Denkmaschinen

1982, als er noch Student am MIT war, war Danny Hillis Mitbegründer von Thinking Machines, einem der berühmtesten Misserfolge in der Geschichte der Computer. Thinking Machines, ein Schwarm eigenwilliger und brillanter Forscher, versuchte, die weltweit erste künstliche Intelligenz zu bauen. Aber wenn es dem Unternehmen nicht gelungen ist, eine Maschine zu bauen, die auf uns stolz sein wird (sein Firmenmotto), demonstrierte seine Connection Machine die Praktikabilität der Parallelverarbeitung, der Grundlage des modernen Supercomputings. Heute ist Danny Hillis Co-Vorsitzender von Applied Minds, einem Design- und Erfindungsunternehmen, und baut die Clock of the Long Now, eine mechanische Uhr, die 10.000 Jahre halten soll.

Danny Hillis im Büro in einem H-1-Triebwerk einer Saturn 1B-Rakete, der ersten Triebwerksstufe der Apollo 7. (Bild: Daniel Hennessey)

TR: Warum ist die Schaffung einer künstlichen Intelligenz so schwierig?



Der neue Prototyp von Philanthropy

Diese Geschichte war Teil unserer Ausgabe vom November 2006

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Hillis: Wir schauen in unseren eigenen Verstand und beobachten unsere Muster des bewussten Denkens, Denkens, Planens und Herstellens von Analogien, und wir denken: Das ist Denken. Eigentlich ist es nur die Spitze eines sehr tiefen Eisbergs. Als frühe KI-Forscher anfingen, gingen sie davon aus, dass schwierige Probleme Dinge wie Schachspielen und das Bestehen von Rechenprüfungen waren. Das Zeug stellte sich als einfach heraus. Aber die scheinbar mühelosen Denkweisen, wie das Erkennen eines Gesichts oder das Bemerken, was in einer Geschichte wichtig ist, erwiesen sich als sehr, sehr schwierig.

TR: Warum hat Thinking Machines keine Denkmaschine geschaffen?

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Hillis: Nun, die glatte Antwort ist, dass wir einfach nicht genug Zeit hatten. Aber genug Zeit wären Jahrzehnte gewesen, vielleicht Leben. Es ist ein schwieriges Problem, wahrscheinlich viele schwere Probleme, und wir wissen nicht wirklich, wie wir sie lösen sollen. Wir haben immer noch keine wirkliche wissenschaftliche Antwort auf Was ist ein Geist?

TR: Die Connection Machine war eine effektive Plattform für Supercomputing. Warum florierte Thinking Machines als Supercomputing-Unternehmen nicht?

Hillis: Supercomputing erwies sich als Technologie, nicht als Geschäft. Mein Freund Nathan Myhrvold, der damals Microsoft Research leitete, sagte mir einmal: Es ist mindestens genauso schwer Software für einen Supercomputer zu machen wie für einen PC, aber man hat nur ein paar tausend Kunden, und wir haben Milliarden. Darüber hinaus erwartet jeder dieser Kunden von Ihnen, dass Sie ihm genau das geben, was er braucht.

TR: Was waren die erfolgreichen kommerziellen Anwendungen der Forschung von Thinking Machines?

Hillis: Die kommerziellen Anwendungen waren hauptsächlich Chipdesign, Data Mining, Textsuche, Kryptologie, Computerchemie, Computergrafik, Finanzoptimierung, seismische Verarbeitung und Strömungsmodellierung. Wissenschaftliche Anwendungen wie Astronomie, Klimamodellierung oder Quantenchromodynamik waren spannend, als sie zu einem Ergebnis auf dem Titelblatt von Natur , aber wir haben nie Geld damit verdient.

TR: Was ist mit den Patenten von Thinking Machines passiert? Mehr als jeder andere sind Sie für die massive Parallelverarbeitung verantwortlich. Sie erhalten Kredit, aber keine Zahlung. Wer bekommt es und warum?

Hillis: Nun, zunächst sollte mir klar sein, dass ich nur einer von vielen bin, die zur Entwicklung von massiv parallelem Computing beigetragen haben. Was die Patente betrifft, so ist eine der Folgen des Scheiterns von Thinking Machines, dass ich jegliche Rechte an den Technologien verlor. Im Nachhinein erwies sich das als Segen, denn es bewahrte mich davor, das nächste Jahrzehnt meines Lebens vor Gericht zu verbringen.

TR: Wie unterscheidet sich Ihre Philosophie der Künstlichen Intelligenz von Marvin Minskys berühmter Gesellschaft des Geistes?

Hillis: Marvin ist mein Mentor, also beginnt jede Philosophie der KI, die ich habe, mit seiner. Ich habe in seinem Keller gewohnt, während er das Buch geschrieben hat Gesellschaft des Geistes, und jeden Tag schrieb er ein oder zwei neue Seiten und ließ mich sie lesen. Dann würden wir darüber reden, und ich würde all die Gedanken hören, die er dahinter steckte. Ich kann mir immer noch nicht vorstellen, wie es wäre, dieses Buch von vorne bis hinten zu lesen, ohne auf jeder Seite lange Gespräche zu führen. Aber das ist der Sinn des Buches: Wie Marvin es ausdrücken würde, ist das Gehirn ein Kludge. Es passieren viele verschiedene Dinge, die auf komplizierte Weise interagieren. Marvin liegt sicherlich in den meisten Details falsch, aber ich denke, das Gesamtbild vieler verschiedener, lose gekoppelter halbautonomer Prozesse ist im Grunde richtig.

Kann sich der Mensch einfach an den Klimawandel anpassen?

TR: Sie waren Ihrer Zeit voraus, wenn es um die Anwendung von Computern auf Immunologie, Genetik und Neurobiologie ging. Computer sind heute in der Biologie allgegenwärtig. Was wird das bedeuten?

Hillis: Ich freue mich, dass die Computerbiologie ihre eigenen Fähigkeiten entwickelt. Es fühlt sich an wie auf dem Gebiet der Computer im Jahr 1970. Alles scheint möglich, und die einzige Einschränkung ist unsere Vorstellungskraft. Es gibt noch so viele grundlegende, einfache Fragen, die unbeantwortet sind: Wie werden Erinnerungen kodiert? Wie hat das Immunsystem ein „Selbst“-Empfinden?

Mich interessiert besonders, was aus computergestützten Evolutionsmodellen kommen wird, obwohl ich zugeben muss, dass das Feld im Moment ein wenig festgefahren zu sein scheint. Die meisten aktuellen Evolutionsmodelle reduzieren es auf eine sehr schwache Art von Suchalgorithmus, aber ich hatte immer das Gefühl, dass da noch etwas mehr dahintersteckt. Es ist nicht so, dass die Biologen mit den Mechanismen falsch liegen, sondern dass die Modelle viel einfacher sind als die Biologie. Es kann sein, dass das Zusammenspiel von Evolution und Entwicklung der Schlüssel ist, oder Verhalten und Umwelt oder so ähnlich.

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