Super-KI: Diese Prognose von 1959 ist verblüffend akkurat
Kommt eines Tages die allmächtige Super-KI? Wer über die Zukunft der Künstlichen Intelligenz spekuliert, sollte einen Blick in ihre Vergangenheit werfen.
Die Entwicklung leistungsfähiger künstlicher neuronaler Netze hat fast 60 Jahre gedauert. Das kurzzeitig totgeglaubte Maschinenhirnprinzip ist heute Motor der rasanten Ausbreitung Künstlicher Intelligenz.
Doch bringen neuronale Netze auch eine menschenähnliche oder sogar dem Menschen überlegene maschinelle Intelligenz hervor?
Technologieprognosen sind schwer (außer man heißt Gordon Moore), aber spannend: Ein Blick in die Vergangenheit der neuronalen Netze zeigt, wie ihr Erfinder ihr Potenzial einschätzte – und was vielleicht noch kommt.
Geschichte des künstlichen Neurons
Frank Rosenblatt entwickelte in den 1950ern das erste künstliche Neuron “Perzeptron”. Diesem einlagigen neuronalen Netz gelang es etwa, Buchstaben zu erkennen.
Die Forschungsabteilung DARPA des amerikanischen Verteidigungsministeriums investierte in die Entwicklung. Es sah nach einem goldenen Zeitalter für künstliche Neuronen aus.
Doch 1969 bewies KI-Gründervater Marvin Minsky in einem Aufsatz, dass die einfache Struktur des Perzeptrons keine komplizierten Aufgaben erledigen kann.
Viele Wissenschaftler hielten nach diesem Aufsatz neuronale Netze für nutzlos. Mangelnde Erfolge bedeuteten weniger Forschungsgelder – der erste KI-Winter kam.
Erst Ende der 80er erwachte das Interesse an neuronalen Netzen erneut. Bessere Algorithmen und stärkere Computer ermöglichten neue Erfolge der Forscher.
Mit dabei: Die Gewinner des Turing Awards 2019 Geoffrey Hinton, Yann LeCun und Yoshua Bengio. Ihnen gelang es, mehrschichtige neuronale Netze zu trainieren, die die Schwächen des Perzeptrons hinter sich ließen. Die Idee dazu hatte Rosenblatt schon selbst.
Rosenblatts Prognosen
Trotz der Schwächen seines Perzeptrons sah Rosenblatt die heutigen Entwicklungen weit voraus. Seine Prognosen sind festgehalten in einem 1959 erschienenen Artikel der New York Times:
“Spätere Perzeptronen, so Dr. Rosenblatt, werden in der Lage sein, Menschen zu erkennen und ihre Namen zu nennen. Gedruckte Seiten, handgeschriebene Briefe und sogar Sprachbefehle sind in Reichweite. Nur noch ein weiterer Entwicklungsschritt, ein schwieriger Schritt, sagte er, ist notwendig, damit ein Gerät Rede in einer Sprache hören und sofort in Rede oder Text einer anderen Sprache übersetzen kann.”
Was damals nach Science-Fiction klang, tragen wir heute in unserer Hosentasche. Rosenblatt erlebte das nicht mehr: Er starb 1971 im Alter von 43 bei einem Bootsunglück.
Und generelle Künstliche Intelligenz?
Doch Rosenblatt sah noch mehr Potenzial in den künstlichen Neuronen: Prinzipiell sei es möglich, so Rosenblatt, Perzeptronen zu bauen, die sich selbst reproduzieren und ihrer Existenz bewusst sind.
Ursprung seiner Prognosen ist die Überzeugung, dass das Modell der künstlichen neuronalen Netze die Grundstruktur unseres Gehirns beschreibt.
Diese Auffassung teilt auch KI-Wissenschaftler Hinton: “Wir sind neuronale Netze. Alles was wir tun können, können auch sie [die künstlichen neuronalen Netze] tun.” Diese Annahme umfasst für Hinton auch das Bewusstsein.
Es sind also nicht nur Tech-Propheten mit einem Hang zu Weltuntergangsszenarien, die eine menschenähnliche Künstliche Intelligenz für möglich halten – auch ihre Erfinder tun es.
Allerdings längst nicht alle: Facebooks KI-Chef Yann LeCun zum Beispiel geht nicht davon aus, dass eine Super-KI mit den derzeit bekannten Technologien entwickelt werden kann. Das sei kein technisches, sondern ein wissenschaftliches Problem. Es fehlten grundsätzliche Prinzipien.
Steht uns also eine überlegene Super-KI bevor? Vielleicht in weiteren 60 Jahren? Das weiß natürlich niemand und Experten sind sich nicht einig. Doch die Geschichte des Perzeptrons zeigt, dass wir die Prognosen von Hinton und anderen Fachleuten nicht einfach abtun sollten.
Vielleicht sollten wir stattdessen die Zeit nutzen, die wir noch haben, um sicherzustellen, dass eine mögliche Super-KI dem Wohle der Menschheit dient. Auch wenn, wie Hinton sagt, bisher keine Erfolgsgeschichte einer geringeren Intelligenz existiert, die eine höhere Intelligenz steuert.
Quelle: New York Times
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Filed under: Featured,Forschung,Künstliche Intelligenz,OpenAI,Wandel - @ 30. Juni 2019 8:08