HyperAI超神经

Fei-Fei Li hat kürzlich am Podcast „Exponential View“ der Harvard Business Review teilgenommen. Als Gast wurde sie vom Technologie-Medienexperten Azeem Azhar interviewt. Sie stellte die aktuelle Forschung des HAI-Labors im Bereich medizinische KI vor und diskutierte die Datenschutz- und ethischen Fragen der künstlichen Intelligenz.

Fei-Fei Li, Professorin für Informatik an der Stanford University, Mitglied der US-amerikanischen National Academy of Engineering und anerkannte Göttin der Branche, war kürzlich Gast im Podcast „Exponential View“.

Der Exponential View-Podcast ist ein technologiebezogener Podcast, der gemeinsam vom Medienexperten Azeem Azhar und der Harvard Business Review produziert wird.

Zu den jüngsten Gästen des Podcasts zählen die estnische Präsidentin Kersti Kaljulaid, die die Blockchain-Technologie im Land energisch fördert, Microsoft-Präsident Brad Smith, Nasdaq-CEO Adena Friedman und andere.

**Li Feifei (links) führte ein Ferninterview mit Moderator Azeem Azhar (rechts).**

Fei-Fei Li und Moderator Azeem Azhar führten eine ausführliche Diskussion über KI-Technologie und -Anwendungen, von der Vision der KI über den aktuellen Fokus auf KI-Gesundheitspflege bis hin zu Datenschutz- und ethischen Fragen, mit denen die KI-Technologie konfrontiert ist.

In dem 30-minütigen Gespräch gab es viele nützliche Informationen. Werfen wir einen Blick darauf, worüber die KI-Göttin in letzter Zeit nachgedacht hat und wie sie die heißen Themen der künstlichen Intelligenztechnologie sieht.

Das Folgende ist die zu lange Version:

1. KI-Technologie kann älteren Menschen helfen, unabhängiger und gesünder zu leben und frühe Anzeichen einer COVID-19-Infektion zu erkennen

Der Einsatz KI-gestützter intelligenter Sensortechnologie kann möglicherweise dazu beitragen, die Infektions- und Sterberaten von COVID-19 bei älteren Menschen zu senken.

Mithilfe berührungsloser Sensoren wie Tiefensensoren und Wärmesensoren können die Körpertemperatur gemessen und Veränderungen im Essverhalten, Toilettenverhalten, Schlafverhalten usw. älterer Menschen überwacht sowie Einsamkeit und Demenz usw. frühzeitig erkannt werden.

**Fei-Fei Li präsentierte im April auf einer Online-Konferenz in Stanford ihre neuesten Forschungsergebnisse zum Einsatz von KI zur Unterstützung benachteiligter Gruppen.**

2. Bei der Entwicklung von Technologien müssen wir auch die Privatsphäre respektieren und schützen

Bei jedem Schritt der technologischen Entwicklung, insbesondere bei menschenzentrierter Technologie, müssen Fragen der Privatsphäre, des Respekts und der Würde berücksichtigt werden. Auch wenn dies größere Schwierigkeiten und Herausforderungen für die Technologie mit sich bringt, können wir die vielen humanistischen Faktoren nicht ignorieren.

3. Bevor Schüler Code und Algorithmen lernen, lassen Sie sie zuerst in das Leben integrieren

In den Anfängen der Entwicklung der KI-Technologie haben technische Experten nicht bedacht, welche Auswirkungen die rasante Entwicklung der Technologie auf die heutige menschliche Gesellschaft haben würde.

Aufgrund historischer Erfahrungen ist Fei-Fei Li davon überzeugt, dass Technologie und humanistische Faktoren in Zukunft enger miteinander verknüpft werden sollten. Beispielsweise integriert das Kursdesign von Stanford HAI sowohl Naturwissenschaften als auch Geisteswissenschaften. Es umfasst Kurse mit rein technischen Inhalten sowie die Prinzipien der KI, die Politik der Algorithmen und Ethik.

**HAI-Studenten lernen nicht nur Technologie, sondern tauchen auch in Arbeitsszenarien ein.**

4. Die Werte von Maschinen spiegeln menschliche Werte wider, daher haben Menschen eine moralische Verantwortung

Die Werte einer Maschine sind ein Spiegelbild menschlicher Werte. Die Entwicklung und Anwendung von Technologie hängt vom Menschen ab und daher haben Menschen eine moralische Verantwortung. Techniker sollten technische Voreingenommenheit beseitigen, indem sie Probleme aus der Perspektive aller Beteiligten betrachten, nicht nur aus ihrer eigenen.

**Fei-Fei Li sagte einmal in einer Rede, dass die Zukunft der KI menschenorientiert sein müsse**

5. Die Geburt von ImageNet: von der richtigen Methode und dem richtigen Weg

ImageNet hatte nicht nur einen enormen Einfluss auf die Computervision, sondern auch auf das gesamte Gebiet der künstlichen Intelligenz. Fei-Fei Li sagte, dass die Geburt von ImageNet auf die korrekte Definition der Methoden und Schlüsselpfade durch das Team auf Grundlage der damals vorhandenen Forschung zurückzuführen sei.

6. Die Einführung von AGI (starker künstlicher Intelligenz) ist natürlich und wird die gegenseitige Entwicklung mit dem Menschen fördern

Die Nachfrage nach leistungsstarker künstlicher Intelligenz besteht seit der Geburt der KI, daher ist ihre Einführung eine natürliche Entwicklung. Um zu verhindern, dass AGI durch die Grenzen der menschlichen Intelligenz eingeschränkt wird, sollte es Wissenschaftlern gestattet sein, mutigere Versuche zu unternehmen, ständig Innovationen zu entwickeln, um ihre eigenen Grenzen zu überwinden, und sich gegenseitig bei der AGI zu fördern und zu inspirieren, um eine wechselseitige Entwicklung zu erreichen.

Wir haben den Inhalt dieses Podcasts übersetzt und organisiert. Das Folgende ist die Vollversion.

Fei-Fei Li: Die Pandemie hat es mir ermöglicht, KI zu nutzen, um älteren Menschen zu helfen und sie zu schützen

Azeem Azhar: Hallo, mein Name ist Azeem Azhar und Sie hören den Podcast „Exponential Views“.

Dr. Fei-Fei Li ist eine renommierte Forscherin auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Derzeit ist sie die erste Sequoia Chair Professorin im Fachbereich Informatik der Stanford University und Co-Direktorin des Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). Sie ist vor allem als Initiatorin des ImageNet-Projekts bekannt.

Ich glaube, dass ImageNet einer der Katalysatoren und treibenden Kräfte hinter dem Boom bei Investitionen, Forschung und Anwendung künstlicher Intelligenz in den letzten acht Jahren ist.

Anfang des Jahres wurde sie in die National Academy of Engineering gewählt, eine der höchsten beruflichen Auszeichnungen ihres Fachgebiets. Feifei, ich freue mich, Sie heute hier zu haben. Danke, dass Sie sich die Zeit genommen haben.

Fei-Fei Li: Danke, es ist so aufregend. Mir gefällt deine Show auch sehr gut.

Azeem Azhar:Ich bin in London, wo bist du? Wegen der Quarantäne können wir jetzt nicht rausgehen.

Fei-Fei Li: Ich bin an der Stanford University. Ja, wir befinden uns alle im Lockdown und ich vermisse die tägliche Arbeit mit jungen Menschen wirklich.

Azeem Azhar:Wir wissen, dass Ihre Forschungslabore voller Talente im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind. Einige dieser Fähigkeiten scheinen für die Bewältigung von COVID-19 und einiger seiner Auswirkungen sehr relevant zu sein. Wie ist Ihr Labor daran beteiligt?

Fei-Fei Li: Tatsächlich haben wir schon vor acht Jahren erkannt, dass Computer Vision sowie intelligente Sensoren und Geräte ein Stadium erreicht hatten, in dem wir mit der Lösung einiger Probleme der realen Welt beginnen konnten, insbesondere im Gesundheitswesen, das mich sehr interessiert.

daher,Wir haben mit der Forschung zu berührungslosen Sensoren experimentiert.Versuchen Sie, das menschliche Verhalten im Zusammenhang mit klinischen Ergebnissen zu verstehen.

Einer der wichtigsten Bereiche, der unsere Aufmerksamkeit erregt hat, ist die Alterung der Weltbevölkerung -Wie können wir älteren Menschen helfen, unabhängiger und gesünder zu leben?Daher ist unsere Forschung sowohl für die klinische als auch für die familiäre Unterstützung relevant.

Konkret geht es dabei um Temperaturmessung, Veränderungen des Essverhaltens, des Toilettenverhaltens, des Schlafverhaltens, Früherkennung von Einsamkeit, Demenz usw.

**Intelligente Sensoren können zu Hause Daten in mehreren Dimensionen erfassen**

Daher habe ich mich schon sehr früh mit dem Thema Altenpflege beschäftigt, als die COVID-19-Pandemie begann. Da ich zwei ältere Eltern habe, mache ich mir auch Sorgen um sie.

Mit Entsetzen stellen wir anhand der Daten fest, dass Menschen, die allein leben, einer größeren Anfälligkeit und Sterblichkeitsrate unterliegen. Dies liegt nicht nur daran, dass ihr Immunsystem anfälliger ist, sondern auch daran, dass mehr von ihnen an einer gesundheitlichen Beeinträchtigung leiden, weil sie nicht in der Lage sind, eine Klinik aufzusuchen, um einen Arzt aufzusuchen.

Wir fragten uns, ob wir diese Technologie beschleunigen und in die Heime und Gemeinden älterer Menschen bringen könnten, damit wir dazu beitragen könnten, COVID-19 frühzeitig zu erkennen, beispielsweise anhand von Veränderungen der Körpertemperatur und Anzeichen einer Infektion.

Azeem Azhar: Können Sie uns sagen, an welcher Art von Sensoren Sie arbeiten? Welche Daten werden für diese Arbeit benötigt?

Fei-Fei Li: Es gibt zwei Arten von Sensoren, die wir derzeit verwenden und testen.

Einer ist ein Tiefensensor,Wenn wir beispielsweise XBox-Videospiele spielen, verwenden wir diesen Sensor. Es ist nicht erforderlich, den Spieler zu sehen, um Entfernungsinformationen zu erhalten.

Der andere ist ein Wärmesensor,Die Studie befasst sich mit Temperaturänderungen bzw. -verhalten. Wenn Sie zu lange bewegungslos auf der Couch sitzen, geraten Ihre Essfrequenz und Flüssigkeitsaufnahme in den Ruhemodus, was der Sensor erkennen kann.

**Wärmesensoren können helfen, frühe Anzeichen einer Infektion wie Fieber und abnormale Atmung zu erkennen**

Der Kompromiss zwischen technologischer Entwicklung und Datenschutzproblemen

Azeem Azhar: Ich habe ähnliche Projekte gesehen. Jeder mag zum Beispiel HD-Kameras, deren hohe Auflösung es den Leuten ermöglicht, subtile Gesichtsausdrücke zu erkennen.

Allerdings besteht bei dieser hochauflösenden Technologie auch das Risiko, dass sie invasiv ist und missbraucht werden könnte. Welche Parameter werden in Ihrem Sensorforschungsprozess benötigt?

Fei-Fei Li: Bei jedem Sensor, den wir untersuchen, geht es um Datenschutzfragen und den Respekt vor Menschen. Wir arbeiten mit Ethikern und Rechtswissenschaftlern zusammen, um Datenschutzfragen zu untersuchen.

Aus Datenschutzgründen gehen bei Tiefensensoren Daten und hochauflösende Pixelschattierungsdaten verloren. Wie können wir dieses Problem also beheben?

Unser Labor führt Computer-Vision-Forschung durch, die es ermöglicht, die Details der menschlichen Körperhaltung ohne RGB-HD-Kameradaten zu verstehen.

**Li Feifei stellte vor, dass sie KI-Modelle auf Edge-Geräten einsetzen**,**Die Daten werden direkt am Terminal verarbeitet, wodurch Datenschutzrisiken verringert werden**

Azeem Azhar: Gibt es einen Kompromiss zwischen der Genauigkeit und Qualität der Daten, die Sie erhalten können, und dem Grad der Verletzung der Privatsphäre, den diese Daten darstellen? Ist das ein notwendiger Kompromiss? Handelt es sich um ein grundlegendes axiomatisches System von Kompromissen?

Fei-Fei Li: Das ist eine sehr gute Frage. Ich denke, es gibt immer eine Rücksichtnahme.

Jeder Schritt unserer technologischen Entwicklung, insbesondere der menschenzentrierten Technologie,Privatsphäre, Respekt und Würde sollten keine Nebenrolle spielen. Aus dieser Perspektive werden wir also einen Kompromiss eingehen. Wenn wir bestimmte Informationen nicht nutzen können, bringt das für die Technologie größere Herausforderungen und mehr Chancen mit sich.

Fei-Fei Li: Meine Schüler müssen sowohl die Technologie als auch den Kontext verstehen

Azeem Azhar: Sie sind derzeit am Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). Können Sie uns sagen, wie es sich als KI-Forschungsinstitut von Ihrem vorherigen Team oder anderen, traditionelleren KI-Institutionen unterscheidet?

**Im März 2019 wurde das Stanford HAI Institute gegründet**,**Fei-Fei Li und Dr. John Etchemendy fungieren als Co-Direktoren**

Fei-Fei Li: Was mich hier begeistert, ist, dass uns der Ehrgeiz von Anfang an in den Genen liegt.Ziel ist es, unser Institut (HAI) zu einer wirklich interdisziplinären Forschungs- und Bildungseinrichtung zu machen.

Unsere Mitgründer kommen aus unterschiedlichen Bereichen, darunter Informatik, Philosophie, Wirtschaftswissenschaften, Recht, Ethik, Medizin usw. Vor zwanzig Jahren, als ich noch Doktorand war, hätte ich mir nie träumen lassen, dass meine eigene Neugier in Zukunft zu einer treibenden Kraft für Veränderungen in den Geisteswissenschaften und der Gesellschaft werden würde.

Als mir das klar wurde, verspürte ich persönlich ein enormes Verantwortungsgefühl.

Azeem Azhar: Wie würden Sie einige der Folgen der Trennung erklären, die schon immer zwischen Wissenschaftslaboren und Ingenieurlaboren, insbesondere in der Informatik, bestanden hat, und was den Menschen ausmacht?

Fei-Fei Li: Apropos, dies ist auch ein Prozess meiner persönlichen Entwicklung. Ich erinnere mich, dass ich im Jahr 2000, als ich im ersten Jahr meiner Doktorarbeit am Caltech war, als erste Forschungsarbeit eine bahnbrechende Abhandlung zur Gesichtserkennung las.

Mein Betreuer meinte, dass es sich bei dieser Arbeit um eine hervorragende Arbeit zum Thema maschinelles Lernen handele. Es demonstriert eine Gesichtserkennung in Echtzeit unter Verwendung sehr langsamer CPU-Chips.

**Pietro Perona, Li Feifeis Betreuer während ihres Doktoratsstudiums am Caltech**

Wenn ich jetzt zurückblicke, hat niemand, nicht einmal ich selbst, als meine Mentoren und Klassenkameraden meine Arbeit lasen, jemals darüber nachgedacht, inwieweit sie mit der Privatsphäre des Menschen zusammenhängt.

Dies zeigt, dass dies in den frühen Phasen der Entwicklung dieser Technologien nicht berücksichtigt wurde.Aber ich habe früher nicht darüber nachgedacht. Ist es mein Problem?Wahrscheinlich nicht.

Wir hätten uns nie träumen lassen, wie groß die Auswirkungen dieser Technologie sein würden, aber heute sehen wir die Folgen.

Azeem Azhar: Ja, das ist eine sehr wichtige Beobachtung. Das erinnert mich an eine berühmte Rede von CP Snow (britischer Wissenschaftler und Romanautor) aus dem Jahr 1959 mit dem Titel „Zwei Kulturen“.

Er sprach darüber, dass der durchschnittliche Gelehrte Shakespeare kenne, aber nichts über den zweiten Hauptsatz der Thermodynamik wisse. Und Wissenschaftler, die den zweiten Hauptsatz oder die Thermodynamik kennen, wissen nichts über Shakespeare. Ohne allgemeines Wissen können wir nicht intelligent denken.

Heute scheinen Sie eine Brücke zwischen diesen beiden Kulturen zu bauen.

Fei-Fei Li: Für mich ist das eine Doppelhelix.Wir glauben, dass die nächste Generation von Studenten „zweisprachig“ sein sollte – also sowohl Technologie als auch Geisteswissenschaften lernen sollte.

Eine Sache, die mir in den letzten Jahren im Silicon Valley aufgefallen ist, ist, dass mir junge Techniker erzählten, dass ihnen dieses Wissen nicht vermittelt wird.

Sie sind entsetzt, wenn sie heute in den Nachrichten von diesen Problemen und ihren Auswirkungen auf die Menschheit hören oder sogar Produkte ihrer eigenen Unternehmen sehen. Sie wissen nicht einmal, wie sie über ihre Rolle bei der Verbesserung der Welt nachdenken sollen.

Azeem Azhar: Meine Erfahrung ist also,Versuchen Sie, die Studierenden nicht als Forscher, sondern als Produktmanager, Entwickler und Unternehmer zu betrachten.

Ich möchte Ihnen einige Kurse vorstellen, die von HAI angeboten werden und wirklich sehr wissenschaftlich sind. Zum Beispiel Wissensgraphen, theoretische Neurowissenschaften, maschinelles Lernen und kausales Denken. Und dann gibt es auf der anderen Seite die Politik der Algorithmen, der Ethik, der öffentlichen Ordnung, des technologischen Wandels, der digitalen Zivilgesellschaft und der Entwicklung von KI zur Förderung des menschlichen Wohlbefindens.

**In der HAI-Kursliste gibt es keinen Mangel an KI-Vorteilen für die Gesellschaft**,**Computer und Sicherheit, Ethik, öffentliche Ordnung und andere Kurse**

Ich bin also neugierig, welche innovativen Möglichkeiten Sie haben, diese beiden sehr unterschiedlichen Disziplinen zu kombinieren?

Fei-Fei Li: Die meisten meiner Studenten sind Master- und Doktoranden mit Informatik-Hintergrund. Wenn sie unserem KI-Gesundheitsteam beitreten, gibt es nur eine Grundvoraussetzung:Bevor wir über Codes und Algorithmen sprechen, tauchen wir zunächst in den Alltag des medizinischen Personals ein.

Sie müssen die Intensivstationen, Krankenstationen, Operationssäle und sogar die Wohnungen des medizinischen Personals/der Patienten betreten, um den Lebensstil dieser Menschen zu verstehen und persönlichen Kontakt zu ihren Familien zu haben.

Dies ist also nur ein kleines Beispiel. Aber HAI tut dies in jeder Hinsicht.

Ist Technologie neutral?

Azeem Azhar: Ich höre zwei Argumente. Manche Leute sagen, Technologie sei ethisch neutral, wie ein Planet, der einen Stern umkreist.

Andere wiederum meinen, dass die Technologie in gewissem Sinne pfadabhängig sei und sich innerhalb bestimmter Strukturen und Kontakte, Vorurteile, Privilegien und Perspektiven entwickle. Daher ist Technologie niemals neutral.

Welche dieser beiden Ansichten ist Ihrer Meinung nach richtiger?

Fei-Fei Li: Sterne werden also nicht von Menschen erschaffen, sondern von der Technologie.

Ich glaube, es gibt ein Sprichwort:Es gibt keinen unabhängigen Maschinenwert. Der Wert einer Maschine ist der Wert eines Menschen.Wissenschaftliche Gesetze haben ihre eigene Logik und Schönheit, frei von menschlicher Voreingenommenheit. Allerdings hängen Erfindungen, Innovationen und die Anwendung von Technologien in hohem Maße von den Menschen ab, und wir alle tragen diese moralische Verantwortung.

Azeem Azhar: Als Sie dieses Institut gründeten, hatten Sie beispielsweise einen Hintergrund von Stanford und sind selbst eine multikulturelle Person. Wie sehen Sie Stanford und andere Hintergründe?

Fei-Fei Li: Ich würde sagen, es ist ein Verantwortungsgefühl. Seit den Anfängen der Stanford-Führung haben wir die Bedeutung der Rechenschaftspflicht erkannt.

Aus diesem Grund erfährt HAI so viel Unterstützung. Denn uns ist klar, dassUnsere Rolle besteht nicht nur darin, technologische Innovationen hervorzubringen, sondern die Technologie zu nutzen, um der menschlichen Gesellschaft Wohlstand zu bringen., darunter Kunst, Musik, Geisteswissenschaften sowie Sozialwissenschaften, Medizin, Pädagogik usw.

ImageNet: Revolution der Bilderkennung

Azeem Azhar: Lassen Sie uns mehr über Ihr Projekt ImageNet sprechen. Ich denke, es ist für den aktuellen Boom bei Investitionen und Anwendungen künstlicher Intelligenz von entscheidender Bedeutung. ImageNet erinnert die Menschen an die Bedeutung von Daten für die Entwicklung von KI. Haben Sie jemals daran gedacht, dass dies ein Einfluss sein könnte, seit Sie 2006 damit angefangen haben?

Fei-Fei Li: Ich bin noch gespannter auf den Abschluss des ImageNet-Projekts. Wie die meisten anderen Wissenschaftler bin ich neugierig und strebe nach Wissen. Ich konzentriere mich nicht nur darauf, welche Auswirkungen unsere Ideen haben werden.

Azeem Azhar: Das ist unglaublich. Im Wesentlichen müssen Sie viel Arbeit investieren, um Bilder zu klassifizieren und einen sauberen Datensatz zu erstellen, auf den die Leute dann ihre Algorithmen anwenden können.

**ImageNet ist sowohl in Quantität als auch Qualität beispiellos**

In den Jahren vor 2012 wurden jedes Jahr etwa 300 Millionen US-Dollar in Startups im Bereich künstliche Intelligenz investiert, und ImageNet hatte einen enormen Einfluss auf das unternehmerische Umfeld im Bereich künstliche Intelligenz.

Fei-Fei Li: Zunächst einmal fühle ich mich geehrt, diese Komplimente entgegenzunehmen, und ich bin sehr dankbar, dass Sie diese Erfolge ImageNet zuschreiben. Ich denke, dass die Geschichte und die Zeit letztlich über unsere Beiträge urteilen werden, aber wir sind tatsächlich sehr stolz auf diese Arbeit.

Azeem Azhar: Wenn wir an die Entwicklung der Bilderkennungstechnologie in den Jahren 2011 und 2012 zurückdenken, war sie bei weitem nicht so weit fortgeschritten wie die Bilderkennung, die wir heute haben. Wie interpretieren Sie als Wissenschaftler auf diesem Gebiet die Veränderungen im Laufe der Jahre?

Fei-Fei Li:ImageNet entstand aus dem Wunsch, die Bilderkennung zu revolutionieren.Die Ideen, die wir damals vorschlugen, unterschieden sich nicht sehr von vielen wissenschaftlichen Entdeckungen. Wir hofften sehr, einen Nordstern zu etablieren, der die Forschung zur visuellen Intelligenz wirklich voranbringen könnte und es uns ermöglichen würde, zu definieren, wie wir die Klassifizierung groß angelegter Objekte lösen und dieses Problem lösen könnten.

Es ist uns gelungen, diese Lösung zu finden. Natürlich standen wir auf den Schultern von Riesen und diese Lösung ist uns nicht aus der Luft gegriffen. Dies ist auf die Forschung in den kognitiven Neurowissenschaften und der Computervision der letzten dreißig Jahre zurückzuführen.

Allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) in den Augen von Fei-Fei Li

Azeem Azhar: Allgemeine künstliche Intelligenz oder starke künstliche Intelligenz wurde in letzter Zeit in der Öffentlichkeit und in den Medien häufig erwähnt. Was bedeutet AGI für Sie?

Fei-Fei Li: Als ich „Können Maschinen denken?“ zum ersten Mal las Das Konzept der AGI (starke künstliche Intelligenz) wurde von Turing, dem Begründer der künstlichen Intelligenz, entwickelt und ist seit den Anfängen der künstlichen Intelligenz gefragt.Daher denke ich, dass die Entstehung einer starken künstlichen Intelligenz ein natürlicher Prozess ist.

Azeem Azhar: Das macht mich neugierig.Werden wir in die Falle des Anthropozentrismus tappen, wenn wir über AGI (starke künstliche Intelligenz) nachdenken?Das erste ist beispielsweise, dass wir künstliche Intelligenz durch technische Methoden realisieren. Zweitens drängen wir die Maschinen dazu, unsere Regeln zu verstehen, was an die Grenzen der maschinellen Intelligenz führt, die eigentlich die Grenze der menschlichen Intelligenz darstellen.

Fei-Fei Li: Ich denke also, dass es Wissenschaftlern erlaubt sein sollte, mutigere Versuche zu unternehmen. Als Newton die Sterne betrachtete, gab es für die Menschen noch keine Elektrizität, aber wir sollten alle Anstrengungen respektieren, die im Laufe der Geschichte unternommen wurden.

**KI wird üblicherweise in schwache künstliche Intelligenz, allgemeine künstliche Intelligenz (also starke künstliche Intelligenz) und superkünstliche Intelligenz unterteilt.**

Was mich aus der Perspektive der menschlichen Intelligenz noch mehr begeistert, ist, dassUnsere Arbeit integriert künstliche Intelligenz, Gehirnforschung und Kognitionswissenschaft.Eines unserer drei Prinzipien bei HAI in Stanford lautet: vom Menschen inspirierte Intelligenz. Diese Entwicklungen sind auch wechselseitig. Wir erweitern unser Verständnis der menschlichen Wahrnehmung und des menschlichen Gehirns und lernen auch mehr daraus, um unsere Entwicklung künstlicher Intelligenz zu verbessern.

Azeem Azhar: Algorithmen können viel mehr als Menschen, aber wir befinden uns noch in der Anfangsphase. Wenn Sie in 15, 20 oder 30 Jahren in die Zukunft blicken, wie wird es Ihrer Meinung nach um die Entscheidungsfähigkeiten unserer KI-Systeme stehen?

Fei-Fei Li: Zunächst einmal ist die Neugier auf die Wissenschaft die treibende Kraft, die uns dazu bringt, bei der Entwicklung innovativer intelligenter Maschinen voranzuschreiten. Wenn wir die maschinelle Intelligenz der menschlichen Intelligenz annähern wollen, müssen wir als Menschen selbst über Menschlichkeit verfügen und Maschinen dabei helfen können, besser mit Menschen zu interagieren. Wenn Maschinen Menschen verstehen und wie Menschen denken können.

Doch auch dieser Entwicklung sind keine Grenzen gesetzt.Die Innovationskraft des Menschen besteht seit jeher darin, die eigenen Grenzen zu durchbrechen.Beispielsweise sind wir nicht so schnell wie Autos oder Pferdekutschen, aber wir sind in der Lage, diese Werkzeuge zu schaffen, um unsere Fähigkeiten zu erweitern und zu verbessern oder sogar zu übertreffen.

Manchmal geht es bei Innovationen nicht nur um Durchbrüche. Bei Innovation geht es darum, menschenähnliche Fähigkeiten nachzubilden und Probleme durch den Ersatz menschlicher Arbeitskraft zu lösen. Doch egal in welchem Aspekt, bei der Weiterentwicklung dieser Technologie muss es Grenzen geben.

Azeem Azhar: Vielen Dank, Dr. Fei-Fei Li, dass Sie sich die Zeit genommen haben, in unserer Sendung aufzutreten.