Künstliche Intelligenz

[H2O]

Schlußsatz aus der zitierten Quelle:

Critics of AI have concluded, however, that even the most sophisticated AI software can’t replace our most quintessentially human capacity: the ability to find inspiration in the world around us and use our innate creativity to make art.

Ich schließe daraus, daß man sehr wohl Komponiergewohnheiten eines Komponisten verwenden kann, um aus einem Anfangsthema etwas her zu stellen, das dieser Komponist auch hätte herstellen können. Aber bitte, das Anfangsthema hat der Komponist ersonnen. Vermutlich gilt das auch für den Musikstil einer Epoche. Aus einem Thema eines heutigen Komponisten erzeugt das Regelwerk der trainierten KI dann ein Musikstück der damaligen Epoche. Allerdings vermute ich auch, daß dieses Musikstück sehr schnell auf dem Stapel längst vergessener Stücke der vergangenen Epoche landen wird.

Meine Hoffnung für ernsthafte Komponisten: Genie kann man durch KI nicht ersetzen.

[Tom Bombadil]

Die geniale Inspiration kann auch jemand haben, der kein Komponist ist, dem hilft die KI dann, den Funken in Musik zu verwandeln.

[H2O]

(11 Sep 2020, 21:14)

Die geniale Inspiration kann auch jemand haben, der kein Komponist ist, dem hilft die KI dann, den Funken in Musik zu verwandeln.

Das ist sicher richtig. Was aber auf Dauer bleibt, das wird schon der genial geschöpfte Einfall sein. Und den traue ich einem Musikfreund nicht ohne weiteres zu. Die Partituren so manches Komponisten verstauben in Archiven. Der geniale Funke hat nicht ausgereicht.

Mit etwas Magengrummeln vermute ich, daß die KI den Anteil 99% Schweiß übernehmen könnte, das 1 % Genie aber eher nicht.

[Tom Bombadil]

Warten wir es ab, ich bin sicher, dass man bald menschliche Musik nicht mehr von KI-Musik unterscheiden können wird. Man darf ja auch nicht vergessen, dass so eine KI rund um die Uhr mit wahnsinniger Geschwindigkeit neue Kompositionen ausspuckt.

[BlueMonday]

Gibt schon ein paar hübsche Sachen mittlerweile:
Das hat schon einen gewissen Charakter, an den man sich auch später erinnern kann.

Die Komposition generiert von AIVA

Schwierig wird sein, mit einer AI über das hinauszugehen, was es schon gab. Es ist letztlich immer nur eine Variation, zufällige Neukombinationen von Bekanntem, Nachahmung, Nachempfindung von schon Erzeugtem. Die AI ist kein Revolutionär oder Innovator. Es sei denn sie erkennt irgendwann doch Muster darin, was wir als "Innovation" empfinden.

[H2O]

(11 Sep 2020, 21:50)

Warten wir es ab, ich bin sicher, dass man bald menschliche Musik nicht mehr von KI-Musik unterscheiden können wird. Man darf ja auch nicht vergessen, dass so eine KI rund um die Uhr mit wahnsinniger Geschwindigkeit neue Kompositionen ausspuckt.

Daran zweifele ich wirklich nicht. Nur muß es ja neben dem Komponieren auch die konzertante Wiedergabe geben und am Ende Leute, die das Konzert genießen, sich daran entsinnen, sich die Wiederholung wünschen.

Das ist dann so wie auf dem Buchmarkt. Weltweit erscheinen mehr Titel als ein Literaturfreund jemals bewältigen könnte. Da muß eine Vorauslese her, ob
man das nun gut findet oder nicht.

Aber vielleicht bin ich hier doch viel zu mißtrauisch.

[Ammianus]

(12 Sep 2020, 15:14)

Gibt schon ein paar hübsche Sachen mittlerweile:
Das hat schon einen gewissen Charakter, an den man sich auch später erinnern kann.

Die Komposition generiert von AIVA

Schwierig wird sein, mit einer AI über das hinauszugehen, was es schon gab. Es ist letztlich immer nur eine Variation, zufällige Neukombinationen von Bekanntem, Nachahmung, Nachempfindung von schon Erzeugtem. Die AI ist kein Revolutionär oder Innovator. Es sei denn sie erkennt irgendwann doch Muster darin, was wir als "Innovation" empfinden.

Wow, von AIVA gibt es 3 LP's auf spotify. Und schlecht klingt das nicht gerade. Klar, bisschen pathetisch. Aber da wurde der KI wohl klargemacht, das Pathetik beim Sapiens ankommt.

[Calvadorius]

(11 Sep 2020, 21:50)

Warten wir es ab, ich bin sicher, dass man bald menschliche Musik nicht mehr von KI-Musik unterscheiden können wird. Man darf ja auch nicht vergessen, dass so eine KI rund um die Uhr mit wahnsinniger Geschwindigkeit neue Kompositionen ausspuckt.

Es ist ja gar nicht soo lange her, daß ein Hersteller die KI auf (ich drücks mal "despektierlich" aus) "Grafikkartenniveau" vorgestellt hat.

Und es wurden ja auch unübersehbar viele Beislpiele genannt, wie KI unübertroffen eingesetzt werden kann.

Im Übertreffen menschlicher Kreativität habe ich da meine Zweifel.
Mal ehrlich: das gezeigte Video ist -naja- wirklich nicht viel mehr als "Nachäffen" romantischer konzertanter Musik.

Tatsächlich hat sich die Musikszene aber schon über viele viele Jahrzehnte weiterentwickelt.
https://de.wikipedia.org/wiki/Donaueschinger_Musiktage

[midlifecrisis]

Algorithmen können keine neue Idee generieren, das lässt sich beweisen. (>"Terminierungsproblem(?)")

[naddy]

(12 Sep 2020, 23:49)

Algorithmen können keine neue Idee generieren, das lässt sich beweisen. (>"Terminierungsproblem(?)")

Das hier?

Beim kurzen Überfliegen fiel mir übrigens siedendheiß wieder ein, warum ich mich in Mathe auf das Nötigste beschränkt habe...

[midlifecrisis]

Ja.

[MoOderSo]

(12 Sep 2020, 23:49)

Algorithmen können keine neue Idee generieren, das lässt sich beweisen. (>"Terminierungsproblem(?)")

Eine KI ist kein Algorithmus. Deshalb kann man auch schlecht beweisen, dass eine KI korrekt arbeitet.

[midlifecrisis]

1 ki ist 1 programm, ergo 1 a.

[Keinen_Faschismus!]

(13 Sep 2020, 05:51)
1 ki ist 1 programm, ergo 1 a.

Aber das auszuführende if-goto Programm wird ja durch die KI erst erstellt:

Wir haben gezeigt: kein if-goto-Programm lo ̈st das Terminierungsproblem fu ̈r if-goto-Programme.
Behauptung: if-goto-Programme ko ̈nnen alle anderen Programme simulieren.
Konsequenz: Es gibt kein Programm, egal in welcher Sprache, fu ̈r die Terminierung von if-goto-Programmen

Die KI generiert das if-goto Programm doch erst auf Basis von Input von außen (Fotos Videos, zahlen, regeln etc..)

Die Kreativität entsteht nicht durch durch das If-goto Programm selbst sondern durch die Mischung mit dem Input von außen.

So wie wir Menschen das ja auch tun.
Ein Mensch der sein Leben lang nie etwas gehört, gesehen und gefühlt hat wird auch keine neuen Ideen generieren können.
Jede neue Erfahrung ändert unser „if-goto“ Programm, also unsere Entscheidungen.


Eine KI die z.B. als Input nur klassische Musik kennt kann auch nur in diesem Feld kreativ sein. Aber sie kann kreativ sein.
Eine KI die das selbe Wahrnehmungsspektrum von der Welt wie wir hat und genauso viel Rechenleistung (daran hapert es aktuell) kann genauso „generell kreativ“ wie wir Menschen sein.

Eine KI die mehr Rechenleistung und ein deutlich vergrößertes Wahrnehmungsfeld wie wir Menschen hat, kann potentiell auch deutlich kreativer als wir Menschen sein.

Wir tun als Menschen gut daran das Potential von KI nicht zu belächeln sondern durchaus ernst zu nehmen.
Im übrigen auch das Potential von (Genetisch manipulierten) Tieren.

[midlifecrisis]

Ist wohl richtig. Die Kreativität kommt aber trotzdem von außen.

[Keinen_Faschismus!]

(13 Sep 2020, 06:34)
Ist wohl richtig. Die Kreativität kommt aber trotzdem von außen.

Das sehe ich auch so. Beim Menschen ist das ja nicht anders.

Künstler nennen das wohl „Inspiration“ und „Muse“.

[Laertes]

(13 Sep 2020, 03:26)

Eine KI ist kein Algorithmus. Deshalb kann man auch schlecht beweisen, dass eine KI korrekt arbeitet.

Der erste Satz ist falsch. Das, was heutzutage unter dem Label 'KI' firmiert, basiert sehr wohl auf Algorithmen.

Die wenigsten Computerprogramme sind im mathematischen Sinne beweisbar. Auch für triviale Programme, die nichts mit AI zu tun haben, kann i. d. R. nicht ihre Korrektheit beweisen werden. Der zweite Satz ist auch in insofern richtig, dass bei vielen (nicht allen!) 'KI-Algorithmen', von Menschen nicht mehr nachvollziehbar ist wie der Computer zur seinen Ergebnissen gekommen ist. Das läuft unter der Begriff explainable AI oder trusted AI.

[Eulenwoelfchen]

(11 Sep 2020, 21:50)

Warten wir es ab, ich bin sicher, dass man bald menschliche Musik nicht mehr von KI-Musik unterscheiden können wird. Man darf ja auch nicht vergessen, dass so eine KI rund um die Uhr mit wahnsinniger Geschwindigkeit neue Kompositionen ausspuckt.

Das bezweifle ich aus einem Grund: Gute Musik, besonders solche, in der sich die Seele eines Menschen fühl- und hörbar äussert, also das Innerste eines Menschen und seiner Gefühls- und Seelenlage zum Vorschein und
Ausdruck kommt, ist einmalig. Und jene KI-Musik, die z.B. eine Barbara Streisand, einen Willy de Ville, einen Bob Dylan oder Stücke wie "dance me to the end of love" nicht mehr unterscheidbar plagiieren kann, um nur ein paar
Beispiele von unglaublich vielen zu nennen, muss erst noch geboren werden. Sprich, KI müsste sowas wie eine eigenständige, künstliche, menschliche Seelenlage entwickeln und haben.

Hermann Hesse: "Jeder Mensch ist ein Universum in sich"...

Bei immer häufigeren, nichtssagendem Gedudel und pseudo-gefühliger Nullachtfünfzehn - Musik hat KI-Musik allerdings durchaus Chancen, sog. Gefühle vorzuspiegeln. Sprich, überall dort, wo oberflächliches, menschliches
Verhalten und Empfinden das Maß für gute Musik ist, wird sicherlich auch KI-Musik als toll und ggf. nicht von genuin menschlich erschaffener Kreativität zu unterscheiden sein. Das ja.

Das Potential auf der sog. rationalen, rein faktenbasierten Entscheidungs- und Handlungsebene halte ich aber auf Sicht für gegeben und bald menschlicher Entscheidungsfindug/ "Kreativität" gegenüber als deutlich überlegen an.
Die Menschheit wird sich - so schnell kann sie das gar nicht erfassen - bald dieser Überlegenheit bzw. Dominanz von KI-Entscheidungen gegenübersehen und damit leben müssen.
Eine ethisch-moralische Grenzziehung wird es nicht geben oder sie wird so unvollkommen und verspätet kommen, als dass sie noch Einfluß darauf nehmen könnte, diesen dominierenden Einfluß von KI auf das alltägliche Leben der Menschen zu beschränken oder gar in Schranken zu weisen, statt es zu bestimmen.

[Tom Bombadil]

(12 Sep 2020, 23:43)

Im Übertreffen menschlicher Kreativität habe ich da meine Zweifel.

Übertreffen muss ja auch nicht sein. Aber wo ist denn die Kreativität in der Musikbranche? Die findet man höchstens in Nischen, aber nicht im Mainstream. Und da kann eine KI dann auch die Musik von Ariana Grande, Justin Bieber und Rihanna zu was Neuem verwursten, da brauchen die Produzenten nicht lange tüfteln.

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 09:38)

Der erste Satz ist falsch. Das, was heutzutage unter dem Label 'KI' firmiert, basiert sehr wohl auf Algorithmen.

Das mit diesen Algorithmen trainierte Neuronale Netz ist selber kein Algortihmus. Und dass eine KI sehr wohl auch kreativ sein kann, hat Facebook zumindest schonmal in Ansätzen bewiesen: https://www.gamestar.de/artikel/kuenstl ... 17639.html

Und selbstverständlich braucht eine KI den Input von außen und muss trainiert werden, ganz ähnlich wie Babys und Kinder.

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 10:06)

Sprich, KI müsste sowas wie eine eigenständige, künstliche, menschliche Seelenlage entwickeln und haben.

Nein, das braucht die KI nicht, die KI muss nur wissen, welche Töne und Melodien von Menschen mit welcher Stimmung verbunden werden. Im Moment ist eine KI auch noch nicht so weit, ganz selbständig zu agieren, es muss der Anstoß von außen kommen, von einem Menschen der sagt: "Komponiere mir eine Musik mit foglenden Eigenschaften: gute Laune, Sommer, Spaß, 115 bpm, Genre Pop." Und dann geht es los. Natürlich könnte dieser Input irgendwann auch von einer anderen KI kommen, die die sozialen Netzwerke durchforstet und herausgefunden hat, welche Art Musik gerade den größten Erfolg haben könnte.

[Eulenwoelfchen]

(13 Sep 2020, 10:40)

Nein, das braucht die KI nicht, die KI muss nur wissen, welche Töne und Melodien von Menschen mit welcher Stimmung verbunden werden. Im Moment ist eine KI auch noch nicht so weit, ganz selbständig zu agieren, es muss der Anstoß von außen kommen, von einem Menschen der sagt: "Komponiere mir eine Musik mit foglenden Eigenschaften: gute Laune, Sommer, Spaß, 115 bpm, Genre Pop." Und dann geht es los. Natürlich könnte dieser Input irgendwann auch von einer anderen KI kommen, die die sozialen Netzwerke durchforstet und herausgefunden hat, welche Art Musik gerade den größten Erfolg haben könnte.

Da haben Sie das von mir Geschriebene einfach verdreht und vermischt. Ihr hier beschriebenes Szenario habe ich ja ausführlich als möglich und realistisch beschrieben, was das Potential von KI im Bereich Musik angeht.
Der Satz, den Sie hier zitierten, bezog sich aber explizit benannt auf eine andere Art Musik. Siehe Barbara Streisand. Und genau diese Art der menschlichen Musik haben Sie in Ihren KI-Betrachtungen - bewusst - ignoriert und ausgepart. Weshalb? - Ich behaupte nachwievor, dass KI weder eine Barbara Streisand, noch die Gefühlswelt eines Leonard Cohen und ihrer Seelen- und Gefühlslagen ausmacht - und für den Menschen nicht mehr unterscheidbar-
nachbilden kann. Kann Ki irgendwann auch die Situation von Jüdinnen und Juden und deren Erfahrungs-und Empfindungswelten, die über Jahrtausende entstanden sind, 1:1 genauso gut abbilden und plagiieren? - Was meinst Du?

[midlifecrisis]

...einfach durchsacken lassen...

[Laertes]

(13 Sep 2020, 10:29)
Das mit diesen Algorithmen trainierte Neuronale Netz ist selber kein Algortihmus.

Doch natürlich ist auch das einer. Sowohl das 'Training' des neuronalen Netzes, als auch die Anwendung des neuralen Netzes auf neuen Input sind Algorithmen. Eventuell meinst du, dass nicht alle Algorithmen deterministisch sein müssen, d. h. man weiß nicht genau welches Ergebnis bei welchem Input herauskommt.

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 10:51)

Weshalb?

Weil du da auch etwas verdreht und vermischt hast. Mein Punkt war: "ich bin sicher, dass man bald menschliche Musik nicht mehr von KI-Musik unterscheiden können wird" und im Kontext des postings kam ja auch die menschliche Inspiration hinzu, bedeutet, ein Mensch als musikalischer Laie hat die Inspiration und nutzt die KI, um ein Musikstück zu komponieren, ohne auch nur ein Instrument selber zu spielen. Bald wird das möglich sein, geschätzter Zeithorizont: 5 Jahre, plus oder minus. Und damit meine ich nur die Musik, nicht den Gesang mit Text. Und damit meine ich auch nicht höchstkomplizierte Musik wie Symphonien oder Opern.

Dass eine KI ganz eigenständig Songs schreibt und die dazu passende Musik komponiert wie die allergrößten Künstler, das wird wohl noch etwas länger dauern, aber die Rechenkapazität steigt rasant.

KIs sind gut darin, Muster zu erkennen, Musik besteht aus Mustern, das passt wie die Faust aufs Auge. Das Problem ist momentan aber noch, dass die repetitiven Muster, die der KI-Komponist aneinanderreiht, ziemlich langweilig sind. Da mangelt es noch an Kreativität.

Was meinst Du?

Ich bin davon überzeugt, dass es irgendwann auch KIs geben wird, denen man so etwas wie Bewusstsein und Gefühle antrainiert.

Damit kann ich selbstverständlich falsch liegen und wenn es so kommt, dann wäre das für mich auch kein Beinbruch, eher eine Erleichterung, weil eine solche Maschine eine ziemlich gefährliche Sache werden könnte. Also sollte es nicht so kommen, dann werden KIs im künstlerischen Bereich eben "nur" als Werkzeug eingesetzt, um die menschliche Kreativität zu unterstützen.

Kann Ki irgendwann auch die Situation von Juden und deren Erfahrungs-und Empfindungswelten, die über Jahrtausende entstanden sind, 1:1 genauso gut abbilden und plagiieren?

Haben denn Juden eine kollektive Erfahrungs- und Empfindungswelt oder sind das nicht auch alles individuell unterschiedliche Menschen mit unterschiedlichen Erfahrungen und Empfindungen? Und warum sollte man eine KI in diese Richtung trainieren?

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 11:12)

Doch natürlich ist auch das einer.

Nein: "Ein Algorithmus ist eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen. Algorithmen bestehen aus endlich vielen, wohldefinierten Einzelschritten." Das trifft auf ein Neuronales Netz nicht zu, genauso wenig wie auf das menschliche Gehirn.

[midlifecrisis]

Meine: Doch

[Eulenwoelfchen]

(13 Sep 2020, 11:20)
...

Haben denn Juden eine kollektive Erfahrungs- und Empfindungswelt oder sind das nicht auch alles individuell unterschiedliche Menschen mit unterschiedlichen Erfahrungen und Empfindungen? Und warum sollte man eine KI in diese Richtung trainieren?

Nur kurz, da die Gefahr von off-topic besteht:

Ja. Haben Sie. Behaupte ich. Neben den selbstverständlichen individuellen Erfahrungen und Empfindungen, die jeder Mensch hat.

Die Frage dabei ist nicht "warum" man KI dahingehend trainieren sollte, sondern "ob" es überhaupt möglich wäre, KI -für Menschen nicht mehr unterscheidbar- zu einer Barbara Streisand oder einem Leonard Cohen hinzutrainieren?

[Papaloooo]

(13 Sep 2020, 11:21)

Nein: "Ein Algorithmus ist eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen. Algorithmen bestehen aus endlich vielen, wohldefinierten Einzelschritten." Das trifft auf ein Neuronales Netz nicht zu, genauso wenig wie auf das menschliche Gehirn.

Daveu übersiehst du aber,
dass Algorithmen durchaus lernfähig sind:
Es ist also keine feste Handlungsvorschrift sondern etwas dynamisches.

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 11:31)

Ja. Haben Sie. Behaupte ich. Neben den selbstverständlichen individuellen Erfahrungen und Empfindungen, die jeder Mensch hat.

Und das ist nur beim jüdischen Volk so oder gibt es das auch in anderen Völkern?

Die Frage dabei ist nicht "warum" man KI dahingehend trainieren sollte, sondern "ob" es überhaupt möglich wäre, KI -für Menschen nicht mehr unterscheidbar- zu einer Barbara Streisand oder einem Leonard Cohen hinzutrainieren?

In Hinsicht auf deren Musik? Ja, ich denke schon, dass das irgendwann möglich sein wird.

[Eulenwoelfchen]

(13 Sep 2020, 11:40)

Und das ist nur beim jüdischen Volk so oder gibt es das auch in anderen Völkern?

Betrachten Sie doch einfach mal die jahrtausende alte Verfolgungs- und Verfehmungsgeschichte des jüdischen Volkes,
die bis zum heutigen Tag ungebrochen andauert...Und versuchen Sie dann, ein Volk zu finden, dem Ähnliches widerfuhr oder weiterhin widerfährt.
Ich bin sicher, Sie werden dann zu einer Antwort - auch ohne meine Mithilfe - finden...

[midlifecrisis]

Neandertaler?

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 12:09)

Ich bin sicher, Sie werden dann zu einer Antwort - auch ohne meine Mithilfe - finden...

Habe ich schon gefunden: ich halte so eine Art Kollektivgedächtnis über tausende Jahre hinweg für Esoterik. Ich glaube nicht, dass die wenigen Juden, die noch in Afrika leben eine sehr ähnliche "Erfahrungs- und Empfindungswelt" haben wie Nachfahren von Juden, die schon im 19. Jahrhundet nach Nordamerika ausgewandert sind. Wir kommen aber weit vom eigentlichen Thema ab

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 11:39)

dass Algorithmen durchaus lernfähig sind:

Wie soll das funktionieren? Dann müsste sich der gecodete Algorithmus ja zur Laufzeit selber ändern können.

[Laertes]

(13 Sep 2020, 11:21)

Nein: "Ein Algorithmus ist eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen. Algorithmen bestehen aus endlich vielen, wohldefinierten Einzelschritten." Das trifft auf ein Neuronales Netz nicht zu, genauso wenig wie auf das menschliche Gehirn.

Wie kommst du darauf, dass das auf neuronale Netze nicht zutrifft? Hier ein weiter Link zu den Algorithmen, auf denen neuronale Netze beruhen.

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 12:22)

Wie kommst du darauf, dass das auf neuronale Netze nicht zutrifft?

Dann trifft das auch auf das Gehirn zu? Ein Neuron im künstlichen neuronales Netz ist ja angelehnt an die Neuronen im Gehirn, dass die Elemente des biologischen Neurons durch Funktionen resp. Algorithmen und dazugehörige Werte im künstlichen Neuron dargestellt werden, bedeutet mMn. nicht, dass das gesamte neuronale Netz ein Algorithmus ist.

[midlifecrisis]

@Tom Bombadil: Kein Problem (>von Neumann-Architektur)
@Tom Bombadil: Das Programm besteht aus endlich vielen Anweisungen, der damit codierte Algorithmus braucht nicht zu terminieren. (unendliche Laufzeit mögl.)

[Laertes]

(13 Sep 2020, 13:06)
Dann trifft das auch auf das Gehirn zu? Ein Neuron im künstlichen neuronales Netz ist ja angelehnt an die Neuronen im Gehirn (...)

Ich kenne die Beispiele, die künstliche neuronale Netzte aus der vermeintlichen Arbeitsweise des menschlichen Gehirn ableiten. In der Regel sind das aber Einführungstexte für Laien von eher pädagogisch als wissenschaftlich orientierten Autoren. Die Verbinding ist aber dünner, als die sprachliche Nähe Neuron - Neuronales Netzwerk Glauben macht.

Im Hauptartikel History of artificial neural networks findest du viermal das Wort 'algorithm' und keinmal das Wort 'brain'. Die Konzeption künstlicher neuronaler Netze geht zurück auf die 1940er Jahre - wenn es jemals eine Ableitung aus Arbeitsweisen des Gehirns war, dann auf dem damaligen Wissensstand. In der Folge hat sich das Thema aber von jeglicher biologischer Basis gelöst. Oder um aus einem fachlichen Standardwerk zum Thema zu zitieren:

Goodfellow et al., 2016, S13p:Some of the earliest learning algorithms we recognize today were intended to be computational models of biological learning, that is, models of how learning happens or could happen in the brain. As a result, one of the names that deeplearning has gone by is artificial neural networks(ANNs). The corresponding perspective on deep learning models is that they are engineered systems inspired by the biological brain (whether the human brain or the brain of another animal).While the kinds of neural networks used for machine learning have sometimes been used to understand brain function (Hinton and Shallice, 1991), they are generally not designed to be realistic models of biological function. The neural perspective on deep learning is motivated by two main ideas. One idea is that the brain provides a proof by example that intelligent behavior is possible, and a conceptually straightforward path to building intelligence is to reverse engineer the computational principles behind the brain and duplicate its functionality. Another perspective is that it would be deeply interesting to understand the brain and the principles that underlie human intelligence, so machine learning models that shed light on these basic scientific questions are useful apart from their ability to solve engineering applications.The modern term “deep learning” goes beyond the neuroscientific perspective on the current breed of machine learning models. It appeals to a more general principle of learning multiple levels of composition, which can be applied in machine learning frameworks that are not necessarily neurally inspired.

Der regelmäßige Verweis beim Thema auf 'unser Gehirn' ist m. E. ein journalistischer Trick, weil das attraktiver klingt als multivariate lineare Gleichungssysteme, stochastische Gradientenverfahren oder Matritzenrechnung.

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 15:12)

...Einführungstexte für Laien von eher pädagogisch als wissenschaftlich orientierten Autoren...

...journalistischer Trick...

Es mag ja sehr wohl sein, dass du in dem Fachgebiet deutlich bewanderter bist als ich, aber auf so einer Basis werde ich hier nicht diskutieren.

[Laertes]

(13 Sep 2020, 15:26)

Es mag ja sehr wohl sein, dass du in dem Fachgebiet deutlich bewanderter bist als ich, aber auf so einer Basis werde ich hier nicht diskutieren.

Es ging ja nur darum, dass man nicht von Eigenschaften des Gehirns auf Eigenschaften künstlicher neuronaler Netze schließen kann, oder umgekehrt. Das eine ist Biologie, die wir noch gar nicht vollständig verstanden haben. Das andere ist angewandte Mathematik, die auf Computern ausgeführt wird, und damit zwangsläufig als Algorithmus von Maschinencode.

[Papaloooo]

(13 Sep 2020, 12:21)

Wie soll das funktionieren? Dann müsste sich der gecodete Algorithmus ja zur Laufzeit selber ändern können.

Letztlich wurde bei Algorithmen vor allem bei Dingen wie Bilderkennung das Gehirn des Menschen imitiert.
Beim Menschen ist es die Synapsenbildung zwischen den Neuronen, die erinnerungen ausmachen oder auch Dinge in Kategorien einzuordnen.
Die künstliche Intelligenz nützt ebenfalls die Verstärkung und abschwächungen verschiedene Reize, um Dinge kategorisieren zu können.
Ist das z.b. er Katze oder eher Hund?
aber ja, ich gebe dir dahingehend Recht, dass Algorithmus nicht umgeschrieben wird, dass er entsprechend fein ausgearbeitet werden muss.
Und dass er eben in der Lage sein muss, Dinge zu erlernen. Der Algorithmus bildet also irgendwann eine Struktur die sich immer weiter verfeinert.
Flexibel ist also nicht der Algorithmus selbst sondern diese Struktur die er bildet.
Dahingehend korrigiere ich mich.

[naddy]

(13 Sep 2020, 15:39)

Letztlich wurde bei Algorithmen vor allem bei Dingen wie Bilderkennung das Gehirn des Menschen imitiert.
Beim Menschen ist es die Synapsenbildung zwischen den Neuronen, die erinnerungen ausmachen oder auch Dinge in Kategorien einzuordnen.
Die künstliche Intelligenz nützt ebenfalls die Verstärkung und abschwächungen verschiedene Reize, um Dinge kategorisieren zu können.

Zum Thema "Gehirn und Computer" etwas ziemlich Altes von einem ganz Alten, der leider am 2. Oktober 2002 verstarb:

Korrekt. Allerdings betrieben nicht allein und ausschließlich die frühen Kybernetiker diese Parallelisierung von Mensch und Maschine oder von Gehirn und Computer; auch die Journalisten haben an der Verbreitung dieser Analogien ihren ganz gewaltigen Anteil. Es klang einfach aufregend, wenn man schreiben konnte: Das Gehirn funktioniert wie eine Maschine, ja, schlimmer noch, es ist nichts anderes als eine Maschine. Und dann die etwas unheimliche Umkehrung dieser Analogie: Diese Maschine arbeitet wie das menschliche Gehirn. Natürlich ist es durchaus verständlich, daß man die Fähigkeiten des eigenen Körpers auf etwas Anderes projiziert, das kommt häufig vor. In diesem Sinne spricht man von Beinen und Gelenken bei Möbeln und Maschinen. Und so wollten in den vierziger Jahren einige Autoren die schnellen Rechner durch eine sprachliche Verkleidung und bestimmte Metaphern verständlich machen. Sie schrieben über das "elektronische Gehirn" und das "Gedächtnis der Maschinen". Obwohl niemand wußte und weiß, wie das Gehirn oder das Gedächtnis funktionieren, erschien es irgendwie witzig und unterhaltend, eine Undurchsichtigkeit durch eine andere zu erklären.

Das ganze Interview mit dem Vater der "Kybernetik zweiter Ordnung" ist äußerst lesenswert.

[Laertes]

(13 Sep 2020, 15:39)
Flexibel ist also nicht der Algorithmus selbst sondern diese Struktur die er bildet.

Algorithmen, zumindest i. S. d. Informatik, sind nicht flexibel sondern statisch. Allerdings gibt es Algorithmen, die Varianten von anderen Algorithmen produzieren. D. h. es gibt eine fixe Rechenvorschrift, wie ich schrittweise Algorithmen zur Lösung des eigentlichen Problems erzeugen kann. Außerdem gibt es Programmcode, der sich auf Grund von Eingangsinformationen selber zur Laufzeit modifizieren kann. Aber auch der Algorithmus nach dem diese Modifikation erfolgt, ist selber statisch.

[Laertes]

(13 Sep 2020, 15:54) ganze Interview mit dem Vater der "Kybernetik zweiter Ordnung" ist äußerst lesenswert.

Zumindest fühle ich mich in meiner Aussage weiter oben bestärkt, dass die Analogie zum Gehirn häufig eher der Unterhaltung als der technischen Erklärung dient:

auch die Journalisten haben an der Verbreitung dieser Analogien ihren ganz gewaltigen Anteil. Es klang einfach aufregend, wenn man schreiben konnte: Das Gehirn funktioniert wie eine Maschine, ja, schlimmer noch, es ist nichts anderes als eine Maschine. Und dann die etwas unheimliche Umkehrung dieser Analogie: Diese Maschine arbeitet wie das menschliche Gehirn. Natürlich ist es durchaus verständlich, daß man die Fähigkeiten des eigenen Körpers auf etwas Anderes projiziert, das kommt häufig vor. In diesem Sinne spricht man von Beinen und Gelenken bei Möbeln und Maschinen. Und so wollten in den vierziger Jahren einige Autoren die schnellen Rechner durch eine sprachliche Verkleidung und bestimmte Metaphern verständlich machen. Sie schrieben über das "elektronische Gehirn" und das "Gedächtnis der Maschinen". Obwohl niemand wußte und weiß, wie das Gehirn oder das Gedächtnis funktionieren, erschien es irgendwie witzig und unterhaltend, eine Undurchsichtigkeit durch eine andere zu erklären.

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 15:38)

Es ging ja nur darum, dass man nicht von Eigenschaften des Gehirns auf Eigenschaften künstlicher neuronaler Netze schließen kann, oder umgekehrt.

Mir war nicht bewußt, dass ich das getan hätte. Es ist im Endeffekt aber auch egal, es ist auch egal, ob man es Algortihmus nennen will oder nicht, die KI steckt immer noch in den Kunderschuhen, wir werden da noch sehr viele - teils auch unschöne - Überraschungen erleben, wozu KI in der Lage sein wird. Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass eine KI irgendwann "schlauer" oder kreativer als der Mensch sein wird, aber die Grenzen werden unschärfer, besonders wenn dann in den nächsten 10 Jahren noch die Quantencomputer ins Spiel kommen.

[Tom Bombadil]

(13 Sep 2020, 16:00)

Zumindest fühle ich mich in meiner Aussage weiter oben bestärkt, dass die Analogie zum Gehirn häufig eher der Unterhaltung als der technischen Erklärung dient:

Sind die künstlichen Neuronen eines KNN denn nicht nach dem Vorbild der biologischen Neuronen im Gehirn modelliert?

[Laertes]

(13 Sep 2020, 16:15)
(...) die KI steckt immer noch in den Kunderschuhen, wir werden da noch sehr viele - teils auch unschöne - Überraschungen erleben, wozu KI in der Lage sein wird. Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass eine KI irgendwann "schlauer" oder kreativer als der Mensch sein wird (...)

Das denke ich auch. Allerdings weniger weil KIs uns bis dahin in Sachen Kreativität oder allgemeiner Problemlösungskompetenz überflügeln werden, sondern weil hochoptimierte, wenn auch ziemlich beschränkte KIs, das Potenzial haben Millionen von Arbeitsplätzen zu ersetzen, die intelligente, aber wenig kreative Arbeit zu Inhalt haben. Das reicht von Lageristen, die nicht mehr gebraucht werden, um Versandpakete oder Lieferwagen 'optimal' zu packen bis hin zu heute vergleichsweise hoch qualifizierten Sachbearbeitern bei Finanzämtern, Krankenkassen usw. Selbst Routineaufgaben in Bereichen wie technisches Zeichnen, Konstruktion, Architektur oder Programmierung könnten in absehbarer Zeit großflächig von KIs übernommen werden.

[Laertes]

(13 Sep 2020, 16:18)

Sind die künstlichen Neuronen eines KNN denn nicht nach dem Vorbild der biologischen Neuronen im Gehirn modelliert?

Das war 1943 tatsächlich die Inspiration. Aus heutiger Sicht ist das wie bei dem fallenden Apfel, der angeblich Newton zur Entwicklung des allgemeinen Gravitationsgesetzes inspiriert hat. Bei der Konstruktion heute erfolgreicher KNNs orientiert sich m. W. niemand mehr am aktuellen Wissenstand des Aufbaus biologischer Neuronen im Speziellen oder der Arbeitsweise des Gehirns im Allgemeinen. Für den Erfolg der KNN ist das schlicht unerheblich.

Um ein weiteres Standardwerk zum Thema anzuführen (Hervorhebung von mir):

Bishop, 2006, p226The term ‘neural network’ has its origins in attempts to find mathematical representations of information processing in biological systems (McCulloch and Pitts, 1943; Widrow and Hoff, 1960; Rosenblatt, 1962; Rumelhart et al., 1986). Indeed, it has been used very broadly to cover a wide range of different models, many of which have been the subject of exaggerated claims regarding their biological plausibility. From the perspective of practical applications of pattern recognition, however, biological realism would impose entirely unnecessary constraints. Our focus in this chapter is therefore on neural networks as efficient models for statistical pattern recognition.

Als kleines Gimmick hier die Übersetzung obiger Passage von DeepL aus Köln, d. h. ebenfalls mittels KNN:

Der Begriff "neuronales Netz" hat seinen Ursprung in Versuchen, mathematische Darstellungen der Informationsverarbeitung in biologischen Systemen zu finden (McCulloch und Pitts, 1943; Widrow und Hoff, 1960; Rosenblatt, 1962; Rumelhart et al., 1986). Sie wurde in der Tat sehr breit verwendet, um ein breites Spektrum verschiedener Modelle abzudecken, von denen viele Gegenstand übertriebener Behauptungen bezüglich ihrer biologischen Plausibilität waren. Aus der Perspektive praktischer Anwendungen der Mustererkennung würde der biologische Realismus jedoch völlig unnötige Zwänge auferlegen. Unser Schwerpunkt in diesem Kapitel liegt daher auf neuronalen Netzen als effiziente Modelle für die statistische Mustererkennung.

Übersetzt mit http://www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)

[Papaloooo]

(13 Sep 2020, 16:15)

... die KI steckt immer noch in den Kunderschuhen, wir werden da noch sehr viele - teils auch unschöne - Überraschungen erleben, wozu KI in der Lage sein wird. Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass eine KI irgendwann "schlauer" oder kreativer als der Mensch sein wird, aber die Grenzen werden unschärfer, besonders wenn dann in den nächsten 10 Jahren noch die Quantencomputer ins Spiel kommen.

Kann ja auch nicht anders sein.
Selbst ein moderner Chip wird ja an der Anzahl der Schalteinheiten von dem Hirn einer Spitzmaus noch übertroffen.
Zudem wäre es vermutlich dessen Entwicklung von der doch auch noch recht begrenzten Kreativität der menschlichen Chip-Designern abzukoppeln und sie eher einer Art "technologischer Evolution" anzugedeihen.

Evolutive Prozesse sind, an der Natur unschwer zu erkennen, der menschlichen Kreativität überlegen.
Evolutive Prozesse beginnen sehr profund, steigern sich aber kontinuierlich, ja oftmals expotential.
Wie genau ein evolutiver (also aus sich selbst heraus wachsender) technischer Prozess aussehen kann,
weiß ich auch nicht genau.
Aber so z.B. dass Computeralgorithmen die leistungsfähigere Computerchips entwerfen,
und auf denen dann wieder verbessert leistungsfähiere Simulationsprogramme laufen,
welche die nächste Chipgeneration noch leistungsfähiger machen.
u.s.w.
In diesem Falle assistiert der Mensch dann nur noch.

[Teeernte]

(13 Sep 2020, 17:22)

Kann ja auch nicht anders sein.
Selbst ein moderner Chip wird ja an der Anzahl der Schalteinheiten von dem Hirn einer Spitzmaus noch übertroffen.
Zudem wäre es vermutlich dessen Entwicklung von der doch auch noch recht begrenzten Kreativität der menschlichen Chip-Designern abzukoppeln und sie eher einer Art "technologischer Evolution" anzugedeihen.

Evolutive Prozesse sind, an der Natur unschwer zu erkennen, der menschlichen Kreativität überlegen.
Evolutive Prozesse beginnen sehr profund, steigern sich aber kontinuierlich, ja oftmals expotential.
Wie genau ein evolutiver (also aus sich selbst heraus wachsender) technischer Prozess aussehen kann,
weiß ich auch nicht genau.
Aber so z.B. dass Computeralgorithmen die leistungsfähigere Computerchips entwerfen,
und auf denen dann wieder verbessert leistungsfähiere Simulationsprogramme laufen,
welche die nächste Chipgeneration noch leistungsfähiger machen.
u.s.w.
In diesem Falle assistiert der Mensch dann nur noch.

Die "KI" von Xerox is ja immer noch "unübertroffen".

https://www.heise.de/tp/features/Xerox- ... 61586.html

Kommt gleich nach X für ein U vormachen.