Abo
  1. Foren
  2. Kommentare
  3. Internet
  4. Alle Kommentare zum Artikel
  5. › Künstliche Intelligenz: Wie Computer…

Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

  1. Thema

Neues Thema Ansicht wechseln


  1. Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: Schattenwerk 08.10.18 - 12:39

    Nur nicht so bewusst. Wenn ich eine Entscheidung treffe dann merke ich mir das Ergebnis mit der für mich getroffenen Entscheidung, ob es gut war oder nicht.

    Wenn man nun einige Male die Entscheidung erneut trifft und hier nun Veränderungen im Ergebnis kommen, dann hört man doch gerne mal so Sprüche wie: "Das hat sonst die immer geklappt" oder "Damit habe ich gerechnet".

    Dies sind alles subtile Ausdrücke einer Erwartungshaltung, welche der Mensch normalerweise immer an seine oder die Handlung der anderen hat, sofern diese nicht analytisch und beobachtend getrieben sind. Und diese Erwartungshaltung lässt sich auch in Prozent ausdrücken. Wir machen es nur nicht, da wir intuitiv ein anderes System dafür haben. Theoretisch wäre es jedoch genau so in Wahrscheinlichkeiten und Statistik abbildbar.

    Daher finde ich den Bezug zur AI bei diesen beiden Gebieten nicht so weit vom menschlichen Denken weg wie in der Einleitung mit dem folgenden Satz angedeutet wird:

    "Die Intelligenz, die dem Machine Learning entspringt, hat nur ansatzweise etwas mit der des Menschen zu tun. Auch mit Machine Learning denken Computer nicht wie Menschen. Stattdessen basieren die meisten Algorithmen auf Statistik und Wahrscheinlichkeitsberechnungen."

    Das berühmte Schubladen-Denken, Pauschalisierungen und all diese Gruppierungsarbeiten, welche unser Gehirn zur Optimierung und Vereinfachung durchführt basieren auch (zu gewissen Maße) auf Statistik und Erfahrungen.

    Persönlich finde ich daher diese Abtrennung nicht passend, auch wenn ich den Beweis schuldig bleiben muss, dass unser Denk- und Verhaltensmuster sich in Wahrscheinlichkeiten und Statistik, unter Beibehaltung aller Informationen und der Vermeidung von Informationsverlust umrechnen lassen würden.

    Den Vorteil, welchen wir haben: Unser menschlicher "Hochsprachen-Code", welcher all die Algorithmen einer KI darstellen könnten, wird bei uns durch eine vorhandene nicht sichtbare Einheit geschrieben. Diese Einheit gibt es bei der AI nicht und dort muss der Mensch eingreifen. Letztendlich programmiert man bei der AI der Maschine die gleichen Regeln in Code, welche der Mensch selbst "in sich Drin hat" und sich selbst "erdenken" kann. Die wirkliche Intelligenz, so würde ich es nun bezeichnen, liegt für mich in dieser nicht sichtbaren Einheit. Das andere sind nur Fakten und Wissen, welche nichts mit Intelligenz zutun haben, und womit jedes System (sei es nun Mensch oder Maschine) die gleichen Wahrscheinlichkeiten und Statistiken aufstellen können. Wenn auch in unterschiedlicher Geschwindigkeit.

    Persönlich fand ich die Lehrinhalte im Studium zum Thema "Maschinelles Lernen" doch sehr ernüchternd. Ich hatte auf mehr Magie gehofft. Auf richtig coole Kniffe und Griffe. Letztendlich war es dann doch irgendwie enttäuschend.

  2. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: Schrödinger's Katze 08.10.18 - 12:55

    Statistik heißt jetzt Machine Learning, sonst ändert sich nichts.

    https://blog.fefe.de/?ts=a549b6a5

  3. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: Schattenwerk 08.10.18 - 13:12

    Naja der Blog beschreibt aber ein anderes Problem, welches sich nicht mit meiner Aussage deckt.

    Nachtrag: bzw. nichts damit zutun hat. Da geht es halt um Marketing und Bullshit-Bingo.



    1 mal bearbeitet, zuletzt am 08.10.18 13:12 durch Schattenwerk.

  4. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: violator 08.10.18 - 14:01

    Das Problem für Maschinen ist trotzdem, dass es eben oft nicht die eine ideale Lösung gibt, sondern vieles Definitionssache ist, an der sogar Menschen scheitern. Aber die Maschine muss ja trotzdem EIN Ergebnis am Ende haben, auf das sie hinarbeiten will.

    Für Schach reichts, weil das feste Regeln hat. Aber Politik usw. würden auch ne Maschine überfordern.

  5. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: Kein Kostverächter 08.10.18 - 15:02

    Eigentlich funktioniert unser ganzes Gehirn so, auch unsere Wahrnehmung. Im Prinzip werden immer wieder Wetten darauf abgeschlossen, dass die Übereinstimmung von Mustern, die über das Nervensystem im jeweiligen Wahrnehmungszentrum ankommen, mit erlernten oder angeborenen Mustern die "äußere Realität" genau genug abbildet. Manchmal gehen diese Wetten schief, entweder, weil die Eingangsdaten ungenau sind (schummriges Licht, laute Umgebung) oder die Übertragung derselben ist gestört (Drogen, psychische Erkrankungen).
    Bei schlechtem Licht passiert es zum Beispiel sehr leicht, dass ,wenn erwartet, dass eine bestimmte Person zur Tür hereinkommt, es aber jemand anderes ist, man trotzdem für einen sehr kurzen Augenblick die erwartete Person sieht, bis das Sehzentrum genug Informationen bekommen hat, um die wirklich hereingekommene Person abbilden zu können. Solange es aber zu wenig Informationen sind, wird das Bild der erwarteten Person verwendet.
    Das ist derselbe Effekt, der es so schwer macht, eigene Texte Korrektur zu lesen. Denn das Gehirn braucht eine Menge Energie, und um die zu sparen, läuft vieles nach dem "Gut genug"-Prinzip, d.h. das Gehirn holt die Information über die "gesehenen" Buchstaben nur teilweise aus den Daten der Augen und füllt sie energiesparend aus den Gedächtnis auf.

    Bis die Tage,

    KK

    ----------------------------------------------------------
    Mach dir deine eigenen Götter, und unterlasse es, dich mit einer schnöden Religion zu beflecken.
    (Epikur, griech. Phil., 341-270 v.Chr.)
    ----------------------------------------------------------
    Gesendet von meinem AppleTree iphone23 mit GoogleByte TalkAlways
    What the FUUK is going on?

  6. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: honk 08.10.18 - 15:04

    Schattenwerk schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Das berühmte Schubladen-Denken, Pauschalisierungen und all diese
    > Gruppierungsarbeiten, welche unser Gehirn zur Optimierung und Vereinfachung
    > durchführt basieren auch (zu gewissen Maße) auf Statistik und Erfahrungen.
    Sicher, aber das menschliche Gehirn arbeite trotzdem völlig anders als alle KI Algorithmen. Das menschliche Hirn ist unglaublich effizient darin, aus sehr wenigen Eingangsdaten Schlüsse zu ziehen, vergangene Erfahrungen auf neue Situationen zu übertragen und auch Zusammenhänge abzuleiten, allerdings auf mathematisch absolut unzureichender Grundlage. Dabei passieren zwar auch mal sehr dumme Fehler und eben auch Vorurteile, die eine KI so nie machen würde, aber aus den begrenzten Rechenkapazitäten holt das Hirn eine Effizienz raus von der heutige KI nur Träumen kann, und von der man noch nicht mal im Ansatz verstanden hat, wie das funktioniert.

    KI können dagegen riesige Datenmengen in unglaublicher Geschwindigkeit analysieren, aber eben mit der Intelligenz eines absoluten Vollidioten. Bis so eine KI sicher über die Straße kommt, muss Sie erst tauend mal überfahren worden sein, weil sie ja nicht ahnen kann, das der Zusammenstoß mit dem LKW genau so tödlich ist wie der mit dem Linienbus.

  7. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: a user 08.10.18 - 18:08

    honk schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Schattenwerk schrieb:
    > ---------------------------------------------------------------------------
    > -----
    > > Das berühmte Schubladen-Denken, Pauschalisierungen und all diese
    > > Gruppierungsarbeiten, welche unser Gehirn zur Optimierung und
    > Vereinfachung
    > > durchführt basieren auch (zu gewissen Maße) auf Statistik und
    > Erfahrungen.
    > Sicher, aber das menschliche Gehirn arbeite trotzdem völlig anders als alle
    > KI Algorithmen.
    Nein. Überhaupt nicht völlig anders.

    Die meisten System für künstliche Intelligenz oder Machine-Learning basieren darauf eine nicht-lineare Funktion mithilfe von nicht linearen Transformationen und linearen Teilfunktion zu approximieren.

    Das macht unser Gehirn genau so und ist auch recht gut verstanden. Was aber nicht so gut bei unserem Gehirn verstanden ist, ist zum einen wie die Gewichte dieser Funktionen trainiert werden (bekannt ist die Heb'sche Lernregel) und zum anderen genetisch Hirnstrukturen weitervererbt werden (das ist aber für die Problematik irrelevant).

    Alle haben aber gemein, dass sie kompliziertes Problem zerlegen in Aspekte, dann nicht-lenear transformieren und dann dies mit linearen Funktionen behandeln / klassifizieren.

    Die verschiedenen Algorithmen unterscheiden sich dann nur noch bei den Verfahren mit denen die Netze trainiert werden (die Lernverfahren der Netze).
    Aber egal welches Verfahren hier angewendet wird, es geht um die minimierung der statistischen Klassifizierungsfehler.

    Es gibt auch Verfahren, die nicht solche pseude-lineare Systeme verwenden, aber das gleiche Ziel verfolgen. Diese Verfahren haben ein riesen Problem: sie sind kaum zu handhaben und für alles interessante nicht effizient.

    >Das menschliche Hirn ist unglaublich effizient darin, aus
    > sehr wenigen Eingangsdaten Schlüsse zu ziehen,
    Das ist komplett falsch. Der Hauptunterschied zwischen unserem Gehirn und künstlichen Systemen ist gerade, dass das wie ein gigantisches Vielfaches an Eingangsdaten erhalten, die künstliche Systeme nicht bekommen.
    > KI können dagegen riesige Datenmengen in unglaublicher Geschwindigkeit
    > analysieren, aber eben mit der Intelligenz eines absoluten Vollidioten. Bis
    > so eine KI sicher über die Straße kommt, muss Sie erst tauend mal
    > überfahren worden sein, weil sie ja nicht ahnen kann, das der Zusammenstoß
    > mit dem LKW genau so tödlich ist wie der mit dem Linienbus.
    Diese Eigenschaften haben absolut nichts mit KI oder nicht KI zu tun, sondern nur mit der aktuellen konkreten Entwicklung.

    Du bringst fast noch mehr durcheinander als der Autor diese Artikels.

  8. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: gfa-g 10.10.18 - 11:57

    >Dabei
    > passieren zwar auch mal sehr dumme Fehler und eben auch Vorurteile, die
    > eine KI so nie machen würde
    Das stimmt so nicht. Gerade in der Statistik gibt es häufig das Problem, dass man alle über einen Kamm schert und nicht konkret urteilt.
    Da alles auf Big Data basiert können logischen und konsistente Ausreißer nicht gut modelliert werden. Man braucht viele Fallbeispiele.


    >, aber aus den begrenzten Rechenkapazitäten holt
    > das Hirn eine Effizienz raus von der heutige KI nur Träumen kann
    So begrenzt ist die Rechenkapazität überhaupt nicht, nur ist sie zum allergrößten Teil unbewusst.
    Das logische Denken ist deutlich langsamer und bewusst.

  9. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: gfa-g 10.10.18 - 12:10

    > Die meisten System für künstliche Intelligenz oder Machine-Learning
    > basieren darauf eine nicht-lineare Funktion mithilfe von nicht linearen
    > Transformationen und linearen Teilfunktion zu approximieren.
    >
    > Das macht unser Gehirn genau so und ist auch recht gut verstanden.
    Das ist eine steile These. Wenn dem so wäre wären die ganzen Forschungsprojekte in dem Bereich nicht nötig. Wie das Gehirn funktioniert und denkt ist selbst auf der elementaren Ebene (Neuronen) nur im Ansatz klar und es gibt ständig neue Erkenntnisse.
    Aber selbst wenn dem so wäre, NNs bilden wirklich nur einen winzigen Teil der relevanten Eigenschaften des Gehirns bzw. Neuronenverbänden ab.

    > Was aber
    > nicht so gut bei unserem Gehirn verstanden ist, ist zum einen wie die
    > Gewichte dieser Funktionen trainiert werden (bekannt ist die Heb'sche
    > Lernregel) und zum anderen genetisch Hirnstrukturen weitervererbt werden
    > (das ist aber für die Problematik irrelevant).
    Ich schlage vor dass du dich mehr mit den Neurowissenschaften auseinandersetzt, bevor du so weitreichende Aussagen machst. Es ist viel mehr noch nicht bekannt.
    NNs sind eine sehr grobe Approximation des visuellen Cortex, weiter nichts, und mehr würde auch keiner aus dem Machine-Learning-Lager behaupten. Es gibt weit mehr Unterschiede als die Frage der Gewichtungen.

    > >Das menschliche Hirn ist unglaublich effizient darin, aus
    > > sehr wenigen Eingangsdaten Schlüsse zu ziehen,
    > Das ist komplett falsch. Der Hauptunterschied zwischen unserem Gehirn und
    > künstlichen Systemen ist gerade, dass das wie ein gigantisches Vielfaches
    > an Eingangsdaten erhalten, die künstliche Systeme nicht bekommen.
    Nein. Der Unterschied ist dass Machine Learning hauptsächlich statistische Verfahren verwendet und keine Analogien oder logisches Denken oder kreatives Denken.
    All das sind notwendige Komponenten um aus wenigen Informationen schnell Schlüsse zu ziehen. Dass dem eine lange Trainingsphase voran geht mag sein, aber es geht darum in neuen Situationen sich schnell anzupassen. Und da sind auch aktuelle Machine Learning Systeme immer noch hilflos, denn die neue Situation bietet eben nicht die Massen an Daten die notwendig wären.

    > Du bringst fast noch mehr durcheinander als der Autor diese Artikels.
    Du bist aber auch auf einem Trip der etwas einseitig ist.

  10. Re: Auch der Mensch denkt in Wahrscheinlichkeiten

    Autor: a user 11.10.18 - 18:26

    honk schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Schattenwerk schrieb:
    > ---------------------------------------------------------------------------
    > -----
    > ...aber aus den begrenzten Rechenkapazitäten holt
    > das Hirn eine Effizienz raus von der heutige KI nur Träumen kann, und von
    > der man noch nicht mal im Ansatz verstanden hat, wie das funktioniert.
    Nein. Die Rechenkapazität unseres Gehirns schlägt um Welten die aller existierenden Supercomputer zusammen. Wir haben ca 80 Millarden Neuronen und im Schnitt ist jedes davon it 10000 anderen verbunden.

    Ein transistor ist etwas einfacher gestrickt als ein Neuron, nicht viel aber es fehlen ein paar funktional wichtige Dinge. Aber er ist mit nur sehr sehr wenigen verbunden.

    So eine top cpu hat Transistoren in ähnlichen Größenordnungen, aber auch ein vielfaches davon macht bei den wenigen Verknüpfungen die Kapazitäten unseres Gehirns nicht wett.

Neues Thema Ansicht wechseln


Um zu kommentieren, loggen Sie sich bitte ein oder registrieren Sie sich. Zum Login

Stellenmarkt
  1. AKKA Deutschland GmbH, Stuttgart, Sindelfingen
  2. AKKA Deutschland GmbH, München
  3. Wirecard Technologies GmbH, Aschheim bei München
  4. Fresenius Netcare GmbH, Bad Homburg vor der Höhe

Golem pur
  • Golem.de ohne Werbung nutzen

Anzeige
Blu-ray-Angebote
  1. (u. a. 3 Blu-rays für 15€, 2 Neuheiten für 15€)


Haben wir etwas übersehen?

E-Mail an news@golem.de


Battlefield 5 im Test: Klasse Kämpfe unter Freunden
Battlefield 5 im Test
Klasse Kämpfe unter Freunden

Umgebungen und Szenario erinnern an frühere Serienteile, das Sammeln von Ausrüstung motiviert langfristig, viele Gebiete sind zerstörbar: Battlefield 5 setzt auf Multiplayermatches für erfahrene Squads. Wer lange genug kämpft, findet schon vor der Erweiterung Firestorm ein bisschen Battle Royale.

  1. Dice Raytracing-Systemanforderungen für Battlefield 5 erschienen
  2. Dice Zusatzinhalte für Battlefield 5 vorgestellt
  3. Battle Royale Battlefield 5 schickt 64 Spieler in Feuerring

Wet Dreams Don't Dry im Test: Leisure Suit Larry im Land der Hipster
Wet Dreams Don't Dry im Test
Leisure Suit Larry im Land der Hipster

Der Möchtegernfrauenheld Larry Laffer kommt zurück aus der Gruft: In einem neuen Adventure namens Wet Dreams Don't Dry reist er direkt aus den 80ern ins Jahr 2018 - und landet in der Welt von Smartphone und Tinder.
Ein Test von Peter Steinlechner

  1. Life is Strange 2 im Test Interaktiver Road-Movie-Mystery-Thriller
  2. Adventure Leisure Suit Larry landet im 21. Jahrhundert

Agilität: Wenn alle bestimmen, wo es langgeht
Agilität
Wenn alle bestimmen, wo es langgeht

Agiles Arbeiten ist, als ob viele Menschen gemeinsam ein Auto fahren. Aber wie soll das gehen und endet das nicht im Riesenchaos?
Von Marvin Engel

  1. Software-Entwickler CDU will Online-Weiterbildung à la Netflix
  2. Bundesagentur für Arbeit Ausbildungsplätze in der Informatik sind knapp
  3. IT-Jobs "Jedes Unternehmen kann es besser machen"

  1. Hawk: Deutscher 24-Petaflops-Supercomputer nutzt AMDs Rome-Epyc
    Hawk
    Deutscher 24-Petaflops-Supercomputer nutzt AMDs Rome-Epyc

    Gemeinsam mit HPE baut das Höchstleistungsrechenzentrum der Universität Stuttgart einen neuen Supercomputer: Der Hawk schafft 24 Petaflops auf Basis von Rome, AMDs zweiter Epyc-Server-CPU-Generation.

  2. Pubg: Chicken Dinner flattert auf die Playstation 4
    Pubg
    Chicken Dinner flattert auf die Playstation 4

    Alle drei bislang verfügbaren Karten, dazu Trophäen und kosmetische Extras aus The Last of Us und Uncharted: Im Dezember 2018 soll Playerunknown's Battlegrounds für die Playstation 4 erscheinen.

  3. Glasfaser: Kommunale Netzbetreiber gegen Unitymedia-Übernahme
    Glasfaser
    Kommunale Netzbetreiber gegen Unitymedia-Übernahme

    Lokale Netzbetreiber erwarten ein Ende des Wettbewerbs um Glasfaser, falls Vodafone Unitymedia kauft. Die Einspeiseentgelte von ARD und ZDF für die beiden seien Beweis für deren Marktmacht, sagte Wolfgang Heer vom Buglas.


  1. 18:41

  2. 18:03

  3. 16:47

  4. 15:06

  5. 14:51

  6. 14:35

  7. 14:14

  8. 13:45