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Jerry Kaplan
Gebundenes Buch
Humans Need Not Apply - A Guide to Wealth and Work in the Age of Artificial Intelligence; .
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An insightful, engaging tour by a noted Silicon Valley insider of how accelerating developments in Artificial Intelligence will transform the way we live and work
Produktdetails
- Verlag: Yale University Press
- Seitenzahl: 256
- Erscheinungstermin: 31. August 2015
- Englisch
- Abmessung: 212mm x 151mm x 23mm
- Gewicht: 426g
- ISBN-13: 9780300213553
- ISBN-10: 0300213557
- Artikelnr.: 42408536
Herstellerkennzeichnung
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Frankfurter Allgemeine Zeitung | Besprechung von 06.02.2017Künstliche Intelligenz
Eine Einführung in ein großes Thema unserer Zeit
Erst Schach, dann Go, nun Poker: Computer überragen Menschen in immer mehr intelligenten Herausforderungen. Nicht nur mit speziellen Anwendungen glänzt "künstliche Intelligenz", sie schreitet viel allgemeiner, in deutlich vielseitigerer Ausprägung und Einsetzbarkeit voran. Große Konzerne wie Alphabet (Google), Apple, Facebook oder IBM investieren hohe Millionenbeträge - es geht um Spracherkennung, Kommunikation, selbständig fahrende Autos, Haushaltsroboter, um nur einige Beispiele zu nennen. Mittlerweile beschäftigen sich Ökonomen regelmäßig damit, prominent etwa auch Mitarbeiter des Internationalen Währungsfonds.
Die Frage, wann und
Eine Einführung in ein großes Thema unserer Zeit
Erst Schach, dann Go, nun Poker: Computer überragen Menschen in immer mehr intelligenten Herausforderungen. Nicht nur mit speziellen Anwendungen glänzt "künstliche Intelligenz", sie schreitet viel allgemeiner, in deutlich vielseitigerer Ausprägung und Einsetzbarkeit voran. Große Konzerne wie Alphabet (Google), Apple, Facebook oder IBM investieren hohe Millionenbeträge - es geht um Spracherkennung, Kommunikation, selbständig fahrende Autos, Haushaltsroboter, um nur einige Beispiele zu nennen. Mittlerweile beschäftigen sich Ökonomen regelmäßig damit, prominent etwa auch Mitarbeiter des Internationalen Währungsfonds.
Die Frage, wann und
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wie Maschinen in ihren intelligenten Fähigkeiten dem Menschen insgesamt immer ähnlicher werden, ist eine der ganz großen dieses Jahrhunderts. Der Amerikaner Jerry Kaplan, Unternehmer und Wissenschaftler in diesem Bereich, hat einen wirklich guten Schlüssel zum Verständnis dessen geliefert, worum es geht. Sein Buch "Artificial Intelligence. What Everyone Needs To Know" ist eine sehr gelungene Kombination aus Einführung in das Thema und Diskussion der wichtigsten in die Zukunft gerichteten Fragen, die damit zusammenhängen. Es richtet sich ausdrücklich auch an Leser, die keine studierten Computerwissenschaftler sind, die keine Programmiersprache können und auch keine Promotion in Mathematik besitzen. Es ist historisch, aber auch technisch-erklärend und mit 165 Seiten Länge eine angenehm weiterbringende Lektüre für einen Nachmittag.
Jerry Kaplan erzählt darin beispielsweise von John McCarthy. Dieser war Mathematikprofessor am Dartmouth College in Hanover im amerikanischen Bundesstaat New Hampshire. Ihm kann zugeschrieben werden, in den fünfziger Jahren zuerst den Begriff "künstliche Intelligenz" verwendet zu haben. Er erwähnte ihn in einem Schreiben an die Rockefeller-Stiftung, mit dem er um Geld für eine Fachkonferenz warb. Mit ihm bemühten sich die damals schon mehr etablierten Forscher Marvin Minsky von der Harvard-Universität, Nathan Rochester von IBM und Claude Shannon vom Telekommunikationsunternehmen Bell Telephone darum. McCarthy und die meisten anderen Teilnehmer dieser Dartmouth-Konferenz, die so etwas wie die Geburtsstunde der "künstlichen Intelligenz" als eigener wissenschaftlicher Disziplin wurde, waren Vertreter der Mathematischen Logik, eines Teilbereichs der Mathematik, der sich grob gesagt damit beschäftigt, Aussagen und Konzepte als Symbole darzustellen und durch bestimmte Transformationen Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Die damals erzielten Fortschritte in der Computertechnologie eröffneten auf diesem Feld ganz neue Möglichkeiten der praktischen Anwendung.
Es ging freilich noch ganz und gar nicht um düstere Fragen wie die, ob womöglich die Zukunft der gesamten Menschheit in Frage steht infolge der Entwicklung schnellerer und besserer Computer. "Wenn McCarthy einen eher langweiligen Begriff verwendet hätte, der nicht eine Herausforderung der menschlichen Dominanz und Erkenntnisfähigkeit suggerieren würde, (...) würde Fortschritt auf diesem Gebiet wohl eher als das erscheinen, was es ist - das andauernde Fortschreiten der Automatisierung", schreibt Kaplan.
Ein Grundstein war jedenfalls gelegt, das Interesse an dem Gebiet wuchs rasch. Allen Newell und Herbert Simon, der später einmal den Wirtschaftsnobelpreis bekommen sollte, konstruierten ein Programm (Logic Theory Machine), das mathematische Theoreme beweisen konnte. In den sechziger Jahren dann trat die Defence Advanced Research Projects Agency (Darpa) des amerikanischen Verteidigungsministeriums als Geldgeber auf den Plan und finanzierte drei Forschungslabore für "künstliche Intelligenz", eines am MIT in Boston, eines an der Stanford-Universität und eines an der Carnegie-Mellon-Universität in Pittsburgh.
In der Folge hat es immer wieder Hochphasen und Zeiten der Ernüchterung auf dem Gebiet gegeben, sogenannte "AI-Winter", in denen teils überoptimistische Ankündigungen von Forschern ein klägliches Rendezvous mit der Realität erlebten. Für großes öffentliches Interesse und Begeisterung wiederum sorgte in der jüngeren Vergangenheit beispielsweise, als der Computer Deep Blue im Jahr 1997 einen Zweikampf gegen den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow gewann. IBM hatte dafür drei Forscher von der Carnegie-Mellon-Universität angeheuert. "Schach wurde lange für eine unnachgiebige Bastion intellektuellen Vermögens gehalten, die voraussichtlich jedem Versuch von Automatisierung widersteht", erinnert sich Kaplan. Jahre später gewann IBMs Supercomputer Watson ebenfalls öffentlichkeitswirksam das Quizformat "Jeopardy" - mittlerweile kaufen sich Unternehmen seine Rechenleistungen ein. Vor einem Jahr wiederum besiegte ein Programm, das Mitarbeiter von Googles Abteilung für künstliche Intelligenz "Deep Mind" erschaffen hatten, den Weltmeister im traditionsreichen Brettspiel Go. Auch das ging durch die Medien. Go beinhaltet wesentlich mehr Zugmöglichkeiten als Schach; durch den mathematisch-technischen Ansatz, mit dem Deep Blue Kasparow geschlagen hatte, wäre das nicht lösbar gewesen. Und nun hat ein Programm namens "Libratus" vier der besten Pokerspieler der Welt besiegt - diesmal waren es übrigens wieder Forscher der Carnegie-Mellon-Universität, die dahintersteckten.
Neben der Geschichte führt Kaplan in wichtige weitere Begriffe ein. Er erläutert, was künstliche neuronale Netze sind, maschinelles Lernen, Robotik und Spracherkennung. Er setzt sich mit der Frage auseinander, ob schlauere Computer viele Menschen arbeitslos machen und ob sie zu einer wachsenden materiellen Ungleichheit führen. Und er thematisiert philosophisch-rechtliche Aspekte wie etwa, ob eine "künstliche Intelligenz" verantwortlich ist für ihr Handeln und wenn nicht sie, wer dann. Kurzum: Es ist ein breiter Ansatz, den Kaplan verfolgt. Mit Erfolg.
ALEXANDER ARMBRUSTER
Jerry Kaplan: Artificial Intelligence. What Everyone Needs To Know. Oxford University Press, 2016, 165 Seiten, 16,95 Dollar.
Alle Rechte vorbehalten. © F.A.Z. GmbH, Frankfurt am Main
Jerry Kaplan erzählt darin beispielsweise von John McCarthy. Dieser war Mathematikprofessor am Dartmouth College in Hanover im amerikanischen Bundesstaat New Hampshire. Ihm kann zugeschrieben werden, in den fünfziger Jahren zuerst den Begriff "künstliche Intelligenz" verwendet zu haben. Er erwähnte ihn in einem Schreiben an die Rockefeller-Stiftung, mit dem er um Geld für eine Fachkonferenz warb. Mit ihm bemühten sich die damals schon mehr etablierten Forscher Marvin Minsky von der Harvard-Universität, Nathan Rochester von IBM und Claude Shannon vom Telekommunikationsunternehmen Bell Telephone darum. McCarthy und die meisten anderen Teilnehmer dieser Dartmouth-Konferenz, die so etwas wie die Geburtsstunde der "künstlichen Intelligenz" als eigener wissenschaftlicher Disziplin wurde, waren Vertreter der Mathematischen Logik, eines Teilbereichs der Mathematik, der sich grob gesagt damit beschäftigt, Aussagen und Konzepte als Symbole darzustellen und durch bestimmte Transformationen Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Die damals erzielten Fortschritte in der Computertechnologie eröffneten auf diesem Feld ganz neue Möglichkeiten der praktischen Anwendung.
Es ging freilich noch ganz und gar nicht um düstere Fragen wie die, ob womöglich die Zukunft der gesamten Menschheit in Frage steht infolge der Entwicklung schnellerer und besserer Computer. "Wenn McCarthy einen eher langweiligen Begriff verwendet hätte, der nicht eine Herausforderung der menschlichen Dominanz und Erkenntnisfähigkeit suggerieren würde, (...) würde Fortschritt auf diesem Gebiet wohl eher als das erscheinen, was es ist - das andauernde Fortschreiten der Automatisierung", schreibt Kaplan.
Ein Grundstein war jedenfalls gelegt, das Interesse an dem Gebiet wuchs rasch. Allen Newell und Herbert Simon, der später einmal den Wirtschaftsnobelpreis bekommen sollte, konstruierten ein Programm (Logic Theory Machine), das mathematische Theoreme beweisen konnte. In den sechziger Jahren dann trat die Defence Advanced Research Projects Agency (Darpa) des amerikanischen Verteidigungsministeriums als Geldgeber auf den Plan und finanzierte drei Forschungslabore für "künstliche Intelligenz", eines am MIT in Boston, eines an der Stanford-Universität und eines an der Carnegie-Mellon-Universität in Pittsburgh.
In der Folge hat es immer wieder Hochphasen und Zeiten der Ernüchterung auf dem Gebiet gegeben, sogenannte "AI-Winter", in denen teils überoptimistische Ankündigungen von Forschern ein klägliches Rendezvous mit der Realität erlebten. Für großes öffentliches Interesse und Begeisterung wiederum sorgte in der jüngeren Vergangenheit beispielsweise, als der Computer Deep Blue im Jahr 1997 einen Zweikampf gegen den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow gewann. IBM hatte dafür drei Forscher von der Carnegie-Mellon-Universität angeheuert. "Schach wurde lange für eine unnachgiebige Bastion intellektuellen Vermögens gehalten, die voraussichtlich jedem Versuch von Automatisierung widersteht", erinnert sich Kaplan. Jahre später gewann IBMs Supercomputer Watson ebenfalls öffentlichkeitswirksam das Quizformat "Jeopardy" - mittlerweile kaufen sich Unternehmen seine Rechenleistungen ein. Vor einem Jahr wiederum besiegte ein Programm, das Mitarbeiter von Googles Abteilung für künstliche Intelligenz "Deep Mind" erschaffen hatten, den Weltmeister im traditionsreichen Brettspiel Go. Auch das ging durch die Medien. Go beinhaltet wesentlich mehr Zugmöglichkeiten als Schach; durch den mathematisch-technischen Ansatz, mit dem Deep Blue Kasparow geschlagen hatte, wäre das nicht lösbar gewesen. Und nun hat ein Programm namens "Libratus" vier der besten Pokerspieler der Welt besiegt - diesmal waren es übrigens wieder Forscher der Carnegie-Mellon-Universität, die dahintersteckten.
Neben der Geschichte führt Kaplan in wichtige weitere Begriffe ein. Er erläutert, was künstliche neuronale Netze sind, maschinelles Lernen, Robotik und Spracherkennung. Er setzt sich mit der Frage auseinander, ob schlauere Computer viele Menschen arbeitslos machen und ob sie zu einer wachsenden materiellen Ungleichheit führen. Und er thematisiert philosophisch-rechtliche Aspekte wie etwa, ob eine "künstliche Intelligenz" verantwortlich ist für ihr Handeln und wenn nicht sie, wer dann. Kurzum: Es ist ein breiter Ansatz, den Kaplan verfolgt. Mit Erfolg.
ALEXANDER ARMBRUSTER
Jerry Kaplan: Artificial Intelligence. What Everyone Needs To Know. Oxford University Press, 2016, 165 Seiten, 16,95 Dollar.
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