Mensch und KI-Maschine: Co-evolutionäre Hybrid-Intelligenz?

Sie wissen, dass Sie eine Freude haben, wenn eine vorgedruckte KI-Forschungsarbeit mit der Erklärung beginnt, dass niemand wirklich weiß was KI ist und endet mit Lösung von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI).

Die Zeitung heißt „Co-evolutionäre hybride Intelligenz“ und es ist ein Kunstwerk, das in ein Museum gehört. Da es sich jedoch um staatlich geförderte Forschungen aus Russland handelt, die auf einen Pre-Print-Server hochgeladen wurden, werden wir hier nur darüber sprechen.

Die Recherche ist nur vier Seiten lang, aber das Team schafft es, viel in diesen Raum zu packen. Sie reden nicht um den heißen Brei herum. Sie möchten wissen, wie Sie AGI lösen können? Boom! Seite eins:

Der Zweck dieses Artikels besteht darin, einen möglichen Weg aufzuzeigen, um starke intelligente Systeme zu schaffen, die auf der Hybridisierung von künstlichen und menschlichen Fähigkeiten und ihrer gleichgerichteten Evolution basieren.

Die „Hybridisierung von künstlichen und menschlichen Fähigkeiten und ihre kodirektionale Evolution“ klingt sehr danach, als ob Menschen und Computer den Drang verspürten, sich zu verschmelzen und Dinge gemeinsam zu machen. Das ist irgendwie romantisch.

Aber was bedeutet es wirklich? Wenn KI-Forscher von „starker“ KI sprechen, meinen sie nicht einen Roboter, der schwere Gegenstände tragen kann. Sie sprechen vom Gegenteil einer „schmalen KI“.

Alle moderne KI ist schmal. Wir trainieren KI, um eine bestimmte (daher enge) Funktion auszuführen und finden dann Wege, sie auf eine Aufgabe anzuwenden.

Eine „starke“ KI wäre in der Lage, alles zu tun, was ein Mensch tun kann. Wenn eine solche KI auf eine Aufgabe stößt, für die sie nicht trainiert wurde, könnte sie neue Algorithmen schreiben oder Wissen aus einer ähnlichen, aber nicht verwandten Aufgabe anwenden, um das vorliegende Problem zu lösen.

Was die Forscher vorschlagen, ist eine Methode, mit der wir aufhören würden, uns auf riesige Datenmengen zu verlassen, um brachiale Fortschritte in der KI zu erzielen. Sie sagen, wir sollten unsere natürliche Intelligenz mit der künstlichen Intelligenz der Maschinen kombinieren und uns dauerhaft in einem koevolutionär Paradigma.

Auf dem Papier:

Die Entwicklung datenzentrierter Intelligenz stößt an ihre Grenzen. Anstelle eines datenzentrierten Ansatzes ist ein intelligenzzentrierter Ansatz erforderlich. Die Hybridisierung der intellektuellen Fähigkeiten von Mensch und Maschine auf der Grundlage kognitiver Interoperabilität und Koevolution ist eine neue Grenze.

Warum diese „neue Grenze“ der einzige Weg nach vorne ist, erklären die Forscher wie folgt:

Der Mensch kann nichts erschaffen, was seine kognitiven Fähigkeiten übersteigt. Damit lässt sich das Analogon des Turing-Tests für die starke Intelligenz herstellen. Folglich kann die Lösung eines Problems, das die menschliche Intelligenz nicht lösen kann, ein guter Maßstab sein. Um zu akzeptieren, dass das Problem gelöst ist, muss sich die menschliche Intelligenz synchron mit der künstlichen entwickeln.

Mit anderen Worten, ein hypothetisches Modell der starken künstlichen Intelligenz kann nur hybrid sein.

Das Team sagt uns, dass Menschen keine KI bauen können, die schlauer ist als ein Mensch, weil wir nur Menschen sind. Und selbst wenn wir es täten, wären wir nicht schlau genug, um es zu verstehen.

Das klingt ziemlich tiefgründig, wenn wir philosophisch sprechen, aber wir verwenden Mathematik, um das Unbekannte in der Physik ständig zu beschreiben. Es ist schwierig, der Behauptung, wir könnten eine superintelligente KI nicht definieren, wenn wir eine bauen würden, einen wissenschaftlichen Wert beizumessen.

Lass uns aber einfach damit rollen. Laut den Forschern ist der Weg in Richtung Hybrid starke Intelligenz beinhaltet die Erweiterung datenzentrierter Trainingsmethoden mit direkter menschlicher Beteiligung auf jeder Lernstufe.

Das klingt sehr nach der Art, wie wir Menschen „ausbilden“. Wir schicken sie zur Schule, sie werden ausgebildet, sie werden zu Experten, sie unterrichten und der Zyklus beginnt von neuem.

Wir sind alle für ein solches Paradigma. Wenn jedes KI-Unternehmen praktische Schulungen durchführen müsste, anstatt einfach alles in einer Blackbox zu zerschlagen und alles zu monetarisieren, was am anderen Ende herauskommt, würden wir nicht in einer Welt leben, in der KI-Betrug wird regelmäßig zu milliardenschweren Industrien.

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