T-800, Chappie, Zenyatta, Maschinenmensch, R2-D2 und Ava. Dies sind alles Maschinen, Künstliche Intelligenzen aus Filmen wie „Terminator“, „Chappie“, „Metropolis“, „Star Wars“, „Ex-Machina“ und Spielen wie „Overwatch“. Wir würden ihnen wahrscheinlich die Eigenschaften menschlich und intelligent zuordnen. Schließlich handeln sie wie Menschen, zeigen Emotionen und sehen teilweise auch menschlich aus, oder eher menschenähnlich. Da stellt sich die Frage, sind Maschinen wie die die uns in Büchern, Filmen und Spielen präsentiert werden auch in unserer Welt möglich, sind menschliche Maschinen möglich?
Für diese Frage steigen wir in die Thematik der KI-Forschung ein. Wir versuchen zu klären, was ist Intelligenz? Was sind Grundannahmen der KI-Forschung? Wir erfahren was der Turing-Test ist und was das chinesische Zimmer über „menschliche Maschinen“ sagt.
Was ist Intelligenz?
Der amerikanische Harvard-Psychologe Howard Gardner versteht unter Intelligenz die Fähigkeiten und Fertigkeiten Probleme und Schwierigkeiten in bestimmten kulturellen Umgebungen zu lösen. Durch die Untersuchung herausragender Talente wie Einstein, Gandhi etc. schließt er auf verschiedene Formen der Intelligenz.
1. Die visuell-räumliche Intelligenz
2. Die körperlich-kinästhetische Intelligenz
3. Die musikalische Intelligenz
4. Die inter- / intrapersonelle Intelligenz
5. Die sprachliche Intelligenz
6. Die mathematisch-logische Intelligenz
Zur Vereinfachung definierte der amerikanische Informatiker John McCarthy die Aufgabe der KI-Forschung so, dass KI die Aufgabe hätte, Maschinen zu konstruieren, die sich auf eine Art und Weise verhalten, welches wir bei Menschen als intelligentes Verhalten bezeichnen würde.
Wichtige Aspekte der Intelligenz sind:
– Lernfähigkeit
– Die Fähigkeit sich auf neue Situationen einzustellen
– Die Fähigkeit zur Abstraktion
Grundannahmen der KI-Forschung
Grundannahmen der KI-Forschung sind zum einen, dass Intelligentes Verhalten algorithmisierbar ist, also das intelligentes Verhalten wie ein Plan Schritt für Schritt erledigt werden kann, mit einem Ziel und Ergebnis am Ende. Zum anderen geht es um die Annahme, dass diese Algorithmen formalisierbar sind, dass heißt sie sind festhaltbar durch Zeichen, bei KI´s wäre es zum Beispiel eine Programmiersprache. Aus diesen beiden Annahmen entsteht die letzte Annahme, dass intelligentes Verhalten mechanisierbar ist, in einer Maschine zum Beispiel. Dies nennt man den Symbolverarbeitungsansatz. Dieser geht davon aus, das Intelligenz am Ende, nur Symbol und Zeichenmanipulation bzw. Veränderung ist.
Der Turing-Test
Der Turing-Test bzw. sein Konzept stammt vom britischen Mathematiker und Logiker Alan Turing. Turing findet die Frage, ob Maschinen denken können schon problematisch. Er argumentiert, dass es für die Begriffe „Maschine“ und „Denken“ keine unumstrittenen Definitionen gibt. Wegen fehlender Übereinkunft darüber was eine „Maschine“ ist und was „denken“ ist, schlägt Turing einen Test vor bei dem eine Maschine einen Menschen davon überzeugen muss, dass sie ein Mensch ist. Diese Idee sieht umgesetzt etwa so aus:
Ein menschlicher Fragesteller sitzt vor einem Bildschirm und einer Tastatur und ist mit zwei unbekannten Gesprächspartnern verbunden. Einer ist ein Mensch, die andere eine Maschine. In einem längeren Gespräch muss die Maschine den Fragesteller überzeugen, dass sie ein Mensch ist.
Diesen Test hat bis heute noch keine Maschine offiziell geschafft.
Searles Chinesisches Zimmer
Der amerikanische Professor für Philosophie John Searle kritisiert den Turing-Test. Für ihn ist der Turing-Test nicht als Maßstab für die Möglichkeit, dass Maschinen denken können geeignet. Dafür hat er sich ein Gedankenexperiment überlegt, welches er das Chinesische Zimmer nennt.
Stellen sie sich vor sie sitzen in einem abgeschlossenen Raum mit einem Schlitz, mit chinesischen Schriftzeichen und einer Anleitung in ihrer Sprache welche Schriftzeichen sie durch den Schlitz schieben müssen wenn ihnen ein Schriftzeichen von außen durch den Schlitz gegeben wird. Sie können kein Chinesisch und auf der anderen Seite sind Chinesen. Ihnen werden nun Schriftzeichen von außen durch den Schlitz geschoben und sie schieben durch die durch die Anleitung angegebenen Schriftzeichen durch den Schlitz. Nachdem sie das ein paar mal gemacht haben, überzeugen sie die Chinesen auf der anderen Seite vielleicht das sie Chinesisch können, aber die Frage ist können wir ihnen deshalb die Fähigkeit Chinesisch zu sprechen zuschreiben?
Searle ist de Ansicht, dass wir das nicht können. Er bezieht das Gedankenexperiment auf die Künstliche Intelligenz. Die Künstliche Intelligenz arbeitet syntaktisch, sie kennt die Zeichen mit denen sie arbeitet, allerdings nur die Eigenschaften der Zeichen und nicht die Bedeutung der Zeichen. Zum Beispiel kennt sie die Zahl 13, sie kennt ihre Eigenschaften, aber sie weiß nicht ihre Bedeutung wie das die 13 mit Freitag dem 13ten verbunden ist und was das bedeutet. Für Searle ist das ausschlaggebend das vor allem der Turing-Test nichts darüber aussagen kann, dass eine Maschine denken kann, oder „menschlich“ ist.
Fazit
Die KI-Forschung ist also von einer großen Uneinigkeit in Definitionsfragen geplagt. Das sagt jedoch nichts über das aus, was Künstliche Intelligenz bereits kann und noch schaffen wird. Schon jetzt ist Künstliche Intelligenz zu erstaunlichem in der Lage, von Siri bis selbst-arbeitenden Putzrobotern und militärischen Drohnen ist Künstliche Intelligenz zu Erstaunlichem in der Lage und wir werden sehen zu was es in den nächsten Jahrzehnten noch in der Lage sein wird. Zu der Frage nach den Möglichkeiten und Schranken von KI müssen wir immer bedenken, was ich ihnen hier erzählt habe ist ein kleiner Teil von dem was in der KI-Forschung behandelt wird, es handelt sich hierbei um ein riesiges und vor allem sehr theoretisches Thema, welches in 50 Jahren schon ganz anders aussehen kann und wird.