Es ist aber vielleicht nur die Intelligenz der Menschen, die den Rechner für genau diese Aufgabe programmiert haben. Er ist dann in dem Sinne intelligent, wie ein Rechenschieber intelligent ist.

Hingegen: Kann ein Computer diese beiden Anweisungen unterscheiden:

• Auf der Baustelle sind Helme zu tragen.
• Auf der Rolltreppe sind Hunde zu tragen.

Dazu braucht es in irgend einer Weise ein Modell von "der Welt". Sonst könnte der Computer denken, man müsse sich den Hund auf den Kopf setzen oder den Helm am Arm tragen.

Die von mir befragte KI erläutert den Unterschied zwischen den beiden Anweisungen korrekt.

Ich habe kürzlich so etwas programmiert: Ich gab dem Programm dutzende Ausdrücke wie "1 + 20 = 21" oder "400 - 210 = 190" oder "4 x 40 = 160". Das Programm "sieht" das und entwickelt eine Strategie, ohne die Operationen + oder - zu kennen (das Programm ist also kein Taschenrechner).

Dann gebe ich dem Programm eine neue Aufgabe, die es vorher noch nie gesehen hat, z.B. "40 - 38" und es gibt mir das korrekte Ergebnis aus. Es hat also gelernt, was es mit den beiden Zahlen tun soll.

So etwas zu programmieren dauert nur wenige Stunden.

Jetzt erkläre mal, wie du darauf kommst, dass 40 - 38 eben 2 ist?

Du hast dir das doch auch nicht überlegt. Du hast nicht überlegt, dass es eine Anordnung von Zahlen geben muss u.v.a.m.
Letztendlich hat die Maschine ähnliches gemacht wie du damals beim Lernen.

Unterschied zum Rechenschieber: er kann dir nur das anzeigen, was auf dem Rechenschieber zu sehen ist. Mein Computerpogramm kommt mit Aufgaben klar, die es vorher noch nie gesehen hat.

ich hab mit dem wilo-pumpenschieber (in analogie zum rechenschieber) komplexe Fernwärmenetze berechnet/überprüft.

das Teil gibt es jetzt in der app
https://wilo.com/resources/pumpenschieber/

wer nicht weiß wie es geht, der guggt in die pdf-bedienungsanleitung

https://cms.media.wilo.com/cdndoc/wi...wilo420467.pdf

und jetzt soll das mal die ki machen..... :Maso:

Ich verstehe, auf was du hinaus möchtest. Es ist jedoch ein Unterschied, ob wir über das Prädikat "intelligent" sprechen oder über Intelligenz als Substantiv. Im ersten Fall ist das üblicherweise kontextabhängig im zweiten Fall ist es zumindest eine Einordnung der "Natur der Dinge" in einen Begriff, der diese meint.

Beispiel Kontext Falter: Wenn man über Evolution spricht und die Tatsache, dass die Musterung des Falters optimal für die Anpassung an seinen Lebensraum ist, dann würde man in diesem Kontext sicher davon sprechen, dass dies "ziemlich intelligent" ist, was da passiert ist. Ich bin absolut davon überzeugt, dass man solche oder ähnliche Aussagen vielfach findet, hört oder liest. Dagegen ist m.E. nichts einzuwenden.

In der Natur der Sache, die der klassische Begriff "Intelligenz" (als Sammelbegriff - das ist m.E. eine Schwierigkeit) meint, liegt alles Kognitive, was den Menschen als handelndes Subjekt in der Problemlösung betrifft, es liegen Denkprozesse darin, Entscheidungsprozesse, ein auf ein Ziel hin ausgerichtet sein usw. Hierunter würde das "millionenfach Würfeln" nicht fallen. Evolutionäre Anpassung ist z.B. nicht zielgerichtet sondern hat einen Zweck.

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Wir sprechen hier darüber, ob man Eigenschaften, die in der Natur der Sache liegen, die mit dem Begriff "Intelligenz" gemeint ist, auch dem zuschreiben kann, dass mit dem Begriff "künstliche Intelligenz" gemeint ist.

Aus meiner Sicht liegt die Schwierigkeit in der Debatte darin, dass wir uns über die Natur der Sache klar werden müssten, die mit dem Begriff "Intelligenz" gemeint ist. Hierbei sollte man sich m.E. zunächst darüber klar werden, was wir beim Menschen damit meinen. Im Anschluss können wir dann sehen ob diese Zuschreibungen auch auf eine "künstliche Intelligenz" zutreffen würden.

Darauf folgend, dann die Debatte führen ob es sinnvoll ist, den Begriff "Intelligenz" so zu erweitern, dass sie auch die Natur der Sache "künstliche Intelligenz" meint und damit deine Sorge adressieren ("Wir laufen Gefahr, Intelligenz exakt so zu definieren, dass nur menschliche Intelligenz unter diesen Begriff fällt.") oder ob wir für KI einen eigenen Begriff benötigen. Ich plädiere zunächst für Letzteres und damit für eine semantisch saubere Trennung.

:Blumen:

Ich meine, du vermischt Ausbildung mit Intelligenz. Du hast m.E. zwar indirekt einen Punkt, da es ja wohl offensichtlich eine starke Korrelation zwischen "Intelligenz" und Ausbildungserfolg gibt. Das verstehe ich.

Aber gerade für das konkrete Beispiel der partiellen DGL gibt es ja sogar rein nummerische Lösungsverfahren - KI ist dazu nicht nütig. Hier sind wir m.E. 100%ig bei dem was Arne schreib:
Hier stimme ich völlig zu.

Ein m.E. viel besseres Beispiel für Intelligenz und den Vergleich zwischen KI und MI (menschlicher Intelligenz) ist m.E. Autofahren/Führerschein.

Wir sehen heute autonome Fahrzeuge (z.B. Waymo) die KI-Technologien nutzen. Das funktioniert nur in entsprechenden Umgebungen gut und selbst dort wird auch mal "endlos" im Kreisverkehr gefahren. Wenn man so ein Fahrzeug nach Mumbai bringt, dann würde ich lappidar sagen: Das war's dann. :Lachen2:

Einen 18 jährigen sitzt du mit nem Fahrlehrer um die 20h in ein Fahrschulauto, lässt ihn Prüfungen machen und er findet sich im wesentlichen überall auf der Welt zurecht. In Mumbai wird er noch n paar zusätzliche Stunden benötigen, dann war es das. Eine Ausbildung zur Lösung von part. DGL benötigt dieser Mensch nicht, wahrscheinlich benötigt er noch nicht mal irgendeinen Schulabschluss, wahrscheinlich reicht lesen und schreiben.

:Blumen:

Du müsstest nochmal genau erklären, was du da getan hast. Ich vermute nämlich, dass das nicht so ist/war wie man es aus dem Text versteht. Ich meine das nicht persönlich oder böse oder unterstellend oder so. Ich will nur begrifflich klar sein.

LG :Blumen:

Gibt es nicht in der KI auch fundamental unterschiedliche Konzepte? Ein Freund (Informatiker u. Psychologe) von mir hat vor 35 Jahren an der Hochschule in einem KI Projekt an der UNI mitgearbeitet, zusammen mit Linguistiker und Logiker. Sie haben das Gegenteil von LLM implentiert, damals im Wissen darum, dass wahrscheinlich, wenn es schnellere und ausreichende Hardware gibt, ein Ansatz wie LLM besser funktionieren wird.


Ich denke als Psychologe, die MI (menschliche Intelligenz) umfasst quasi verschiediene Stufen oder Formen des Lernens bis hin zum abstrakten Denken und Logik. Geht es um Leistung, kommt dann noch der Faktor Zeit dazu. Dann gibt es, worauf Arne aufmerksam machte, auch Gesetze evolutionärer Entwicklungen, in die wir Intelligenz proizieren könnten. Und neben der MI haben Säugetiere intelligente Fähigkeiten, welche der Mensch nicht besitzt. (z.B. ein Drogenspürhund). Ebenfalls kann ich mir vorstellen, dass manche Menschen in Logik höchst (Spitze) intelligent sind, aber bei der praktischen Führerscheinprüfungen durchfallen.

Ja. Absolut. Gerade damals hat man versucht Sprache zu "verstehen" und logische Schlüsse zu ziehen. Es gab sogar spezielle Programmiersprachen (Prolog, Lisp), die man in den 60/70ern entwickelte um Zusammenhänge zu formalisieren. Linguistiker waren damals u.a. die Leute, die nach Logik gefragt wurden in dem Thema. Z.B. Naom Chomskys Beiträge zu bestimmten Grammatikformen sind an Wichtigkeit nicht zu überschätzen. Das hat alles jedoch nicht bzw. nicht so gut funktioniert bzw. zum Ziel geführt.

Aktuelle LLMs verzichten darauf irgendetwas zu verstehen. Dafür würden sie gerne wissen, was alles jemals überall auf der Welt gesagt und geschrieben wurde um dann einfach mit hoher Wahrscheinlichkeit zu schätzen, was man zu einem Thema absondern könnte. Manche Systeme versuchen etwas "geschickter" zu schätzen als andere, aber das Ergebnis ist bekannt.

Natürlich gibt es jenseits der generativen System noch sowas wie Expertensysteme, die u.a. auf Regelsystemen beruhen oder Theorembeweiser oder logikbasierte Systeme, die auf sowas wie Prädikatenlogik etc. setzen.

:Blumen: