Dieses Interview mit Professor Paul Beale, Nobelpreisträger in Physik und Experte für Künstliche Intelligenz, wurde basierend auf dem Original-Transkript ins Deutsche übersetzt. Im Gespräch erklärt Beale auf faszinierende Weise, wie neuronale Netzwerke und statistische Mechanik die Grundlage für moderne KI bilden und welche potenziellen Gefahren und Chancen die Zukunft der Künstlichen Intelligenz für die Menschheit bereithält.
Paul Beale ist ein renommierter Physikprofessor an der University of Colorado Boulder. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der theoretischen Physik, insbesondere in den Bereichen Thermodynamik und statistische Mechanik kondensierter Materie. Beale hat bedeutende Beiträge in verschiedenen Gebieten geleistet, darunter Berechnungen zum zweidimensionalen Ising-Modell und Phasenübergänge in Partikelsystemen. Neben seiner akademischen Tätigkeit ist er auch Direktor für Alumni-Beziehungen1. Im Jahr 2024 wurde Beale für seine Arbeit mit dem Nobelpreis in Physik ausgezeichnet und gilt zudem als Experte für Künstliche Intelligenz.
Zum Original-Transkript: iHeart.com
Interviewer (Speaker 1):
Nun, wir werden jetzt über etwas viel Wichtigeres sprechen, und zwar mit Professor Paul Beale von der Physik. Paul, wenn ein bestimmtes Lied im Radio läuft, wechselst du dann den Sender?
Professor Paul Beale (Speaker 2):
Oh Mann, da hast du mich erwischt. Ich denke, wenn es zu viel Heavy Metal ist, dann wechsle ich den Sender.
Interviewer:
Okay, falls dir während unseres Gesprächs ein bestimmter Bandname einfällt, lass es uns wissen. Der Grund, warum Paul hier ist…
Beale:
…ist, dass meine Unwissenheit in diesem Bereich ziemlich umfassend ist.
Interviewer:
Das ist schon in Ordnung. Wir haben dich nicht hier, um ein Experte für Rockmusik zu sein. Wir haben dich hier als Experten für Physik. Übrigens, falls unsere Zuhörer dich noch nicht kennen: Paul ist Professor für Physik an der University of Colorado und unser häufigster Gast in der Show. Wir lieben es, ihn dabei zu haben, da er Wissenschaft – vor allem Physik, aber manchmal auch andere Gebiete – so erklärt, dass es für jedermann verständlich ist. Heute möchten wir über den Nobelpreis sprechen, der gerade in Physik vergeben wurde. Er wurde an zwei Personen verliehen. Warum erklärst du uns nicht kurz, worum es bei dem Preis ging und wer ihn erhalten hat?
Beale:
Klar. Der Preis ging an John Hopfield von der Princeton University und Geoffrey Hinton von der University of Toronto. Beide sind Physiker und sie erhielten den Preis für die Entwicklung künstlicher neuronaler Netzwerke, die das maschinelle Lernen ermöglichen – ein Schlüsselbestandteil der Algorithmen der Künstlichen Intelligenz.
Interviewer:
Mir war zunächst nicht klar, warum ein Nobelpreis, der mehr oder weniger für Künstliche Intelligenz vergeben wurde, in die Kategorie Physik fällt. Ich dachte, vielleicht werden Computer-Themen einfach der Physik zugeordnet. Aber du sagtest, das ist nicht die richtige Denkweise.
Beale:
Ja, beide Preisträger sind Physiker, und sie haben Algorithmen auf der Basis von Modellen aus der Physik, genauer gesagt aus der statistischen Mechanik, entwickelt. Diese Modelle ähneln der Art und Weise, wie Neuronen im Gehirn Informationen speichern und abrufen. Die statistische Mechanik ist auch mein Forschungsgebiet. Es handelt sich dabei um die mathematische Theorie, die der Thermodynamik zugrunde liegt. Meine Beschreibung davon wäre, dass man niemals hoffen kann, zu wissen, was jedes einzelne Molekül im Raum gerade tut, aber man kann hoffen zu verstehen, was sie im Durchschnitt tun – das ist der statistische Teil der statistischen Mechanik. Dieses Feld liegt der Thermodynamik zugrunde.
Interviewer:
Wie führt das zu Künstlicher Intelligenz? Diese Verbindung ist für einen Laien nicht offensichtlich.
Beale:
Okay. Die Modelle, die sie wählten, waren ursprünglich entworfen worden, um Magnetismus zu beschreiben. Lass uns in Bits denken, weil das so in der Informatik genutzt wird. Ein „1“-Bit könnte ein Elektronenspin in einem Magneten sein, das nach oben zeigt, und ein „0“-Bit könnte der Spin sein, der nach unten zeigt. Wenn fast alle Bits auf „1“ stehen, bedeutet das, dass alle Spins nach oben zeigen – der Nordpol des Magneten wäre dann oben, der Südpol unten, und umgekehrt, wenn es hauptsächlich Nullen sind. In den von ihnen verwendeten Modellen interagieren die Spins jedoch so zufällig miteinander, dass sie sich in Milliarden verschiedenen Konfigurationen befinden können, die alle den niedrigsten möglichen Energiezustand haben. Und genau dieses Energielandschaftsmodell verwenden sie, um Informationen für den Computerspeicher zu speichern.
Interviewer:
Okay, ich verstehe es noch nicht ganz. Aber was du zu sagen scheinst, ist, dass es bei diesen neuen Systemen nicht so sehr darum geht, wie ein Computer das nächste Wort in einer Künstlichen Intelligenz auswählt, sondern eher darum, wie sie mit Milliarden oder sogar Billionen von Parametern arbeiten, um etwas zu schaffen, das wie Intelligenz wirkt. Ich bin mir immer noch nicht sicher, wie wir von dem, was du gesagt hast, zu ChatGPT kommen.
Beale:
Okay, ich habe eine Analogie. Das Energielandschaftsmodell, das sie verwenden, ähnelt den Badlands in South Dakota. Es gibt viele tiefe Schluchten, die nicht miteinander verbunden sind, und das Ziel des Modells ist es, die Informationen am Boden einer dieser vielen, vielen Schluchten zu speichern. Wenn wir beispielsweise Bilder als Beispiel nehmen: Ein Mensch schaut auf ein Foto und, falls er die Person zuvor gesehen hat oder viele Fotos von ihr gesehen hat, erkennt er sie sofort wieder, auch wenn das Bild verschwommen ist oder sie jünger darauf aussieht. Unser Gehirn gräbt diese Informationen heraus, die in den Neuronen im gesamten Gehirn verteilt sind, die stark miteinander verbunden sind. Ihr Modell schafft es, dass die Bits der Information ebenfalls stark miteinander verbunden sind, sodass viele verschiedene Bilder in diesem Modell gespeichert werden können. Jedes dieser Bilder ist der niedrigste Energiezustand für dieses spezielle Bild. Wenn du dem System dann ein Bild dieser Person gibst, auch wenn es unscharf ist, wird es den Canyon hinuntergehen, der diesem Bild am nächsten kommt, und schnell entscheiden: „Oh, das ist George Washington.“
Interviewer:
Also handelt es sich im Grunde um eine Form der Mustererkennung?
Beale:
Genau, es ist eine Mustererkennung. Das Ziel ist, dem System ein neues Bild zu geben, und der Algorithmus findet das Bild, das dem am nächsten kommt, auch wenn es nicht exakt dasselbe ist. Es geht nicht darum, eine exakte Übereinstimmung zu finden, sondern eines, das alle wesentlichen Merkmale der bereits bekannten Bilder aufweist.
Interviewer:
Wow. Das erfordert mehr Bourbon als gewöhnlich. Meine nächste Frage wäre, als diese Wissenschaftler, die den Nobelpreis gewonnen haben, an diesem Problem zu Beginn ihrer Karriere arbeiteten, hatten sie damals schon etwas wie Künstliche Intelligenz im Sinn, oder lösten sie zunächst ein anderes Problem, das später auf die Künstliche Intelligenz angewendet wurde?
Beale:
Sie versuchten tatsächlich, das menschliche Gehirn nachzuahmen. Das erste, was sie als wichtig erachteten, war, herauszufinden, wie das menschliche Gedächtnis funktioniert. John Hopfield war ursprünglich Biophysiker, und er kam von der biophysikalischen Seite, um ein Modell zu schaffen, das die Art und Weise nachahmt, wie das Gehirn Informationen speichert.
Interviewer:
Wow. Lass uns das noch etwas weiter fassen. Da wir schon über Künstliche Intelligenz sprechen: Was ist deine persönliche Meinung dazu, was die KI der Menschheit bieten kann? Denkst du, das Spektrum reicht von unglaublichen Vorteilen bis hin zur Gefahr, dass uns die Roboter irgendwann alle umbringen? Oder umfasst es wirklich alles davon?
Beale:
Ja, ich denke, es umfasst wirklich alles davon. Man kann diese Frage bei jeder revolutionären neuen Technologie stellen: Ist sie gut oder schlecht für die Gesellschaft? Die Antwort ist: Ja. Unsere Aufgabe als Menschen ist es, zu versuchen, sie so oft wie möglich in die gute Kategorie zu stecken und die schlechten Ergebnisse zu vermeiden, die mit jeder revolutionären Technologie einhergehen können.
Interviewer:
Ich muss sagen, Nobelpreise in den harten Wissenschaften sind für mich immer faszinierend und beeindruckend. Die Auswirkungen ihrer Arbeit auf die Zukunft sind enorm.
Beale:
Sie haben diese Arbeit in den frühen 1980er Jahren begonnen, und es dauerte weitere 20 Jahre, bis diese Technologien zu dem wurden, was wir heute als Künstliche Intelligenz bezeichnen. Die Fortschritte waren zunächst langsam, beschleunigen sich aber zunehmend. Es gibt immer das Risiko, dass wir uns wie der Frosch im Topf fühlen, der nicht bemerkt, wie heiß das Wasser geworden ist. Wir sollten bewusster darauf achten, wohin uns diese Entwicklung führt.
Interviewer:
Das ist ein guter Punkt. Lassen wir es dabei. Professor Paul Beale, unser Lieblingsgast, danke wie immer. Ich wünsche dir ein wunderbares Wochenende.
Beale:
Danke dir.
Interviewer:
Bis dann!
