Über die Grenzen Künstlicher Intelligenz
Viel ist zu lesen über beeindruckende Fortschritte und erstaunliche Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI). Die KI revolutioniert die Medizin. Die Mobilität. Die Arbeitswelt. Den Menschen. Aber auch die Verbrechensbekämpfung und den Krieg. Nicht immer sehen Forscher und Philosophen darin Positives. In einem seiner letzten Interviews äußerte sich beispielsweise Stephen Hawking wie folgt: Ich fürchte, dass die künstliche Intelligenz den Menschen insgesamt ersetzen könnte. Wenn Menschen Computerviren entwerfen, wird jemand eine künstliche Intelligenz entwerfen, die sich selbst verbessert und vermehrt. Das wird eine neue Lebensform sein, die den Menschen überragt. Ich glaube, wir haben den Punkt erreicht, an dem es kein Zurück mehr gibt. Unsere Erde wird uns zu klein, die Weltbevölkerung wächst alarmierend schnell und wir laufen Gefahr, uns selbst zu zerstören. Ich glaube, es gibt keinen großen Unterschied zwischen dem, was ein biologisches Gehirn erreichen kann, und dem, was ein Computer leisten kann… […] Daraus folgt, dass Computer theoretisch menschliche Intelligenz nachbilden können – und sie übertreffen.“ Auch wenn Hawking hier ein dystopisches Bild der Entwicklung von KI zeichnet, ist es wichtig zu begreifen, dass die Entwicklung nicht so weit fortgeschritten ist, wie wir vielleicht denken – gerade was die INTELLIGENZ von Maschinen anbelangt. Maschinen werden immer intelligenter. Keine Frage. Trotzdem gilt: die Theorie ist die Theorie und die Praxis ist halt die Praxis. It ain’t that easy!
Menschliche vs. Künstliche Intelligenz
Schauen Sie sich die nachfolgenden Aussagen und Fragen an (angelehnt an [1, S. 75]):
Der Teddybär passt nicht in den braunen Koffer, weil er zu groß ist.
Was ist zu groß?
Antwort 1: der Teddybär
Antwort 2: der Koffer
Der Teddybär passt nicht in den braunen Koffer, weil er zu klein ist.
Was ist zu klein?
Antwort 1: der Teddybär
Antwort 2: der Koffer
Sie als Mensch können diese Fragen sicher sofort und problemlos beantworten.
Eine KI kann die beiden Fragen dagegen nicht so leicht beantworten. Worauf sich das Pronomen „er“ in den beiden Aussagesätzen bezieht, ergibt sich nämlich nicht durch grammatikalische Regeln. Um die Fragen korrekt zu beantworten, muss man das hinter der Aussage liegende Problem verstehen und insbesondere auch ein räumliches Vorstellungsvermögen haben.
Solche Herausforderungen gibt es auch an vielen anderen Stelle.
Schauen Sie sich die nachfolgenden Aussagen und Fragen an [1, S. 75]:
Die große Kugel hat die Platte glatt durchschlagen, weil sie aus Stahl ist.
Was ist aus Stahl?
Antwort 1: die Kugel
Antwort 2: die Platte
Die große Kugel hat die Platte glatt durchschlagen, weil sie aus Styropor ist.
Was ist aus Styropor?
Antwort 1: die Kugel
Antwort 2: die Platte
Auch hier gilt:
Sie als Mensch können diese Fragen sofort und problemlos beantworten. Eine KI kann die beiden Fragen dagegen nicht so leicht beantworten. So erfordert eine korrekte Beantwortung Wissen über die Eigenschaften von Materialien und Grundkenntnisse der Physik.
Die einfachen Beispiele zeigen: Intelligenz ist ein komplexes Konzept! Auch wenn Künstliche Intelligenz sich rasant entwickelt, sind wir Menschen in vielen Bereichen den Maschinen immer (noch) überlegen. Maschinen spielen ihre Stärken dann aus, wenn in großen, für uns Menschen kaum mehr überschaubaren Datenmengen besondere Muster oder Auffälligkeiten entdeckt werden sollen. Menschen sind Maschinen dagegen immer noch überlegen, wenn Problemverständnis, Kreativität oder auch soziale und emotionale Intelligenz eine Rolle spielen.
Was ist überhaupt (Künstliche) Intelligenz?
Der Begriff Intelligenz leitet sich vom Lateinischen „intellegere“ ab, was so viel wie „verstehen“ bedeutet. Intelligenz ist jedoch vielschichtig. So werden sieben verschiedene Arten von Intelligenz unterschieden. Dazu kommen ergänzende Konzepte wie emotionale oder soziale Intelligenz. Gerade für Menschen ist die Einordnung von Intelligenz daher schwierig. Eine – wie ich finde – sehr intuitive Charakterisierung von Intelligenz als Fundament menschlicher Persönlichkeit gibt Thomas Grüter, ein Arzt und Sachbuchautor:„Biologisch betrachtet sind für die Intelligenz besonders Vorgänge in der Großhirnrinde von Bedeutung, denn hier werden neuronale Erregungsreize in Empfindungen und Wahrnehmungen umgewandelt. Dadurch können wir denken, sensorische Impulse wahrnehmen und Bewegungen kontrollieren. […] Das meine jedoch nicht, dass sich Intelligenz ausschließlich auf bestimmte Hirnareale eingrenzen lasse. Vielmehr spiele die Verschaltung der Hirnareale untereinander und damit das Hirn als Ganzes eine wichtige Rolle – genauso übrigens wie auch unsere Gene und Umwelteinflüsse. Viele Faktoren prägen also unsere Intelligenz. Und zusammen formen sie unsere Persönlichkeit und unser Weltbild.“
Sofort wird aber auch klar: Direkt übertragen auf Maschinen lässt sich diese Charakterisierung jedoch nicht. Maschinen mögen zwar ein Weltbild besitzen. Die Sicht die ihre Entwickler und Programmierer ihr gegeben haben. Aber Maschinen besitzen keine Persönlichkeit.
Die Intelligenz von Maschinen, also „Künstliche Intelligenz“, wird dagegen oft über zu lösende Probleme definiert. Das Gabler Wirtschaftslexikon definiert KI wie folgt: „Erforschung intelligenten Problemlösungsverhaltens sowie die Erstellung „intelligenter” Computersysteme. Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, solche Aufgaben zu lösen, die, wenn sie vom Menschen gelöst werden, Intelligenz erfordern.“ Amazon zum Beispiel definiert KI als “the field of computer science dedicated to solving cognitive problems commonly associated with human intelligence, such as learning, problem solving, and pattern recognition.” Ursprünglich eingeführt wurde der Begriff Artificial Intelligence (AI; deutsch: Künstliche Intelligenz – KI) von John McCarthy, einem amerikanischen Informatik-Professor und Erfinder der Logik-Programmiersprache LISP. McCarthy verwendete den Begriff das erste Mal in einer Einladung an Experten aus verschiedenen Informatik-Bereichen, die er in 1956 zu einer Summer School über „denkende Maschinen“ am Dartmouth College einlud (dem „Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“). In der Einladung zur Veranstaltung heißt es: “The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.” McCarthy sprach von künstlicher Intelligenz, um unter einem seiner Meinung nach möglichst neutralen Begriff die Vordenker verschiedener Informatik-Denkschulen zusammenzubringen.
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Video: What is Artificial Intelligence Exactly?
Schulen der Künstlichen Intelligenz
Was die Entwicklung von intelligenten Maschinen anbelangt, gibt es vier grundlegende „Schulen“. Toby Walsh spricht in seinem Buch „Its alive – Wie Künstliche Intelligenz unser Leben verändern wird“ [1, S. 89ff] von vier „Stämmen“ (vgl. Abbildung 1):
- die Lernenden,
- die Logiker,
- die Roboteringenieureund
- die Linguisten.
Die Lernenden sind diejenigen Forscher, die in den letzten Jahren mit ihren Deep Learning Ansätzen für Furore sorgen. Neben dem Deep Learning gehören aber auch andere Techniken zum Repertoire der Lernenden, z. B. die Anwendung von statistischen Verfahren. Ziel von allen Ansätzen dieser Schule ist Maschinen zu bauen, die lernfähig sind.
Die Logiker erforschen, wie man Maschinen mit expliziten Denkregeln ausstatten kann. Damit Maschinen Denkregeln anwenden können, müssen jedoch Informationen auf eine Art und Weise bereitgestellt werden, der explizit diesen Zweck unterstützt.
Abbildung 1: Die vier Stämme der Künstlichen Intelligenz (angelehnt an [1]).
Die Roboteringenieure betrachten maschinelle Intelligenz als komplexes Phänomen, das aus der Interaktion mit der realen Welt entsteht. Sie bauen Maschinen, die in der realen Welt agieren und auch Schlussfolgerungen über das eigene Handeln ableiten und aus ihren Interaktionen mit der realen Welt lernen. Daher nutzen Roboteringenieure auch Ansätze der Logiker und der Lernenden. Ein besonderes Augenmerk der Roboteringenieure liegt auf dem Wahrnehmen der Welt, also in dem Erfassen visueller und akustischer Signale und Reize.
Linguisten schließlich verstehen die Sprache als einen der wichtigsten Bausteine denkender Maschinen und entwickeln Lösungen, um Texte zu analysieren und zu verstehen. Auch Spracherkennung und die (simultane) Übersetzung gesprochener Sprache in andere Sprachen gehören zu den adressierten Themen. Für großen Eindruck hat zuletzt der Anruf des Google Assistant bei einem Friseur gesorgt, der dort völlig automatisiert einen Termin vereinbart.
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Video: Der Google Assistant vereinbart einen Friseur-Termin.
Den Fortschritt Künstlicher Intelligenz messen
Auch wenn die KI beeindruckende Fortschritte macht ist es schwierig, die Intelligenz von Maschinen zu messen und damit zu bewerten. Der Hinweis auf bei Menschen verwendete IQ-Tests sind wenig zielführend, da in IQ-Tests auch kulturelle, sprachliche und psychologische Faktoren einfließen, während gleichzeitig wichtige andere Aspekte unseres Denkens, wie Kreativität, soziale und emotionale Intelligenz ausgeklammert werden [1, S. 67].
Das bis heute zumeist angewendete Verfahren zur Bestimmung der Intelligenz einer Maschine ist der so genannte Turing-Test. Wikipedia definiert: „Im Zuge des Tests führt ein menschlicher Fragesteller über eine Tastatur und einen Bildschirm ohne Sicht- und Hörkontakt mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern eine Unterhaltung. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Beide versuchen, den Fragesteller davon zu überzeugen, dass sie denkende Menschen sind. Wenn der Fragesteller nach der intensiven Befragung nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden, und es wird der Maschine ein dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen unterstellt.“ Bis heute wurde der Turing-Test von keiner Maschine bestanden. Zwar reklamierte in 2014 ein Chat-Bot namens Eugene Goostman, der sich als 13-Jähriger ukrainischer Junge ausgab, den Turing-Test bestanden zu haben. Doch ganz so schlau ist das Programm nicht, wie die detaillierte Analyse des Versuchs zeigt.
Wichtig ist auch zu verstehen, dass der Turing-Test eigentlich nur ein reines Gedankenexperiment ist. Er gibt kein präzises Instrument an die Hand, anhand dessen eindeutig gesagt werden kann. Tatsächlich traf Turing 1950 nur folgende Aussage: „Ich glaube, dass es in etwas 50 Jahren möglich sein wird, Computer zu programmieren […], die das Imitationsspiel so gut beherrschen, dass ein durchschnittlicher Interviewpartner nach einer fünfminütigen Befragung höchstens eine Chance von 70% hat, ihn treffend zu identifizieren.“
Literatur
[1] Toby Walsh: „It’s alive: Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändern wird“. Edition Körber; 2018.
