Abenteuer Künstliche Intelligenz

	In Arbeit: Der Schweizer Wissenschaftler Rolf Pfeifer mit seinem "Eyebot"

Warum lösen Computer einige Aufgaben so brillant und scheitern an anderen, vermeintlich einfachen alltäglichen Aufgaben? Warum kann ein Roboter keine Straße überqueren und sich dabei noch per Handy mit der Geliebten unterhalten?

Von Jörg Auf dem Hövel

Seit Ende der 80er Jahre ist selbst den verbohrtesten Vertretern klar, dass die bisherigen Artefakte, welche ohne den massiven prärationalen Unterbau natürlicher Systeme arbeiten, zwar für spezielle Aufgaben besonders gut geeignet sind, aber erhebliche Schwierigkeiten haben, wenn sie mit interpretationsbedürftigen Eindrücken umgehen müssen. Klar ist: Die Verwendung von Symbolen allein ist nicht hinreichend für das Erzeugen von Intelligenz.

Intelligentes Handeln, so wird damals klar, hat auch etwas mit autonomen Handeln zu tun, der selbständigen Orientierung in der Welt. Also hängte man einem Computer eine Kamera um und versuchte ihn so loszuschicken. Aber, oh graus, die Abbildung des linsengenerierten Pixelsalat auf interne Symbole scheiterte kläglich. An dieser Stelle tritt Rodney Brooks, heute einer der Stars des MIT, in die Forschergemeinde.

Brooks, der schon mal behauptet er sei ein Neffe des Filmregisseurs Mel Brooks, schreibt seine Dissertation im Bereich der Computer-Vision und war so frustriert über die Ergebnisse, dass er mutmaßte, dass der bisherige Ansatz völliger Quatsch sei. In den Fachzeitschriften mehren sich die Beiträge, die mit der klassischen KI hart ins Gericht gehen.

Einer der Lieblinge der Szene, Terry Winograd, der mit seinem Kommunikationsprogramm SHRDLU für Furore gesorgt hatte, zeigte es doch die prinzipielle Möglichkeit des Sprechens von Rechnern, kritisierte den klassischen Ansatz scharf. Und William J. Clancey, das immergrüne Blatt am Zweig der medizinischen Expertensysteme, stellt plötzlich generell in Frage, dass der Mensch Symbole verarbeitet. Aber genug des Name Dropping. 

Die neue Generation von Forschern glaubt, das entscheidende Gebrechen, den Kardinalfehler, den Makel schlechthin in der Wissenschaft von den intelligenten Systemen entdeckt zu haben: Man baut intelligente Maschinen, ohne Intelligenz verstanden zu haben, und mit einer Mischung aus Verzweifelung und Übermut erklärt man sie später - wenn sie denn überhaupt funktionieren - für intelligent. Wie wollt ihr, so die Frage, die den Koryphäen in Carnegie Mellon, am MIT und in Stanford gestellt wird, trotz eines mangelnden Verständnisses natürlicher Intelligenz Maschinen bauen, die so funktionieren wie etwas, das ihr nicht verstanden habt?

Das ist Salz in die Wunden der angeschlagenen geistigen KI-Führer und stellt das Programm der generativen Intelligenztheorie in Frage: Das Ziel der klassischen KI ist nämlich nicht der Bau intelligenter Maschinen, nachdem natürliche Intelligenz verstanden wurde, sondern das Verstehen natürlicher Intelligenz durch das Bauen intelligenter Maschinen. Was nun folgt ist der klangvolle Nachhall der ökologischen Protestbewegung im Raum der Computerwissenschaft: „Zurück zur Natur!“

Mitte der 80er Jahre fängt die KI noch mal von vorne an. Wie zeigt sich und wie entsteht, so eine der Fragestellungen, überhaupt Intelligenz in der Natur? Man fragt die Biologen und diese geben interessante Antworten. In der Natur kommt es zu intelligentem Verhalten, ohne dass eine übergeordnete Instanz das Verhalten zentral steuert. Aber nicht nur das, auch der Mensch besitzt eine prärationale Intelligenz, die entscheidend dafür sorgt, dass er sich zurechnungsfähig in der Welt bewegt. Die Steuerung des Bewegungsapparates ist maßgeblich von ihr abhängig.

Ein gutes Beispiel dafür sind die motorischen Bewegungen eines guten Skifahrers. Ein Könner denkt in einer Situation nicht mehr nach - dazu bleibt gar keine Zeit. Denken wäre hier Nachdenkens und das provoziert den Mordsabgang. Im Gegenteil, das bewusste Nachdenken stört den flüssigen Bewegungsablauf nur. Motorik ist aus dieser Sicht eine eigene Form von Intelligenz.

Symbolverarbeitung oder nicht, diese Frage legt die neue Riege der Forscher erst mal beiseite und setzt dafür eine neue Prämisse: Intelligenz ist keine einheitliche, unteilbare Fähigkeit, sondern sie stellt die Summe vieler Einzelfähigkeiten dar. Eine weitere Perspektive wird aus der Evolutionsbiologie aufgenommen: Die Evolution hat nie die Entwicklung theoretischer Fähigkeiten, sondern immer die Entwicklung des Talents belohnt, in einer konkreten Umwelt zurechtzukommen. Adaptives Verhalten ist hier das Stichwort.

Die vermeintliche Komplexität eines Verhalten ist über einen längeren Zeitraum gesehen zum großen Teil eine Reflektion der Umwelt, in der es sich bewegt. Denn ob Ameise oder Mensch - ein sich verhaltenes System kann recht simpel wirken. Nicht Verhalten an sich, sondern Verhalten im Kontext einer gegebenen Umwelt bestimmt Intelligenz.

In der Natur kommt Intelligenz immer in Körpern vor, es gibt keine geistige Klugheit ohne materielle Grundlage. Warum war nicht früher jemand auf diesen Grundgedanken gekommen?  An dieser Stelle zeigt sich, dass die KI-Väter den Tücken des cartesianischen Dualismus aufgesessen waren. Die zugrunde liegende Einheit, das, was jede Intelligenz tragen muss, spielte in ihren Überlegungen keine Rolle.

Kaum jemand kommt bis in die 80er Jahre auf die Idee, dass der Körper nicht nur eine nutzlose Masse ist, die vom übergeordneten Geist mitgeschleppt werden muss, sondern dass diese Materie, sei sie biologisch, sei sie technisch, einen maßgeblichen Anteil an jedem intelligenten Verhalten hat. Und die Neue KI geht sogar noch einen Schritt weiter: Der Körper besitzt eine eigene Intelligenz, die, gleichwohl nicht rational, klug auszunutzen ist.

Artifizielle Intelligenz, so lautet seit den 90er Jahren die Devise, ist nur im Zusammenhang mit natürlicher Intelligenz verstehbar. Weniger der Mensch, als vielmehr einfache Lebewesen, die gleichwohl intelligentes Verhalten an den Tag legen, sind Vorbilder. Noch entscheidender für die Neue KI ist aber die Perspektive, dass rationales Verhalten und rationales Denken sich nicht bedingen müssen.

Ein Blick auf eine krabbelnder Ameise auf dem Weg zum halb vergammelten Apfel verdeutlicht dies gut: Sie verhält sich zweckdienlich und optimiert den kürzesten Weg zur Futterquelle, geht dabei aber nicht analytisch-deduktiv vor, vielmehr nutzt sie Pheromonspuren, die mit der Zeit verdunsten. Das Geheimnis der Intelligenz, so kann man verkürzt sagen, liegt nicht im Gehirn, sondern in der Bindung zu einem Körper und dessen Interaktion mit der Umwelt.

Zusammen mit Helge Ritter schrieb der Bielefelder Professor Holk Cruse 2001 das Buch „Die Entdeckung der Intelligenz oder Können Ameisen denken?“. Darin zeigten sie auf, das viele technische Probleme in der Natur bereits gelöst sind. Cruse und seine Kollegen hofften, die biologischen Lösungen auch in technischen Systemen einsetzen zu können. Und sie hatten Erfolg: An von ihnen konstruierten sechsbeinigen Stabinsekten zeigten sie, dass diese beim Gehen kein Zentrum benötigen, welches die Bewegung der Beine koordiniert.
 
Per einfacher Leitung sind die sechs Beine untereinander neuronal gekoppelt, wobei nicht einmal eine Verbindungen zwischen allen Beinen besteht, sondern nur die benachbarten und gegenüber liegenden Beine verbunden sind. Wenn das Insekt nun mit seinen sechs Beinen auf dem Boden steht und ein Bein hebt, dann ändert sich in diesem Moment die Kraftverteilung auf den anderen Beinen und diese werden leicht in die angedeutete Richtung mitgezogen. Dann braucht es nur noch einer positiven Feedbackschleife in den Gelenken, um die Bewegung zu verstärken und das Insekt läuft.

Das Gewitzte ist: Die Beine kommunizieren global miteinander, aber eben nicht über neuronale Verbindungen, sondern über die Umwelt. Die schwierigsten Probleme  werden so durch die dezentrale Steuerungsarchitektur gelöst. Die physikalische Welt steht nicht mehr als Hindernis da, gegen deren Gesetze gearbeitet werden muss, sondern deren Eigenschaften ausgenutzt werden kann. Das heißt aber nicht, dass keine zentralen Befehle mehr notwendig sind, so Cruse und Ritter. Um den Anfang und das Ende der Bewegung, seine Richtung und Geschwindigkeit festzulegen, muss eine Instanz einen Anfangsimpuls geben, danach läuft das Gehen aber wie von selbst ab.

Wenn die Prämisse stimmt, dass Intelligenz sich aus dummen Teilen zusammensetzt, dann kann der Bau von verkörperter Intelligenz in ferner Zukunft durchaus zu Maschinen führen, die so etwas wie eine Vorstellung von ihren eigenen Zuständen haben. Obwohl die ernsthafte Robotik sich mit dem Bewusstsein noch kaum befasst hat, so ist ihnen doch klar, dass es für einen herumwatschelnden Robbi von Vorteil wäre, eine grobe Vorstellung von seinem Körper zu haben. Wenn ein Roboter eine sensormotorische Kopplung und stabile Sensormuster hat, dann gibt es gute Gründe dafür, dass dieser Roboter selbst die Sensormuster analysieren und nutzen kann.

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Dr. Jörg Auf dem Hövel

Wissenschaftsjournalist, schreibt u.a. für FAZ und telepolis und lebt als Freier Autor zur Zeit im Alpenvorland. Promovierte über die "Politisierung der Verwaltung", hängt seit Jahren am Netz der Netze, strickt es mit und berichtet über die Wechselwirkung von Technik und Gesellschaft.