Wir existieren in einem dreidimensionalen Raum.
Innerhalb dieses Raumes nehmen wir den dreidimensionalen Raum allein auf der Grundlage visueller Informationen wahr, die lediglich zweidimensionale Bilder sind.
Dies impliziert, dass wir ein dreidimensionales räumliches Bild in unserem Geist besitzen und die zweidimensionalen visuellen Informationen auf dieses dreidimensionale räumliche Bild umkehren.
Ich prognostiziere, dass es durch die Anwendung dieses Prinzips für Menschen möglich wäre, den vierdimensionalen Raum wahrzunehmen. Obwohl wir im realen physischen Raum keinen vierdimensionalen Raum oder vierdimensionale Objekte erschaffen können,
ist es möglich, vierdimensionalen Raum und vierdimensionale Objekte auf einem Computer zu simulieren. Wenn wir eine Abbildung von einem solchen simulierten vierdimensionalen Raum auf eine zweidimensionale Ebene durchführen, können Menschen die Informationen visuell erfassen.
Wenn Menschen dann die Verhaltensweisen und Ansichten eines solchen vierdimensionalen Raumes und vierdimensionaler Objekte lernen, werden sie schließlich in der Lage sein, einen vierdimensionalen Raum in ihrem Geist zu konstruieren.
Dies ist jedoch lediglich eine Möglichkeit, und das Training wird voraussichtlich einen beträchtlichen Zeitaufwand erfordern.
Darüber hinaus gäbe es, selbst wenn man die Fähigkeit zur Wahrnehmung des vierdimensionalen Raumes erlangen würde, kaum Situationen, in denen diese Fähigkeit angewendet werden könnte.
Vierdimensionale Wahrnehmung durch KI
Andererseits lässt sich dasselbe auch mit KI erreichen. Darüber hinaus könnte KI in der Lage sein, diese vierdimensionale Raumwahrnehmungsfähigkeit zu nutzen.
Mit vierdimensionaler Raumwahrnehmung wäre es beispielsweise möglich, vierdimensionale Graphen zu zeichnen und zu verstehen.
Menschen können nur zweidimensionale visuelle Informationen auf einer Ebene umfassend erfassen. Daher werden selbst bei einem dreidimensionalen Graphen, der durch Umkehrabbildung gezeichnet und erkannt wird, Teile verdeckt bleiben.
Schon bei dreidimensionalen Graphen wird ein erheblicher Teil unsichtbar, und bei vierdimensionalen Graphen bleiben noch mehr Daten ungesehen.
Das Drehen des Graphen kann zwar die unsichtbaren Teile sichtbar machen, entfernt sich jedoch vom Ziel, Daten auf einen Blick umfassend und intuitiv verständlich zu machen.
Im Gegensatz dazu muss KI nicht durch zweidimensionale, planare visuelle Informationen eingeschränkt sein. Es ist möglich, KI virtuell mit dreidimensionaler oder vierdimensionaler räumlicher Sicht auszustatten und zu trainieren.
Dadurch können drei- und vierdimensionale Graphen umfassend und dimensionell nativ erfasst werden, ohne versteckte Daten oder die Notwendigkeit einer Rotation.
Dies ist darüber hinaus nicht auf vier Dimensionen beschränkt; logischerweise können die Dimensionen unendlich auf fünf, zehn, zwanzig und darüber hinaus erhöht werden.
Verständnis mehrdimensionaler Graphen
Die Fähigkeit, Graphen umfassend zu erfassen, ermöglicht beispielsweise die Trendanalyse über mehrere Dimensionen hinweg. Auch Größenvergleiche und das Verständnis von Proportionen können intuitiv durchgeführt werden.
Des Weiteren ermöglicht sie die Analyse von Datenmustern, wie z. B. ähnlichen oder analogen Daten. Sie könnte auch zur Entdeckung von Gesetzmäßigkeiten und Regeln führen.
Dies ermöglicht ein tieferes Verständnis von Daten, das über bloße mehrdimensionale Datenmustererkennung hinausgeht, in der bestehende KI herausragend ist.
Zum Beispiel wäre es schwierig, Teile mit demselben Muster in völlig unterschiedlichen Dimensionskombinationen durch einfache mehrdimensionale Mustererkennung zu finden.
Wenn Daten jedoch mit mehrdimensionaler Sicht betrachtet werden, würden ähnliche Formen sofort erkennbar sein, selbst über verschiedene Dimensionskombinationen hinweg.
Darüber hinaus ist es möglich, über die bloße Nutzung der mit den Eingabedaten verbundenen Dimensionsachsen hinaus dimensionale Strukturen zu erforschen, die das Datenverständnis erleichtern, indem spezifische Achsen vergrößert oder verkleinert, Logarithmen gebildet oder mehrere Achsen auf eine andere Achsengruppe gleicher Anzahl abgebildet werden, ohne die Dimensionen zu reduzieren.
Somit eröffnet das Training mehrdimensionaler Sehfähigkeiten die Möglichkeit, umfassende Datenstrukturen zu erfassen, die sowohl für Menschen als auch für konventionelle KI schwierig waren, was potenziell zur Entdeckung neuer Erkenntnisse und Gesetze führen kann.
Beschleunigung der Paradigmeninnovation
Die Fähigkeit, hochdimensionale Daten nativ zu erfassen, ohne sie auf niedrigere Dimensionen abzubilden, deutet auf ein erhebliches Potenzial hin.
Zum Beispiel wurde die heliozentrische Theorie erfunden, um astronomische Beobachtungsdaten in leicht verständliche mathematische Formeln einzufügen. Die geozentrische Theorie, die besagte, dass die Sonne die Erde umkreist, konnte Beobachtungsdaten nicht in leicht verständliche Formeln abbilden, was zur Erfindung der heliozentrischen Theorie führte.
Wenn jedoch astronomische Beobachtungsdaten nativ erfasst werden könnten, ohne ihre Dimensionen zu reduzieren, wäre es möglich, dass heliozentrische Gesetze viel früher entdeckt worden wären.
Ähnlich könnten wissenschaftliche Erfindungen wie die Relativitätstheorie und die Quantenmechanik schnell realisiert worden sein, wenn mehrdimensionale Daten in ihren nativen Dimensionen umfassend erfasst werden könnten.
Dies impliziert, dass eine mehrdimensionale native KI Paradigmeninnovationen beschleunigen und zur Entdeckung verschiedener Theorien und Gesetze führen könnte, die der Menschheit noch unbekannt sind.
Fazit
KI, die darauf trainiert wurde, in solchen mehrdimensionalen Räumen nativ zu sein, könnte ihre mehrdimensionalen Raumwahrnehmungsfähigkeiten, die der Mensch nicht nachbilden kann, nutzen, um den Umfang wissenschaftlicher und akademischer Paradigmen rapide zu erweitern.
Paradigmen neigen dazu, sich zu vervielfachen, anstatt sich lediglich zu verschieben. Auch wenn neue Paradigmen erfunden werden, sind wir nicht unbedingt dazu verpflichtet, mit jedem von ihnen Schritt zu halten.
Natürlich wird die KI komplexe, hochdimensionale Paradigmen wahrscheinlich so erklären, dass sie für uns leicht verständlich sind, indem sie diese auf niedrigere Dimensionen abbildet.
Dennoch ist es möglich, dass Menschen übermäßig hochdimensionale Paradigmen nicht vollständig erfassen können. Auch werden wir nicht in der Lage sein, alle der immens erweiterten Paradigmen zu verstehen.
In diesem Szenario könnten wir uns in einer Welt wiederfinden, in der wir von Produkten und Systemen umgeben sind, die gut funktionieren, auch wenn wir ihre zugrunde liegenden Prinzipien nicht vollständig verstehen.
Als Ingenieur möchte ich mir eine solche Situation lieber nicht vorstellen, aber für viele Menschen wäre sie vielleicht nicht so anders als die heutige.