Marvin Minsky über gesunden Menschenverstand und Computer, die Emote machen

Anlässlich des 50-jährigen Jubiläums der Künstlichen Intelligenz treffen sich heute Spitzen-Informatiker aus aller Welt am Dartmouth College in Hannover, NH. Bereits 1956 erfand John McCarthy, damals Mitglied der mathematischen Fakultät von Dartmouth, den Begriff für die wegweisende Zusammenkunft des Feldes, das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. McCarthy und vier weitere Teilnehmer des 1956-Projekts, darunter Marvin Minsky vom MIT, nehmen an dem dieswöchigen Treffen teil, das sich auf KI konzentriert die nächsten 50 Jahre .

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Marvin Minsky, emeritierter Professor für Medienkunst und Medienwissenschaften am MIT, war 1956 einer der ursprünglichen Teilnehmer am Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Er wird heute die Gedenkkonferenz zum 50. Jubiläum in Dartmouth miteröffnen. (Mit freundlicher Genehmigung von Coveney/MIT.)

Mathematische und philosophische Durchbrüche von Alan Turing, John von Neumann, Herbert Simon, Allen Newell und anderen Giganten der Informatik machten die 1950er Jahre zu einer Zeit großen Optimismus in Bezug auf maschinelle Intelligenz. Forscher glaubten, dass sie bald in der Lage sein würden, Computer so zu programmieren, dass sie viele Formen des menschlichen Denkens simulieren. Expertensysteme würden Wissen in Form von symbolischer Logik verkörpern und manipulieren. Künstliche neuronale Netze würden trainiert, um sich in Richtung korrekter Antworten zu entwickeln.

Dieser Optimismus breitete sich sogar in der Populärkultur aus, wo HAL, der intelligente (und zutiefst gestörte) Computer in Stanley Kubricks Film von 1968 2001: Eine Odyssee im Weltraum , inszenierte die menschlichen Schauspieler.

Aber in den späten 1960er Jahren war klar, dass die Annäherung sogar an kindliches menschliches Denken in einem Computer sehr komplexe Netze logischer Gleichungen oder neuronaler Verbindungen erfordern würde. Also zogen sich die Forscher zurück. Sie begannen, Probleme aufzulösen und konzentrierten sich auf die Nachbildung einfacher menschlicher Leistungen wie das Verschieben von Kinderblöcken (das Thema des inzwischen berühmten Programms SHRDLU des Stanford-Informatikers Terry Winograd, das Anweisungen in natürlicher Sprache verwendet, um einen Roboterarm zu manipulieren).

Minsky, der mit McCarthy die Dartmouth-Konferenz eröffnen wird, bewunderte Winograds Arbeit. Aber er hat lange reduktionistische Demonstrationen vermieden, um die wahren Mechanismen des menschlichen Denkens zu erforschen. In Zusammenarbeit mit Seymour Papert im MIT AI Lab begann Minsky beispielsweise in den 1970er Jahren mit der Entwicklung der Society of Mind-Theorie, die postuliert, dass Schichten zielgerichteter, aber gedankenloser Agenten zusammenarbeiten, um Bewusstsein zu erzeugen.

Technology Review unterbrach Minsky am 11. Juli, als er die Kombüsen für sein bevorstehendes Buch prüfte. Die Emotionsmaschine , die den menschlichen Geist als Ressourcenwolke neu interpretiert, oder Mini-Maschinen, die sich je nach Situation ein- und ausschalten und unsere unterschiedlichen emotionalen und mentalen Zustände hervorrufen.

Technologieüberprüfung : Können Sie glauben, dass seit dem ersten KI-Treffen in Dartmouth 50 Jahre vergangen sind? Fühlt es sich an, als wären fünf Jahrzehnte vergangen?

Marvin Minsky : Ich habe nicht viele Intervalle von 50 Jahren erlebt, daher kann ich das schwer sagen.

TR: Meinetwegen. Wie beurteilen Sie den Stand der KI-Forschung heute im Vergleich zu 1956?

MM: Was mich überrascht, ist, wie wenige Leute an Theorien auf höherer Ebene darüber gearbeitet haben, wie das Denken funktioniert. Das war eine große Enttäuschung. Ich veröffentliche gerade ein großes neues Buch darüber, worüber wir nachdenken sollten: Wie kommt ein Drei- oder Vierjähriger zu der vernünftigen Argumentation, dass er so gut ist und keine Maschine dazu in der Lage zu sein scheint? tun? Der Hauptunterschied besteht darin, dass Sie, wenn Sie Schwierigkeiten haben, etwas zu verstehen, normalerweise denken: Was ist mit mir los? oder Was verschwendet meine Zeit? oder Warum funktioniert diese Denkweise nicht? Gibt es eine andere Denkweise, die besser sein könnte?

Aber die Art von KI-Projekten, die in den letzten 30 oder 40 Jahren durchgeführt wurden, hatte fast überhaupt kein reflektiertes Denken. Es geht alles darum, auf eine Situation zu reagieren und Statistiken zu sammeln. Wir haben vor ungefähr drei Jahren eine Konferenz über gesundes Denken organisiert und konnten nur etwa ein Dutzend Forscher auf der ganzen Welt finden, die sich dafür interessierten.

TR: Warum scheuen die Leute das Problem des gesunden Menschenverstands?

MM: Ich denke, die Leute schauen sich um, um zu sehen, welches Feld derzeit beliebt ist, und verschwenden dann ihr Leben damit. Wenn es beliebt ist, dann meiner Meinung nach Sie nicht möchte daran arbeiten. Physik ist jetzt anders. Dort sagen die Leute, dass diese populäre Theorie ziemlich gut funktioniert, aber sie erklärt nicht dies oder das – also sollte ich mir das ansehen. Aber wenn Leute KI-Papiere schreiben, erzählen sie nur, was ihr Programm getan hat, und nicht, wie es fehlgeschlagen ist oder welche Probleme es nicht lösen konnte. Die Leute betrachten das Problem nicht als das ihres Systems hat nicht gelöst. Die Leute haben neuronale Netze dazu gebracht, zu erkennen, dass man, wenn man zum Beispiel nach einem Taxi sucht, nach einem gelben beweglichen Objekt suchen sollte. Aber sie fragen nicht, warum diese Netzwerke keine anderen Fragen beantworten können.

TR: Aber den gesunden Menschenverstand zu verstehen ist ein viel schwierigeres Problem, nicht wahr? Könnte das nicht erklären, warum so viele KI-Forscher in andere Bereiche vordringen?

MM: Das stimmt. Als ich noch schrieb Die Gesellschaft des Geistes , haben wir ein paar Jahre daran gearbeitet, einem Computer eine einfache Kindergeschichte verständlich zu machen: Mary war zu Jacks Party eingeladen. Sie fragte sich, ob er einen Drachen haben wollte. Wenn Sie die Frage stellen Warum hat sich Mary über einen Drachen gewundert? Jeder kennt die Antwort – es ist wahrscheinlich eine Geburtstagsfeier, und wenn sie mitkommt, heißt das, dass sie eingeladen ist, und jeder, der eingeladen ist, muss ein Geschenk mitbringen, und es muss ein Geschenk für einen kleinen Jungen sein, also muss es sein etwas, das Jungen mögen, und Jungen mögen bestimmte Arten von Spielzeug wie Fledermäuse, Bälle und Drachen. All das muss man wissen, um die Frage zu beantworten. Wir haben es geschafft, eine kleine Datenbank zu erstellen und das Programm dazu gebracht, einige einfache Fragen zu verstehen. Aber wir haben es bei einer anderen Geschichte ausprobiert und sie wusste nicht, was sie tun sollte. Einige von uns kamen zu dem Schluss, dass Sie ein paar kennen müssen Million Dinge, bevor Sie eine Maschine dazu bringen konnten, vernünftig zu denken.

TR: Da die Leute erkannt haben, wie schwierig es ist, einen Computer dazu zu bringen, selbst einfache Situationen mit gesundem Menschenverstand zu verstehen, würden Sie sagen, dass sich ein Teil des Optimismus hinsichtlich der Möglichkeiten für KI in den 1950er und 1960er Jahren verflüchtigt hat?

MM: Ich glaube nicht, dass Optimismus das richtige Wort ist. Ich denke, wir haben gute Fragen gestellt, aber irgendwie begannen die meisten Leute, die an dem, was sie KI nannten, arbeiteten, nach einer dieser universellen Lösungen zu suchen. In der Physik hat das funktioniert; es gab Newtons Gleichungen und dann Maxwells und dann Relativitäts- und Quantentheorie. Die meisten KI-Leute versuchen, das nachzuahmen und eine allgemeine Theorie zu finden. Aber der Mensch hat 100 verschiedene Gehirnzentren, die alle auf etwas unterschiedliche Weise funktionieren. Sie sollten nicht an einer einzigen Lösung arbeiten; Sie sollten an einer Vielzahl von Geräten arbeiten.

TR: Ein Großteil der Finanzierung für KI stammt von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), wo es eine ziemlich klare Nachfrage nach praktischen Ergebnissen gibt. Tatsächlich sind sie einer der Sponsoren der Dartmouth AI-Konferenz. Wie hat DARPA die Richtung der KI-Forschung geprägt?

MM: In den frühen Tagen unterstützte DARPA eher Menschen als Vorschläge. Seit dem Start im Jahr 1963 gab es viele Fortschritte; ungefähr zehn Jahre lang blühten die Dinge, über die ich spreche. Und dann gab es Anfang der 1970er Jahre eine Art komischer Unfall. Der ziemlich liberale Senator Mike Mansfield entschied, dass das Verteidigungsministerium die zivile Forschung nicht unterstützen sollte. So war er dafür verantwortlich, dass aus ARPA DARPA wurde und sich bemühte, nicht mit der industriellen und zivilen Forschung zu konkurrieren. Daher wurde es für sie viel schwieriger, visionäre Forscher zu unterstützen.

Gleichzeitig begann Anfang der 1970er Jahre die amerikanische Unternehmensforschungsgemeinschaft zu verschwinden. Bell Labs und RCA und die anderen verschwanden im Wesentlichen aus dieser Art von Aktivität. Und noch etwas passierte: der Unternehmer-Bug-Hit. In den 1980er Jahren versuchten viele Leute, Dinge zu patentieren, Start-ups zu gründen und Produkte herzustellen, und das fiel mit dem allgemeinen Verschwinden junger Wissenschaftler zusammen. Leute, die produktive Wissenschaftler hätten werden können, gehen jetzt in Recht und Wirtschaft.

Es gibt also keine Möglichkeit, diese Forschung zu unterstützen. Wenn Sie eine gute Idee haben, ist es schwierig, sie zu veröffentlichen, weil die Leute sagen, wo ist Ihr Experiment? Aber das Problem mit gesundem Menschenverstand ist, dass Sie nicht experimentieren können, bis Sie eine große Datenbank mit gesundem Menschenverstand haben. Es gibt eines namens Cyc, das 1985 von Doug Lenat gegründet wurde. Und wir haben das Aufgeschlossen Datenbank, die öffentlich zugänglich, aber noch nicht sehr gut strukturiert ist. Aber es ist ein ganzes Forschungsprojekt, nur um herauszufinden, wie man die Open Mind-Datenbank öffnet.

TR: Sie erwähnten, dass ein Computer ein paar Millionen Dinge wissen muss, um vernünftige Verbindungen herzustellen. Aber Lenat und seine Kollegen haben genau daran gearbeitet und Jahre damit verbracht, CYC mit gesundem Menschenverstand zu versorgen. Warum wird eine andere Datenbank benötigt?

MM: Als Lenat 1985 CYC gründete, war es ziemlich ehrgeizig, und es gab kein anderes solches Projekt. Meine Kollegen und ich sagten, lasst uns abwarten, wie das funktioniert. Und dann passierte eine Weile nichts.

Lenat hat einige sehr gute Dinge getan. Das Problem ist, dass Cyc sehr schwer zu verwenden und proprietär ist, sodass es von Forschern nicht häufig verwendet wird. Und es gibt viele Probleme mit seinem System, die nicht früher auftauchten, weil es keine Konkurrenz gab.

Sie haben es konsistent gemacht, also weiß es eigentlich nicht viel. Ist ein Wal ein Säugetier oder ein Fisch? Wale haben viele fischähnliche Eigenschaften, daher sind die meisten Menschen überrascht, wenn sie hören, dass es sich um ein Säugetier handelt. Aber die wahre Antwort ist, es sollte beides sein. Eine vernünftige Datenbank sollte nicht unbedingt logisch konsistent sein. Lenat erkannte schließlich, dass sie Cyc umstrukturieren sollten, indem sie die verschiedenen Kontexte berücksichtigten, in denen eine Frage auftauchen könnte. Aber die Datenbank war ursprünglich so strukturiert, dass die Dinge sehr logisch sind, und ihre Sprache ist Prädikatenkalkül. Wir hoffen, dass das Open-Mind-System natürliche Sprache verwendet – die natürlich voller Mehrdeutigkeiten ist, aber Mehrdeutigkeiten sind sowohl gut als auch schlecht.

TR: Was sind einige der Hauptargumente oder Forschungsempfehlungen in Ihrem kommenden Buch, Die Emotionsmaschine ?

MM: Die Hauptidee in dem Buch ist das, was ich Einfallsreichtum nenne. Wenn Sie etwas nicht auf verschiedene Weise verstehen, werden Sie wahrscheinlich stecken bleiben. Das Erste in dem Buch ist also, dass Sie verschiedene Arten haben müssen, die Dinge zu beschreiben. Ich habe mir ein Wort dafür ausgedacht: Panalogie. Wenn Sie etwas darstellen, sollten Sie es auf verschiedene Weise darstellen, damit Sie ohne nachzudenken von einem zum anderen wechseln können.

Die zweite Sache ist, dass Sie mehrere Denkweisen haben sollten. Das Problem mit der KI besteht darin, dass jede Person sagt, dass sie ein System erstellen wird, das auf statistischen Inferenzen oder genetischen Algorithmen oder was auch immer basiert, und jedes System ist für einige Probleme gut, für die meisten anderen jedoch nicht. Der Grund für den Titel Die Emotionsmaschine ist, dass wir diese Dinge haben, die Emotionen genannt werden, und die Leute halten sie für mysteriöse Ergänzungen des rationalen Denkens. Meiner Ansicht nach ist ein emotionaler Zustand eine andere Denkweise.

Wenn Sie wütend sind, geben Sie Ihre langfristige Planung auf und denken schneller. Sie ändern den Ressourcensatz, den Sie aktivieren. Eine Maschine braucht hundert Denkweisen. Und wir haben zufällig hundert Namen für Emotionen, aber nicht für Denkweisen. Das Buch diskutiert also etwa 20 verschiedene Richtungen, die Menschen in ihrem Denken einschlagen können. Sie benötigen jedoch zusätzliches Meta-Wissen darüber, welche Denkweise in jeder Situation angemessen ist.

TR: Wollen Sie damit sagen, dass Computer wütend werden sollten?

MM: Wenn dir jemand im Weg steht und er dir nicht aus dem Weg geht, musst du ihn einschüchtern oder erschrecken oder ihm Angst machen. Das ist eine absolut vernünftige Möglichkeit, das Problem zu lösen, wenn Sie es eilig haben und wenn etwas Schlimmes passiert, wenn Sie es nicht umgehen können. Ich schlage vor, dass wir für diese Denkweisen etwa 20 verschiedene Wörter brauchen. Dann kannst du rational wegwerfen.

Minskys Die Emotionsmaschine: gesundes Denken, künstliche Intelligenz und die Zukunft des menschlichen Geistes erscheint im November 2006 als Hardcover bei Simon & Schuster. Minsky hat eine Entwurf des Buches online.

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