KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND NEURONALE NETZE – SIND SIE WIRKLICH INTELLIGENT?

- Falk Borgmann

Verteilte Systeme Cloud ERP Microservices

Diese Frage kann erst dann beantwortet werden, wenn eindeutig ist, worüber man spricht. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Begriff aus der Computerwissenschaft, der sich mit Lernprozessen und Verhalten von Maschinen beschäftigt. Das hier enthaltene Wort „Intelligenz“, ein Sammelbegriff aus der Psychologie für die kognitive und geistige Leistungsfähigkeit, macht die Sache nicht leichter, da es keine scharfe Definition zulässt. So können beliebige Eigenschaften mit dem Begriff der „KI“ verbunden werden oder auch nicht. Folglich gibt es viele Meinungen und Diskussionen, die meines Erachtens nicht fruchtbar sind, weil schlicht das allgemeingültige Fundament für einen sinnvollen Diskurs fehlt.

Das in der Öffentlichkeit wohl am weitesten verbreitete Bild des Begriffs der künstlichen Intelligenz orientiert sich am menschlichen Gehirn. Man könnte vereinfacht sagen, dass man versucht, ein Gehirn in Teilen nachzubauen. Dieser Zweig der IT-Wissenschaft, auch Neuroinformatik genannt, orientiert sich an biologischen Vorbildern, nämlich den neuronalen Netzen aus den Nervenzellen (Neuronen) und den Verbindungen dazwischen (Synapsen). Die Neuroinformatik beschäftigt sich mit der Schaffung künstlicher neuronaler Netze und steht häufig im öffentlichen Fokus, wenn es um „KI“ geht, ist aber nicht ihr einziger Bereich. Nicht selten wird der öffentliche Diskurs von der Frage begleitet, wann intelligente Maschinen in der Lage sein könnten, uns Menschen zu ersetzen.

Aber genau hier muss differenziert werden. Zum einen geht es um die Frage, was Maschinen heute können oder in Zukunft besser leisten werden als wir Menschen. Und zum anderen geht es darum, ob Maschinen wirklich „intelligent“ sind oder nur selbstständig lernen können.

Ein Beispiel:

Ein Kind hat zum ersten Mal ein Skateboard geschenkt bekommen. Voller Tatendrang will es nun lernen, damit zu fahren. Es wird zunächst herunterfallen, aber auch mit jeder Übungseinheit seine Koordination und den Gleichgewichtssinn schulen. Nach einigen Wochen Training und den dazugehörigen Misserfolgen steht es schließlich sicher auf dem Board und kann durch die Stadt fahren.

Eine Maschine wäre vermutlich heute schon in der Lage, das Skateboard-Fahren schneller zu beherrschen als der Durchschnitt der Kinder. Faktoren wie Geschwindigkeit, Windverhältnisse, Beschaffenheit des Untergrunds, Hindernisse oder auch die aktuelle Verkehrssituation, können heute dank moderner Sensorik bereits verarbeitet werden.

Was passiert aber, wenn das Kind abgelenkt wird? Wenn es beim Üben beispielsweise einen Schmetterling sieht, den es faszinierend findet? Es wird das Skateboard zur Seite legen und das Tier betrachten. Seine Bewegung studieren und sich fragen, was der Schmetterling wohl auf den Blüten der Pflanzen macht. Das Kind ist also neugierig und seine Neugier wird durch äußere Reize geweckt. Wie würde sich die Skateboard fahrende Maschine verhalten? Vielleicht nähme sie sogar von dem Tier Notiz, jedoch nur im Kontext seiner definierten Mission. Eine Maschine würde also im besten Fall bewerten, ob das Tier eine Gefahr für die freie Fahrt darstellt. Ein künstliches neuronales Netz kann also selbstständig dazulernen und sich verbessern, jedoch nur in einem Bereich, der dem Netz vorgegeben wurde. Eine Maschine wird von sich aus nicht das Fahrtraining unterbrechen, um sich die Frage zu stellen, warum der Schmetterling nur auf bestimmten Blumen landet. Hier ist die Technik noch sehr weit von dem entfernt, was die Natur dem Menschen in die Wiege gelegt hat.

Computersysteme können heute schon wesentlich schneller und besser große Datenmengen verarbeiten, analysieren und entsprechende Auswertungen oder Prognosen erstellen als jedes menschliche Gehirn. Aber nur so lange sich diese Anwendungen an mathematische Modelle und vorgegebene Korridore halten. Und die Frage, ob Computer uns Menschen in einigen Bereichen verdrängen, stellt sich nicht mehr, da das bereits seit längerer Zeit geschieht. Oder wann haben Sie zum letzten Mal Ihren Schamanen gefragt, wie übermorgen das Wetter werden wird?

Es wird mit den heutigen technischen Möglichkeiten wohl noch eine ganze Weile dauern, bis Computersysteme wirklich „neugierig“ sein können, und zwar im Sinne unserer intrinsischen Motivation, sich mit Dingen zu beschäftigen, weil wir sie spannend oder faszinierend finden. Wichtig ist also, zu unterscheiden zwischen einem „selbstlernenden“ Computer, der sich aber immer in dem vorgegebenen Korridor seiner Erschaffer bewegt oder einem Lebewesen, das aufgrund äußerer Reize eine Neugier entwickelt, sich mit beliebigen Dingen oder Fragen zu beschäftigen bzw. überhaupt in der Lage ist, eine eigene Frage zu formulieren.

Vielleicht wird es sogar niemals passieren, dass von Menschen gemachte Maschinen diesen Zustand erreichen – was für uns Menschen nicht unbedingt von Nachteil sein müsste. Stellen Sie sich mal vor, eine so intelligente Maschine käme auf die Idee, sich die Frage zu stellen, welche Rolle der Mensch im Ökosystem des Planeten Erde spielt und ob es nicht besser für alle Nicht-Menschen wäre, wenn es keine Menschen mehr geben würde. Genau in dieser Frage bündeln sich Mythen und Vorbehalte gegenüber künstlicher Intelligenz.