Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Einfluss der Künstlichen Intelligenz auf das Wissensmanagement und untersucht Poppers Einwand in Bezug auf Wissenschaftlichkeit.
In erster Linie muss klargestellt werden, dass KI das Ergebnis von „Machine Learning“ ist. Damit soll die technische Errungenschaft beschrieben werden, dass Computer, mit entsprechenden Algorithmen, heute in der Lage sind, eine große oder eher gigantische Menge an Daten und Informationen erfassen, verarbeiten und sogar antizipieren oder gar kombinieren zu können.
Diese Tatsache hat zur Folge, dass informationsbetriebene Systeme und Anwendungen schon seit geraumer Zeit bessere und schnellere Schlüsse aus komplexen Aufgaben oder Problemfeldern ziehen können. Dies geschieht insbesondere im medizinischen Bereich, beim Gaming oder bei autonomer Mobilität. Aber auch im Verwaltungssektor oder bei sonstigen „einfachen“ Abläufen, die stringent einer bestimmten Vorgabe folgen, können datengetriebene Systeme bereits vergleichbare Ergebnisse liefern, wie der Mensch selbst. Und dies insbesondere in deutlich verkürzter Zeit.
Karl Poppers Einwand bezüglich des wissenschaftlichen Anspruchs verschiedener Theorien (Marx, Freud, Adler) liegt insbesondere in der Frage der Falsifizierbarkeit der Theorien. Dabei möchte Popper weder die Notwendigkeit dieser – für ihn eher – pseudowissenschaftlichen Theorien infrage stellen, noch deren Wirksamkeit bestreiten.
Ihm geht es vielmehr um eine Abgrenzung zwischen empirischer Wissenschaft – also der Wissenschaft der empirischen (induktiven) Beweisführung durch Beobachtung und Experimentieren – und der Pseudowissenschaft, deren Erkenntnisse nur annähernd aus Ergebnissen der Beobachtungen abgeleitet werden können.
Inhaltsverzeichnis
Teil 1
1 WIRD KI (KÜNSTLICHE INTELLIGENZ) DIE MENSCHLICHE INTELLIGENZ ERSETZEN ODER DIESE UNTERSTÜTZEN?
2 DIE FEEDBACKDATEN DER KI
3 IST DIE ENTWICKLUNG EINER SUPERINTELLIGENZ WAHRSCHEINLICH?
Teil 2
1 POPPERS EINWAND IN BEZUG AUF WISSENSCHAFTLICHKEIT
2 FEEDBACKSCHLEIFEN UND FALSIFIKATION
Zielsetzung und Themen der Arbeit
Die vorliegende Arbeit untersucht die erkenntnistheoretischen Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI) und deren Auswirkungen auf das Wissensmanagement unter besonderer Berücksichtigung wissenschaftstheoretischer Prinzipien wie der Falsifizierbarkeit nach Karl Popper.
- Möglichkeiten und Grenzen von KI im Kontext menschlicher Intelligenz
- Die Rolle von Feedbackschleifen und Machine Learning
- Risiken und ethische Implikationen einer möglichen Superintelligenz
- Übertragung Poppers Wissenschaftstheorie auf KI-Algorithmen
- Vergleich von technischer Systemsteuerung und wissenschaftlicher Erkenntnisgewinnung
Auszug aus dem Buch
Poppers Einwand in Bezug auf Wissenschaftlichkeit
Karl Poppers Einwand bezüglich des wissenschaftlichen Anspruchs verschiedener Theorien (Marx, Freud, Adler) liegt insbesondere in der Frage der Falsifizierbarkeit der Theorien. Dabei möchte Popper weder die Notwendigkeit dieser – für ihn eher – pseudowissenschaftlichen Theorien in Frage stellen, noch deren Wirksamkeiten bestreiten. Ihm geht es vielmehr um eine Abgrenzung zwischen empirischer Wissenschaft – also der Wissenschaft der empirischen (induktiven) Beweisführung durch Beobachtung und Experimentieren – und der Pseudowissenschaft, deren Erkenntnisse nur annähernd aus „Ergebnis[en] der Beobachtung[en]“ abgeleitet werden können.
So ist Popper – auch durch ein persönliches Treffen mit Adler – aufgefallen, dass alle betrachteten Theorien immer Anwendung finden. Dass es also zu jeder Fragestellung eine sinnvolle, nicht falsifizierbare Erklärung geben. Möglich scheint dies durch ein wiederholtes Anpassen oder eine erneuerte Angleichung der ursprünglich allgemein formulierten Aussagen. Dieses Vorgehen, das insbesondere die Schüler der „Theoriebegründer“ – oder besser deren Anhänger – zur Verifikation der Überzeugungen angewandt haben, stärkt nach Poppers Meinung jedoch nicht deren Wissenschaftsgehalt, sondern führt vielmehr zu einer „konventionellen Wendung“ und einer Nicht-Mehr-Falsifizierbarkeit. Die Möglichkeit eine Theorie falsifizieren zu können, stellt für Popper eine zentrale Eigenschaft einer wissenschaftlichen Theorie dar. Als Beispiel und als Gegenpol zu den beschriebenen (Abgrenzungs-)Problematiken zieht Popper Einsteins Theorie der Gravitation heran. Er erklärt: „Wenn die Beobachtung zeigt, dass der vorhergesagte Effekt definitiv fehlt, dann wird die Theorie einfach widerlegt.“ Er verweist dabei insbesondere auf das erhöhte Risiko, das eine formulierte Theorie eingeht. Und zwar das Risiko eben widerlegt zu werden. Je höher das Widerlegungsrisiko einer Aussage – so Popper – desto höher der Grad der Wissenschaftlichkeit.
Zusammenfassung der Kapitel
WIRD KI (KÜNSTLICHE INTELLIGENZ) DIE MENSCHLICHE INTELLIGENZ ERSETZEN ODER DIESE UNTERSTÜTZEN?: Dieses Kapitel analysiert den aktuellen technologischen Stand von Machine Learning und diskutiert, ob KI den Menschen ersetzt oder primär als Unterstützung dienen kann.
DIE FEEDBACKDATEN DER KI: Hier wird erläutert, wie KI-Systeme durch Feedbackschleifen lernen und ihre Kompetenz durch ständig neue Datenmengen erweitern, um Aufgaben präziser zu erfüllen.
IST DIE ENTWICKLUNG EINER SUPERINTELLIGENZ WAHRSCHEINLICH?: Das Kapitel beleuchtet ethische Risiken anhand des "Social-Scoring"-Beispiels und erörtert, ob eine übermenschliche Intelligenz eine reale Bedrohung für das Individuum darstellt.
POPPERS EINWAND IN BEZUG AUF WISSENSCHAFTLICHKEIT: Karl Poppers Wissenschaftstheorie wird hier als Maßstab herangezogen, um den Unterschied zwischen empirischer Wissenschaft und Pseudowissenschaft mittels des Falsifizierbarkeitskriteriums zu verdeutlichen.
FEEDBACKSCHLEIFEN UND FALSIFIKATION: Dieses Kapitel stellt einen Transfer her, indem es aufzeigt, wie technische Lernprozesse durch Feedbackschleifen den wissenschaftlichen Prinzipien der Falsifikation entsprechen können.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Wissensmanagement, Falsifizierbarkeit, Karl Popper, Erkenntnistheorie, Feedbackschleifen, Wissenschaftstheorie, Superintelligenz, Algorithmen, empirische Wissenschaft, Data Science, soziale Verantwortung, Wissensgenerierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Hausarbeit untersucht das Verhältnis zwischen Künstlicher Intelligenz und menschlichem Erkenntnisprozess unter Einbeziehung wissenschaftstheoretischer Perspektiven.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der Funktionsweise von Machine Learning, der Abgrenzung von KI-Systemen zu menschlicher Intelligenz sowie der Anwendung popperscher Falsifikationstheorien auf diese Technologien.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es, ein besseres Verständnis für die erkenntnistheoretischen Hintergründe von KI-Systemen zu schaffen und zu prüfen, inwieweit diese den Kriterien wissenschaftlicher Beweisführung entsprechen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine theoretische Analyse, bei der aktuelle KI-Technologien mit den wissenschaftstheoretischen Modellen von Karl Popper in Beziehung gesetzt werden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden sowohl eine technische Einordnung von KI und Machine Learning als auch eine philosophische Reflexion der Wissenschaftlichkeit dieser Systeme diskutiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Künstliche Intelligenz, Falsifizierbarkeit, Machine Learning, Erkenntnistheorie und Feedbackschleifen stellen die wichtigsten Kernbegriffe dar.
Wie steht der Autor zur Gefahr einer Superintelligenz?
Der Autor verweist auf reale Risiken wie staatliche Überwachungsmechanismen (Social Scoring), mahnt jedoch dazu, die Diskussion nicht nur durch ein schwarzmalerisches Szenario, sondern auch durch mögliche positive Anwendungsbereiche zu führen.
Warum spielt die Falsifikation bei KI eine Rolle?
Die Falsifikation dient als analytisches Werkzeug, um zu prüfen, ob die Lernprozesse von Algorithmen als "wissenschaftlich" im Popperschen Sinne bewertet werden können, da sie ständig an realen Daten oder Zielvorgaben scheitern und sich dadurch korrigieren.
- Arbeit zitieren
- Josef Tischmacher (Autor:in), 2021, Der Einfluss der KI auf das Wissensmanagement und Poppers Einwände, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1266307
