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| Hardware: Als Hardware bezeichnet man die physischen Komponenten eines Computersystems. Dazu gehören alle internen Komponenten wie CPU, Motherboard, RAM und Festplatte sowie alle externen Geräte. Siehe auch Software._____________Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente. | |||
| Autor | Begriff | Zusammenfassung/Zitate | Quellen |
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Nick Bostrom über Hardware – Lexikon der Argumente
I 71 Hardware/Superintelligenz/Bostrom: Vorteile für digitale Intelligenzen: Geschwindigkeit der Berechnungselemente. Biologische Neuronen arbeiten mit einer Spitzengeschwindigkeit von etwa 200 Hz, ganze sieben Größenordnungen langsamer als ein moderner I 72 Mikroprozessor (~ 2 GHz).(1) Als Folge davon ist das menschliche Gehirn gezwungen, sich auf eine massive Parallelisierung zu verlassen und ist nicht in der Lage, Berechnungen, die eine große Anzahl aufeinanderfolgender Operationen erfordern, schnell durchzuführen. Geschwindigkeit der internen Kommunikation: Axone tragen Aktionspotentiale bei Geschwindigkeiten von 120 m/s oder weniger, während elektronische Verarbeitungskerne optisch mit Lichtgeschwindigkeit (300.000.000 m/s) kommunizieren können.(3) Anzahl der Berechnungselemente: Das menschliche Gehirn hat etwas weniger als 100 Milliarden Neuronen. I 339 Die Anzahl der Neuronen in einem erwachsenen menschlichen Männergehirn wurde auf 86,1 ± 8,1 Milliarden geschätzt, eine Zahl, die durch Auflösung des Gehirns und Fraktionierung der Zellkerne ermittelt wurde, wobei die mit einem neuronenspezifischen Marker angefärbten Neuronen gezählt wurden. In der Vergangenheit waren Schätzungen in der Nachbarschaft von 75-125 Milliarden Neuronen üblich. Diese basierten typischerweise auf der manuellen Zählung von Zelldichten in repräsentativen kleinen Regionen (Azevedo et al. 2009(4)). I 72 Im Gegensatz dazu ist Computer-Hardware unbegrenzt skalierbar bis zu sehr hohen physikalischen Grenzen. I 339 Die von der Quantenmechanik, der Allgemeinen Relativitätstheorie und der Thermodynamik gesetzten physikalischen Grenzen der Berechnung liegen jedoch weit über diesem "Jupiter-Gehirn"-Niveau (Sandberg 1999(5); Lloyd 2000(6)). Speicherkapazität: Das menschliche Arbeitsgedächtnis ist in der Lage, nicht mehr als vier oder fünf Informationsbrocken zu einem bestimmten Zeitpunkt zu speichern. I 340 Die Anzahl der Bereiche, die der Arbeitsspeicher verwalten kann, ist sowohl informations- als auch aufgabenabhängig; sie ist jedoch eindeutig auf eine kleine Anzahl von Bereichen beschränkt. Siehe Miller (1956)(7) und Cowan (2001)(8). I 73 Zuverlässigkeit, Lebensdauer, Sensoren, etc.: Maschinenintelligenzen können verschiedene andere Hardware-Vorteile haben. I 340 Zum Beispiel sind biologische Neuronen weniger zuverlässig als Transistoren. Kanalrauschen kann Aktionspotentiale auslösen, und synaptisches Rauschen erzeugt eine erhebliche Variabilität in der Stärke der übertragenen Signale. Nervensysteme scheinen sich so entwickelt zu haben, dass sie zahlreiche Kompromisse zwischen Rauschtoleranz und Kosten (Masse, Größe, Zeitverzögerungen) eingehen; siehe Faisal et al. (2008)(9). Zum Beispiel können Axone nicht dünner als 0,1 µm sein, damit die zufällige Öffnung von Ionenkanälen nicht zu spontanen Aktionspotentialen führt (Faisal et al. 2005)(10). >Software/Bostrom, >Superintelligenz, >Künstliche Intelligenz, >Künstliche Neuronale Netze, >Maschinenlernen. * Dies geschieht hauptsächlich in kurzen Ausbrüchen in einer Untergruppe von Neuronen - die meisten haben eine ruhigere Feuerrate(Gray and McCormick 1996)(1); Steriade et al. 1998(2)). 1. Gray, C. M., and McCormick, D. A. 1996. “Chattering Cells: Superficial Pyramidal Neurons Contributing to the Generation of Synchronous Oscillations in the Visual Cortex.” Science 274 (5284): 109–13. 2. Steriade, M., Timofeev, I., Durmuller, N., and Grenier, F. 1998. “Dynamic Properties of Corticothalamic Neurons and Local Cortical Interneurons Generating Fast Rhythmic (30–40 Hz) Spike Bursts.” Journal of Neurophysiology 79 (1): 483–90. 3. Kandel, Eric R., Schwartz, James H., and Jessell, Thomas M., eds. 2000. Principles of Neural Science. 4th ed. New York: McGraw-Hill. 4. Azevedo, F. A. C., Carvalho, L. R. B., Grinberg, L. T., Farfel, J. M., Ferretti, R. E. L., Leite, R. E. P., Jacob, W., Lent, R., and Herculano-Houzel, S. 2009. “Equal Numbers of Neuronal and Nonneuronal Cells Make the Human Brain an Isometrically Scaled-up Primate Brain.” Journal of Comparative Neurology 513 (5): 532–41. 5. Sandberg, Anders. 1999. “The Physics of Information Processing Superobjects: Daily Life Among the Jupiter Brains.” Journal of Evolution and Technology 5. 6. Lloyd, Seth. 2000. “Ultimate Physical Limits to Computation.” Nature 406 (6799): 1047–54. 7. Miller, George A. 1956. “The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information.” Psychological Review 63 (2): 81–97. 8. Cowan, Nelson. 2001. “The Magical Number 4 in Short-Term Memory: A Reconsideration of Mental Storage Capacity.” Behavioral and Brain Sciences 24 (1): 87–114. 9. Faisal, A. A., Selen, L. P., and Wolpert, D. M. 2008. “Noise in the Nervous System.” Nature Reviews Neuroscience 9 (4): 292–303. 10. Faisal, A. A., White, J. A., and Laughlin, S. B. 2005. “Ion-Channel Noise Places Limits on the Miniaturization of the Brain’s Wiring.” Current Biology 15 (12): 1143–9._____________ Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der ArgumenteDer Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente. |
Bostrom I Nick Bostrom Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies Oxford: Oxford University Press 2017 |
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