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Turing-Test: „IT or not IT?“

| Redakteur: Dr. Stefan Riedl

Die „Faszination KI“ wird derzeit hauptsächlich vom skurrilen „Denken“ der Programme gespeist.
Die „Faszination KI“ wird derzeit hauptsächlich vom skurrilen „Denken“ der Programme gespeist. (Bild: © willyam - stock.adobe.com)

In Anlehnung an das berühmte Shakespeare-Zitat aus der Tragödie Hamlet könnte man auch noch präziser fragen: „KI or not KI?“, wenn es um die Frage geht, mit der sich der Turing-Test aus der Informatik beschäftigt. Doch ist die Geschichte der KI voller Missverständnisse.

In Sachen Marketing sind Akteure aus der Software-Branche mit allen Wassern gewaschen und sehr gut darin, Buzzwords für sich zu nutzen. So ist bei vielen Machine-Learning-Funktionalitäten schnell von „KI“, also „Künstlicher Intelligenz“ oder auf Englisch von „AI“, also „Artificial Intelligence“ die Rede, auch wenn es weniger hochtrabende Bezeichnungen dafür geben würde. So kommt die branchenweite „KI-Omnipräsenz“ semantisch zwar nicht ganz sauber, aber aus Marketing-Sicht sehr klug daher. Zudem ist eine trennscharfe Abgrenzung der Begrifflichkeiten nicht einfach, da Künstliche Intelligenz auf Machine-Learning-Methoden setzt. Doch was ist eigentlich „Künstliche Intelligenz“ in ­Abgrenzung zu den verwandten Begrifflichkeiten?

Starke und schwache KI

Letztendlich könnte man „Machine Learning“, „Deep Learning“ und „Natural Language Processing“ als Teilgebiete der Artificial Intelligence (AI), beziehungsweise Künstlichen Intelligenz (KI) bezeichnen und dann noch zwischen schwacher und starker KI unterscheiden. Die schwache KI reproduziert menschliche Fähigkeiten in Teilgebieten – beispielsweise wenn es darum geht, Objekte in Bildern zu erkennen, Schach zu spielen oder an Egoshooter-Turnieren teilzunehmen. Die starke KI hingegen gibt es bislang nur als Idee. Sie will zu allem fähig sein (beziehungsweise entsprechende Fähigkeiten simulieren), zu dem ein Mensch fähig ist. Nur schneller, besser und nicht unbedingt zwingend an einen humanoiden Körper gebunden. Vor diesem Hintergrund ist es das Konzept der „starken KI“, das Buchautoren, Drehbuchschreiber und Geschichtenerzähler so fasziniert. HAL9000 (2001: Odyssee im Weltraum), Skynet (Terminator) oder Ultron (Avengers) sind drei der bekannteren Beispiele. Die Figur „Data“ aus „Star Trek TNG“ oder die fiktiven Roboter aus der Feder des Science-Fiction-Autors Isaac Asimov, die den drei Robotergesetzen unterliegen, setzen diesen düsteren Beispielen meist liebenswürdige KI-Gestalten entgegen. Die Figur des Commander Data sieht es dabei als seinen Daseinszweck an, in Machine-Learning-Manier immer noch menschlicher werden, wobei wir beim Turing-Test, beziehungsweise frei nach Shakespeare bei der Frage „KI or not KI?“ angelangt sind.

Der Turing-Test

Alan Turing, theoretischer Informatiker aus Großbritannien, stellte 1950 einen Test vor, der herausfinden soll, ob ein Computer, ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen aufweisen kann, der so genannte „Turing-Test“. Und der geht so: Ein menschlicher Fragesteller soll dabei über eine Tastatur und einen Bildschirm, also ohne direkten Sicht- oder Hörkontakt, eine Unterhaltung mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern führen. Einer davon ist ein Mensch, der andere die zu testende Maschine mit unterstelltem eigenen Denkvermögen. Kann eine gewisse Anzahl an Fragestellern nicht klar benennen, welcher von beiden die Maschine ist, hat die KI dahinter den Turing-Test bestanden. Laut der Auffassung von Turing kann der Maschine daraufhin ein, dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen zugesprochen werden. Ja sogar von einem „Bewusstsein“ ist mitunter die Rede, das so wie in einem Lackmustest nachgewiesen werden könne.

Gedankenexperiment: „Das chinesische Zimmer“

In der Kontroverse rund um den Turing-Test wurden zahlreiche Gegenargumente eingebracht. Zu den wichtigsten Kritikern zählt der US-amerikanische Philosoph John Rogers Searle. Er will den Standpunkt, ein Computer beziehungsweise eine Künstliche Intelligenz könne dadurch Bewusstsein erlangen, indem ein Programm ­ausgeführt wird, mit einem Gedankenexperiment widerlegt haben. Es heißt: „Das chinesische Zimmer“.

Das chinesische Zimmer ist ein fiktiver, geschlossener Raum, in dem sich ein Mensch befindet. Durch einen Schlitz in der Tür werden ihm Zettel mit Geschichten auf Chinesisch zugeschoben. Der Insasse im „chinesischen Zimmer“ ist in diesem Gedankenexperiment der chinesischen Sprache nicht mächtig, versteht also weder Sinn noch einzelne Schriftzeichen. Nach der Geschichte erhält er einen weiteren Zettel mit Fragen zur Geschichte – ebenfalls auf Chinesisch. Im chinesischen Zimmer sind jedoch auch eine Vielzahl chinesischer Skripte mit Hintergrundinformationen zu der Geschichte, die als Glossar oder Wissensdatenbank aufgefasst werden können. Außerdem ist da noch ein Handbuch mit Regeln in der (nicht-chinesischen) Muttersprache des Eingesperrten. Das Handbuch gibt ihm Regeln vor, welche Zeichen er in Abhängigkeit von den Zeichen auf den Fragezetteln, der Geschichte und der Skripte auf einen Antwortzettel schreiben soll. Er folgt also einem Algorithmus.

Nun nimmt in dem Gedankenexperiment ein chinesischer Muttersprachler die Antwortzettel vor der Tür in Empfang und kommt – wegen der Qualität des Algorithmus – zum Ergebnis, im chinesischen Raum befinde sich ein chinesischsprachiger Mensch, der alles verstanden hat und sinnvolle Antworten liefert.

Denkfähigkeit erschaffen

Das Gedankenexperiment gilt als Kritik an der Vorstellung, es könne so etwas wie starke KI, echtes Verständnis oder gar maschinelles Bewusstsein geben. Es ist offensichtlich, dass der Mensch im chinesischen Raum auch durch einen Algorithmus ersetzt werden kann. Vertreter des Ansatzes einer starken KI würden sagen, dass ein künstliches neuronales Netz, das genauso reagiert wie ein chinesischer Muttersprachler, den Turing-Test bestehen kann und daher künstliches Denkvermögen oder gar Bewusstsein geschaffen wurde. Das Argument geht ungefähr so: „Dieses Netz ist, da es eine dem Gehirn des Muttersprachlers adäquate Funktionalität bietet, gleichermaßen in der Lage, die Geschichten zu verstehen, auch wenn es in einer anderen Deutung lediglich einem Algorithmus folgt. Searle wird in dem Kontext folgendermaßen zitiert: „I thought the whole idea of strong AI is that we don't need to know how the brain works to know how the mind works.“ Und diese Idee ist für viele in der Kontroverse rund um Künstliche Intelligenz deswegen falsch, weil simuliertes Denken – egal wie qualitativ hochwertig die Ergebnisse sind – nie echtem Bewusstsein gleichkommt.

Ergänzendes zum Thema
 
Kommentar: „KI – Man weiß nicht so recht“
 
Chatbots bei „Stiftung Turing-Test“

Chatbots überzeugen nicht

Doch wie gut sind die KI-Akteure denn darin, menschliche Kommunikation zu simulieren? Chatbots sind das Paradebeispiel, denn oft wollen sie ihren Nutzern tatsächlich vormachen, ein menschlicher Ansprechpartner zu sein. Geht man streng nach dem Turing-Test, lässt sich sicherlich ein Studiendesign aufstellen, in dem die Chatbots dazu in der Lage sind, Menschen in diesem Sinne zu täuschen. Inwieweit man aus dem Algorithmus damit bereits „Denkvermögen“ attestiert, bleibt aber eine Frage der Definition und der grundsätzlichen Schlussfolgerungen, die man aus dem Gedankenexperiment „chinesisches Zimmer“ gezogen hat. Turing-Test und chinesisches Zimmer hin oder her – bei Stiftung Warentest konnten Chatbots jedenfalls nicht punkten (siehe Kasten „Chatbots bei ‚Stiftung Turing-Test‘“).

Fazit und Ausblick

In der Theorie gibt es gute Gründe, die Idee einer starken KI mit eigenem Denkvermögen, der man Fragen stellen kann, aus grundsätzlichen Erwägungen heraus zu verwerfen. Im Bereich der schwachen KI und Machine Learning sind die Potenziale groß und bereits praxistauglich, allerdings sorgen beispielsweise Chatbots derzeit noch für Ernüchterung. Das, was Buchautoren und Geschichtenerzähler so an der Vorstellung einer starken KI fasziniert, nämlich dass wir als Menschheit vielleicht an einer autonom denkenden, menschengeschaffenen Entität durch Erkenntnisgewinn wachsen oder daran zugrunde gehen, wird wahrscheinlich niemals Realität. Höchstwahrscheinlich wird weder ein Computer wie in „Per Anhalter durch die Galaxis“ die Antwort auf die Frage nach dem Leben, dem ­Universum und den ganzen Rest liefern, noch wird uns „Ultron“ unterjochen.

Die „Faszination KI“ wird derzeit hauptsächlich vom skurrilen „Denken“ der Programme gespeist, das dazu imstande ist Schmunzeln auszulösen oder es einem einen kalten Schauer über den Rücken jagt. IT-BUSINESS hat sieben Beispiele für skurriles KI-Denken zusammengetragen.

Sieben Beispiele für skurriles Denken künstlicher Intelligenz

KI in Realität und Fiktion

Sieben Beispiele für skurriles Denken künstlicher Intelligenz

14.06.19 - Wenn sich Harry Potter die Augen ausreißt und in den Wald wirft, kurzerhand eine eigene Grammatik entwickelt wird und maximale Ordnung in Listen durch Löschung derselben erzeugt wird, hat das mit der skurrilen Art zu tun, wie künstliche Intelligenzen „denken“. lesen

Beispielsweise haben Forscher an der US-Uni Stanford eine KI darauf trainieren, gutartige von bösartigen Hautveränderungen zu unterscheiden. Die KI spezialisierte sich jedoch darauf, Bilder mit darauf abgebildeten Linealen zu erkennen, da bei diesen die Wahrscheinlichkeit größer war, dass es sich um einen gefährlichen Tumor handelt. Schließlich wurden mit den Linealen in den rund 130.000 Bilddateien Größenveränderungen dokumentiert.

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