Ein Zitat von Geoffrey Hinton
Beim Deep Learning sind die Algorithmen, die wir heute verwenden, Versionen der Algorithmen, die wir in den 1980er und 1990er Jahren entwickelt haben. Die Leute waren sehr optimistisch, aber es stellte sich heraus, dass sie nicht besonders gut funktionierten.
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Diese Algorithmen, die ich als Public-Relevance-Algorithmen bezeichne, erzeugen und zertifizieren mithilfe derselben mathematischen Verfahren Wissen. Die algorithmische Bewertung von Informationen stellt also eine besondere Wissenslogik dar, die auf spezifischen Annahmen darüber basiert, was Wissen ist und wie man seine wichtigsten Komponenten identifizieren sollte. Dass wir jetzt auf Algorithmen zurückgreifen, um herauszufinden, was wir wissen müssen, ist genauso bedeutsam, als hätten wir uns auf anerkannte Experten, die wissenschaftliche Methode, den gesunden Menschenverstand oder das Wort Gottes verlassen.
Wenn Algorithmen Menschen vom Arbeitsmarkt verdrängen, könnten sich Reichtum und Macht in den Händen der winzigen Elite konzentrieren, die über die allmächtigen Algorithmen verfügt, was zu beispielloser sozialer und politischer Ungleichheit führt. Alternativ könnten die Algorithmen selbst Eigentümer werden.
Als Spotify 2011 in den USA eingeführt wurde, stützte es sich auf einfache nutzungsbasierte Algorithmen, um Benutzer und Musik zu verbinden, ein Prozess, der als „kollaboratives Filtern“ bekannt ist. Diese Algorithmen waren eher lästig als nützlich.
Ich mache mir Sorgen, dass Algorithmen in der Welt zu stark in den Vordergrund rücken. Es begann damit, dass Informatiker befürchteten, dass uns niemand zuhören würde. Jetzt mache ich mir Sorgen, dass zu viele Leute zuhören.
Sobald man die Probleme erkennt, die Algorithmen mit sich bringen können, kann es passieren, dass die Leute schnell den Wunsch verspüren, sie ganz wegzuwerfen, und meinen, die Situation ließe sich dadurch lösen, dass man sich an menschliche Entscheidungen hält, bis die Algorithmen besser sind.
Das Problem bei Google besteht darin, dass man über 360 Grad omnidirektionale Informationen auf linearer Basis verfügt, die Algorithmen für Ironie und Mehrdeutigkeit jedoch nicht vorhanden sind. Und das sind die Algorithmen der Weisheit.
Ich dachte einfach, dass es das Coolste sei, Maschinen intelligent zu machen. Während meiner Schulzeit absolvierte ich ein Sommerpraktikum im Bereich KI und schrieb an der National University of Singapore neuronale Netze – frühe Versionen von Deep-Learning-Algorithmen. Ich fand es erstaunlich, dass man Software schreiben konnte, die selbst lernte und Vorhersagen machte.
Daten dominieren. Wenn Sie die richtigen Datenstrukturen ausgewählt und die Dinge gut organisiert haben, werden die Algorithmen fast immer selbstverständlich sein. Datenstrukturen, nicht Algorithmen, sind für die Programmierung von zentraler Bedeutung.
Ich erinnere mich, dass mir Mathematiker in den 1960er Jahren erzählten, dass sie die Informatik als ausgereifte Disziplin anerkennen würden, wenn es 1.000 tiefe Algorithmen gäbe. Ich denke, wir haben wahrscheinlich 500 erreicht.
Ging es in den 1980er Jahren um Qualität und in den 1990er Jahren um Reengineering, dann wird es in den 2000er Jahren um Geschwindigkeit gehen.
Die Menschen neigen dazu, die Tatsache zu übersehen, dass Nordkoreas Wirtschaft ungefähr zur gleichen Zeit zusammenbrach, als die Südkoreaner das Vertrauen in ihren eigenen Staat verloren. Die späten 1980er und frühen 1990er Jahre waren eine Zeit, in der Südkoreaner die Legitimität ihrer Republik in Frage stellten.
Das Wort Deepfake ist zu einem generischen Substantiv für den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen und Gesichtskartierungstechnologie geworden, um die Stimmen, Körper und Gesichter von Menschen digital zu manipulieren. Und die Technologie wird zunehmend so realistisch, dass Deepfakes kaum noch zu erkennen sind.
Es ist schwierig, Ihren Kunden klarzumachen, dass es bestimmte Tage gibt, an denen der Markt um 2 % steigt oder fällt, und dass dies im Wesentlichen von Algorithmen gesteuert wird, die mit Algorithmen sprechen. Dafür gibt es keinen wirklichen Sinn oder Grund. Es ist also schwierig. Wir versuchen einfach, langfristiges Investieren und Kurshalten zu predigen.
Menschen sind sehr gut darin, Algorithmen letztendlich zum Laufen zu bringen.
Ist ein Arbeitsplatz sicher? Ich hatte gehofft, „Journalist“ zu sagen, aber Forscher entwickeln bereits Algorithmen, die Fakten sammeln und eine Nachricht schreiben können. Das bedeutet, dass in ein paar Jahren ein Roboter diese Kolumne schreiben könnte. Und wer wird es lesen? Nun, es könnte sein, dass viele von uns mit viel Freizeit herumhängen.
Als ich bei Marvel war, befanden sie sich in der Pleite, was heute, nach der Veröffentlichung von „Avengers 2“, kaum zu glauben ist, aber das war in den 1990er-Jahren. Es war ein unruhiger Ort. Die Comic-Verkäufe gingen zurück. Die Arbeit war verstreut.
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