Was kann uns künstliche Intelligenz lehren?

Wir suchen nach Möglichkeiten, Vorstellungskraft zu verstehen und zu nutzen, nicht nur um die Rollen zwischen künstlicher Intelligenz und Menschen zu verteilen, sondern auch um beides zu kombinieren, um die Wirksamkeit der Vorstellungskraft zu steigern.

Autor |. Martin Reeves Jack Fuller*

Quelle |. Geschäftsbericht

Können sich Maschinen etwas vorstellen? Normalerweise stellen wir uns Computer so vor, dass sie Berechnungen durchführen und auf der Grundlage der Anweisungen, die wir ihnen geben, zu Ergebnissen gelangen. Wir glauben nicht, dass Computer zu dem fähig sind, was wir als Vorstellungskraft bezeichnen würden: das Unerwartete erleben, kontrafaktische Gedanken bilden oder völlig neue Möglichkeiten erkunden. In letzter Zeit scheint die künstliche Intelligenz jedoch allmählich in das einzudringen, was wir den Bereich der Vorstellungskraft nennen.

Werden wir ersetzt

Zum Beispiel hat der Künstler Mario Klingemann den Textgenerator für künstliche Intelligenz von GPT-3 gebeten, ein Stück über den Roman im Stil des britischen Satireautors Jerome K. Jerome Twitter Stories zu schreiben.

Die Washington Post nutzte ihren selbst entwickelten Algorithmus für künstliche Intelligenz „Heliograf“, um in einem Jahr 850 Berichte zu erstellen. Das Digitaldesign- und Medienunternehmen AKQA nutzte künstliche Intelligenz, um eine neue Sportart zu entwickeln – „Speedgate“ (Speedgate), machte sie wirklich populär und veranstaltete auch die Speedgate League.

Welche Schlussfolgerungen können wir aus diesen Beispielen ziehen? Software macht große Fortschritte bei der Herstellung ähnlicher menschlicher Schöpfungen und hat in einigen Fällen einen nicht zu unterschätzenden wirtschaftlichen Wert geschaffen. Die Grenzen zwischen Mensch und Maschine verändern sich also tatsächlich, und wir sollten damit rechnen, dass sich dieser Trend fortsetzt.

Allerdings sind Computer noch weit davon entfernt, einige der grundlegenden Fähigkeiten der Vorstellungskraft zu beherrschen. Das erste ist das Kausalbeziehungs-Denkmodell. Das sogenannte neuronale Netzwerk von GPT-3 basiert auf riesigen Mengen an Informationen, die im Internet und in Büchern gefunden werden. Oberflächlich betrachtet ist GPT-3 ein mentales Modell, das auf Informationen aus der realen Welt basiert und in der Lage ist, neue Dinge zu schaffen, die nicht so überraschend sind. Aber GPT-3 ist ein Sprachmodell, das nur die Wahrscheinlichkeit darstellen kann, dass eine Textzeichenfolge nach einer anderen Textzeichenfolge erscheint.

Die Forscher für künstliche Intelligenz, Gary Marcus und Ernest Davis, beobachteten Systeme wie GPT-3 und sagten: „Sie lernen nicht etwas über die Welt – sie lernen etwas über Texte und die Art und Weise, wie Menschen verschiedene Wörter im Verhältnis zueinander verwenden.“ Was es tut, ähnelt einem großen Ausschneiden-und-Einfügen-Auftrag – es fügt die Änderungen ein, die in den angezeigten Text vorgenommen werden müssen, anstatt zu versuchen, tiefer in die zugrunde liegenden Konzepte hinter diesen Texten einzutauchen . ”

Der künstlichen Intelligenz fehlt auch ein weiterer grundlegender Teil der Vorstellungskraft: die Motivation, sich etwas vorzustellen. Unter Motivation versteht man nicht nur den Anstoß, einen Prozess einzuleiten, sondern auch die Führung dessen, was man sich vorstellen sollte – was ein wichtiger Teil des Umdenkens ist.

Künstliche Intelligenz kann Text nicht mit der Welt in Verbindung bringen. Wie der Philosoph David Chalmers schreibt, „macht GPT-3 viele Dinge, die das Verständnis des Menschen erfordern, aber es verbindet Sprache nie wirklich mit Wahrnehmung und Handlung.“

Bei den oben genannten Beispielen zu Sport, künstlerischem Schaffen und Nachrichtenmedien spielt der Mensch eine Brückenfunktion zwischen Computerberechnungen und der realen Welt.

Daher können wir den Schluss ziehen, dass künstliche Intelligenz kurzfristig nicht in der Lage sein wird, kausale Modelle zu erstellen, Wahrnehmung und Handeln zu verbinden und weder Verlangen noch Frustration zu erzeugen.

Aber was wir sehen können, ist, dass das, was künstliche Intelligenz schafft, äußerst wertvolles Material für das menschliche Denken liefert und Menschen die Ausgabe der Maschine in ein nützliches Ergebnis umwandeln können. Dies ist eine andere Sichtweise auf das Problem.

Im Vergleich zu der Frage, ob wir ersetzt werden, ist die Frage vielleicht bedeutsamer, wie sich dieses riesige kollaborative System weiterentwickeln wird. Auf welche Weise wird künstliche Intelligenz die menschliche Vorstellungskraft fördern?

Kann künstliche Intelligenz uns bei der Vorstellung helfen?

Künstliche Intelligenz kann uns von Routinetätigkeiten befreien; sie kann viele Kernaufgaben übernehmen und auf dieser Grundlage menschliches Einfühlungsvermögen überlagern oder sie kann die Fantasie kontinuierlich anregen;

Fantasie durch künstliche Intelligenz anregen

Künstliche Intelligenz kann uns von langweiliger Analysearbeit befreien, insbesondere von der Arbeit zur Anomalieüberwachung. Sie kann uns dabei helfen, unerwartete Faktoren zu finden, , die der Anregung der Fantasie förderlich sind. Georg Wittenburg, CEO des automatisierten Analyseunternehmens Inspirient, erklärt: „Manche Dinge sind für Algorithmen zu einfach, wie die Erkennung von Anomalien oder Ausreißern in Daten. Unser System meldet, dass wir 14 Ausreißer oder 14 anomale Ereignisse in diesem Datensatz haben.“ nicht mehr und nicht weniger – und die Liste der Anomalien ist hier‘

.

Aber eine Einschränkung, die Algorithmen beachten müssen, besteht darin, dass der Mensch immer noch im Mittelpunkt des gesamten Rahmenwerks steht: Was als Anomalie für ein bestimmtes mentales Modell gilt, wird vom Menschen festgelegt. Künstliche Intelligenz ist gut im Entdecken, aber nicht im Fürsorgen. Bei der Gestaltung des Systems sollten die Dinge berücksichtigt werden, die wir für wichtig halten. Aber Wittenbergs Algorithmus kann durch wiederholte Mensch-Computer-Interaktion und gezielte Analyse lernen, woran Menschen interessiert sind.

Ideen durch künstliche Intelligenz bereichern

Künstliche Intelligenz macht die Vorstellungskraft noch leistungsfähiger und kann die Entwicklung von Denkmodellen fördern. Es gibt eine Art Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das als „hybrid aktives“ interaktives System bezeichnet wird und bei dem künstliche Intelligenz die menschliche Entscheidungsfindung durch eigene Vorschläge leitet und vertieft. Solche Tools werden derzeit in den Bereichen Übersetzung und Kundenservice eingesetzt.

Aber wir können uns vorstellen, was dieses Tool bewirken wird, wenn wir umdenken: Wenn wir Ideen zu neuen Gesundheitsunternehmen schreiben oder zeichnen wollen, kann künstliche Intelligenz relevante Daten, ähnliche Fallreferenzen, verschiedene Bilder und Anekdoten unsere Fantasie beflügeln.

Kollision mit der Welt durch künstliche Intelligenz

Interaktion mit künstlicher Intelligenz kann eine Aktivität irgendwo zwischen dem Chatten mit Menschen und dem Erkunden der Welt sein. Wir können eine frühe Idee nehmen und sie der KI mitteilen: „Das ist meine Idee für eine neue Art von Bank. Bitte geben Sie mir zu diesen Punkten Feedback, wie es ein Finanzanalyst geben würde“ oder „… wie ein Science-Fiction-Autor es geben könnte.“ es“ Feedback". Wenn Sie die Ergebnisse erhalten, fügen Sie zusätzliche Anforderungen hinzu, z. B. „Machen Sie es jetzt etwas spannender“ oder „Machen Sie es jetzt etwas kritischer“.

Kommunikation durch künstliche Intelligenz

Eine zentrale Herausforderung für die Vorstellungskraft ist die Schwierigkeit, mentale Modelle zu kommunizieren. KI kann uns leicht dabei helfen, dieses Problem zu lösen, indem sie abstrakte mentale Modelle in Bilder oder Geschichten umwandelt. Nvidia hat beispielsweise ein Tool entwickelt, das von Menschen gezeichnete grobe konzeptionelle Kritzeleien in fotorealistische Landschaften umwandelt.

Es ist denkbar, dass wir, wenn wir in Zukunft über eine solche Technologie verfügen, schnell das Erscheinungsbild eines neuen Produkts oder einer neu konzipierten Geschäftsform skizzieren können. Dieses Tool sollte in der Lage sein, mit Text oder visuellen Elementen zu arbeiten.

Wir können grob ein paar Striche unserer Ideen über das zukünftige Unternehmen zeichnen und sie in das System der künstlichen Intelligenz eingeben, und dann wird die künstliche Intelligenz einige wunderbare Geschichten, vergangene Präzedenzfälle, Analogieanalysen anderer Dinge und verschiedene Bilder verwenden Verweise auf die Ergänzung spezifischer Elemente vervollständigen, mit anderen Worten, durch die Verfeinerung und Verfeinerung künstlicher Intelligenz etwas erzeugen, das Ideen effektiver verbreiten und andere inspirieren kann.

Aufbau einer neuen Normalität durch künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann uns dabei helfen, die gemeinsamen Merkmale oder Kernmerkmale hinter der erfolgreichen Anwendung eines Konzepts zu extrahieren, was für die Standardisierung und den Prozess innovativer Dinge und sogar für die Schaffung einer neuen Normalität von entscheidender Bedeutung ist.

Obwohl künstliche Intelligenz Ursache und Wirkung noch nicht erfassen kann, kann sie uns durch die Erkennung von Mustern dabei helfen, die Gestaltung von Bedienungsanleitungen, Lösungen und Benutzeroberflächen wirksam zu unterstützen. Da Kunden ihre Produktnutzungsgewohnheiten zunehmend in Datenform erfassen, werden die Regeln für die Codierung neuer Dinge immer gezielter.

Dieser Ansatz kann beispielsweise auf die Datenanalyse neuer Anbaumethoden angewendet werden. Er kann uns dabei helfen, festzustellen, welche Merkmale in allen Situationen anwendbar sind, und uns helfen zu verstehen, was Landwirte tun müssen, um das Potenzial neuer Methoden auszuschöpfen. herauskommen.

Ein weiteres Beispiel: Durch die Untersuchung der Daten zum Nutzungsprozess und den Ergebnissen einer bestimmten experimentellen Bildungstechnologie können wir den Funktionsumfang abgrenzen, der auf die neue Plattform angewendet werden kann, und Menschen dabei unterstützen, den Umgang mit diesen Funktionen zu erlernen.

Eine Sache, der wir uns stellen müssen, ist, dass mit künstlicher Intelligenz die kontinuierliche Weiterentwicklung eines Konzepts einfacher wird, da künstliche Intelligenz aus den Interaktionsdaten zwischen Produkten und Kunden Erkenntnisse über neue Änderungen gewinnen und so Befehle und Befehle kontinuierlich analysieren kann Die Benutzeroberfläche wurde aktualisiert.

Lassen Sie die Fantasie durch künstliche Intelligenz wieder aufleben

Schließlich kann uns künstliche Intelligenz dabei helfen, jene Bedingungen in Unternehmen zu identifizieren und zu verfolgen, die für die Aufrechterhaltung der Dualität im Denken unerlässlich sind. Beispielsweise können Algorithmen die Anzahl der Interaktionen und Versuche innerhalb eines Unternehmens auswerten und darauf basierend feststellen, ob ein solches Unternehmen in der Lage ist, die Vorstellungskraft aufrechtzuerhalten.

Oder wir können künstliche Intelligenz auch nutzen, um das Verhalten und die Eigenschaften bestehender oder zukünftiger Mitarbeiter zu analysieren, um sicherzustellen, dass das Unternehmen mit kontrafaktischem Denken kontinuierlich Talente gewinnen kann.

Was kann uns künstliche Intelligenz lehren

Neben der Verbesserung unserer eigenen Vorstellungskraft kann es uns auch ermöglichen, etwas Energie in die Entwicklung einfallsreicherer Technologien für künstliche Intelligenz zu stecken, besser zu verstehen, was Vorstellungskraft ist und wie wir sie besser nutzen können.

Egal in welchem ​​Entwicklungsstadium sich die Technologie der künstlichen Intelligenz befindet, der Prozess des Versuchs, Vorstellungskraft zu sammeln, ist der Prozess, bei dem wir uns dazu zwingen, die Dinge klar darzustellen, die am meisten auf der Intuition beruhen und am wenigsten klar sind. Vielleicht sind Menschen besser im Vorstellen, aber der Versuch, künstliche Vorstellungskraft zu konstruieren, könnte uns mehr darüber lehren, wie Vorstellungskraft auf individueller und kollektiver Ebene entsteht.

Dies ist besonders wichtig für die Vorstellungskraft auf kollektiver Ebene, das heißt, die gesamte Organisation voller Vorstellungskraft zu machen.

Imaginieren durch Konfrontation

Einer der interessantesten Algorithmen für künstliche Intelligenz, die bereits in kreativen Anwendungen verwendet werden, heißt „Generative Adversarial Networks“ (GAN), das über zwei einander entgegengesetzte Netzwerke arbeitet, eines ist ein generatives Modell und das andere ein diskriminatives Modell.

Wie GANs funktionieren, hängt mit einem wichtigen Thema zusammen, das wir sowohl einzeln als auch gemeinsam diskutiert haben: der Bedeutung mehrerer Köpfe und kognitiver Vielfalt. Wie wäre es, GAN auf Unternehmensebene anzuwenden? Möglicherweise müssen wir ein Netzwerk von Menschen aufbauen, die miteinander verbunden sind. Einige Menschen sind für die Schaffung verantwortlich, andere für die Kritik dieser Schöpfungen.

Entscheidend ist, dass die beiden Parteien bei der Wahrnehmung ihrer eigenen Aufgaben voneinander lernen und ihre jeweiligen Arbeitsergebnisse ständig verfeinern und optimieren können. Diese reale Version von GAN kann durch Spiele, Wettbewerbe oder andere Formen gestartet werden, die zu effektiven Konfrontationen führen können. Beide Parteien im Netzwerk passen ihre Arbeitsmethoden kontinuierlich an die Ergebnisse und gewonnenen Erkenntnisse der anderen Partei an.

Ersetzen Sie Programmcode durch Eingabeaufforderungen, wie z. B. GPT-3, und verwenden Sie stattdessen Eingabeaufforderungen, um mit ihnen zu interagieren.

Anders ausgedrückt: Wenn Menschen eine Information eingeben, ist das so, als würde sie einen Samen säen, der zu einer komplexen Reaktion heranwächst und so die Fantasie der Menschen anregt. Bei Verwendung von GPT-3 können Sie auch eine Einstellung namens „optimal“ anpassen, die sich auf die Anzahl der Ergebnisse bezieht, die letztendlich von der künstlichen Intelligenz ausgegeben werden, und die künstliche Intelligenz wählt eines davon zur Anzeige aus.

Vielleicht können wir uns vorstellen, ähnliche Regeln auf die Organisationsebene anzuwenden. So wie eine Aufforderung die reichhaltigen Wissensreserven der künstlichen Intelligenz mobilisieren kann, kann ein CEO auch eine Aufforderung durch Text, Bilder, Videos usw. erstellen, sodass das gesamte Unternehmen darauf reagieren kann.

Diese Reaktionsergebnisse können Entscheidungsträgern durch künstliche Intelligenz präsentiert oder von einem zwischengeschalteten Team ausgewählt werden, um ihre Fantasie weiter anzuregen. Entscheidend für den gesamten Prozess ist die Geschwindigkeit: Das Ziel besteht nicht darin, auf einen Schlag einen ausgefeilten Projektvorschlag oder einen gut produzierten Videoinhalt zu erhalten, sondern eine schnelle Antwort zu erhalten und ihn schnell an das Management zurückzugeben, damit er weiterhin angezeigt wird Umfang der Managementdiskussion.

Kontrolle der „Temperatur“ Eine weitere inspirierende Funktion von GPT-3 besteht darin, die „Temperatur“ der Antwortergebnisse der künstlichen Intelligenz anzupassen, d. h. den Grad der Abweichung von Antwortergebnissen mit hoher Wahrscheinlichkeit.

Wenn Sie möchten, dass künstliche Intelligenz ein mathematisches Problem oder eine sachliche Frage löst, sollten Sie die „Temperatur“ herunterdrehen: Sie möchten auf keinen Fall, dass diese Art von Antworten zu beiläufig oder abwegig ist. Wenn Ihr Ziel jedoch darin besteht, kontrafaktische Ideen zu fördern, ist es sinnvoll, den Druck zu erhöhen.

Wir können uns vorstellen, diesen Ansatz auch in unseren Unternehmen zu praktizieren. Idealerweise sollten Unternehmensleiter die Möglichkeit haben, unterschiedliche Temperaturen für verschiedene Abteilungen im Unternehmen zu debuggen, insbesondere für bestimmte Arbeitsprozesse im Projekt. Einige Unternehmen tun dies bereits und haben Kreativabteilungen eingerichtet, um an verrückten und mutigen Projekten zu arbeiten.

Aber wir können diesen Ansatz fördern und im gesamten Unternehmen zum Grundsatz machen. Ein Manager kann für jeden von ihm zugewiesenen Teil der Arbeit eine Temperatur von 1 bis 10 festlegen. Für den Einzelhandelsanalysebericht, den er für das letzte Quartal angefordert hat, können Sie die Temperatur auf 1 („liefern Sie mir die Sachdaten, auf die wir normalerweise achten“), auf 6 („einige spekulative Diskussionen hinzufügen“) oder setzen Setzen Sie den Wert auf 10 („Stellen Sie kontrafaktische Fragen und finden Sie neue Daten, die diese Fragen untersuchen“).

Obwohl es noch lange nicht so weit ist, dass Maschinen den Menschen ersetzen werden, hat sich die Grenze zwischen beiden zweifellos geändert. Dieser Wandel wird sich fortsetzen und auch in Zukunft werden sich neue Möglichkeiten ergeben, die uns helfen, die Vorstellungskraft besser zu verstehen und zu nutzen. Wir suchen nach Möglichkeiten, Vorstellungskraft zu verstehen und zu nutzen, nicht nur um die Rollen zwischen künstlicher Intelligenz und Menschen zu verteilen, sondern auch um beides zu kombinieren, um die Wirksamkeit der Vorstellungskraft zu steigern. Stellen Sie sich uns Seite an Seite mit künstlicher Intelligenz vor!

Über den Autor: Martin Reeves, Vorsitzender des Henderson Think Tank der Boston Consulting Group (BCG), Senior Partner des BCG-Büros in San Francisco. Jack Fuller, Gründer eines Unternehmens für geistiges und körperliches Gesundheitsmanagement, war Themenmanager beim BCG Henderson Think Tank. Dieser Artikel ist ein Auszug aus ihrem neuen Buch The Imagination Machine (die chinesische Version von „Making Ideas“ erscheint 2023 bei der CITIC Publishing Group).

(Dieser Artikel dient nur der Wissensvermittlung und stellt keine Anlage-, Buchhaltungs-, Rechts- oder Steuerberatung dar. Jede darauf basierende Anlageentscheidung erfolgt auf Ihr eigenes Risiko.)

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