人工智能–技术的奇迹还是艺术的奇迹?

企业如何利用智能技术和多样性来促进创新和数字赋能?

人要做的不仅仅是利用数字技术进行优化。他想增加自己的知识,创造新的东西。人工智能(AI)探讨的核心问题是什么构成了人类:有没有灵魂?心如何获得意识?智能机器有望重演创世之梦:人类再现自己的起源。他想了解自己从哪里来。阻止他离开。人工智能和创新公司应该是帮助。

人要做的不仅仅是利用数字技术进行优化。他想增加自己的知识,创造新的东西。人工智能(AI)探讨的核心问题是什么构成了人类:有没有灵魂?心如何获得意识?智能机器有望重演创世之梦:人类再现自己的起源。他想了解自己从哪里来。阻止他离开。人工智能和创新公司应该是帮助。

人工智能是未来。它将使我们与自然资源和谐相处的可持续生活的梦想更加接近。高效的工作管理系统会给我们的日常生活带来更多的舒适感。人工智能将增进全球繁荣,应对健康缺陷,推动人类自我优化。人工智能将使我们这个物种更加紧密地联系在一起,但它也将给我们的社会带来更多的监管。它将和我们一起探索太空,并创造出前所未有的精确的新军事破坏工具。

人工智能是21世纪的关键技术。

“人工智能可能是人类最有用的发明之一。”谷歌的 “Deep Mind “广告,可以说是围绕人工智能最著名的研究公司。在世界各地,都有一些实际应用人工智能的先锋项目,这些项目具有广泛的社会效益:通过放射组学进行更精确的医疗诊断,通过数字助理控制复杂的大型项目,通过人工智能优化的交通信号灯进行智能交通控制,通过自学习系统对建筑物进行精确的能源管理,通过传感器平台进行大规模的环境监测,或者通过对物流链进行透明的实时监控来保障食品安全。

政界和商界已经认识到,人工智能是未来对国际竞争力起决定性作用的关键技术。世界各地都在采取国家人工智能战略,以支持研发、技术诀窍、促进青年人才和国际网络建设,投资额达数十亿–美国和中国在争夺全球人工智能霸主地位时处于领先地位。尽管该技术具有巨大的潜力,然而,并非所有的公司都在有效地将人工智能融入其战略和流程中。

40%的公司在人工智能方面进行了大量投资,但未能利用它取得可衡量的成功.为什么人工智能计划会失败?人工智能的复杂性和风险被低估了。缺乏全面变革管理的勇气,对员工的数字化技能投入太少。此外,对技术也有错误的期望:Homo Deus将对集体利益的追求与对智能设计的宗教信仰混为一谈。人工智能不是个人潜能提升和共同协作的工具,而是变成了支配工作的匿名监视机器。个人主义、成熟度和业务牵引力下降。这种误解从何而来,又该如何反驳?

人是最好的机器

人工智能是一个高度复杂的群组,但作为一个热词,往往难以划分。根据艾伦-图灵的说法,人工智能是指计算机和机器符号处理程序模仿人类推理的能力。这种思想源于现代人作为机器的概念,随着17世纪现代科学的开始而出现。作为当前计算机科学的一个研究领域,人工智能是指智能行为的自动化和机器学习。人工智能也是一种科学的思想理论,它探讨的是智能的定义、模式化表示和可扩展性问题。主题是多维度和跨学科的:来自机器人学、神经生物学、心理学和哲学等不同领域的见解汇聚在一起。最后,人工智能被定义为所有能够模拟智能行为的技术和应用。有弱人工智能和强人工智能之分。

弱小的AI以游行速度说服

弱人工智能,又称人工狭义智能(ANI),对容易模式化的问题接管思维过程。用于数据处理的算法运算符自动执行预编程任务。该术语并没有明确区分硬件和软件–它通常指的是旨在使机器执行智能任务的系统或计算机程序。具体来说,弱人工智能是指现有的技术自动化和数字化应用:工厂中的机器人系统,军事和农业中的(部分)自主无人机,金融业中的股市分析和人工智能支持的欺诈检测,市场营销中的程序化广告,服务和销售中的自动语音和图像识别系统以及聊天机器人。

弱人工智能的巨大优势在于它的处理速度:现代计算机中的晶体管工作速度比人脑快数百万倍。今天的智能软件架构已经可以进行巨大的评估,在很多领域超过了人类解决问题的精度。得益于深度学习和人工神经网络,弱人工智能不仅可以进行交流和逻辑推理,还可以自行推导出新的规则集。弱人工智能的性能取决于它被输入学习的往往是大量的数据–大数据。弱人工智能的缺点:由于它的物质性,极易出错。它不能(还)有自己的经验,这是人类学习的要素。正如70年代著名人工智能评论家Hubert Dreyfus所指出的那样,它并不存在于自己的文化背景中。因此,它没有直觉,无法从更大的全局来调查和评价事实。

强大的人工智能–科技超级大国还是荒诞的终结者?

强人工智能,也称人工智能(Artifical General Intelligence,AGI),是指能够像人类一样理解或学习任何智力任务的人工智能的概念。与封闭的弱智不同,它是开放性的,因为它离开了最初的预设决定性,自主行动。我们何时以及是否会达到这种状态是人工智能研究者们争论不休的问题,但有些人–最著名的是美国未来学家雷-库兹韦尔–认为它将在21世纪中期发生。他们说,一旦达到这种状态,通往超强的人工智能,或者说人工超级智能(ASI)的道路将是短暂的:人工智能将在认知能力上超越人类。牛津大学哲学家尼克-博斯特罗姆认为,这种超级智能将以神谕、天才或统治者的身份面对人类。有人甚至担心,人类在机器的帮助下,认知能力的过大提升,会引起智能爆炸,从根本上威胁甚至毁灭人类的生存–“天网 “向你问好。现实的未来前景还是科技的童话?

智能生态的出现,而不是技术奇点的出现

在对未来进行短视的预测时,建议谨慎,因为人们总是高估了当时的技术。19世纪中叶,乌托邦主义者梦想在很短的时间内创造出自动化的工厂,用最少的人力进行管理。即使在那时,这些进步的愿景也伴随着对急剧失业和社会崩溃的恐惧。对于即将到来的情报爆炸,也有比较审慎的声音。美国物理学家、诺贝尔奖获得者弗兰克-威尔泽克宁可假设一个长久的 “共同进化”,而不是所谓的技术奇点。根据威尔塞克的说法,在几十年的时间里,将会出现一个不同种类的强大智能相互作用的整体生态。这将给人们足够的时间,通过在实际互动中的学习,制定与人工智能相关的数字伦理道德规则。

所谓技术奇点,指的是理论上假设的人工智能超越人类智能的时间点,不应该与量子至上混为一谈。这指的是量子计算机可以执行用经典算法工作的计算机无法计算的任务的那一点。具体来说,IBM、英特尔等多家公司正在利用现有的量子计算机开展这一项目。谷歌和NASA最近推测量子至上已经实现,但尚未提供科学证明。

情报的艺术在于分散单位的相互作用

前段时间,教育专家Jörg Dräger建议用 “增强智能 “取代人工智能一词,以避免围绕人工智能的伦理辩论中出现误解。人工智能这个词有什么问题?它表明,机器智能可以取代人类智能。然而公众辩论中对智力的理解是片面科学的。然而,除了数理逻辑智能外,还有其他智能对人类的行为至少也是至关重要的:情感智能,将感情作为评价实例,对事实和事件进行层次化处理;社会智能,在个人和集体的大半径互动关系中权衡决策。

目前的人工智能研究和机器人发展已经在解决情绪和影响在多大程度上能够比理性判断更快地做出决定。尽管如此,目前关于人工智能的争论还是假设了一种过时的身份概念,将大脑视为一个自上而下的中央开关和指挥单位。但大脑并不是一台控制身体的数学超级计算机。事实上,它的自主性远远不如。思想表现取决于生理因素,如肠道细菌;激素影响我们的情绪和认知能力。我们很容易被外界环境所操纵,我们的记忆往往是错误的。

那么,为什么尽管如此,我们的效果还是那么好呢?也许正是因为大脑可以以分散的方式行动。联结主义的学习理论认为,许多自主单位代替了一个控制性的中心自我,而是做出了决定,产生了复杂的行为。人工智能研究者马文-明斯基在《心灵社会》中描述了一个由亚智能组成的社会,这些亚智能之间通过协商他们有限的、相互冲突的观点进行合作。意识作为内心代理人的多样化人群,遵循着这样一种务实的认识:人们并不遵循逻辑的、可编程的规则,而是在试错和经验中成长和学习。如果后现代主义中的智力不再被理解为一种物质,而是被理解为多种联系的组成差异,那么从生物实证主义模式来解释智力也就没有什么意义了。

题外话:最高意识–全有还是全无?

数学智能的增加会不会产生意识?几乎没有。要做到这一点,思维和意识的过程就必须是一体的。但我们对思想和意识的关系根本就不了解。那么什么是意识呢?自我反省?正如尤瓦尔-诺亚-哈拉里在《Homo Deus? 幻觉?或者说,毕竟是同理心?

大脑和意识之间有什么联系?自从对大脑半球被手术分离的癫痫患者–所谓的分脑患者–进行实验后,人们就知道,没有大脑的物理连接,就存在着连贯的人格。痴呆症等脑部疾病患者虽然丧失了大部分记忆,但自我意识完整。催眠的实验证明,人们可以在暗示的诱导下,短暂地抑制大脑的冲动,甚至可以随意地忘记事情。什么力量控制着意识?或者用亚里士多德的话说,灵魂以什么样的形式来塑造身体的物质,作为一种圆满的可能性?

我思故我在 “我们从笛卡尔那里学到的。这是真的吗?思维是要素性的东西,还是只是意识的一种认知经验?古希腊哲学是我们现代思想的基础,它把灵魂的运动看作是生命的和谐之基。现代哲学把心灵和感觉知觉分开。人本主义二元论和身心问题出现了:人作为理性的存在和造物的最高荣耀,把心灵放在第一位,使自己与动物区别开来。对神一样的道理的理解,激发了今天的科幻爱好者,认为只要把一个人的大脑上传到电脑上,就可以储存一个人的个性。

但什么是人的最高活动地,什么是活人的最高活动地,却有很矛盾的看法。佛教等亚洲宗教对意识的理解与西方哲学不同。最高的意识是思想的解决。只有通过冥想沉浸和精神空虚,才能实现精神自我的真正统一。另一方面,二元意识借助感觉器官的知觉产生心理模式,它是有限的、不完整的:它与弥漫于世界的综合智慧(Prajñā)分离,只能通过直接的直觉来体验。遗忘的体验在多大程度上是进步和创新的必要条件,使我们意识到自己特有的精神气质?

技术与艺术–创新硬币的两面。

我们的人工智能概念是不完整的,因为它不包括对灵感的理解。要点燃灵感的火花,首先需要的是混沌、好奇心和冒险精神。要引发创造性的创造,需要自发性。只能通过游戏而不是日常练习来实现。柏拉图已经知道,知识的基本前提是想象能力,即幻觉。这首先需要的是所有的能力,如想象力,自主性和定性–主观感觉。技术不显山露水,艺术才显山露水。如果人工智能要告诉我们任何关于人类的奥秘,它必须守护我们的梦想、幻想和记忆。如果人工智能要成为我们托付我们存在的容器,那么它一定是我们的气场。

什么是艺术?就像人本身一样,它是矛盾的、不可预知的。它不需要解释自己就能达到最大的效果。它和美女一样难以形容,但又有很多共同点。它对实用性不感兴趣,它只追求整个画面的审美和感动效果,或振奋、或教育、或干扰。它不允许自己被钉死,而是以含糊不清和喜欢神秘为特点。她想把人的全貌展现出来:美丽而狰狞,残忍而善良。为此,她野心勃勃,完全相信自己,同时又无私奉献。她希望创造出一些独特的东西,却又能让每个人都能从中受益。她是如何做到这一点的?艺术是一种激进的奇异表达,同时她也总是在一般情况下夸大自己的作品。她希望交流和对话,但她也希望改变、激励、挑战。为此,它一直在寻找未知的东西,它通过异化熟悉的东西使之显现。它玩弄着我们的自我认知,并提出了新的认同感。

创新往往被绝对新的神话所包围。但绝新只是一个理论上的思想数字,它赋予了这个诱人的梦以本质。而实践创新,无非是在结构同一性的条件下,将已知的解决方案在陌生领域的重新组合。真正的创新只有在包容多样性和跨学科合作的情况下才能发挥作用,用学科外的冲动打破根深蒂固的思维模式。艺术手法可以通过创意美学创造形象,帮助类比关系显性化。

AI作为身心学习的艺术刺激物

创新项目不是心血来潮。他们成功地实现了时间的趋势,这些趋势拥有类似于内在进化的必然性,可以被体验到,但不能被理性地形式化。无论你称它为上帝、世界灵魂、埃兰生命力还是佐伊–都有一个动人的生命统一体,它无法通过可客观化的算法分解成区间来把握,只有通过个体的思考才能融入其中。人工智能要想有所创新,不仅要能用所有的感官来模仿一种整体性的体验,还必须跨主观地揭示 “存在于想象中的闪光”,正如自然科学家和哲学家加斯东-巴勒尔所描述的诗意形象的存在。然而,按照巴勒尔的说法,原始的创造力和基本的伦理态度是前语言的。

„灵魂给予了奉献。它是这里的元素力量。这是人的尊严。“ (Gaston Bachelard:《空间诗学》,1957年)

那么,如何将认知的超能力和主观想象力喂养的创作灵感结合起来呢?让我们回过头来看看:现代人把记忆的掌握理解为练习和训练,即掌握技术技能。在古代,然而,技术的概念还没有从艺术中分离出来:téchne既包括制作和生产,也包括后来被称为高级艺术的作品,如制作音乐,写诗,掌握修辞。掌握的方法不仅包括遵循给定的形式规则,还包括创造性的即兴创作,这使得产生个人的变化成为可能。只有印刷的线性、字母文化将重复和统一的技术提升到最高原则,这仍然决定了我们今天对世界的机械观。

然而,像网络这样高度复杂的同步文化,却需要其他的素质:与其对所有因素进行精确的编程,不如对个别因素进行概括和加权,忽略不相关的方面,这样才能更有效地达到更多的理解。人工智能要想成功掌握数字空间,就需要具备联想理解能力,而不是纯粹的事实分析。记忆法等练习可以帮助解决这个问题。在这种古老的记忆艺术中,记忆被认为是一个地方,它有以下优点。通过联想、可视化、分块和定位,可以更好地记忆图像和复杂关系。记忆法类似于神经计算的原理,动态过程和反馈效应的产生,可以在许多不同的空间和时间尺度上进行映射。而神经计算则是基于高度简化的最小模型的描述,与量子技术相反。

结论:只有投资于创造性的自我意识,通过人工智能增加的价值才会成功。

在智能技术与企业变革管理的互动中,我们对创新有何借鉴?只有通过跨学科的方法和促进愿意放弃旧程序的创造性的自我意识,才能实现社会成功产品或服务的增值。只有从认知过程中进行自我批判性的疏离和解放,才能实现必要的反脆弱,才能统一艺术创新的表面矛盾。革命与起源。

人工智能只有服务于我们的玩乐欲望,挑战我们,帮助我们超越,才能成功。如果它使用情境感知计算,为人们提供有用的学习信息,而不是剥夺人们的决定权。如果它为我们指明了通过实际行动落实责任的方法,而不是剥夺我们对自己幸福的责任。它不应该增加我们的富足,而是指出我们的不足,帮助我们填补。那么技术可以增加我们的自由,而不是制造新的牢笼,剥夺我们的人性。

Sprach- und Europawissenschaftlerin Simone Belko engagiert sich für digitale Mündigkeit in einer vernetzten Wissensgesellschaft. Nach Stationen als PR-Managerin und Journalistin leitete sie in der Online Games Branche die Lokalisierung und das Community Management internationaler Produkte. Aktuell ist sie beim FinTech FINEXITY für Customer Experience und Content-Strategie zuständig.

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