Welchen Abi Abschluss würde eine KI erreichen?
Welchen Abi Abschluss würde eine KI erreichen? Also nehmen wir mal an die Google KI, hat man soetwas schon untersucht, oder hat man es noch untersucht?
6 Antworten
Das ist ein sehr kompliziertes Thema. Das problem ist, dass Intelligenz, Erfahrung, Wissen/Bildung und "gesunder Menschenverstand" verschiedene Dinge sind.
Die Google KI hat praktisch Zugriff auf das Wissen der gesamten Menschheit, weiß aber nichts damit anzufangen und hat auch keine Motivation das zu lernen. Ein Mensch sammelt Wissen damit er sich das Leben einfacher machen kann. Ein Mensch muß was tun um sich zu ernähren, das ist seine Motivation. Und alles was dazu hilt sich besser oder einfacher zu ernähren eignet sich der Mensch an. Die KI hat diese Bedürfnisse des Menschen nicht, also keine Motivation in diesem Sinne.
Eine KI die wie ein Mensch ist kann es nicht geben - genauer gesagt will man die nicht haben. Die würde dann genau wie der Mensch ihre Fähigkeiten einsetzen um Ausreden zu erfinden warum sie die Arbeit nicht machen braucht. Denn das ist leichter als die eigentliche Aufgabe zu erledigen. Ein mensch kriegt wenn der das nur noch macht physische Nachteile, eine KI nicht. Wozu ist eine KI gut die dann nur noch sagt: "Mach's doch selbst, ist besser/gesünder für Dich!"
Das menschliche Gehirn hat erschreckend wenig "Arbeitsspeicher". Gespeicherte Informationen sind stark gefiltert und "komprimiert" abgelegt. Genauer gesagt durch Assoziationen, also bestimmte Eigenschaften an die man sich erinnert sind als "Genau wie bei der anderen Erinnerung die ich schon habe, passt schon!" abgelegt. Dadurch entstehen natürlich unschärfen und viele Fehler. Viele Informationen sind komplett weg, die reimt sich dann das Gehirn aus Erfahrung zusammen, diese verlorenen Details sind dann nicht echt wenn man sich daran erinnert.
Die Technik wäre Leistungsfähig genug ein Gehirn zu simmulieren, das Problem ist nur, dass keiner genau weiß wie es funktioniert, also wie genau informationen verknüpft werden und vor allem wie Fehler herausgefiltert werden. Denn eines ist sicher, das Gehirn macht viele Fehler und enthält viele spontan erzeugte impulse. Bekommt man einen festen Schlag an den kopf, sieht man einen Lichtblitz, einfach weil nervenzellen im Gehirn angeregt werden. Warum nur vom sehen? Tatsächlich betrifft das alle Gehirnfunktionen! Beim "Denken" wird sogar so ein extremereignis herausgefiltert und führt nicht zu "komischen Ideen", falschen Erinnerungen, etc.
Man weiß sogar heutzutage, dass solche Fehlimpulse dazu genutzt werden bestimmte Dinge Präziser ausführen zu können und ist der Motor der Kreativität.
und Kreativität möchte man bei einer KI sicher nicht haben, man will ja, dass die den job immer genau richtig macht . Nehmen wir mal den Hartmut Mehdorn. Was der da alles gemacht hat um bei der Deutschen Bahn Geld zu sparen. Hat ganz toll geklappt, Geld hat der gespart. Auch heute noch leiden Reisende unter kaputten Rolltreppen und Ausfällen und die Bahn hat nach Mehdorn viel mehr Geld zusätzlich ausgeben müssen als der da gespart hatte. Zum glück hat der ja beim Flughafen aufgehört bevor Flugzeuge vom Himmel fielen. Und jetzt stell Dir mal eine KI vor, die auch solche Sachen machen kann und darf!
Die Technik wäre Leistungsfähig genug ein Gehirn zu simmulieren
Informiere dich mal bitte über das Human Brain Project. Leider haben wir noch keine Computer mit 100 Petabyte RAM.
100 Petabyte Speicher ist kein problem mehr, 1PB liegt ja schon fast im Consumerbereich, das dauert nicht mehr sehr lange bis es so weit ist. Damit meine ich nicht "Standardaustattung" sondern ein Consumer kann sich das kaufen wenn er das wirklich will.
Und keiner verlangt, dass das Gehirn in Echtzeit simuliert wird. Ein Kriterium der Turingmaschine ist ja, dass man beliebig Zeit hat auf das Ergebnis zu warten, es darf nur nicht unendlich lange dauern.
Bereits vor etwa 10 Jahren hat Google für die drei wichtigsten Dienste 4PB RAM im Einsatz. Genaue Daten veröffentlichen die leider nicht. 2016 wurde geschäztt, dass weltweit 2.5 millionen server für Google im Einsatz sind. Heute wird das natürlich um einiges mehr sein. Also eng vernetzte Hardware mit 100PB RAM gibt es bereits.
Außerdem basiert das 100PB Problem darauf, dass keiner weiß wie das Gehirn tatsächlich funktioniert und so muss alles auf Molekularer Ebene simuliert werden. Würde man wissen worauf es ankommt, kann man große Teile durch einfache mathematische Modelle ersetzen und damit die Anforderungen leicht auf heute gängiger Einzelrechner Hardware umsetzen können.
Eine KI ist nur so gut, wie sie angelernt wird.
Wenn du ihr nur genügend Aufgaben und Lösungen der bisherigen Prüfungen zeigst, dann kann sie auch zukünftige Prüfungen bestehen.
Ich bin der Meinung, dass es keine der Antworten richtig auf den Punkt bringt.
Wir haben bisher keine generalisierte künstliche Intelligenz, die sowohl Pfannkuchen machen, als auch Integrale berechnen kann. Letztlich ist KI auch ein sehr generischer Begriff. Was aktuell sehr gut funktioniert, sind Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere das Deep Learning. Deep Learning bedeutet aber nur, dass wir Modelle definieren, die eine gewisse Hierarchie vieler elementarer Berechnungsschichten besitzt. Solche Modelle werden trainiert, indem wir Beispiele zeigen und dann über eine Loss Funktion spezifizieren, was eigentlich gelernt werden soll.
Es liegt in der Natur dieser Modelle, dass wir mit ihrer Hilfe nur domänenspezifische Lösungen für spezielle Aufgaben liefern können. Es ist aber auch richtig, dass es auf die Modellierung und Kodierung der ein- und ausgehenden Daten ankommt, um Aussagen über den Umfang eines einzelnen Problems zu machen. So gibt es bspw. Architekturen, die eine ganze Reihe teils schwer heterogener Atari Spiele gemeistert haben. Es ist durchaus denkbar, dass ähnliche Ansätze zur Lösung von Problemen aus dem Bereich „Natural Language Processing“ (NLP) funktionieren. Ich erwähne das, da solche Probleme an der Basis einer Pipeline zur Lösung von Schulaufgaben ansetzen würden. In einer frühen Phase der Verarbeitung müsste ein neuronales Netzwerk nämlich aus den textuell beschriebenen Aufgaben gewisse Features extrahieren. Diese Features würde man dann nutzen, um eine Methode zur Bearbeitung der Aufgabe zu generieren. Würde man etwa Matheaufgaben lösen wollen, könnte es hilfreich sein, einen Teil der Architektur darauf zu trainieren, symbolische Umformungen gewisser Ausdrücke vornehmen zu können (genau dies wurde kürzlich von einem französischen Team erfolgreich versucht).
Insgesamt wäre es aber beim gegenwärtigen Kenntnisstand schon eher unvorstellbar eine KI zu entwickeln, die ohne weiteren Kontext Abituraufgaben wie ein Mensch lösen kann. Das bräuchte schon sehr viel Hirnschmalz und einige Verbesserungen unser gegenwärtigen Ansätze. Aber wer weiß? Die Fortschritte, die wir zur Zeit machen, sind sehr beeindruckend. Vielleicht kommt der nächste Innovationsschub bereits dann, wenn wir die interne Funktionsweise neuronaler Netzwerke besser verstehen und solche Modelle nicht mehr als Blackbox betrachten.
Keinen.
Dann habe ich wohl doch mehr mit einer KI gemeinsam, als ich dachte. xD
Das kommt ganz darauf an, womit man eine KI trainiert. Wenn man eine KI mit dem Stoff trainiert, den Abiturienten durchnehmen müssen, trainiert, könnten die Ergebnisse sogar ziemlich gut sein.
Ja, Anforderungsbereich 1 schafft die KI dann aufjeden Fall.
Gar keinen, denn was man heute KI nennt, kann stets nur eine ganz bestimmte Aufgabe lösen (aber ganz sicher keine im Abitur gestellte).
Gute Antwort nur bei ein paar Sachen muss ich dir widersprechen.
Man müsste nur das menschliche Gehirn simulieren, wir haben aber noch nicht genügend Arbeitspeicher.
Kommt auf den Zweck der KI an. Wenn die als Freund für einsame Menschen oder zu Forschungszwecken gedacht ist, ist das genau, was man haben möchte.