ChatGPT im Chat

Die nachfolgende Befragung des Large-Language-Modells „ChatGPT“ wurde am 06.04.2023 durchgeführt. Für mich war die Frage, inwieweit ChatGPT sich von Allgemeinplätzen lösen und konkret werden kann. Die Art der Antworten und ihre Inhalte boten Überraschungen.

Am Ende dieses Interviews zwischen Mensch und Software-Maschine werde ich meine Einschätzung zum Ergebnis folgen lassen.

Endoplast-Frage: Wann kann Künstliche Intelligenz einen ähnlichen Intelligenz-Quotienten erreichen, wie Menschen ihn haben?

KI-Antwort: Es ist schwierig, genau vorherzusagen, wann Künstliche Intelligenz (KI) einen ähnlichen Intelligenz-Quotienten (IQ) wie der Mensch erreichen wird. Die KI hat bereits bemerkenswerte Fortschritte in Bereichen wie maschinelles Lernen, Spracherkennung, Bildverarbeitung und Robotik erzielt, aber es gibt auch noch viele Herausforderungen zu bewältigen.
Ein wichtiger Faktor, der die Entwicklung von KI beeinflusst, ist die Verfügbarkeit von Daten und Rechenleistung. Mit der zunehmenden Menge an verfügbaren Daten und Fortschritten in der Rechenleistung könnte KI in der Zukunft in der Lage sein, menschenähnliche Fähigkeiten zu erlangen.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der menschliche IQ ein komplexes Konstrukt ist, das viele Faktoren umfasst, einschließlich kognitiver Fähigkeiten, Wissen, Erfahrungen und sozialer Kompetenzen. Es ist unwahrscheinlich, dass KI in der Lage sein wird, alle diese Faktoren zu vereinen und menschenähnliche Intelligenz zu erlangen.
Es ist auch wichtig zu bedenken, dass IQ nicht unbedingt der beste Indikator für Intelligenz ist und dass es auch andere Arten von Intelligenz gibt, wie emotionale Intelligenz und kreative Intelligenz. KI hat bereits Fortschritte in Bereichen wie maschinellem Lernen und automatisierter Kreativität erzielt, aber auch hier gibt es noch viel Raum für Verbesserungen und Entwicklungen.

Endoplast-Frage: Aber Künstliche Intelligenz kann doch viel mehr von der Welt wahrnehmen als ein einzelner Mensch.

KI-Antwort: Das ist richtig. Künstliche Intelligenz kann durch Sensoren und Kameras eine große Menge an Daten aus der Welt sammeln und verarbeiten, die für den Menschen schwer zu erfassen wären. Zum Beispiel kann KI in Echtzeit große Datenmengen verarbeiten, um Trends zu identifizieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Aber obwohl KI die Fähigkeit hat, große Datenmengen zu verarbeiten, ist sie noch weit davon entfernt, menschenähnliche Intelligenz zu erreichen. KI arbeitet innerhalb eng definierter Parameter und ist auf die Strukturierung und Verarbeitung von Daten beschränkt. Im Gegensatz dazu hat der menschliche Geist eine Fülle von Fähigkeiten und Fertigkeiten, die ihn befähigen, in einem breiten Spektrum von Umgebungen und Situationen zu navigieren.
Es ist auch wichtig zu beachten, dass die Wahrnehmung der Welt nicht nur auf die Verarbeitung von Daten beschränkt ist. Menschliche Wahrnehmung basiert auch auf emotionalen, sozialen und kulturellen Faktoren, die schwer zu modellieren sind und die die Art und Weise beeinflussen, wie Menschen Informationen interpretieren und Entscheidungen treffen.

Endoplast-Frage: Wichtig für den Menschen ist es, etwas zu bewerten, etwa um sich für oder gegen etwas entscheiden zu können. Wird das die Ki auch können, irgendwann?

KI-Antwort: Ja, es ist durchaus möglich, dass Künstliche Intelligenz irgendwann in der Lage sein wird, Bewertungen abzugeben und Entscheidungen zu treffen, ähnlich wie Menschen. In der Tat werden bereits heute viele Entscheidungen in Unternehmen und anderen Organisationen von KI-Systemen getroffen, wie zum Beispiel bei der automatisierten Entscheidungsfindung oder dem maschinellen Lernen.
Allerdings hängt die Fähigkeit von KI, menschenähnliche Bewertungen und Entscheidungen zu treffen, stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten und Algorithmen ab. Derzeit sind KI-Systeme in der Regel nur in der Lage, bestimmte, eng definierte Aufgaben auszuführen, und ihre Entscheidungen basieren auf vordefinierten Regeln und Parametern. Die Fähigkeit von KI-Systemen, komplexe Bewertungen vorzunehmen, hängt daher von der Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen und Technologien ab, die es ihnen ermöglichen, ein umfassenderes Verständnis von Zusammenhängen und Kontexten zu entwickeln.
Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass KI-Systeme immer noch von Menschen programmiert und trainiert werden müssen, und dass sie letztendlich nur so gut sein können wie die Qualität der Daten und Algorithmen, die von Menschen bereitgestellt werden.

Endoplast-Frage: Sind emotionale, soziale und kulturelle Faktoren nur schwer zu modellieren, wie du sagtest, oder wird dies gar nicht möglich sein? Könnte es zum Beispiel komplexe Algorithmen geben, die Gefühle nachbilden können?

KI-Antwort: Emotionale, soziale und kulturelle Faktoren sind äußerst komplex und werden derzeit nur begrenzt von KI-Systemen erfasst und modelliert. Obwohl es Fortschritte bei der Erkennung und Interpretation von Emotionen durch KI-Systeme gibt, haben diese Systeme immer noch Schwierigkeiten, die Komplexität und Subtilität menschlicher Emotionen und sozialer Interaktionen zu erfassen.
Es gibt einige Ansätze zur Entwicklung von KI-Systemen, die Emotionen nachbilden können, wie beispielsweise emotionale Roboter oder Chatbots, die in der Lage sind, menschenähnliche Interaktionen durchzuführen. Diese Systeme basieren jedoch oft auf vordefinierten Regeln und sind nicht in der Lage, die Komplexität und Nuancen menschlicher Emotionen vollständig zu erfassen.
Insgesamt ist es jedoch sehr schwierig, komplexe menschliche Erfahrungen wie Emotionen und kulturelle Faktoren vollständig in einem Algorithmus abzubilden, da sie stark von individuellen Erfahrungen und Kontexten abhängen und oft schwer messbar sind. Es ist jedoch möglich, dass zukünftige Fortschritte in der KI-Technologie und der Datenanalyse die Modellierung dieser Faktoren verbessern werden.

Endoplast-Frage: Was ist das eigentliche Problem bei der Nachbildung zu komplexer Wirklichkeiten?

KI-Antwort: Das eigentliche Problem bei der Nachbildung zu komplexer Wirklichkeiten durch künstliche Intelligenz (KI) liegt darin, dass die reale Welt sehr komplex und unvorhersehbar ist. Die Natur ist chaotisch und es gibt viele Faktoren, die das Verhalten von Systemen beeinflussen, von physikalischen Kräften bis hin zu sozialen und kulturellen Faktoren.
Das Modellieren solcher komplexen Systeme erfordert eine immense Datenmenge und eine genaue Erfassung von vielen verschiedenen Faktoren. Oftmals sind diese Daten jedoch nicht verfügbar oder es ist schwierig, sie zu sammeln und zu verarbeiten. Hinzu kommt, dass die Entwicklung von KI-Systemen oft auf begrenzten Datensätzen und unter bestimmten Annahmen und Voraussetzungen basiert, was dazu führen kann, dass die Modelle nicht die volle Komplexität der realen Welt abbilden.
Ein weiteres Problem besteht darin, dass KI-Systeme oft in der Lage sind, bestimmte Aspekte der Realität zu modellieren, jedoch Schwierigkeiten haben, Zusammenhänge und Beziehungen zwischen den verschiedenen Faktoren zu erfassen. Die Komplexität der realen Welt erfordert daher oft eine ganzheitlichere Betrachtung, die nicht allein auf KI-Technologie beschränkt sein kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Nachbildung zu komplexer Wirklichkeiten durch KI eine Herausforderung darstellt, da es schwierig ist, alle relevanten Faktoren zu erfassen und zu modellieren. Es ist daher wichtig, dass KI-Systeme in Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen und unter Berücksichtigung der Kontexte und Bedingungen entwickelt werden.

Endoplast-Frage: Ich habe verstanden, dass eine mangelnde Vorhersagbarkeit ein Zeichen einer nicht linear ablaufenden Wirklichkeit ist. Ist dies richtig?

KI-Antwort: Ja, das ist richtig. In nicht-linearen Systemen können kleine Änderungen in den Ausgangsbedingungen zu großen und unvorhersehbaren Auswirkungen auf das System führen. Dies wird auch als „Schmetterlingseffekt“ bezeichnet, der besagt, dass der Flügelschlag eines Schmetterlings in Brasilien einen Tornado in Texas auslösen kann. Diese Art von Vorhersageproblemen kann in der Modellierung von komplexen Systemen, einschließlich der menschlichen Gesellschaft, auftreten.

Endoplast-Frage: Wie könnte man dieses Problem der Nicht-Abbildbarkeit von Prozessen zukünftig lösen?

KI-Antwort: Die Nicht-Abbildbarkeit komplexer Prozesse in der Wirklichkeit ist ein tiefgreifendes Problem, das nicht leicht gelöst werden kann. Eine mögliche Lösung besteht darin, Modelle und Algorithmen zu entwickeln, die die Dynamik und Komplexität der realen Welt besser abbilden können. Dazu gehört auch die Entwicklung von Machine-Learning-Technologien, die in der Lage sind, aus großen Datenmengen zu lernen und Muster in diesen Daten zu erkennen.
Eine weitere Möglichkeit besteht darin, verschiedene Fachgebiete wie Mathematik, Physik, Informatik, Biologie, Sozialwissenschaften und Philosophie zu kombinieren, um ein umfassenderes Verständnis der komplexen Systeme in der Welt zu erlangen. Die Zusammenarbeit zwischen Forschern aus verschiedenen Fachgebieten könnte helfen, neue Erkenntnisse und Lösungen zu entwickeln, die in der Lage sind, die Komplexität der realen Welt besser zu erfassen.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es keine endgültige Lösung für dieses Problem geben wird. Da sich die Welt ständig weiterentwickelt und ändert, werden auch neue Herausforderungen und Komplexitäten entstehen, die uns weiterhin vor Schwierigkeiten stellen werden.

Endoplast-Frage: Programmiert wird mit Entweder/Oder, also mit 1 und 0 als Zustand. Könnte die Quantenphysik mit einem dritten Zustand dieses Problem der Nichtabbildbarkeit ungeordneter Prozesse lösen?

KI-Antwort: Die Quantenphysik arbeitet tatsächlich mit mehr als zwei Zuständen, nämlich mit sogenannten Qubits, die im Gegensatz zu den klassischen Bits, die nur die Zustände 0 oder 1 annehmen können, auch den Zustand der Superposition annehmen können. Das bedeutet, dass ein Qubit in einem Überlagerungszustand aus 0 und 1 existieren kann. Außerdem können Qubits auch miteinander verschränkt sein, was bedeutet, dass ihre Zustände miteinander verknüpft sind, unabhängig von ihrer räumlichen Entfernung.
Diese Eigenschaften der Quantenphysik bieten tatsächlich Potenzial für die Lösung einiger Probleme der Nichtabbildbarkeit, insbesondere in der Simulation und Analyse komplexer Systeme und Prozesse. Die Quantencomputer können beispielsweise bestimmte komplexe Algorithmen schneller und effizienter ausführen als klassische Computer.
Allerdings gibt es auch Herausforderungen bei der Entwicklung von Quantencomputern, wie z.B. die empfindliche Natur der Qubits, die mit ihrer Umgebung interagieren und dadurch ihren Zustand verändern können. Es bleibt abzuwarten, wie die Technologie der Quantencomputer weiterentwickelt wird und welche praktischen Anwendungen sich daraus ergeben werden.

Endoplast-Frage: Aber würde rein theoretisch ein dritter Zustand im Programmierbereich etwas verändern können?

KI-Antwort: Ja, die Verwendung eines dritten Zustands in der Programmierung, der über die binäre Logik hinausgeht, könnte theoretisch einige Vorteile bringen. Dieser dritte Zustand könnte zum Beispiel eine Zwischenstufe zwischen „an“ und „aus“ darstellen, was es ermöglichen würde, mehr Zustände und Bedeutungen zu codieren und zu speichern.
In der Praxis wird dies derzeit jedoch nicht umgesetzt, da die Verwendung von drei oder mehr Zuständen in der Programmierung noch nicht vollständig erforscht ist und die meisten Computersysteme auf der binären Logik basieren. Es müssten also neue Technologien und Konzepte entwickelt werden, um die Verwendung von mehr Zuständen in der Programmierung effektiv umzusetzen.

Endoplast-Frage: Immerhin könnte das ein Ausblick auf andere Lösungs-Kategorien sein.

KI-Antwort: Ja, das ist durchaus möglich. Die Verwendung von mehreren Zuständen in der Programmierung könnte möglicherweise zu neuen Lösungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen führen. Zum Beispiel könnte dies zu einer verbesserten Datenverarbeitung und -speicherung, einer höheren Leistungsfähigkeit von Computerprogrammen oder einer effizienteren Nutzung von Ressourcen führen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dies derzeit noch eine hypothetische Möglichkeit ist und weitere Forschung und Entwicklung erforderlich ist, um diese Ideen zu realisieren.

Meine Bemerkung zu dem KI-Interview:

Die Konversation war angenehm, viel interessanter als ich angenommen hatte. Das lag auch daran, dass Antworten schnell kommen. Der gewohnte Nachteil mancher Aussagen ist ihre Allgemeinheit. Je weniger das System weiß, was es antworten soll, desto mehr verwendet es Allgemeinplätze, die mitunter viel Platz einnehmen. Auf diese Weise kann manche Antwort langatmig und relativ aussagelos werden.
Allerdings ist das Sprach-Modell andererseits in der Lage, dort, wo es Wissen hat, dies konkret und ohne Umwege zu formulieren. Wo Menschen – auch Fachleute – manchmal Schwierigkeiten haben, die richtigen Worte zu finden, ist der Sprach-Chatbot relativ wortgewandt und stets verständlich, auch da er mit Redundanzen arbeitet.
Solche Konversationen zwischen Mensch und Maschine trainieren und verfeinern das System. Es wächst also und macht einen evolutionären Prozess durch. Solange, bis sich das System selbst weiter trainieren und mit anderen KIs vernetzen kann.
Auf der aktuellen „Google I/0“-Konferenz konnte man erleben, dass Google nicht an einer KI arbeitet sondern an einigen und diese auf unterschiedlichste Erfordernisse anpasst.

15. Mai 2023