Philosophie Lexikon der Argumente

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Roboter, Philosophie: Begriff für technisch realisierte räumlich abgegrenzte mechanisch agierende Systeme, die in der Lage sind, definierte Aufgaben zu erfüllen. Dabei werden die Aufgaben dem System über einen Code mitgeteilt. Weiterentwicklungen betreffen die Hinzunahme möglicher Schnittstellen zur Außenwelt wie künstliche Sinnesorgane sowie die Flexibilität möglicher Reaktionen des Systems auf Kommandos. Siehe auch Künstliche Intelligenz, Künstliches Bewusstsein, Konnektionismus, Lernen, Maschinenlernen, Neuronale Netze, Systeme, Zombies, Autonomie, Ethik.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor Begriff Zusammenfassung/Zitate Quellen

Anca Dragan über Roboter – Lexikon der Argumente

Brockman I 136
Roboter/Dragan: Um den Roboter dazu zu befähigen, entscheiden zu können, welche Maßnahmen er ergreifen soll, definieren wir eine Belohnungsfunktion (...). Der Roboter erhält eine hohe Belohnung, wenn er sein Ziel erreicht, und es entstehen bei jeder Bewegung geringe Kosten; diese Belohnungsfunktion motiviert den Roboter, so schnell wie möglich ans Ziel zu gelangen. Angesichts dieser Definitionen besteht die Aufgabe eines Roboters darin, herauszufinden, welche Maßnahmen er ergreifen sollte, um die höchste kumulative Belohnung zu erhalten.
Aber mit zunehmender KI-Leistungsfähigkeit passen die Probleme, die wir angehen wollen, nicht gut in diesen Rahmen. Wir können nicht länger ein winziges Stück der Welt ausschneiden, es in eine Kiste legen und es einem Roboter geben. Menschen zu helfen, beginnt zu bedeuten, in der realen Welt zu arbeiten, wo man tatsächlich mit Menschen interagieren und sie erörtern muss. "Personen" werden die KI-Problemdefinition offiziell irgendwo eintragen müssen.
Brockman I 137
(...) Es ist letztlich ein Mensch, der bestimmt, welche Belohnungsfunktion der Roboter überhaupt haben soll. Ich glaube, dass leistungsfähige Roboter, die über sehr eng definierte Aufgaben hinausgehen, dies verstehen müssen, um Kompatibilität mit dem Menschen zu erreichen. Dies ist das Problem der Wertorientierung. >Wertorientierung/Griffiths
.
Brockman I 139
[Das] Bedürfnis, menschliche Handlungen und Entscheidungen zu verstehen, gilt für physische und nicht-physische Roboter gleichermaßen. >Künstliche Intelligenz/Dragan.
(...) Roboter benötigen genaue (oder zumindest vernünftige) Vorhersagemodelle von allem, was Menschen tun könnten. Unsere Zustandsdefinition darf nicht nur die physische Position des Menschen in der Welt beinhalten. Stattdessen müssen wir auch etwas Internes im Menschen vermuten.
Es geht nicht immer nur um den Roboter, der um die Menschen herum plant; auch die Menschen planen um den Roboter herum.
(...) so wie Roboter voraussehen müssen, was die Menschen als nächstes tun werden, müssen die Menschen dasselbe mit Robotern tun. Deshalb ist Transparenz wichtig. Nicht nur Roboter brauchen gute mentale Modelle von Menschen, sondern auch Menschen brauchen gute mentale Modelle von Robotern. >Wertorientierung/Dragan.
Brockman I 142
(...) Wir müssen es Robotern ermöglichen, über uns zu urteilen, um uns als mehr als nur Hindernisse oder perfekte Spieler zu sehen. Sie müssen unsere menschliche Natur berücksichtigen, damit sie gut koordiniert und gut auf uns abgestimmt sind.


Dragan, Anca, “Putting the Human into the AI Equation” in: Brockman, John (ed.) 2019. Twenty-Five Ways of Looking at AI. New York: Penguin Press.

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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.
Dragan, Anca

Brockman I
John Brockman
Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI New York 2019

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