Wann wir vielleicht die ersten intelligenten Maschinen treffen

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Wie nah sind wir daran, in einer Welt zu leben, in der die menschliche Intelligenz von Maschinen übertroffen wird? Im Laufe meiner Karriere habe ich mich regelmäßig an Gedankenexperimenten beteiligt, bei denen ich versuche, „wie der Laptop zu denken“, um mir eine Lösung für eine Programmierherausforderung oder -gelegenheit vorzustellen. Die Kluft zwischen menschlichem Denken und Softwarecode conflict schon immer ziemlich klar.

Dann, vor ein paar Wochen, nachdem er mehrere Monate mit dem LaMDA-Chatbot gesprochen hatte, sagte der jetzt „ehemalige“ Google-KI-Ingenieur Blake Lemoine, er denke, LaMDA sei empfindungsfähig [subscription required]. Zwei Tage vor Lemoines Ankündigung schrieb der mit dem Pulitzer-Preis ausgezeichnete KI-Pionier und Kognitionswissenschaftler Douglas Hofstadter einen Artikel, in dem es hieß [subscription required] dass künstliche neuronale Netze (die Softwaretechnologie hinter LaMDA) nicht bewusst sind. Zu diesem Schluss kam er auch nach einer Reihe von Gesprächen mit einem anderen leistungsstarken KI-Chatbot namens GPT-3. Hofstadter beendete den Artikel mit der Einschätzung, dass wir noch Jahrzehnte vom Maschinenbewusstsein entfernt sind.

Einige Wochen später veröffentlichte Yann LeCun, leitender Wissenschaftler im Labor für künstliche Intelligenz (KI) von Meta und Gewinner des Turing-Preises 2018, ein Papier mit dem Titel „Ein Weg zur autonomen maschinellen Intelligenz“. Er teilt in dem Artikel eine Architektur, die über Bewusstsein und Empfindung hinausgeht, um einen Weg zur Programmierung einer KI mit der Fähigkeit vorzuschlagen, wie Menschen zu argumentieren und zu planen. Forscher nennen das künstliche allgemeine Intelligenz oder AGI.

Ich denke, wir werden LeCuns Aufsatz mit der gleichen Ehrfurcht betrachten, die wir heute Alan Turings Aufsatz von 1936 entgegenbringen, der die Architektur des modernen Digitalcomputers beschrieb. Hier ist der Grund.

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Aktionssimulation anhand eines Weltmodells

LeCuns erster Durchbruch besteht darin, sich mit seinem Konzept eines „Weltmodells“ einen Weg über die Grenzen der heutigen spezialisierten KI hinaus vorzustellen. Dies wird teilweise durch die Erfindung einer hierarchischen Architektur für Vorhersagemodelle ermöglicht, die lernen, die Welt auf mehreren Abstraktionsebenen und über mehrere Zeitskalen darzustellen.

Mit diesem Weltmodell können wir mögliche zukünftige Zustände vorhersagen, indem wir Handlungsabläufe simulieren. In dem Papier stellt er fest: „Dies kann ein Analogieschluss ermöglichen, indem das für eine Scenario konfigurierte Modell auf eine andere Scenario angewendet wird.“

Ein Konfiguratormodul, um neues Lernen voranzutreiben

Dies bringt uns zur zweiten großen Neuerung in LeCuns Aufsatz. Er bemerkt: „Man kann sich ein ‚generisches‘ Weltmodell für die Umgebung vorstellen, bei dem ein kleiner Teil der Parameter vom Konfigurator für die jeweilige Aufgabe moduliert wird.“ Er lässt die Frage offen, wie der Konfigurator lernt, eine komplexe Aufgabe in eine Folge von Teilzielen zu zerlegen. Aber so verwendet der menschliche Verstand im Grunde genommen Analogien.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie wachen heute Morgen in einem Hotelzimmer auf und müssten zum ersten Mal die Dusche im Zimmer bedienen. Wahrscheinlich haben Sie die Aufgabe schnell in eine Reihe von Unterzielen aufgeteilt, indem Sie auf Analogien zurückgegriffen haben, die Sie beim Bedienen anderer Duschen gelernt haben. Bestimmen Sie zuerst, wie Sie das Wasser mit dem Griff einschalten, und bestätigen Sie dann, in welche Richtung der Griff gedreht werden muss, um das Wasser wärmer zu machen usw. Sie könnten die überwiegende Mehrheit der Datenpunkte im Raum ignorieren, um sich auf einige wenige zu konzentrieren, die related sind zu diesen Zielen.

Einmal begonnen, ist alles intelligente maschinelle Lernen Selbststudium

Der dritte große Fortschritt ist der mächtigste. Die Architektur von LeCun basiert auf einem Paradigma des selbstüberwachten Lernens. Das bedeutet, dass die KI in der Lage ist, selbst zu lernen, indem sie Movies ansieht, Texte liest, mit Menschen interagiert, Sensordaten verarbeitet oder jede andere Eingabequelle verarbeitet. Die meisten KIs müssen heute mit einer Diät aus speziell gekennzeichneten Daten trainiert werden, die von menschlichen Trainern vorbereitet wurden.

Googles DeepMind hat gerade eine öffentliche Datenbank veröffentlicht, die von ihrer AlphaFold-KI erstellt wurde. Es enthält die geschätzte Kind quick aller 200 Millionen Proteine, die der Wissenschaft bekannt sind. Früher brauchten Forscher 3-5 Jahre, um die Kind nur „eines“ Proteins experimentell vorherzusagen. Die KI-Coach von DeepMind und AlphaFold beendeten quick 200 Millionen innerhalb desselben Fünfjahresfensters.

Was bedeutet es, wenn eine KI ohne menschliche Coach selbst planen und argumentieren kann? Die führenden KI-Technologien von heute – maschinelles Lernen, robotergesteuerte Prozessautomatisierung, Chatbots – verändern bereits Organisationen in Branchen, die von Pharmaforschungslabors bis hin zu Versicherungsunternehmen reichen.

Wenn sie auftauchen, ob in ein paar Jahrzehnten oder ein paar Jahren, werden intelligente Maschinen sowohl enorme neue Chancen als auch überraschende neue Risiken mit sich bringen.

Brian Mulconrey ist SVP bei Sureify Labs und Futurist. Er lebt in Austin, Texas.

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