Warum KI nichts Neues ist

Warum KI nichts Neues ist Die quantitative Futuristin Amy Webb erklärt, was künstliche Intelligenz und Daten tatsächlich sind und wie sie funktionieren.

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Dan Patterson, Senior Producer von CNET und CBS News, setzte sich mit der Gründerin des Future Today Institute und quantitativen Futuristin Amy Webb zusammen, um zu diskutieren, was künstliche Intelligenz und Daten tatsächlich sind und wie sie funktionieren. Das Folgende ist eine bearbeitete Abschrift des Interviews.

Dan Patterson: Okay, das bringt das Gespräch über künstliche Intelligenz und aufkommende Technologie auf den Punkt. Ich sage KI, weil das momentan in aller Munde ist. Obwohl Sie auch sagen werden, dass es Quanten ist, und wir werden es auch schaffen.

Amy Webb: Sollten wir darüber sprechen, was KI ist?

Dan Patterson: Ja, also helfen Sie uns zu verstehen, was KI ist ... Wenn wir KI sagen, ist das tatsächlich eine Ansammlung verschiedener Technologien, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderer Technologien. Wo ist China heute und wo stehen sie im Verhältnis zum westlichen Markt? Und können Sie uns helfen, diese Vorstellung besser zu verstehen, dass China nur stiehlt und keine Innovationen hervorbringt?

Amy Webb: Ja. Lassen Sie mich zunächst sagen, dass das Konzept der künstlichen Intelligenz nicht neu ist. Wir hören in letzter Zeit nur viel darüber. Und es klingt fast wie ein Schlagwort.

Dan Patterson: Es gab einen KI-Winter und dann einen KI-Frühling.

Amy Webb: Oh sicher. Und es gab einen KI-Sommer, es gibt alle Jahreszeiten. Sie können die Anfänge der künstlichen Intelligenz buchstäblich Tausende von Jahren zurückverfolgen. Und das liegt daran, dass KI sehr stark an unser Gehirn gebunden ist und wie wir denken. Und Philosophen, Mathematiker und Theologen versuchen seit Jahrhunderten, die Beziehung zwischen Geist und Maschine herauszufinden, wie wir denken. 1956 wurde bei einem großen Treffen in Dartmouth der Begriff künstliche Intelligenz geboren. In diesem Sommer fand ein Workshop statt, bei dem sich viele Leute trafen. Disziplinübergreifende Akademiker, Forscher, die versuchten, das Konzept und die Idee dieser Suite von Technologien voranzutreiben, die nicht nur eine Maschine war, die einige coole Sachen für uns erledigte. Aber wirklich und wirklich eine ganz andere und neue Ära des Rechnens. Eine, in der unsere Daten abgebaut und verfeinert werden, und andere Daten, die ähnlich gesinnt sind, verfeinert, um Entscheidungen über uns für uns in unserem Namen zu treffen. Das ist alles, was KI ist.

Dan Patterson: Okay, lass uns dort innehalten. Definieren wir einen Begriff. Was zum Teufel sind Daten?

Amy Webb: Ja, das ist eine gute Frage. Der beste Weg, um über Daten nachzudenken, sind alle Informationspunkte, die wir ständig absichtlich oder unabsichtlich erstellen oder generieren.

Dan Patterson: Okay, fantastische Definition, tut mir leid, sie zu unterbrechen. Lass uns zurück gehen. Also KI-Konferenz ...

Amy Webb: Also hier ist der Deal. Selbst Marvin Minsky und John McCarthy, die diesen Begriff KI geprägt haben, wussten, dass wir in dem Moment, in dem eine Technologie unverzichtbar und fast unsichtbar wird, sie nicht mehr als künstliche Intelligenz betrachten, was bedeutet, dass wir heutzutage alle KI-Zeit verwenden. Es ist Teil unseres Alltags. Wenn Sie also zu Ihrer CBS-App wechseln und Videos herunterladen, sieht ein Teil der Entscheidungskompetenz, die mit der Komprimierung festgelegt wurde, wie viele technische Elemente aus, mit denen Sie dieses Video aus dem Studio zu Ihnen bringen können, einige Algorithmen. Einige Ihrer Daten, einige der Daten des Netzwerks

Automatisiert. Das ist richtig. Hier ist ein klassisches Beispiel, das auch einige Herausforderungen aufzeigt, vor denen wir stehen. Wenn ich mein Auto in meine Garage zurückbringe, höre ich sehr laute Musik. Wir sind Freunde oder? Ich höre Soundgarden sehr laut.

Also hier ist die Sache. Ich weiß nicht, ob Sie beruhigt sein sollten, aber hier ist das Problem. Also mache ich Musik und freue mich sehr darüber. Während ich in meine Garage zurückfahre, dreht mein Auto jetzt automatisch die Lautstärke herunter. Oft genau an den besten Stellen des Songs, was bedeutet, dass und der Grund dafür ist, dass irgendwo jemand entschieden hat, dass es am besten ist, diese automatisierte Funktion im Auto verfügbar zu haben. Damit ich es nicht tue, gerate ich vermutlich in einen Autounfall, wenn ich zurückfahre, weil ich abgelenkt bin. Es berücksichtigt nicht Dinge, wie ich keinen Autounfall hatte, als ich rückwärts fuhr, um in meine Garage zu gelangen. Ich hatte noch keinen Autounfall in diesem Auto, es gab dort keine Markierungen, die darauf hindeuten würden, dass ich die Musik leiser stellen muss. Aber ich habe nicht mehr die Möglichkeit, diese Entscheidung zu treffen.

Dan Patterson: Also ist der Algorithmus de-optimiert?

Amy Webb: Nun, ich meine, es ist für mich de-optimiert, es ist wahrscheinlich für jemanden optimiert, der viele Autounfälle hatte. Ich denke, sie ziehen sich in ihre Garagen zurück. Diese Optimierung ist jedoch das Problem, denn wenn Sie das KI-Ökosystem aufbauen, wenn Sie Anwendungen erstellen, wenn Sie Maschinen trainieren, um zu lernen, Entscheidungen zu treffen, geschieht Folgendes:

Dan Patterson: Was Daten erfordert. Entschuldigung, um zu unterbrechen, unterbreche ich ständig ...

Amy Webb: Also hier ist das Problem. Für wen entwerfen wir? Da Sie nicht jedes einzelne Ergebnis für jeden einzelnen Menschen genau vorhersagen können, ist dies mathematisch unmöglich. Es gibt zu viele Variablen, wir haben noch nicht die Computer, die das können, und wir sind auch launisch, oder? Das bestmögliche Ergebnis ist also die Optimierung. Ist es, diese Entscheidungsfindung zu optimieren. Aber für wen optimieren wir? Meistens optimieren wir für die Leute, die die Systeme gebaut haben. Wer wie Sie aussehen kann oder nicht, kann wie Sie klingen oder nicht, und darin liegen die Probleme.

Jetzt haben Sie mir vor langer Zeit eine Frage zu China gestellt. Und der Unterschied zwischen Chinas Innovation und einigen Ereignissen im Westen. Wir müssen aufhören, China als Copy-Paste-Kultur zu betrachten. Diese Vorstellung ist veraltet und gefährlich. Der Grund dafür ist, dass wir, wenn wir weiterhin nur nach Copy-Paste-Signalen suchen, die gesamte Innovation, die in Echtzeit aus China kommt, vermissen. Wir erkennen es nicht einmal als Innovation an.

Ich würde argumentieren, dass China die Road-Initiative aufgebaut hat, das Pilotprojekt, das es mit 68 Ländern hat. Die Diplomatie von Angesicht zu Angesicht, nicht nur auf der obersten Regierungsebene, sondern in allen Parteiführern. Untergeordnete, niedrigrangige Regierungsmitglieder, die ständig nach Afrika, Lateinamerika und Südostasien reisen, das ist Innovation. Einige der Technologien, die wir zu sehen beginnen, einige der Problemumgehungen für das Hacken und die Verstöße, die wir festgestellt haben, dienen nicht der Reproduktion von Produkten, die verkauft werden können, sondern der Ermittlung von Möglichkeiten zur Hebelwirkung mithilfe unserer Daten, all das ist unglaublich kreativ.

Wir laufen also Gefahr, nicht nur wirtschaftlich und politisch, sondern auch in anderen Lebensbereichen an China zu verlieren, wenn wir weiterhin davon ausgehen, dass China nur unsere Ideen stiehlt und weniger Versionen davon herstellt. Das ist nicht mehr los. Und das war schon lange nicht mehr der Fall und ich würde argumentieren, dass dies auch bei AI nicht der Fall ist. Es gibt im Wesentlichen neun große Unternehmen, die die Zukunft der künstlichen Intelligenz kontrollieren, weil sie den Löwenanteil der Daten kontrollieren. Und Sie benötigen Daten, um die Systeme zu trainieren und zum Laufen zu bringen. Und schließlich Dinge zu tun, die mich daran hindern, rückwärts in meine Garage zu fahren, während ich laute Musik höre.

Dan Patterson: Das ist ein fantastischer Kreis. Du hast fast meinen Drehpunkt genommen. Ihr Buch heißt The Big Nine und handelt von neun großen Technologieunternehmen, die nicht nur finanziell, sondern auch intellektuell tief in künstliche Intelligenz investiert sind. Einige davon sind bekannte Firmen, Google, Amazon, andere chinesische Firmen. Was sind diese Firmen? Und warum sind sie so wichtig?

Amy Webb: Es gibt also neun große Unternehmen, über die ich seit Jahren schreibe und über die ich spreche. In den USA gibt es also sechs Google, Amazon, Apple, Microsoft, IBM und Facebook, und in China werden sie gemeinsam als BVT bezeichnet. Das ist also Baidu, Alibaba, Tencent. Das bedeutet nicht, dass es keine anderen Unternehmen gibt, die ebenfalls an KI arbeiten. Salesforce macht sicherlich einige interessante Dinge, so dass ich als Uber eine lange Liste erstellen könnte. Aber zum größten Teil sind dies die Unternehmen, die die Frameworks entwickeln, sie entwickeln die Cloud-Dienste, sie haben die Verbraucheranwendungen, die unsere Daten abbauen und verfeinern. Und sie sind in sehr unterschiedlichen Situationen.

In den Vereinigten Staaten bedienen unsere sechs Unternehmen einige verschiedene Meister. Sie dienen den Launen der Wall Street, und wenn DC zufällig fünf Minuten lang aufpasst, dienen sie in gewissem Maße den Interessen der Kongressabgeordneten. Meistens ist diese Beziehung mehr als alles andere antagonistisch. Aber in China ist das ganz anders. Die BVT sind also unabhängige Unternehmen, aber sie arbeiten mit den politischen Führern in Peking zusammen. Und vergessen wir nicht, dass 1949 in China ein paar Dinge am Horizont stehen. Es ist das hundertjährige Jubiläum der KPCh. China hat die größte soziale Mobilität, China hat die größte Anzahl von Menschen, die im Begriff sind, in immer höheren sozioökonomischen Positionen aufzusteigen, in einem Ausmaß, das wir noch nie auf dem Planeten gesehen haben.

In einer Zeit, in der es jetzt ziemlich klar ist, dass sich das Klima geändert hat, werden uns wahrscheinlich die Ressourcen ausgehen, die wir brauchen. Es passieren also viele verschiedene Dinge gleichzeitig. Und Präsident Xi Jinping, ich glaube, es war früher im Jahr 2018 und seine Partei hat die Vorschriften in China geändert. Es gibt keine Laufzeitbeschränkungen mehr. Xi Jinping ist also praktisch Präsident fürs Leben. Es zeichnet sich also eine Menge Veränderung ab. Wenn Sie also an KI denken, können Sie diese nicht einfach abwischen und davon ausgehen, dass es sich bei dem Gespräch um Killerroboter und Maschinen handelt, die kommen, um unsere Jobs zu übernehmen, oder? KI ist die nächste Ära des Rechnens. Es ist keine einzige Technologie. Und wenn Sie das Leben als ein gigantisches Venn-Diagramm betrachten, gibt es hier viele sich überschneidende Vektoren, die mit Politik zu tun haben. Und Alltag und Privatsphäre, viele Geopolitiken, Geoökonomie, viele verschiedene Dinge.

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