Warum künstliche Intelligenz menschliche Intelligenz nicht erreichen kann: Turings 75-jähriger Irrtum

Moegliche Anwendungen

Das Problem der praktischen Fähigkeiten und der Repräsentation Die Unfähigkeit, praktische Fähigkeiten auf Maschinen zu übertragen, stellt ein weiteres großes strukturelles Hindernis dar. Die Anwendungsfähigkeiten (Know-how) lassen sich nicht auf Computercode reduzieren, da sie sich nicht allein auf die Definition (Know-what) beschränken.

Ein Geigenvirtuose kann zwar hervorragende Musik darbieten, doch er kann einem Schüler nicht allein durch Formeln genau erklären, wie dies zu erreichen ist. Selbst ein Roboter ohne physischen Körper und mit ausgeprägter Nachahmungsfähigkeit kann die emotionale Dimension nicht erfassen, die sowohl vom Musiker als auch vom Zuhörer empfunden wird.

Die Tatsache, dass Computer lediglich physikalisch definierte Daten und Anweisungen verarbeiten können, führt zu einer unüberwindbaren Kluft, die als „Repräsentationsproblem" bezeichnet wird. Mangel an Sinn und Kultur Die tiefe Bedeutungswelt hinter den Wörtern zeigt, dass künstliche Intelligenz lediglich ein symbolischer Manipulator ist.

Technik und Auswirkungen

Denning argumentiert, dass große Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude und Gemini lediglich Wörter austauschen, ohne den Sinn dessen zu verstehen, was sie sagen.

Dieser Sachverhalt steht im Widerspruch zu Thesen, die in einigen aktuellen Studien aufgestellt werden und behaupten, dass knstliche neuronale Netze eine mathematische Bewusstseinsstruktur entwickeln, die dem menschlichen Geist hnelt. Die Bedeutung die Kommunikation bleibt fr Maschinen unlsbar.

Ob eine uerung aufrichtig, spttisch, wtend oder scherzhaft gemeint ist, beruht vollstndig auf einer unendlichen Kette aus vergangenen Gesprchen. Je grer wir die Netze auch machen, desto unwahrscheinlicher scheint es, dass Maschinen eine Kultur erwerben knnen, die auf verkrpertem menschlichen Erleben basiert.

Technik und Auswirkungen

Zuknftige Sicherheitsrisiken Dieses Verstndnisgeflle zwischen Menschen und Maschinen knnte in der Zukunft erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich bringen. KI-Systeme lassen sich mglicherweise nicht vollstndig an menschliche Ziele anpassen, da Maschinen den impliziten Kontext hinter Anweisungen nicht erfassen knnen.

Denning betont, dass die grte Bedrohung nicht in superintelligenten Maschinen besteht, die die Welt bernehmen wrden.

Es betont, dass die eigentliche Gefahr in der unkontrollierten Ausbreitung, die zwar noch nicht die menschliche Intelligenz erreicht haben, aber dennoch hochgradig autonom, leistungsstark, unvorhersehbar und gleichgültig gegenüber Menschen sind.

Um diesem Automationswirbel zu entkommen, muss die Menschheit ihre einzigartigen Eigenschaften neu definieren und ihren Unterschied zu den Maschinen bewahren.