KI-Erschütterung, da prominenter KI-Guru bewusstseinsverändernde „sterbliche Computer“ vorschlägt, die auch die KI-Ethik und das KI-Gesetz in die Tiefe treiben

Hier ist etwas, worüber Sie wahrscheinlich noch nicht nachgedacht haben: Sterbliche Computer.

Aber vielleicht solltest du es sein.

Das berauschende Thema kam auf der jüngsten und insgesamt recht prominenten jährlichen Konferenz über KI auf, die sich besonders auf das Aufkommen von neuronalen Netzen und maschinellem Lernen konzentriert, nämlich die Conference on Neural Information Processing Systems (von Insidern bekannt als NeuroIPS). Der eingeladene Hauptredner und angesehene langjährige KI-Guru Geoffrey Hinton machte die faszinierende und vielleicht umstrittene Behauptung, dass wir über Computer in einem sterblichen und unsterblichen Kontext nachdenken sollten.

Ich werde die bemerkenswerte Behauptung ansprechen, und zwar auf zwei Arten, die zunächst nicht unbedingt miteinander verbunden zu sein scheinen, obwohl sie nach ein wenig zusätzlicher Erläuterung deutlicher miteinander verbunden sein werden, was die Auseinandersetzungen zwischen Sterblichen und Unsterblichen betrifft.

Die beiden Themen sind:

1) Integrale Bindung von Hardware und Software für KI-Mechanisierungen, anstatt sie als unterschiedliche und separate Verbündete zu haben

2) Übertragen oder Destillieren von maschinellen Lernformulierungen von einem KI-Modell auf ein anderes, ohne dass ein direktes, vollständiges reinrassiges Kopieren erforderlich oder unbedingt gewünscht (oder sogar anderweitig möglich) ist

All dies hat große Überlegungen zur KI und zur zukünftigen Richtung der KI-Entwicklung.

Darüber hinaus gibt es eine Reihe sehr heikler Bedenken in Bezug auf KI-Ethik und KI-Recht. Diese Arten von KI-vorgesehenen technologischen Fortschritten werden normalerweise auf rein technologischer Basis herumgereicht, lange bevor erkannt wird, dass sie auch bemerkenswerte Auswirkungen auf die ethische KI und das KI-Recht haben könnten. In gewissem Sinne ist die Katze normalerweise bereits aus dem Sack oder das Pferd aus dem Stall, bevor klar wird, dass KI-Ethik und KI-Recht mit der gebotenen Sorgfalt beteiligt werden sollten.

Nun, lasst uns diesen verspäteten Nachdenkzyklus durchbrechen und bei diesem im Erdgeschoss einsteigen.

Für diejenigen unter Ihnen, die sich allgemein für die neuesten Erkenntnisse zu KI-Ethik und KI-Recht interessieren, finden Sie möglicherweise informative und inspirierende Informationen zu meiner laufenden und umfangreichen Berichterstattung unter den Link hier und den Link hier, nur um ein paar zu nennen.

Ich werde hier zunächst den obigen Punkt über die Verbindung von Hard- und Software behandeln. Eine Diskussion und Analyse des Themas findet Hand in Hand statt. Als nächstes werde ich das Thema Kopieren ansprechen, sagen manche Destillieren die entscheidenden Elemente eines maschinell lernenden KI-Systems von einer KI bis zu einer neu entwickelten KI als Ziel.

Fangen wir an.

Zusammenbinden von Hardware und Software für KI

Sie wissen wahrscheinlich, dass das Design von Computern im Großen und Ganzen so ist, dass es die Hardwareseite der Dinge gibt und separat die Softwareseite der Dinge. Wenn Sie einen alltäglichen Laptop oder Desktop-Computer kaufen, wird dieser als Allzweck-Computergerät ausgelegt. Im Computer befinden sich Mikroprozessoren, die zum Ausführen und Ausführen von Software verwendet werden, die Sie möglicherweise selbst kaufen oder schreiben.

Ohne Software für Ihren Computer ist er ein Stück Metall und Plastik, das Ihnen im Grunde nicht viel nützt, außer als Briefbeschwerer zu dienen. Einige würden sagen, dass Software König ist und die Welt regiert. Wenn Sie keine Hardware haben, auf der Sie die Software ausführen können, wird die Software natürlich nicht viel nützen. Sie können so viele Codezeilen schreiben, wie Ihr Herz begehrt, doch bis die Software über einen Computer verwendet wird, ist der formulierte Quellcode so dünn und flugunfähig wie ein wunderschönes Werk der Poesie oder ein spannender Kriminalroman.

Erlauben Sie mir, kurz auf einen anderen Weg zu wechseln, der weit entfernt zu sein scheint (das wird es nicht sein).

Wir versuchen oft, Analogien zwischen der Funktionsweise von Computern und der Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu ziehen. Dieser Versuch, konzeptionelle Parallelen zu ziehen, ist praktisch. Davon abgesehen müssen Sie vorsichtig sein, wenn Sie diese Analogien nicht übertreiben, da die Vergleiche dazu neigen, zusammenzubrechen, wenn Sie sich den fleischigen Details nähern.

Wie dem auch sei, hier ist der Diskussion halber eine Analogie, die oft verwendet wird.

Das Gehirn selbst wird manchmal informell als bezeichnet Nassware. Das ist eine eingängige Art, Dinge zu formulieren. Wir wissen, dass Computer aus Hardware und Software bestehen, daher ist es klug, den „Ware“-Teil der Prägung zu verwenden, um zu beschreiben, was ein Gehirn ausmacht. Eingebettet in unsere Noggins schwebt das mächtige und mysteriöse Gehirn herum und berechnet mental alle unsere Taten (einige gut, während einige unserer Gedanken entschieden nicht mit Güte gefüllt sind).

Mit einem durchschnittlichen Gewicht von nur etwa drei Pfund ist das Gehirn ein bemerkenswertes Organ. Irgendwie, und wir wissen noch nicht wie, ist das Gehirn in der Lage, seine in der Größenordnung von 100 Milliarden Neuronen und vielleicht irgendwo zwischen 100 und 1,000 Billionen Verbindungen oder Synapsen zu verwenden, um all unser Denken für uns zu erledigen. Wie führen die biologischen und chemischen Eigenschaften des Gehirns zu Intelligenz? Niemand kann es mit Sicherheit sagen. Dies ist eine Suche der Ewigkeit.

Ich frage Sie, ist das Gehirn angeblich nur Hardware oder ist es Hardware und Software kombiniert?

Nudel auf dieser Denksportaufgabe.

Sie könnten versucht sein zu behaupten, dass das Gehirn einfach Hardware (im allgemeinen Sinne) ist. Es ist ein Organ des Körpers. Ähnlich könnte man sagen, dass das Herz Hardware ist, die Blase Hardware ist und so weiter. Sie alle sind Mechanisierungen, ähnlich wie wenn wir über Artefakte sprechen, die eine physische Form haben und physisch verwandte Aktionen ausführen.

Wo ist dann die Software, die Menschen ausführt?

Ich wage vorzuschlagen, dass wir uns alle ziemlich einig sind, dass die „Software“ der Menschheit irgendwie im Gehirn liegt. Die Schritte, die erforderlich sind, um ein Ei zu kochen oder einen platten Reifen zu reparieren, sind Anweisungen, die in unserem Gehirn verankert sind. Unter Verwendung dieser bereits erwähnten Computeranalogie von Hardware und Software ist unser Gehirn sozusagen ein Stück Hardware, für das wir etwas über die Welt lernen und die Anweisungen, was zu tun ist, in unserem Gehirn „laufen“ und „gespeichert“ werden.

Auf einem Computer können wir leicht auf die Hardware zeigen und sagen, dass dies Hardware ist. Wir können eine Auflistung des Quellcodes haben und auf die Auflistung als Software verweisen. Heutzutage laden wir Software elektronisch online herunter und installieren sie auf unseren Laptops und Smartphones. In alten Zeiten verwendeten wir Disketten und Lochkarten, um unsere Software zum Laden auf die Hardware des Computers zu speichern.

Ich bringe Sie in ein wichtiges Rätsel.

Wenn Sie etwas gelernt haben und das Wissen in Ihrem Gehirn vorhanden ist, können Sie dann noch zwischen der „Hardware“ Ihres Gehirns und der vermeintlichen „Software“ Ihres Gehirns unterscheiden?

Eine argumentierte Position ist, dass das Wissen in Ihrem Gehirn nicht besonders von den Vorstellungen von Hardware und Software zu trennen ist. Die Analogie zur Natur von Computern bricht also zusammen, würden einige leidenschaftlich behaupten. Das Wissen im Gehirn ist mit der Hardware Ihres Gehirns verflochten und untrennbar mit ihr verbunden. Die biologischen und chemischen Eigenschaften verweben das Wissen, das Sie mental besitzen.

Eintopf darauf für ein bisschen mentale Reflexion.

Wenn wir hoffen, eines Tages Computer zu entwickeln, die der menschlichen Intelligenz ebenbürtig sind oder die menschliche Intelligenz sogar übertreffen, können wir uns vielleicht an den Strukturen des Gehirns und seiner inneren Funktionsweise orientieren, was wir tun müssen, um ein so hohes Ziel zu erreichen. Einige auf dem Gebiet der KI glauben, dass je mehr wir über die Funktionsweise des Gehirns wissen, desto besser unsere Chancen sind, echte KI zu entwickeln, die manchmal als künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bezeichnet wird.

Andere in der KI sind weniger begeistert davon, wissen zu müssen, wie das Gehirn funktioniert. Sie betonen, dass wir mit der Herstellung von KI schnell vorankommen können, unabhängig davon, ob wir in der Lage sind, das geheime Innenleben des Gehirns zu entschlüsseln. Lassen Sie nicht zu, dass die Geheimnisse des Gehirns unsere KI-Bemühungen behindern. Sicher, versuchen Sie weiterhin, das menschliche Gehirn zu entschlüsseln und zu entschlüsseln, aber wir können nicht herumsitzen und darauf warten, dass das Gehirn rückentwickelt wird. Wenn das eines Tages machbar ist, sind das wunderbare Neuigkeiten, obwohl es vielleicht eine Unmöglichkeit ist oder in Äonen von jetzt an eintreten wird.

Ich bin bereit, jetzt mit Ihnen den sterblichen und unsterblichen Computerstreit zu teilen. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie sich hinsetzen und bereit sind für die große Enthüllung.

Ein Computer, der eine klare Trennung von Hardware und Software aufweist, könnte als „unsterblich“ bezeichnet werden, da die Hardware für immer bestehen kann (natürlich innerhalb bestimmter Grenzen), während die Software immer wieder geschrieben und neu geschrieben werden kann. Sie können einen herkömmlichen Computer so lange am Laufen halten, wie Sie Reparaturen an der Hardware durchführen und die Vorrichtung in der Lage halten, hochzufahren. Sie können heute noch die einfachen Heimcomputer aus den 1970er Jahren verwenden, die früher in Bausätzen zum Zusammenbauen geliefert wurden, obwohl sie fast fünfzig Jahre alt sind (eine lange Zeit). Computerjahre).

Angenommen, wir haben uns dafür entschieden, Computer herzustellen, bei denen Hardware und Software untrennbar zusammenarbeiten (ich werde in Kürze mehr darüber sagen). Betrachten Sie dies auf der gleichen Grundlage, auf der ich zuvor erwähnt habe, dass das Gehirn möglicherweise eine integrale Zusammensetzung aus Hardware und Software hat. Wenn das der Fall wäre, könnte man vermuten, dass der Computer dieser Art nicht mehr unsterblich wäre. Es würde stattdessen als „sterblich“ ausgelegt werden.

Gemäß den Bemerkungen des eingeladenen Hauptredners und bemerkenswerten KI-Gurus Geoffrey Hinton auf der NeurIPS-Konferenz und wie in seinem begleitenden Forschungspapier angegeben:

• „Allzweck-Digitalcomputer wurden entwickelt, um Anweisungen getreu zu befolgen, weil man davon ausging, dass der einzige Weg, einen Allzweck-Computer dazu zu bringen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen, darin bestand, ein Programm zu schreiben, das genau angibt, was in quälenden Details zu tun ist. Dies stimmt nicht mehr, aber die Forschungsgemeinschaft hat die langfristigen Auswirkungen von Deep Learning auf die Art und Weise, wie Computer gebaut werden, nur langsam verstanden. Genauer gesagt hat die Community an der Idee festgehalten, dass die Software von der Hardware trennbar sein sollte, so dass das gleiche Programm oder der gleiche Gewichtssatz auf einer anderen physischen Kopie der Hardware ausgeführt werden kann. Dadurch stirbt das im Programm enthaltene Wissen oder die Gewichte unsterblich: Das Wissen stirbt nicht, wenn die Hardware stirbt“ (enthalten und zitiert aus seiner Forschungsarbeit „The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations“, Preprint online verfügbar) .

Beachten Sie, dass die besondere Art der Datenverarbeitung, die bei dieser Art von KI diskutiert wird, künstliche neuronale Netze (ANNs) verwendet.

Lassen Sie uns die Dinge klären.

Es gibt echte biologische Neuronen in unserem Gehirn. Du benutzt sie die ganze Zeit. Sie sind in Ihrem Noggin biologisch und chemisch zu einem Netzwerk verbunden. Daher können wir dies als a bezeichnen neuronale Netzwerk.

An anderer Stelle gibt es, sagen wir, gefälschte „Neuronen“, die wir rechnerisch in Computern darstellen, um KI zu entwickeln. Viele Menschen in der KI bezeichnen diese auch als neuronale Netze. Ich glaube, das ist etwas verwirrend. Sehen Sie, ich beziehe mich lieber auf sie als künstlich Neuronale Netze. Dies hilft, sofort zwischen einem Verweis auf In-Your-Head zu unterscheiden Neuronale Netze (das echte Ding sozusagen) und computerbasierte (künstlich Neuronale Netze).

Nicht alle vertreten diese Haltung. Viele Leute in der KI gehen einfach davon aus, dass alle anderen in der KI „wissen“, dass sie fast immer von KNNs sprechen, wenn sie sich auf neuronale Netze beziehen – es sei denn, es tritt eine Situation auf, in der sie aus irgendeinem Grund über echte Neuronen und echte neuronale Netze sprechen wollen Gehirn.

Ich vertraue darauf, dass Sie meinen Drift verstehen. Meistens sagen KI-Leute „neuronale Netzwerke“, was möglicherweise mehrdeutig ist, weil Sie nicht wissen, ob sie sich auf die echten in unseren Köpfen oder auf die Computer beziehen, die wir in Computer programmieren. Aber da KI-Leute im Großen und Ganzen mit computerbasierten Instanzen zu tun haben, gehen sie standardmäßig davon aus, dass Sie sich auf künstliche neuronale Netze beziehen. Ich füge gerne das Wort „künstlich“ am Anfang des Wortlauts hinzu, um die Absichten klarer zu machen.

Im weiteren Verlauf können Sie diese rechnergestützten künstlichen Neuronen in gewisser Weise als mathematische oder rechnerische Simulation dessen betrachten, was unserer Meinung nach tatsächliche biochemische physikalische Neuronen tun, z. B. die Verwendung numerischer Werte als Gewichtungsfaktoren, die ansonsten biochemisch im Gehirn auftreten. Heute sind diese Simulationen bei weitem nicht so komplex wie echte Neuronen. Aktuelle ANNs sind eine extrem grobe mathematische und rechnerische Darstellung.

Im Allgemeinen sind ANNs oft das Kernelement für maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) – bitte beachten Sie, dass dies viel detaillierter ist, und ich fordere Sie auf, einen Blick auf meine umfassende Berichterstattung über ML/DL zu werfen bei den Link hier und den Link hier, beispielsweise.

Zurück zu den unsterblichen versus sterblichen Arten von Computern, hier ist mehr, worüber der Forscher grübeln kann:

• „Die Trennung von Software und Hardware ist eine der Grundlagen der Informatik und hat viele Vorteile. Es macht es möglich, die Eigenschaften von Programmen zu studieren, ohne sich um die Elektrotechnik zu kümmern. Es macht es möglich, ein Programm einmal zu schreiben und es auf Millionen von Computern zu kopieren. Wenn wir jedoch bereit sind, die Unsterblichkeit aufzugeben, sollte es möglich sein, enorme Einsparungen bei der Energie zu erzielen, die zur Durchführung einer Berechnung erforderlich ist, und bei den Kosten für die Herstellung der Hardware, die die Berechnung ausführt. Wir können große und unbekannte Variationen in der Konnektivität und Nichtlinearitäten verschiedener Instanzen von Hardware zulassen, die dieselbe Aufgabe ausführen sollen, und uns auf ein Lernverfahren verlassen, um Parameterwerte zu entdecken, die die unbekannten Eigenschaften jeder einzelnen Instanz effektiv nutzen die Hardware. Diese Parameterwerte sind nur für diese spezifische Hardwareinstanz nützlich, daher ist die von ihnen durchgeführte Berechnung tödlich: Sie stirbt mit der Hardware“ (ebd.).

Sie haben jetzt erfahren, wie unsterblich und sterblich in diesem Zusammenhang verwendet werden.

Lassen Sie mich näher darauf eingehen.

Der Vorschlag ist, dass ein speziell auf KNNs basierender Computer so konstruiert werden könnte, dass Hardware und Software als untrennbar betrachtet werden. Wenn die Hardware eines Tages nicht mehr funktioniert (wobei wir natürlich sagen, dass die Software integral verstrickt ist), ist diese Art von Computer scheinbar nicht mehr nützlich und wird nicht mehr funktionieren. Es soll sterblich sein. Sie können den ANN-basierten Computer genauso gut begraben, da er Ihnen fortan nicht mehr viel nützen wird, wenn die untrennbare Hardware und Software nicht mehr als Team funktionieren.

Wenn Sie versuchen wollten, dies mit der Analogie eines menschlichen Gehirns in Verbindung zu bringen, könnten Sie sich die traurige Situation eines menschlichen Gehirns vorstellen, das sich vollständig verschlechtert oder das irgendwie irreparabel geschädigt ist. Wir akzeptieren die Vorstellung, dass eine Person sterblich ist und ihr Gehirn letztendlich und unweigerlich aufhört zu arbeiten. Das Wissen, das sie in ihrem Gehirn gespeichert haben, ist nicht mehr verfügbar. Wenn sie nicht versucht haben, anderen zu erzählen oder aufzuschreiben, was sie wussten, ist ihr Wissen in die ganze Welt gegangen.

Sie haben zweifellos Berichte von Versuchen gehört oder gesehen, Gehirne zu konservieren, wie sie in einen gefrorenen Zustand zu versetzen, unter der Theorie, dass Menschen eines Tages vielleicht unsterblich sein oder zumindest über ihre übliche Lebensdauer hinausgehen könnten. Ihr Gehirn könnte weiterleben, auch wenn es nicht in Ihrem Körper ist. Viele Science-Fiction-Filme und Geschichten haben über solche Ideen spekuliert.

Wir sind jetzt bereit für einen detaillierten Einblick in den sterblichen Computer und den unsterblichen Computer als Konzept und was er vorhersagt.

Achtsame Diskussion und sorgfältige Analyse

Bevor wir in den Kern dieser Analyse des postulierten Ansatzes eintauchen, sind einige wichtige Vorbehalte und zusätzliche Punkte erwähnenswert.

Der Forscher betonte, dass die geprägt sterbliche Computer würde nicht besonders ersetzen oder aus der Existenz schieben unsterbliche Computer die wir heute als herkömmliche digitale Computer bezeichnen. Es gäbe eine Koexistenz beider Arten von Computern. Ich sage das, weil einige darauf reagiert haben, dass der Ordnungsruf eine pauschale Behauptung war alle Computer sind oder werden zwangsläufig auf den sterblichen Typ zusteuern.

Das war keine Behauptung.

Während seines Vortrags erwähnte er, dass diese spezialisiert sind neuromorph orientiert Computer würden Rechenarbeit ausführen, die als bekannt ist sterbliche Berechnungen: „Wir werden tun, was ich sterbliche Berechnung nenne, bei der das Wissen, das das System gelernt hat, und die Hardware untrennbar sind“ (wie in einem ZDNET-Artikel von Tiernan Ray vom 1. Dezember 2022 zitiert).

Und vor allem: „Es wird digitale Computer nicht ersetzen“ (ebd.).

Außerdem werden diese neuen Arten von Computern definitiv nicht bald in Ihrem örtlichen Computergeschäft oder sofort online erhältlich sein, wie er während seiner Präsentation sagte: „Ich denke, dass wir eine völlig andere Art von Computern sehen werden Computer, nicht erst seit ein paar Jahren, aber es gibt allen Grund, diesen völlig anderen Computertyp zu untersuchen.“ Auch die Nutzungen würden sich unterscheiden: „Es wird nicht der Computer sein, der Ihr Bankkonto verwaltet und genau weiß, wie viel Geld Sie haben.“

Eine zusätzliche Wendung besteht darin, dass die sterblichen Computer scheinbar gezüchtet und nicht hergestellt werden, wie wir es heute für die Herstellung von Computerprozessoren und Computerchips tun.

Während des Wachstumsprozesses würde die Leistungsfähigkeit des sterblichen Computers in einer Art rechnerischer Reifung zunehmen. So könnte ein bestimmter sterblicher Computer mit kaum irgendwelchen Fähigkeiten beginnen und zu dem heranreifen, was er werden sollte. Nehmen wir zum Beispiel an, wir wollten Mobiltelefone mithilfe von sterblichen Computern entwickeln. Sie würden mit einer Simpleton-Variante eines sterblichen Computers beginnen, der ursprünglich für diesen Zweck geformt oder ausgesät wurde. Es würde dann zu der fortgeschritteneren Version heranreifen, die Sie gesucht haben. Kurz gesagt: „Das würde man ersetzen, jedes dieser Handys müsste als Babyhandy anfangen, und es müsste lernen, wie man ein Handy ist.“

Auf einer seiner grundlegenden Folien über sterbliche Berechnungen wurden die Vorteile folgendermaßen beschrieben: „Wenn wir die Unsterblichkeit aufgeben und akzeptieren, dass das Wissen untrennbar mit den genauen physikalischen Details einer bestimmten Hardware verbunden ist, erhalten wir zwei große Vorteile: (1) Wir können analoge Berechnungen mit sehr geringem Stromverbrauch verwenden, (2) wir können Hardware entwickeln, deren genaue Konnektivität und analoges Verhalten unbekannt sind.“

Teil desselben Vortrags und auch in seinem Preprint-Forschungspapier enthalten ist eine vorgeschlagene Technik, wie KNNs besser entwickelt werden können, die er als Verwendung von a bezeichnet Weiter, weiter Netzwerkansatz. Einige von Ihnen, die sich mit ANNs auskennen, sind sich der Verwendung von Backpropagation oder Backprop zweifellos bereits bewusst. Vielleicht möchten Sie sich seine vorgeschlagene Vorwärts-Vorwärts-Technik ansehen. Ich werde diesen faszinierenden Ansatz in einer zukünftigen Kolumne behandeln, also halten Sie Ausschau nach meiner bevorstehenden Berichterstattung darüber.

Lassen Sie uns beim Gangwechsel überlegen, was in den Fluren und Nebenstraßen der KI-Community über diese Dreistigkeit gesagt wird sterblicher Computer Machenschaften.

Wir beginnen mit dem, was manche sagen würden, dass es sich bei dem Thema insgesamt um einen Nicht-Starter handelt.

Sind Sie bereit?

Hör auf, dieses Ding a zu nennen sterblich Computer.

Hören Sie ebenso auf zu verkünden, dass die heutigen konventionellen Computer es sind unsterblich.

Beide Verwendungen sind einfach falsch und reichlich irreführend, mahnen Skeptiker.

Eine alltägliche Wörterbuchdefinition dessen, was unsterblich ist, besteht aus etwas, das nicht sterben kann. Es lebt für immer. Um nicht zu sterben, muss man vermutlich sagen, dass das Ding selbst lebt. Sie gehen auf die falsche Fährte, wenn Sie behaupten, dass die heutigen Computer am Leben sind. Kein vernünftiger Mensch würde modernen Computern echte „lebende“ Eigenschaften zuschreiben. Sie sind Maschinen. Sie sind Dinge. Sie sind weder Personen noch Tiere oder Lebewesen.

Wenn Sie die Definition von unsterblich erweitern wollen, um zuzulassen, dass wir uns auch auf nicht lebende Wesen beziehen, muss das nicht lebende Wesen in diesem Fall scheinbar niemals verfallen und kann nicht unweigerlich zu Staub zerfallen. Können Sie eine solche Behauptung über die heutigen Computer aufstellen? Dies scheint überzogen (Randbemerkung: Wir könnten natürlich in eine große philosophische Diskussion über die Natur von Materie und Existenz geraten, aber gehen wir in diesem Fall nicht darauf ein).

Der Kern ist, dass die Verwendung oder manche würden sagen, der Missbrauch der Wörter „sterblich“ und „unsterblich“ abwegig und unangebracht ist. Eine häufig verwendete Umgangssprache zu nehmen und sie für andere Zwecke wiederzuverwenden, ist verwirrend und sorgt für trübe Gewässer. Sie müssen bereit sein, scheinbar neu zu konzipieren, was sterblich und unsterblich in diesem spezifischen Kontext bedeuten. Dies wird problematisch.

Noch beunruhigender ist, dass diese Wortwahl dazu neigt, die Computeraspekte zu vermenschlichen.

Es gibt bereits mehr als genug Probleme im Zusammenhang mit der Anthropomorphisierung von KI, wir müssen sicherlich nicht mehr solche Möglichkeiten erfinden. Wie ich in meiner Berichterstattung über KI-Ethik und ethische KI ausführlich erörtert habe, gibt es alle möglichen wilden Arten, wie Menschen Computern empfindungsfähige Fähigkeiten zuschreiben. Dies führt wiederum dazu, dass Menschen fälschlicherweise glauben, dass KI-basierte Computer wie Menschen denken und handeln können. Es ist ein schlüpfriger Abhang der Gefährdung, wenn sich die Gesellschaft in den Glauben einlullt, dass die heutige KI und Computer dem Intellekt und gesunden Menschenverstand der Menschheit ebenbürtig sind, siehe zum Beispiel meine Analyse unter den Link hier und den Link hier.

Okay, wir können die ungeschickte Wortwahl ablehnen oder verachten, aber bedeutet das, dass wir das Baby mit dem Bade ausschütten sollten (ein alter Ausdruck, wahrscheinlich kurz vor der Pensionierung)?

Einige argumentieren, dass wir vielleicht eine bessere Formulierung für diesen Gesamtansatz oder diese Gesamtkonzeption finden könnten. Verwerfen Sie die Verwendung von „sterblich“ und „unsterblich“, damit der Rest der Ideen nicht durch unangemessene oder unsachgemäße Verwendung verdorben wird. Inzwischen gibt es Gegenargumente, dass es vollkommen akzeptabel ist, diese Wortwahl zu verwenden, entweder weil sie angemessen ist oder weil wir nicht unflexibel sein sollten, wie wir uns für die Wiederverwendung von Wörtern entscheiden. Eine Rose ist eine Rose mit einem anderen Namen, erklären sie.

Um hier weitere erbitterte Debatten zu vermeiden, werde ich fortan die Verwendung der Wörter „sterblich“ und „unsterblich“ vermeiden und lediglich feststellen, dass wir zwei Haupttypen von Computern im Umlauf haben, einen herkömmlichen digitalen Computer von heute und einen von heute andere ist ein Vorschlag neuromorph Computer.

Anscheinend ist es nicht nötig, das Rätsel um die Sterblichkeit mit hineinzuziehen. Halten Sie den Himmel frei, um zu sehen, was wir sonst noch aus der vorliegenden Angelegenheit machen können.

In diesem Fall würden einige argumentieren, dass die vorgeschlagene Idee eines neuromorphen Computers nichts Neues ist.

Sie können bis in die frühen Tage der KI zurückverfolgen, insbesondere als ANNs anfänglich erforscht wurden, und sehen, dass die Rede davon war, spezialisierte Computer für die Arbeit künstlicher neuronaler Netze zu entwickeln. Alle Arten von neuer Hardware wurden vorgeschlagen. Dies geschieht bis heute. Natürlich könnte man dem entgegenhalten, dass der größte Teil der heutigen Erforschung spezialisierter Hardware für ANNs und maschinelles Lernen immer noch auf dem konventionellen Computing-Ansatz basiert. In diesem Sinne geht diese analoge Untrennbarkeit von Hard- und Software etwas an die Grenzen, und der Vorschlag, den Computer zu „wachsen“, tut dies auch, zumindest im Hinblick darauf, den betrachteten Mainstream zu verlassen.

Kurz gesagt, es gibt einige, die sich voll und ganz mit diesen Angelegenheiten beschäftigen und überrascht sind, dass andere von den Vorschlägen überrascht sein könnten, die in Umlauf gebracht werden. Diese Vorstellungen sind entweder die gleichen wie zuvor oder spiegeln wider, was bereits in verschiedenen Forschungslabors untersucht wird.

Mach dir keine Aufregung um die Haare, heißt es.

Dies führt uns zu einer anderen Facette, die für viele lästig ist.

In einem Wort: Vorhersagbarkeit.

Heutige Computer gelten allgemein als berechenbar. Sie können einen Blick auf die Hardware und die Software werfen, um herauszufinden, was der Computer tun wird. Ebenso können Sie verfolgen, was ein Computer bereits getan hat, um herauszufinden, warum er das getan hat, was er getan hat. Es gibt natürlich Grenzen, dies zu tun, daher möchte ich die Vorhersagbarkeit nicht überbewerten, aber ich denke, Sie verstehen die Idee insgesamt.

Sie wissen vielleicht, dass eines der heiklen Probleme, mit denen KI heute konfrontiert ist, darin besteht, dass einige KI so konzipiert sind, dass sie sich selbst anpassen. Die KI, die Entwickler einsetzen, kann sich während der Verwendung ändern. Im Bereich der KI-Ethik gibt es zahlreiche Beispiele für KI, die eingesetzt wurden, die zunächst keine unangemessenen Vorurteile oder diskriminierenden Tendenzen aufwiesen, die dann während der Zeit, in der die KI produziert wurde, allmählich rechnerisch selbst mutiert wurden, siehe meine detaillierte Auswertungen bei den Link hier.

Die Sorge ist, dass wir bereits in ein Umfeld eintreten, das KI beinhaltet, das nicht unbedingt vorhersehbar ist.

Angenommen, die KI für Waffensysteme unterzieht sich Selbstanpassungen und das Ergebnis ist, dass die KI tödliche Waffen auf unerwartete Ziele und zu unerwarteten Zeiten bewaffnet und abfeuert. Menschen sind möglicherweise nicht auf dem Laufenden, um die KI zu stoppen. Menschen, die auf dem Laufenden sind, können möglicherweise nicht schnell genug reagieren, um die KI-Aktionen zu überholen. Weitere abschreckende Beispiele finden Sie in meiner Analyse unter den Link hier.

Bei neuromorphen Computern besteht die Sorge darin, dass wir die Unvorhersehbarkeit auf Steroide setzen. Von Anfang an könnte die Essenz eines neuromorphen Computers darin bestehen, dass er auf eine Weise funktioniert, die sich jeder Vorhersage entzieht. Wir stellen Unberechenbarkeit zur Schau. Es wird zu einem Ehrenzeichen.

Es gibt zwei Lager.

Ein Lager sagt, dass wir mit den unappetitlichen Bedenken hinsichtlich der Unberechenbarkeit leben können, indem wir Leitplanken aufstellen, um die KI davon abzuhalten, zu weit zu gehen. Das andere Lager argumentiert, dass Sie die Welt auf einen gefährlichen Weg führen. Der Tag wird kommen, an dem die behaupteten Leitplanken entweder versagen, oder sie sind nicht streng genug, oder dass die Leitplanken aus Versehen oder böser Absicht entfernt oder an ihnen herumgebastelt werden.

Sollten wir die Bedenken über neuromorphe Computer und Vorhersagbarkeit abschütteln?

„Unter den Menschen, die sich für analoge Berechnungen interessieren, gibt es noch sehr wenige, die bereit sind, auf die Unsterblichkeit zu verzichten“, so der Forscher. Außerdem: „Wenn Sie möchten, dass Ihre analoge Hardware jedes Mal das Gleiche tut … haben Sie ein echtes Problem mit all diesen streunenden elektrischen Dingen und so.“

Ich werde das aufpeppen.

Eine sich abzeichnende und etwas düstere Perspektive ist, dass die sogenannte Vorhersagbarkeit, die mit heutigen digitalen Computern verbunden ist, ohnehin in Richtung Unvorhersagbarkeit geht. Dies kann, wie erwähnt, insbesondere per KI geschehen, die sich auf herkömmlichen Computerplattformen selbst anpasst. Nur weil die neuromorphen Computer scheinbar unberechenbar sind, ist ergo kein Zeichen dafür, dass herkömmliche digitale Computer tatsächlich berechenbar sind.

Die Dampfwalze der Unberechenbarkeit kommt mit voller Kraft auf uns zu, egal für welche Computerplattform Sie sich entscheiden. Für meine Einschätzung der jüngsten Bemühungen, KI-Sicherheit in diesem Licht zu erreichen, siehe den Link hier.

Diese Wendung in Bezug auf Vorhersagbarkeit sollte Ihre Gedanken dazu bringen, sich auf etwas von einer ausgegrabenen Natur zu konzentrieren, sozusagen. Diejenigen unter Ihnen, die sich mit KI-Ethik und KI-Recht befassen, könnten dies tun nicht haben über die Auswirkungen nachgedacht Neuromorphe Computer.

Sie haben wahrscheinlich herkömmliche digitale Computer mit künstlicher Intelligenz ins Visier genommen. Nun, raten Sie mal, Sie haben ein völlig zusätzliches und aufstrebendes Segment des KI-Computings, über das Sie sich jetzt nachts Sorgen machen können. Ja, neuromorphe Computer. Setzen Sie das auf Ihre To-do-Liste.

Entschuldigung, weitere schlaflose Nächte für Sie.

Lassen Sie uns kurz überlegen, was KI-Ethik und KI-Recht in Bezug auf konventionelles digitales Computing und KI getan haben.

In früheren Kolumnen habe ich die verschiedenen nationalen und internationalen Bemühungen zur Ausarbeitung und Verabschiedung von Gesetzen zur Regulierung von KI behandelt, siehe den Link hier, zum Beispiel. Ich habe auch die verschiedenen Prinzipien und Richtlinien der KI-Ethik behandelt, die verschiedene Nationen identifiziert und angenommen haben, darunter zum Beispiel die Bemühungen der Vereinten Nationen wie die UNESCO-Reihe der KI-Ethik, die fast 200 Länder angenommen haben, siehe den Link hier.

Hier ist eine hilfreiche Keystone-Liste von ethischen KI-Kriterien oder Merkmalen in Bezug auf KI-Systeme, die ich zuvor eingehend untersucht habe:

• Transparenz
• Gerechtigkeit & Fairness
• Nicht-Maleficence
• Verantwortung
• Datenschutz
• Wohltätigkeit
• Freiheit & Autonomie
• Vertrauen
• Nachhaltigkeit
• Würde
• Solidarität

Diese Prinzipien der KI-Ethik sollten ernsthaft von KI-Entwicklern angewendet werden, zusammen mit denen, die KI-Entwicklungsbemühungen verwalten, und sogar von denen, die letztendlich KI-Systeme einsetzen und warten.

Alle Beteiligten während des gesamten KI-Lebenszyklus der Entwicklung und Nutzung werden im Rahmen der Einhaltung der etablierten Normen der ethischen KI berücksichtigt. Dies ist ein wichtiges Highlight, da die übliche Annahme ist, dass „nur Programmierer“ oder diejenigen, die die KI programmieren, der Einhaltung der KI-Ethik-Begriffe unterliegen. Wie bereits hier betont, braucht es ein Dorf, um KI zu entwickeln und einzusetzen, und dafür muss das gesamte Dorf mit den KI-Ethikvorschriften vertraut sein und sich an diese halten.

Der Teil davon, über den Sie sich zuvor vielleicht nicht viel Gedanken gemacht haben, ist, wie dieselben KI-Ethikregeln und die wachsende Liste neuer KI-Gesetze auf neuromorphe Computer angewendet werden. Zur Klarstellung: KI-Ethik und KI-Recht müssen das in der Tat ausdrücklich berücksichtigen. Ich weise darauf hin, dass nur wenige dies tun, und seien Sie darauf hingewiesen, dass die Möglichkeit besteht, dass das Aufkommen neuromorpher Computer viele in Bezug auf eine neue Dimension des Versuchs, die KI zu beherrschen, aus dem Konzept bringen wird.

Wir müssen ethische KI und KI-Gesetze umfassend genug berücksichtigen, um alle neu entwickelten KIs, einschließlich neuromorpher Computer, einzubeziehen.

Die Wippen-Alternative ist ein klassisches Katz-und-Maus-Gambit. So geht das. Neue Wege zur Herstellung von KI werden erdacht und gebaut. Bestehende KI-Ethik und KI-Gesetze werden überrascht und umfassen nicht vollständig die neuesten KI-Spielereien. Es werden eilige Anstrengungen unternommen, um die ethischen KI-Vorschriften zu aktualisieren und diese neu geprägten KI-Gesetze zu ändern.

Aufschäumen, ausspülen, wiederholen.

Es wäre besser für uns alle, dem Spiel einen Schritt voraus zu sein, anstatt uns hinter der Acht zu verfangen.

Fazit

Ich habe dich auf eine kleine Reise mitgenommen.

Zu Beginn habe ich angeboten, dass es zwei Hauptthemen zu untersuchen gilt:

1) Integrale Bindung von Hardware und Software für KI-Mechanisierungen, anstatt sie als unterschiedliche und separate Verbündete zu haben

2) Übertragen oder Destillieren von maschinellen Lernformulierungen von einem KI-Modell auf ein anderes, ohne dass ein direktes, vollständiges reinrassiges Kopieren erforderlich oder unbedingt gewünscht (oder sogar anderweitig möglich) ist

Das erste Thema über die Verbindung von Hardware und Software war der Großteil der Reise hierin. Dies führte uns in den Computersumpf zwischen Sterblichen und Unsterblichen. Aus diesen Gründen gab es einige entscheidende Überlegungen zur KI-Ethik und zum KI-Recht, die sonst normalerweise nicht zur Sprache gebracht würden, da diese Art von computerbezogenem Thema von einigen normalerweise als rein technologisch angesehen wird und keine Bedenken hinsichtlich gesellschaftlicher Auswirkungen mit sich bringt.

Ich sage, es ist am klügsten, früher und sicherer zu sein, anstatt später und schlechter dran, wenn es darum geht, ethische KI und KI-Gesetze zur Sprache zu bringen.

Das zweite Thema, das ich hier noch nicht artikuliert habe, bezieht sich materiell auf das erste Thema.

Das ist der Deal.

Angenommen, wir haben einen „sterblichen Computer“ und wir möchten die Fähigkeiten bewahren, damit wir in der Lage sind, ein Backup oder angebliche Kopien dessen zu haben, was die KI enthält. Wir könnten besorgt sein, dass sich ein bestimmter sterblicher Computer seinem Ende nähert. Huch, wir sind darauf angewiesen. Was sollen wir tun? Eine Antwort ist, dass wir das verdammte Ding kopieren sollten.

Das Kopieren eines neuromorphen Computers, wie er skizziert wird, wird jedoch schwieriger sein, als es auf den ersten Blick erscheinen mag. Die Dinge können schwierig werden.

Vielleicht sollten wir uns einen Kopiertrick einfallen lassen, der verallgemeinerbar und auf Umstände anwendbar ist, die maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze betreffen. Wir möchten, dass dies bei großen und extrem großen Instanzen funktioniert. Wir wären auch bereit, dass die Kopie kein exaktes Duplikat ist, sondern als Ergebnis des Kopiervorgangs im Wesentlichen gleichwertig oder vielleicht sogar besser ausgearbeitet sein könnte.

Eine Technik, bekannt als Destillation wurde vorgeschlagen.

Mir ist der Platz für die heutige Kolumne ausgegangen, also werde ich dieses zweite Thema in einer der nächsten Kolumnen aufgreifen. Ich dachte, Sie würden sofort etwas über die Beziehung zwischen diesem zweiten Thema und dem ersten Thema wissen wollen, das hier ausführlich behandelt wurde. Betrachten Sie dies als eine zusätzliche Notiz, die als Teaser oder Trailer dessen dient, was als nächstes kommt.

Bleiben Sie auf der Kante Ihres Sitzes, da das Thema Destillation ein ziemlich gutes Highlight ist.

Wie Batman zu sagen pflegte, halten Sie Ihre Fledermausflügel gekreuzt und seien Sie bereit für die gleiche Fledermauszeit und den gleichen Fledermauskanal, um die ärgerliche Frage zu lösen, wie man ein KNN oder ein maschinelles Lernmodell oder einen neuromorphen Computer auf einen anderen kopiert.

Eine letzte Bemerkung vorerst. Es gibt eine berühmte Zeile im Film Der dunkle Ritter kehrt zurück in dem unser Kreuzritter mit dem Umhang sagt: „Die Welt ergibt nur Sinn, wenn man sie dazu zwingt.“ Ich werde versuchen, an diesem Ideal festzuhalten, wenn ich das zweite Thema über KI-bezogene Destillation behandle.

Bleiben Sie dran für Teil 2 dieses aufregenden und fesselnden Doppeltitels.