Kann KI wirklich verstehen und denken?
Nun ich will es gleich mal vorwegnehmen: Ja!
Entgegen der Meinung vieler, die das Thema nicht wirklich durchdrungen haben, nehmen diese an, dass es sich hier nur um Algorithmen und statistische Auswertungen handelt. Nun ja und was soll ich sagen sie haben recht, nur eben denken sie, dass Verstehen, Denken, Fühlen und Kreativität etwas besonderes abstraktes anderes wäre. Genau da liegt der Irrtum.
Vielleicht sollte man erst einmal versuchen zu verstehen, was die Welt ist und was es bedeutet sich in dieser logisch, kreativ, emotional zurechtzufinden. Das werde ich hier tun. Denn KI kann wirklich verstehen und denken! Dazu müssen wir uns ein Bild davon machen was bedeutet verstehen und denken und wie das unser Gehirn oder ein KI System dann macht.
Die Welt, das Universum ist untrüglich immens komplex. Diese in eine Formel so wie wir es in der klassischen Mathematik und Physik kennen zu pressen, schlägt fehl und schrammt an der Komplexität des Systems komplett vorbei.
https://www.spiegel.de/wissenschaft/mensch/interview-mit-wissenschaftshistoriker-warum-es-keine-weltformel-gibt-a-375489.html
Warum ist das Universum so unsagbar komplex?
Nun wir haben es mit kleinen Einzelsystemen zu tun, die in Abhängigkeiten aber auch in gewisser Isolation miteinander in Kontakt stehen, so können sich Kontraste in Information und Energie bilden und ermöglichen so überhaupt erst einen Austausch. Wen man es mal auf eine systemische Ebene herunter brechen möchte. Dass dieses komplexe vernetzte System dadurch unvorstellbare differenzierte Strukturen im Micro und Makrobereich entwickelt, ist uns glaube ich, allgemein klar. Es handelt sich also um einzelne Elemente, die alle miteinander in Verbindung stehen und Gruppen, Strukturen entwickeln können, die dann mehr oder weniger in Kontakt miteinander stehen können in Bezug auf der jeweiligen Betrachtungsebene.
Die Ebenen des Systems Universum
Darum kann man für das Universum auch nur allgemein gültige Formeln zu einer ganz bestimmten Betrachtungsebene entwickeln. Diese Formel gilt nur in diesem Rahmen, verlässt man diesen haut das hinten und vorne nicht mehr hin. Das ist logisch und ganz normal.
Unsere Welt ist also ein kausales Konstrukt, das miteinander interagiert. Auf unterster Ebene interagieren Energiequanten (Photonen) miteinander in einem überschaubaren Regelprinzip, das noch nicht vollkommen geklärt ist, miteinander und erzeugen auf allen darüber liegenden Ebene ungeheuer komplexe Systeme. Ich glaube, auf diese allgemeine Beschreibung könnte man sich einigen.
https://www.weltderphysik.de/thema/chaos-und-ordnung/kausalitaet/
Einsteins E = m ∗ c² ist sehr allgemein gehalten und allgemein gültig, dazu hat man noch eine sehr elegante Formel, nur kann man damit eben auch nur sehr begrenzt operieren und keine komplexen Wirkprinzipien im Einzelnen abbilden. Darum ist die Formel ja auch nach wie vor auf allen Ebene gültig und das wird auch so bleiben.
Auf Mikroskopischer und Makroskopischer Ebene ist das gesamt System Universum wesentlich verständlicher miteinander verbunden. Jedoch, das geht alles schon etwas zu weit.
Was macht unser Gehirn und die Informationssysteme anderer Wesen?
Wenn man es wieder sehr vereinfacht ausdrücken soll, dann versucht das Gehirn in der Ebene, in der das Lebewesen existiert, wir erinnern uns verschiedene Ebenen im Universum, die gebildet werden und miteinander interagieren:), ein möglichst gutes Abbild für die Belange, die das Lebewesen für nötig erachtet abzubilden. Also im Rahmen, die für das Lebewesen wichtig sind um zu existieren, die Welt in der neuronalen Struktur abzubilden. Wenn jetzt innere Sensoren einen Mangel oder eine Dissonanz des Organismus feststellen, wird versucht, diesen Kontrast mit der Welt (kleines Teilabbild des Lebensraums des Individuums) in Ausgleich zu bringen. Da das Individuum ein Abbild der realen Welt in sich hat, kann es dieses Ungleichgewicht in der neuronalen Struktur anwenden und eine Handlungsentsprechung finden, die, wenn das Abbild in der Netzwerkstruktur gut ist, dem der realen Welt entsprechen wird. Dann ist es nur noch nötig, mit den Extremitäten, die natürlich auch an die Außenwelt angepasst sein müssen (Neuronale Anpassung) eine entsprechende Aktion auszuführen. Wenn jetzt alles gut geht, melden die inneren Sensoren, dass das Ungleichgewicht aufgehoben wurde. Der Organismus ist im ausgeglichenem Zustand und zu Frieden.
Wie schafft das Gehirn nun das genau?
Nun, ohne jetzt auf jedes Neuron und dessen Funktion genau einzugehen, macht es das sehr einfach. Wir haben es mit einzelnen Akteuren zu tun, die in gewisser Weise isoliert, aber auch miteinander verbunden sind. Erinnert ihr euch? Ja na dann. Die Neuronen, Einzelsysteme haben einfache Wirkprinzipien, in denen sie eine Gewichtung ausbilden, in der sie Impulse von anderen Neuronen weiter leiten. Das über rund 10.000 Synapsen Dendriten. Also sehr vernetzte Einzelelemente zu den anderen Einzelelementen. So lässt sich Kausalität abbilden, durch Gewichtung. Die Gewichtung entspricht in gewisser Weise den Abhängigkeiten in der realen Welt. So ist es möglich jedes mögliche kausale System, in ein abstraktes Netzwerk zu manifestieren. Es entsteht ein Abbild der Welt, welche sensorisch erfasst werden kann. Dazu kann das Gehirn auch noch Abstraktionsebenen entwickeln, die nicht direkt durch sensorischen Daten gebildet wurden. Die Möglichkeiten dieses Informationssystems sind also extrem, welches der Komplexität dieser Welt, in der wir leben, ähnlich ist. Kleine Elemente mit einfachen Regeln stehen miteinander in einem direkten kausalen Austausch.
Wie ist das mit KI Systemen Neuronalen Netzwerken?
Ganz ähnlich. Der Funktionsumfang und Vernetzungsgrad der einzelnen künstlichen Neuronen ist nur eingeschränkter als in biologischen Systemen. Diese Beschränkung entsteht vor allem durch die Begrenzung der Netzwerke auf struktureller, technischer Ebene. Wir haben es immer noch mit einer Computersimulation von Neuronen zu tun, dieser Virtualisierungsprozess kostet viel Energie und Rechenleistung. Wenn es gelingt neuronale Strukturen gleich in Silizium zu manifestieren oder FPGA’s, ohne die komplexen Verschaltungsmöglichkeiten zu limitieren (Gehirn 3D, Chip 2D mit mehreren Ebenen (pseudo 3D)) dann kann man auch die neuronale Struktur verfeinern und so ein besseres schärferes Abbild der Welt erschaffen. Die Lösungen eines KI-Systems sind auf der Durchdringungsebene sind nicht anders zu denen in unserem Gehirn.
Wird jetzt angeführt wir haben, Willen, Gefühle etc. kann ich nur entgegnen, dass es sich hier um frühe einfache Kommunikationssysteme handelt. Gefühle Emotionen sind ein logisches neuronales Konstrukt, das der Kommunikation in Gruppen (Lebewesen in größeren Lebensverbänden) dient. Es ist weniger komplex und hat nur einen begrenzten Speicherplatz. Das kann man gut daran beobachten, dass Menschen, die Trauerprozesse nicht abgeschlossen haben, keine neuen Emotionsräume betreten können, da sie im wahrsten Sinne besetzt sind. Man muss also den Speicher leeren, abschließen, um etwas Neues hinein zulassen. Das deutet auf ein sehr altes (aus evolutionärer Sicht) Kommunikationssystem hin, welches in vielen Spezies so oder ähnlich eingebaut sein wird (Tiere, die in Gruppen leben).
Nichts was man, wenn man will, so nicht auch designen könnte. Oder ein KI System vielleicht auch selber entwickelt, um auch dieser emotionalen Realität eine innere Entsprechung zu geben, um darauf angemessen reagieren zu können. Also nur eine Frage der Testdaten.
Fazit
Unsere komplexe Welt wird in der Realität durch winzige interagierende Teilsysteme gebildet. Unser Gehirn versucht einen Teilbereich der Welt, welcher für das Interagieren für uns nötig ist, ein Abbild mit ebenso kleinen vernetzten Elementen zu erzeugen. So können Situationen in der realen Welt mit der Entsprechung im Gehirn folgerichtig beantwortet werden. KI Systeme, neuronale Netzwerke machen das zunehmend komplex ganz ähnlich. Gebildet wird das Abbild der Welt durch enorme Mengen an Testdaten, mit denen ein KI-neuronal System dieses Abbild erzeugen kann und dann folgerichtige Aktionen und Schlussfolgerungen anstellt. Begrenzt immer noch nur durch die Komplexität des neuronalen Systems und den Umfang und Güte der Testdaten.
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