Re: "Verstehen" - (wie sehr) ist es persönlich geprägt? (Und allgemein)
Verfasst: Di 22. Nov 2022, 00:12
Dass man hier zu Erkennung des Verkehrsschildes auf sein Wissen zurückgreifen muss.
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Dass man hier zu Erkennung des Verkehrsschildes auf sein Wissen zurückgreifen muss.
Ganz genau weiß ich auch nicht, worüber wir genau diskutierenLucian Wing hat geschrieben : ↑Mo 21. Nov 2022, 20:54Ich habe das, worauf ich geantwortet habe, noch einmal fett hervorgehoben. Irgendwie ist das manchmal wie Sumo-Ringen, wo man zugreift und immer abrutscht. Werde doch mal irgendwie mal konkret.Burkart hat geschrieben : ↑Mo 21. Nov 2022, 20:10Klar, im Alltag klappt es oft. Ich sehe nur nicht, dass hier jemand über eine Verwendung entscheiden musste; ihr ward euch ja einfach einig über den Gebrauch, hattet also ein gemeinsames Verständnis.Lucian Wing hat geschrieben : ↑So 20. Nov 2022, 22:38
Es scheint im Alltag ganz gut zu funktionieren. Wenn meine Frau sagt, ich möge ihr aus dem Keller x mitbringen und ich bringe x und sie bedankt sich, dann muss sie wohl das Wort (x) richtig verwendet haben. Fälle wie den, in denen sie x sagt und ich y bringe und sie sich bedankt, können wir konstruieren, aber das wäre dann sinnlos. Ebenso ein Konstrukt wie das jemand im anderen Forum jetzt gebracht hätte, woher ich denn wüsste, was sie mit Keller meint, oder woher sie wüsste, ob ich das tatsächlich aus dem Keller und nicht woanders her geholt habe.
Wenn es nicht klar ist, kann man herausfinden, warum das der Fall ist. Aber wir gehen im normalen Alltag davon aus, dass uns jemand etwas mitteilen und nicht auf den Arm nehmen möchte.
Erstens: was hat das mit Reflektieren zu tun und zweitens: was besagt das nun in Bezug auf das, was wir an der fraglichen Stelle diskutiert haben?Burkart hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 00:12Dass man hier zu Erkennung des Verkehrsschildes auf sein Wissen zurückgreifen muss.
Begriffe sind oft vage. Daraus folgt jedoch nicht, dass jede Verwendung korrekt ist. Denn unsere die Begriffe sind in der Wirklichkeit verankert.
Wenn sich zum Beispiel in der Schule zeigt, dass das Kind die Rechenergebnisse einfach auswendig gelernt und nicht verstanden hat, dann sollte man eben noch mal am Verständnis und der Einsicht arbeiten. In der Regel arbeitet man dann mit Bildern und Beispielen. Wenn dieses grundsätzliche Einsehen vorhanden ist, dann ist es auch sinnvoll, dass man gewisse Reihen einfach blind auswendig lernt. Aber das muss von allgemeinem Verständnis und Einsicht getragen sein. Die Kinder sollten verstehen, warum sie die Sieben-Reihe so lernen: 7, 14, 21, 28, 35 ... und nicht so: 7, 14, 22, 34 ... u.a. weil sie den Unterschied zwischen richtigen und falschen Ergebnissen einsehen und nicht glauben, es handliche sich da um eine zusammenhanglose Reihe, die es blind zu lernen gilt.
Letztendlich geraten wir immer in die KI-Schleife.
Offenbar war der Faden genau so konzipiert.Lucian Wing hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 08:40Aber damit führten wir bloß wieder die Diskussion aus dem KI-Strang fort.
Es gibt jedoch auch Dinge, die wir einfach auswendig lernen müssen: zum Beispiel Vokabeln. Das heißt, es gibt im Feld des Lernens auch solche Bereiche. Daraus folgt jedoch nicht, dass das Feld als Ganzes so beschaffen ist. Auch beim Vokabel lernen braucht es eine Einsicht, warum es sinnvoll ist, das zu tun.
Das ist ein nettes Beispiel. Dass man Vokabeln gelernt hat, führt die meisten zu der irrtümlichen Annahme, sie könnten, sobald sie eine gewisse Anzahl gelernt haben, auch übersetzen. Da kommen dann solche Dinge raus wie John went at the beach yesterday. Denn "an" heißt ja bekanntlich "at".Jörn Budesheim hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 08:50Es gibt jedoch auch Dinge, die wir einfach auswendig lernen müssen: zum Beispiel Vokabeln. Das heißt, es gibt im Feld des Lernens auch solche Bereiche. Daraus folgt jedoch nicht, dass das Feld als Ganzes so beschaffen ist. Auch beim Vokabel lernen braucht es eine Einsicht, warum es sinnvoll ist, das zu tun.
Man könnte das auch einfach abtun und mit den Schultern zucken. Aber nach meiner Ansicht geht es dabei um etwas Bedeutsames. Ziel ist ja unsere lebensweltlichen Begriffe so umzudeuten, dass sie auch auf Maschinen passen. Aber diese Begriffe nutzen wir für unser Selbstbild, heißt: für unsere Selbstbestimmung. Das kann Folgen haben. Wenn der Unterschied zwischen Lernen und Einprogrammieren verloren geht, dann schicken wir unsere Kinder bald nicht mehr in die Schule, sondern zum Programmierer. Das mag krass klingen, ist aber nach meiner Einschätzung eine reale Gefahr. So wie man sich selbst und andere versteht, behandelt man sich selbst und andere auch.Lucian Wing hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 08:40Letztendlich geraten wir immer in die KI-Schleife.
Ich glaube, Verstehen ist ein iterativer Prozess und kein absolut erreichbarer Zustand. Ausserdem ist der Begriff mMn sehr stark kontextabhängig. Kann man Verständnisfragen in einem groben Kontext beantworten, wird dieser Kontext ausdifferenziert und vergrössert und neue Fragen stellen sich unmittelbar. Und das wird mit diesen neuen Fragen dann iterativ wiederholt. Wir können ausgehend von "1+1=2" in wenigen Sätzen auf Fragen stossen, die für die gesamte Menschheit noch offen sind, trotzdem ist 1+1=2 in einem simplen "Fingerrechnen"-Kontext natürlich "verstanden".
Es gab mal eine Geschichte auf "philosophie-raum.de", es ging um eine Übersetzung eines Werkes einer dunkelhäutigen amerikanischen Person, die irgendwie (ich kann mich nicht mehr an die Details erinnern) in einen New Age / Wokeness - Strudel hineingeriet (ich glaube es ging darum, dass nur eine dunkelhäutige Person ein Werk einer solchen Person übersetzen dürfe). Damals, auf philosophie-raum.de, wurde DeepL dann gelobt, weil es eine neutralere und akkuratere Übersetzung lieferte.
Das Problem das ich damit habe, ist, dass "ihr" Begriffe wie "lernen" gar nie scharf genug definiert um ihn entsprechend abzugrenzen und von "Unterschied" sprechen zu können, aber trotzdem Deutungshoheit beansprucht. Es wirkt auf mich sehr willkürlich und destruktiv. Erklär doch mal ganz genau, was "lernen" genau bedeutet.Jörn Budesheim hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 09:30Das kann Folgen haben. Wenn der Unterschied zwischen Lernen und Einprogrammieren verloren geht, ...
Ich erkläre den Begriff durchaus und zwar indem ich oft Beispiele aus unserem Leben gebe. Die Begriffe, die hier strittig sind, stammen nämlich allesamt aus unserem Leben. Beispiele sind typische Fälle, an denen sich charakteristische Merkmale des Begriffs zeigen lassen. Deswegen schlage ich beispielsweise vor, dass wir uns klarmachen, was wir als Lernen ansehen, wenn wir uns typische Fälle - zum Beispiel aus Schulsituationen - in Erinnerung rufen. Und an diesen Beispielen zeigt sich, dass zu dem Begriff gehört, dass man etwas nicht nur blind nachplappern, sondern es wirklich verstanden bzw. eingesehen haben muss, damit man, davon sprechen kann, dass es verstanden wurde. Das ist keineswegs willkürlich, denn ich begebe mich dahin, wo diese Begriffe ihren Ort haben. Ich beanspruche auch keine Deutungshoheit, sondern argumentiere mit diesen Beispielen aus unserem Leben für meine Sichtweise.
DeepL ist super! Seit ein paar Jahren kann man DeepL in Trados (das ist ein Translation Memory) einbinden, was für einen Übersetzer natürlich den Output quantitativ aber auch qualitativ maßgeblich erhöht. Die Fortschritte sind dabei enorm, zumindest bei Englisch-Deutsch und Deutsch-Englisch. Dass das Teil nicht umfangreicher eingesetzt wird, hat keine qualitativen Gründe sondern datenschutzrechtliche. Wenn beispielsweise jemand die Quartalsbilanz eines weltbekannten Automobilunternehmens übersetzt, dann kann ich DeepL nicht einsetzen, weil ich sonst ein paar Tage vor der Bilanzpressekonferenz Daten nach draußen geben würde, weil DeepL ja nicht in meiner Blase angesiedelt ist. Wenn diese Fragen mal geklärt würden (woran ich zweifle), würde das Programm noch viel schneller viel besser.sybok hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 10:34Es gab mal eine Geschichte auf "philosophie-raum.de", es ging um eine Übersetzung eines Werkes einer dunkelhäutigen amerikanischen Person, die irgendwie (ich kann mich nicht mehr an die Details erinnern) in einen New Age / Wokeness - Strudel hineingeriet (ich glaube es ging darum, dass nur eine dunkelhäutige Person ein Werk einer solchen Person übersetzen dürfe). Damals, auf philosophie-raum.de, wurde DeepL dann gelobt, weil es eine neutralere und akkuratere Übersetzung lieferte.
Diese ganze Technologie des maschinellen Lernens ist in der Entwicklung, oftmals auf Prototyplevel / in einem "proof-of-work" - Status. Für mich gesprochen meine ich mit "KI" einen derzeit noch hypothetischen, ausgereiften Zustand dieser Technologie, sowas wie DeepL ist höchstens ein Vorgeschmack. Diese Art der "Kritik" an einer sich noch in Entwicklung befindlichen Technologie wäre vergleichbar mit Kritik an den ersten Fluggeräten: The First Flying Machines - Failures and Mishaps (youtube).
Das hielte ich für verheerend. Begriffe sind vage und Beschreibungen unvollständig. Nur deshalb können wir mit minimalem Aufwand kommunizieren und viel mit wenig ausdrücken.sybok hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 10:34Das Problem das ich damit habe, ist, dass "ihr" Begriffe wie "lernen" gar nie scharf genug definiert um ihn entsprechend abzugrenzen und von "Unterschied" sprechen zu können, aber trotzdem Deutungshoheit beansprucht. Es wirkt auf mich sehr willkürlich und destruktiv. Erklär doch mal ganz genau, was "lernen" genau bedeutet.
Ok, aber hier ist dann auch ein Beispiel: "Das System hinter DeepL hat gelernt, englische Texte ins Deutsche zu übersetzen". Worauf berufst du dich, wenn du diesem Beispiel die korrekte Verwendung von "lernen" absprichst, einem anderen Beispiel, etwa "System hinter DeepL" mit "ein Mensch" ersetzend, eine korrekte Verwendung attestierst? Auf den Duden? Auf einen "Konsens"? Irgendwoher musst du doch deine Kriterien nehmen.Jörn Budesheim hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 11:01Ich erkläre den Begriff durchaus und zwar indem ich oft Beispiele aus unserem Leben gebe. Die Begriffe, die hier strittig sind, stammen nämlich allesamt aus unserem Leben. Beispiele sind typische Fälle, an denen sich charakteristische Merkmale des Begriffs zeigen lassen. Deswegen schlage ich beispielsweise vor, dass wir uns klarmachen, was wir als Lernen ansehen, wenn wir uns typische Fälle - zum Beispiel aus Schulsituationen - in Erinnerung rufen. Und an diesen Beispielen zeigt sich, dass zu dem Begriff gehört, dass man etwas nicht nur blind nachplappern, sondern es wirklich verstanden bzw. eingesehen haben muss, damit man, davon sprechen kann, dass es verstanden wurde. Das ist keineswegs willkürlich, denn ich begebe mich dahin, wo diese Begriffe ihren Ort haben. Ich beanspruche auch keine Deutungshoheit, sondern argumentiere mit diesen Beispielen aus unserem Leben für meine Sichtweise.
Da bin ich ja einverstanden. Aber im nächsten Post heisst es dann wieder, eine Maschine könne gar nicht lernen, nicht intelligent sein, oder was auch immer, weil sie letztlich eine Armbanduhr sei. Dann wird den Begriffen doch wieder eine scharfe Definition und "Verwendungskontext" unterstellt. Ich kann eine Metapher verwenden: "das Schiff schneidet durch das Wasser" oder sowas (ich bin nicht gut im Umgang mit Sprache, Dir fällt vielleicht was besseres ein). Niemand würde sich darüber beklagen, obwohl das Schiff kein Messer und keine Schere dabei hat und Wasser nicht "geschnitten" werden kann.Lucian Wing hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 11:08Das hielte ich für verheerend. Begriffe sind vage und Beschreibungen unvollständig. Nur deshalb können wir mit minimalem Aufwand kommunizieren und viel mit wenig ausdrücken.
Woran machst du das denn fest? Aber ja, zu einem gewissen Grad schon, weil ich sehr ähnliche Prozesse im Hintergrund vermute. Warum "lernt" ein Mensch denn etwas? Da muss ja was passieren, ein Prozess ablaufen, da ist doch keine Magie im Spiel, keine Zaubersprüche die ausgesprochen werden. Und wenn ich eine Maschine habe, die Verhalten einigermassen akkurat repliziert, dann ist es doch einigermassen naheliegend, dass tatsächlich ähnliche Prozesse modelliert / simuliert wurden.Lucian Wing hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 11:08Aber "ihr" KI-Vertreter nehmt das ja wörtlich wie beim Menschen.
Ich kann einerseits gut mit deinem Satz leben, andererseits überhaupt nicht. Ich kann insofern damit leben, als er verständlich ist, was nicht ausreicht, denn jeder versteht sogar den Satz "Der Karl hat heute ein Sofa gebacken", auch wenn er nichts ausdrückt. Wenn wir diese Art von Sätzen, wie deinen über DeepL so verstehen wie "Mein Auto säuft ziemlich viel" oder "Der Baum hat Durst", dann ist nichts dagegen einzuwenden, denn das sind solche Sätze, wo wir nach Searle im Modus der Als-Ob-Intentionalität sind. Wir sprechen so, als hätte das Auto, der Baum oder eben DeepL Intentionalität.sybok hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 11:31Ok, aber hier ist dann auch ein Beispiel: "Das System hinter DeepL hat gelernt, englische Texte ins Deutsche zu übersetzen". Worauf berufst du dich, wenn du diesem Beispiel die korrekte Verwendung von "lernen" absprichst, einem anderen Beispiel, etwa "System hinter DeepL" mit "ein Mensch" ersetzend, eine korrekte Verwendung attestierst? Auf den Duden? Auf einen "Konsens"? Irgendwoher musst du doch deine Kriterien nehmen.Jörn Budesheim hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 11:01Ich erkläre den Begriff durchaus und zwar indem ich oft Beispiele aus unserem Leben gebe. Die Begriffe, die hier strittig sind, stammen nämlich allesamt aus unserem Leben. Beispiele sind typische Fälle, an denen sich charakteristische Merkmale des Begriffs zeigen lassen. Deswegen schlage ich beispielsweise vor, dass wir uns klarmachen, was wir als Lernen ansehen, wenn wir uns typische Fälle - zum Beispiel aus Schulsituationen - in Erinnerung rufen. Und an diesen Beispielen zeigt sich, dass zu dem Begriff gehört, dass man etwas nicht nur blind nachplappern, sondern es wirklich verstanden bzw. eingesehen haben muss, damit man, davon sprechen kann, dass es verstanden wurde. Das ist keineswegs willkürlich, denn ich begebe mich dahin, wo diese Begriffe ihren Ort haben. Ich beanspruche auch keine Deutungshoheit, sondern argumentiere mit diesen Beispielen aus unserem Leben für meine Sichtweise.
Ich berufe mich darauf, dass die Beispiele, die ich zeige, unsere ursprüngliche Verwendung der Begriffe zeigen. Sie zeigen, worauf sich diese Begriffe seit langen Zeiten beziehen. (Menschen haben nämlich schon gelernt, lange bevor es so etwas wie DeepL gab.) Wenn man Begriffe analysiert, hat man keine große Wahl, die Art und Weise, wie wir sie gebrauchen, muss in den Blick genommen werden. Es dürfte unkontrovers sein, dass Kinder von ihren Eltern oder in der Schule etwas lernen. Wohingegen es kontrovers ist, ob Programme etwas lernen. Daher sollten wir zunächst einmal das in den Blick nehmen, was unkontrovers ist.sybok hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 11:31Ok, aber hier ist dann auch ein Beispiel: "Das System hinter DeepL hat gelernt, englische Texte ins Deutsche zu übersetzen". Worauf berufst du dich, wenn du diesem Beispiel die korrekte Verwendung von "lernen" absprichst, einem anderen Beispiel, etwa "System hinter DeepL" mit "ein Mensch" ersetzend, eine korrekte Verwendung attestierst? Auf den Duden? Auf einen "Konsens"? Irgendwoher musst du doch deine Kriterien nehmen.
Das kann ich schon irgendwo nachvollziehen. Ich sehe den Computer aber als krassen, epochalen Einschnitt, vielleicht höchstens noch vergleichbar mit dem Buchdruck oder der elektromagnetische Induktion (seine Entwicklung hat angefangen mit dem Abakus auch Jahrtausende gedauert). Ein Kernkraftwerk kann man irgendwo als "bessere hightech Dampfmaschine" beschreiben, qualitativ nicht allzu gross davon verschieden, aber eine vergleichbare Versimplifizierung geht beim Computer mMn nicht mehr. Ein Computer ist nicht mehr eine Maschine wie die anderen als Maschine bezeichneten Dinger, er ist echt anders. Ein Thermostat, ein Auto etc. erhalten ihre Funktionen aus der Physik und sind deren Gesetzen unterworfen, der Computer ist dagegen eher eine "Mathematik-Maschine", seine eigentliche Funktionalität "lebt" in der abstrakten Welt. Zum Beispiel ersichtlich daran, dass ich mit einem Computer jedes andere Rechnermodell simulieren kann, mit einem Auto kann ich kein anderes Auto simulieren. Oder auch daran, dass sich IT-Engineering in vielen Dingen ziemlich krass von "herkömmlichen" Ingenieurswissenschaften unterscheidet.Lucian Wing hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 12:57Die Krux ist aus meiner Sicht Folgende: Burkart oder, in einem gewissen Umfang du selbst, machen aus meiner Sicht nun Folgendes: Ihr glaubt im Prinzip daran (und mir geht es jetzt um Sprachliches), dass wenn ich den Nachbarn schneide, ich ihn mit dem Messer tatsächlich geschnitten habe, mein Auto tatsächlich säuft, der Baum tatsächlich Durst hat . Ich will nicht frivol oder polemisch sein, worauf ich hinaus will, ist ungefähr folgende Überlegung:
Die nicht-metaphorische Anwendung des Begriffs des Lernens im Kontext eines Thermostaten bis hin zur komplexesten KI schafft sprachliche Zusammenhänge im Hintergrund und im Netz der Bedeutungen, die uns dazu bringen, entscheidende Unterschiede zwischen menschlichen Formen des Lernens und nicht-menschlichen Formen des Lernens zu verwischen. Es ist im Prinzip rein philosophisch das Programm des eliminativen Materialismus, der alle Subjektivität, alle Intentionalität und alle Alltagspsychologie vollkommen aus dem Sprechen über Lernen, Verstehen, Bewusstsein rausnimmt, sodass wir am Ende Mensch und Maschine rein funktionalistisch als vollkommen gleich konstruiert betrachten.
Ich spiele auch Schach. Die Entwickler von Alpha Zero würden mich mit ihrer Maschine natürlich immer schlagen, so wie sie jeden anderen Menschen auch schlagen würden. Aber dennoch gibt es meines Erachtens einen entscheidenden Unterschied zwischen mir und Alpha Zero, und nicht zwischen mir und dem Programmieren: ich spiele - im vollen Wortsinn. Ich möchte gewinnen und freue mich, wenn mir etwas gelingt, ich bin frustriert, wenn ich über eine Niederlagenserie quittieren muss, habe dennoch Spaß am Schach, möchte gerne besser werden, oder wenigstens nicht schlechter und so weiter und so fort. Ich erlebe das, was ich tue. Ich bin es, der das tut. Deswegen glaube ich nicht, dass ein Mensch das praktisch Gleiche macht wie Alpha Zero. Diese Aspekte kann man nicht einfach weglassen.sybok hat geschrieben : ↑Di 22. Nov 2022, 17:30Schaut man sich an, wie AlphaZero Schach spielt, denkt man, dass ein Mensch das praktisch gleich macht: Auf Mustererkennung basierend wird eine Zug-Vorauswahl getroffen, diese mittels Monte Carlo - Simulation durchgerechnet und die Schlussposition wiederum mittels Mustererkennung bewertet. Ich spiele im Endeffekt, algorithmisch betrachtet, praktisch genau so Schach.