In April 2006, Shane Legg and Marcus Hutter suggested a formal measure of machine intelligence based on the idea that intelligence basically amounts to achieving complex goals within complex environments and that this idea can be formalized within the framework of algorithmic information theory. While not aiming at characterizing intelligent systems, Daniel Dennett’s paper “Intentional Systems” suggests something similar: A way to tell intentional systems from non-intentional ones by thinking about the behavior of systems in a way that has a normative, logical basis rather than an empirical one. Dennett’s method of comparing the actual behavior of a system to the most rational things to do, given some goals, constraints and information about the present state of affairs, sounds very much like a recipe for a general test of intentionality, if not intelligence.

Dennett introduces three levels of abstraction we can use to describe intentional systems: Descriptions on the level of physics, a functional perspective and the intentional stance. In order to determine in how far these levels presuppose optimal design and rational behavior, I am first going to explain what Dennett means when he talks about intentional systems, then describe each of the three different levels of abstraction and finally analyze what role the notions of optimality and rationality play for each of them. Weiterlesen »

Intelligenz macht es einfach, überzeugende Argumente für die absurdesten Dinge zu finden. Wer sich zuerst auf eine Schlussfolgerung festlegt und dann nach Argumenten sucht, hat noch nicht verloren. Nur die Ausgangsposition auf der Suche nach einem realistischen Bild von Welt und Zukunft hat sich verschlechtert. Es gibt tausende von Astrologen, Scientologen und Parapsychologen, die an ihrer Version der Realität festhalten und Indizien, die gegen ihre Sicht der Welt sprechen, ignorieren.

Andererseits hat jede wissenschaftliche Revolution in den Köpfen einzelner Personen angefangen und sich oft nur langsam ausgebreitet. Die Tatsache, dass eine Idee unpopulär ist, sagt nichts über ihren Wahrheitsgehalt aus. Es gab eine Zeit, als die vorherrschende Meinung war, dass die Erde eine Scheibe sei. Ein großer Teil der in unserer Gesellschaft herumschwirrenden Ideen kann einfach nicht wahr sein — allein aus dem Grund, dass sie sich gegenseitig widersprechen.

Nicht eine Person ist Anhänger einer Idee, die sie für falsch hält. Niemand will einer Randgruppe angehören, die ihrer Version der Realität hinterherläuft. Niemand will Irrtümer und irrationalen Handlungsweisen übernehmen, nur weil sie weit verbreitet sind. Rationales Denken, evolutionäre Psychologie und Entscheidungstheorie können einige offensichtliche Fehler eliminieren, aber Sicherheit gibt es nicht.

Seine Meinung nicht zu äußern hat den Vorteil, dass man nicht so schnell Gefahr läuft, an einer falschen Einstellung festzuhalten, weil das Ändern der Meinung ohne “Ich habe Blödsinn geredet”-Eingeständnisse leichter ist. Und den Nachteil, dass man nicht merkt, wenn man Blödsinn denkt.

Wer die Wahl zwischen zwei Weltbildern hat, wird sich das Weltbild zu eigen machen, das es ihm erlaubt, so weiterzuleben wie bisher und sich dabei gut zu fühlen.

“Often I have witnessed people encountering new information, apparently accepting it, and then carefully explaining why they are going to do exactly the same thing they planned to do previously, but with a different justification. The point of thinking is to shape our plans; if you’re going to keep the same plans, why bother?” — Eliezer Yudkowsky

Rational behaviour is defined as behaviour that is based on clear, practical and scientific reasons. We tend to view people who base all their actions on rational principles as rather analytical, sometimes even cold-hearted. Most of the time we’ll contrast them to the more emotional, spontaneous persons we know. Which kind of behaviour is the right one? Should we strive for a mixture of rationality and irrationality? Weiterlesen »

Jeff Hawkins ist der Gründer von Palm Computing und Handspring und einer der erfolgreichsten Unternehmer des Silicon Valley. Jetzt befasst er sich wieder mit dem Gebiet, das ihn schon als Jugendlicher interessierte: Zu Verstehen, was Intelligenz ist und wie das menschliche Gehirn Intelligenz hervorbringt, um nach diesem Prinzip intelligente Maschinen zu bauen. Weiterlesen »

In den Kapiteln “Artificial Intelligence” und “Neural Networks” aus dem Buch “On Intelligence” beschreibt Jeff Hawkins seine persönliche Beziehung zum Gebiet der künstlichen Intelligenz. Er gibt eine kurze Zusammenfassung der Geschichte der traditionellen KI und erklärt, warum weder diese noch der Bereich der neuronalen Netze zu den erhofften intelligenten Maschinen geführt hat. Weiterlesen »

In den Kapiteln “A New Framework of Intelligence” und “How the Cortex Works” aus dem Buch “On Intelligence” legt Jeff Hawkins seine Theorie von Intelligenz dar: Er zeigt die zentrale Rolle von Vorhersagen auf und wie sich diese in ein übergeordnetes “memory-prediction framework” integriert, geht auf die Bedeutung von Sequenzen ein und erläutert die Rolle von Thalamus und Hippocampus. Weiterlesen »

In dem Kapitel “Consciousness and Creativity” aus dem Buch “On Intelligence” beantwortet Jeff Hawkins zahlreiche häufig gestellte Fragen zu den Themen Intelligenz, Bewusstsein, Fantasie und Kreativität. Grundlage dafür ist seine allgemeine, in “On Intelligence” erstmals vorgestellte Theorie der Intelligenz: Das “memory-prediction framework”. Weiterlesen »

In dem Kapitel “The Future of Intelligence” aus dem Buch “On Intelligence” nimmt Jeff Hawkins Stellung zu Fragen wie der nach der Möglichkeit oder Unmöglichkeit des Baus von intelligenten Maschinen. Er erörtert, ob dies aus ethischer Sicht überhaupt erstrebenswert ist und in welchen Gebieten künstliche Intelligenz möglicherweise eingesetzt wird, sowohl in naher Zukunft als auch auf lange Sicht. Weiterlesen »