Menschliche vs. Künstliche Intelligenz (KI)
Menschen werden oft als soziale Tiere bezeichnet, da wir dazu neigen, als Ganzes in der Gesellschaft zu leben. Wir werden als Tiere bezeichnet, weil man glaubt, dass Affen vor Millionen von Jahren unsere Vorfahren waren. Wir haben in diesen Jahren eine kolossale Metamorphose durchlaufen. Wir haben Weisheit und das Know-how entwickelt, um unser tägliches Leben ganz anders als das von Tieren zu gestalten. Im Laufe der Zeit haben wir viele ethische und gebräuchliche Normen gelernt, die uns (Menschen) von Tieren unterscheiden. Diese Normen etablierten einige Regeln und Vorschriften, die unterstreichen, was für die Gesellschaft gut ist und was nicht. Wir arbeiten gemäß unserer angeborenen Intelligenz an diesen festgelegten Parametern.
In der letzten Zeit sind wir auf eine neue Form der Intelligenz gestoßen, die als Künstliche Intelligenz (KI) bekannt ist. Es ist eine komplizierte Technologie, deren Anwendungen noch nicht richtig genutzt werden. Wir haben erkannt, dass das Konzept der KI nicht immer leicht zu verstehen ist. Es gibt eine Debatte unter vielen Intellektuellen über die Verwundbarkeit des Menschen durch diese moderne Form der Intelligenz. Es gibt Leute, die sich darüber aufregen, dass KI eines Tages die menschliche Intelligenz überholen wird. Die gleiche Art von Angst wurde von vielen Filmen artikuliert. Es ist eine endlose Debatte, da die Befürchtungen der Menschen immer weiter zunehmen.
Was genau ist also KI und wie funktioniert sie?
Die einfachste Methode, KI zu verstehen, besteht darin, sie etwas zuzuordnen, das wir bereits verstehen. Nehmen wir zum Beispiel unsere eigene Intelligenz. Wie funktioniert sie? Auf der einfachsten Ebene folgt unsere eigene Intelligenz einem einfachen Prinzip. Wir nehmen Informationen auf, verarbeiten sie in unserem Gehirn, und die Informationen helfen uns, entsprechend den Informationen zu handeln.
Die 3 allgemeinen Schritte der menschlichen Intelligenz sind Input, Verarbeitung und Output. Im menschlichen Gehirn findet die Eingabe in Form von Erfassen und Wahrnehmen von Dingen mit Augen, Nase und Ohren usw. statt, die Rohdaten aufnehmen und diese dann verarbeiten. Danach erhalten wir eine Ausgabe in Form von Sprache und Handlungen. Die Verarbeitung findet in der Mitte statt, wo Wissen/Eingaben gebildet und abgerufen werden, Entscheidungen und Schlussfolgerungen getroffen werden und Lernen/Handeln stattfindet.
Denken Sie nur an ein Bild vom Anhalten an einer Straßenkreuzung. Ihre Augen sehen, dass die Ampel vor Ihnen gerade rot geworden ist. Basierend auf dem, was Sie aus Erfahrung (und der Fahrausbildung) gelernt haben, wissen Sie, dass ein rotes Licht anzeigt, dass Sie bremsen sollten, um das Auto an einer Ampel anzuhalten. Also treten Sie auf das Bremspedal und verlangsamen das Auto. Das rote Licht ist der Rohinput, die Bremse ist der Output und alles dazwischen ist Verarbeitung.
Diese Aspekte der menschlichen Intelligenz sind parallel zur künstlichen Intelligenz. So wie wir Informationen aufnehmen, verarbeiten und eine Ausgabe teilen, so können es auch Maschinen.
In Maschinen wird der Eingabeteil der KI durch verschiedene Eingaben wie natürliche Sprachverarbeitung, Spracherkennung, visuelle Erkennung und mehr veranschaulicht. Solche Technologien sind überall zu finden, von selbstfahrenden Autos, die die Fahrbahnen und Hindernisse erkennen müssen, bis hin zu Siri oder Google Assistant, die Ihre Sprache erkennen. Es kann die Form von Robotik, Navigationssystemen und Spracherkennung usw. annehmen. Dazwischen haben wir verschiedene Formen der Verarbeitung, die stattfindet.
Ähnlich wie das Gehirn, das Wissen und Erinnerungen speichert, können Maschinen Wissensdarstellungen erstellen, die ihnen helfen, Informationen über die Welt zu speichern. So wie Menschen eine Entscheidung treffen und entsprechend handeln, können Maschinen eine Vorhersage treffen, für ein besseres Ziel oder Ergebnis optimieren und die nächsten bevorzugten Schritte oder Entscheidungen bestimmen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen und effizient zu arbeiten.
Wir lernen Dinge durch Beispiele, Beobachtung oder Algorithmen, Maschinen können durch analoge Methoden gelehrt werden.
- Überwachtes Lernen ist wie Lernen durch Beispiele: Ein Computer erhält einen Datensatz mit "Labels" innerhalb des Datensatzes, die als Antworten fungieren, und schließlich lernt die Maschine, den Unterschied zwischen verschiedenen Labels zu erkennen.
- Anderes Lernen, das unüberwacht ist, ist wie Lernen durch Beobachtung: Ein Computer beobachtet Muster und lernt, Gruppen und Muster selbstständig zu unterscheiden. Es erfordert keine Labels und kann bevorzugt werden, wenn Datensätze keine Labels haben und begrenzt sind.
Das präziseste und effizienteste KI-Ergebnis erfordert eine Kombination verschiedener Lernmethoden.
Aber das ist noch nicht alles, es gibt auch einen erschreckenden Aspekt, der mit der Entwicklung von KI verbunden ist. Wir müssen bedenken, dass es sich um eine Technologie ohne Emotionen handelt. Wenn wir über Output auf der Grundlage von Emotionen sprechen, kann dieser einfach nicht durch menschliche Intelligenz ersetzt werden. Für eine Maschine ist es fast unmöglich, die Lösungen für viele alltägliche Komplexitäten aufgrund des damit verbundenen emotionalen Quotienten abzuleiten. Die KI kann nicht zwischen richtig und falsch unterscheiden. Sie würde auf der Grundlage des vordefinierten Algorithmus handeln, egal ob dieser für die Menschheit vorteilhaft ist oder nicht.
Daher ist es höchste Zeit, dass wir eine Grenze ziehen, um die Auswirkungen der KI zu begrenzen. Wir müssen den Status quo der Technologie aufrechterhalten, die zur Nutzung verschiedener Branchen eingesetzt wird.