Artifical Intelligence
STUDIERENDE Dominik BardelmannSEMESTER Wintersemester 2021/22ART DES PROJEKTS Masterprojekt
Artificial Intelligence (AI), zu deutsch künstliche Intelligenz (KI), ist ein Gebiet der Informatik, das intelligentes Verhalten nachbildet. Eine genaue Definition einer künstlichen Intelligenz fällt dabei schwer, da alleine eine konsistente Definition von „Intelligenz" fehlt. Zumeist wird versucht, die Entscheidungsstrukturen des Menschen nachzubilden und somit menschliche kognitive Fähigkeiten zu replizieren.
In der strikteren Definition der Informatik bezeichnet sich Intelligenz in der Fähigkeit, Umgebungen wahrzunehmen, zu interpretieren und auf Basis der gesammelten Informationen Entscheidungen und Verhalten abzuleiten.
Das maschinelle Lernen ist eine Methode zur Entwicklung einer künstlichen Intelligenz. Dabei handelt es sich um Algorithmen, die mittels Trainings bestimmte Verhaltensweisen einüben.
Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Das Deep Learning bildet dafür die neuronalen Prozesse des Menschen nach.
Innerhalb der Deep Learning Schicht führt der Algorithmus verschiedenste Operationen aus. Die Knotenpunkte werden am Ende ausgewertet und je nach Erfolg gewichtet. Diese Gewichtung ist dann Grundlage für die nächste Iteration. Durch eine häufige Wiederholung entsteht so ein immer besser werdender Algorithmus.
Grundlage aller maschinellen Lernmethoden ist eine große Menge an Daten. Diese Daten sind klassifiziert und die KI wertet sie. Anhand der großen Datenmenge können unterschiedliche Fähigkeiten erlernt werden: zum Beispiel das Erkennen von Tieren auf einem Bild. Je größer und variantenreicher der Datensatz ist, desto besser kann das Training sein. Das ImageNet Dataset besteht aus über 14 Millionen klassifizierten Bildern.
In der Kontrolle von intelligenten Akteuren kommt es zu grundlegenden konzeptionellen Problemen. Sie könnten dazu führen, dass es unmöglich sein wird, diese zu beherrschen.
Bei der Vergabe eines Ziels (Terminal Goals) entstehen Zwischenziele, um das Terminal Goal zu erreichen (Instrumental Goals). Die Deaktivierung eines intelligenten Akteurs führt dazu, dass er nicht mehr in der Lage ist, an sein Ziel zu gelangen. Für den Akteur erfolgt so automatisch das Instrumental Goal der Selbsterhaltung, um das Terminal Goal zu erfüllen. Gleichzeitig führt ein angeordneter Wechsel des Ziels dazu, dass das ursprüngliche Terminal Goal nicht erreicht werden kann. Das Akzeptieren des neuen Ziels steht so nicht im Interesse des Akteurs. Es ist zu vermuten, dass dieser keine neuen Ziele annehmen wird.
Existential Risk for Human Life ist eine digitale und analoge Plakatserie, die von einer künstlichen Intelligenz generierte Illustrationen zur Visualisierung von existenzbedrohenden Szenarien einsetzt. Die Plakate sind dabei digital verknüpft, indem der Generierungsprozess der KI dargestellt wird.
Mehr erfahren im Booklet oder risk.dbrdlm.de.
