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Die Zeiten, in denen KIs noch mit Baumstrukturen arbeiteten, sind bereits seit Jahren vorbei.
Das stimmt so nicht. Selbst die "Neue" AlphaGO Maschine benutzt die Baumsuche als einen wesentlichen Bestandteil.
Richtig, die Betonung liegt hier aber auf Bestandteil.
So wie ich das sehe lässt sich alles, ob Emotionen oder sonst etwas mathematisch erklären bzw. berechnen.
Würdest du in dieser Frage etwas ins Detail gehen?
Ich greife aber schon mal vor. Du kannst mit der Mathematik alles mögliche _mathematisch_ beschreiben - das ist vielleicht das Wort, das du benutzen wolltest, denn die Mathematik _erklärt_ erst einmal überhaupt gar nichts.
Des weiteren bleibt eine mathematische Beschreibung (oder Erklärung) auch auf die Mathematik beschränkt und die Mathematik ist, für sich alleine genommen, ohne Nutzen, sofern sich aus mathematischen Beschreibungen nicht etwas in andere Disziplinen ausleiten lässt. Und je abstrakter die Disziplin wird, desto sinnloser wird die Mathematik.
In der Physik kann man das Phaenomen gerade prima überall dort beobachten, wo es schlicht unmöglich ist, noch irgendetwas zu messen. Jenseits dieser Grenzen mag es eine gültige Mathematik geben - aber wen interessiert es, wenn es sich niemals durch ein Experiment beweisen lässt?
Wenn du hier weiterspielst, sitzt du Gott auf dem Schoss.
Aber ich bin gespannt.
Da entschuldige ich mich, mein Gedanke hierbei wäre allerdings der, dass man durchaus in der Lage ist bestimmte Regionen des menschlichen Gehirns entsprechend zu lokalisieren EEG als bescheidenes Beispiel, teilweise auch entsprechende Reize zu erzeugen durch Einwirkung auf das menschliche Gehirn. Sollte ein Computer in der Lage sein diese Informationen zu verarbeiten und das ist er, wäre er somit in der Lage genau auf diese bestimmte Reize zu reagieren und entsprechend die Emotionen zu "verstehen" und zu simulieren.
Nehmen wir an, eine Emotion lässt sich bei einem bestimmten Menschen zweifelsfrei lokalisieren.
Wie trägst du der Tatsache Rechnung, dass auf Emotionen völlig verschiedenen reagiert wird? In manchen Kulturräumen zeigt man Freude nicht, in manchen ist es unhöflich Zähne zu zeigen und bei manchen gilt ein lächeln als Zeichen von Verlegenheit, Dienstbarkeit oder sogar Angst.
Gehen wir in Sprache über, wird es noch mal komplizierter, denn die emotionale Welt von Menschen ist mehr oder weniger stark und unmittelbar mit der Sprache verknüpft.
Wo würde man also eine Maschine verorten, die durchaus messen, aber ohne eine Vielzahl von Metadaten gar nicht in der Lage wäre, die (für eine bestimmte Gruppe) korrekte Reaktion zu ermitteln?
Eine simple Spracherkennung ohne semantischen Kontext?Zum Teil würde hier also auch eine Spracherkennung reichen und nicht nur das.
Mithilfe solcher Datenbanken, können die von dir genannten Unterschiede bzgl. der Emotionen vom Rechner erkannt und verarbeitet werden.
Du kannst eine ethnische Herkunft bestimmen, ja. Aber was machst du, wenn der Mensch Afrikaner ist, in einem asiatischen Land aufgewachsen und geprägt wurde und mit 45 Jahren eine indische Muslime geheiratet hat, deren Familiengewohnheiten er auch versucht, so gut es geht anzunehmen - auch wenn es bei ihm häufiger zu inneren Konflikten führt.Und ja man kann Tatsächlich unter anderem durch die Hautfarbe + Sprache + Gesichtsmuster(das kann Abstand zwischen den Augen sein, Nasenform usw. usf.) aus einer vorgegeben Datenbank bestimmen, woher man kommt.
Eine simple Spracherkennung ohne semantischen Kontext?
Du kannst eine ethnische Herkunft bestimmen, ja. Aber was machst du, wenn der Mensch Afrikaner ist, in einem asiatischen Land aufgewachsen und geprägt wurde und mit 45 Jahren eine indische Muslime geheiratet hat, deren Familiengewohnheiten er auch versucht, so gut es geht anzunehmen - auch wenn es bei ihm häufiger zu inneren Konflikten führt.
Wie könnte eine Maschine eine solche Konstellation einordnen und wie würde sie welche Ausdrucksform welcher Emotion zuordnen?
Finde nur seltsam, aus welchem Grund den die Diagnostik von Emotionen nicht bewerkstelligen lassen soll. Als Beispiel mit Hilfe des Ansatzes der Universität Trier: https://www.uni-trier.de/fileadmin/fb1/prof/PSY/KPW/Hank/6Diagnostik_von_Emotionen.pdf also bzgl. der Emotionserkennung. Oder meinst du was anderes? Könntest du mit vielleicht einen Link schicken, wieso der statistische Ansatz eine Sackgasse ist? Das war mir nicht bekannt.Der statistische Ansatz ist schon seit den 50ern als tote Gasse identifiziert worden. Am Ende ganz einfach deswegen, weil sich nicht formale-Systeme nicht formal beschreiben lassen und das trifft eben auf unseren Denkapparat zu, den wir als Sitz des Geistes identifiziert haben.
Deine Ansätze sind tauglich, wenn es um (primitive) Dialogsysteme geht. Dann reden wir aber im besten Fall von einer gelungen Imitation intelligenten Verhaltens in einer speziellen Sache. Beispielsweise könnte dein Roboter simple Haushaltstätigkeiten durchführen, wie z.B. Staub saugen. Die Überlegung, ob er aber diesen Schmetterling/Spinne/Kaefer am Boden mit einsaugen oder herausbringen sollte, wird er nicht vollführen.
Finde nur seltsam, aus welchem Grund den die Diagnostik von Emotionen nicht bewerkstelligen lassen soll. Als Beispiel mit Hilfe des Ansatzes der Universität Trier: https://www.uni-trier.de/fileadmin/f..._Emotionen.pdf also bzgl. der Emotionserkennung. Oder meinst du was anderes? Könntest du mit vielleicht einen Link schicken, wieso der statistische Ansatz eine Sackgasse ist? Das war mir nicht bekannt.
Weil wir hier von KI sprechen und nicht von Automaten. Ein Automat kann durchaus den Eindruck erwecken intelligent zu handeln. Aber ein Automat würde keinen Turing-Test bestehenIn meinen Augen ist es logisch, dass man bei einer KI von Imitation einer Intelligenz spricht, es ist nun mal eine KI. Ich sehe es allerdings als vollkommen egal wie man es nennt, Hauptsache es funktioniert.
Doch ich begreife nicht aus welchem Grund ein Roboter nicht in der Lage sein soll zu entscheiden, ob er etwas einsaugt oder nicht. Bei bereits programmiertem Befehl wie if(object.isEqual(Schmetterling)){->strecke Arm aus->greife zu->fahre zum Ausgang->lasse Arm los} else {sauge ein}
Eine KI muss lernen, sonst ist daran kein "I". Zu einem Lernprozess gehört unmittelbar die Fähigkeit einer situativen Verortung: D.h. ich als lernender muss den Kontext, in dem ich mich befinde, begreifen. Ohne das, ist keine "intelligente" Handlung möglich.
Als Beispiel nehme den Satz "Bleib in meiner Nähe!".
Dieser Satz beinhaltet erst mal eine krasse Mehrdeutigkeit. Eine Handlung (Befolgung der Aussage) kann aber nur konkret folgen, wenn die Mehrdeutigkeit aufgelöst ist. Mehrdeutigkeit löst sich im Kontext auf. Die Reduktion einer Situation von einer Mehrdeutigkeit auf eine Eindeutigkeit, ist (offenbar) irgendeine Art call&response Prozess, welcher zwar auch auf vorhandenen Erfahrungen basiert (was sich durch Dateneingabe lösen lässt), aber auch immer etwas neues erzeugen kann.
Ein Statistischer Ansatz bietet schlichtweg und per Definition keinen Raum Und keine Methode) für die Schaffung von etwas neuem.
Weil wir hier von KI sprechen und nicht von Automaten. Ein Automat kann durchaus den Eindruck erwecken intelligent zu handeln. Aber ein Automat würde keinen Turing-Test bestehen
Du kannst für primitive Vorgänge genau so vorgehen, wirst aber ab einem bestimmten Grad der Komplexität feststellen, dass du die Aufgabe so nicht gelöst bekommst.
- Ist der Schmetterling tot?
- Ist der Schmetterling verletzt?
- ist der Schmetterling ein Schädling?
- Ist der Schmetterling regungslos und bewegt sich dann doch (in der Hand)?
- Ist der Schmetterling echt (gehört er zu einem Kinderspielzeug, ist es Schmuck, ein Teil eines Kleidungsstücks)?
- usw...
Mit deinem Ansatz würdest du einen Dschungel von Bedingungen und Sprüngen entwerfen und unweigerlich in einem Deadlock/Endlosschleife versauern.
Denn es gibt in dieser Herangehensweise früher oder später einen Punkt wo sich, aufgrund dieser Art der formalen Beschreibung, einfach keine Entscheidung herbeiführen lässt.
Etwa, wenn sich Bedingungen gleichen.
Man kommt immer wieder darauf zurück, dass es notwendig ist, die Situation (nach dem eigenen Vermögen) zu erfassen und einen "Schluss zu ziehen".