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| von Triggerhappy am 16.11.17 um 15:57 | ||
| Antwort auf: Re:Warum ist "KI" eigentlich immer noch so doof? von ChRoM | ||
>Nitpicking: Das sind alles keine Beispiele für echte KI. Das sind einfach nur Alogrithmen, die auf Basis unzureichender Daten öfter mal daneben liegen.
Eh? Ich schreibe doch gleich im ersten Absatz, dass das keine "echte" KI ist, Beispiele für KI-Anwendungen sind die aufgeführten Fälle aber schon. Meine Frage war ja genau die, warum es in solchen "einfachen" (aus Anwendersicht) Einsatzgebieten immer noch so unbefriedigende Ergebnisse gibt. >Retargeting das nicht einbezieht, dass Du das Produkt schon gekauft hast. Produktvorschläge basierend auf dem Surfverhalten einer anderen Person am selben Rechner etc. etc. Da stehen aber immer noch Menschen dahinter, die den Algorithmus programmieren und finetunen.
Nun ja, solange KI nicht KI schafft, steht dahinter ja wohl immer ein Mensch. Eine KI ist nur so gut wie ihr Programm respektive eben ihr Programmierer, so viel ist klar. Das gilt auch für das von dir angesprochene Maschinenlernen. Was die Maschine lernt, mag nicht festgelegt sein. Wie sie lernt, aber schon - und das hat dann eben Auswirkungen aufs Ergebnis. >Wirklich "spannend" und beängstigend ist Machine Learning da, wo wir das System tun lassen und seine Entscheidungen am Ende nicht mehr nachvollziehen können. AlphaGo Zero hat so ein Stadium erreicht. Die haben dem Ding einfach nur die Spielregeln mitgegeben und gegen sich selbst spielen lassen. Das Ding war nach drei Tagen stärker als das System, das letztes Jahr unter großem medialen Wirbel den weltbesten Go-Spieler besiegt hatte. Dieses Vorgängersystem hatte man noch mit Daten "echter" Partien gefüttert. AlphaGo Zero hat diese frühere Version dann 100:0 geschlagen. Und alle menschlichen Spieler sowieso. Wenn man so ein System in kritischen Bereichen einsetzt und es dort Entscheidungen trifft, die wir nicht mehr nachvollziehen können...
Nun, so weit sind wir ja schon. Google blickt bei den eigenen Algorithmen ja auch schon nicht mehr vollständig durch. Das erschwert einerseits natürlich Manipulationsversuche, erschwert aber andererseits auch Verbesserungen und Lerneffekte. |
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