Marvin Minsky - How To Solve All The Problems In The World
Bevor wir Supercomputer und Mikroprozessoren hatten, haben einige Genies bereits über die Möglichkeit künstlicher Intelligenz nachgedacht. Einer dieser Pioniere, Marvin Minsky, starb am Sonntagabend in Boston an einer Gehirnblutung. Er war 88 Jahre alt.
Minskys bahnbrechende Forschung, die in den 50er Jahren begann, reicht aus, um ein ganzes Buch zu füllen. (Und es hat tatsächlich mehrere.) Zu seinen wichtigsten Beiträgen in der Welt der Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz trug er unter anderem dazu bei, zu veranschaulichen, wie Vernunftsfähigkeiten auf Maschinensysteme angewendet werden können.
Mit anderen Worten: Minsky half, die Lücke zwischen dem Denken beim Menschen und dem Denken beim Computer zu schließen.
Minsky half 1959 bei der Gründung des MIT Artificial Intelligence Lab (heute bekannt als MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory). Zu den unglaublich talentierten Studenten unter seiner Anleitung gehörten Ray Kurzweil, Gerald Sussman und Patrick Winston.
So vorausschauend war sein Werk, dass Minsky zusammen mit John McCarthy den Begriff der "künstlichen Intelligenz" geprägt hat. Nirgendwo ist dies deutlicher als in seiner Arbeit von 1961 - "Schritte zur künstlichen Intelligenz", für die Minsky fünf grundlegende Fähigkeiten skizziert AI: Suche, Mustererkennung, Lernen, Planung und Einführung.
Minsky beschreibt, wie diese Prozesse mathematisch in einer programmierten Sprache konstruiert werden können, in der sich die Maschine befinden kann. Das größere Problem besteht jedoch darin, eine Maschine dazu zu bringen verstehen wie man auf eine Situation reagiert, mit der es noch nie direkt erlebt oder umgegangen ist:
„Wenn eine Kreatur eine Frage zu einem hypothetischen Experiment beantworten kann, ohne dieses Experiment tatsächlich durchzuführen, muss die Antwort von einer Submaschine innerhalb der Kreatur erhalten worden sein. Wenn man dieses Paar von Codierungs- und Decodierungskanälen betrachtet, verhält sich die interne Submaschine wie die Umgebung und so hat es den Charakter eines "Modells"."
Was Minsky oben anschlägt, ist die Fähigkeit des Menschen, eine Simulation in seinem Kopf zu rekonstruieren und diese zu verwenden, um bestimmte Ergebnisse basierend auf den vorliegenden Informationen vorherzusagen. Ein Mensch kann dann wählen, wie er entsprechend reagieren soll, so dass das Ergebnis ideal ist.
Das Ziel von A.I. ist es also, eine Maschine zu schaffen, die dasselbe kann und auf der Grundlage eines internen „Modells“ arbeitet.
Wenn dies ein wenig abstrakt erscheint, können Sie auf andere Weise verstehen, was Minsky an A.I. sollte sein. Im Jahr 2008 schrieb er einen kurzen Aufsatz darüber, warum Menschen - insbesondere Kinder - Mathematik so schwer zu lernen haben.
Er schreibt:
„Die traditionelle Betonung auf Genauigkeit führt zu einer Schwäche der Fähigkeit, Größenordnungsschätzungen vorzunehmen - während dieses Kind bereits genug Potenzen von 2 hatte und nutzen konnte, um Annäherungen anzustellen, die den Fähigkeiten einiger Erwachsener gleichkommen. Warum sollten Kinder nur „Festkomma-Arithmetik“ lernen, wenn „Floating-Point“ für Probleme des Alltags normalerweise besser ist! “
Mit anderen Worten, es ist besser für einen Schüler, Mathematik zu erlernen, nicht als ein Satz mechanischer Verfahren, die zu einer gewünschten Lösung führen, sondern als ein breites System, in dem Kreativität und Improvisation angewendet werden können, so dass es mehrere Methoden gibt, die zu einer Mathematik führen gewünschte Lösung - oder auch mehrere Lösungen selbst.
Das war der größte Beitrag von Minsky zu A.I. auch. Wir sollten keine intelligenten Maschinen entwickeln, die Lösungen auf eine starre, schrittweise Art und Weise betrachten. Maschinen der Zukunft sollten lernen, zu funktionieren, indem sie ihre eigenen Problemlösungen erfinden - so wie es Menschen tun sollten. Er hat es einmal ausgedrückt: "Sie verstehen nichts, bis Sie es auf mehr als eine Weise lernen."
Hoffentlich heute und morgen A.I. Die Forscher erinnern sich an diese Worte.
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