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Künstliche Intelligenz: die Fähigkeit künstlicher Systeme, Muster und Redundanzen zu erkennen, unvollständige Folgen zu vervollständigen, Probleme neu zu formulieren und zu lösen und Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen. Dabei handelt es sich nicht um eine Automatisierung menschlichen Verhaltens, denn eine solche Automatisierung könnte in einem mechanischen Nachahmen bestehen. Vielmehr werden künstliche Systeme nur dann von Menschen zur Entscheidungsfindung herangezogen, wenn diese Systeme zunächst autonome Entscheidungen getroffen haben. Siehe auch Künstliches Bewusstsein, Intelligenz.

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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

David Chalmers über Künstliche Intelligenz – Lexikon der Argumente

I 185
Künstliche Intelligenz/Chalmers: Angenommen, wir hätten ein künstliches System, das rational reflektiert, was es wahrnimmt. Hätte dieses System einen Begriff von Bewusstsein? Es hätte sicher einen Begriff des Selbst, es könnte sich vom Rest der Welt unterscheiden, und zu seinen eigenen kognitiven Gehalten einen direkteren Zugang als zu dem von anderen haben. So hätte es eine gewisse Art von Selbstbewusstsein. Dieses System wird nicht über sich selbst sagen, es hätte keine Ahnung wie es ist, ein rotes Dreieck zu sehen. Es braucht aber auch keinen Zugang zu seinen Elementen auf einer tieferen Ebene (Hofstadter 1979 1, Winograd 1972 2 ).
Pointe: Ein solches System hätte damit eine ähnliche Einstellung zu seinem Innenleben wie wir zu unserem.
Vgl. >Künstliches Bewusstsein
, >Selbstbewusstsein, >Selbstwissen, >Selbstidentifikation, >Wissen wie.
I 186
Verhaltenserklärung/Chalmers: Um das Verhalten solcher Systeme zu erklären, brauchen wir niemals Bewusstsein zuzuschreiben. Vielleicht haben solche Systeme Bewusstsein, oder auch nicht, aber die Erklärung ihres Verhaltens ist unabhängig davon.
>Verhalten, >Erklärung.
I 313
Künstliche Intelligenz/VsKünstliche Intelligenz/VsKI/Chalmers: DreyfusVsKünstliche Intelligenz: (Dreyfus 1972 7): Maschinen können nicht das flexible und kreative Verhalten von Menschen erreichen.
LucasVsKünstliche Intelligenz/PenroseVsKünstliche Intelligenz/Chalmers: (Lucas 1961 3, Penrose 1989 4): Computer können niemals das mathematische Verständnis des Menschen erreichen, weil sie durch Gödels Theorem beschränkt sind auf eine Weise, in der Menschen es nicht sind. Chalmers: Das sind externe Einwände. Die internen Einwände sind interessanter:
VsKünstliche Intelligenz: internes Argument: Bewusste Maschinen können keinen Geist entwickeln.
>Geist/Chalmers.
SearleVsKünstliche Intelligenz:
>Chinese Room-Argument. (Searle 1980 5).
Danach ist ein Computer bestenfalls eine Simulation von Bewusstsein, ein Zombie.
>Chinese Room, >Zombies, >Intentionalität/Searle.
Künstliche Intelligenz/ChalmersVsSearle/ChalmersVsPenrose/ChalmersVsDreyfus: Es ist zwar nicht offensichtlich, dass gewisse physikalische Strukturen im Computer zu Bewusstsein führen, aber das gilt genauso für die Strukturen im Gehirn.
>Bewusstsein/Chalmers.
I 314
Def Starke Künstliche Intelligenz/Searle/Chalmers: These: Es gibt eine nichtleere Klasse von Rechenoperationen (computations) sodass die Implementierung jeder Operation aus dieser Klasse hinreichend ist für einen Geist und insbesondere für bewusste Erlebnisse. Das gilt nur mit natürlicher Notwendigkeit, denn es ist logisch möglich, dass jedwede Rechenoperation ohne Bewusstsein auskommt, aber das gilt auch für Gehirne.
>Starke Künstliche Intelligenz.
I 315
Implementierung/Chalmers: Diesen Begriff brauchen wir als Brücke für die Verbindung zwischen abstrakter Rechenoperation und konkretem physikalischem System in der Welt. Wir sagen auch manchmal, dass unser Gehirn Rechnungen implementiert.
Vgl. >Denken/Welt, >Welt, >Realität, >Computation, >Computermodell.
Implementierung/Searle: (Searle 1990b 6): These: Implementierung ist ein beobachterrelativer Begriff. Wenn man will, kann man jedes System als alles implementierend betrachten, z.B: eine Wand.
ChalmersVsSearle: Man muss die Implementierung spezifizieren, dann umgeht man dieses Problem.
I 318
Bsp Ein kombinatorischer Zustandsautomat hat ganz andere Implementierungsbedingungen als ein endlicher Zustandsautomat. Die kausale Interaktion zwischen den Elementen ist unterschiedlich feinkörnig.
>Feinkörnig/grobkörnig.
Kombinatorische Automaten können zudem verschiedene andere Automaten reflektieren wie
I 319
Turingmaschinen und zelluläre Automaten, im Gegensatz zu endlichen oder unendlichen Zustandsautomaten.
>Turingmaschine, Bsp >Getränkeautomat/Dennett.
ChalmersVsSearle: Jedes System implementiert die eine oder andere Computation. Es wird nur nicht jeder Typ (z.B. ein kombinatorischer Zustandsautomat) von jedem System implementiert. Die Beobachterrelativität bleibt, aber sie bedroht nicht die Möglichkeit der Künstlichen Intelligenz.
I 320
Über die Art der Kausalrelationen ist damit nicht viel gesagt.
>Beobachtung, >Beobachterrelativität.

1. D. R. Hofstadter Gödel, Escher Bach, New York 1979
2. T. Winograd, Understanding Natural Language, New York 1972
3. J. R. Lucas, Minds, machines and Gödel, Philosophy 36, 1961, p. 112-27.
4. R. Penrose, The Emperor's New Mind, Oxford 1989
5. J. R. Searle, Minds, brains and programs. Behavioral and Brain Sciences 3, 1980: pp. 417 -24
6. J. R. Searle, Is the brain an digital computer? Proceedings and Adresses of the American Philosophical association, 1990, 64: pp. 21-37
7. H. Dreyfus, What Computers Can't Do. New York 1972.

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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 Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.

Cha I
D. Chalmers
The Conscious Mind Oxford New York 1996

Cha II
D. Chalmers
Constructing the World Oxford 2014

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