Illustration: Mario Wagner
Die natürliche Evolution auf unserer Erde bringt seit hunderten Millionen Jahren Nervensysteme wachsender Komplexität hervor. Sie arbeiten nach den Mechanismen der Biochemie und verleihen ihren Trägerorganismen die Fähigkeiten zu selbstständiger Anpassung, zum Lernen und zu gezielter Veränderung der Umwelt. Doch die Gesetze der Evolution hätten auch ganz andere denkende Lebensformen zugelassen - und haben es anderswo im Universum vielleicht tatsächlich.
So wird erkennbar, dass Menschen und Tiere nur Spezialfälle intelligenter Systeme sind, die sich auf dieser Erde mehr oder weniger zufällig unter verschiedenen Nebenbedingungen entwickelt haben. Die Beschränkung intelligenter Systeme etwa auf die Gattung der Primaten käme einem Rückfall in aristotelische Zeiten gleich, als man die Erde in den Mittelpunkt des Kosmos stellte und die Gesetze der Physik darauf beschränkte. Erst mit der kopernikanischen Wende wurde die Wissenschaft wahrhaft universell. Man formulierte Naturgesetze, die überall im Universum gelten sollten.
Nun steht eine kopernikanische Wende in der KI-Forschung an. Gesucht sind allgemeine Gesetze für intelligente Systeme, die unter unterschiedlichen Bedingungen technisch und biologisch realisierbar sind. Wir können nicht erwarten, solche Gesetze von heute auf morgen zu finden. Bis dahin müssen wir uns damit begnügen, den Intelligenzbegriff in Beispielen zu erfassen, bestenfalls in Teiltheorien von künstlichen und natürlichen Systemen. Aber die Suche lohnt sich schon, bevor das Ziel erreicht ist. Denn die Befreiung vom anthropozentrischen Intelligenzbegriff erschließt technische Anwendungen, an die man früher nicht einmal denken konnte. Künstliche Intelligenz ist kein ferner Zukunftstraum. Still und heimlich beginnt sie, unsere Alltagswelt zu durchdringen.
Die traditionelle KI war auf den Menschen fixiert. An seiner Intelligenz maß sie die Leistungen von Computern. Warum diese eindimensionale Sicht? Schließlich simulieren die wenigsten selbst bewegten Maschinen das Laufen auf Beinen, Flugzeuge schlagen nicht wie Vögel mit den Flügeln, und künstliche Sprache hat wenig mit den Vorgängen im menschlichen Kehlkopf zu tun. Der technische Durchbruch gelang erst, als man die Gesetze der Mechanik, Aerodynamik, Elektrodynamik oder der Akustik verstand. Automobile, Flugzeuge oder Stimmensynthesizer lösen ihre Aufgaben mit völlig anderen Mitteln als ihre natürlichen Entsprechungen.
Eine kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz
Die KI-Forschung startete mit großen Zielen. Als im Jahr 1956 führende Computerwissenschaftler, Psychologen, Linguisten und Philosophen auf der ersten großen Konferenz über Maschinenintelligenz am Dartmouth College den Begriff "Artificial Intelligence" prägten, glaubten sie einerseits, mit dem Computer endlich ein präzises Modell des menschlichen Denkens gefunden zu haben; andererseits hoffte man, mit Elektronengehirnen bald den Fähigkeiten des biologischen Vorbilds gleichkommen zu können. An den Optimismus der Pionierjahre erinnern noch die Namen der damaligen Projekte, etwa des "General Problem Solver"(GPS) von Allen Newell und Herbert Simon, eines universellen Computerprogramms zur Lösung unterschiedlichster Planungsprobleme. Doch das GPS-Projekt, so intuitiv einleuchtend sein Ansatz auch war, scheiterte an der unüberschaubaren Zahl der möglichen Pläne.
Das anerkannte Kriterium für Intelligenz war damals der Turing-Test: Man erklärte das Verhalten eines Computers für intelligent, wenn es von der entsprechenden Leistung eines Menschen nicht zu unterscheiden war. Inzwischen rechnen Computer zweifellos schneller und genauer als ihre Erbauer und spielen besser Schach - mit dem Fehlermachen hingegen tun sich die Rechenwerke schwer. Denn Menschen irren, täuschen, sind ungenau und geben vage Antworten. Das ist nicht unbedingt ein Mangel, sondern hilft ihnen mitunter, sich in unklaren Situationen zurechtzufinden. Um den Turing-Test zu bestehen, müsste eine Maschine auch solche Reaktionen realisieren.
Auf Skepsis stieß auch der Versuch der klassischen KI, natürlich-sprachliche Kommunikation mit regelbasierten Computerprogrammen nachzuahmen. 1965 stellte Joseph Weizenbaum das Programm ELIZA vor, das den Dialog zwischen einem Psychiater und einer Patientin simulierte. Die Öffentlichkeit war verblüfft: Das Programm schien sich geradezu in die Situation der Patientin einzufühlen. Manche Zeitgenossen suchten sogar Rat und Trost bei ELIZA, obwohl sie die algorithmische Struktur des Programms kannten. ELIZA tut nämlich nichts anderes, als syntaktische Symbollisten in der Programmiersprache LISP abzuleiten; die Regeln sind so gewählt, dass sie umgangssprachlichen Unterhaltungsgewohnheiten entsprechen. Auf bestimmte Schlüsselworte und Satzmuster reagiert ELIZA mit passenden Umstellungen und Einsetzungen. Solch ein simples Symbolverarbeitungssystem könne unmöglich intelligent sein, befand der Philosoph John Searle.
Dieser Text ist der Zeitschriften-Ausgabe 02/2004 von Technology Review entnommen. Der Artikel steht auch als kostenpflichtiges pdf im Heise Kiosk zum Download bereit.
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