Künstliche Dummheit

Das Buch beleuchtet die Frage, welche Chancen die aktuell verfügbare KI-Technik hat, die Schwelle zur Super- oder auch nur ansatzweise Menschen-ähnlichen Intelligenz zu über­win­den. Konzept und Arbeitsweise der wesentlichen Techniken – Expertensysteme und Neuronale Netze – werden erklärt und mit vorhandenen und möglichen Anwendungen verdeutlicht.
Die menschlichen Entwürfe von KI erweisen sich dabei – anders als sein eigener Geist – als durchaus übersichtlich und in ihren Möglichkeiten und Folgerungen berechenbar.

Zielgruppe des Buchs sind Techniker und wissenschaftlich inter­essierte Leser, die neben anderen Fragen auch an der grundlegen­den Funktion von KI-Software interessiert sind. Ange­sprochen sind ferner Mit­arbeiter, Entscheider und Investoren von KI-Pro­jekten in Wirtschaft und Politik. Nicht zuletzt geht es um erkenntnistheoretische Fragen, die jeden Menschen betreffen, der sich für die Funktion seines Gehirns und den Bezug zu sozialen Prozessen interessiert.

Dummheit und Intelligenz werden im Sprachgebrauch in vielerlei Bedeutungen verwendet. Von KI-Propheten häufig bunt gemischt, erweist es sich als hilfreich, diese Be­deu­tungen ausein­ander zu sortieren.
Eine Entspannung der Debatte läge darin, Intelli­genz nur relativ zu verstehen, im Verhältnis zur bisherigen Funktion einer Geräte- oder Programm-Generation. Das hieße bei „intelli­genter Software“ nur: Intelligenter programmiert als die vorige Version. In dem Anwendungs­feld von Bild-, Text- und Sprach- oder anderer Mustererkennung spricht man auch von schwacher KI.

Dieses Buch betrachtet dagegen die Aussichten einer starken KI - die logisch schlussfolgern, Entscheidungen treffen, planen, lernen und vor allem auch mit Menschen kommunizieren kann. Dazu gehören die Entwürfe, Theorien, Visionen, Vorher­sagen und Entschei­dungen von Publizisten, Wissen­schaft­lern und Politikern, die den KI-Begriff mit diesen Fähigkeiten verbinden. Teils wird gar eine KI-Singularität vorhergesagt, die immer mehr Fähigkeiten ansammele und dann schnell über-menschlich schlau werde. Der fragwürdige (Kurz-) Schluss lautet, die unbestreitbare Weiterentwicklung in Richtung intelli­gen­terer Software bringe - früher oder später - eine solche über-Intelligenz hervor. Die Idee wird zudem teils mit Negativ-Visionen und Ängsten transportiert.

Expertensysteme (ES) und Neuronale Netze (NN) sind die aktuell bekannten KI-Techniken und werden nach der Einleitung in ihrer Funktions­weise und anhand von Beispielen erklärt.

Bei ES baut man auf logisch eindeutige Regeln mensch­licher Experten, die vom Computer gesammelt und bei späteren Abfragen neu kombi­niert werden können. Das System ordnet Aussagen nur anhand von Text zu, ohne dessen Bedeutung wie ein Mensch zu begreifen. Nachdem Experten­systeme schon Jahr­zehnte verfügbar sind, beleuchtet das Buch auch die Geschichte bis­heriger Erfolge und Versäumnisse.

NN wurden nach dem Vorbild biologischer Gehirne entwickelt. Neuronen-Zellen werden hier in mehr­schichtigen Netzen verbunden, die gleichzeitig Speicherung und Verarbei­tung leisten. Sie werden mit Beispielmustern trainiert und können dann ähnliche Muster erkennen oder Signale filtern.
Die Aus­wahl der Trainingsmuster ist für ein angestrebtes Lern­ergebnis allerdings auch kritisch, denn logische Regeln oder Erklä­rungen können NN für ihre Ergebnisse prinzip­bedingt nicht anbieten. Anhand eines Beispiels wird deutlich, welche Fehler sich dabei einschleichen können.

In Folge behandelt das Buch die natürliche Intelligenz, die mit NN bei Tier und Mensch realisiert ist. In der Geschichte ihrer Entdeckungen waren Fortschritte in KI- und Gehirnforschung mehr­fach verschränkt. Analysen der einen Seite wurden in Modelle der anderen eingearbeitet und brachten beide Diszi­plinen voran. Nach ersten Ansätzen in den 1950ern sah man wesent­liche Fortschritte in den 1980ern.

Aus den Eigenschaften neuronaler Netze lassen sich wiederum interessante Schlüsse für die Entwicklung eines Menschen über seine Lebensspanne ableiten, die Lernprozesse, Bedingungen und Seiteneffekte. Der Blick ins Tierreich vergleicht diese mit jenen Hirn­leistungen, die auf halbem Wege zur Super-KI zu erwarten wären; bisher aber ausblieben.

Die Soziale Dimension der menschlichen Intelligenz erinnert daran, dass sich aus dem Zusammenspiel vieler Individuen neue Phänomene ergeben, die sich nicht aus den Eigenschaften der Teilnehmer 'zusammenrechnen' lassen. Dies zu erklären setzte ab dem 19. Jahrhundert die Soziologie an, deren Modelle historisch teils große politische Wirkung erlangten.

Mit den Sozialen Systemen trat 1981 ein Ansatz von Niklas Luhmann auf, der nicht mehr Individuen oder Strukturen als Grund­elemente der Gesellschaft ansetzte, sondern Kommunikationen. Dabei wird deutlich, dass viele Vorgänge in Gesellschaft ebenso wie im Alltag des Einzelnen sozial bedingt und der Selbst­beschreibung und dem Individual-Bewusstsein nicht zugänglich sind.
Bevor eine KI mit Menschen arbeitet – wie soll sie solche Vor­gän­ge verstehen, erlernen oder gestalten? Und wie müssten – tech­nische Mach­bar­keit einmal ange­nommen – KI-Wesen auf diese mensch­liche Gesellschaft vorbereitet werden?

In Folge schauen wir, was die KI-Optimisten vor dem Hintergrund der genannten Einwände und Widersprüche so beharr­lich antreibt, und wie sich Narrative wie aktuell zur KI überhaupt entwickeln. Wirtschaftliche Motive spielen eine weitere Rolle, wobei zwischen echten Anwendungen und der kurzatmigen Sicht der Aktien-Märkte zu unterscheiden ist.

Die kulturelle Begeisterung für Zukunfts-Technologie hat wiederum eine Vor­geschichte: Das Futuristische Manifest von 1909 stieß aus der Kunst heraus eine Bewegung an, deren Kriegs­begeisterung den ersten Welt­krieg und danach den italienischen Faschismus begleitete. Aus der gebotenen politischen Distanz sind zeitlose Muster des Futurismus erkennbar - eine Überhebung technischer Möglichkeiten kombiniert mit Verdrän­gung von menschlicher, auch politischer Verantwortung.
Während der erste Futurismus noch konfrontativ und provo­zierend auftrat, kommt der Neofuturismus mit einer liberalen Mainstream-Geste daher, aufgegriffen ebenso von neo- (konser­vativ-) liberalen Strömungen in den USA wie links-liberalen und vormals eher Technik-kritischen Kräften in Europa.
Im Transhumanismus begegnen wir einer US-Kultur, welche historisch gänzlich unbelastet ihre Visionen von techno-biologisch verbesserten Menschen und gesellschaftlich relevanten Techniken einer Zukunftsgesellschaft entfaltet.

Neben diesen Strömungen gibt es auch eine Reihe von KI-Verwandtschaften - konkrete Projekte, die als Neuauflagen alter Ideen manch irrationale Elemente kultivieren. Sie sollen unsere Zukunft ver­ändern, erweisen sich aber bei genauer Betrachtung als wenig zukunfts­tauglich:

• Energiewende
• Elektro-Mobilität
• Autonomes (KI-) Fahren
• Industrie 4.0

Mit der Industrie soll auch die menschliche Arbeit zunehmend durch Roboter ersetzt werden. Hier lohnt ein Blick auf den Arbeits-Begriff, der über Hegel und Marx zur Soziologie führt. Im Zentrum stand dabei immer die menschliche Existenz, die an soziale Prozesse geknüpft verstanden wurde. Dass Arbeit bald „von Maschi­nen übernommen“ werde, erscheint vor diesem Hintergrund eher als Sprachverwirrung.

In einem Atemzug mit der KI-Begeisterung tritt auch die Cyber-Erregung auf, das Hochspielen virtueller Internet-Angriffe - als ob diese unsere persönliche Existenz bedrohen würden wie ein Raubüberfall oder ein Erdbeben.
Im Gegenzug gibt es einen großen Hunger nach Daten, von Wirtschaft und Geheim­diensten. Der Blick auf Technik und mögliche Lösungen – etwa den Internet-Stecker zu ziehen – hinterfragt die gekünstelte Aufregung.

Im Ausblick werden die Ergebnisse zusammengefasst und einige echte Herausforderungen angerissen, die der Menschheit gegen­über stehen. Etwa die Frage, welches Narrativ oder Projekt die Leerstelle ausfüllen mag, welche die KI nach ihrem absehbaren Scheitern hinterlässt.
Und wann kommt dann eigentlich die nächste KI-Welle?

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