Seit Anbeginn der höheren Menschheitsgeschichte mit dem Aufrichten des Torsos haben sich die Parameter, welche über Leben oder Sterben bestimmen, stark verändert. Wo zu Beginn reine Stärke und pure Gewalt zu tragen kamen, ersetzen heute motorische Fähigkeiten, Kombinatorik und Auffassungsgabe die ursprünglichen Überlebenstriebe. Rechenkapazität und innovative Verarbeitungsmöglichkeiten haben sich als Indikator für Reichtum und Fortschritt herausgestellt. Diesen Umstand macht sich die KI-Algorythmik zunutze - sie verbessert und beschleunigt, sie passt an und individualisiert. Das macht sie zu einem der fortschrittlichsten Forschungsgebiete der heutigen Zeit. Diese Arbeit soll einem Thema, dem aus Gründen der Komplexität und der schwierigen Anwendbarkeit zu wenig Aufmerksamkeit zukommt, einen Auftritt und eine Möglichkeit der Entmystifizierung geben.
Die Arbeit soll unter anderem beantworten, wie sich die Suche nach Künstlicher Intelligenz entwickelt hat und welche Meilensteine dabei erreicht wurden, welche Benchmarks im Wettlauf um die Erstellung neuronaler Netzwerke gesetzt werden und welche Gefahren, Chancen und Potenziale durch die Forschung und Entwicklung an einem solchen Thema entstehen.
Inhaltsverzeichnis
1.Einleitung
1.1.Political-Correctness und Gender
2.Erste Gedanken – Intelligenz
2.1. Der g-Faktor nach Charles Spearman
2.2. Lösungsfindungskompetenz als Parameter für Intelligenz
2.3. Intelligenz als linguistisches Problem
3.Arten der Umsetzung vom Biologischen in das Analog-technische und das Digitale
3.1Gliederung der Herangehensweisen an Künstliche Intelligenz
3.2Machine Learning
3.3Neurale Netze – Neural Networking
3.4Die Sigmoidfunktion
4.Anwendungsbeispiele in verschiedenen Marktspalten
4.1Wirtschaftliches Interesse und Wettbewerbsdissonanzen
4.2Das Mooresche Gesetz
4.3Künstliche Intelligenz in der Medizin
4.4Künstliche Intelligenz am Finanzmarkt
4.5Künstliche Intelligenz in militärischer Verwendung
5.Bedenken und Gefahren in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz
5.1Finanzielle Verteilung und Veränderung von Finanzströmen
5.2Verteilung meinungsbildender Instanzen
5.3Im Gespräch
6.Einfache Versuche mit KI am Beispiel von ARS©
6.1Bauplan und Funktionsweise
7.Fazit
7.1Deformation des Arbeitsmarktes
7.2Moravec's Paradoxon
7.3Zukunft als Chance
9.Anhang
9.1Umsatzmodell der Intelligenz
9.2Das Programm des ARS©-Projekts
9.3Weitere Dokumentationen aus dem ARS©-Projekt
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Entwicklung der KI-Algorithmik und analysiert deren tiefgreifende Auswirkungen auf den Menschen sowie gesellschaftliche Strukturen. Dabei steht die Frage im Zentrum, wie technologische Fortschritte ethisch verantwortbar und zum Wohle der Allgemeinheit gestaltet werden können, während gleichzeitig die technischen Grundlagen, Marktmechanismen und sicherheitskritischen Aspekte beleuchtet werden.
- Technische Grundlagen: Analyse von Machine Learning, neuronalen Netzen und der Funktionsweise von Algorithmen.
- Wirtschaftliche Implikationen: Untersuchung des KI-Einsatzes in Finanzmärkten, Medizin und Industrie.
- Ethische und soziale Verantwortung: Diskussion über Machtkonzentration, Bias in Systemen und gesellschaftliche Spaltung.
- Praktische Veranschaulichung: Vorstellung eines ARS©-Versuchs zur KI-Simulation.
- Zukunftsperspektiven: Kritische Reflexion von KI-Sicherheit, Überwachungsmechanismen und dem verantwortungsvollen Umgang mit Technologie.
Auszug aus dem Buch
3.3 Neurale Netze – Neural Networking
Bei der Technik des Neural Networkings, welche auch zum Überbegriff der Künstlichen Intelligenz gezählt wird, wird versucht, den Erarbeitungsprozess einer Entscheidung im digitalen Bereich so nahe wie möglich an den im menschlichen Gehirn anzulehnen. Grob gesprochen wird im menschlichen Gehirn zur Speicherung von Information ein strukturell fluides Netz erstellt, welches einer Verschaltung verschiedener Gatter ähnelt.10
Um zu verstehen wie man Entscheidungsfindung, Kategorisierung und Klassifikation mit neuralen Netzen im digitalen Bereich realisiert, ist es von unumgänglicher Bedeutung, die Abläufe im menschlichen Gehirn zu verstehen. Zur Veranschaulichung ist das Konzept des Logikgatters geeignet. Bei einem solchen handelt es sich um einen mechanischen, elektrischen oder digitalen Agenten, welcher zur Ausführung eines bestimmten Ablaufes eine Kombination verschiedener Umstände verlangt. So kann ein Gatter, welches zwei Eingänge und einen Ausgang hat zum Beispiel nur dann ein Signal an seinem Ausgang abgeben, wenn einer oder keiner der Eingänge ein Signal erkennt.
Unser Gehirn besteht vereinfacht betrachtet aus Neuronen und Versorgungsstrukturen. Um einen Reiz, der im Vergleich mit dem digitalen System als binärer Eingang zu verstehen ist, zu verarbeiten und zu einem Ausgang zu gelangen, werden die Neuronen unseres Telencephalon angeregt.11 Wird ein Neuron über mehrere Eingänge angeregt, die einer zuvor erlernten Information entsprechen, gibt das Neuron ein Signal an eine bestimmte Synapse ab. Dem Umstand, dass diese Abläufe nicht willkürlich geschehen, haben wir zu verdanken, dass wir lernen, verstehen, kommunizieren und Gelerntes reproduzieren können. Denn Neuronen und Synapsen sind eine physische Form des Speichers und können neu geschaffen als auch verändert werden. Ihre Funktion ist mit der eines Gatters, also einem Teil eines Schaltkreises, zu vergleichen. Diese Vergleichbarkeit bietet nicht nur die Möglichkeit einzelne Vorgänge nachzubauen oder durch Modelle zu veranschaulichen, sie bietet auch eine Analogie zur bekannten „If“-Funktion, welche das Erscheinungsbild der meisten Programmierumgebungen und Sprachen wesentlich prägt.
Zusammenfassung der Kapitel
1.Einleitung: Diese Einleitung stellt die historische Entwicklung der menschlichen Leistungsfähigkeit in den Kontext moderner KI-Algorithmen und definiert den Anspruch der Arbeit.
2.Erste Gedanken – Intelligenz: Das Kapitel widmet sich der Begriffsklärung von Intelligenz, beleuchtet den g-Faktor nach Spearman und diskutiert Ansätze zur Messung durch Lösungsfindungskompetenz.
3.Arten der Umsetzung vom Biologischen in das Analog-technische und das Digitale: Hier werden technische Grundlagen wie Machine Learning, neuronale Netze und die Bedeutung mathematischer Funktionen für die digitale Informationsverarbeitung erklärt.
4.Anwendungsbeispiele in verschiedenen Marktspalten: Dieses Kapitel untersucht den praktischen Einsatz von KI in der Wirtschaft, Medizin und Militär sowie die Bedeutung steigender Rechenkapazitäten.
5.Bedenken und Gefahren in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz: Es werden kritische ethische Fragen bezüglich der Machtverteilung, des Einflusses auf soziale Instanzen und der gesellschaftlichen Auswirkungen durch KI diskutiert.
6.Einfache Versuche mit KI am Beispiel von ARS©: Das Kapitel stellt ein technisches Experiment vor, das mittels ARS© die Funktionsweise von KI durch eine physische Konstruktion veranschaulicht.
7.Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und appelliert an einen bewussten, ethisch fundierten Umgang mit den Chancen und Risiken künstlicher Intelligenz.
9.Anhang: Der Anhang enthält mathematische Details zum Umsatzmodell der Intelligenz sowie Programmierbeispiele des ARS©-Projekts.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, KI-Algorithmus, Neurale Netze, Machine Learning, Ethik, Gesellschaftlicher Wandel, Bilderkennung, Digitale Zukunft, Mooresches Gesetz, Automatisierung, Forschungsverantwortung, Arbeitsmarkt, Data Mining, Sicherheit, ARS-Projekt.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der technologischen Entwicklung von KI-Algorithmen und deren weitreichenden Konsequenzen für den Menschen und die Gesellschaft.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der technischen Funktionsweise (neuronale Netze), den ökonomischen Anwendungsmöglichkeiten, ethischen Bedenken und der Zukunftssicherung.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, die KI-Forschung zu entmystifizieren, Chancen und Gefahren objektiv aufzuzeigen und die Notwendigkeit einer ethischen Steuerung zu betonen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Autor verwendet Fachliteratur, Projektberichte, Interviews mit Experten wie Jeremy Abbett und ein technisches Experiment zur Veranschaulichung der KI-Logik.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert die technische Implementierung von Intelligenz in Maschinen, deren Anwendung in Schlüsselindustrien und die dringenden ethischen Statuten von Asilomar.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind insbesondere Künstliche Intelligenz, Ethik, neuronale Netze, gesellschaftlicher Wandel und Algorithmen-Bias.
Was genau ist das ARS©-Projekt, das im Text erwähnt wird?
Es handelt sich um ein technisches Experiment (Autonomous Resistance Sensing), das die Funktionsweise von KI-Entscheidungsprozessen durch einen physischen Aufbau mit Sensoren und Motoren simuliert.
Welche Bedeutung misst der Autor dem Interview mit Jeremy Abbett bei?
Das Interview liefert praxisnahe Einblicke eines Brancheninsiders in die strategische Ausrichtung großer Technologieunternehmen sowie deren ethische Verantwortung bei der Datenverarbeitung.
- Quote paper
- Tobias Untersberger (Author), 2019, Entwicklung von KI-Algorythmik und ihre Auswirkung auf Mensch und Gesellschaft, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/490846
