c't 24/2018
S. 134
Know-how
Fehlbare KI: Grundsatzprobleme
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Statistik ist nicht Denken

Wie sich künstliche Intelligenz von menschlicher unterscheidet

Algorithmen lernen aus Datensätzen Zusammenhänge, die sich nicht einmal Menschen erschließen. Das ist beeindruckend und oft auch nützlich. Die Computer denken dabei aber längst nicht wie Menschen, denn dafür fehlen noch wichtige Bausteine für Intelligenz. Wir haben führende Kritiker des KI-Hypes gefragt, wo die grundsätzlichen Probleme liegen.

Menschen definieren sich wegen ihrer Intelligenz als besonders. Das liegt nicht daran, dass sie die größten Gehirne hätten – Elefanten haben größere Gehirne. Menschen können aber über Dinge nachdenken, die es von Natur aus nicht gibt. Beispiele sind Geld, Gesellschaft oder Moral. Es gibt keine Hinweise, dass Tiere in ihren Köpfen mit solchen abstrakten Konzepten hantieren. Sie bilden aber die Basis der Fähigkeit des Menschen in großen Gruppen effizient zusammenzuarbeiten [1].

Von künstlicher Intelligenz erwartet man, dass sie die gleichen abstrakten Konzepte wie Menschen erlernt und dadurch wie ein Mensch die Welt versteht. Eine KI soll wissen, was Geld ist und welchen Wert es besitzt. Sie soll mütterliche Liebe, kollegiale Konkurrenz und sexuelles Verlangen verstehen – und zwar in Worten, Bildern, Mimik und Gestik. Von Verstehen oder gar Bewusstsein findet sich jedoch selbst in den tiefsten künstlichen neuronalen Netzen keine Spur. Bei genauer Betrachtung entpuppen sie sich lediglich als immer komplexere automatisierte Statistiken: nützliche Werkzeuge, aber keine allgemeine künstliche Intelligenz.

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