Katholische Religionslehre/Geist: Unterschied zwischen den Versionen

Aus ZUM-Unterrichten
Main>Antonius53
Main>Antonius53
Zeile 18: Zeile 18:
# viele Dinge, das ihm niemand gesagt oder zu suchen befohlen hat.
# viele Dinge, das ihm niemand gesagt oder zu suchen befohlen hat.


Das Problem des „Alltagswissens“ beschäftigt die Erforscher der Künstlichen Intelligenz mindestens seit Gründung der Firma Cycorp 1994. Das Cyc-Projekt versucht alles, was Menschen wissen, den Common sense, in Form von 100 Millio¬nen Basisaussagen zur Verfügung zu stellen. Darin ist zum Beispiel enthalten, dass es derselbe elektrische Strom ist, der in der Glühbirne das Licht, im Back¬ofen die Hitze und bei Berührung Strom führender Leiter erhebliche Verletzungen verursacht. Wie auch andere Ansätze der KI-Forschung wird auch das Cyc-Projekt nützliche Anwendungen unterstützen (zum Beispiel bei der Zusammen¬füh¬rung von Datenbanken); aber es zeigt sich – wie so oft – gerade am „Erfolg“ eines Projektes, worin sich der Mensch von der Maschine unterscheidet: Es gelang nicht ein „For¬mat“ von Wissen im Allgemeinen zudefinieren, man weiß nicht, in welches „Formular“ man alles und jedes eintragen kann, was sich wis¬sen lässt, und zwar so, dass die Maschine es dann, wenn sie danach sucht, auch sicher findet.
Das Problem des „Alltagswissens“ beschäftigt die Erforscher der Künstlichen Intelligenz mindestens seit Gründung der Firma Cycorp 1994. Das {Cyc{wpd|}} - Projekt versucht alles, was Menschen wissen, den Common sense, in Form von 100 Millionen Basisaussagen zur Verfügung zu stellen. Darin ist zum Beispiel enthalten, dass es derselbe elektrische Strom ist, der in der Glühbirne das Licht, im Backofen die Hitze und bei Berührung Strom führender Leiter erhebliche Verletzungen verursacht. Wie auch andere Ansätze der KI-Forschung wird auch das Cyc-Projekt nützliche Anwendungen unterstützen (zum Beispiel bei der Zusammenführung von Datenbanken); aber es zeigt sich – wie so oft – gerade am „Erfolg“ eines Projektes, worin sich der Mensch von der Maschine unterscheidet: Es gelang nicht ein „Format“ von Wissen im Allgemeinen zudefinieren, man weiß nicht, in welches „Formular“ man alles und jedes eintragen kann, was sich wissen lässt, und zwar so, dass die Maschine es dann, wenn sie danach sucht, auch sicher findet.


Eine kleine tabellarische Aufstellung benennt, worin heute Maschinen den (meisten) Menschen überlegen sind und umgekehrt:
Eine kleine tabellarische Aufstellung benennt, worin heute Maschinen den (meisten) Menschen überlegen sind und umgekehrt:
{|
| Was Maschinen besser können
| Was der Mensch besser kann
|-
| Schach spielen
| Fußball spielen
|-
| Integrale berechnen
| Sich mit Gesten verständigen
|-
| Daten wiederfinden
| Gesichter erkennen
|-
| Unbestechliche Kontrolle
| Sprache verstehen
|-
| Komplizierte Entscheidungen
| Gehörtes Verstehen
|-
| Arbeiten in lebensfeindlicher Umgebung
| Auto fahren
|}

Version vom 21. September 2010, 12:21 Uhr

Intelligenz kann nicht künstlich hergestellt werden

Was Maschinen können und was nicht

Vor 20 Jahren schien es nur eine Frage der Zeit zu sein, wann die künstliche In¬telligenz in der Lage sein würde, den Menschen so weit nachzuahmen, dass er sich von seinen eigenen Produkten nicht mehr würde unterscheiden können. In¬zwischen ist es um diesen Forschungszweig ruhiger geworden. Die Er¬kennung von Schreibmaschinenschrift hat gute Fortschritte gemacht, korrekte Hand¬schrift wird vom Computer zu 95 % erkennt, besser ist es, man lernt eine Schrift wie Grafity, die auf Erkennbarkeit ausgelegt ist. Die Sprach¬erkennung hat die Marke 80-prozentiger und 90-prozentiger Erkennungsgenauigkeit übertroffen, aber bei der 95-prozentigen Genauigkeit gibt es anscheinend eine schwer überwindliche Grenze. Wollte man weiterkommen, müsste die Maschine den Menschen verstehen, und das kann sie nicht.

Wo ist das Problem? – Wenn man das so exakt sagen könnte, dann könnte man das Problem beheben. Vielleicht kann man es so ausdrücken: Eine Maschine verfügt immer nur über die Informationen, die man ihr einpro¬grammiert hat, oder auf deren Beschaffung man sie programmiert hat.

Ein Beispiel: Das Rechtschreibprogramm sucht nicht nach „Fehlern“ in einem Text, sondern es sucht exakt danach, ob die durch Freizeichen abgegrenzten Buchstabenfolgen im Text mit einer der Buchstabenfolgen im Wörterverzeichnis übereinstimmen oder nicht.

Es ist schon glaubhaft, dass es demnächst Programme gibt, die raffinierter sind, weil sie das Nutzerverhalten schärfer beobachten, verschiedene Informationen zusammenführen und dergleichen; das ändert aber nichts daran, dass es nicht mehr als zweiu Informationsquellen gibt: Die Programmroutinen und die Nutzereingaben

Im Gegensatz dazu weiß ein Mensch stets, wenn auch manchmal grob und unscharf,

  1. was Wissen ist und wozu es gut ist,
  2. ob er eine bestimmte Sache wissen will,
  3. viele Dinge, das ihm niemand gesagt oder zu suchen befohlen hat.

Das Problem des „Alltagswissens“ beschäftigt die Erforscher der Künstlichen Intelligenz mindestens seit Gründung der Firma Cycorp 1994. Das {Cyc{wpd|}} - Projekt versucht alles, was Menschen wissen, den Common sense, in Form von 100 Millionen Basisaussagen zur Verfügung zu stellen. Darin ist zum Beispiel enthalten, dass es derselbe elektrische Strom ist, der in der Glühbirne das Licht, im Backofen die Hitze und bei Berührung Strom führender Leiter erhebliche Verletzungen verursacht. Wie auch andere Ansätze der KI-Forschung wird auch das Cyc-Projekt nützliche Anwendungen unterstützen (zum Beispiel bei der Zusammenführung von Datenbanken); aber es zeigt sich – wie so oft – gerade am „Erfolg“ eines Projektes, worin sich der Mensch von der Maschine unterscheidet: Es gelang nicht ein „Format“ von Wissen im Allgemeinen zudefinieren, man weiß nicht, in welches „Formular“ man alles und jedes eintragen kann, was sich wissen lässt, und zwar so, dass die Maschine es dann, wenn sie danach sucht, auch sicher findet.

Eine kleine tabellarische Aufstellung benennt, worin heute Maschinen den (meisten) Menschen überlegen sind und umgekehrt:

Was Maschinen besser können Was der Mensch besser kann
Schach spielen Fußball spielen
Integrale berechnen Sich mit Gesten verständigen
Daten wiederfinden Gesichter erkennen
Unbestechliche Kontrolle Sprache verstehen
Komplizierte Entscheidungen Gehörtes Verstehen
Arbeiten in lebensfeindlicher Umgebung Auto fahren