{"id":10955,"date":"2021-07-17T13:37:59","date_gmt":"2021-07-17T11:37:59","guid":{"rendered":"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/?p=10955"},"modified":"2021-03-26T14:09:29","modified_gmt":"2021-03-26T12:09:29","slug":"das-werden-computer-niemals-konnen-iv-neue-abstrakte-konzepte-erdenken","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.soeren-in-norwegen.net\/blog\/2021\/07\/das-werden-computer-niemals-konnen-iv-neue-abstrakte-konzepte-erdenken\/","title":{"rendered":"Das werden Computer NIEMALS k\u00f8nnen &#8211; IV &#8211; neue Abstrakte Konzepte erdenken"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"https:\/\/diginomica.com\/why-humans-will-always-be-smarter-than-artificial-intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">In kurz geht das Argument so<\/a>:<\/p>\n<blockquote><p>[Computers] can only match the patterns they have learned, and they have limited capacity to learn more than just a few patterns. Humans are optimized for learning unlimited patterns, and then selecting the patterns we need to apply to deal with whatever situation we find ourselves in.<\/p><\/blockquote>\n<p>Der verlinkte Artikel fasst ziemlich gut einige der gr\u00f8szeren bestehenden Herausforderungen diesbezueglich zusammen. Dort werden auch zwei Artikel von bzw. bzgl. Douglas Hofstadter verlinkt. <a href=\"https:\/\/www.theatlantic.com\/technology\/archive\/2018\/01\/the-shallowness-of-google-translate\/551570\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Im ersten<\/a> schreibt, dieser ueber die &#8222;Flachheit&#8220; von google translate. <a href=\"https:\/\/www.theatlantic.com\/magazine\/archive\/2013\/11\/the-man-who-would-teach-machines-to-think\/309529\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Der zweite<\/a> geht ueber seine jahrzehntelange Arbeit an sich. Beide lohnen sich zu lesen.<\/p>\n<p>Aber dann ist da auch <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/AlphaGo_Zero\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AlphaGo Zero<\/a>.<\/p>\n<blockquote><p>The neural network initially knew nothing about Go beyond the rules. [\u2026] [it] only perceived the board&#8217;s stones, rather than having some rare human-programmed edge cases to help recognize unusual Go board positions. The AI [\u2026] [played] against itself until it could anticipate its own moves and how those moves would affect the game&#8217;s outcome.<\/p><\/blockquote>\n<p>Das was oben steht ist (mindestens heutzutage), im Allgemeinen richtig. Aber AlphaGo Zero hat von alleine Strategien erlernt wie man Go gewinnt. Und zwar nicht nur gegen einen anderen &#8222;dummen&#8220; Computer, sondern gegen menschliche Meisterspieler. Und bereits die Vorgaengerversion <a href=\"https:\/\/deepmind.com\/blog\/article\/innovations-alphago\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hat Strategien gefunden<\/a>, die in tausenden von Jahren, wer weisz wie viele Spieler und Meisterspieler die Go in-und-auswendig konnten und kannten und im Detail analysiert hatten, nicht gefunden haben!<\/p>\n<p>Und Strategien sind nichts anderes als abstrakte Konzepte.<br \/>\nSicherlich! Dieses Beispiel ist domaenenspezfisch, aber wenn man Erfahrung in genug Domaenen zusammen nimmt, hat man etwas, was mehr und mehr dem menschlichen Gehirn gleicht, aber dennoch ganz anders ist.<br \/>\nVoll spannend! Und der Mangel an Fantasie sollte uns nicht verfuehren zu glauben, dass das niemals passieren wird.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In kurz geht das Argument so: [Computers] can only match the patterns they have learned, and they have limited capacity to learn more than just a few patterns. Humans are optimized for learning unlimited patterns, and then selecting the patterns we need to apply to deal with whatever situation we find ourselves in. 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