Was würde Charles Darwin von der Singularity halten?

Wie spielen das menschliche Gehirn und Künstliche Intelligenz zusammen? Und was würde Charles Darwin dazu sagen, dass wir Maschinen erschaffen, die intelligenter sind als wir selbst? Ein Rück- und Ausblick.
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  • Wie wir von der Biologie und den Neurowissenschaften lernten, auch ein künstliches, neuronales Netz lernt bei komplexen Aufgaben von menschlichen Entscheidungen.
  • Die Muster, die menschlichen Entscheidungen, eingepflegt als Daten, sie bilden also die Basis für die Künstliche Intelligenz.
  • Ihre Entscheidungen werden richtiger, wenn die menschlichen Entscheidungen davor korrekt waren.
  • Erfolgreiche Entscheidungen sind determiniert, egal ob sie tierisch, human oder künstlich sind und dasselbe gilt für falsche und schlechte Entscheidungen.
  • Vielleicht würde Charles Darwin als Forscher der „Singularity“ gelassen gegenüberstehen, es als natürlichen Verlauf der Evolution betrachten; als einen Prozess der Auslese, dem Siegen schneller und richtiger Entscheidungen über langsame und falsche.

Der Leitsatz „Survival of the fittest“ von Charles Darwin ist allgegenwärtig. Er prägte nicht bloß unsere Sicht auf die Biologie, auch ökonomisch und gesellschaftlich interpretieren wir ihn ständig neu, passen ihn dem Zeitgeist an. Derweil hat ihn der Begründer der Evolutionstheorie auch selbst unterschiedlich interpretiert. Meinte er in der ersten Phase seiner Forschung damit noch das „erfolgreiche Fortpflanzen“ innerhalb einer Spezies, so deutete er ihn später auch als die „erfolgreichere Anpassung an eine sich verändernde Umwelt“. Vom Konzept der „natürlichen Auslese“ nahm Darwin über die Jahre Abstand, es wurde zu oft falsch interpretiert.

+++Philipp Maderthaner: „Ein Entschlossener ist immer die Mehrheit“+++

Darwin schuf essentielle, naturwissenschaftliche Grundlagen. Seine Theorien wurden aber auch ideologisch vereinnahmt und missbraucht. Denken wir an den Sozialdarwinismus. Der Versuch, den Darwinismus auf unsere Gesellschaften umzulegen, zählt nicht zu den Stilblüten unserer Geschichte. Sie mahnen uns, sorgfältig mit der Interpretation solcher Grundlagen umzugehen. Verzichten können wir allerdings nicht darauf, beschreiben sie doch für uns gültige Gesetzmäßigkeiten, auf die man neue Thesen stützt.

Über den freien Willen und richtige Entscheidungen

Betrachten wir zunächst „die Entscheidung“, als wichtigstes Element der Überlebensstrategie eines jeden Individuums. Die Art, wie täglich tausendfach entschieden wird, sowie die Konsequenzen daraus. Sie gestalten unser Leben und unsere Arbeit. Sie bestimmen über Erfolg- und Misserfolg. Bei Tieren gehen Forscher mehr oder weniger davon aus, dass Entscheidungen über Verhaltensmuster vererbt, bzw. durch Nachahmung erlernt und bestätigt werden.

Sie sprechen vom Entscheidungs-Determinismus. Das bedeutet, dass Entscheidungen im Prinzip vorherbestimmt sind. Lebewesen würde diese nur mehr abrufen, situationsbezogen und kombinatorisch. Spannend wird es, wenn wir uns Entscheidungsprozesse beim modernen Menschen ansehen. Die Sicht auf unsere Ratio und den aufgeklärten Homo Sapiens Sapiens ist stark geprägt vom sogenannten „freien Willen“. Dieser baue auf eigenen, unabhängigen Analysen sowie eigenen Entscheidungen auf, die der selbstbestimmte Mensch treffe.

Vom unfreien freien Willen

Wie vom Blitz getroffen mussten deshalb Humanisten und Ethiker reagieren, als wir von führenden Neurobiologen lernten, dass es mit dem freien Willen nicht so weit her sei wie gedacht. Bei einfachen Organismen sind Wille und Entscheidungsmuster so simpel, dass wir sie vorhersagen können, wenn wir uns alleine ihr Nervensystem ansehen. Von ihnen bis hin zu komplexeren Lebewesen und dem Menschen finden sich immer dieselben Nervenzellen und Gesetzmäßigkeiten, auf deren Basis sie funktionieren.  Nur Komplexität und Quantität der Nervenzellen unterscheiden sich.

Das ist eine entscheidende Erkenntnis. Selbst komplexeste Verhaltensweisen im Menschen beruhen also auf dieser Wirkweise. Für die Neurowissenschaften bedeutet dies, und die Erkenntnis gilt bei der Mehrheit der Wissenschaftler global als gesichert, dass auch beim Menschen der Wille, die Entscheidungen sowie alle kognitiven Prozesse vorherbestimmt sind. Sie sind vor allem abhängig vom Zustand des jeweiligen Nervensystems. Diese festgelegte Vorgehensweise des Gehirns und seiner Nervenzellen waren biologisch betrachtet essentiell für die erfolgreiche Entwicklung des Menschen.

Doch wenn alle Entscheidungen vorherbestimmt sind, weshalb kann man diese nicht richtig vorhersagen? Weil Determinismus nicht bedeutet, dass die Signale in den Neuronen immer gleich linear auf Reize reagieren. Geringste Unterschiede in der Ausgangsbasis gestalten den ultra-komplexen Verlauf schon anders. Dafür reicht etwa eine winzige Abweichung in den Signalen der Neuronen. Diese kann zu etwas Neuem führen, etwas das nicht vorhersehbar ist. Wir nennen diese Abweichung – Kreativität.

Menschliche und künstliche Entscheidungen

Der Mensch versucht seit jeher, seine Erfindungen zu verbessern und er tut dies nicht selten, indem er Anleihen aus der Natur nimmt, die geradezu ideal designt scheint. So sind Entwickler Künstlicher Intelligenz (KI) dazu übergegangen, das menschliche Gehirn nachzubauen. Beim Aufbau sogenannter neuronaler Netze platzieren sie, ähnlich wie beim menschlichen Gehirn, viele Neuronen und verbinden diese miteinander.

Ein neuronales Netz sieht dabei weniger chaotisch wie ein menschliches Gehirn aus, sondern es besteht aus über einander liegenden Schichten (Layers), auf denen die Neuronen fein säuberlich an einander gereiht werden. Ein Neuron ist dabei ein Informationszustand, es reagiert auf einen Reiz von außen. Sehr ähnlich wie in der Natur, kann man bei sehr einfachen neuronalen Netzen möglicherweise vorhersehen, zu welchem Ergebnis die Künstliche Intelligenz kommen werde. Bei komplexeren Systemen, zum Beispiel solchen mit Millionen von Neuronen, wird es unmöglich, transparent zu machen, weshalb nun ein bestimmtes Ergebnis heraus kam. Manche bezeichnen sie deshalb als „blackbox“. Kritiker wie Regulatoren fordern daher eine „explainable ai“ („eine erklärbare KI“, Anm.), was Wissenschaftler vor schwierige Probleme stellt. Denn wie erfasst man Millionen verschiedener Zustände von Neuronen und deren Wirkungsweisen transparent und für Menschen erklärbar?

+++Rassismus in den USA und die etablierte Kapitalismus-Kritik: Kill the system?+++

Das Ergebnis einer Berechnung in einem neuronalen Netz ist übrigens eine Entscheidung. Genauer gesagt, es ist eine Entscheidung mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit versehen, wie richtig diese sei. Und wie wir von der Biologie und den Neurowissenschaften lernten, auch ein künstliches, neuronales Netz lernt (autonom) bei komplexen Aufgaben von menschlichen Entscheidungen.

Nehmen wir zum Beispiel eine KI, die lernt, Katzen von Hunden zu unterscheiden. Es reicht nicht, der KI einfach tausende Bilder der Tiere zu „füttern“. Vielmehr muss vorab ein Mensch bei jedem Bild entscheiden, was er sieht: Ist es ein Hund oder eine Katze? Man nennt diesen Vorgang „labeling“. Und weil das bei großen Datensätzen mitunter eine recht aufwendige Sache ist, lagern sie viele Firmen nach Indien aus, wo mittlerweile hunderttausende Menschen damit beschäftigt sind, für KI-Systeme zu „labeln“ oder zu „annotieren“, wie man den Vorgang bei sprachlichen Korpora nennt. Die Muster, die menschlichen Entscheidungen, eingepflegt als Daten, sie bilden also die Basis für die Künstliche Intelligenz.

Die Stärke der schwachen Künstlichen Intelligenz

Anders als beim Menschen, fokussiert diese zunächst auf Nischen oder begrenzte Aufgaben, wir nennen sie „schwache KI“. Dort aber wird die KI oft deutlich „intelligenter“ als der Mensch, weil sie in klar abgegrenzten Domänen einfach viel mehr Daten simultan trainieren kann. Eine selbstfahrende KI in Autos beispielsweise profitiert von Millionen gefahrener menschlicher Test-Kilometer. Eine Diagnose-KI von Krebszellen hat Millionen richtig diagnostizierter MRTs gesehen und entscheidet darauf basierend. Und eine KI-Gesichtserkennung erkennt nicht Hunderte oder Tausende Menschen wieder, sondern Milliarden, wenn sie nur genügend Daten zum Trainieren hatte.

Qualität und Quantität helfen

Wenn ich Ihre Aufmerksamkeit jetzt noch genieße, dann haben Sie vielleicht schon an zwei Schlussfolgerungen meiner Erzählung gedacht. Qualität und Quantität der Daten sind entscheidend. Hat ein Tier-Rassist in unserem erfundenen Beispiel alle Chiwawas aus Bosheit als „Katzen“ gelabelt, dann erkennt die KI womöglich den Großteil aller Hunde und Katzen korrekt, aber Chiwawas und ähnlich aussehende Hunde sind und bleiben für sie Katzen. Wir sprechen von „Bias-KI“. Das ist Künstliche Intelligenz mit „Vorurteilen“.

+++Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden+++

Wenngleich das verwirrt, denn die KI ist an sich nicht vorurteilsanfällig. Aber hat man sie mit menschlichen „Vorurteils-Daten“ trainiert, was soll sonst dabei herauskommen als „simulierte Vorurteile“? Und wollen wir, dass unsere KI nicht bloß Hunde und Katzen sondern auch Perser-Katzen, Doggen und Dackel richtig erkennt, dann braucht sie umso mehr, richtig „gelabelte“ Daten. Ihre Entscheidungen werden richtiger, wenn die menschlichen Entscheidungen davor korrekt waren. Erfolgreiche Entscheidungen sind determiniert, egal ob sie tierisch, human oder künstlich sind und dasselbe gilt für falsche und schlechte Entscheidungen.

Was würde Charles Darwin zu Künstlicher Intelligenz sagen?

Inzwischen machen wir große Fortschritte in KIs in klar abgegrenzten Domänen, lernen dort besser, auch im Sinne des Menschen, zu entscheiden: Beim Autofahren, Krebs diagnostizieren, Fonds-Management und Fehlerfinden in Fertigungsprozessen. Parallel beginnen wir, diese KIs zu kombinieren und schaffen entscheidungsfähigere Software, die parallel in verschiedenen Bereichen bessere Leistungen erbringt als wir Menschen selbst. Und wenn diese gesteigerte Intelligenz uns gesünder, sicherer und glücklicher macht, dann soll es so sein. Einige besonders gut dotierte Institute streben aber besonders hoch hinaus. Sie versuchen die „general ai“ zu erschaffen, um irgendwann in der „Singularity“ zu münden. Das ist jener „Urknall“, in dem die künstliche die menschliche Intelligenz millionenfach übersteigen wird und der nur mehr wenige Jahrzehnte von uns weg sein könnte.

Vielleicht würde Charles Darwin als Forscher der „Singularity“ gelassen gegenüberstehen, es als natürlichen Verlauf der Evolution betrachten; als einen Prozess der Auslese, dem Siegen schneller und richtiger Entscheidungen über langsame und falsche. Vielleicht würde Darwin uns Menschen bedauern, weil wir als ehemalige „Krönung der Schöpfung“ (Darwin war ursprünglich Theologe., Anm.) etwas erschaffen haben, das uns derart überlegen ist und droht, uns evolutionär zu ersetzen. Aber vielleicht würde Darwin uns auch beglückwünschen. Weil wir Menschen eine höhere Intelligenz entwickeln konnten als die eigene, um all unsere großen Probleme zu lösen. Hoffen wir abschließend, er würde uns beglückwünschen und wünschen wir uns noch viel Kreativität.


Über den Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

Redaktionstipps

die Redaktion

TECC 2020: Diese 3 Ideen entstanden aus dem Entrepreneurship-Programm

Beim Training On Entrepreneurship & Company Creation (TECC), entstanden drei neue Geschäftisdeen, die nun bei einem finalen Pitch-Event präsentiert wurden.
/tecc-2020-diese-3-ideen-entstanden-aus-dem-entrepreneurship-programm/
(c) TECC/AVL/Katrin Wrulich

Die Corona-Krise hat uns gelehrt, dass sich die Umwelt um uns herum sehr schnell verändern kann. Wir müssen also flexibler sein, unsere Denkweise ständig an verschiedene Situationen anpassen und versuchen, neue Chancen zu ergreifen.

Eine wichtige Rolle spielen dabei Bildungseinrichtungen und ihre Partnerorganisationen. Sie arbeiten zusammen, um Studierende auszubilden und ihnen die Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, die sie brauchen, um die Herausforderungen der Zukunft zu meistern. TECC – das steht für: „Training On Entrepreneurship & Company Creation“ – ist ein Beispiel dafür, wie Universitäten und Organisationen mit neuen Ausbildungsformaten zusammenarbeiten können, die den Wissenstransfer und die Entwicklung von Hard- und Soft Skills fördern.

Studierende arbeiten bei TECC an eigenen Startup-Ideen

Anfang März 2020 startete das Institut für Internationales Management der FH JOANNEUM gemeinsam mit seinen Partnern AVL List, Raiffeisenlandesbank Steiermark und 360Lab das neue Ausbildungsprogramm TECC (Training On Entrepreneurship & Company Creation), das auf die Entwicklung von unternehmerischen Fähigkeiten und praktischem Wissen innerhalb der Hochschule ausgerichtet ist. 

„Mit dem Trainingsprogramm TECC möchten wir Studierenden gemeinsam mit unseren Partnern sowohl theoretische Grundlagen als auch das Mindset und unseren Unternehmerspirit mitgeben, damit sie das Rüstzeug entwickeln, um als Gründer oder als Entrepreneure im Unternehmen, flexibel auf zukünftige Herausforderungen zu reagieren und innovative Lösungen zu finden“, heißt es dazu unter seitens AVL. Seitens der Raiffeisen Landesbank Steiermark betont man wiederum das Anliegen, Kreativität und Innovation in der steirischen Wirtschaft zu fördern: „Eigenschaften, die sehr gefragt sind – in Krisenzeiten umso mehr. Junge Menschen, die ihre Energie ins Innovieren investieren, gestalten die Welt von morgen und tragen mit ihren Ideen und Umsetzungen zur Zukunft des Wirtschaftsstandorts Steiermark bei.“

Während dieser Monate arbeiteten die Teams hart an der Entwicklung ihrer Projekte und sahen sich dabei immer neuen Herausforderungen und Fragen im Zusammenhang mit ihren potenziellen Märkten gegenüber. Die Partner haben jedes Team durch Coaching- und Mentoring-Sitzungen unterstützt, in denen die Studierenden die Möglichkeit hatten, einige praktische Einblicke in die Welt der Startups und Unternehmen zu erhalten.

„Wir sind sehr stolz darauf, dass wir mit den Firmenpartnern dieses Entrepreneurship-Training an der FH JOANNEUM umsetzen können“, sagt Doris Kiendl, FH JOANNEUM, über das Programm:  „Die Rahmenbedingungen sind natürlich derzeit schwierig, doch es hat sich gezeigt, dass auch im virtuellen Raum Gedanken sprühen und mit Spaß und Energie an den unternehmerischen Ideen gearbeitet werden kann. Dadurch erwerben unsere Studierenden sehr wichtige zusätzliche Fähigkeiten.“

„Gerade in herausfordernden Zeiten, braucht es innovative Ideen und passionierte Menschen um sie Realität werden zu lassen. Wir freuen uns sehr, die Studierenden im Rahmen von TECC, gemeinsam mit unseren Partnern zu unterstützen. Mit bewährten Tools, unserer Erfahrung und Expertise wollen wir die nächste Generation der Entrepreneure auf diese Reise vorbereiten.“ – so auch das Team des 360 Innovation Lab

Drei Geschäftsideen als Ergebnis von TECC

An dem Projekt sind Studierende aus verschiedenen Studiengängen beteiligt, die hier eigene Geschäftsideen entwickeln und die dafür notwendigen Fähigkeiten erwerben. Während des Programms haben die Studierenden an Online-Vorlesungen und Treffen mit Professoren und Experten in den Bereichen Geschäftsentwicklung, Geschäftsmodellierung und Geschäftsplanung teilgenommen. Das Ergebnis: Drei Geschäftsideen in verschiedenen Sektoren mit multidisziplinären Teams.

Die Teams stellen ihre Startup Ideen dabei selbst im Pitch folgendermaßen vor:

  • Manuel Karner, Fabienne Burger, Sara Maria Oberleitner, Andreas Kollmann:

„Wir sind DigiBills, ein Startup, das darauf abzielt, Quittungen zu revolutionieren und zu digitalisieren. Wir wollen einen nachhaltigeren Alltag schaffen und die Verfügbarkeit und Kategorisierung von Quittungen verbessern. Unsere App wird eine durchgängige Lösung für Kunden und Unternehmen gleichermaßen bieten. Unser Team schätzt besonders die Möglichkeit und Beratung während der Testphase und der Auswahl möglicher MVPs“.

  • Sandra Fröhwein, Anton Heidinger, Carolin Kobierski, Stefanie Lukas, Christina Niederl:

„Wir sind BAUERPUMPkin und unsere Mission ist es, gesundheitsbewussten Menschen lokal produzierte Proteinriegel anzubieten. Wir wollen einen Fitness-Snack schaffen, der nicht nur die lokalen Bauern unterstützt, sondern auch eine schmackhafte Alternative zu künstlichen Shakes bietet. Das TECC half uns zu erkennen, dass jede Idee zu großem Erfolg führen kann. Man muss nur an seine Träume glauben und flexibel sein – denn die erste Idee muss nicht die letzte sein! Ständiges Verändern und Anpassen ist der Schlüssel. Und was wir auch gelernt haben: es ist in Ordnung, zu scheitern – denn du wirst stärker zurückkommen 💪“.

  • Ivana Civsa, Collasius Yannick, Rothschädl Markus, Schadinger Julia, Waltenstorfer Tobias:

„Unser Projekt heißt afloAT und ist eine Plattform, die Unternehmen mit hoch qualifizierten Personen verbindet, die die Landessprache nicht sprechen. Was ist für sie dabei drin? Für die Unternehmen filtern wir die besten Kandidaten für die ausgeschriebene Stelle heraus, und für die Kandidaten bieten wir Beratungsdienste im Hinblick auf die Durchsicht der Bewerbungsunterlagen, Lebensläufe usw. an. Was TECC uns (neben so vielen anderen Dingen!) beigebracht hat, ist, dass selbst wenn am Anfang niemand an Ihre Idee glaubt, Sie daran arbeiten und allen beweisen können, dass sie sich irren, weil Sie sie den Bedürfnissen Ihrer potenziellen Kunden anpassen und zeigen, dass jede Idee realisierbar ist.“

Präsentation der Startup-Ideen bei einem Pitch-Event

Das erste Semester wurde mit dem Final Pitch Event abgeschlossen, das am 23. Juni 2020 an der FH JOANNEUM stattfand. Während der Abschlussveranstaltung hatte jedes Team etwa 5 Minuten Zeit, um seine Geschäftsidee vorzustellen und die Gäste davon zu überzeugen, dass daraus eine Geschäftsmöglichkeit werden könnte.

Die Studenten zeigten dem Publikum, wie sie ihre Geschäftsmodelle strukturiert haben und wie sie ihr erstes MVP (Minimum Viable Product) aufgebaut und validiert haben. Die Pitches wurden von einer Jury aus vier Experten bewertet. Am Ende erhielten die Studenten ein Feedback auf der Grundlage der Kriterien Nutzenversprechen, Marktpotenzial, Innovation, Geschäftsmodell, Gestaltung der Präsentation und Pitch.

Die Veranstaltung bot zudem Gelegenheit zum Austausch wertvoller Erfahrungen in Bezug auf die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Institutionen, um die Innovation zu fördern und die Unternehmenskultur zu verbreiten.

Slideshow: Die Highlights des TECC-Abschlussevents

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