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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
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Daggu
Dieses Qubit-Dingens hat mir keine Ruhe gelassen und so habe ich mich ein wenig mit Microsofts Q# beschäftigt. [...]
Jedoch ist Q# eine Sprache zur Verdeutlichung (Eine echte Simulation kann ein normaler Computer nicht liefern.) eines Quantencomputers, oder zum Testen von Logikfehlern beim Bau von Qantencomputern. Es ist keine Sprache zur Programmierung eines Quantencomputers. Es ist auch kein Problem, ein Quantenbit in einen bestimmten Zustand zu setzen, dies negiert nur die Vorteile eines Quantencomputers.
Wir sind derzeit weit enfernt von einem Quantencomputer, den man generell programmieren könnte. Seine Logikbausteine sind sehr aufwendig, und bestehen aus Komponenten wie Ionenfallen, d.h. die Funktion des Quantencomputers ist derzeit seinem Aufbau inherent. Ich bin mir nicht einmal sicher, dass alle theoretischen Gates sich derzeit praktisch umsetzen lassen. Wir sind ja nicht einmal auf das Thema eingegangen, dass ein Quantencomputer Umwelteinflüssen unterliegt, seine Ergebnisse nur über einen begrenzten Zeitraum ausgelesen werden können, und diese ebenso mit einer Fehlerquote behaftet sind.
Denke eher an ein Experiment mit bestimmten Messwerten, denn an ein Programm, dessen Variable einen bestimmten Wert hat.
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Nicht Sicher
Ist ja genau dein Niveau, wenn du den Rest meines Beitrages unterschlägst, weil du offensichtlich nichts entgegnen kannst.
Ansonsten ist es so, wie ich es gesagt habe. Die ach so große Entwicklung im Bereich der KI in den letzten Jahren ist alles andere als groß, sondern ganz einfach linear. Linear in dem Sinne, dass diese im selben Maße gewachsen ist, wie die Rechenleistung und menschlicher Aufwand den man so reinsteckt um den KI Anweisungen und Verarbeitungsmethoden zu implementieren. Das IST ein Paradebeispiel für eine schwache also unechte KI.
Du hast keine Ahnung. Davon aber Zuviel!
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Haspelbein
Ich bin mir nicht einmal sicher, dass alle theoretischen Gates sich derzeit praktisch umsetzen lassen. .
Ich bin mir sicher, das zur Zeit der Quantencomputer nicht nur in den IT-Medien gehypt wird, wie das Thema Docker, Blockchains, Angular und Typescript, oder fälschungssichere Uni-Abschlüsse. (Scherz)
Und immer wieder füllen Schlagzeilen wie diese die Medien:
Google stellt Framework zur Entwicklung von Algorithmen für Quantencomputer vor
https://www.heise.de/developer/meldu...r-4115552.html
oder dieser Artikel im Technology Review:
Quantencomputer: Er fährt hoch
https://www.heise.de/tr/artikel/Quan...h-4132785.html
oder dieser, ebenfalls aus dem Technology Review:
Zurück zur Evolution
https://www.heise.de/tr/artikel/Zuru...n-4143405.html
Viel Lärm um eigentlich (fast) nichts, allerdings sind hier die goldenen Nasen der Zukunft zu verdienen und das ist wohl die Kraft, die alles antreibt.
Entropie und Information! Am ende bleiben vielleicht nur die Hashtags.
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Daggu
Ich bin mir sicher, das zur Zeit der Quantencomputer nicht nur in den IT-Medien gehypt wird, wie das Thema Docker, Blockchains, Angular und Typescript, oder fälschungssichere Uni-Abschlüsse. (Scherz)[...]
Der Quantencomputer bekam sehr viel Aufmerksamkeit, da er theoretisch Verschlüsselungsverfahren knacken kann, die darauf basieren, dass kein allgemeines Faktorisierungsverfahren von Primzahlen existiert. Ebenso erreicht die derzeitige Technik so langsam ihre thermischen Grenzen. Daher verwundert mich das nicht.
Firmen wollen möglichst schnell von einer neuen Technologie profitieren, in diesem Fall ist das aber schon sehr früh.
Besonders beim Quantencomputer scheinen die Fehlerquellen derzeit dem Verfahren inherent zu sein, was einen unmittelbaren Einsatz eben dieser Technologie wieder infrage gestellt hat. Das bedeutet jedoch nicht, dass er Quantencomputer nicht in modifizierter Form sinnvoll sein kann.
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Rumpelstilz
Welche Projekte hast Du denn in welchen Firmen schon programmiert? Wenn man Deinen Beitrag liest, da rollen sich einem ja die Fussnägel auf ...
Tut mir leid, dass du so verwachsen bist, mit aufgerollten Fußnägeln und so, aber so was sind nun mal Einzelschicksale, die hier nicht gelöst werden können.
Die Masse der Programmierer wird sicherlich in einer „Firma“ nicht die Gelegenheit bekommen besondere kreative Projekte zu entwickeln, sondern eher stumpfsinnige Programme für Spielzeug, Kläranlagen und den ganzen anderen nützlichen Kram, den wir so im Leben brauchen einen Hauch von Scheinintelligenz einzuprogrammieren. Und deshalb werden die es auch nicht sein, die die Künstliche Intelligenz (KI) erschaffen und voranbringen werden, sondern Programmierer bzw. Wissenschaftler in Forschungseinrichtungen und Enthusiasten, die mit Freude an die Arbeit gehen, um etwas Neues und Aufregendes zu erschaffen.
Ich werde es noch einmal sagen, ein „Ich“ zu programmieren ist nicht die schwierigste Aufgabe, sondern die Welt zu definieren, damit das „Ich“ überhaupt einen Sinn bekommt ist das Problem. Eine weitere schwere Aufgabe, die gelöst werden muss, ist die Datenspeicherung, denn so wie das zur Zeit gehandhabt wird, kann man keinen Computer bauen, der sich für den zivilen Mark eignen würde. Denn nicht jeder kann sich Gebäude von ein paar tausend qm leisten, um solche gigantischen Datenspeicher darin unterzubringen.
Nicht das Schwadronieren über irgendwelche Theorien der Künstlichen Intelligenz (KI) berechtigt mich dazu, hier das eine oder andere darüber zu schreiben, sondern ganz reale und praktische Erfahrungen mit einem Programm, das ich selber programmiere, indem ich einen Zufallsgenerator (von mir selbst entwickelt) in ein statistisches Programm integrieren möchte, damit es autonom handeln kann. Schon bei diesem bescheidenen Programm fiel mir auf, wie umfangreich die Datenmengen sind, die die Matrizen füllen, die für das Projekt benötigt werden. Stelle ich mir nun vor, dass man angefangen bei den Atomen, den Molekülen und schließlich bei den einfachsten Formen in der Natur, diese alle definieren will, dann weiß ich, dass das mit der jetzigen Art der Datenverarbeitung nicht machbar ist, sondern vollkommen andere Speicher bedarf und eine ganz neue Art Daten zu verarbeiten und zu speichern.
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Zirrus
Tut mir leid, dass du so verwachsen bist, mit aufgerollten Fußnägeln und so, aber so was sind nun mal Einzelschicksale, die hier nicht gelöst werden können.
Die Masse der Programmierer wird sicherlich in einer „Firma“ nicht die Gelegenheit bekommen besondere kreative Projekte zu entwickeln, sondern eher stumpfsinnige Programme für Spielzeug, Kläranlagen und den ganzen anderen nützlichen Kram, den wir so im Leben brauchen einen Hauch von Scheinintelligenz einzuprogrammieren. Und deshalb werden die es auch nicht sein, die die Künstliche Intelligenz (KI) erschaffen und voranbringen werden, sondern Programmierer bzw. Wissenschaftler in Forschungseinrichtungen und Enthusiasten, die mit Freude an die Arbeit gehen, um etwas Neues und Aufregendes zu erschaffen.
Ich werde es noch einmal sagen, ein „Ich“ zu programmieren ist nicht die schwierigste Aufgabe, sondern die Welt zu definieren, damit das „Ich“ überhaupt einen Sinn bekommt ist das Problem. Eine weitere schwere Aufgabe, die gelöst werden muss, ist die Datenspeicherung, denn so wie das zur Zeit gehandhabt wird, kann man keinen Computer bauen, der sich für den zivilen Mark eignen würde. Denn nicht jeder kann sich Gebäude von ein paar tausend qm leisten, um solche gigantischen Datenspeicher darin unterzubringen.
Nicht das Schwadronieren über irgendwelche Theorien der Künstlichen Intelligenz (KI) berechtigt mich dazu, hier das eine oder andere darüber zu schreiben, sondern ganz reale und praktische Erfahrungen mit einem Programm, das ich selber programmiere, indem ich einen Zufallsgenerator (von mir selbst entwickelt) in ein statistisches Programm integrieren möchte, damit es autonom handeln kann. Schon bei diesem bescheidenen Programm fiel mir auf, wie umfangreich die Datenmengen sind, die die Matrizen füllen, die für das Projekt benötigt werden. Stelle ich mir nun vor, dass man angefangen bei den Atomen, den Molekülen und schließlich bei den einfachsten Formen in der Natur, diese alle definieren will, dann weiß ich, dass das mit der jetzigen Art der Datenverarbeitung nicht machbar ist, sondern vollkommen andere Speicher bedarf und eine ganz neue Art Daten zu verarbeiten und zu speichern.
Trotzdem verstehe ich nicht, wie Du auf die Idee kommst, ein Programm, das ein "primitives 'Ich'" hat, sei leicht zu programmieren.
Zitat:
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Zirrus
Der Speicherplatz ist in der Tat nicht das wirkliche Problem. Die Programmierung eines Programms, das wirklich autonom arbeitet und (wenn es genügend Daten hat) ein primitives „Ich“ entwickeln kann, ist nicht besonders schwer zu erzeugen, weil es von einem Programmierer, der durchschnittliche Fähigkeiten hat, leicht programmiert werden könnte.
Ein "Ich" erkennt sich im Spiegel. Unter anderem. Das Programm will also wissen, was ein Programm ist und dass es selber ein Programm ist?
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Rumpelstilz
Trotzdem verstehe ich nicht, wie Du auf die Idee kommst, ein Programm, das ein "primitives 'Ich'" hat, sei leicht zu programmieren.
Ein "Ich" erkennt sich im Spiegel. Unter anderem. Das Programm will also wissen, was ein Programm ist und dass es selber ein Programm ist?
Das Ich ist im Grunde auch nur ein Input- Outputmechanismus, ein (Denk-)Prozess der sich mit sich selbst
identifiziert. Darüberhinaus hat es keinerlei objektive Existenz.
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Haspelbein
Ein Quantenbit kann beide Zustände gleichzeitig repräsentieren, und eine Verkettung von n Quantenbits kann alle 2^n Zustände beinhalten. Es gibt auch sogenannte Gates, also eine Art Umformung, die auf alle Zustände angewandt wird. Erst die Messung der Quantenbits konkretisiert die Zustände, was praktisch eine Reduktion aller Wellenfunktionen der Quantenbits auf ihre Eigenwerte (bzgl. vorbestimmter Operatoren) darstellt, und aus 2^n Zuständen genau einen Zustand macht. Das ist der Idealfall, im Experiment ist dies nicht so einfach.
Die Gates würden bisher meines Wissens auch nur für ganz bestimme Operatoren entwickelt, d.h. von einem allgemeinen Quantencomputer sind wir noch sehr weit entfernt.
Du willst also Schrödingers Katze aus ihrer Kiste holen und in den Computer einbauen.
Hmm. Wenn die Katze dabei nicht drauf geht, wird sie dem nächsten armen Techniker, der aus irgendeinem Grunde das Gehäuse öffnen muss, mit Klauen und Zähnen in's Gesicht springen.
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FranzKonz
Du willst also Schrödingers Katze aus ihrer Kiste holen und in den Computer einbauen.
Hmm. Wenn die Katze dabei nicht drauf geht, wird sie dem nächsten armen Techniker, der aus irgendeinem Grunde das Gehäuse öffnen muss, mit Klauen und Zähnen in's Gesicht springen.
Was ich bisher daraus folgern kann ist, daß Quantencomputer Hühner sind. Unberechenbar.
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Rumpelstilz
Trotzdem verstehe ich nicht, wie Du auf die Idee kommst, ein Programm, das ein "primitives 'Ich'" hat, sei leicht zu programmieren.
Ein "Ich" erkennt sich im Spiegel. Unter anderem. Das Programm will also wissen, was ein Programm ist und dass es selber ein Programm ist?
Gibst du einen Programmierer vor, dass er ein Quadrat von der Größe 10 x 10 programmieren soll, dann wird er es tun, weil er das Programmieren gelernt hat.
Die Frage die du stellst, wird ein Programmierer in der Regel so nicht beantworten können, weil er kein Wissenschaftler ist. Seine Aufgabe besteht lediglich darin, ein vorgegebenes Projekt in Algorithmen umzusetzen. Für einen Programmierer ist es deshalb egal, ob es sich dabei um Module handelt, die für eine Künstlichen Intelligenz (KI) verwendetet werden oder um ein Objekt, das eine korrekte Umlaufbahn um die Erde einhalten soll.
Ein Insekt hat auch ein „Ich“, nur kann ich nicht sagen, wie dieses „Ich“ bei diesem Insekt konkret ausgeprägt ist. Ich kann es höchsten vermuten. Ich nehme jedoch an, dass man die jeweiligen „Ichs“ auf einer Skala darstellen könnte, von sehr schwach bis sehr stark, so wie sie auch in der Natur vorhanden sind. Wobei eine Lebensform mit einem schwachen „Ich“ in einem sehr hohen Maße von seinen Instinkten abhängig ist und von diesen gesteuert wird. Eine Lebensform mit einem sehr starken „Ich“ wird weniger von seinen Instinkten abhängig sein und die meisten Prozesse bewusst durchleben und steuern.
Ob ein „Ich“ sich zwangsläufig in einem Spiegel erkennt muss, ist nicht unbedingt gesagt. Es wird wohl eher nicht der Fall sein, weil primitive Lebewesen, die im hohen Maße von ihren Instinkten gesteuert werden, nur teilweise ein „Ich“ haben und sich deshalb zwangsläufig selbst auch nur teilweise erkennen können. Außerdem ist es für ein Insekt wohl gar nicht so wichtig, sich selbst zu erkennen, weil deren Lebenszeit doch relativ gering ist und die Natur stellt einer Lebensform nur die Eigenschaften zur Verfügung, die notwendig und nützlich sind, weil sie sparsam ist.
Das Erkennen selber ist meiner Meinung nach nicht so schwer zu bewerkstelligen. Es bedarf dafür lediglich einen „Gegenüber“ (Spiegelwesen), um die Gemeinsamkeiten und die Differenzen festzustellen.
Wie du siehst, geht es bei der Künstlichen Intelligenz (KI) gar nicht um das Programmieren, sondern um wissenschaftliche und philosophische Fragen, die diskutiert und gelöst werden müssen. Und so oder so, die Künstliche Intelligenz (KI) wird stets etwas Differenziertes sein und mit großer Wahrscheinlichkeit aus ganz unterschiedlichen Intelligenzgraden bestehen.
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Ich habe mich ein wenig nun beschäftigt mit dem Thema. Meine Frage derzeit ist: wie sieht es aus mit der Fehlertoleranz der KI?
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Ansuz
Ich habe mich ein wenig nun beschäftigt mit dem Thema. Meine Frage derzeit ist: wie sieht es aus mit der Fehlertoleranz der KI?
Lässt sich so allgemein vermutlich nicht sagen. Im übrigen existiert Künstliche Intelligenz weder heute, noch innerhalb der kommenden 10-15 Jahre. Bei genauer Betrachtung findet eine Parametrisierung eines vorhandenen funktionalen Modells statt, dabei kommen Methoden der Optimierung (und Differentialgeometrie) zum Einsatz.
Alle diese Ideen sind jedoch nichts neues. Diese Methoden werden einfache, repetitive Tätigkeiten übernehmen. Die Wortschöpfung Künstlicher Intelligenz muss meines Erachtens im Tal der Ahnungslosen entstanden sein.
Im übrigen existieren mindestens zwei Firmen, die seit Jahrzehnten diese Verfahren nutzen. Erstaunlicherweise hat es also nicht einmal ein Jahrhundert gedauert, bis die unterbelichtete Journaille davon erfahren hat.
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Ansuz
Ich habe mich ein wenig nun beschäftigt mit dem Thema. Meine Frage derzeit ist: wie sieht es aus mit der Fehlertoleranz der KI?
Vielleicht sollte man hier zuerst die Frage stellen, ob ein tumber Abkömmling der Trockennasenprimaten überhaupt fähig ist, ein selbstlernendes (?) Maschinchen zu erschaffen, das nicht die Fehler übernimmt, die der Mensch seit tausenden von Jahren immer wieder macht.
Die unendlichen Abgründe des Bösen in jedem Menschen, die Bestie Mensch erschafft den phänotypischen Golem des Homo sapiens, oder will es, der dann besser als der Mensch ist, so der Traum unabsehbarer Zukunft, die unstillbare Sehnsucht nach dem, oder den Vollkommenen äußert sich dann in der Erschaffung einer wie auch immer benannten - künstliche und also menschlichen Intelligenz. Der Mensch, dieses unvollkommene, verletzliche und oft bösartig pervertierte Wesen, meint nun in seinem "Cogito ergo sum" etwas erschaffen zu können, zu dem dieser mörderische Zellhaufen selbst wohl niemals fähig sein wird, jetzt einmal etwas überspitzt formuliert. So eine Art von Jesussen aus der Dose?
Götter aus oder in der Blechkiste? Oder wenn Mephisto einen Gott baut, dann wird es doch immer wieder nur ein Mephisto.
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Leibniz
Lässt sich so allgemein vermutlich nicht sagen. Im übrigen existiert Künstliche Intelligenz weder heute, noch innerhalb der kommenden 10-15 Jahre. Bei genauer Betrachtung findet eine Parametrisierung eines vorhandenen funktionalen Modells statt, dabei kommen Methoden der Optimierung (und Differentialgeometrie) zum Einsatz.
Alle diese Ideen sind jedoch nichts neues. Diese Methoden werden einfache, repetitive Tätigkeiten übernehmen. Die Wortschöpfung Künstlicher Intelligenz muss meines Erachtens im Tal der Ahnungslosen entstanden sein.
Im übrigen existieren mindestens zwei Firmen, die seit Jahrzehnten diese Verfahren nutzen. Erstaunlicherweise hat es also nicht einmal ein Jahrhundert gedauert, bis die unterbelichtete Journaille davon erfahren hat.
Es stimmt, dass es sich um funktionale Modelle handelt, die durch Methoden einer diskreten Differentialgeometrie optimiert werden. Jedoch gibt es durch derzeit wirklich brauchbare MLPs einen qualitativen Unterschied. Die klassische KI, die aus der Statistik heraus gewachsen ist, basierte auf relativ komplexen Modellen, die bereits recht deutliche Annahmen über die mögliche Lösung des Problems beinhalteten, und dies nur noch parametrisierten.
Das Modell eines MLPs ist hingegen in seinem Grundprinzip brutal einfach, d.h. eine sehr ähnliche Konfiguration lässt sich auf allerlei Probleme anwenden. Ausser den Trainingsdaten selbst wussten MLPs nichts über Schach oder DOTA2. Es wurde ihnen nicht durch Menschen beigebracht, auch nicht in der Form eines spezifischen Modells zum Schachspielen. Es ergaben sich Lösungen rein aus den Trainingsdaten heraus, die dann auch Menschen überraschten. (KI spielt i.d.R. deutlich risikofreudiger als ein Mensch.)
Den Begriff der künstlichen Intelligenz halte ich jedoch ebenfalls für irreführend, da er diese Verfahren vermenschlicht, da ein Mensch unter Intelligenz immer menschliche Intelligenz versteht. Der Vorteil von KI liegt aber m.E. gerade darin, dass man sich nicht am Menschen orientieren muss.
Ich verstehe jedoch nicht ganz, was Ansuz mit der Fehlerquote meint. Ich denke nicht, dass es die Abweichungen des Modells von den Trainingsdaten sind.
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Haspelbein
Es stimmt, dass es sich um funktionale Modelle handelt, die durch Methoden einer diskreten Differentialgeometrie optimiert werden. Jedoch gibt es durch derzeit wirklich brauchbare MLPs einen qualitativen Unterschied. Die klassische KI, die aus der Statistik heraus gewachsen ist, basierte auf relativ komplexen Modellen, die bereits recht deutliche Annahmen über die mögliche Lösung des Problems beinhalteten, und dies nur noch parametrisierten.
Das Modell eines MLPs ist hingegen in seinem Grundprinzip brutal einfach, d.h. eine sehr ähnliche Konfiguration lässt sich auf allerlei Probleme anwenden. Ausser den Trainingsdaten selbst wussten MLPs nichts über Schach oder DOTA2. Es wurde ihnen nicht durch Menschen beigebracht, auch nicht in der Form eines spezifischen Modells zum Schachspielen. Es ergaben sich Lösungen rein aus den Trainingsdaten heraus, die dann auch Menschen überraschten. (KI spielt i.d.R. deutlich risikofreudiger als ein Mensch.)
Den Begriff der künstlichen Intelligenz halte ich jedoch ebenfalls für irreführend, da er diese Verfahren vermenschlicht, da ein Mensch unter Intelligenz immer menschliche Intelligenz versteht. Der Vorteil von KI liegt aber m.E. gerade darin, dass man sich nicht am Menschen orientieren muss.
Ich verstehe jedoch nicht ganz, was Ansuz mit der Fehlerquote meint. Ich denke nicht, dass es die Abweichungen des Modells von den Trainingsdaten sind.
Das ist richtig. Diese Verfahren sind in ihrer abstrakten Form nicht auf inhaltliches Wissen über ihre Einsatzgebiete angewiesen. Abstraktion erweist sich auch hier als mächtiges Werkzeug.
Allerdings ist größte Sorgfalt angebracht. Ohne Sorgfalt kann ein Anwender den Fehler begehen, Samples nur anders darzustellen. Intuitiv vermutlich an der (normierten) Entropie des fertigen Modells relativ zur Menge eingeflossener Samples bzw. Trainingsdaten erkennbar.
Ohne wirklich dezidiertes Wissen des Bereichs maschinellen Lernens zu haben erinnert es an einen Konflikt, der mir einmal begegnete und bis heute ungelöst ist. Differentielle Entropie ist ein eleganter, einfacher Begriff, der jedoch in der Realität zu Approximationen verkommt, weil unsere Welt (obwohl diese weiter ist, nicht einmal die Natur) (noch) nicht vollständig analytisch bzw. in glatten Funktionen beschrieben werden kann.
Daran angelehnt ist auch die Kolmogorow Komplexität ein eleganter Weg, einen Zugang zur Entropie zu gewinnen. Sie zu finden ist das Problem.
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Haspelbein
Den Begriff der künstlichen Intelligenz halte ich jedoch ebenfalls für irreführend, da er diese Verfahren vermenschlicht, da ein Mensch unter Intelligenz immer menschliche Intelligenz versteht. Der Vorteil von KI liegt aber m.E. gerade darin, dass man sich nicht am Menschen orientieren muss.
Ab einem bestimmten Punkt braucht doch eine KI (nennen wir sie einfach einmal so) keine fundamental grundlegendenLösungsalgorithmen mehr (wenn sie vorher bis zu diesem Punkt programmiert wurde), die KI lernt dann selbst, hier vorausgesetzt, die KI kann vom Pool unbegrenzt großer Datenmengen "naschen".
Hieße das dann auch, das rationale Denken (der KI) durch Axiome und korrekte Schlussregeln zu formalisieren, also die KI lernt das rationale Denken aus den verarbeiteten Daten.
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Leibniz
[...]
Allerdings ist größte Sorgfalt angebracht. Ohne Sorgfalt kann ein Anwender den Fehler begehen, Samples nur anders darzustellen. Intuitiv vermutlich an der (normierten) Entropie des fertigen Modells relativ zur Menge eingeflossener Samples bzw. Trainingsdaten erkennbar.
Es muss nicht unbedingt eine Entropie sein, auch wenn es möglich ist, dass es sich um eine Form der Entropie handelt. Ich würde es zuerst einfach als eine Metrik bezeichnen. Es sagt wirklich viel über das Modell aus, wie stark individuelle Parameter mit der Metrik korreliert sind. Obwohl auch hier ist Vorsicht geboten, man kann sich da vertun, indem einer der Parameter mit anderen Parametern oder sogar mit der Metrik selbst kovariant ist.
Normalerweise teilt man die Trainingsdaten, trainiert das Modell mit dem einen Teil, und testet das Modell mit dem anderen Teil. Das ist jedoch nur ein grober Test, d.h. Fehler wie eine Überanpassung sind immer noch möglich, wenn der Datensatz sehr homogen ist. Bei wohldefinierten Problemen ist das recht einfach, wenn man eine Metrik gut definieren kann, und alle Variablen bekannt sind. (Schach)
Wesentlich schwerer wird es bei seltenen Ereignissen, oder wenn man externe Faktoren nicht ausschließen kann. Viele Dinge lassen sich nicht nur durch eine glatte Funktion darstellen, sondern sind nicht einmal quantifizierbar. Ich sehe z.B. immer wieder Versuche, KI auf Wahlvorhersagen anzuwenden. Oftmals kommen dabei sehr skurrile Ergebnisse heraus, größtenteils deshalb, weil sich ein Wahlverhalten schlecht parametrisieren lässt, und Wahlen seltene Ereignisse sind.
Ähnlich sieht es bei der Vermeidung von Unfällen in selbstfahrenden Autos aus. Je seltener die Extremsituation, desto wahrscheinlicher wäre eine KI überfordert. Und das obwohl es eine Autobahnfahrt problemlos schafft.
Zitat:
Ohne wirklich dezidiertes Wissen des Bereichs maschinellen Lernens zu haben erinnert es an einen Konflikt, der mir einmal begegnete und bis heute ungelöst ist. Differentielle Entropie ist ein eleganter, einfacher Begriff, der jedoch in der Realität zu Approximationen verkommt, weil unsere Welt (obwohl diese weiter ist, nicht einmal die Natur) (noch) nicht vollständig analytisch bzw. in glatten Funktionen beschrieben werden kann.
Daran angelehnt ist auch die Kolmogorow Komplexität ein eleganter Weg, einen Zugang zur Entropie zu gewinnen. Sie zu finden ist das Problem.
Ja, es ist einmal das Problem wirklich eine gute Metrik (Definition einer Entropie) zu erstellen. Dazu kommen dann noch der Umfang und die Qualität der Trainingsdaten, und die Grenzen dessen, was eine KI erfassen kann. Ein Mensch wird mit gewissen Instinkten geboren. Es ist wahrscheinlich gut, dass die meisten Menschen Angst vor Schlangen haben, denn ein einziges Ereignis könnte tödlich sein, auch wenn der Kontakt mit einer Schlange nur sehr selten vorkommt.
Es ist nicht leicht für solche Ausreißer bei KI-Anwendungen zu kompensieren.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
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Daggu
Ab einem bestimmten Punkt braucht doch eine KI (nennen wir sie einfach einmal so) keine fundamental grundlegendenLösungsalgorithmen mehr (wenn sie vorher bis zu diesem Punkt programmiert wurde), die KI lernt dann selbst, hier vorausgesetzt, die KI kann vom Pool unbegrenzt großer Datenmengen "naschen".
Hieße das dann auch, das rationale Denken (der KI) durch Axiome und korrekte Schlussregeln zu formalisieren, also die KI lernt das rationale Denken aus den verarbeiteten Daten.
Noch strukturiert sich ein KI aber noch nicht selbst. Selbst ein MLP hat eine bestimmte vorgegebene Struktur, und es sucht sich seine Datensätze und Probleme auch nicht selbständig aus. Zudem kann es immer noch nicht beurteilen, ob die Lösung sinnvoll ist. (Mir ist bewusst, dass dies auch viele Menschen nicht können.)
Ich denke auch nicht, dass ein KI rational im menschlichen Sinne ist. Es erkennt Muster und ermittelt Wahrscheinlichkeiten (oder andere Metriken), aufgrund deren Optimierung es zu handeln fähig ist.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
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Leibniz
Lässt sich so allgemein vermutlich nicht sagen. Im übrigen existiert Künstliche Intelligenz weder heute, noch innerhalb der kommenden 10-15 Jahre. Bei genauer Betrachtung findet eine Parametrisierung eines vorhandenen funktionalen Modells statt, dabei kommen Methoden der Optimierung (und Differentialgeometrie) zum Einsatz.
Alle diese Ideen sind jedoch nichts neues. Diese Methoden werden einfache, repetitive Tätigkeiten übernehmen. Die Wortschöpfung Künstlicher Intelligenz muss meines Erachtens im Tal der Ahnungslosen entstanden sein.
Im übrigen existieren mindestens zwei Firmen, die seit Jahrzehnten diese Verfahren nutzen. Erstaunlicherweise hat es also nicht einmal ein Jahrhundert gedauert, bis die unterbelichtete Journaille davon erfahren hat.
Das habe ich auch festgestellt. Da wird nichts gelernt sondern es werden einfach Parameter durchprobiert für ein Modell das sich immer noch der Mensch einfallen lassen muss.
Das funktioniert nur für bestimmte Aufgabenstellungen.
Daher halte ich den KI-Hype für nichts als Systempropaganda.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
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Leibniz
Lässt sich so allgemein vermutlich nicht sagen. Im übrigen existiert Künstliche Intelligenz weder heute, noch innerhalb der kommenden 10-15 Jahre. Bei genauer Betrachtung findet eine Parametrisierung eines vorhandenen funktionalen Modells statt, dabei kommen Methoden der Optimierung (und Differentialgeometrie) zum Einsatz.
Alle diese Ideen sind jedoch nichts neues. Diese Methoden werden einfache, repetitive Tätigkeiten übernehmen. Die Wortschöpfung Künstlicher Intelligenz muss meines Erachtens im Tal der Ahnungslosen entstanden sein.
Im übrigen existieren mindestens zwei Firmen, die seit Jahrzehnten diese Verfahren nutzen. Erstaunlicherweise hat es also nicht einmal ein Jahrhundert gedauert, bis die unterbelichtete Journaille davon erfahren hat.
Besten Dank, so ähnlich hatte ich das nach meiner zugegeben recht kurzen näheren Beschäftigung mit der Thematik auch vermutet.
Somit war meine Frage nach der Fehlertoleranz im Grunde, zu diesem Zeitpunkt, irrelevant. Doch solche Gedanken sind in dem Kontext nicht zu vermeiden und ich kann mir nicht vorstellen, daß dies bei den Entwicklern anders ist.
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Lichtblau
Das habe ich auch festgestellt. Da wird nichts gelernt sondern es werden einfach Parameter durchprobiert für ein Modell das sich immer noch der Mensch einfallen lassen muss.
Man ist so weit, dass man Standardmodelle relativ vielseitig anwenden kann. Der Mensch gibt immer noch die Aufgabentellung und die Rahmenbedingungen vor. Aber einen Schritt weiter ist man schon.
Zitat:
Das funktioniert nur für bestimmte Aufgabenstellungen.
Daher halte ich den KI-Hype für nichts als Systempropaganda.
Eine meiner Aufgaben in meinem Beruf ist die Abschätzung, wieviele Mitarbeiter wir durch Automatisierung und KI einsparen können. Die Zahl ist erheblich, jedoch bergen neue Technologien immer auch neue Herausforderungen, die durch unsere Kunden an uns herangetragen werden. Allerdings erlaubt uns die Automatisierung, mit unseren bestehenden Mitarbeitern ein immer größeres Transaktionsvolumen zu bewältigen.
Ein Betrachtung von KI als Skynet ist Hype. KI hat aber durchaus schon Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt.
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Haspelbein
Man ist so weit, dass man Standardmodelle relativ vielseitig anwenden kann. Der Mensch gibt immer noch die Aufgabentellung und die Rahmenbedingungen vor. Aber einen Schritt weiter ist man schon.
Eine meiner Aufgaben in meinem Beruf ist die Abschätzung, wieviele Mitarbeiter wir durch Automatisierung und KI einsparen können. Die Zahl ist erheblich, jedoch bergen neue Technologien immer auch neue Herausforderungen, die durch unsere Kunden an uns herangetragen werden. Allerdings erlaubt uns die Automatisierung, mit unseren bestehenden Mitarbeitern ein immer größeres Transaktionsvolumen zu bewältigen.
Ein Betrachtung von KI als Skynet ist Hype. KI hat aber durchaus schon Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt.
Besten Dank für die Schnittstelle in die Praxis.
Ich habe derzeit eine ganz schlechte Internetverbindung, so kann ich jetzt nur so auf Deinen Beitrag antworten:
"Ich verstehe jedoch nicht ganz, was Ansuz mit der Fehlerquote meint. Ich denke nicht, dass es die Abweichungen des Modells von den Trainingsdaten sind."
Genau, ich fragte nach der Fehlertoleranz an sich, also wenn man voraussetzt, daß die KI nach Anfütterung das macht, was postuliert wird, also selbsttätig zu entscheiden. Ich kenne einige Programmierer, die sind sich einig, daß man ein Programm niemals 100% fehlerfrei schreiben kann.
Außerdem können unerwartete Situationen auftreten, die man nicht unbedingt abgedeckt hat.
Das meinte ich mit Fehlertoleranz.
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Zitat:
Zitat von
Ansuz
Besten Dank für die Schnittstelle in die Praxis.
Ich habe derzeit eine ganz schlechte Internetverbindung, so kann ich jetzt nur so auf Deinen Beitrag antworten:
"Ich verstehe jedoch nicht ganz, was Ansuz mit der Fehlerquote meint. Ich denke nicht, dass es die Abweichungen des Modells von den Trainingsdaten sind."
Genau, ich fragte nach der Fehlertoleranz an sich, also wenn man voraussetzt, daß die KI nach Anfütterung das macht, was postuliert wird, also selbsttätig zu entscheiden. Ich kenne einige Programmierer, die sind sich einig, daß man ein Programm niemals 100% fehlerfrei schreiben kann.
Außerdem können unerwartete Situationen auftreten, die man nicht unbedingt abgedeckt hat.
Das meinte ich mit Fehlertoleranz.
Das kommt wohl sehr auf die Aufgabe an. Oftmals wird die KI einfach dazu gebraucht, die eindeutigen Fälle von den komplexen Fällen zu trennen, mit denen sich wirklich ein Mensch beschäftigen muss. Hier gibt des dann den Fehler der ersten und zweiten Art, die man gegeinander abwägen muss. Das bedeutet, dass ein vielleicht die automatische Steuerung eines Autos etwas zu früh die Kontrolle wieder an den Menschen abgibt, aber es ist immer noch besser als zu spät. Bei einem Kreditantrag bei einer Bank gibt man der KI vielleicht mehr Spielraum.
Bei meiner Arbeit ist es schlicht der Erwartungswert (Kosten des Fehlers der KI * Fehlerquote), der mit dem zusätzlichen Aufwand für einen Sachbearbeiter verglichen wird. Das wird auch ständig nachjustiert, und man gesteht auch ganz bewusst der KI Fehler zu.
Aber ja, natürlich macht die KI Fehlentscheidungen. Sie hat ja auch keine übersinnlichen Kräfte, schlägt sich jedoch in meinem Umfeld besser als die herkömmlichen Algorithmen.
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Ansuz
Besten Dank für die Schnittstelle in die Praxis.
Ich habe derzeit eine ganz schlechte Internetverbindung, so kann ich jetzt nur so auf Deinen Beitrag antworten:
"Ich verstehe jedoch nicht ganz, was Ansuz mit der Fehlerquote meint. Ich denke nicht, dass es die Abweichungen des Modells von den Trainingsdaten sind."
Genau, ich fragte nach der Fehlertoleranz an sich, also wenn man voraussetzt, daß die KI nach Anfütterung das macht, was postuliert wird, also selbsttätig zu entscheiden. Ich kenne einige Programmierer, die sind sich einig, daß man ein Programm niemals 100% fehlerfrei schreiben kann.
Außerdem können unerwartete Situationen auftreten, die man nicht unbedingt abgedeckt hat.
Das meinte ich mit Fehlertoleranz.
Wenn Fehler in ihren Auswirkungen zu Katastrophen führen können, müssen je Schweregrad technische Schutzvorrichtungen und Vorrichtungen zur Notabschaltung existieren. Besonders große Risiken müssen immer von Menschen überwacht werden.
Die Mehrheit elektronischer Transaktionen findet heute in Zeitfenstern statt, die sich der menschlichen Wahrnehmung entziehen. Elektronische Handelsplätze sind Teilnehmern, die ihre IT-Infrastruktur in den gleichen Rechenzentren betreiben, in Ausführungszeiten(vom Absenden eines Befehls bis zur Vollendung) unter 100 Mikrosekunden zugänglich. Ein fehlerhafter Algorithmus wäre ohne Kontrollen in der Lage, hundert tausende Transaktionen zu vollenden, bevor ein Mensch überhaupt etwas wahrnimmt. Verluste, die das Eigenkapital aller Firmen auf diesem Planeten übersteigen, inklusive. Daher existieren harte Limits von beispielsweise etwa 3-5 Milliarden Euro in einzelnen, elektronisch gehandelten Produkten an dem bedeutenden europäischen Handelsplatz Eurex. Intelligente Operatoren werden darüber hinaus gewisse Risikolimits in Algorithmen selbst implementieren und Programme einsetzen, die alle weiteren Transaktionen gewaltsam unterbinden, sobald diese überschritten werden.
Es gab (etwa um 2000 (?)) übrigens einen Teilnehmer, der behauptet hatte, sein Computer habe ohne sein Zutun eben jene Maximalposition in Bundesanleihen (etwa 3 Milliarden) akkumuliert. Damals (heute unvorstellbar) musste die Börse diesen Spaß, der einstellige Millionen wert war, bezahlen. Als es ihm jedoch vor wenigen Jahren wieder passierte war endgültig Game-Over.
Obwohl diese konkreten Aspekte nicht direkt mit lernenden Computern zu tun haben, sind die Risiken, meine ich, die gleichen.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Hierzu noch einmal ein Link: KI Hedgefond schließt.
Nun gut, der Fond war noch sehr jung und sehr klein, dennoch würde mich interessieren, was nach einem profitablen Anlauf letztendlich zu seinem Ausscheiden geführt hat.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Das benötigt keinen Kommentar. Man lese und staune:
Zitat:
Then the researchers introduced something incongruous into the scene: an image of an elephant in semiprofile. The neural network started getting its pixels crossed. In some trials, the elephant led the neural network to misidentify the chair as a couch. In others, the system overlooked objects, like a row of books, that it had correctly detected in earlier trials. These errors occurred even when the elephant was far from the mistaken objects [...] And as for the elephant itself, the neural network was all over the place: Sometimes the system identified it correctly, sometimes it called the elephant a sheep, and sometimes it overlooked the elephant completely
https://www.quantamagazine.org/machi...room-20180920/
:D
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
Hierzu noch einmal ein Link:
KI Hedgefond schließt.
Nun gut, der Fond war noch sehr jung und sehr klein, dennoch würde mich interessieren, was nach einem profitablen Anlauf letztendlich zu seinem Ausscheiden geführt hat.
Obwohl mir die genaue Strategie nicht bis in die Details bekannt ist, vermute ich, dass sie aus mathematischer Sicht statistische Erwägungen nutzten, um long/short Aktien zu handeln. Ausgehend von den öffentlichen Informationen scheint ein Ansatz darin zu bestehen, den Markt und dessen Teilnehmer innerhalb eines Modells zu simulieren.
Es ist durchaus möglich, statistische Erkenntnisse zu nutzen. Dabei herrschen jedoch zwei maßgebliche Einschränkungen, die vermutlich auch hier zum Erliegen der Aktivitäten beigetragen haben.
Erstens sind die Differenzen zwischen Modell und Wirklichkeit zu beachten. John Meriwether, Eric Rosenfeld und andere ehemals mit der bedeutenden Investmentbank Salomon Brothers tätige Akteure setzten seinerzeit (wie teils sogar Wikipedia (!)) das Beta einer Aktie mit dessen Risiko gleich, um ein einfaches Beispiel zu nennen. Das Beta einer Aktie ist keinesfalls per-se nutzlos oder ungeeignet. Dennoch hat es gewisse Einschränkungen, die zu beachten sind.
Wird das Gesetz der großen Zahlen sorgfältig berücksichtigt, sodass der Eigenkapitalanteil zu jeder Zeit hinreichend ist, so ist das Beta ein legitimes Hilfsmittel. Wird die Aussage Risiko gleich Beta wörtlich genommen, führt es zu Problemen. Eine einzelne Aktie, die ein Beta von 0,5 aufweist, ist nicht weniger riskant als der Index (der Beta 1 hat), zur Veranschaulichung eignet sich der hypothetische Insolvenzfall.
Die zweite Einschränkung, die in diesem Fall wohl schwerwiegender sein sollte, ist die fundamentale Natur der aktiven Strategien an Finanzmärkten. Zu großen Teilen sind sie ein Nullsummenspiel. Darüber hinaus existiert eine bestimmte Menge Erträge, die aus einer bestimmten statistischen Anomalie zu generieren ist. Die Erträge dieses Hedgefonds verdeutlichen, dass die Erträge tendenziell weniger wurden und zuletzt völlig ausblieben. Dieser Sachverhalt deutet darauf hin, dass dieser Hedgefonds sich die genutzten Anomalien zunehmend mit Konkurrenz teilen musste, bis schließlich die Latenz der Verbindung zum entscheidenden Kriterium wurde.
Das Latenzspiel ist extrem hart und wird von spezialisierten Firmen dominiert. Seit einigen Jahren ist es nicht mehr hinreichend, einen Server im Rechenzentrum der Börse zu haben. Die absolute Spitzenleistung wird seitdem mit FPGAs erreicht, die allein zum Zweck der Latenz der Handelsaktivitäten entwickelt werden. Kokurrenzfähige Latenzen (Entscheidung bis Bestätigung der Ausführung) liegen unter 100-150 Mikrosekunden. Herausragende Systeme erreichen wohl z.T. unter 50 Mikrosekunden. Unter einer Mikrosekunde wird die Lichtgeschwindigkeit zunehmend zum Hindernis.
Maschinelles Lernen ist meines Erachtens tatsächlich sehr profitabel in Finanzmärkten einsetzbar, allerdings nicht in derartig einfallslosen Strategien. Sondern eher in exotischen, derivativen und grundsätzlich mehr operativen (im Gegensatz zu Investments) Aktivitäten. Neben jenen Aktivitäten, die weitgehend als Nullsummenspiel aufzufassen sind, existieren einige wenige (umkämpfte) Bereiche, die es nicht sind.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Leibniz
Obwohl mir die genaue Strategie nicht bis in die Details bekannt ist, vermute ich, dass sie aus mathematischer Sicht statistische Erwägungen nutzten, um long/short Aktien zu handeln. Ausgehend von den öffentlichen Informationen scheint ein Ansatz darin zu bestehen, den Markt und dessen Teilnehmer innerhalb eines Modells zu simulieren.
Es ist durchaus möglich, statistische Erkenntnisse zu nutzen. Dabei herrschen jedoch zwei maßgebliche Einschränkungen, die vermutlich auch hier zum Erliegen der Aktivitäten beigetragen haben.
Erstens sind die Differenzen zwischen Modell und Wirklichkeit zu beachten.
Die Differenz zwischen Modell und Wirklichkeit ist genau das, was mir ständig Kopfzerbrechen bereitet. (Abgesehen davon, wie man die Vorhersagen dieser Modelle vereinfachen kann, dass sie auch für den Laien verständlich sind.) Es hat mich einmal 1,5 Jahre meines Lebens gekostet zu zeigen, dass ein Modell einen deutlichen höheren Fehler hatte als angenommen. Ungefähr drei Jahre Arbeit einer Abteilung gingen damit den Bach runter.
Zudem haben Finanzmärkte einen partiell (im mathematischen Sinne) chaotischen Charakter. Ein Modell wird nicht genau abbilden können, dass ein Herrscher in einem Schwellenland plötzlich abdreht, und die Region ins finanzielle Chaos stürzt.
Andersherum hatte ich vor einem halben Jahr eine Veranstaltung einer großten Investmentbank besucht. Die dortigen Experten waren z.T. sehr interessant, und hatten viel zu Investmentstrategien zu sagen. Hätte ich jedoch ihrem Rat gefolgt, so wäre ich heute deutlich ärmer, denn der langen wirtschaftlichen Expansion in den USA traute niemand.
Zitat:
John Meriwether, Eric Rosenfeld und andere ehemals mit der bedeutenden Investmentbank Salomon Brothers tätige Akteure setzten seinerzeit (wie teils sogar Wikipedia (!)) das
Beta einer Aktie mit dessen Risiko gleich, um ein einfaches Beispiel zu nennen. Das Beta einer Aktie ist keinesfalls per-se nutzlos oder ungeeignet. Dennoch hat es gewisse Einschränkungen, die zu beachten sind.
Wird das Gesetz der großen Zahlen sorgfältig berücksichtigt, sodass der Eigenkapitalanteil zu jeder Zeit hinreichend ist, so ist das Beta ein legitimes Hilfsmittel. Wird die Aussage Risiko gleich Beta wörtlich genommen, führt es zu Problemen. Eine einzelne Aktie, die ein Beta von 0,5 aufweist, ist nicht weniger riskant als der Index (der Beta 1 hat), zur Veranschaulichung eignet sich der hypothetische Insolvenzfall.
Die zweite Einschränkung, die in diesem Fall wohl schwerwiegender sein sollte, ist die fundamentale Natur der aktiven Strategien an Finanzmärkten. Zu großen Teilen sind sie ein Nullsummenspiel. Darüber hinaus existiert eine bestimmte Menge Erträge, die aus einer bestimmten statistischen Anomalie zu generieren ist. Die Erträge dieses Hedgefonds verdeutlichen, dass die Erträge tendenziell weniger wurden und zuletzt völlig ausblieben. Dieser Sachverhalt deutet darauf hin, dass dieser Hedgefonds sich die genutzten Anomalien zunehmend mit Konkurrenz teilen musste, bis schließlich die Latenz der Verbindung zum entscheidenden Kriterium wurde.
Das Latenzspiel ist extrem hart und wird von spezialisierten Firmen dominiert. Seit einigen Jahren ist es nicht mehr hinreichend, einen Server im Rechenzentrum der Börse zu haben. Die absolute Spitzenleistung wird seitdem mit FPGAs erreicht, die allein zum Zweck der Latenz der Handelsaktivitäten entwickelt werden. Kokurrenzfähige Latenzen (Entscheidung bis Bestätigung der Ausführung) liegen unter 100-150 Mikrosekunden. Herausragende Systeme erreichen wohl z.T. unter 50 Mikrosekunden. Unter einer Mikrosekunde wird die Lichtgeschwindigkeit zunehmend zum Hindernis.
Maschinelles Lernen ist meines Erachtens tatsächlich sehr profitabel in Finanzmärkten einsetzbar, allerdings nicht in derartig einfallslosen Strategien. Sondern eher in exotischen, derivativen und grundsätzlich mehr operativen (im Gegensatz zu Investments) Aktivitäten. Neben jenen Aktivitäten, die weitgehend als Nullsummenspiel aufzufassen sind, existieren einige wenige (umkämpfte) Bereiche, die es nicht sind.
Beim Nullsummenspiel stimme ich dir zu, besonders was kurz- oder mittelfristige Anlagestrategien betrifft. Ein Problem bei der Automatisierung ist zudem, dass es leicht zu einer "Monokultur" an Investmentstrategien kommen kann, die einfach nur immer schneller ausgeführt werden, wie du es selbst beschrieben hast. Darin selbst liegt m.E. schon ein gewisses Risiko.
Bei den operativen Aspekten von Banken wird definitiv maschinelles Lernen eingesetzt, jedoch sind auch diese Bereiche umkämpfter, als du es vielleicht vermuten würdest, besonders was die Sicherheitsaspekte angeht.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
Die Differenz zwischen Modell und Wirklichkeit ist genau das, was mir ständig Kopfzerbrechen bereitet.
Sehe ich ähnlich, KI ist ein gern strapaziertes Schlagzeilenthema, es bringt auf den dementsprechenden Seiten das nötige Clickbaiting, oder macht sich in Fachmagazinen als Aufmacher immer gut, aber etwas wirklich Neues, etwas bahnbrechendes gibt es zur Zeit wohl nicht. Nehmen wir dieses Beispiel:
Quantencomputer: Er fährt hoch
https://www.heise.de/tr/artikel/Quantencomputer-Er-faehrt-hoch-4132785.html
Hat man den Artikel gelesen, dann würde das Fazit heißen: Viel Lärm um nichts.
Es wird wohl noch eine geraume Zeit dauern, bis der erste wirklich funktionierede Quantencomputer hochfährt. Macht aber nichts, dieses Thema ist und beibt faszinierend.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
LOL
1) Viel
2) Ja, sie sind die Zukunft
3) Rechner werden weitaus mehr als nur Rechner sein, sie werden selbst zu Schöpfern werden
4) Ich sehe das als sehr positiv
Nun:
1) Viel
2) Ja, sie sind die Zukunft
3) Rechner werden weitaus mehr als nur Rechner sein, sie werden selbst zu Schöpfern werden
4) Ich halte das für supersaugefährlich und @Autochthon - natürlich habe ich "Westworld" gesehen, aber das ist nur Kintopp, die Wirklichkeit wird viel schlimmer werden.
Ein Grund übrigens, warum ich das ganze politische Getöse nicht so ganz furchtbar ernst nehme. Die Reise geht langfristig und nachhaltig weder nach links noch nach rechts, weder Richtung Islam, Oans, zwoa, Gsuffa oder der jüdischen Weltverschwörung. Die Reise geht Richtung KI, die fatalerweise noch sehr lange dümmer bleiben wird als Politikqualle (und das will was heißen...) aber dafür um Potenzen schneller. Sie wird genauso falsche Entscheidungen treffen wie viele menschlichen Idioten, sie wird diese Entscheidungen aber sehr viel schneller und sehr viel öfter treffen. Das Chaos wird ganz unbeschreiblich sein.
Was man dagegen machen kann? Nichts. Der Mensch hat schon immer alles umgesetzt, was ihm eingefallen ist. Die Reue über die Folgen kam immer zu spät, sei es Dynamit oder Kernspaltung oder die Gründung Augsburgs.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
...
Beim Nullsummenspiel stimme ich dir zu, besonders was kurz- oder mittelfristige Anlagestrategien betrifft. Ein Problem bei der Automatisierung ist zudem, dass es leicht zu einer "Monokultur" an Investmentstrategien kommen kann, die einfach nur immer schneller ausgeführt werden, wie du es selbst beschrieben hast. Darin selbst liegt m.E. schon ein gewisses Risiko.
Bei den operativen Aspekten von Banken wird definitiv maschinelles Lernen eingesetzt, jedoch sind auch diese Bereiche umkämpfter, als du es vielleicht vermuten würdest, besonders was die Sicherheitsaspekte angeht.
Diese Schlauscheißerei ist typisch. Wer bei diesem Thema an "Geld" denkt der tickt nicht in einem zukunftsorientierten Takt, der hat den Kern des Problems nicht verstanden und kann deswegen auch nichts zur Lösung beitragen. Er kann immer das Problem noch verschärfen, das geht noch richtig gut.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Nathan
Diese Schlauscheißerei ist typisch.
Ja, für dich!
Denn die großen Konzerne würden nicht Milliarden in die KI-Forschung pumpen, wenn sie nicht hoffen würden, mit den KI-Technologien in der Zukunft noch mehr Milliarden zu verdienen.
Vom militärisch-industriellen Komplex jetzt einmal abgesehen, denn wer in der KI führend ist, oder in der Zukunft führend sein wird, der zieht die roten Fäde zukünftiger Geopolitik.
Davon abgesehen glaube ich nicht, das dir grundlegende KI-Begrifflichkeiten wie Machine Learning oder auch in diesem Zusammenhang Neuronale Netze überhaupt auch nur irgendwie verständlich sind.
Denn:
Zitat:
Zitat von
Nathan
Diese Schlauscheißerei ist typisch.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
Man ist so weit, dass man Standardmodelle relativ vielseitig anwenden kann. Der Mensch gibt immer noch die Aufgabentellung und die Rahmenbedingungen vor. Aber einen Schritt weiter ist man schon.
Eine meiner Aufgaben in meinem Beruf ist die Abschätzung, wieviele Mitarbeiter wir durch Automatisierung und KI einsparen können. Die Zahl ist erheblich, jedoch bergen neue Technologien immer auch neue Herausforderungen, die durch unsere Kunden an uns herangetragen werden. Allerdings erlaubt uns die Automatisierung, mit unseren bestehenden Mitarbeitern ein immer größeres Transaktionsvolumen zu bewältigen.
Ein Betrachtung von KI als Skynet ist Hype. KI hat aber durchaus schon Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt.
es kommt ja immer wieder das Argument, "der Mensch macht noch immer die Programmieung und gibt die Rahmenbedingungen vor die KI kann das nicht"..... ok aber ist das bei Menschen nicht genau das gleiche.....auch er folgt nur seiner Programmierung und den Rahmenbedingungen die ihm seine Gene vorgeben - nur innerhalb dieses gesteckten Rahmens kann er selbst Entscheidungen treffen.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
Die Differenz zwischen Modell und Wirklichkeit ist genau das, was mir ständig Kopfzerbrechen bereitet. (Abgesehen davon, wie man die Vorhersagen dieser Modelle vereinfachen kann, dass sie auch für den Laien verständlich sind.) Es hat mich einmal 1,5 Jahre meines Lebens gekostet zu zeigen, dass ein Modell einen deutlichen höheren Fehler hatte als angenommen. Ungefähr drei Jahre Arbeit einer Abteilung gingen damit den Bach runter.
Zudem haben Finanzmärkte einen partiell (im mathematischen Sinne) chaotischen Charakter. Ein Modell wird nicht genau abbilden können, dass ein Herrscher in einem Schwellenland plötzlich abdreht, und die Region ins finanzielle Chaos stürzt.
Das Dilemma ist in Finanzmärkten, dass die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle der Physik, die in der Natur herausragend funktionieren und umfassende Werkzeuge bieten, effektiv mit Unschärfe/Messungenauigkeit umzugehen, fehlt. Daher ziehe ich es allgemein vor, größtmöglich auf finanzmathematische Modelle zu verzichten. In jenen Bereichen, wo es dennoch notwendig ist, sollte extrem sorgfältig gearbeitet werden.
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
Andersherum hatte ich vor einem halben Jahr eine Veranstaltung einer großten Investmentbank besucht. Die dortigen Experten waren z.T. sehr interessant, und hatten viel zu Investmentstrategien zu sagen. Hätte ich jedoch ihrem Rat gefolgt, so wäre ich heute deutlich ärmer, denn der langen wirtschaftlichen Expansion in den USA traute niemand.
Dieser Eindruck ist allgemein die überwiegende Mehrheit der Zeit korrekt. Die wenigen (quantitativen) Analysten, die bemerkenswerte Einschätzungen abgeben, lassen sich an einer Hand abzählen. Einer von ihnen ist der Hochenergie-Physiker Marko Kolanovic, Partner bei J.P. Morgan. Ich denke der zumeist schlimmste Fehler besteht in der Illusion, es könnten zeitlich genaue Vorhersagen über die Entwicklung der Märkte getätigt werden. Es ist richtig, dass dieser Kreditzyklus innerhalb der kommenden 2-3 Jahre extremen Gegenwind erfahren wird. Das bedeutet jedoch nicht, dass er nicht morgen schon abrupt enden kann oder selbst in vier Jahren noch laufen kann.
Eine Erkenntnis, die zu bedenken gibt, ist ein ungebildeter, unmathematischer Mensch, dem ich einmal eine einfache, durchdachte Strategie gab. Jene Strategie ist völlig unabhängig von Kursen oder Kreditzyklen und derjenige, der sie nun einige Zeit praktiziert, generiert 30-50% p.a. Der Haken ist gewissermaßen, dass in dieser Strategie bestenfalls wenige Millionen Euro/Dollar investiert werden können, was institutionelle Konkurrenz ausschließt.
Ein weiterer Umweg, der die Timing-Frage umgeht, sind selbstfinanzierende Hedges. Wenn meine Kosten einer Absicherung gegen null gehen (was in gewissem Umfang möglich ist), spielt die Timing-Frage keine Rolle. Es reicht aus, diese kostenlosen Hedges permanent aufrecht zu erhalten. Im Euro-Raum führen die negativen Zinsen zur effektiven Möglichkeit, negativ verzinsliche Optionalität zu erwerben. Hinreichend klein und von geeigneter Laufzeit praktisch kostenlos.
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
Beim Nullsummenspiel stimme ich dir zu, besonders was kurz- oder mittelfristige Anlagestrategien betrifft. Ein Problem bei der Automatisierung ist zudem, dass es leicht zu einer "Monokultur" an Investmentstrategien kommen kann, die einfach nur immer schneller ausgeführt werden, wie du es selbst beschrieben hast. Darin selbst liegt m.E. schon ein gewisses Risiko.
Bei den operativen Aspekten von Banken wird definitiv maschinelles Lernen eingesetzt, jedoch sind auch diese Bereiche umkämpfter, als du es vielleicht vermuten würdest, besonders was die Sicherheitsaspekte angeht.
Ich kenne den extremen Wettbewerb vom Market-Making (was alle großen US-Institutionen unternehmen). Es ist völlig normal, dass an einem Tag einige Blocktrades von 50, 100 oder noch mehr Millionen Euro stattfinden. Dieser Orderfluss ist leicht einige Millionen Euro wert, jeden Tag. Dementsprechend hart ist der Wettbewerb darum.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Daggu
[...].
Es wird wohl noch eine geraume Zeit dauern, bis der erste wirklich funktionierede Quantencomputer hochfährt. Macht aber nichts, dieses Thema ist und beibt faszinierend.
Es ist das genau Gegenteil zur KI, die sich so langsam in viele Bereiche des Lebens schleicht, ohne dass es viele Menschen merken.
Zitat:
Zitat von
Nathan
Diese Schlauscheißerei ist typisch. Wer bei diesem Thema an "Geld" denkt der tickt nicht in einem zukunftsorientierten Takt, der hat den Kern des Problems nicht verstanden und kann deswegen auch nichts zur Lösung beitragen. Er kann immer das Problem noch verschärfen, das geht noch richtig gut.
Sagen wir mal so: Technologien erhielten gerade dann ihre Entwicklungsschübe, wenn sie sich auch vermarkten liessen. Ohne Google, Amazon oder die ganzen Gamer wäre die Entwicklung der KI wesentlich langsamer verlaufen. Ich weiss nicht, wie man hier die kommerziellen Aspekte vernachlässigen könnte. Das ich selbst dabei an Geld denke, liegt einfach an meinem Beruf.
Zitat:
Zitat von
Trantor
es kommt ja immer wieder das Argument, "der Mensch macht noch immer die Programmieung und gibt die Rahmenbedingungen vor die KI kann das nicht"..... ok aber ist das bei Menschen nicht genau das gleiche.....auch er folgt nur seiner Programmierung und den Rahmenbedingungen die ihm seine Gene vorgeben - nur innerhalb dieses gesteckten Rahmens kann er selbst Entscheidungen treffen.
Der Mensch existiert in einem durch die Evolution bedingten Rahmen, bei der KI ist halt lder Rahmen durch andere Faktoren bedingt als beim Menschen. Die Frage ist eher, was in diesem Rahmen möglich ist, oder ob man diesen Rahmen erweitern kann. Wenn du eine Diskussion darum führen willst, was ein freier Wille ist, würde ich es eher als eine separate philosophische Diskussion betrachten.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
wie man eine KI mit einem elefanten durcheinander bringt... :)
Zitat:
In the study, the researchers presented a computer vision system with a living room scene. The system processed it well. It correctly identified a chair, a person, books on a shelf. Then the researchers introduced an anomalous object into the scene — an image of an elephant. The elephant’s mere presence caused the system to forget itself: Suddenly it started calling a chair a couch and the elephant a chair, while turning completely blind to other objects it had previously seen.
*kurzfassung: ein bilderkennungsprogramm erkannte objekte eines wohnzimmer bildes korrekt, bis auf dem bild ein objekt platziert wurde, was augenscheinlich in einem wohnzimmer nichts verloren hat*
https://www.quantamagazine.org/machi...room-20180920/
hmm, bei all den werbebildchen an den straßen, kann sowas evtl auch für autonome fahrzeuge ein problem werden ?
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
Der Mensch existiert in einem durch die Evolution bedingten Rahmen, bei der KI ist halt lder Rahmen durch andere Faktoren bedingt als beim Menschen. Die Frage ist eher, was in diesem Rahmen möglich ist, oder ob man diesen Rahmen erweitern kann. Wenn du eine Diskussion darum führen willst, was ein freier Wille ist, würde ich es eher als eine separate philosophische Diskussion betrachten.
"Freier Wille" hat damit zwar etwas zu tun, darauf wollte ich aber nicht zwingenn hinaus.
Mir ging es nur um die Abgrenzung von Mensch und Maschine die immer (auch hier) herausgestellt wird aber eigentlich nur im Detail vorhanden ist. Der Mensch ist eben eine organische Maschine, Programmierung und Rahmen legen die Naturgestze und Genetik fest. Eine Maschine vom Menschen geschaffen ist noch grösstenteils anorganisch und die Programmierng und Rahmen legt der Mensch fest. Von einem abstrakten Standpunkt aus gesehen sehe ich da keine besonders grossen Unterschied und das was die Natur schafft oder erschafft hat beweist das es möglich ist und sollte dann theoretisch auch für den Menschen möglich sein - dh organische Maschinen zu erschaffen mit einem menschenähnlichen Potenzial....allerdings ist man da noch lange nicht soweit- ua gibt das Gehirn noch zu viele Rätsel auf, ausserdem ist das natürlich auch ethisch diskutabel.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Haspelbein
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Sagen wir mal so: Technologien erhielten gerade dann ihre Entwicklungsschübe, wenn sie sich auch vermarkten liessen. Ohne Google, Amazon oder die ganzen Gamer wäre die Entwicklung der KI wesentlich langsamer verlaufen. Ich weiss nicht, wie man hier die kommerziellen Aspekte vernachlässigen könnte. Das ich selbst dabei an Geld denke, liegt einfach an meinem Beruf.
...
Ok. Dann sei das verziehen, ausdrücklich unter dem Hinweis, dass bei allen technischen Entwicklungen zuvorderst immer eine militärische Verwendbarkeit Anlasser und Schwungmasse darstellte. Der Motor war immer menschlicher Forschungsdrang. Den Treibstoff bildete dann das Geld.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Trantor
"Freier Wille" hat damit zwar etwas zu tun, darauf wollte ich aber nicht zwingenn hinaus.
Mir ging es nur um die Abgrenzung von Mensch und Maschine die immer (auch hier) herausgestellt wird aber eigentlich nur im Detail vorhanden ist. Der Mensch ist eben eine organische Maschine, Programmierung und Rahmen legen die Naturgestze und Genetik fest. Eine Maschine vom Menschen geschaffen ist noch grösstenteils anorganisch und die Programmierng und Rahmen legt der Mensch fest. Von einem abstrakten Standpunkt aus gesehen sehe ich da keine besonders grossen Unterschied und das was die Natur schafft oder erschafft hat beweist das es möglich ist und sollte dann theoretisch auch für den Menschen möglich sein - dh organische Maschinen zu erschaffen mit einem menschenähnlichen Potenzial....allerdings ist man da noch lange nicht soweit- ua gibt das Gehirn noch zu viele Rätsel auf, ausserdem ist das natürlich auch ethisch diskutabel.
Prinzipiell stimme ich dir zu, nur denke ich, dass die meisten Foristen unter dem Begriff "Maschine" einen Apparat verstehen, der nach festen Regeln agiert. Die Handlungen von Menschen vorherzusagen ist aber nicht sonderlich einfach. Instinkte sind sicherlich sowas wie eine Programmierung, aber was mit dem Menschen durch Wechselwirkung mit anderen Menschen passiert, ist eine sehr erstaunliche Dynamik, und macht letztendlich auch die Anpassungsfähigkeit von Menschen insgesamt aus. Wir lernen als eine Gesellschaft deutlich schneller, als es durch eine reine Evolution möglich wäre.
Was Maschinen angeht, so stehen sie derzeit auf einer ganz anderen Stufe. Sicherlich wäre "anorganisiches" theoretisch möglich. Aber ich denke, davon sind wir noch eine ganze Ecke entfernt, selbst wenn wir selbstoptimierende Algorithmen als KI bezeichnen.
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AW: Was haltet Ihr von selbstlernenden Computerprogrammen?
Zitat:
Zitat von
Trantor
"Freier Wille" hat damit zwar etwas zu tun, darauf wollte ich aber nicht zwingenn hinaus.
Mir ging es nur um die Abgrenzung von Mensch und Maschine die immer (auch hier) herausgestellt wird aber eigentlich nur im Detail vorhanden ist. Der Mensch ist eben eine organische Maschine, Programmierung und Rahmen legen die Naturgestze und Genetik fest. Eine Maschine vom Menschen geschaffen ist noch grösstenteils anorganisch und die Programmierng und Rahmen legt der Mensch fest. Von einem abstrakten Standpunkt aus gesehen sehe ich da keine besonders grossen Unterschied und das was die Natur schafft oder erschafft hat beweist das es möglich ist und sollte dann theoretisch auch für den Menschen möglich sein - dh organische Maschinen zu erschaffen mit einem menschenähnlichen Potenzial....allerdings ist man da noch lange nicht soweit- ua gibt das Gehirn noch zu viele Rätsel auf, ausserdem ist das natürlich auch ethisch diskutabel.
Wenn ich an Aufmärsche denke, bei denen immer einer irgendwas brüllt und alle anderen gehorchend einstimmen dann haben solche Gefolgsmenschen am ehesten noch den Charakter von Maschinenwesen. Stimmt aber natürlich in der Sache nicht. Auch Menschen die blind gehorchen oder sich wie eine Kreissäge in deine Nerven fressen bleiben der Kreissäge bei weitem überlegen.
Der Unterschied zu einer Maschine ist auch beim unterentwickelsten Menschen noch himmelweit. Hoch komplexe menschliche Emotionen deren Ursachen und Wirkungen bis heute noch große Rätsel aufgeben und von denen man nur eines mit Sicherheit weiß, sie wohnen keineswegs im Herzen, können von Maschinen auch nicht ansatzweise abgebildet werden und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sich das in absehbarer Zeit ändern wird.