"Werden Roboter die Erde beherrschen?
Ja, aber das werden wir selber sein. ...Schließlich
wird es bald möglich sein, jedes Teil unseres Körpers
und unseres Gehirns auszutauschen und damit alle Defekte
und Beschädigungen zu reparieren, die unser Leben so
kurz machen. Es versteht sich, dass wir uns dadurch in Maschinen
verwandeln.
Nach meiner Überzeugung wird es dann nicht mehr sinnvoll
sein, in dem Gegensatzpaar Mensch/Maschine zu denken.
In der Vergangenheit neigten wir dazu, uns als krönendes
Endprodukt der Evolution zu sehen; aber unsere Evolution
ist nicht stehengeblieben. Im Gegenteil, wir entwickeln
uns heute viel schneller, allerdings nicht auf die bisher
übliche langsame biologische Art.
Es ist an der Zeit, über unsere neue Identität
nachzudenken, die im Begriffe ist, Gestalt anzunehmen. Wir
vermögen allmählich Systeme zu entwerfen, die
auf der Grundlage künstlicher Evolution gezielt Pläne
oder Ziele verfolgen, und dabei auch die Vererbung erworbener
Eigenschaften nutzen können.
Die Evolution hat im Menschen somit ein Wesen heranreifen
lassen, das seine Evolution eigenmächtig weitertreiben
kann. |
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Marvin Minsky
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Solche Gedanken,
heute durch Ausweitung der Nano-Technologie in praktizierbare
Nähe gerückt, wurden schon im Jahre 1967 vom damaligen
"Staatsfeind" und späteren Staatspreisträger
Oswald Wiener, im (späteren) Kultbuch "DIE VERBESSERUNG
VON MITTELEUROPA" vorformuliert.
Oswald Wiener, und der übrige Kreis der "Wiener Gruppe"
hatten sich schon in den 50er Jahren über Möglichkeiten
des technischen Fortschritts informiert. In einer Zeit, in der
kaum jemand in Österreich von der Existenz des Computers
ahnte, philosophierten sie bereits über dessen Auswirkungen.
Faszinierend ist, wie bei diesem, den meisten Österreichern
damals wie heute fremden Denker, eine doch typisch österreichische
scharfe Ironie aus dem Text funkelt. Der Autor ist mit Karl
Kraus und Nestroy bekannt, - aber eben auch mit Wittgenstein
"EINMALIGES GASTSPIEL", das gerne Untersuchungen über
das Denken vor dem Publikum ausbreitet (um an Extrempositionen
zu erinnern: "Phaidon" von Plato; "Krautflut"
von Franzobel; die Verlockungen des Nationalsozialismus anhand
Eva Braun; die Frustrationen durch-sexualisierter Welten anhand
Franca Ramé; eine Fortschreibung von Kafka's "Schloss"
als Untersuchung alltäglichen paranoid-neurotischen Verhaltens....etc.),
hat sich nun den Hoffnungen, Begründungen, Menschheitsängsten
und philosophischen Ansätzen rund um den Themenbereich
"Künstliche Intelligenz" mit Mitteln des Theaters
genähert.
Oswald Wiener
Geboren 1935 in Wien.
Mitglied der "Wiener Gruppe" mit Friedrich Achleitner,
Konrad Bayer, Gerhard Rühm.
Universitätsstudium:
Recht (1954), Musikwissenschaft (1955/56), Afrikanische Sprachen
(1956/57), Mathematik 1958 - ohne Abschluß. 1952-1959
Jazzmusiker (Trompete und Kornett). 1958-1966 Datenverarbeitung.
1968 "kunst und revolution" Veranstaltung im Hörsaal
1 des Neuen Institutsgebäudes der Wiener Universität.
Hierauf nach Prozess 1969: Übersiedelung nach Berlin. Eröffnung
der Lokale "matala", "axbax" und "exil".
1979-1983 Studium der Mathemathik und Informatik an der TU-Berlin.
1986 Übersiedelung nach Kanada. Seit 1992 Professor für
"Poetik und künstlerische Ästhetik" an der
Kunstakademie Düsseldorf. Lebt in Dawson City/Kanada und
Krefeld/BRD
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wärme
odter kälte mach mich - bisitz in hamburg auf dem
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Oswald
Wiener
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KÜNSTLICHE
INTELLIGENZ
Obwohl die Verbindung der Wörter >künstlich<
und >Intelligenz< auch heute noch viele Irritationen auslöst,
hat sich diese Kombination (meist abgekürzt mit KI) als
Bezeichnung für einen interdisziplinären Zweig der
Computerwissenschaften eingebürgert, der versucht, abstrakte,
berechenbare Aspekte menschliche Erkenntnis- und Denkprozesse
mithilfe des Computers nachzubilden und mithilfe von Rechnern
Problemlösungen anzubieten, die Intelligenzleistungen voraussetzen.
Interdisziplinär geprägt ist die KI durch Informatik
und Mathematik sowie versch. Disziplinen der Kognitionswissenschaften
(kognitive Psychologie, Neurologie, Linguistik und Philosophie).
Grundlegende Prinzipien der KI beinhalten Datenstrukturen zur
Repräsentation von Wissen und Modellen, Verfahren zur Bearbeitung
und Anwendung dieses Wissens für die Problemlösung
sowie spezielle Computersprachen und Programmiertechniken für
ihre Implementierung. Die KI geht von zwei unterschiedlichen
Ansätzen aus: 1) der Simulation intelligenten Verhaltens
auf der Basis komplexer Computerprogramme mit der These, dass
der Wahrheitswert einer log. Aussage mit den Ziffern 0 und 1
repräsentierbar ist, und 2) der Simulation kognitiver Prozesse
durch elektronische Kopien der menschlichen Gehirnzellen (auch
künstl. neuronale Netze genannt), die auf der Annahme fundieren,
dass Neuronen als Bausteine zur Verarbeitung binärer Werte
angesehen werden können. Beide Thesen sind Grundlage von
Theorien und Modellen sowie Voraussetzungen, um intelligentes
Verhalten mit dem Computer zu simulieren und über dieses
Erkenntnisse zu gewinnen sowie letztlich Intelligenz mithilfe
des Werkzeugs Computer erforschbar zu machen.
Geschichtliche Aspekte Die Vorstellung eines
>künstl. Menschen< ist älter als die KI; sie
findet z. B. in der Literatur des 18. und 19. Jh. einen starken
Niederschlag (u. a. bei P. B. Shelley und E. T. A. Hoffmann).
Die Idee der logisch-symbol. Rekonstruktion des Denkens findet
sich bereits bei G. W. Leibniz. Die Mathematiker G. Boole und
A. M. Turing nahmen sie wieder auf. Letzterer entwarf den nach
ihm benannten Test für maschinelle Intelligenz: Ein nur
über Fernschreiber mit je einem Menschen und einem Rechner
verbundener Tester muss herausfinden, welche der schriftsprachl.
Reaktionen von der Maschine, welche von dem menschl. Kommunikationspartner
stammen. Mit der Erfindung und Verbreitung des Digitalrechners
nach dem Zweiten Weltkrieg steht eine adäquate Technologie
zur Verfügung, um auf der Basis der Thesen 1) und 2) die
Herausforderung anzunehmen, zumindest die berechenbaren Aspekte
menschl. Intelligenz zu simulieren. Die Bez. >artificial
intelligence< wurde 1956 auf einer Konferenz im Dartmouth
College, Hannover (N. H.), von dem Informatiker J. McCarthy
geprägt.
Konzepte der künstlichen Intelligenz
Je nach der dominierenden Fragestellung lassen
sich drei Konzepte unterscheiden:
1) Ist eine künstl. Intelligenz überhaupt
möglich? Dies ist eine philosoph. Frage. Sie wird von J.
McCarthy mit drei Postulaten beantwortet, a) dem metaphys. Postulat:
Ein intelligentes System muss eine Repräsentation der Welt
besitzen, d. h. auf eine Menge von Fakten zugreifen, sie verarbeiten
und erweitern können, b) dem erkenntnistheoret. Postulat:
Zur Repräsentation dienen Mengen von logischen Aussagen
bzw. Formeln, die Problemlösungen als Folgerungen enthalten,
c) dem heurist. Postulat: Die Problemlösung muss auffindbar
sein, d. h., es muss eine wirksame Suchstrategie für Beweise
existieren. Diese Position ist philosophisch dem logischen Empirismus
zuzuordnen. Sie schafft die Voraussetzung dafür, auch Maschinen
als intelligent, d. h. problemlösefähig, zu betrachten.
2) Rekonstruiert die KI die natürl. Intelligenz?
Dies ist eine humanwiss. Fragestellung. Sie wurde bereits in
den 50er-Jahren von dem Informatiker A. Newell und dem Kognitionspsychologen
H. Simon verfolgt. Kern ihres Konzeptes ist das Postulat des
phys. Symbolsystems: Menschl. wie maschinelle Intelligenz beruhen
auf der Fähigkeit zur Symbolverarbeitung, d. h. auf der
Fähigkeit, Wissen symbolisch zu repräsentieren und
zu verarbeiten. Ein Symbol ist ein phys. Muster, ein Baustein
für symbol. Strukturen; diese wiederum sind Objekte von
Verarbeitungsprozessen in einem phys. Symbolsystem. Diese Position
ist philosophisch dem amerikan. Funktionalismus zuzuordnen.
Sie postuliert die Unabhängigkeit intelligenter Leistungen
von den Besonderheiten der phys. Implementation und damit die
prinzipielle Ununterscheidbarkeit künstl. und natürl.
Intelligenz. Diese >starke< These wird jedoch von den
meisten Kognitionswissenschaftlern so nicht akzeptiert. Vielmehr
stellt der Entwurf und die Untersuchung des Verhaltens künstlich-intelligenter
Systeme nur eine heurist. Methode der Kognitionswissenschaften
dar (>schwache< These), es handelt sich dabei um Methoden
zur Auffindung neuer wiss. Erkenntnisse.
3) Wie lässt sich KI anwenden? Dies ist
eine prakt. Fragestellung, speziell eine ingenieurwiss., aber
auch eine sozialethische. Lösbare Aufgaben ergeben sich
dann, wenn man sich bei der Problemlösung auf Teilaspekte
und Funktionen intelligenten Verhaltens beschränkt und
diese auf techn. Möglichkeiten eingrenzt, bei denen eine
Informationsverarbeitung durch Computertechnik effizienter erbracht
werden kann als vergleichbare Leistungen der menschl. Intelligenz.
Als Begründer der ingenieurwiss. orientierten KI gilt E.
A. Feigenbaum, der den Begriff des >knowledge engineering<
(Wissensverarbeitung) prägte.
Grundlegende Methoden und Verfahren
Unabhängig von den unterschiedl. Auffassungen
und Zielsetzungen werden im Rahmen der KI Methoden und Verfahren
zur Problemlösung bzw. zur Systemkonstruktion entwickelt.
KI-Systeme sind daher wissensbasierte Problemlöser, d.
h., sie lösen Aufgaben auf der Grundlage verfügbarer
Daten. Kernfragen des Entwurfs sind dementsprechend die formale
Repräsentation der Problemobjekte und des Wissens darüber,
die Methode der Inferenz, d. h. die Bestimmung der elementaren
Problemlöseoperationen, sowie die Festlegung der Suchstrategie.
Für die Realisierung des Entwurfs bedarf es der Auswahl
von Methoden, Verfahren und Werkzeugen der Implementation. Als
Basisrepräsentationsformalismus gilt die erweiterte Prädikatenlogik,
die zugeordnete Inferenzmethode ist die Deduktion. Eine einfache
Suchstrategie ist das Rückziehungsverfahren (engl. backtracking).
Mittel der Implementation sind neben den symbolisch orientierten
Programmiersprachen LISP und PROLOG spezielle Wissensverarbeitungssysteme
wie semant. Netze und Regelsysteme.
Teilgebiete und Anwendungen
KI-Systeme lassen sich traditionellen Teilgebieten
zuordnen, die versch. Grade von Anwendungsreife und -relevanz
besitzen.
In der Spielprogrammierung, speziell der Schachprogrammierung,
waren die spektakulärsten Erfolge zu verzeichnen, obwohl
hier meist das wenig >intelligente< Verfahren der Breitensuche
angewendet wird. Die sich aus diesem Bereich entwickelnden Techniken
des Problemlösens wurden auch von der kognitiven Psychologie
aufgegriffen. – Das automatische Beweisen hat zwar kaum
interessante neue Beweise, aber brauchbare Werkzeuge für
die mathematisch orientierten Disziplinen hervorgebracht, insbesondere
auch Verfahren zur Überprüfung von Programmen auf
deren Fehlerfreiheit und zur Entdeckung von Widersprüchen
in Informationen, die in Datenbanken gespeichert sind.
Die Verarbeitung von natürlicher Sprache
gehört zu den schwierigsten Problemen der KI. Erste Versuche
scheiterten an der Unzulänglichkeit des rein syntakt. Ansatzes.
Neuere Systeme zur Sprachanalyse und zum Sprachverstehen benutzen
Wissensbanken, die Daten über Syntax, Bedeutungsstrukturen
(Semantik) und Situationszusammenhänge von Sachverhalten
(Pragmatik) bestimmter Aufgabengebiete enthalten; sie berücksichtigen
Weltwissen und formalisierbare pragmat. Information. Zu den
Anwendungen gehört neben der automat. Sprachübersetzung
die Mensch-Maschine-Kommunikation mit Daten- und Wissensbanken.
Hier wird eine Verbindung mit Systemen der akust. Spracherkennung
versucht, deren grundlegende Methoden und Verfahren außerhalb
der KI liegen. In diesem Bereich findet naturgemäß
eine enge Zusammenarbeit mit Methoden der kognitiven Linguistik
statt. Ähnlich liegen die Verhältnisse beim Verstehen
von Bildern. Dieses Gebiet besitzt seine Anwendungsreife und
-relevanz weitgehend aufgrund der Methoden der Mustererkennung
sowie der einfachen Bilddeutung. Bei der Analyse natürl.
Szenen und Umgebungen spielen wissensbasierte Methoden jedoch
eine wichtige Rolle. Bildverstehen, räuml. Sehen und Analyse
von Bildfolgen sind auch eine Voraussetzung für die Entwicklung
autonomer Roboter, also flexibel einsetzbarer Handhabungsautomaten.
Die Robotik erlangt mithilfe der KI eine größere
Flexibilität. Die in KI-Systemen zu repräsentierenden
Objekte sind hier Umweltzustände und deren Veränderungen
durch Aktionen. Statt Roboter zu festen Aktionsfolgen zu programmieren,
werden Planungssysteme der KI zur Erzeugung einer Aktionsfolge
(eines Plans) aus einem gegebenen Umweltzustand und einer Zielvorgabe
eingesetzt.
Den höchsten Grad an Anwendungsrelevanz
besitzen gegenwärtig Expertensysteme, d. h. automat. Problemlöser
der KI für Spezialgebiete des Wissens, z. B. chem. Analyse,
Fehlerdiagnose techn. Aggregate, Finanzanalyse oder Gerätekonfiguration.
Ihre Leistungsfähigkeit hängt von Umfang, Qualität
und Handhabbarkeit der Wissensbasis ab. Bei der Entwicklung
eines Expertensystems steht die Wissensakquisition an erster
Stelle. Sie ist mit den meisten Problemen behaftet, da z. B.
fehlende Aspekte im akquirierten Wissen die Leistungsfähigkeit
des Systems entscheidend beeinflussen. Nach der anschließenden
Wissensanalyse (Wissensart und -struktur) erfolgt eine formale
Rekonstruktion (Wissensrepräsentation), die mithilfe von
Implementationswerkzeugen in ein Expertensystem umgesetzt wird.
Benutzung und Fortschreibung der Wissensbasis können durch
besondere Wissensakquisitionshilfen und eine Erklärungskomponente
unterstützt werden, die eine Verfolgung des Ableitungsweges
für eine Systemausgabe erlaubt. – In den letzten Jahren
werden KI-Methoden verstärkt auf dem Gebiet der Assistenzsysteme
eingesetzt. Obwohl sie auf der Grundlage der gleichen Technologie
arbeiten wie Expertensysteme, werden sie im Gegensatz zu Expertensystemen
nicht zur eigentl. Lösung von Problemen eingesetzt, sondern
vielmehr als Werkzeuge zur Unterstützung des Menschen bei
der Problemlösung.
Eine alle KI-Systeme berührende Technik
ist das automatische Lernen (automat. Wissensakquisition). Nach
einigen spektakulären Anfangserfolgen in Klassifikation
und Konzeptbildung ist der Fortschritt hier jedoch ins Stocken
geraten. Heute wird das Gebiet des automat. Lernens oft synonym
mit der Anwendung künstl. neuronaler Netze verwendet. Gemäß
These 2) wird der Versuch unternommen, menschl. Denkprozesse
zu modellieren. Die entsprechende Forschungsdisziplin, die v.
a. durch Wissenschaftler wie F. Rosenblatt, J. Hopfield, G.
Hinton oder D. Rummelhardt geprägt wurde, nennt man Konnektionismus.
Gesellschaftliche Bedeutung
Die Idee der vollständigen oder weitgehenden
Rekonstruierbarkeit des menschl. Denkens ist für die einen
Faszination, für andere Provokation. Gegen die >starke<
KI-These spricht, dass auch mit Sensoren ausgerüstete Automaten
ihr Verhalten nur in einem vorgegebenen bzw. vorprogrammierten
Rahmen ändern können. Lebendige Intelligenzen stehen
jedoch mit ihrer natürl. und sozialen Umwelt in einer offenen,
evolutionär sich verändernden Beziehung. KI-Systeme
können daher nur gewisse abstrakte Aspekte der menschl.
Intelligenz simulieren; sie sind in diesem Sinne nicht intelligent.
Die starke KI-These wirkt bes. enthumanisierend im Zusammenhang
mit bestimmten Anwendungen. Natürlichsprachl. Systeme z.
B. sind auf Anpassung an den Benutzer angelegt und müssen
dazu ein Modell aus Leistungsdaten des Benutzers erstellen.
Sie verletzen damit die Prinzipien der Benutzerautonomie und
der Systemtransparenz.
Den größten kommerziellen Nutzen
hatten bisher Expertensysteme, deren Verbreitung rapide zugenommen
hat. Die Leistungsexplosion der letzten Jahre in der Hardwareentwicklung
hat die techn. Voraussetzung geschaffen, sprachverarbeitende
Systeme für den PC-Bereich zugänglich zu machen. Heute
gibt es zahlr. Diktier- und Steuerungssysteme, die auf der Basis
einer gesprochenen Eingabe entsprechende elektron. Texte erstellen
oder Kommandos ausführen.
