Wir wissen nicht, ob er recht hat Wladimir Putin zu bekräftigen, dass „wer die beste künstliche Intelligenz entwickelt, der Herr der Welt wird“. In der Tat hoffen wir nicht, denn in der freien Gesellschaft, in der wir gerne weiterleben möchten, sollte es höchstens erfolgreiche Unternehmen und zufriedene Verbraucher-Bürger geben. Es ist jedoch schwierig, eine einzige Branche zu finden, die künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren und Jahrzehnten nicht radikal verändern wird.
Denken Sie an die wertvollen Beiträge, die KI leisten kann Medicina, die Ärzten helfen, Diagnosen zu verbessern, die Ausbreitung von Krankheiten viel genauer und zeitnaher vorherzusagen und Therapien zu personalisieren. Dasselbe enorme Potenzial in Verkehrssektor, wo KI das fahrerlose Fahren ermöglicht. oder imFertigungsindustrie, wo es die Arbeit in der Fabrik radikal verändert, mit dem Aufkommen von Robotern der neuen Generation, die immer raffinierter und in der Lage sind, wiederkehrende Aufgaben auszuführen, Produktionsmodelle zu entwerfen und ein höheres Qualitätsniveau zu bieten. Bei Dienstleistungen ermöglicht KI Unternehmen, schneller auf die Bedürfnisse von Endverbrauchern zu reagieren, möglicherweise bevor sie überhaupt in ein Geschäft gehen oder auf eine App klicken, um eine Bestellung aufzugeben.
Nach Ansicht vieler Experten ist die Diskontinuität einer transversalen Technologie wie der KI völlig vergleichbar mit der, die durch das Aufkommen der Dampfmaschine hervorgerufen wurde, die Ende des 5. Jahrhunderts die erste industrielle Revolution in England ermöglichte; der Elektrizität und des Verbrennungsmotors (ohne Öl und Chemie zu vergessen), die zwischen Ende des XNUMX. und Anfang des XNUMX. Jahrhunderts die zweite industrielle Revolution bestimmten; und der Computer, die den Grundstein für den letzten Zyklus schnellen Fortschritts legten. Gemeinsam und dank anderer digitaler Technologien (IoT, XNUMXG, Cloud, Blockchain etc.), KI startet eine vierte Revolution (industriell, aber nicht nur, alle produktiven Sektoren umfassend).
Tatsächlich können wir laut den Ökonomen Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee sogar vom zweiten Maschinenzeitalter sprechen (und damit die beiden Zwischenrevolutionen überspringen): Wenn die industrielle Revolution des späten XNUMX. Jahrhunderts das erste Maschinenzeitalter hervorgebracht und es ermöglicht hat Die von Watt erfundene Dampfmaschine die Grenzen der auf Muskelkraft basierenden Kraft, Mensch oder Tier, zu überwinden, ermöglicht dieser zweite radikale Wandel des technologischen und wirtschaftlichen Paradigmas vorbei an den Säulen des Herkules, repräsentiert durch die Möglichkeiten des menschlichen Gehirns, die uns von Mutter Natur anvertraut wurden.
Die KI, eine alles andere als neue Disziplin, wurde in den XNUMXer Jahren geboren, aber schon früher in den Studien vieler Wissenschaftler vorweggenommen, von denen die damals berühmtesten hauptsächlich Europäer waren, wie z John von Neumann e Alan Turing. Der erste, der den Ausdruck verwendete, war John McCarthy, ein junger amerikanischer Mathematiker, der 1956 beschloss, an seiner Universität, dem Dartmouth College in New Hampshire, ein Seminar zu diesem Thema zu veranstalten. In dem an die Rockefeller Foundation gerichteten Förderantrag bekräftigte die von McCarthy eingesetzte Arbeitsgruppe prophetisch, dass „ein Versuch unternommen wird, herauszufinden, wie wir Maschinen dazu bringen können, Sprache zu verwenden, Abstraktionen und Konzepte zu formulieren, Arten von Problemen zu lösen, die jetzt vorbehalten sind für die Menschen und verbessern sich.
Weniger geeignet und eher ein nützliches Hilfsmittel, um die Erfolgsaussichten des Förderantrags zu maximieren, ist die Vorhersage, wonach "wir glauben, dass bei einem oder mehreren dieser Probleme signifikante Fortschritte erzielt werden könnten, wenn eine Gruppe von Wissenschaftlern gemeinsam daran arbeitet ein „Sommer“. Seitdem sind mehr als fünfzig Sommer vergangen, bevor KI in immer mehr Anwendungen Realität wurde. Und eine bloße Gruppe von Wissenschaftlern war sicherlich nicht genug. Heute Die jährlichen Investitionen in KI belaufen sich weltweit auf mehrere zehn Milliarden Dollar und alles deutet darauf hin, dass sie in den nächsten Jahren wieder steigen werden, und zwar um ein Vielfaches.
Entscheidend für die Beschleunigung der Verwirklichung des Sommertraums von 1956 waren aber vor allem zwei Faktoren, die den Investitionsboom der letzten Jahre vorbereiteten. Zunächst einmal hat sich die Computerleistung exponentiell erhöht. Mooresches Gesetz, erstmals 1965 formuliert von Gordon Moore, Mitbegründer von Intel, weist darauf hin, dass sich die Rechenleistung alle achtzehn Monate verdoppelt. Wenn heute die Existenz dieser Beziehung von vielen Seiten in Frage gestellt wird, können die offensichtlichen Auswirkungen, die wir in einer relativ kurzen Zeitspanne erlebt haben, nicht geleugnet werden. Beispielsweise kann die gleiche Rechenleistung, die bis vor kurzem riesigen Taschenrechnern anvertraut wurde, jetzt in einem Objekt von der Größe eines einfachen Mobiltelefons untergebracht werden. Oder eine Playstation.
1996 wurde ASCI Red, das Ergebnis einer erheblichen Investition der US-Regierung, 55 Millionen Dollar gekostet, war der leistungsstärkste Supercomputer der Welt, der als erster die 1-Teraflop-Schwelle überschritt und im folgenden Jahr den Rekord von 1,8 Teraflops erreichte, dieselbe Rechenleistung, die nur neun Jahre später von der PlayStation 3 von Sony erreicht wurde. Anstatt jedoch fast 200 Quadratmeter wie ASCI Red einzunehmen, konnte es in einem kleinen Regal platziert werden und viele zehn Millionen Exemplare wurden verkauft. Daher hat das exponentielle Wachstum der Rechenleistung die Zahl der Geräte, die äußerst komplexe Operationen ausführen können, dramatisch vervielfacht.
Parallel zu, Die Digitalisierung hat es ermöglicht, eine enorme Menge an Daten zu erfassen, zu übertragen und zu verarbeiten, insbesondere dank der Zunahme der Konnektivität und der Senkung des Preises von Sensoren, mit denen die Erfassung von Informationen aus der Außenwelt erfolgen kann. Der global archivierte Datenbestand folgt seinem eigenen Moore'schen Gesetz, so dass die verfügbaren Maßeinheiten zur Messung der Gesamtmenge allmählich zur Neige gehen.
Diese beiden Faktoren, sehr hohe Rechenkapazität und riesige verfügbare Datenmengen, haben die sogenannte Maschinelles Lernen, eine der grundlegenden Komponenten der KI, die es Maschinen ermöglicht, auf der Grundlage verarbeiteter Daten zu lernen, um in jeder Hinsicht intelligent werden zu können. Endlich die Erwartungen junger Wissenschaftler verwirklichen, die vor über sechzig Jahren in New Hampshire zusammenkamen. Und fängt sogar an, das sogenannte "Paradoxon von zu belasten Mähren“, ein kanadischer Wissenschaftler für künstliche Intelligenz, der in seinem Buch von 1988 feststellte, dass „es relativ einfach ist, Computer dazu zu bringen, bei einem Intelligenztest oder einer Schachpartie auf dem Niveau eines Erwachsenen zu spielen, aber wenn man von Wahrnehmung oder Mobilität spricht, ist es schwierig oder unmöglich ihnen die Fähigkeit eines einjährigen Kindes zu geben“.
deshalb Moravecs Annahme – und darin liegt das Paradoxe – ist, dass selbst sehr ausgefeiltes Denken viel weniger Rechenleistung benötigt als eine sensomotorische Aktivität. Aber angesichts der enormen Zunahme der Rechenkapazität in Verbindung mit der Verbesserung der maschinellen Lerntechniken wird das von Moravec festgestellte Paradoxon, obwohl es teilweise fortbesteht, zunehmend in Frage gestellt. Wie die immer ausgefeilteren Roboter zeigen, die Unternehmen in ihren Fabriken verwenden, um Objekte zu bewegen (das macht Amazon mit KIVA-Robotern, einem Bostoner Startup, das 2012 von dem E-Commerce-Unternehmen für 775 Millionen Dollar übernommen wurde) oder die selbstfahrenden Autos auf experimenteller Ebene sind bereits seit Jahren gefestigte Realität.
