Ist künstliche Intelligenz schon da oder handelt es sich nur um maschinelles Lernen?

JEinerseits haben wir das, was uns eine bestimmte Maschine empfiehlt, und andererseits unsere Interpretation. Deshalb bin ich zutiefst davon überzeugt, dass wir uns jetzt in einem Stadium befinden, in dem wir nicht darüber diskutieren sollten, was künstliche Intelligenz (KI) ist und was maschinelles Lernen ist. Stattdessen sollten wir versuchen, das Auftreten von Algorithmen zu verhindern, die der Menschheit schaden könnten, wie es zuvor geschehen ist, sagte Kriti Sharma während ihres Vortrags auf der diesjährigen NEXT-Konferenz, die vom russischen Antiviren-Unternehmen Kaspersky organisiert wurde.

An der Konferenz in Lissabon nahmen Experten aus den Bereichen KI, Robotik, maschinelles Lernen und Cybersicherheit sowie Journalisten aus Europa teil, darunter ein Vertreter von eKapija.

Kriti Sharma ist der Gründer der AI for Good-Plattform und eine der führenden Stimmen in der globalen Szene der KI, ihrer Umsetzung und vor allem ihrer ethischen Seite. Sie hat sich daher in ihrer Karriere der Untersuchung gewidmet, wie KI zur Lösung der aktuellen alltäglichen Probleme beitragen kann. Das Forbes-Magazin hat sie auf die berühmte "30 unter 30" -Liste gesetzt. Vor drei Jahren wurde sie neben Elon Musk, Mark Zuckerberg und Jeff Bezos als eine der einflussreichsten Personen der Technologiewelt in die Liste „Recode 100“ aufgenommen. Derzeit ist sie Vizepräsidentin bei Sage Group, eines der führenden britischen Technologieunternehmen.

- Künstliche Intelligenz muss mit ethischen Standards korrelieren. Meiner Meinung nach ist es für Länder sehr wichtig, dieses Feld nicht als eine Art Wettbewerb darüber zu betrachten, wer als Erster in der AI-Entwicklung tätig ist - China, USA, Japan, Indien ... Alle ethischen Grundsätze für den Einsatz von AI sollten global koordiniert werden , was sehr schwierig ist - betonte Sharma.

Im vergangenen Jahr hat Sharma die rAInbow-Plattform ins Leben gerufen, deren Ziel es ist, Opfern von häuslicher Gewalt in Südafrika zu helfen, was sich als erfolgreiches Beispiel für KI erwiesen hat. Es sei ein Land, laut ihren Worten, in dem jede dritte Frau zu Hause Gewalt durch ihren eigenen Partner erlebt. Sie wollten ein Instrument schaffen, das Frauen hilft, ihre Probleme zu teilen, Ratschläge einzuholen und damit die Gewalt zu stoppen. Sie waren überrascht zu sehen, wie viel offener Frauen mit „jemandem hinter der Leinwand“ als persönlich über ihre Probleme sprachen. Diese Tatsache des Vertrauens ermutigte sie zu der Erkenntnis, dass sie ein gutes Werkzeug gemacht hatten.

- Als wir mit den Opfern vor Ort sprachen, fragten wir uns, warum sie die Gewalt nicht früher gemeldet hatten. Wir haben zum Beispiel gesehen, dass das Opfer zum Zeitpunkt der Meldung der Gewalt durchschnittlich 35 Mal ausgesetzt war. Als wir alle Daten und Fakten, die wir gesammelt hatten, eingaben, entdeckten wir verschiedene Muster - erstens schämten sie sich zuzugeben, dass es Gewalt in der Familie gegeben hatte, und befürchteten, dass sie Gewalt provoziert hätten und zweitens wurden sie, unter anderem, gebeten, einen Telefondienst zu nutzen, der zwischen 9.00 und 17.00 Uhr betrieben wird. Danach erhalten sie nur noch eine Sprachnachricht. Ich frage mich, warum wir im Zeitalter hochentwickelter Technologie sie nicht dafür nutzen können, um einige sehr wichtige Probleme in der Gesellschaft in der wir leben zu lösen?

Zusätzlich zu rAInbow hat das von Sharma versammelte Expertenteam ein Online-Tool erstellt, um junge Menschen in Indien über reproduktive Gesundheit zu informieren.

- Im vergangenen Jahr haben wir mehr als eine Million Interaktionen auf unseren Plattformen durchgeführt, was eine enorme Menge ist. Wir haben festgestellt, dass 50% derjenigen, die unsere Tools verwenden, bereit sind, Maßnahmen zu ergreifen und das Auftreten von schlechten Situationen zu verhindern. Ich betone daher, dass unsere Idee darin besteht, KI für das Gemeinwohl einzusetzen.

Obwohl der Einsatz von maschinellem Lernen und KI weltweit offensichtlich ist, ist sich Sharma bewusst, dass die Meinungen in diesem Bereich geteilt sind.

- Es gibt viele Vorurteile und es gibt viele Ängste, die eine Folge des Mangels an Wissen oder Stereotypen sein könnten, die von Hollywood geschaffen wurden. Wissenschaftler haben auch erkannt, dass sie normale Menschen in die Nutzung von KI einbeziehen müssen. Es hat sich herausgestellt, dass sie sich durch ihre Teilnahme von ihren Ängsten befreit und ihren praktischen Wert erkannt haben. Dies ist in der Tat eine große Herausforderung für uns, die sich mit solchen Technologien befassen - wie man eine genaue Wahrnehmung schafft.




Sharma weist auch darauf hin, dass große Unternehmen sich zunehmend mit diesem Thema auseinandersetzen, verglichen mit der Wahrnehmung, die früher üblich war, als KI hauptsächlich in der Produktionsautomatisierung oder in der Gesichtserkennungstechnologie eingesetzt wurde.

- Im Moment ist KI wirklich billiger als vor fünf oder zehn Jahren, aber unsere Fähigkeit, sie zur Beeinflussung der Gesellschaft zu nutzen, ist kein einfaches Problem, da Sie einen Investor benötigen. Dies ist eine Gelegenheit für junge Menschen, ihr Unternehmen zu gründen, was sich letztendlich auch positiv auf die Wirtschaft auswirkt. Natürlich brauchen wir Wissen, um gute Werkzeuge zu erstellen, aber Wissen ist heute verfügbarer als früher. Wir haben zum Beispiel junge Menschen im Alter von ungefähr 15 Jahren auf der FutureMakers-Plattform zusammengebracht. Sie schaffen Algorithmen in den Bereichen Klimawandel, Medizin usw. - sagt Sharma.

Wann wird die echte KI eintreffen?

Alexey Malanov von Kaspersky sagte zu Beginn seines Vortrags auf der NEXT-Konferenz klar: Es gibt keine künstliche Intelligenz.

- Es gibt die sogenannte starke künstliche Intelligenz und schwache KI, das heißt maschinelles Lernen. Starke KI hat Bewusstsein, kann denken, Aufgaben lösen ... Maschinelles Lernen bedeutet, dass die Maschine eine bestimmte Aufgabe so ausführt, wie wir es gelehrt haben. Fakt ist, dass es keine starke KI gibt und wir nicht genau wissen, wann sie implementiert wird. Wissenschaftler glauben, dass es in rund 50 Jahren umgesetzt wird, in den USA sagen sie, in 70 Jahren, während sie in Asien glauben, dass es in 30 Jahren geschehen wird - sagte Malanov.
Maschinelles Lernen, sagt er, ist das, was wir jetzt haben.


- Dies ist in der Tat das Erstellen von Programmen ohne Programmierung. Was könnte schiefgehen? Systeme können mit schlechten Absichten erstellt werden, zum Beispiel autonome Drohnen, die Menschen töten können. Ethik ist nur eine Dimension des Einsatzes von maschinellem Lernen. Die größte Herausforderung für Wissenschaftler ist die Tatsache, dass das, was in einem Staat ethisch und erlaubt ist, nicht unbedingt ethisch und in einem anderen erlaubt ist. Einige Länder erlauben Gesichtserkennungstechnologie, andere überhaupt nicht.

Malanov weist auch darauf hin, dass heutzutage Algorithmen Einfluss auf unsere alltäglichen Entscheidungen haben, von empfohlenen Filmen, die auf unseren Vorlieben basieren, bis hin zu schwierigeren Situationen.


- Algorithmen geben Empfehlungen ab, aber letztendlich trifft der Mensch die Entscheidung. Der Mensch ist immer noch schlauer als der Algorithmus.

Vorurteile müssen überwunden werden


Neben der Bedeutung der Grundsätze für die Umsetzung der KI ging Sharma auch auf die Bedeutung der Gleichstellung der Geschlechter in diesem Bereich und die Bedeutung der Einbeziehung verschiedener Gesellschaftsstrukturen ein. Ein Team aus Psychologen, Wissenschaftlern, Soziologen und Anthropologen kann, wie sie sagt, sehr nützliche Werkzeuge erstellen. Auch Algorithmen müssen getestet werden, um festzustellen, ob sie auf Vorurteilen beruhen, wie zum Beispiel Rekrutierungsinstrumenten, die eher Männer über Frauen, Weiße über Schwarze usw. aussuchen.

- Ich glaube, eines Tages wird die KI-Technologie Ungleichheiten überwinden und Vorurteile ausräumen. KI spiegelt definitiv die Zeit wider, in der wir leben, was wir um uns herum sehen und die historischen Vorurteile und Umstände - schloss Sharma.

Teodora Brnjoš

Kaspersky

Kaspersky NEXT 2019

NEXT Konferenz

Kriti Sharma

Alexey Malanov

künstliche Intelligenz

KI

maschinelles Lernen

Algorithmen

Algorithmen erstellen