Künstliche Intelligenz vs. Menschliche Intelligenz

Präsentation zum Thema: "Künstliche Intelligenz vs. Menschliche Intelligenz"—  Präsentation transkript:

1 Künstliche Intelligenz vs. Menschliche Intelligenz
Hobel, Horvat, Hubmer, Strobl

2 Inhalt Definition Entwicklung Turing Test & Chinese Room Kritik an KI

3 Definition

4 Definitionen Was ist Intelligenz Künstliche Intelligenz
Intelligenz Modelle Künstliche Intelligenz Einteilung Paradigmen

5 Was ist Intelligenz? Keine genaue Definition
Mehrere Modelle, drei Beispiele: Sieben Primärfaktoren Würfelmodell Theorie der multiplen Intelligenzen

6 Modell der sieben Primärfaktoren
Luis Leon Thurstones (US Amerikaner, Ingenieur und Psychologe, ) S (space): räumlich-visuelle Aufgaben wie z. B. mentales Rotieren von Objekten P (perceptual speed): Wahrnehmung von Objekten und Relation zwischen ihnen, z. B. Fortsetzung einer Reihe von Objekten N (numerical ability): rechnerisch-mathematische Fähigkeiten

7 Modell der sieben Primärfaktoren
M (memory): Gedächtnisleistung, z. B. Fragen zu einer für kurze Zeit dargebotenen Szene beantworten R (reasoning): logisches Schlussfolgern W (word fluency): Wortflüssigkeit, z. B. Finden von Synonymen V (verbal relations): verbale Beziehung richtig verstehen und interpretieren

8 Würfelmodell Joy Paul Guilford
(US Amerikaner, Intelligenzforscher, 1897 – 1987)

9 Theorie der multiplen Intelligenzen
Howard Garner ( , US Amerikaner, Erziehungswissenschaftler) Sprachlich-linguistische Intelligenz Logisch-mathematische Intelligenz Musikalisch-rhythmische Intelligenz Bildlich-räumliche Intelligenz

10 Theorie der multiplen Intelligenzen
Körperlich-kinästhetische Intelligenz Naturalistische Intelligenz Interpersonale Intelligenz Intrapersonelle Intelligenz

11 Und was bringt das dem Computer?

12 Künstliche Intelligenz

13 „Menschen sind das beste Beispiel für Intelligenz“
Probleme: Wie misst man Gedanken? Und wenn man einen Computer herstellt der wie ein Mensch denkt: baut man dann nicht einfach einen zweiten Menschen?

14 „Wenn eine Maschine Verhalten zeigt, für welches - wenn ein Mensch es durchführt – Intelligenz benötigt wird, dann ist sie intelligent.“ Probleme: Menschen verhalten sich nicht immer intelligent Verhalten wie ein Mensch ist oft nicht gewünscht (nur bei Interaktionen mit Menschen)

15 „Wissen ist in logischen Aussagen vorhanden und es wird streng nach mathematischen Regeln argumentiert“ Probleme: Wie kann man unsere Welt mit allen Unklarheiten als schlüssige Wissensbasis darstellen? Kann man in der realen Welt solche rein rationalen Schlüsse überhaupt ziehen?

16 „Durch Beobachten und Entscheiden entstehen vernünftig bzw
„Durch Beobachten und Entscheiden entstehen vernünftig bzw. rational agierenden Maschinen, die einem Ziel entgegenstreben“ Problem: Es kann das Ziel nie vollständig erreicht werden, da dem Computer Grenzen gesetzt sind (Speicher, Leistung, Zeit)

17 Paradigmen Hard Computing – Logik Soft Computing – Neuronale Netzwerke

18 Entwicklung

19 Entwicklung

20 Phase 1 13. Juli 1956: Konferenz zum Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (AI) Physical Symbol System Hypothesis: Denken ist Informationsverarbeitung „Genereller Problemlöser“ Gilt heute als gescheitert Menschliche Intelligenz nicht auf eine Denkschablone reduzierbar

21 Phase 2 KI-Systeme erhielten menschliches Wissen zu verschiedenen Expertengebieten 1980er-Jahren folgte erster Anwendungs- boom MYCIN Beschränkung: Wissensbasen zunehmend limitierend und kostentreibend

22 Phase 3 Entdeckung der künstlichen neuronalen Netze
Erste erfolgreiche Verfahren zum maschinellen Lernen Notwendig hierfür Trainingsdaten Beschränkung: Menschliches Wissen kaum durch statistisches Lernen umsetzbar

23 Phase 4 Setzen auf hybride Verfahren
Wissensbasen mit Lernen über Trainingsdaten verbunden Kombination aus Phase 2 und Phase 3

24 Erkennen eines Verkehrszeichen
Reaktion eines Autopilotsystems auf Stoppschilder Mustererkennung wird besser, je mehr Bilder als Trainingsdaten verwendet werden Verhalten als Regel in der Wissensbasis

25 Anwendungsgebiete Automatisierter Börsenhandel
Die Überprüfung von Kreditkartentransaktionen Computergestützte Diagnose von Krankheiten, Interpretation von Röntgen- und CT-Bildern Pflegeroboter, die einen menschlichen Gesprächspartner ersetzen Avatare in der Kundenkommunikation Computergegner bei Videospielen (AI-Bots) Navigationssysteme Und unendlich viele mehr.

26 Beispiele Intelligentes Datenmanagement Intelligente Roboter
Intelligentes Haus Intelligente Autos Intelligente Messtechnik Intelligente Lagertechnik Lernfähige Software Akinator Chat-Bot Tay Andere diverse Chat-Bots Chip – der liebevolle Roboterhund

27 Turing Test & Chinese Room

28 Turing Test 1950 Alan M. Turing
Person C soll erkennen ob A oder B die Maschine ist

29 Turing Test Testablauf Kritik Prognosen und Ergebnisse

30 Testablauf Menschlicher Fragesteller
Kontakt mit zwei Gesprächspartnern Mittels Tastatur und Bildschirm

31 Turing Test Testablauf Kritik Prognosen und Ergebnisse

32 Kritik Stetigkeit im Nervensystem Ungebundenheit des Verhaltens
Außersinnliche Wahrnehmung Mathematische Einwände Bewusstseins Argument Lady Lovelace Der "Kopf in den Sand" Einwand

33 Turing Test Testablauf Kritik Prognosen und Ergebnisse

34 Prognosen und Ergebnisse
Turing: Bis 2000 möglich, das Anwender zu 70% die Maschine nicht erkennen können ELIZA nur kurz menschlich erschienen Cleverbot erreiche % des Turing Tests 2014 bestand der Chatbot Eugene Goostman den Turingtest, das Ergebnis ist jedoch sehr umstritten

35 Cleverbot Testfrage: Mir geht es nicht gut – (…) – Weil ich Kopfweh habe Selbst erstellte Testfrage direkt auf der Homepage testen (kann man auslassen, wenn die Zeit nicht reicht)

36 Anwendungen heutzutage
Schachcomputer Google Translate Sprach-KI wie Siri, Cortana, Ok Google, etc. Gadgets wie Amazon Echo & Google Home CAPTCHA Verfahren leitet sich vom Turing Test ab: Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart

37 Chinese Room 1980 John Searle
Versucht zu zeigen, dass menschliche Intelligenz nicht durch ein Computerprogramm simuliert werden kann

38 Ablauf Geschlossener Raum, in dem sich ein Mensch befindet
Durch einen Schlitz werden Zettel mit chinesischen Schriftzeichen zugestellt Er selbst ist der Sprache nicht mächtig, versteht die Geschichte somit nicht Hat ein Handbuch („Wissensdatenbank“) in Muttersprache zur Hand Entnimmt dem Handbuch Anweisungen zum Übersetzen Personen außerhalb denken, sie kommunizieren mit einer Maschine

39 Kritische Ansätze Searle: KI‘s die den Turing Test bestehen sind nicht intelligent, es scheint nur so Es ist nicht klar, warum der Raum in seiner Gesamtheit die Sprache nicht verstehen sollte Gültigkeit des Experiments: Kann es das Regelhandbuch überhaupt geben?

40 Weitere Ansätze der These
Roboter-Ansatz Erschaffener Roboter, der mit der Umwelt interagieren kann Kann Begriffe auf ganz anderer Ebene verstehen Besitzt keine intentionalen (weltbezogene) Zustände Simulations-Ansatz Künstlich neuronales Netz Reagiert gleich zu einem chinesischem Muttersprachler Laut Searle geht dieser Ansatz an der Fragestellung vorbei Kombinations-Ansatz Beide Ansätze kombiniert, man erhält einen Roboter dem sein Verhalten eines Menschen gleicht Dem Verhalten nach müssen wir dem Roboter die Fähigkeit zuschreiben, da wir sie sonst nicht erklären könnten

41 Kritik an KI

42 Kritiken an KI Woraus entsteht (menschliche) Intelligenz und Bewusstsein? Kann ein menschliches Gehirn überhaupt simuliert werden?

43 David Gelernter: „The mind is in a particular body and consciousness is the work of the whole body.“
Bewusstsein hängt nicht nur von Intelligenz ab sondern auch von äußeren Sinneseindrücken Erinnerungen, Erfahrungen, Traumata,... Alter des Menschen

44 David Gelernter: „The mind is in a particular body and consciousness is the work of the whole body.“
Der Mensch „denkt“ anders zu verschiedenen Zeitpunkten des Tages „high focus“: konzentriertes und detailgetreues Arbeiten, „thinking on purpose“ „low focus“: (Tag-)träumen und fantasieren, „pursue meaning by inventing stories“

45 David Gelernter: „The mind is in a particular body and consciousness is the work of the whole body.“
Fokus des Wissenschaft auf „high focus“-AI „Zombie Machine“: Fähighkeit zur Simulation eines low-focus Denkprozesses

46 David Gelernter: „The mind is in a particular body and consciousness is the work of the whole body.“
KI kann nicht essentielle Gefühle und Ängste nachvollziehen Franz Kafka: „The meaning of life is that it ends.“

47 Die KI ist nur so gut, wie die Menschen die sie programmieren
Beispiel: Tay Microsoft's KI, sollte Twitterkommunikation simulieren und von Twitteruser_innen lernen

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52 KI kann (momentan) gezielt ausgenutzt werden
Beispiel Werbebranche

53 warning-tv-show-causes-alexa-order/ chatbot-tay ?r=UK&IR=T adjustments-to-tay-chatbot-after-internet-abuse.html gefahren-birgt p2.html?printPagedArticle=true#pageIndex_2

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55 Links y-_6wcnTAhVLXBQKHSVwCkAQjRwIBw&url=http%3A%2F%2Fwww.clipartkid.com%2Fsad-computer- cliparts%2F&psig=AFQjCNF4FlblqhZ0xPaToh2AO5CXrUQ6vA&ust= AKHXV0CGwQFgg9MAM&url=http%3A%2F%2Fhomepage.univie.ac.at%2Fmartin.arendasy%2FTheorien %2520zur%2520Struktur%2520von%2520Intelligenz% ppt&usg=AFQjCNEkojABoXm- 02ra6nveVq9p1AQ45A&sig2=w2BGpn6CMB_vJgE4__fYMQ Süß, H.-M. (2003): Intelligenztheorien. In K. Kubinger, & R. S. Jäger (Hrsg.), Stichwörter der Psychologischen Diagnostik. (S ). Weinheim: Psychologie Verlags Union. KI Vorlesung WS2016; Dipl Ing. Vimal Kunnummel

56 Links http://www.natur-struktur.ch/ai/turingtest.html