Wenn Sie "A.I." oder "Künstliche Intelligenz" in Google Image Search einstecken, erhalten Sie Folgendes: Elektrisches Gehirn, das blau mit Neuronen feuert; durchscheinende Roboter und Roboterköpfe; Code tröpfelte über Stirn und Nase. Ein Affe, der zum Smartphone-Nutzer wird, dann eine Figur in Wearable Tech, eine Prothese und ein Netzwerk, das aus dem Kopf geht. "Was ist A.I.?", Fragt ein Cyborg, erhält aber nie eine Antwort von den Roboterköpfen, -gehirnen und -körpern. A.I. bedeutet, dass wir und unsere Roboterfreunde durch eine Welt von Einsen und Nullen fliegen, vor einem schwarzen Bildschirm des Weltraums.

Die Zukunft von… jQuery? Bildnachweis: Max Pixel / Public Domain.

Sie erhalten ein Bild wie dieses: die unheimliche Frau mit Photoshop-perfekten Funktionen. Sie ist eine Vision eines Cyborgs: Teil weiblich und Teil Leiterplatte, im Hintergrund läuft jQuery. Googles beste Vermutung für das Bild? "Artificial Intelligence Operator". Dieser Cyborg illustriert die Zukunft in zahlreichen Artikeln, wie Sie anhand einer Umkehrbildsuche sehen werden, darunter "Rise of the Machines: BlackRock wendet sich an Roboter, um Aktien zu pflücken" und "Vatikan-Kardinal auf der Suche nach" die Seele in der Maschine. “Sie illustriert sogar einen ZDNet-Artikel über das neue AI-Hauptfach meiner Universität, der Kurse enthält, die ich unterrichte.

Einige Google Image Search-Optionen für AI

Die Google Bildsuche bietet eine Reihe von Wörtern, um die Ergebnisse zu optimieren. Nach Worten wie Roboter, Außerirdischer, Informatiker und Gehirn sind Frau und Vater Rücken an Rücken, gefolgt von Macht, Mensch und Gott. "Vater" bietet Bilder von Alan Turing und John McCarthy. "Weiblich" zeigt Bilder von Fembots.

"Manchmal muss man die Dunkelheit riskieren, um das Licht zu sehen."

Ein Teil dieser Ästhetik wurde durch den Film Minority Report populär gemacht, der gestische Interfaces auf der großen Leinwand präsentierte. Intelligente Umgebungen sind heute Realität. Aber warum stellen wir sie als geschichtet und gespenstisch dar? "Diese kulturellen Klischees / Prüfsteine ​​sind aus einem anderen Grund beliebt: Es ist wirklich sehr, sehr schwierig, ansonsten über Digital-Reality-Technologie zu sprechen", schreibt Eric Johnson. "Diese Felder sind voll von Fachjargon, in der Praxis inkonsistent und schwer zu fassen, wenn Sie nicht die neuesten Demos gesehen haben. Popkultur ist eine Abkürzung zu einem gemeinsamen Ideal, einer gemeinsamen Vision. “

Der Minority Report wurde von dem Wissenschaftsberater John Underkoffler, Gründer und CEO von Oblong, beraten, der immersive Human Machine Interface (HMI) -Plattformen entwickelt, die Bildschirme verschiedener Größenordnungen und Interaktionsmodi kombinieren. Daran hat er fast 30 Jahre lang gearbeitet, angefangen mit seiner Masterarbeit am MIT Media Lab über Hologramme und fotografische Realität im Jahr 1991, in der er „die Entwicklung neuer Techniken zur Berechnung holographischer Interferenzmuster von Objekten und Szenen mit realistischer visueller Darstellung untersuchte Eigenschaften. “Diese Forschung war Teil des MIT Holographic Video-Projekts - eine Agenda, die mehr als ein Jahrzehnt früher in den späten 1970er Jahren festgelegt wurde, als Nicholas Negroponte und Forscher der Architecture Machine Group des MIT (der Vorgänger des Media Lab) Simulationsumgebungen entwickelten, die es waren von der Realität nicht zu unterscheiden sein. 1978 schrieben Negroponte und Kollegen in einem Vorschlag: „Wir werden an die Aufforderung von Bell erinnert. Es ist das zweitbeste, dort zu sein. Bei diesem Vorschlag geht es darum, dort zu sein. “

Sie dachten, wir wären 1978 dort. Vierzig Jahre später sind wir dort.

Oder es gibt diese Vision. Theodore Twombly (Joaquin Phoenix) bewegt sich im Film Her durch eine rosarote Welt. Tagsüber arbeitet er für eine Firma, die Briefe für Leute schreibt, die es nicht emotional aufbringen können - selbst ein A.I. für die emotionalen Welten der Menschen. Er ist mit Samantha zusammen, seinem intelligenten Betriebssystem. Theodore bewegt sich durch eine urbane Welt, unterhält sich intensiv mit Samantha und bleibt dennoch von den Menschen um ihn herum getrennt. Er ist auf eine Stimme abgestimmt, die nur er hören kann, die aber für Tausende von anderen gleichzeitig dieselbe Stimme sein kann. Ist er von der seltsamen Virtualität seiner Liebe betroffen oder vermeidet er die Schwierigkeiten, sich auf eine reale Person zu beziehen, oder beides? Die Filmwelt von Her ist farbkorrigiert wie Instagram-Fotos von Coachella-Fans, eine Schnittstelle des Bildes, in der nichts kein Computer ist.

Wie kommunizieren Sie, was Sie nicht verstehen?

Das Problem ist, dass es schwierig ist, klar über A.I. - Zum Teil, weil Kommunikation darüber bedeutet, es zu verstehen. Und die meisten von uns wissen nicht genau, was A.I. ist eigentlich. Der Begriff „künstliche Intelligenz“ gibt es seit 1955, als A.I. Der Pionier John McCarthy schrieb, dass A.I. Es ging darum, „Maschinen dazu zu bringen, Dinge zu tun, die Intelligenz erfordern, wenn sie vom Menschen ausgeführt werden.“ An dieser Idee hat sich bis heute nicht viel geändert. Wikipedia vergleicht künstliche Intelligenz (oder maschinelle Intelligenz) mit der natürlichen Intelligenz von Menschen und Tieren und dem Oxford-Englisch Dictionary definiert es als „die Fähigkeit von Computern oder anderen Maschinen, intelligentes Verhalten zu zeigen oder zu simulieren; das Fachgebiet, das sich damit befasst. Abkürzung von A.I. ”Aber was bedeutet das für einen normalen Menschen? Bedeutet das, dass Chatbots einen Turing-Test bestehen? Ein Roboteraufstand? Oder ist es einfach Interaktivität, bei der die Verarbeitung nur außer Sichtweite erfolgt?

A.I. ist eine Black Box, „ein Gerät, das komplizierte Funktionen ausführt, dessen interner Mechanismus jedoch möglicherweise nicht ohne weiteres überprüft oder verstanden wird“ (OED) - etwas, das wir aufgrund der Ein- und Ausgänge verstehen. Wir können nicht sehen, was im Inneren passiert, und wir sollen keinen Zugriff darauf haben. Die Blackbox ist undurchsichtig.

Heutzutage gibt es drei Gründe für die algorithmische Undurchsichtigkeit, wie Jenna Burrell schreibt: die Notwendigkeit, Algorithmen zu schützen, die Staats- oder Unternehmensgeheimnisse sind; die Tatsache, dass die Kodierung im Zusammenhang mit A.I. immer noch das Gebiet von Spezialisten ist; und eine „Nichtübereinstimmung“ zwischen der Art und Weise, wie Algorithmen Informationen verarbeiten, und der Art und Weise, wie Menschen denken. Letzteres ist am schwierigsten zu klären: Wie Menschen denken, ist anders als die Maschine, und wie wir argumentieren, ist anders als die Maschine (oder nicht, je nach Ihrer Definition von "Grund").

Die Europäische Union verlangt, dass A.I. durch ein „Recht auf Erklärung“ im Rahmen der gerade in Kraft getretenen DSGVO (Allgemeine Datenschutzverordnung) erklärbar gemacht werden. EU-Bürger haben ein Recht auf Erklärungen für die Arbeit von Algorithmen, und sie haben das Recht, menschliches Eingreifen zu fordern. Die Vorschriften stützen die Idee, dass "den Menschen Entscheidungsbefugnisse und Verständnis geschuldet werden, wenn sie mit maschinellen Entscheidungen konfrontiert werden", schrieb Cliff Kuang in der New York Times. David Weinberger argumentiert, dass ein Schwerpunkt von A.I. sollte Optimierung sein, keine Erklärung: Sichtbar machen und allen durch Debatten in der öffentlichen Ordnung klar machen, welche Kompromisse gemacht werden, anstatt potenziell zu humpeln A.I.

Die US-Regierung war noch nie für gut gestaltete PowerPoint-Decks bekannt

In der Zwischenzeit hat DARPA das Programm Explainable Artificial Intelligence eingeführt, mit dem die Modelle für maschinelles Lernen und A.I. erklärlicher. Es ist ein wichtiger Schritt, um zu verstehen, was wir meinen, wenn wir über A. I. sprechen, und dennoch frage ich mich, was es tatsächlich für gewöhnliche Menschen bewirken wird. Auf der DARPA-Seite für das Projekt wird dieses Bild angezeigt, das zeigt, was ein Benutzer möglicherweise fragt, aber nicht auf eine schnelle Weise, die sich auf die Darstellung in der Welt auswirkt. Es überrascht vielleicht nicht, dass DARPA zu denselben Klischees zurückkehrt wie die oben erwähnten Google-Bildersuchen.

Wir brauchen neue Klischees.

Wir begegnen A.I. in der Welt um uns herum. Wir sehen und lesen über die Anwendungen von A.I. in vielen verschiedenen Bereichen. In meinem Stadtteil Pittsburgh, wo Argo und Uber ATG ihr Hauptquartier haben, fahren autonome Fahrzeuge so oft an mir vorbei, dass sie sich nicht mehr als ungewöhnlich registrieren lassen. In der Nähe des Laufwegs am Fluss komme ich an autonomen Baggern und Bulldozern vorbei. Dies sind sichtbare Anwendungen, aus denen wir Verständnis schöpfen können. Und dann müssen wir die harte Arbeit machen, um zu zeigen, was die weniger sichtbaren Anwendungen von A.I. aussehen wie. Ich freue mich sehr über die Arbeit dieser Gruppe, die einen Workshop über Visualisierungen zur Erklärung der KI einberuft. Viele der Beispiele, auf die sie in ihrer Workshop-Ankündigung verweisen, beziehen sich auf das Unterrichten von A.I. (Hier ist ein schönes Beispiel aus ein paar Jahren). Was könnten wir für alltägliche Menschen entwerfen?

Natürlich möchten wir nicht die Eleganz, Einfachheit und sogar Magie intelligenter Interaktion verlieren - wir schätzen diese Attribute in gutem Design. Wenn wir mit etwas Intelligentem interagieren, möchten wir, dass es uns Möglichkeiten eröffnet, zu sehen und zu erleben, was Technologie leisten kann. Wir wollen die Magie erleben. Und bei der Entwicklung dieser Magie fällt es leicht, in die von mir erwähnten Hollywood-Klischees zu verfallen. Es ist schwer, das nicht zu tun. Wie macht man etwas sichtbar, das sich außerhalb der Sichtweite abspielt?

Unsere Popkultur-Visionen von A.I. helfen uns nicht. Tatsächlich verletzen sie uns. Sie sind Jahrzehnte alt. Und um alles noch schlimmer zu machen, verwenden wir weiterhin die alten Klischees, um heute über aufkommende Technologien zu sprechen. Sie erschweren es uns, A.I. - was es ist, was es nicht ist und welche Auswirkungen es auf unser Leben haben wird. Wenn wir A.I. nicht verstehen, verstehen wir auch nicht die vorhandenen Leistungsunterschiede. Wir werden nicht lernen, Fragen zu stellen, die zu einer besseren A.I. in der Zukunft - und heute bessere Klischees. Lassen Sie uns die Geister und Cyborgs ausruhen und einen wirklichen Weg finden, um über A.I.