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Einer der größten Namen in der KI fällt im Mathe-Test durch

Einer der größten Namen in der KI fällt im Mathe-Test durch

Von DeepMind haben die meisten Menschen bereits gehört. Die Google-Tochtergesellschaft hat sich auf Künstliche Intelligenz spezialisiert. Sie wurde berühmt mit dem Sieg der AlphaGo KI über den menschlichen Go-Champion, mit AlphaStar gegen StarCraft-Profis oder sogar mit ihrer KI zur Erkennung von Augenproblemen bei Kindern. Trotz dieser beeindruckenden Fähigkeiten ist DeepMinds KI nun gescheitert, und nicht auf eine sehr glorreiche Weise: in einem High School Mathe-Test.

Schlimmer noch, die KI wurde nicht überrascht, weil sie in der Lage war, Algebra zu üben, bevor sie den Test machte. Sie war auf den Test vorbereitet, konnte aber den geforderten Durchschnitt nicht erreichen. Das Gefühl dürften viele Menschen noch aus der Schulzeit kennen, angenehm ist es nicht. Die KI von Google hat also die Mathe-Arbeit nicht bestanden. Ein peinlicher Fehlschlag.

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In mancher Hinsicht erreichen Maschinen (noch) nicht die menschliche Ebene. / Phonlamai Foto/Shutterstock

Natürlich sind die Dinge neben dem Spaßaspekt der Situation ("sie kann Krankheiten finden, aber keinen Mathe-Test aus der Schule bestehen") komplizierter, als es zunächst scheint. Im Gegensatz zu dem, was man denken mag, ist Mathematik nicht nur eine Computerarbeit, weil sie kognitive Fähigkeiten beinhaltet, um Logiken, Prioritäten und ähnliches zu entwickeln. Die Maschine versteht und lernt anders, so dass sie einige mathematische Operationen unetr Umständen nicht so gut ausführen kann wie ein Mensch.

Zu all dem kommt die wichtige Frage der Besessenheit hinzu, Maschinen talentierter zu machen als Menschen, aber das ist eine andere Debatte ...

Quelle: Medium

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11 Kommentare

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  • Nebenbei... ein meiner Meinung nach sehr schöner Artikel, weil er mit dem ganzen Hype aufräumt und vielleicht all die Vorstellungen, die Leute mit dem Begriff "KI" verbinden, ein wenig ins rechte Licht rückt - und erklärt, was die heutige "KI" tatsächlich ist: futurism.com/artificial-intelligence-hype (ich habe mal das https vorn weggelassen, weil das Kommentarsystem hier Links nicht mag).

    Gelöschter Account


    •   77
      Gelöschter Account 10.04.2019 Link zum Kommentar

      Komisch das eine KI bei solchen Aufgaben durch fällt aber anderswo das ganze Universum berechnen kann.


  • Der erste Satz kein Verb.


  •   77
    Gelöschter Account 09.04.2019 Link zum Kommentar

    KI... 🤨☝️... das bedeutet Pokemon Verbot und nach sitzen am Wochenende.


  • Ein jeder kann halt nur das, was er gelernt hat. Da muss die KI wohl noch etwas büffeln. :-O

    SarahGelöschter Account


    •   77
      Gelöschter Account 09.04.2019 Link zum Kommentar

      Lag wohl am Programmierer 😅

      Sarah


      • KIs brauchen doch keinen Programmierer mehr, die lernen doch alles selbst mit Neuronalen Netzen, hatten wir doch neulich erst noch in einem anderen Beitrag.

        Bleibt jetzt die frage ob es
        a) gar keine künstliche Intelligenz gibt, und das alles nur Softwarecode ist der von einem Prozessor verarbeitet wird.
        oder Antwort
        b) es ist doch eine KI und die ist so intelligent das sie sich bei den Menschen das Faul sein abgeschaut hat und nur soviel leistet wie sie gerade Lust hast und nötig ist.

        Gelöschter Account


      •   77
        Gelöschter Account 10.04.2019 Link zum Kommentar

        Antwort b😅


      • Auch Lernen will gelernt sein.

        Gelöschter AccountMichael P


      • Selbstverständlich braucht die KI einen Entwickler, sie fällt ja nicht vom Himmel. Sie lernt das Lösen der Aufgabenstellung, muss aber erst mal dafür entworfen werden, diese Aufgabenstellung lösen zu lernen... und das ist hochkomplex. Verschiedene Aufgabenstellungen erfordern verschiedene KIs bzw. KI-Implementierungen (und hier sind schon wieder diese ominösen Entwickler gefragt).

        Manche Aufgabestellungen sind für KIs bzw. unsere heutigen Mittel gut geeignet und erforscht (z.B. Go spielen), manche Aufgabenstellungen sind weniger geeignet bzw. noch nicht hinreichend erforscht (wie der High-School Mathe-Test).

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