Tekoäly

Tekoäly ( AI ), myös tekoäly ( AI tai AI ), englantilainen tekoäly ( AI tai AI ) on tietotekniikan haara, joka käsittelee älykkään käyttäytymisen ja koneoppimisen automatisointia . Termiä on vaikea määritellä, koska " älykkyyden " täsmällinen määritelmä puuttuu jo nyt . Sitä käytetään kuitenkin tutkimuksessa ja kehityksessä.

Tekoäly kuvaa yleensä yritystä toistaa tiettyjä ihmisen päätöksentekorakenteita, esim. B. tietokone on rakennettu ja ohjelmoitu siten, että se pystyy käsittelemään ongelmia suhteellisen itsenäisesti. Usein kuitenkin käytetään myös nimetä jäljitelmä älykkyyttä, jolloin ”älykästä käyttäytymistä ” simuloidaan mennessä enimmäkseen yksinkertaisia algoritmeja , esimerkiksi kun kyseessä on tietokoneen vastustajat vuonna tietokonepeleissä .

Yleistä

Ymmärtämään käsitteen tekoälyn usein johtuvan heijastuneen valistuksen peräisin ajatus on "ihmisestä kone" vastustaa jonka jäljitelmä ns vahva AI on tavoite: luoda älykkyyttä, että ihmisen mieli on koneellistaa, tai suunnittelemiseen ja rakentamiseen tarkoitettu kone, joka reagoi älykkäästi tai käyttäytyy vain ihmisen tavoin . Vuosikymmenten tutkimuksen jälkeen vahvan tekoälyn tavoitteet ovat edelleen visionäärisiä.

Termien alkuperä ja määrittelyyritykset

Termi tekoäly (englanninkielisessä alkuperäisessä tekoälyssä ) perusti vuonna 1955 yhdysvaltalainen tietotekniikan tutkija John McCarthy, joka loi osana tutkimushankkeen apurahahakemusta.

AI: lle on useita määritelmiä. Näkökulmasta riippuen teollisuuden, tutkimuksen ja politiikan tekoäly määritellään joko saavutettavien sovellusten tai tieteellisten perusteiden perusteella:

Vahva ja heikko tekoäly

Vahvat AI olisi tietokonejärjestelmien voi toteuttaa kyseisen työn valmiiksi vaikeita tehtäviä silmien korkeudella ihmisten kanssa . Sen sijaan heikko tekoäly tarkoittaa tiettyjen sovellusongelmien hallintaa. Ihmisen ajattelua ja teknisiä sovelluksia on tuettava täällä yksittäisillä alueilla. Kyky oppia on AI -järjestelmien keskeinen vaatimus, ja sen on oltava kiinteä osa, jota ei voida lisätä jälkikäteen . Toinen pääkriteeri on tekoälyjärjestelmän kyky käsitellä epävarmuutta ja todennäköisyystietoja . Erityisesti ne sovellukset ovat kiinnostavia, joiden ratkaisemiseksi yleisen käsityksen mukaan jonkinlainen älykkyys näyttää olevan tarpeen. Viime kädessä heikko tekoäly tarkoittaa älykkään käyttäytymisen simulointia matematiikan ja tietojenkäsittelytieteen työkalujen avulla, ei tietoisuuden luomista tai älykkyyden syvempää ymmärtämistä. Vaikka vahvan tekoälyn luominen on epäonnistunut tähän päivään sen filosofisen kysymyksen vuoksi , heikon tekoälyn puolella on edistytty merkittävästi viime vuosina.

Vahvalla tekoälyjärjestelmällä ei tarvitse olla paljon yhteistä ihmisten kanssa. Sillä on luultavasti erilainen kognitiivinen arkkitehtuuri, ja sen kehitysvaiheet eivät myöskään ole verrattavissa ihmisen ajattelun evoluution kognitiivisiin vaiheisiin (ajatuksen kehitys ). Ennen kaikkea ei voida olettaa, että tekoälyllä olisi tunteita, kuten rakkaus, viha, pelko tai ilo.

Tutkimusalueet

Tietotekniikan tutkimukseen on sisällytetty ydin -IT: n tutkimustulosten lisäksi psykologian , neurologian ja neurotieteen , matematiikan ja logiikan , viestintätieteen , filosofian ja kielitieteen tuloksia . Toisaalta tekoälyn tutkimus vaikutti myös muihin alueisiin, erityisesti neurotieteisiin. Tämä näkyy neuroinformatiikan alan koulutuksessa , joka on osoitettu biologian suuntautuneelle tietotekniikalle sekä laskennalliselle neurotieteen alalla .

Vuonna Neuroverkkoja olemassa tekniikoita, jotka on kehitetty puolivälissä 20-luvulla ja on neurofysiologian rakentaa.

Tekoäly ei siis ole suljettu tutkimusalue, vaan pikemminkin eri tieteenalojen tekniikoita käytetään ilman, että niitä on yhdistettävä toisiinsa.

Tärkeä konferenssi on kansainvälinen yhteinen tekoälykonferenssi (IJCAI), joka on järjestetty vuodesta 1969.

tarina

Osa-alueet

Tietoon perustuvat järjestelmät

Tietopohjaiset järjestelmät mallinnavat rationaalisen älykkyyden muodon niin kutsutuille asiantuntijajärjestelmille . Ne pystyvät vastaamaan käyttäjän esittämään kysymykseen muodollisen erikoistiedon ja siitä tehtyjen loogisten johtopäätösten perusteella . Esimerkillisiä sovelluksia löytyy sairauksien diagnosoinnista tai teknisten järjestelmien virheiden etsimisestä ja poistamisesta.

Esimerkkejä tietoon perustuvista järjestelmistä ovat Cyc ja Watson .

Kuvioanalyysi ja kuvion tunnistus

Visuaalinen älykkyys mahdollistaa kuvien tai muotojen tunnistamisen ja analysoinnin . Esimerkkejä sovelluksista ovat käsialan tunnistus , ihmisten tunnistaminen kasvojentunnistuksen avulla , sormenjälkien tai iiriksen vertailu , teollinen laadunvalvonta ja tuotannon automaatio (jälkimmäinen yhdessä robotiikan havaintojen kanssa).

Käyttämällä kielellinen älykkyys , on mahdollista, esimerkiksi muuntaa kirjoitetun tekstin puheeksi ( puhesynteesi ) ja päinvastoin, kirjoittaa muistiin puhuttua tekstiä ( puheentunnistus ). Tätä automaattista kielenkäsittelyä voidaan laajentaa siten, että sanoille ja teksteille voidaan antaa merkitys piilevän semanttisen analyysin avulla (lyhenne sanoista LSI ).

Esimerkkejä kuvion tunnistusjärjestelmistä ovat Google Brain ja Microsoft Adam.

Kuvion ennustus

Kuvion ennustaminen on kuvion tunnistamisen laajennus. Se edustaa esimerkiksi Jeff Hawkinsin määrittämän hierarkkisen ajallisen muistin perusta .

Tällaisilla järjestelmillä on se etu, että. B. ei vain tunnisteta tiettyä esinettä yhdessä kuvassa (kuvion tunnistus), vaan myös kuvasarjaa voidaan käyttää ennustamaan kohteen seuraava sijainti.

robotiikka

Robotiikka käsittelee manipuloiva älykkyyttä. Avulla robotteja , vaarallisten toimintojen kuten miinanraivausjärjestelmä tai samoja manipulointia, kuten tehdään esimerkiksi B. voi tapahtua hitsauksen aikana tai maalaus voidaan automatisoida.

Perusajatuksena on luoda järjestelmiä, jotka ymmärtävät elävien olentojen älykkään käyttäytymisen. Esimerkkejä tällaisista roboteista ovat ASIMO ja Atlas .

Mallinnus perustuu entropiavoimaan

Fyysikko Alexander Wissner-Grossin työn perusteella älykäs järjestelmä voidaan mallintaa entropiavoimalla . Tässä älykäs agentti yrittää ympäristöään (tila X ₀ ) toiminnalla (voimakenttä F vaikuttaa) mahdollisimman suureen toimintavapauteen (entropia S ) tulevassa tilassa X saavuttaakseen.

Keinotekoinen elämä

Tekoäly on päällekkäistä keinotekoisen elämän kurinalaisuuden kanssa ( Artificial Life , AL) nähdään vanhempana tai osa-alana. AL: n on yhdistettävä havaintonsa, koska kognitio on luonnollisen elämän, ei vain ihmisten, ydin.

Menetelmät

Tekoälyn menetelmät voidaan karkeasti jakaa kahteen ulottuvuuteen: symbolinen vs. hermo -AI ja simulaatiomenetelmä vs. fenomenologinen menetelmä. Seuraava kuva havainnollistaa suhteita:

Neuraalinen tekoäly noudattaa alhaalta ylöspäin suuntautuvaa lähestymistapaa ja pyrkii simuloimaan ihmisen aivoja mahdollisimman tarkasti. Sitä vastoin symbolinen tekoäly noudattaa ylhäältä alaspäin suuntautuvaa lähestymistapaa ja lähestyy älykkyyden suorituskykyä käsitteelliseltä tasolta. Simulaatiomenetelmä perustuu mahdollisimman tarkasti ihmisten todellisiin kognitiivisiin prosesseihin. Sitä vastoin fenomenologinen lähestymistapa riippuu vain tuloksesta.

Monet vanhemmat tekoälyssä kehitetyt menetelmät perustuvat heuristisiin ratkaisuprosesseihin. Viime aikoina tilastojen , matemaattisen ohjelmoinnin ja lähentämisteorian matemaattisesti järkevillä lähestymistavoilla on ollut tärkeä rooli.

Tekoälytekniikat voidaan jakaa karkeasti ryhmiin:

Etsi

Tekoäly käsittelee usein erityisiä ratkaisuja vaativia ongelmia. Tätä varten käytetään erilaisia hakualgoritmeja . Hyvä esimerkki hausta on tien löytäminen , jolla on keskeinen rooli monissa tietokonepeleissä ja joka perustuu hakualgoritmeihin, kuten A * -algoritmiin .

Suunnitella

Suunnittelu on ratkaisujen etsimisen lisäksi tärkeä osa tekoälyä. Suunnitteluprosessi on jaettu kahteen vaiheeseen:

1. Tavoitteiden muotoilu : Tavoite määritellään ympäristön tai maailman nykytilanteen perusteella. Tavoite on joukko maailman tiloja, joissa tietty tavoitepredikaatti täyttyy.
2. Muotoilu Ongelman : Kun tiedetään, mihin tavoitteisiin halutaan pyrkinyt, määritetään muotoilussa ongelman, jossa asia ja maailman valtiot on pidettävä. Täällä on erilaisia ongelmia .

Suunnittelujärjestelmät suunnittelevat ja käyttävät tällaisia ​​ongelmakuvauksia suunnitellakseen ja luodakseen toimintasarjoja, jotka agenttijärjestelmät voivat suorittaa tavoitteidensa saavuttamiseksi.

Optimointimenetelmät

Tekoälytehtävät johtavat usein optimointiongelmiin. Rakenteesta riippuen nämä ratkaistaan joko tietojenkäsittelytieteen hakualgoritmeilla tai yhä useammin matemaattisella ohjelmoinnilla . Tunnetut heuristiset hakumenetelmät tekoälyn kontekstista ovat evoluution algoritmeja .

Looginen sulkeminen

Yksi kysymyksiin AI on luoda tiedon esityksiä , jotka voidaan sitten käyttää automaattista loogista päättelyä . Ihmisen tieto on - mahdollisuuksien mukaan - virallistettu, jotta se saataisiin koneellisesti luettavaan muotoon. Eri ontologioiden kehittäjät ovat omistautuneet tähän tavoitteeseen .

Alun perin tekoäly oli kiinnostunut automaattisten todistusjärjestelmien rakentamisesta , jotka auttaisivat matemaatikkoja ja tietojenkäsittelytieteilijöitä todistamaan lauseita ja ohjelmoimaan ( logiikkaohjelmointi ). Kaksi vaikeutta ilmeni:

1. Jos muotoilet lauseita luonnollisella kielellä, suhteellisen mukavilla kuvaavilla kielillä, tuloksena olevista hakuongelmista tulee liian aikaa vieviä. Käytännössä piti tehdä kompromisseja, joissa kuvauskieli oli käyttäjälle hieman monimutkaisempi, mutta siihen liittyvät optimointitehtävät oli helpompi käsitellä tietokoneella ( Prolog , asiantuntijajärjestelmät ).
2. Jopa tehokkaat kuvauskielet muuttuvat vaikeiksi yritettäessä muotoilla epävarmaa tai epätäydellistä tietoa. Käytännön ongelmissa tämä voi olla vakava rajoitus. Nykyinen tutkimus tutkii siksi järjestelmiä, jotka soveltavat todennäköisyysteorian sääntöjä nimenomaan tietämättömyyden ja epävarmuuden mallintamiseen. Algoritmien suhteen nämä menetelmät eroavat vanhemmista menetelmistä: symbolien lisäksi manipuloidaan myös todennäköisyysjakaumia .

Toinen loogisen päättelyn muoto, induktio on ( induktiivinen päättely , induktiivinen logiikka ) on yleistetty sääntöjen esimerkeissä ( koneoppiminen ). Tässäkin tiedon esityksen tyypillä ja voimalla on tärkeä rooli. On erotettu toisistaan ​​symboliset järjestelmät, joissa tieto - sekä esimerkit että indusoidut säännöt - on nimenomaisesti edustettuina, ja alisymboliset järjestelmät, kuten hermoverkot, jotka on "koulutettu" käyttäytymään ennakoitavissa, mutta jotka eivät antaa kaiken käsityksen opituista ratkaisuista.

Lähestymismenetelmät

Monet sovellukset koskevat yleisen säännön johtamista tietojoukosta ( koneoppiminen ). Matemaattisesti tämä johtaa likimääräiseen ongelmaan . Tekoälyn yhteydessä on ehdotettu keinotekoisia hermoverkkoja, joita voidaan käyttää universaalin funktion lähentäjinä, mutta joita on vaikea analysoida, etenkin monien piilotettujen kerrosten kanssa. Siksi joskus käytetään vaihtoehtoisia menetelmiä, jotka on matemaattisesti helpompi analysoida.

Keinotekoinen hermoverkko

Tekoäly on viime aikoina saavuttanut suuria edistysaskelia keinotekoisten hermoverkkojen alalla, joka tunnetaan myös syvänä oppimisena. Neuroverkkoja, jotka ovat suunnilleen innoittamia aivojen rakenteesta, simuloidaan keinotekoisesti tietokoneella. Monet viimeisimmistä menestyksistä, kuten käsialan tunnistus , puheentunnistus, kasvojentunnistus , itsenäinen ajaminen , konekäännös , mukaan lukien AlphaGon menestys , perustuvat tähän tekniikkaan.

Sovellukset

Tekoälylle on lukuisia sovellusalueita. Joitakin esimerkkejä lyhyesti:

• Hakukoneet helpottavat Internetissä saatavilla olevan tiedon tulvan käsittelyä.
• Kun etsintä öljylähteiden, ohjaus Mars robotteja tai lääketieteellinen diagnoosi ovat asiantuntija järjestelmiä käytetään.
• Konekäännös on laajalle levinnyt. Esimerkkejä: Google -kääntäjä , DeepL
• Tekstin tunnistaminen ja tekstin luominen , esimerkiksi uutisten, mainonnan tai erityisen jäsennellyn datan vuoksi
• Tiedonlouhinta ja tekstinlouhinta tarjoavat menetelmiä ydintietojen poimimiseksi strukturoimattomista tai huonosti strukturoiduista teksteistä, kuten tarvitaan sisältöanalyysien luomiseen.
• By päättely Mining väitettä rakenteita voidaan analysoida tekstejä.
• Tietojen palauttamisen tavoitteena on löytää ja yhdistää olemassa olevat monimutkaiset rakenteet erittäin suuriin tietojoukkoihin, joista yksi sovellusalue on Internet -hakukoneet .
• Osakehintojen kehityksen analysointia ja ennustamista tuetaan toisinaan keinotekoisilla hermoverkkoilla.
• Optinen hahmontunnistus lukee painetut tekstit luotettavasti.
• Käsinkirjoituksen tunnistus kuuluu mm. Käytetty miljoonia kertoja laitteissa, kuten kämmenmikroissa , älypuhelimissa ja tablet -tietokoneissa .
• Puheentunnistus mahdollistaa puheohjauksen tai tekstin sanelun. Tuleeko k.a. käytetään älypuhelimissa, esim. B. Siri , Google Assistant , Cortana ja Samsungin Bixby tai Amazon Echo .
• Kasvojentunnistus , esim. B. FindFace -sovellus.
• Deepfakes , d. H. kasvojen tai muun mediasisällön vaihto
• Kuvan tunnistus , esim. B. kuvien automaattinen koodaus Flickrissä tai Googlen Cloud Vision -sovellusliittymässä.
• Tietokonealgebrajärjestelmät , kuten Mathematica tai Maple, tukevat matemaatikkoja, tutkijoita ja insinöörejä työssään.
• Tietokonenäköjärjestelmät valvovat julkisia tiloja, tuotantoprosesseja tai suojaavat tieliikennettä.
• Vuonna tietokonepelit The algoritmeja , jotka on kehitetty AI ovat tottuneet tekemään tietokoneohjattu pelaajat toimivat älykkäästi. (katso myös tekoäly tietokonepeleissä )
• Vuonna ryhmä simulaatioita turvallisuuden suunnittelua tai tietokoneanimaatio , realistisin mahdollisimman käyttäytyminen (ihmisen) väkijoukkoja lasketaan.
• Tietoon perustuva järjestelmä tai tarkemmin, asiantuntija järjestelmä tarjoaa ratkaisuja monimutkaisiin kysymyksiin. Esimerkkejä tällaisista sovelluksista ovat: Tietokoneohjelma Watson (katso edellä) tai tietotietokanta Cyc . Yksinkertaisemmassa muodossa tämä on muun muassa. käytetään älypuhelimissa z. B. Siri , Google Now , Cortana ja Samsungin S Voice tai Amazon Echo .
• Semanttiset hakukoneet, kuten Wolfram Alpha
• Itseliikkuvat ajoneuvot , esim. B. Google Driverless Car (katso yllä)
• Humanoidirobotit , esim. B. Atlas , ASIMO , pippuri
• Botit , erityisesti sosiaaliset robotit (esim. Cleverbot )
• Itsenäiset aseet
• Älykäs henkilökohtainen avustaja (tai digitaalinen ääniavustaja)
• Etsi aurinkokunnan ulkopuolisia planeettoja arvioimalla tähtien kirkkauden vaihtelut kauttakulkumenetelmällä

AI lääketieteessä

AI oikeudessa

Suuri osa asianajajien työstä koostuu tiedostojen analysoinnista , esimerkiksi ennakkotapauksista, jotta voidaan kehittää niistä argumentteja. Tällaiset työt voidaan nyt osittain ottaa tekoälyjen haltuun. Konsulttitoimisto McKinsey arvioi vuonna 2017, että noin 22 prosenttia asianajajien työstä ja 35 prosenttia avustajien työstä voitaisiin automatisoida tekoälyjen avulla. Tekoälyjä koulutetaan käyttämällä miljoonia asiakirjoja ja tapaustutkimuksia ja oikeudellisia sovelluksia. Sitten tekoäly voi merkitä asiakirjat, joita asianajaja tarvitsee tapaukseensa; usein parempi kuin ihminen voisi. JPMorgan ilmoitti käyttävänsä AI Contract Intelligence -teknologiaa, jonka JPMorgan sanoo voivansa analysoida paljon tietoja sekunneissa, joita asianajajat ja avustajat tarvitsevat 360 000 tuntia.

AI markkinoinnissa

Tekoälyä käytetään markkinoinnissa esimerkiksi mainossähköpostien lähettämiseen, asiakaspalvelun korvaamiseen sosiaalisilla roboteilla ja chatboteilla , analyysien ja ennusteiden tekemiseksi markkinoista ja asiakkaista esimerkiksi big datan perusteella ja suorittaa asiakaskohtaisia ​​mainoksia, suosituksia ja kehittää hakutuloksia sekä ohjelmoituja prosesseja. Maaliskuussa 2018 Zalando -postimyyntiyritys aikoi irtisanoa 250 työpaikkaa Berliinin markkinointi -alueella, jotka korvataan tekoälyllä.

AI tietokone- ja lautapeleissä

Tietokonepeleissä tekoälyä käytetään enimmäkseen NPC: n, ns. Ei-pelaajahahmojen , ohjaamiseen , jotka simuloivat ihmisen kaltaista käyttäytymistä (esimerkiksi simuloiduiksi liittolaisiksi tai tietokoneen vastustajiksi ) tai tiettyjen asioiden hallitsemiseksi pelimaailmassa tai toiminnoissa ja pelin luonteen ( esim. reitti havainto , menettelyyn sukupolven , automaattinen parannuksia ja täydennykset reitin rakentamiseen tai muita algoritmeja). Joissakin peleissä AI -vastustajien vaikeustaso voidaan asettaa ja valinnaisesti voit valita, haluatko pelata tekoälyä vastaan, oikeita pelaajia vai sekamuotoa vastaan. Muutaman pelin avulla tekoäly voi myös automaattisesti sopeutua pelikäyttäytymiseen tai oppia virheistä. Koska vastustajia puuttuu usein yksinpelitilassa , käytetään tekoälyä. Lisäksi tekoälyä käytetään tietokonepeleissä simuloimaan monia tai hyvin erikoismerkkejä, joita todellisten ihmisten on vaikea tai mahdoton omaksua. Joissakin tapauksissa tekoälyjä voidaan kuitenkin myös yksinkertaisesti huijata tietokonepeleiksi, koska henkilö voi ohittaa tietyn tekoälyn mallin. Tietokonepelin realismia ja pelattavuutta mitataan siksi usein tekoälyn kanssa.

Tekoälyä käytetään myös strategialautapeleissä ihmiskumppanin korvikkeena. Jopa maailmanmestarilla on vähän mahdollisuuksia voittaa näiden ohjelmien erittäin tehokkaita versioita vastaan. Tekoäly saavutti menestystä esimerkiksi ammattipelaajia vastaan backgammonissa , shakissa , tammessa , Goissa ja StarCraft II: ssa . Monimutkaisten pelien hallitsemista tutkitaan usein, jotta voidaan kehittää ja esitellä uusia tekoälyn menetelmiä. Nämä ohjelmat pelaavat nyt pelejä keskenään. Vuonna 2016 DeepMindiin perustuva AI AlphaGo voitti 18- kertaisen Go-maailmanmestarin, eteläkorealaisen Lee Sedolin 4: 1 turnausolosuhteissa. Vuoden 2017 lopussa uusi kehitys AlphaZero voitti selvästi maailman parhaan shakkiohjelman Stockfishin 100 pelissä. Vuonna 2019 DeepMindin kehittämä Alpha Star onnistui voittamaan huippupelaajat 10: 1 suositussa ja erittäin vaikeassa strategiapelissä StarCraft II.

Lisäksi kehitetään tekoälyjä, jotka ohjaavat videopelejä, kuten hyppy-n-juoksuja , roolipelejä tai kilpapelejä ihmisen pelaajan sijasta . Samoin kehittää e-urheilu valikoima, yritä ammattipelaajat voittaa parhaat tekoälyt, kun taas kehittäjät pyrkivät voittamaan parhaat pelaajat tekoälyllä.

AI luo taideteoksia

Tübingenin tutkijat ovat käyttäneet hermoverkkoja maalatakseen tietyn valokuvan kuuluisan taiteilijan tyyliin. B. Van Gogh tai Edvard Munch. Googlen tutkijat ovat kouluttaneet hermoverkkoja käyttämään valkoista kohinaa Van Goghin ja muiden taiteilijoiden tyylisten kuvien tuottamiseen. Kuvat huutokaupattiin myöhemmin.

Heinäkuussa 2017 Rutgersin yliopiston tutkijat esittelivät tekoälyn, joka tuottaa taiteellisia maalauksia. Tekoälyä koulutettiin noin 80000 taideteoksella länsimaisesta taidehistoriasta. Sokkotestissä tekoälyn luomat maalaukset sekoitettiin Art Baselin taidenäyttelyssä esillä oleviin kuviin ja 18 koehenkilöä (taiteilijat) suoritettiin sokkotestiä arvioitavaksi. Koehenkilöitä pyydettiin arvioimaan, ovatko kuvat luoneet ihmiset vai tietokone. Art Baselissa esillä olevien todellisten taideteosten osalta koehenkilöt olettivat, että 52% kaikista teoksista oli luotu tietokoneella. Tekoälypohjaisissa kuvissa koehenkilöt olettivat tämän vain 25 prosentille kaikista kuvista.

Maaliskuussa 2018 julkaistiin videotaideteos , jossa tekoälyn luoma Ornella Muti näytteli. Taiteilija Joseph Ayerle oli laskenut keinotekoisen hermoverkoston avulla uusia elokuvasarjoja, joita todellinen italialainen näyttelijä ei koskaan näytellyt.

Lokakuussa 2018 huutokauppatalo Christie's huutokaupasi tekoälyn luoman Edmond de Belamyn muotokuvan . Maalaus, jonka alun perin arvioitiin olevan markkina -arvo 7000–10 000 dollaria, tuotti huutokauppatuloja 432 500 dollaria.

Muotokuvan luomisen takana oli ranskalainen taiteilijaryhmä Obvious, joka oli kouluttanut tekoälyn 15 000 todellisen maalauksen kuvatiedoilla 1400–1900 -luvuilta. Erityistä huomiota kiinnitettiin siihen, että kuvaa ei allekirjoitettu taiteilijan allekirjoituksella, vaan kaavalla "min G max D Ex [log (D (x))] + Ez [log (1-D (G (z)) ))] ”, Jota taiteilijatiimin mukaan käytettiin luomisen yhteydessä.

Kirjailija George RR Martin kirjoitti kuudetta kirjaansa Game of Thrones -sarjassa , jota fanit odottivat innokkaasti. Ohjelmoija Zack Thoutt opetti AI: n (toistuva hermoverkko) sarjan viiden ensimmäisen kirjan kanssa ja sai AI: n kirjoittamaan kuudennen kirjan. Tulos julkaistiin Internetissä kesällä 2017. Tekoäly kehitti yksittäisiä hahmoja aivan kuten joissakin faniteorioissa odotettiin ilman, että tekoäly tiesi siitä. Kieliopissa on puutteita, yksittäiset hahmot, jotka ovat jo kuolleet, ilmestyvät uudelleen, ja tarinat eivät ole kovin jännittäviä.

Sunspring on ensimmäinen lyhytelokuva (2016), jonka käsikirjoituksen on kirjoittanut tekoäly.

Magenta -projektissaan Google yrittää luoda luovia tekoälyjä. Kesällä 2017 esiteltiin esimerkiksi tekoälyn säveltämä piano -improvisaatio. Kesällä 2016 Magenta -projekti julkaisi lyhyen pop -kappaleen, jonka sävelsi tekoäly.

Syksyllä 2017 esitellyn laulaja Taryn Southernin albumin "I am AI" musiikin on säveltänyt tekoäly. Säveltääksesi kappaleen tekoälyn avulla käytät ohjelmistoja, kuten Amper Music tai Jukedeck, valitset tyylilajin ja muut parametrit, kuten kappaleen pituuden, soittimen jne. Tekoäly säveltää ainutlaatuisen kappaleen muutamassa sekunnissa. Muusikko voi sitten koota fragmentteja näistä esimerkeistä luodakseen oman kappaleen. Joten jokainen voi luoda enemmän tai vähemmän ammattimaista musiikkia. Yhä useammat muusikot myöntävät käyttäneensä tekoälyä säveltämisen välineenä. Myös Skygge -albumi "Hello World" sävellettiin kokonaan tekoälyllä (flow machine). Tekoäly säveltää äänikappaleita, jotka ihmiset sitten lajittelevat, valitsevat ja yhdistävät, niin kutsuttu kuratointi.

Keskustelussa AI: n roolista taideteoksen alullepanijana osallistuvien taiteilijoiden näkemys on kiistanalainen. Taiteilijaryhmän "Ilmeinen" motto on: "Luovuus ei ole vain ihmisiä varten." Päinvastoin, taiteilija Joseph Ayerlen lausunto, jota Massachusetts Institute of Technology lainaa , sanoo: "AI voi luoda, mutta se ei ole luovaa ".

AI tuottaa tuotesuunnittelua

Joukkue USA-Amerikan 3D ohjelmistojen asiantuntija Autodesk ja tunnettu suunnittelija Philippe Starck ovat yhdessä luoneet - mukaan toimittamien tietojen asianosaisia - ensimmäinen ”tuolin yhdessä kehittämä tekoäly ja ihmisiin”, ns AI Tuoli .

AI korkeakoulutuksessa

Joissakin yliopistoissa tekoälyjärjestelmiä käytetään yksilöllisen tuen tarjoamiseen opiskelijoille ja opettajille.

• Automaattiset arvioinnit tukevat opiskelijoita tiedon hankkimisessa
• Avulla oppimisen analytiikan , digitaalinen koulutus tarjoaa optimoidaan
• Mukautuvat oppimisympäristöt mukautuvat oppijan yksilöllisiin tarpeisiin (esim.MathSpring)
• Chatbotit vastaavat usein kysyttyihin kysymyksiin (esim. Eliza, Mitsuku, Jill Watson)
• Suositusjärjestelmät auttavat aineiden, kurssien, apurahojen ja resurssien (esim. Kirjallisuuden) valinnassa

Turingin testi

Saadakseen kriteerin, kun kone simuloi ihmisen vastaavaa älykkyyttä , Alan Turing ehdotti hänen nimensä mukaista Turingin testiä. Henkilö esittää kysymyksiä toiselle henkilölle tai tekoälylle päätelaitteen kautta tietämättä, kuka vastaa. Kysyjän on sitten päätettävä, onko haastateltava kone vai ihminen. Jos konetta ei voi erottaa ihmisestä, Turingin mukaan kone on älykäs. Toistaiseksi mikään kone ei ole epäilemättä läpäissyt Turingin testiä. Louringin palkinto Turingin testistä on ollut olemassa vuodesta 1991 .

Tekninen singulariteetti

Se ymmärretään karkeasti ajankohtana, jolloin tekoäly ylittää ihmisen älykkyyden. Siitä eteenpäin kehitystä ohjaa pääasiassa tekoäly eikä enää ihminen.

Tekoälyn vertaaminen ihmisen älykkyyteen

Mukaan Wolfgang Wahlster , ihmisälyn on jaettava eri alueilla: kognitiivinen älykkyys, sensomotorinen älykkyys, tunneäly ja sosiaalinen älykkyys .

Kognitiivinen älykkyys

Kognitiivisen älykkyyden osalta kognitiiviset järjestelmät ovat jo monilla alueilla parempia kuin ihmiset. Tämä alue sisältää shakin, Go -pelin ja muita lautapelejä. Viime kädessä kyse on tiedon omaksumisesta ja oppimisesta sekä näiden tietojen yhdistämisestä ja johtopäätösten tekemisestä. Tämä vastaa usein sitä, mitä ihmiset hankkivat akateemisessa koulutuksessa.

Sensorimoottori älykkyys

Tämän älykkyyden ansiosta ihmiset ovat edelleen parempia kuin koneet, mutta jotkut koneet ovat parempia yksittäisten antureiden alueilla. Pohjimmiltaan ihmissilmä on hyvin koulutettu. Mutta sopiva videokamera voi myös käsitellä valoa infrapuna- ja UV -alueella, jota ihminen ei pysty. Akustiikassa mikrofonit voivat vastaanottaa huomattavasti pienempiä äänenvoimakkuuksia tai taajuusalueita kuin ihmisen korva. Tämä pätee vielä enemmän haju- ja makuaistiin, jossa koneanturit ovat selvästi parempia. Ihminen voi kuitenkin yhdistää nämä aistinvaraiset vaikutelmat (anturifuusio), jota kone on toistaiseksi pystynyt tekemään vain vähän. Tämä voi kuitenkin muuttua muutaman vuoden sisällä.

Tunneäly

Toistaiseksi kone ei ole tehnyt juuri mitään tällä alalla. Ihminen voi eläytyä toisen ihmisen, tuntea myötätuntoa ja empatiaa, myötätuntoa sääli, suru, pelko, ilo, kirjoittaa rakkausrunoja, vihat ovat jne Mitä tänään, mutta voi koneita jo alkutekijöissään, on ns. Sentiment analyysi , d. H. tarkkailemalla ihmisen kehon kieltä eli kasvoja, eleitä jne. ”lukemalla” henkilön tunteita. Suomalaisen tutkijaryhmän yritys, joka julkaistiin vuonna 2020, menee samaan suuntaan: Sanotaan, että on onnistuttu saamaan tekoälyn mallinnamat ihmissuhteet. Tekoälyä koulutettiin ihmisten EEG -pulsseilla.

Sosiaalinen älykkyys

Tämä on kyky (uudelleen) reagoida asianmukaisesti ihmisryhmässä, esimerkiksi tunnistaa mieliala tai vaikuttaa siihen rakentavasti, esim. B. joukkuehenki. Taito, joka on enimmäkseen hyvin kehittynyt yrittäjillä, mutta myös poliitikoilla. Toistaiseksi kone ei ole pystynyt tekemään mitään tällä alalla.

Tekoälyn tietoisuus

Se on perus oletus neurotieteen että prosessit tietoisuuden korreloivat hermostoputken prosesseihin aivojen (ks Neural Correlate tietoisuuden ). Mukaan Jürgen Schmidhuberille , tietoisuus on vain sivutuote ongelmanratkaisun aivoissa. Keinotekoiset ongelmanratkaisijat (esim. Itsenäiset mobiilirobotit ) ovat myös hyödyllisiä, jos he ovat "tietoisia" itsestään ja ympäristöstään. Schmidhuberin "tietoisuus" autonomisten robottien yhteydessä viittaa digitaalisen maailman malliin, joka sisältää järjestelmän itse, mutta ei valtioiden kokemukseen . Maailman malli voitaisiin oppia vahvistavan oppimisen yhteydessä palkitsemalla maailmanmallia laajentavia toimia.

Viereiset tieteet

Kielitiede

Ihmisten kielen tulkinta koneilla on ratkaisevassa asemassa tekoälytutkimuksessa. Mahdolliset Turingin testin tulokset ovat ensisijaisesti vuoropuhelutilanteissa, jotka on hallittava.

Kielioppimalliensa ja psykolingvististen semanttisten malliensa, kuten piirteiden tai prototyyppien semantiikan, avulla kielitiede tarjoaa perustan monimutkaisten luonnollisen kielen ilmausten koneelliselle "ymmärtämiselle". Keskeinen kysymys on, miten kielimerkeillä voi itse asiassa olla merkitystä tekoälylle. Kiinalainen huone argumentti filosofi John Searle olisi osoitettava, että se olisi mahdollista siirtää Turingin testi vaikka kielen käyttämiä merkkejä ei anneta mitään merkitystä. Erityisesti suoritusmuodon tulokset korostavat myös sellaisten kokemusten merkityksellisyyttä, jotka perustuvat agentin ruumiillistumiseen ja sen integroitumiseen mielekkääseen ympäristöön kaikentyyppiselle kognitiolle, eli myös älykkyyden merkityksen rakentamiselle.

Kielitieteen ja tietojenkäsittelytieteen rajapinta on laskennallinen kielitiede , joka käsittelee muun muassa konekielen käsittelyä ja tekoälyä.

psykologia

Psykologia käsittelee muun muassa älykkyyden termiä .

psykoterapia

Psykoterapiatutkimuksessa tekoälyn kokeellisia sovelluksia on ollut olemassa jonkin aikaa psykoterapeuttisen hoidon alijäämien ja pullonkaulojen poistamiseksi ja kustannusten säästämiseksi, mutta myös odotuslistalla olevien potilaiden kriisien tunnistamiseksi varhaisessa vaiheessa.

filosofia

Tekoälyongelman filosofiset näkökohdat ovat kaikkein kauaskantoisimpia koko tietotekniikassa.

Tämän alan keskeisiin kysymyksiin annetut vastaukset ulottuvat pitkälle ontologisiin ja epistemologisiin aiheisiin, jotka ovat olleet ihmisten ajattelua filosofian alusta lähtien. Jokaisen, joka antaa tällaisia ​​vastauksia, on myös tehtävä niistä johtopäätökset ihmisille ja itselleen. Ei ole harvinaista, että haluat edetä päinvastoin ja soveltaa niihin vastauksia, jotka löysit ennen tekoälyn kehittämistä. Mutta kuten kävi ilmi, tekoäly on saanut monet tutkijat tarkastelemaan ongelmia, kuten aineen ja hengen suhdetta , tietoisuuden alkuperää, tiedon rajoja, syntymisongelmaa , mahdollisuutta ihmisen ulkopuoliseen älykkyyteen jne. uudessa valossa ja arvioida uudelleen osittain.

Näkökulma, joka on sitoutunut ja metafyysisiä tai idealistinen ajattelu pitää mahdottomaksi (merkityksessä heikon AI), että koneet voisi koskaan olla enemmän kuin vain simuloitu tietoisuus todellisella asiantuntemuksella ja vapautta. Ontologisesta näkökulmasta amerikkalainen filosofi Hubert Dreyfus arvostelee vahvan tekoälyn käsitettä. Perustuu -ontologia ”maailmallisuus maailman” kehittämä by Martin Heidegger teoksessaan Sein und Zeit , Dreyfus pyrkii osoittamaan, että yksi voi mennä takaisin ilmiö maailman mielekäs kokonaisuus merkitys: merkitys, i. H. Maailman asioiden väliset suhteet ovat nouseva ilmiö, koska ei ole olemassa sellaista asiaa kuin "jokin tunne" ja sitten "enemmän järkeä". Tämä osoittautuu kuitenkin myös tehtäväksi ohjelmoida maailman asioiden väliset mielekkäät suhteet tietokoneeseen todellisuudessa mahdottomana tai loputtomana yrityksenä. Tämä johtuu siitä, että merkitystä ei voida luoda lisäämällä alun perin merkityksettömiä elementtejä.

Evoluutio-progressiivinen ajattelukoulu puolestaan ​​näkee mahdollisena (vahvan tekoälyn merkityksessä), että tekoälyjärjestelmät voisivat jonain päivänä ylittää ihmiset siinä, mitä tällä hetkellä pidetään edelleen nimenomaan ihmisenä. Toisaalta tämä sisältää riskin, että tällaiset tekoälykoneet voivat kääntyä ihmisten etuja vastaan. Toisaalta tämä tekniikka tarjoaa mahdollisuuden ratkaista ongelmia, joita ihmisten on vaikea ratkaista rajallisten kapasiteettiensa vuoksi (katso myös tekninen singulaarisuus ).

Muita yhteyspisteitä löytyy analyyttisestä filosofiasta .

Olemisen ja tietoisuuden kysymyksen lisäksi kysymys siitä, voidaanko tekoäly pitää vastuussa sen laittomista teoista tai väärinkäytöksistä (esim. Autonomaattisen ajoneuvon aiheuttamassa auto -onnettomuudessa), nousee oikeusfilosofian ja robottietiikan puitteissa. vastuussa kaikesta. Kehittäjät kohtaavat kysymyksen siitä, miten tekoäly toimii moraalisesti ja eettisesti oikein. He harkitsevat esimerkiksi, kuinka rattaiden ongelma ratkaistaan ​​itsenäisillä ajoneuvoilla.

Venäläis-amerikkalainen biokemisti ja tietokirjailija Isaac Asimov kuvailee kolmessa robottilaissaan edellytyksiä tekoälyn ja ihmisten väliselle rauhanomaiselle ja tukevalle rinnakkaiselolle. Muut lait tekivät myöhemmin näitä lakeja.

Ihmisoikeudet

Tekoälyn käytön keskeisiä kysymyksiä ovat lakisääteisten velvoitteiden jakaminen valtioiden ja yritysten välillä sekä ihmisoikeuksien vaikutukset tekoälyn käyttöön tietyillä sovellusalueilla, esim. B. kasvojentunnistuksessa tai tuomioistuinten päätöksenteon helpottamisessa. Teknisen yhteistyön laajuudesta tekoälyn alalla sellaisten valtioiden kanssa, jotka eivät noudata perusoikeusstandardeja, keskustellaan myös talousetiikan ja kansainvälisen oikeuden näkökulmasta.

Tietokone Tiede

Tekoäly on silmukkaverkkoja tiivistä yhteistyötä muiden tieteenalojen tietojenkäsittelytiede. Eriyttämistä voidaan yrittää saatujen tulosten perusteella. Tätä varten vaikuttaa hyödylliseltä erottaa älykkyyden eri ulottuvuudet toisistaan:

1. Mahdollisuus käsitellä mitä tahansa symbolia (ei vain numeroita).
2. Ulkoisen maailman sisäisen mallin, itsemallin rakentaminen sekä itsen ja maailman välinen suhde.
3. Kyky soveltaa tietoa asianmukaisesti.
4. Kyky paljastaa tallennetun tiedon sisältämät suhteet, d. H. pystyä johtamaan loogisesti.
5. Kyky yleistää (abstraktio) ja erikoistua (eli soveltaa yleisiä suhteita konkreettisiin tosiasioihin).
6. Kyky siirtää hankittua tietoa ja kokemusta uusiin, aiemmin tuntemattomiin tilanteisiin.
7. Kyky käyttäytyä suunnitellusti ja pystyä muodostamaan sopivia strategioita tavoitteiden saavuttamiseksi.
8. Sopeutumiskyky erilaisiin, mahdollisesti ajan myötä muuttuviin tilanteisiin ja ongelmallisiin ympäristöihin.
9. Kyky oppia yhdistettynä kykyyn arvioida osittaista edistymistä tai regressiota.
10. Kyky toimia epäselvissä tai epätäydellisesti kuvatuissa tai tunnistetuissa tilanteissa.
11. Kyky tunnistaa malleja (joilla on antureita) ja toimia aktiivisesti ympäristön kanssa (joilla on efektorit).
12. Sinulla on yhtä monimutkainen ja ilmeikäs viestintätapa kuin ihmiskielellä.

AI -tutkimuksen kritiikki

Stephen Hawking varoitti tekoälystä vuonna 2014 ja näki sen uhkana ihmiskunnalle. Ihmiskunnan loppu voitaisiin ohjata tekoälyn avulla. Tulevaisuus näyttää, saavatko koneet hallinnan jossain vaiheessa. Mutta jo tänään on selvää, että koneet syrjäyttävät yhä enemmän ihmisiä työmarkkinoilta.

Elokuussa 2017 116 yrittäjää ja teknologiateollisuuden asiantuntijaa (mukaan lukien Mustafa Suleyman , Elon Musk , Yoshua Bengio , Stuart Russell , Jürgen Schmidhuber ) vaativat avoimessa kirjeessään YK: lle, että itsenäiset aseet olisi kiellettävä tai CCW, joka on ollut olemassa vuodesta 1983 lähtien luettelo on asetettava. Tietty tavanomaisia aseita on kielletty joita YK ja sisältävät kemiallisia aseita, muun muassa. Ruudin ja atomipommin jälkeen sodankäynnin kolmas vallankumous uhkaa. Lainaus kirjeestä: "Kun tämä Pandoran laatikko avataan, sen sulkeminen on vaikeaa" ja "Kun se on keksitty, se voi sallia aseellisen konfliktin ennennäkemättömän laajuisesti ja nopeammin kuin ihmiset voivat käsittää". Terroristit ja despotit voivat käyttää itsenäisiä aseita ja jopa hakata niitä.

Tällaisia ​​kantoja vastustettiin muun muassa. Rodney Brooks ja Jean-Gabriel Ganascia .

Helmikuussa 2018 julkaistiin tekoälyn alan johtavien asiantuntijoiden projektiryhmän raportti, joka varoittaa mahdollisesta "tekoälyn haitallisesta käytöstä" (englanninkielinen alkuperäinen otsikko: "The Malicious Use of Artificial Intelligence"). Mukana oli tutkijoita Oxfordin, Yalen ja Stanfordin yliopistoista sekä Microsoftin ja Googlen kehittäjiä. Raportissa viitataan olemassa oleviin tekniikoihin ja käytetään erilaisia ​​skenaarioita osoittaakseen, kuinka terroristit, rikolliset ja epätoivoiset hallitukset voivat käyttää niitä väärin. Raportin laatijat vaativat siksi tiiviimpää yhteistyötä AI: n tutkijoiden, kehittäjien ja lainsäätäjien välillä ja ehdottavat konkreettisia toimia väärinkäytön vaarojen vähentämiseksi.

Historioitsija Yuval Noah Harari sanoo: "Tekoäly ja biotekniikka voivat tuhota sen, mikä tekee ihmisistä." Hän varoittaa tekoälyasekilpailusta ja suosittelee maailmanlaajuista yhteistyötä tämän "eksistentiaalisen uhan" edessä.

Filosofi Richard David Precht vastustaa ajatusta siitä, että tulevaisuudessa uhkaa kehittyneen tekoälyn huono tahto tai valtapyrkimys; pikemminkin mahdollinen vaara on niiden virheellisessä käytössä.

Ehdotuksia tekoälyn käsittelyyn

Microsoftin presidentti Brad Smith ehdotti käytännesääntöjen , kuten digitaalisen Geneven yleissopimuksen , laatimista tekoälyriskien vähentämiseksi.

Ethicist Peter Dabrock suosittaa paitsi lisätä digitaalista osaamista osallistuvien yhteydessä käytön ja ohjelmoinnin tekoälyä, mutta myös luottaa klassiseen koulutuksen elementtejä. Uskonnon, kirjallisuuden, matematiikan, vieraiden kielten, musiikin ja urheilun tuntemus on hyvä edellytys siihen liittyvien haasteiden selviytymiselle ja kyvyn erottaa ja tunnistaa epäselvyyksiä.

Käytössä Kesäkuu 28, 2018 Saksan liittopäivien perusti valmisteluryhmän provision Artificial Intelligence - sosiaalinen vastuu ja taloudellinen potentiaali . Komissio esitti loppuraporttinsa 28. lokakuuta 2020. Tekoäly on siis digitalisaation seuraava taso. Ihmislähtöisen tekoälyn johtavan periaatteen mukaan kehitystä on kehitettävä "demokraattisesti", jotta tekoälysovellukset on ensisijaisesti suunnattu ihmisten hyvinvointiin ja ihmisarvoon ja hyödyttävät yhteiskuntaa. Ihmisten syrjinnän torjumiseksi "jos tekoäly tuomitsee ihmisiä, tarvitaan oikeus tekoälypäätösten avoimuuteen, jäljitettävyyteen ja selitettävyyteen, jotta automaattinen oikeudellinen valvonta on mahdollista".

Tekoälyn levittäminen Saksassa

Tekoälyteknologioita käyttävien yritysten määrä on edelleen suhteellisen pieni Saksassa. Vuoden 2018 lopussa vain 6 prosenttia yrityksistä käytti tai otti käyttöön tekoälyn. 17 prosenttia ilmoitti, että he testaavat tai ainakin aikovat käyttää tekoälyä. Myös ZEW -tutkimus tekee samanlaisen johtopäätöksen. Vuonna 2019 noin 17 500 innovaatiokyselyn raportointiryhmään kuuluvaa yritystä (valmistava teollisuus ja pääasiassa liiketoimintalähtöiset palvelut) käytti tekoälyä tuotteissa, palveluissa tai sisäisissä prosesseissa. Tämä on 5,8 prosenttia raportointiryhmän yrityksistä.

AI -observatorio

Liittovaltion työ- ja sosiaaliministeriö keskittää tekoälyn vaikutukset työhön ja yhteiskuntaan Art Work Intelligence in Work and Society Observatorion (lyhyesti AI -observatorio), Digital Work Society -ajatushautomon hankkeen avulla. AI -observatorio toimii politiikan, tieteen, liike -elämän ja yhteiskunnan rajapinnalla; se toimii tiedon kantajana ja inspiraation lähteenä. Tekoälyn seurantakeskuksen tehtävänä on ennakoida tekoälyn vaikutukset työelämään varhaisessa vaiheessa ja tunnistaa toiminnan tarve. Tällä tavoin maaliskuussa 2020 aloitettu työyksikkö myötävaikuttaa liittohallituksen tekoälystrategiassa määriteltyjen tavoitteiden - esimerkiksi tekoälyn turvallisen ja yhteisen hyvän käytön - toteuttamiseen. Lisäksi tekoälyn seurantakeskuksen tarkoituksena on vahvistaa ja kannustaa eri yhteiskunnallisia toimijoita tekoälyn käsittelyyn vuoropuhelun ja osallistumisformaattien avulla.

Observatorion erityiset päätehtävät esitetään viidellä toiminta -alalla:

1. Teknologian ennakointi ja teknologian arviointi

2. tekoäly työ- ja sosiaalipalveluissa

3. Kehys tekoälylle / sosiaaliteknologian suunnittelulle

4. Kansainvälisten ja eurooppalaisten rakenteiden kehittäminen

5. Sosiaalinen vuoropuhelu ja verkostoituminen

Edustus elokuvissa ja kirjallisuudessa

AI on käsitelty alalla, elokuva, ja kirjallisuus vuodesta klassinen Modernism . Taiteellinen käsittely - toisin kuin AI -tutkimus, jossa tekninen toteutus on etualalla - koskee ensisijaisesti ei -inhimillisen "koneen älykkyyden" moraalisia, eettisiä ja uskonnollisia näkökohtia ja seurauksia.

Renessanssin aikana keksittiin termi homunculus , keinotekoinen miniatyyri -ihminen ilman sielua. Ihmisen kaltaiset automaatit ilmestyivät kirjallisuudessa 1800- ja 1800-luvuilla, esimerkiksi ETA Hoffmannin Der Sandmannissa ja Jean Paulin Der Maschinenmannissa .

Vuonna 20. ja 21. vuosisatojen scifi vie aiheeseen monin tavoin vuonna elokuva ja proosaa . Vuonna 1920 kirjailija Karel Čapek keksi termin ”robotti” hänen pelata ruplaa ; Vuonna 1926, Fritz Lang käsitelty robotteja vuonna Metropolis , jotka eivät ihmisen työtä.

Robotit esiteltiin elokuvan yleisölle eri teoksissa älykkäinä ja eriytettyinä koneina, joilla on hyvin erilaisia ​​persoonallisuuksia: Ne on kehitetty käyttämään niitä hyviin tarkoituksiin, mutta muuttuvat usein vaarallisiksi koneiksi, jotka kehittävät vihamielisiä suunnitelmia ihmisiä vastaan. Elokuvahistorian aikana heistä tulee yhä enemmän itsevarmoja olentoja, jotka haluavat alistua ihmiskunnalle.

Toinen muoto taiteellinen sitoutuminen AI on Liettuan taiteilija tasavallan Užupisiin . Sen Münchenissä edustustoa, keinotekoisesti älykäs tutkimus Humanoid ”Roboy” toimii konsuli ja perustuslaki sisältää oman artikkeli tekoäly ( ”Mikä tahansa tekoäly on oikeus uskoa ihmiskunnan hyvään tahtoon [Münchenin artikkeli]. ").

Esimerkkejä (valinta)

• HAL 9000 vuonna 2001: Avaruusodysseia (1968)
• Colossus ja Guardian in Colossus (1970)
• Androids in Westworld (1973) ja Westworld (2016)
• Talking Bombs in Dark Star (1974)
• Supertietokone Golem kirjoista Golem XIV ja puhui Golem jonka Stanisław Lem (1981)
• Master Control Program in Tron (1982)
• Skynet on Terminator elokuvan sarja (1984)
• Numero 5 elokuvissa numero 5 on elossa! (1986) ja numero 5 ei luovuta (1988)
• Android Data in Spaceship Enterprise - The Next Century (1987-1994)
• Kaikki ohjelmat (oraakkeli, arkkitehti, agentti jne.) Matriisissa (1999)
• Andrew Martin elokuvassa 200 vuotta ihmistä (2000)
• Päähenkilö tekoälyssä - tekoäly , Steven Spielberg (2001)
• Vähemmistöraportti (2002)
• Punakuningatar ja White Queen että Resident Evil elokuvia (vuodesta 2002)
• Sonny in I, Robot (2004)
• Deep Thought vuonna Linnunradan käsikirja liftareille (2005)
• Kiinnostava henkilö (vuodesta 2011)
• Todelliset ihmiset (vuodesta 2012)
• Samantha in Her (2013)
• Ava in Ex Machina (2015)
• Ihmiset (2015)
• ARES Schätzingin romaanissa Perhonen tyrannia (2018)
• Androids videopelissä Detroit: Become Human (2018)
• GLaDOS videopeleissä Portal and Portal 2 (2007)

Sosiaalinen vaikutus

Aikana ja teollisen vallankumouksen , lihasvoima korvattiin kone keksinnön höyryn moottorin ( hevosvoimaa varten wattia ). Digitaalinen vallankumous voisi korvata ihmisen ajattelun koneen AI.

Amerikkalainen yrittäjä Elon Musk ennustaa, että tulevaisuudessa on yhä vähemmän ansiotyötä, jota ei voida tehdä paremmin ja halvemmin koneella, minkä vuoksi työntekijöitä tarvittaisiin yhä vähemmän. Pääasiassa mekaaninen tuotanto tekisi tuotteista ja palveluista erittäin halpoja. Tässä yhteydessä hän tukee ehdottoman perustulon käyttöönottoa. Fyysikko Stephen Hawking sanoi: On jo selvää, että koneet syrjäyttävät yhä enemmän ihmisiä työmarkkinoilta. Microsoftin perustaja Bill Gates näkee kehityksen samalla tavalla. Hän vaatii robottiveroa voidakseen selviytyä tulevaisuuden sosiaalisista tehtävistä.

Tietotekniikan tutkija Constanze Kurz totesi haastattelussa, että tekninen kehitys on aina tapahtunut. Aiemmin tekninen muutos tapahtui kuitenkin yleensä sukupolvien yli, joten uusia tehtäviä varten oli riittävästi aikaa treenata. Nykyään tekninen muutos tapahtuu muutaman vuoden sisällä, joten ihmisillä ei ole tarpeeksi aikaa kouluttaa itseään uusiin tehtäviin. Tiedottaja Chaos Computer Clubin , Frank Rieger , varoitti eri julkaisuissa (esim kirjan Arbeitsfrei ) mukaisessa nopeutetussa automaatio monien työalueet johtaa yhä useammat ihmiset menettävät työpaikkansa lähitulevaisuudessa (esimerkiksi kuorma kuljettajien itsestään autojen ajaminen ). Muun muassa on olemassa riski heikentää ammattiliittoja, jotka voivat menettää jäseniään. Rieger kannattaa siksi automaatio-osingon sosiaalistamista eli muiden kuin ihmisten työn verottamista, jotta myös yleinen vauraus kasvaisi ja jakautuisi oikeudenmukaisesti talouden kasvaessa perustulon muodossa.

Vuonna 2013 tehdyssä tutkimuksessa Oxfordin yliopiston tutkijat testasivat suuren määrän työpaikkoja automatisoituakseen. Tutkijat jakoivat työt eri riskiryhmiin. 47 prosenttia Yhdysvalloissa tutkituista työpaikoista luokiteltiin korkeimpaan riskiryhmään, ts. Tämä tarkoittaa sitä, että riski näiden töiden automatisoinnista seuraavan yhden tai kahden vuosikymmenen aikana (vuodesta 2013) on erittäin suuri.

Jack Ma , kiinalaisen Internet -yrityksen Alibaba perustaja , varoitti luennollaan, että ihmisten pitäisi valmistautua merkittäviin muutoksiin työmarkkinoilla, koska tekoäly muuttaa maailmaa. Viimeisten 200 vuoden aikana valmistus ja palvelut ovat luoneet työpaikkoja. Mutta nyt tekoälyjen ja robottien takia siellä ei juuri synny työpaikkoja. Jack Ma kritisoi nykypäivän kouluopetusta (hän ​​oli aiemmin englannin opettaja). Opiskelijoita ei kouluteta huomisen tarpeisiin, vaan pikemminkin talouteen, jota pian ei enää ole. Koulut kouluttavat huomisen työttömiä. Ei ole järkeä haluta kilpailla tekoälyjen ja robottien kanssa. Koulujen tulisi kouluttaa oppilaita olemaan mahdollisimman innovatiivisia ja luovia. Jack Ma olettaa, että tekoälyt tuhoavat monia työpaikkoja, mutta luovat myös monia uusia työpaikkoja. Kysymys kuuluu, koulutetaanko opiskelijoita näihin uusiin tehtäviin.

Jürgen Schmidhuber vastasi kysymykseen, ohittaako tekoäly pian meidät vai joudummeko huolehtimaan työstämme: ”Tekoäly oppii lähes kaiken, mitä ihmiset voivat - ja paljon muuta. Neuraaliverkostasi tulee älykkäämpiä kokemuksesta ja nopeasti halpenevien laitteistojen vuoksi sata kertaa tehokkaampi kymmenen vuoden välein. Muodollinen hauskuusteoriamme mahdollistaa jopa uteliaisuuden ja luovuuden toteuttamisen keinotekoisten tutkijoiden ja taiteilijoiden rakentamiseksi. ”Ja” Joka viides vuosi aritmetiikasta tulee 10 kertaa halvempaa. Jos suuntaus jatkuu, pienet tietokoneet pystyvät pian laskemaan yhtä paljon kuin ihmisen aivot, 50 vuotta myöhemmin, kuten kaikki 10 miljardia aivoa yhdessä. ”Schmidhuber pitää tarvetta seurauksena väistämättömästä progressiivisesta automaatiosta ja siihen liittyvästä ansiotulon menetyksestä työpaikkaa ehdoton perustulo. ”Robotinomistajien on maksettava veroja voidakseen ruokkia yhteiskuntamme jäseniä, joilla ei enää ole olemassaolon kannalta välttämättömiä työpaikkoja. Jokainen, joka ei tue tätä jossain määrin, vetoaa ihmisen ja koneen vallankumoukseen. "

Erik Brynjolfsson on sitä mieltä, että radikaalien puolueiden syntyminen Yhdysvalloissa ja Euroopassa johtuu siitä, että monet ihmiset eivät voi enää pysyä teknologian kehityksen tasalla. Kun ihmiset menettävät työpaikkansa, nuo ihmiset suuttuvat, Brynjolfsson sanoo. Hän uskoo myös, että tulevaisuudessa suurin osa töistä tehdään koneilla.

Mark Zuckerberg sanoi puheessaan Harvardin ylioppilaille, että ehdottoman perustulon käyttöönotto on välttämätöntä. Jotain ei voisi enää olla oikein, jos hän Harvardin keskeyttäneenä voisi ansaita miljardeja muutaman vuoden sisällä, kun taas miljoonat yliopistosta valmistuneet eivät pystyisi maksamaan velkojaan. Tarvitaan perusta, jolla jokainen voi olla innovatiivinen ja luova.

Marraskuussa 2017 Deutsche Bankin pomo John Cryan ilmoitti suuresta supistamisesta. Yhtiö työllistää 97 000 henkilöä. 4000 työpaikkaa on jo vähennetty viimeisen 12 kuukauden aikana. 9 000 uutta työpaikkaa irtisanotaan lähitulevaisuudessa. Puolet kaikista työpaikoista on leikattava keskipitkällä aikavälillä. Cryan perusteli tämän askeleen sillä, että kilpailu tarjoaa jo vertailukelpoista suorituskykyä noin puoleen työntekijöistään. Cryan sanoi: "Teemme liikaa käsityötä, mikä tekee meistä virhealttiita ja tehottomia". Koneoppiminen ja erityisesti tekoäly voivat tehdä yrityksestä paljon tehokkaamman. Monet pankkiirit työskentelivät joka tapauksessa kuin robotit, Cryan sanoi. Pätevien koneiden tulisi korvata pätevät työntekijät, Cryan sanoo.

Marraskuussa 2017 futurologi Lars Thomson ennusti valtavia mullistuksia tekniikassa, työssä, arvoissa ja yhteiskunnassa seuraavan 10 vuoden aikana. Vuonna 2025 kotirobotti voisi kattaa aamiaispöydän, puhdistaa ikkunat, ottaa hoitopalvelut jne., Mikä tuhoaa työpaikat. Nykyään maailmassa on jo 181 yritystä, jotka työskentelevät älykkäiden robottien parissa. Tällaisen robotin hinta on tänään noin 20 000 euroa. Tekoälymarkkinat ovat muutaman vuoden kuluttua suurempia kuin autojen markkinat. Kuinka nopeasti 10 vuotta kului, näet, jos katsot 10 vuotta taaksepäin, kun ensimmäinen älypuhelin tuli markkinoille. Hän pahoittelee, että tuskin kukaan yhteiskunnassamme tunnustaa tätä kehitystä, joka muuttaa yhteiskuntamme täysin. Kymmenen vuoden kuluttua robotit ottavat vastaan ​​nykypäivän hotellihuoneiden työn. Hotellin johtajan etu: robotti ei halua palkkaa, ei vapaapäiviä eikä hänen tarvitse olla verotettu tai vakuutettu. Haittapuoli: valtio ei enää saa veroja ja ihmiset ovat työttömiä. Siksi ehdotonta perustuloa ja robottiveron käyttöönottoa ei vältetä. Thomson näkee yhteiskunnan jakautumisen vaaran, jos muutosvauhti ylittää ihmisten kyvyn muuttua. Samaan aikaan tekoäly vapauttaa ihmiset työstä. Yhteiskunnan on määritettävä tekoälyjen suojakaiteet.

Googlen toimitusjohtaja Sundar Pichai sanoi tammikuussa 2018 antamassaan haastattelussa, että tekoälyn nykyinen kehitys on ihmiskunnan kehityksen kannalta tärkeämpää kuin tulen löytäminen ja sähkön kehittäminen. Tekoälyn nykyisen kehityksen myötä kiveä ei jätetä kääntämättä. Siksi on tärkeää, että yhteiskunta käsittelee asian. Tämä on ainoa tapa rajoittaa riskejä ja hyödyntää mahdollisuuksia. Google on tällä hetkellä yksi johtavista tekoälyn alan yrityksistä. Pelkästään Googlen tekoälyavustaja on jo asennettu satoihin miljooniin Android -älypuhelimiin. Mutta tekoälyä käytetään jo miljardeja kertoja hakukoneissa. Googlen hankkima DeepMind on kiireinen tekoälyn tutkimuksen virstanpylvästä. kanssa AlphaGo , AlphaGo Zero, AlphaZero .

Instituutti työllisyys Research (IAB), joka on osa liittovaltion työvoimatoimiston, osoitti tutkielma 4/2018 josta ihmisen työ voidaan korvata koneita Saksassa. Tutkimuksessa päädyttiin siihen, että vuonna 2016 25 prosenttia palkatusta ihmisen toiminnasta olisi voitu tehdä koneilla, mikä vastaa noin 8 miljoonaa työpaikkaa Saksassa. Aikaisemman tutkimuksen arvo oli 15 prosenttia vuonna 2013. Eniten kärsivät valmistustehtävät noin 83 prosentilla, mutta myös yritykseen liittyvät palvelutehtävät 60 prosentilla, yritysjohdon ja organisaation ammatit 57 prosentilla, maatalouden, metsätalouden ja puutarhanhoidon ammatit 44 prosentilla jne. Vuosiin 2013 ja 2016 verrattuna Erityisen vahvat logistiikka- ja kuljetusalan ammatit lisääntyivät (36 prosentista 56 prosenttiin). Tällä alueella Saksassa työskentelee noin 2,4 miljoonaa ihmistä. Kaiken kaikkiaan tutkimuksessa oletetaan, että lähitulevaisuudessa 70 prosenttia ihmisten maksamasta toiminnasta voidaan ottaa koneiden haltuun. Koneet voisivat mm. B. ottaa haltuunsa: saapuvien tavaroiden tarkastus, kokoonpanotarkastus, tilausten kerääminen, vakuutushakemukset, veroilmoitukset jne. Näitä muutoksia ohjaavat tekniikat ovat tekoäly, big data, kolmiulotteinen tulostus ja virtuaalitodellisuus. Vaikka lomautuksia ei olisi, työntekijöiden on ainakin odotettava merkittäviä muutoksia työkuvauksessaan ja siten suuria uudelleenoppimisia. Myös uusia ammatillisia aloja syntyy. Kaikkea, mikä on jo mahdollista tänään, ei myöskään panna täytäntöön, eikä varmasti heti. Viiveeseen vaikuttavat eettiset ja oikeudelliset näkökohdat, mutta myös automaation korkeat kustannukset. Tekoäly ei ole aina halvempaa kuin ihmisen älykkyys.

SAP: n toimitusjohtaja Bill McDermott sanoi helmikuussa 2018 vierailevassa viestissä, että ihmiset pelkäävät muutoksia, joita robotit ja tekoälyt sisältävä maailma toisi. Ensimmäinen virstanpylväs oli Deep Blue -koneen voitto hallitsevasta shakin maailmanmestarista Gary Kasparovista vuonna 1997. Toinen virstanpylväs oli Watsonin koneen voitto ihmisistä tietokilpailussa Jeopardy vuonna 2011. Ja seuraava suuri askel oli voitoista AlphaGo ja sen seuraajien AlphaGo Zero ja AlphaZero vuonna 2016 ja 2017. syvällisiä muutoksia että AI toisi työpaikalla ovat nyt kaikkien huulilla. Jotta vältettäisiin uusien teknologioiden kielteiset vaikutukset yhteiskuntaan, se vaati nyt hyvin harkittua suunnittelua. Viranomaisten, yksityisen sektorin ja koulutuksen on toimittava yhdessä varustaakseen nuoret digitaalitaloudessa tarvittavilla taidoilla. Uudelleenkoulutus ja elinikäinen oppiminen ovat nykyään uusi normaali. Työpaikkoja ei korvata kokonaan koneilla, vaan lähinnä osa-alueilla. Myös uusia työpaikkoja syntyisi. Taloudellista kehitystä tukisi tekoäly. Vuonna 2030 arvonlisäyksen odotetaan olevan 16 biljoonaa dollaria ja bruttokansantuotteen kasvun 26 prosenttia. Automaatio voi säästää yrityksille tulevaisuudessa 3-4 biljoonaa dollaria vuodessa.

Dokumenttielokuvia

• ARD Quarks and Co: käsistä - kun tietokoneet ottavat virran, 2016
• iHuman, Tonje Hessen Scheis, 2019
• tekoäly Watson tietokilpailussa Jeopardy, 2011
• 3sat Kulturzeit: Jürgen Schmidhuberin haastattelu, 2016
• Jürgen Schmidhuberin luento: Tekoäly muuttaa kaiken, 2016
• heiseshow CeBIT: Revolution in AI with deep learning, tekohetki, 2017

kirjallisuus

• Ingo Boersch, Jochen Heinsohn, Rolf Socher: Tietojenkäsittely - Johdatus tekoälyyn . Elsevier, 2006, ISBN 3-8274-1844-5 .
• Ulrich Eberl : Älykkäät koneet: Kuinka tekoäly muuttaa elämäämme . Carl Hanser Verlag, München 2016, ISBN 978-3-446-44870-4 .
• Wolfgang Ertel : Peruskurssi Tekoäly: Käytännöllinen johdanto. 3. Painos. Springer Vieweg, 2013, ISBN 978-3-8348-1677-1 .
• Görz, Rollinger, Schneeberger (toim.): Handbook of Artificial Intelligence. 5. painos. Oldenbourg, 2013, ISBN 978-3-486-71979-6 .
• Tekoäly: robotin vallankumous . Kuva Science Summerista 2019, 99 sivua, Konradin Mediengruppe, ISSN  0006-2375 .
• Uwe Lämmel, Jürgen Cleve: Tekoäly . 3. Painos. Carl Hanser Verlag, München 2008, ISBN 978-3-446-41398-6 .
• Manuela Lenzen : Tekoäly. Mitä se voi tehdä ja mitä odottaa. Verlag CH Beck, München 2018, ISBN 978-3-406-71869-4 .
• Nils Nilsson : Keinotekoisen älykkyyden etsintä. Ideoiden ja saavutusten historia . Cambridge UP, 2010. Saksankielinen painos: Keinoälyn etsintä , Berliini 2014, ISBN 978-3-89838-665-4 .
• Roger Penrose : Hengen varjo. Polkuja uuteen tietoisuuden fysiikkaan . Käännös englannista Shadows of the Mind . Heidelberg 1995.
• Rolf Pfeifer , Christian Scheier, Alex Riegler: Älykkyyden ymmärtäminen . Bradford Books, 2001, ISBN 0-262-66125-X .
• David L.Poole, Alan K.Mackworth: Tekoäly: Tietojenkäsittelyagenttien perusteet. 2. painos. Cambridge University Press, 2017, ISBN 978-1-107-19539-4 .
• Thomas Ramge : Ihminen ja kone. Kuinka tekoäly ja robotit muuttavat elämäämme . Reclam-Verlag, Stuttgart 2018, ISBN 978-3-15-019499-7 .
• Stuart J.Russell , Peter Norvig : Tekoäly: moderni lähestymistapa . Pearson Studies, 2004, ISBN 3-8273-7089-2 . (Alkuperäinen nimi: "Artificial Intelligence: A Modern Approach", saksankielinen käännös 2. painoksesta)
• Anna Strasser, Wolfgang Sohst , Ralf Stapelfeldt, Katja Stepec (toim.): Tekoäly-The Great Promise Xenomoi, Berliini 2021, ISBN 978-3-942106-79-5
• Bernd Vowinkel : Koneet, joilla on tietoisuus - mihin tekoäly johtaa? Wiley-VCH, 2006, ISBN 3-527-40630-1 .
• Joseph Weizenbaum : Tietokoneiden voima ja järjen impotenssi. 12. painos. Suhrkamp, ​​1978, ISBN 3-518-27874-6 .

Audio

• Tekoäly . SWR3 -podcast
• Miksi et voi luoda ihmisiä uudelleen . BR: n haastattelu
• AI: n nykyiseen tilaan. Digitaalinen kompakti

nettilinkit

Saksan kieli

• Saksan tekoälyn tutkimuskeskus
• Saksalainen tekoälyn aikakauslehti
• Tietojenkäsittelytieteen yhdistyksen (GI) tekoälyn laitos
• Artikkeli tekoälystä osoitteessa heise.de
• Itävallan tekoälyn yhdistys (ÖGAI): oegai.at
• Computerwoche.de: Usein kysytyt kysymykset Tekoäly
• Saksan liittotasavallan liittohallitus: liittohallituksen tekoälystrategia (marraskuu 2018)
• Tekoälyn Bitkom jaksollinen taulukko
• ÖFIT -valkoinen kirja: (Hieman) käsittämätön - Tekoäly järjestyksen luojana, julkisen tietotekniikan osaamiskeskus
• ÖFIT Valkoinen kirja: Impulssi tekoälyn digitaaliseen poliittiseen suunnitteluun , Osaamiskeskus Julkinen IT

Englanti

• Peter Norvig , aima.cs.berkeley.edu: AI on the Web - kokoelma muita linkkejä
• claire-ai.org: Euroopan tekoälylaboratorioiden liitto (CLAIRE, Federation of AI Research Institutions in Europe)
• eurai.org: Euroopan tekoälyn yhdistys (EurAI, aiemmin ECCAI)
• Larry Hauser:  Tekoäly. Julkaisussa: J. Fieser, B. Dowden (toim.): Internet Encyclopedia of Philosophy .
• Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)
• Selmer Bringsjord, Naveen Sundar Govindarajulu:  Keinotekoinen älykkyys. Julkaisussa: Edward N.Zalta (Toim.): Stanford Encyclopedia of Philosophy .
  • Richmond Thomason:  Logiikka ja tekoäly. Julkaisussa: Edward N.Zalta (Toim.): Stanford Encyclopedia of Philosophy .
  • Frederic Portoraro: Automaattinen järkeily  . Julkaisussa: Edward N.Zalta (Toim.): Stanford Encyclopedia of Philosophy .

Yksilöllisiä todisteita