Kaum jemand scheint heutzutage ernsthaft daran zu zweifeln, dass es Wissenschaftlern eines Tages gelingen wird, intelligente Roboter oder Programme zu schaffen.
Wenn man die Entwicklung der Computertechnik einmal betrachtet, so ist ein enormer Fortschritt zu vermerken.
Schon können Computer zahlreiche Aufgaben, die früher ausschließlich dem menschlichen Denken vorbehalten waren, so schnell und so genau ausführen, wie kein Mensch es im Entferntesten vermag.
An Maschinen, die die Menschen in physischer Hinsicht weit übertreffen, hat man sich seit langem gewöhnt. Sie ermöglichen dem Menschen beispielsweise einen schnellen Transport, auf dem Boden. Sie räumen ihm die Möglichkeit ein viel schneller, als ein Dutzend Arbeiter Löcher zu graben oder unerwünschte Bauten niederzureißen. Weiter erlangt der Mensch durch Maschinen, physische Leistungen, zu denen er zuvor nie imstande gewesen wäre. So z.B. Flugzeuge, die ihn in den Himmel heben können und binnen Stunden auf der anderen Seite eines Ozeans absetzen.
Nachdem die Maschinen den Menschen in körperlicher Hinsicht schon lange ersetzt haben, da sie stärker sind und ausdauernder und präziser arbeiten, dringen sie nun auch in Bereiche vor, die bisher dem Menschen auf Grund seiner einzigartigen Intelligenz vorbehalten waren.
So entdecken Computer gesuchte Verbrecher in den Zuschauerreihen eines Footballstadions, sie schreiben Briefe, welche der Chef diktiert und sie schlagen den Weltmeister in der geistigen Königsdiziplin, dem Schach. Wenn der Autofahrer sich hoffnungslos verirrt, weist ihm eine Computerstimme bescheiden den richtigen Weg, Expertensysteme liefern das Wissen für Entscheidungen und neuronale Netze scheinen zu erraten, was der Mensch denkt (siehe hierzu „Twenty Questions“, URL 1). In der Science-Fiction gehört künstliche Intelligenz zum ganz normalen Alltag. Androiden leben mit Menschen zusammen und fallen überhaupt nicht auf, nach Belieben können sie sich Emotions-Chips einsetzen. Steven Spielbergs Film „A. I.'' (Artificial Intelligence) diskutiert bereits die gesellschaftlichen Probleme, die auftreten könnten, wenn sich intelligente, fühlende „Mechas'' unter die Menschen mischen. Andere Filme beschreiben eine Zukunft, in welcher sich die Maschinen emanzipieren und sich von der Bevormundung durch die Menschen befreien werden.
Inhaltsverzeichnis
I. Einleitung
II. Denken
II.1. Beziehung Mensch - Computer
II.2. Können Computer denken?
II.3. Künstliche Intelligenz
II.4. Die starke KI
II.5. Das chinesische Zimmer
III. Lernen
III.1. Neuronale Netze
III.1.1. Geschichte der Künstlichen Neuronalen Netze
III.1.2. Motivation
III.1.3. Eigenschaften von Künstlichen Neuronalen Netzen
III.1.4. Anwendungsgebiete
III.2. Das menschliche Gehirn
III.2.1. Die Nervenzelle (Neuron)
III.2.2. Die Synapse
III.2.3. Abstraktion
III.2.4. Gewichtung
III.2.5. Hebb’sche Lernregel
III.2.6. Mathematische Grundlagen der Neuronalen Netze
III.2.6.1. Beispiel UND-Funktion
III.2.6.2. Beispiel ODER-Funktion
III.2.7. Das Neuronale Netz
III.2.8. Lehren und trainieren von Künstlichen Neuronalen Netzen
III.2.8.1. Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
III.2.8.1.1. Delta-Regel
III.2.8.1.2. Die Backpropagation Lernregel
III.2.8.2. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
III.2.8.3. Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
III.2.9. Netztypen und Netztypologien
III.2.9.1. Adaline und Perzeptron
III.2.9.2. Madaline und Multi-Layer-Perzeptron
III.2.9.3. Das Hopfield-Netz
III.2.9.4. Das Boltzmann-Netz
III.2.9.5. Selbtorganisierende Netze
III.2.9.6. Das Counterprppagation
III.3. Zwischenbilanz
IV. Vergessen
V. Fazit
VI. Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht den interdisziplinären Ansatz der Kognitionswissenschaft, um Intelligenzprozesse bei Computern zu verstehen. Dabei wird der Frage nachgegangen, ob Computer im menschlichen Sinne denken, lernen und vergessen können, und welche gesellschaftlichen Folgen diese Entwicklung haben könnte.
- Grundlagen des Denkens und die Philosophie Künstlicher Intelligenz
- Funktionsweise und Modellierung Künstlicher Neuronaler Netze
- Biologische Vorbilder für künstliche Lernsysteme
- Die Rolle des Vergessens bei der effizienten Datenspeicherung
- Gesellschaftliche Auswirkungen der fortschreitenden Automatisierung
Auszug aus dem Buch
II.5. Das chinesische Zimmer
Insbesondere der amerikanische Philosoph und Sprechakttheoretiker John Searle hat der zuletzt erwähnten Ansicht der starken KI heftig widersprochen. Er hat Fälle zitiert, in denen ein passend programmierter Computer vereinfachte Versionen des Turing-Tests tatsächlich bestanden hat, aber er liefert starke Argumente für den Standpunkt, dass das entscheidende geistige Attribut des „Verstehens“ dabei dennoch völlig gefehlt habe. Ein solches Beispiel beruht auf einem von Roger Schank entwickelten Computerprogramm (Schank und Abelson 1977). Das Programm hat zum Ziel, das Verstehen einfacher Geschichten zu simulieren (vgl. URL 2).
Searle stellt sich vor, dass einfache Geschichten (beispielsweise die zuvor erwähnte Geschichte von Penrose mit dem Kunden, der sich einen Hamburger bestellt) nicht auf deutsch, sondern auf chinesisch erzählt werden. Außerdem sollen alle Operationen des Algorithmus, mit dem der Computer diese spezielle Übung ausführt, in Form von Regeln in Searles Muttersprache (Englisch) vorliegen, die angeben, wie man Kärtchen mit chinesischen Symbolen zu manipulieren habe. Searle malt sich nun aus, er führe alle Manipulationen selbst aus, und zwar in einem abgeschlossenem Zimmer. Die Symbolfolgen, die die Geschichten und dann die Fragen repräsentieren, steckt man ihm durch einen kleinen Schlitz ins Zimmer. Sonst werden keine anderen Informationen zugelassen. Wenn nun durch Searle nach den vorgegebenen Regeln alle Manipulationen ausgeführt sind, wird das Ergebnis als Symbolfolge, durch den Schlitz nach draußen geschoben.
Zusammenfassung der Kapitel
I. Einleitung: Einführung in das Thema der künstlichen Intelligenz und Abgrenzung der Fragestellung zur Mensch-Computer-Beziehung.
II. Denken: Analyse der theoretischen Debatte über die Denkfahigkeit von Maschinen sowie Darstellung der Positionen zur starken KI.
III. Lernen: Detaillierte Untersuchung neuronaler Netzmodelle, deren biologische Grundlagen und mathematische Funktionsweise.
IV. Vergessen: Erörterung der Notwendigkeit und der Mechanismen des Vergessens zur optimalen Speicherplatznutzung.
V. Fazit: Zusammenfassende Bewertung der technologischen Entwicklung und der gesellschaftlichen Verantwortung im Umgang mit KI.
VI. Literaturverzeichnis: Auflistung der verwendeten Quellen und Internetreferenzen.
Schlüsselwörter
Kognitionswissenschaft, Künstliche Intelligenz, Starke KI, Neuronale Netze, Turing-Test, Lernalgorithmen, Synapse, Backpropagation, Vergessen, Informationsspeicherung, Mensch-Maschine-Interaktion, Konnektionismus, Mustererkennung, Automatisierung, Bewusstsein.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt den Versuch der Kognitionswissenschaft, Intelligenz durch den Vergleich von menschlichen Denkvorgängen und computergestützten Simulationen zu erklären.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die Schwerpunkte liegen auf der KI-Philosophie, der Architektur neuronaler Netze sowie der Bedeutung des Vergessens in Informationssystemen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, die Grenzen und Möglichkeiten künstlicher Systeme zu ergründen und die Frage zu beantworten, ob Computer "denken" können.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Es wird ein interdisziplinärer Ansatz gewählt, der Erkenntnisse aus der Psychologie, Philosophie, Linguistik und den Neurowissenschaften zusammenführt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in drei Bereiche: die philosophische Analyse des Denkens bei Computern, die technische Realisierung durch neuronale Netze und die funktionale Rolle des Vergessens.
Welche Schlüsselbegriffe sind charakteristisch für die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Kognitionswissenschaft, neuronale Netze, Algorithmen und die Differenz zwischen Syntax und Semantik.
Wie unterscheidet sich die "starke KI" von anderen Ansätzen?
Die starke KI vertritt die These, dass Computer mit dem richtigen Programm im wörtlichen Sinne einen Geist besitzen und verstehen können.
Welches Gedankenexperiment widerlegt den Anspruch der starken KI?
Das "chinesische Zimmer" von John Searle verdeutlicht, dass das rein formale Manipulieren von Symbolen durch einen Algorithmus kein echtes Verstehen impliziert.
- Arbeit zitieren
- Elisabetta D'Amato (Autor:in), 2003, Denken, Lernen, Vergessen bei Computern, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/22552
