Wie man einen Geist erschafft
Gedankenexperimentebearbeiten
Kurzweil eröffnet das Buch, indem er uns an die Bedeutung von Gedankenexperimenten für die Entwicklung wichtiger Theorien erinnert, einschließlich Evolution und Relativitätstheorie. Es ist erwähnenswert, dass Kurzweil Darwin als „guten Anwärter“ für den führenden Wissenschaftler des 19. Er schlägt seine eigenen Gedankenexperimente vor, die sich darauf beziehen, wie das Gehirn denkt und sich an Dinge erinnert. Zum Beispiel bittet er den Leser, das Alphabet zu rezitieren, aber dann das Alphabet rückwärts zu rezitieren. Die Schwierigkeit, rückwärts zu gehen, deutet darauf hin, dass „unsere Erinnerungen sequentiell und in Ordnung sind“. Später bittet er den Leser, sich jemanden vorzustellen, den er nur ein- oder zweimal getroffen hat, die Schwierigkeit hier deutet darauf hin, dass „keine Bilder, Videos oder Tonaufnahmen im Gehirn gespeichert sind“, sondern nur Mustersequenzen. Schließlich kommt er zu dem Schluss, dass das Gehirn eine Hierarchie von Mustererkennern verwendet.
Pattern Recognition Theory of MindEdit
Kurzweil gibt an, dass der Neokortex etwa 300 Millionen sehr allgemeine Mustererkenner enthält, die in einer Hierarchie angeordnet sind. Um beispielsweise ein geschriebenes Wort zu erkennen, gibt es möglicherweise mehrere Mustererkenner für jeden einzelnen Buchstabenstrich: diagonal, horizontal, vertikal oder gekrümmt. Die Ausgabe dieser Erkenner würde in Mustererkenner höherer Ebene eingespeist, die nach dem Muster von Strichen suchen, die einen Buchstaben bilden. Schließlich verwendet ein Wortstufenerkenner die Ausgabe der Buchstabenerkenner. Währenddessen speisen Signale sowohl „vorwärts“ als auch „rückwärts“. Wenn beispielsweise ein Buchstabe verdeckt ist, die verbleibenden Buchstaben jedoch stark auf ein bestimmtes Wort hinweisen, schlägt die Wortstufenerkennung der Buchstabenerkennung möglicherweise vor, nach welchem Buchstaben gesucht werden soll, und die Buchstabenebene schlägt vor, nach welchen Strichen gesucht werden soll. Kurzweil diskutiert auch, wie das Hören von Sprache ähnliche hierarchische Mustererkenner erfordert.
Kurzweils Hauptthese ist, dass diese hierarchischen Mustererkenner nicht nur für die Wahrnehmung der Welt, sondern für fast alle Aspekte des Denkens verwendet werden. Zum Beispiel sagt Kurzweil, dass der Speicherabruf auf den gleichen Mustern basiert, die verwendet wurden, als die Welt überhaupt wahrgenommen wurde. Kurzweil sagt, dass Lernen für die menschliche Intelligenz entscheidend ist. Eine Computerversion des Neokortex wäre zunächst wie ein neugeborenes Baby, das nicht viel tun kann. Nur durch wiederholte Exposition gegenüber Mustern würde es sich schließlich selbst organisieren und funktionsfähig werden.
Kurzweil schreibt ausführlich über Neuroanatomie, sowohl des Neokortex als auch des „alten Gehirns“. Er zitiert jüngste Beweise dafür, dass Verbindungen im Neokortex eine Gitterstruktur bilden, die ihm einen gemeinsamen Algorithmus für „alle neokortikalen Funktionen“ nahelegt.
Digitales Gehirnbearbeiten
Kurzweil schreibt als nächstes über die Schaffung eines digitalen Gehirns, das von dem von ihm beschriebenen biologischen Gehirn inspiriert ist. Eine bestehende Anstrengung, auf die er hinweist, ist Henry Markrams Blue Brain Project, das versucht, bis 2023 eine vollständige Gehirnsimulation zu erstellen. Kurzweil sagt, dass die vollständige molekulare Modellierung, die sie versuchen, zu langsam sein wird und dass sie vereinfachte Modelle austauschen müssen, um die anfängliche Selbstorganisation zu beschleunigen.
Kurzweil glaubt, dass diese groß angelegten Simulationen wertvoll sind, sagt aber, dass ein expliziteres „funktionales algorithmisches Modell“ erforderlich sein wird, um menschliche Intelligenzniveaus zu erreichen. Kurzweil ist unbeeindruckt von neuronalen Netzen und ihrem Potenzial, während er bei Vektorquantisierung, Hidden-Markov-Modellen und genetischen Algorithmen sehr optimistisch ist, da er alle drei erfolgreich in seiner Spracherkennungsarbeit eingesetzt hat. Kurzweil setzt Mustererkenner im Neocortex mit Anweisungen in der ebenfalls hierarchischen Programmiersprache LISP gleich. Er sagt auch, dass sein Ansatz Jeff Hawkins ‚hierarchischem Zeitgedächtnis ähnelt, obwohl er der Meinung ist, dass die hierarchischen Hidden-Markov-Modelle einen Vorteil bei der Mustererkennung haben.
Kurzweil berührt einige moderne Anwendungen fortschrittlicher KI, darunter Googles selbstfahrende Autos und IBMs Watson, die die besten menschlichen Spieler im Spiel Jeopardy schlagen!, der persönliche Assistent Siri im Apple iPhone oder sein Konkurrent Google Voice Search. Er kontrastiert das handcodierte Wissen des Cyc-Projekts von Douglas Lenat mit dem automatisierten Lernen von Systemen wie Google Translate und schlägt vor, dass der beste Ansatz darin besteht, eine Kombination aus beidem zu verwenden, weshalb IBMs Watson so effektiv war. Kurzweil sagt, dass John Searle seinen „Chinese Room“ -Einwand gegen Watson erhoben hat und argumentiert, dass Watson nur Symbole ohne Bedeutung manipuliert. Kurzweil glaubt, dass das menschliche Gehirn auch „nur“ hierarchische statistische Analysen durchführt.
In einem Abschnitt mit dem Titel A Strategy for Creating a Mind fasst Kurzweil zusammen, wie er einen digitalen Geist zusammenstellen würde. Er würde mit einem Mustererkenner beginnen und dafür sorgen, dass sich eine Hierarchie mithilfe eines hierarchischen Hidden-Markov-Modells selbst organisiert. Alle Parameter des Systems würden mit genetischen Algorithmen optimiert. Er würde ein „kritisches Denkmodul“ hinzufügen, um vorhandene Muster im Hintergrund nach Inkompatibilitäten zu durchsuchen, um zu vermeiden, dass inkonsistente Ideen vorliegen. Kurzweil sagt, das Gehirn sollte Zugang zu „offenen Fragen in jeder Disziplin“ haben und die Fähigkeit haben, „riesige Datenbanken zu beherrschen“, etwas, was traditionelle Computer gut können. Er glaubt, dass das endgültige digitale Gehirn „genauso fähig wäre wie biologische, Veränderungen in der Welt zu bewirken“.
PhilosophyEdit
Ein digitales Gehirn mit menschlicher Intelligenz wirft viele philosophische Fragen auf, von denen die erste ist, ob es bewusst ist. Kurzweil glaubt, dass Bewusstsein „eine emergente Eigenschaft eines komplexen physikalischen Systems“ ist, so dass ein Computer, der ein Gehirn emuliert, das gleiche emergente Bewusstsein wie das reale Gehirn haben würde. Dies steht im Gegensatz zu Menschen wie John Searle, Stuart Hameroff und Roger Penrose, die glauben, dass das physische Gehirn etwas Besonderes ist, das eine Computerversion nicht duplizieren könnte.
Ein weiteres Problem ist der freie Wille, der Grad, in dem Menschen für ihre eigenen Entscheidungen verantwortlich sind. Der freie Wille bezieht sich auf den Determinismus, wenn alles streng vom Staat bestimmt wird, dann würden einige sagen, dass niemand freien Willen haben kann. Kurzweil glaubt pragmatisch an den freien Willen, weil er der Meinung ist, dass die Gesellschaft ihn braucht, um zu funktionieren. Er schlägt auch vor, dass die Quantenmechanik „eine kontinuierliche Quelle der Unsicherheit auf der grundlegendsten Ebene der Realität“ bieten kann, so dass der Determinismus nicht existiert.
Schließlich adressiert Kurzweil Identität mit futuristischen Szenarien, in denen eine nichtbiologische Version von jemandem geklont wird oder dieselbe Person schrittweise operativ in eine nichtbiologische Einheit verwandelt wird. Im ersten Fall ist es verlockend zu sagen, dass der Klon nicht die ursprüngliche Person ist, weil die ursprüngliche Person noch existiert. Kurzweil kommt stattdessen zu dem Schluss, dass beide Versionen gleichermaßen dieselbe Person sind. Er erklärt, dass ein Vorteil von nichtbiologischen Systemen „die Fähigkeit ist, kopiert, gesichert und neu erstellt zu werden“, und daran müssen sich die Menschen gewöhnen. Kurzweil glaubt, dass Identität „durch Kontinuität des Informationsmusters, das uns ausmacht, erhalten bleibt“ und dass Menschen nicht an ein bestimmtes „Substrat“ wie die Biologie gebunden sind.
Gesetz der beschleunigten Renditenbearbeiten
Das Gesetz der beschleunigten Renditen ist die Grundlage für all diese Spekulationen über die Schaffung eines digitalen Gehirns. Es erklärt, warum die Rechenkapazität auch nach Ablauf des Mooreschen Gesetzes, das Kurzweil um 2020 prognostiziert, unvermindert weiter zunehmen wird. Integrierte Schaltungen, die derzeitige Methode zur Herstellung von Computerchips, werden aus dem Rampenlicht verschwinden, während einige neue, fortschrittlichere Technologien die Lücke schließen werden. Es ist diese neue Technologie, die uns zu den massiven Berechnungsebenen bringt, die zur Schaffung eines künstlichen Gehirns erforderlich sind.
Während sich der exponentielle Fortschritt in und über die Singularität hinaus fortsetzt, sagt Kurzweil: „Wir werden mit der intelligenten Technologie verschmelzen, die wir schaffen“. Von dort aus wird sich die Intelligenz schnell nach außen ausdehnen. Kurzweil fragt sich sogar, ob die Lichtgeschwindigkeit wirklich eine feste Grenze für die Fähigkeit der Zivilisation ist, das Universum zu kolonisieren.