumente dafür, dass „KI den Menschen nicht ersetzen kann“, sind die Grenzen der KI. Sobald der Umfang festgelegt ist, wird das Programm nur innerhalb des festgelegten Umfangs ausgeführt und kann diesen Rahmen nicht verlassen.

Aber seien wir ehrlich: Haben wir Menschen nicht selbst Grenzen? In der Vergangenheit glaubten die Menschen, die Erde sei rund und der Himmel quadratisch, doch heute blicken die Menschen möglicherweise aus einer eingeschränkten Perspektive in die Zukunft. Die Wahrheit bewegt sich immer innerhalb gewisser Grenzen. Jenseits dieser Grenze können andere Schlussfolgerungen gezogen werden.

Ein weiteres großes Hindernis für die These „Künstliche Intelligenz kann den Menschen nicht ersetzen“ ist der emotionale Bereich des Menschen. Der Kern der künstlichen Intelligenz ist die Datenverarbeitung, und alles basiert auf Vorstellungskraft, Assoziation, Vermutung, Innovation usw. Auch in absehbarer Zukunft wird künstliche Intelligenz noch immer schwer mit dem Menschen zu vergleichen sein.

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Das menschliche Gehirn besteht aus zig Milliarden Neuronen, die Komplexität künstlicher Intelligenz ist jedoch weitaus geringer, sodass ihre Berechnungen und Funktionen immer begrenzt sind. KI wird vielleicht nie herausfinden, warum Menschen zwei völlig unabhängige Dinge miteinander in Verbindung bringen, und sie weiß auch nicht, dass Menschen unter dem Einfluss starker Emotionen Dinge tun, die über ihre eigenen Normen und Grenzen hinausgehen.

Derzeit ist die Grenze zwischen Schöpfern und Geschöpfen noch sehr klar. Vielleicht werden wir deshalb das „intelligente Zeitalter“ der Mensch-Computer-Interaktion und der Kombination des menschlichen Gehirns und der künstlichen Intelligenz einläuten.