KÜNSTLICHE INTELLIGENZ – Newell und Simon 1976

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IDEE

Im Jahr 2017 nimmt die Erwähnung von sogenannter Künstlicher Intelligenz außerhalb der Wissenschaften, im öffentlichen Bereich, fast inflatorisch zu. Zugleich muss man feststellen, dass Erklärungen des Begriffs ‚Künstliche Intelligenz‘ wie auch anderer Begriffe in seinem Umfeld Mangelware sind. Es wird daher ab jetzt mehr Blogeinträge geben, die auf diese Thematik gezielter eingehen werden. Hier ein erster Beitrag mit Erinnerung an einen wichtigen Artikel von Newell and Simon 1976.

I. INFORMATIK ALS EMPIRISCHE WISSENSCHAFT

Informatik als empirische Disziplin (nach Newell und Simon, 1976)

Informatik als empirische Disziplin (nach Newell und Simon, 1976)

Im Jahr 1975 empfingen Allen Newell und Herbert A.Simon den angesehenen ACM Turing Preis von der ACM aufgrund ihrer vielen wichtigen Beiträge zur Künstlichen Intelligenzforschung in den vorausgehenden Jahren. Die Preisrede beider Autoren wurde in den Communications of the ACM 1976 abgedruckt (siehe: NewellSimon:1976).

In dieser Rede wagen die Autoren eine generelle Sicht auf die Informatik (‚computer science‘), die Akzente erkennen lässt, die von heutigen Auffassungen von Informatik — zumindest wie sie in Deutschland üblich sind — doch deutlich abweicht.

Für die beiden Autoren ist die Informatik eine empirische Wissenschaft, deren Interesse darin besteht, das Verhalten von Menschen, dort, wo es Intelligenz erkennen lässt, in ein theoretisches Modell zu übersetzen, das sich dann als eine konkrete Maschine (ein Computer, ein Roboter) physikalisch realisieren lässt. Man kann dann diese konkrete Maschine dazu benutzen, Tests durchzuführen, durch die man überprüfen kann, ob sich die gebaute Maschine hinreichend ähnlich wie ein Mensch verhält oder aber davon deutlich abweicht. Liegen Abweichungen vor, dann muss man den Sachverhalt weiter ergründen und versuchen, ob man das theoretische Modell verbessern kann.

Für sie erscheint der Mensch als eine Art Standardmodell für Intelligenz, allerdings nicht so, dass man den Begriff ‚Intelligenz‘ mit einer einzigen Verhaltensweise oder mit einem einzigen Prinzip identifizieren könnte. Das vielfältige menschliche Verhalten verweist nach den Autoren vielmehr auf eine Vielzahl von Komponenten, deren Zusammenwirken zu einem als ‚intelligent‘ wirkenden Verhalten führt. Für das Erkennen einer möglichen ‚Intelligenz‘ ist es ferner wichtig, dass man den ganzen Kontext berücksichtigt, in dem spezifische Aufgaben vorliegen, die gelöst werden sollten.

Durch ihre Forschungsarbeiten zu symbolischen Systemen und zur heuristischen Suche haben Newell und Simon herausgefunden, dass die Klärung eines Problemraumes nur dann besser als zufällig sein kann, wenn der Problemraum minimale Regelhaftigkeiten, eine minimale Ordnung aufweist, die — sofern sie erkannt wurde — dann in Form spezieller Informationen angesammelt werden kann und dann, nach Bedarf, bei der Klärung des Problemraumes genutzt werden kann. Und es ist genau diese spezifische angesammelte Information die die Autoren mit Intelligenz gleichsetzen! Ein Mensch kann nur dann gezielter, schneller eine Aufgabe lösen, wenn er über spezielle Informationen (Wissen) verfügt, die ihn in die Lage versetzen, genau jene Verhaltensweisen zu zeigen, die schnell und effizient zum Ziel führen.

Überträgt man dies auf die theoretischen Modelle der Informatik, dann muss man Wege finden, spezifisches Bereichswissen (engl.: ‚domain knowledge‘) für ein intelligentes Verhalten in geeignete Datenstrukturen und Prozesse zu übersetzen. Auf die vielen Beispiele und Details zu diesen Überlegungen wird hier verzichtet [diese kann jeder in dem Artikel nachlesen ….].

II. DISKURS

Hier einige Überlegungen im Anschluss an den Artikel von Newell und Simon.

A. Intelligenz

Zunächst ist interessant, dass die Verwendung des Begriffs ‚Intelligenz‘ gebunden wird an das Verhalten von Menschen, wodurch der Mensch als undiskutierter Maßstab für mögliche Intelligenz gesetzt wird.

Daraus folgt nicht notwendigerweise, dass es jenseits des Menschen keine andere Formen von Intelligenz gibt, sondern nur, dass man den Typ von Intelligenz, der beim Menschen vorliegt und sichtbar wird, vorläufig als Standard benutzen möchte. Also eine Intelligenz mit Index: Intelligenz_human.

Das macht auch verständlich, dass man als wichtige empirische Wissenschaft in Begleitung der Informatik die kognitive Psychologie sieht, die sich u.a. auch mit der sogenannten ‚Informationsverarbeitung im Menschen‘ beschäftigt.

Es wundert dann allerdings, dass die Autoren den im Rahmen der Psychologie eingeführten Begriff des Intelligenz-Quotienten (IQ) samt den dazugehörigen erprobten Messverfahren nicht benutzen, nicht einmal erwähnen. Dies würde die Möglichkeit eröffnen, die Verhaltensleistung von technischen Systemen entsprechend zu messen und direkt mit Menschen zu vergleichen. Der oft zitierte Turing-Test (nicht von den beiden Autoren) ist verglichen mit den Testbatterien des IQ-Quotienten mehr als dürftig und nahezu unbrauchbar.

Durch den Verzicht auf die sehr detailliert ausgearbeiteten Testbatterien der Psychologie bleibt die Charakterisierung des Begriffs ‚Intelligenz‘ in der Informatik weitgehend vage, fast beliebig.

An dieser Stelle könnte man einwenden, dass in der Informatik andere Aufgabenstellungen untersucht werden als in der Psychologie üblich bzw. andere Aufgabenstellung, die Menschen in dieser Weise nicht angehen, dadurch wir die Verwendung des Begriffs ‚Intelligenz‘ aber noch undurchsichtiger, geradezu ominös.

Obgleich Newell und Simon betonen, dass sie die Informatik als eine empirische Theorie sehen, bleibt der ganze Komplex des tatsächlichen objektiven Messens etwas vage. Zum objektiven Messen gehören zuvor vereinbarte Standards, die beim Messen als Referenzen benutzt werden, um ein Zielobjekt zu ‚vermessen‘. Wenn das zu messende Zielobjekt ein Verhalten sein soll (nämlich das Verhalten von Maschinen), dann muss zuvor sehr klar definiert sein, was denn das Referenz-Verhalten von Menschen ist, das in einem (welchen?) Sinn als ‚intelligent‘ angesehen wird und das dazu benutzt wird, um das Maschinenverhalten damit zu vergleichen. Es ist weder bei Newell und Simon klar zu sehen, wie sie ihr Referenzverhalten von Menschen zuvor klar definiert haben, noch sind die Messprozeduren klar.

Der grundsätzliche Ansatz von Newell und Simon mit der Informatik als empirischer Disziplin (zumindest für den Bereich ‚Intelligenz) erscheint auch heute noch interessant. Allerdings ist das begriffliche Chaos im Kontext der Verwendung des Begriffs ‚Intelligenz‘ heute zu einem notorischen Dauerzustand geworden, der es in der Regel unmöglich macht, den Begriff von ‚künstlicher Intelligenz‘ in einem wissenschaftlichen Sinne zu benutzen. Jeder benutzt ihn heute gerade mal, wie es ihm passt, ohne dass man sich noch die Mühe macht, diese Verwendung irgendwie transparent zu machen.

B. Lernen

Während Newell und Simon im Fall des Begriffs ‚Intelligenz‘ zumindest ansatzweise versuchen, zu erklären, was sie damit meinen, steht es um den Begriff ‚Lernen‘ ganz schlecht.

Explizit kommt der Begriff ‚Lernen‘ bei den Autoren nicht vor, nur indirekt. Dort wo heuristische Suchprozesse beschrieben werden, die mit Hilfe von symbolischen Systemen geleistet werden, stellen sie fest, dass man aufgrund ihrer empirischen Experimente wohl (in dem theoretischen Modell) annehmen muss, dass man Informationen speichern und verändern können muss, um zu jenem Wissen kommen zu können, das dann ein optimiertes = intelligentes Verhalten ermöglicht.

Aus psychologischen Lerntheorien wissen wir, dass ‚Intelligenz‘ und ‚Lernen‘ zwei unterschiedliche Eigenschaften eines Systems sind. Ein System kann wenig intelligent sein und doch lernfähig, und es kann sehr intelligent sein und doch nicht lernfähig.

Nimmt man die Charakterisierung von Newell und Simon für ‚Intelligenz‘ dann handelt es sich um ein ’spezielles Wissen‘ zum Aufgabenraum, der das System in die Lage versetzt, durch ein ‚gezieltes Verhalten‘ schneller ans Ziel zu kommen als durch rein zufälliges Verhalten. Eine solche Intelligenz kann einem System zur Verfügung stehen, auch ohne Lernen, z.B. (i) bei biologischen Systemen als eine genetisch vererbte Verhaltensstruktur; (ii) bei technischen Systemen durch eine volle Konfiguration durch Ingenieure. Bei biologischen Systeme tritt allerdings ‚Intelligenz‘ nie isoliert auf sondern immer in Nachbarschaft zu einer Lernfähigkeit, weil die dynamische Umwelt biologischer Systeme beständig neue Anpassungen verlangt, die nicht alle vorher gesehen werden können. Im Fall technischer Systeme mit begrenzter Lebensdauer und definiertem Einsatz war dies (und ist dies) weitgehend möglich.

Wenn man von ‚Künstlicher Intelligenz‘ spricht sollte man daher die beiden Strukturen ‚Intelligenz‘ und ‚Lernen‘ sehr klar auseinander halten. Die Fähigkeit, etwas zu lernen, erfordert völlig andere Eigenschaften als die Struktur eines Wissens, durch das ein System sich ‚intelligent‘ statt ‚zufällig‘ verhalten kann.

C. Theorie

Die Forderung von Newell und Simon, die Informatik als eine ‚empirische Wissenschaft‘ zu betrachten, die richtige theoretische Modelle (= Theorien) konstruiert und diese über realisierte Modelle dann empirisch überprüft, hat im Rahmen des allgemeinen Systems Engineerings auch heute noch einen möglichen Prozess-Rahmen, der alle diese Forderungen einlösen kann. Allerdings hat es sich in der Informatik eingebürgert, dass die Informatik einen Sonderweg kreiert hat, der unter der Überschrift Softwareengineering zwar Teilaspekte des generellen Systemsengineerings abbildet, aber eben nur Teilaspekte; außerdem ist durch die Beschränkung auf die Software ohne die Hardware ein wesentlicher Aspekt des Gesamtkonzepts Computer ausgeklammert. Ferner ist der harte Aspekt einer vollen empirischen Theorie durch die Phasenbildungen ‚logisches Design‘ nur unvollständig abgebildet. Designmodelle sind kein Ersatz für eine richtige Theorie. Für das sogenannte ‚modellgetriebene Entwickeln‘ gilt das Gleiche.

D. Mensch als Maßstab

War es noch für Newell und Simon offensichtlich klar, dass man für den Begriff ‚Intelligenz‘ den Menschen als Referenzmodell benutzt, so ist dies in der heutigen Informatik weitgehend abhanden gekommen. Dies hat einmal damit zu tun, dass der Wissenschaftsbegriff der Informatik samt der meisten Methoden bislang nicht in den allgemeinen, üblichen Wissenschaftsbegriff integriert ist, zum anderen dadurch, dass die Aufgaben, die die intelligenten Maschinen lösen sollen, aus allen möglichen ad-hoc Situationen ausgewählt werden, diese keinen systematischen Zusammenhang bilden, und man in den meisten Fällen gar nicht weiß, wie man den Bezug zum Menschen herstellen könnte. Dadurch entsteht der vage Eindruck, dass die ‚Intelligenz‘ der künstlichen Intelligenzforschung irgendwie etwas anderes ist als die menschliche Intelligenz, von der menschlichen Intelligenz möglicherweise sogar ganz unabhängig ist. Man macht sich allerdings nicht die Mühe, systematisch und zusammenhängend die Verwendung des Begriffs der ‚Intelligenz‘ in der Informatik zu klären. Aktuell hat man den Eindruck, dass jeder gerade mal das behauptet, was ihm gerade gefällt. Auch eine Art von Fake News. Die Marketingabteilungen der großen Konzerne freut es, weil sie nach Belieben alles Versprechen können, was sie wollen, ohne dass irgendjemand sinnvoll nachprüfen kann, was das genau ist, ob das überhaupt geht.

Doch sollte man sich durch diese terminologische Unklarheiten, die auf eine fehlende wissenschaftliche Methodik der Informatik zurück zu führen sind, nicht davon ablenken lassen, zu konstatieren, dass trotz chaotischer Begrifflichkeit im Konkreten und Im Detail seit Newell und Simon 1976 extreme Fortschritte gemacht wurden in speziellen Algorithmen und spezieller Hardware, mit der man heute viel mehr realisieren kann, als sich Newell und Simon damals hätten träumen lassen. Die Vorteile, die man sich durch diese Fortschritte im Konkreten erarbeitet hat, werden aber weitgehend verspielt durch große Theoriedefizite, die zu gerade kuriosen Anschauungen und kuriosen Forschungsprojekten führen. In der KI ist dies aber nichts Neues: es gab sehr unterschiedliche Phasen; alle Fehler führten irgendwann dann doch zu verbesserten Einsichten.

QUELLE

Allen Newell and Herbert A. Simon. Computer science as empirical inquiry: Symbols and search. Communications of the ACM, 19(3):113–126, 1976.

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MEMO ZU: 6 THESEN ZUM LEBEN: KREATIVITÄT, KOOPERATION, KOMMUIKATION, MEHR ALS JETZT, SEXUALITÄT, DAS BÖSE – PHILOSOPHIESOMMER 2016 in der DENKBAR Frankfurt am So, 15.Mai 2016

Hier wieder ein kurzer Bericht zum Philosophiesommer 2016 in der Denkbar, Treffen am So 15.Mai 2016 (siehe die zugehörige Einladung)

Die Einleitung geriet etwas lang, vielleicht auch angesichts der vielen neuen Gesichter. Letztlich hielten wir aber unseren vorgeschlagenen Zeitplan ein. Sehr erfreulich war die breite Streuung der versammelten Kompetenzen, was sich dann in den Beiträgen widerspiegelte.

EINLEITUNG: SPANNUNGSFELD MENSCH – INTELLIGENTE MASCHINE

Ausgangspunkt war die spannungsvolle Diskussion vom letzten Treffen, bei dem zwar das Spannungsfeld Mensch einerseits, intelligente Maschinen andererseits, zur Sprache kam, wir uns aber nicht auf ein klares Thema für die Fortsetzung einigen konnten. Dies führte zur Formulierung von sechs Thesen zu Grundmerkmalen des biologischen Lebens, so wie sie sich am Beispiel des homo sapiens sapiens nach heutigem Kenntnisstand ablesen lassen. Diese Thesen sind gedacht als mögliche Orientierungspunkte für die weitere Diskussion des Spannungsfeldes Mensch – intelligente Maschinen.

STICHWORTE ZU INTELLIGENTE MASCHINEN

Analog zu den sechs Thesen zum biologischen Leben wurden ein paar Meilensteine zum Begriff der intelligenten Maschine in den Raum gestellt, an denen man das Reden über intelligente Maschinen fest machen kann.

STANDARD FÜR EINEN COMPUTER

Es wurde verwiesen auf den berühmten Artikel On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem. In: Proceedings of the London Mathematical Society. Band 42, 1937, S. 230–265, von Alan Mathison Turing (19121954), in dem er im Kontext eines mathematischen Beweises ein einfaches Gedankenkonstrukt einführte, was später zu seinen Ehren Turingmaschine genannt wurde. Dieses Gedankenkonstrukt, die Turingmaschine, ist bis heute der gedankliche Standard, die Norm, für Fragen der Entscheidbarkeit von Problemstellungen in der Computerwissenschaft. Nach heutigem Kenntnisstand kann kein realer Computer mehr als dieses gedankliche Konstrukt genannt Turingmaschine (und dies gilt auch für alle denkbaren reale Computer der Zukunft).

INTELLIGENTE MASCHINEN

Es war auch dann Turing, der 1950, als es gerade erste Ungetüme von Computer gab, die noch nicht allzu viel konnten, die Frage diskutierte, ob Computer einmal so intelligent werden könnten wie ein homo sapiens sapiens (siehe: Computing Machinery and Intelligence. In: Mind. LIX, Nr. 236, 1950, ISSN  0026-4423, S. 433–460 ). Er räsonierte darüber, dass Computer, wenn sie genauso lernen dürften wie Kinder, eigentlich auch alles wissen könnten, wie Kinder. Auf dem Weg zur intelligenten Maschine sah er weniger technische Probleme, sondern soziale psychologische: Menschen werden Probleme haben, intelligenten lernende Maschinen neben sich in ihrem Alltag zu haben.

EMOTIONALE MASCHINEN

Einer der einflussreichsten und wichtigsten Wissenschaftler der künstlichen Intelligenzforschung, Marvin Minsky (1927 – 2016) veröffentlichte wenige Jahre vor seinem Tod ein Buch über die emotionale Maschine ( The Emotion Machine, Simon & Schuster, New York 2006). Es ist – formal gesehen – kein streng wissenschaftliches Buch, aber dennoch bedenkenswert, da er hier im Lichte seines Wissens durchspielt, wie man die menschlichen Erfahrungen von diversen Gefühlszuständen mit dem zu diesem Zeitpunkt bekannten Wissen über Computer rekonstruieren – sprich erzeugen – könnte. Er sieht in solch einem Projekt kein prinzipielles Problem.(Anmerkung: Es könnte interessant sein, dieses Buch zusammen mit Psychologen und Psychotherapeuten zu diskutieren (evtl. ergänzt um Gehirnforscher mit einem psychologischen Training)).

SUPERINTELLIGENZ UND WERTE

Einen weiteren Aspekt bringt der in Oxford lehrende Philosoph Nick Bostrom ins Spiel. In seinem Buch Superintelligenz (Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press, Oxford 2014) sieht er bzgl. der Möglichkeit, super-intelligenter Maschinen grundsätzlich auch keine grundsätzliche Schwierigkeit, wohl aber in der Wertefrage: nach welchen Werten (Zielgrößen, Präferenzen) werden sich diese super-intelligenten Maschinen richten? Werden sie sich gegen den Menschen wenden? Kann der Mensch ihnen solche Werte einspeisen, die diese super-intelligente Maschinen dem Menschen wohlgesonnen sein lassen? Er selbst findet auf diese Fragen keine befriedigende Antwort. Auch wird durch seine Analysen deutlich (was Bostrom nicht ganz klar stellt), dass die Wertefrage grundsätzlich offen ist. Die Menschen selbst demonstrieren seit Jahrtausenden, dass sie keine Klarheit besitzen über gemeinsame Werte, denen alle folgen wollen.

SECHS THESEN ZUM BIOLOGISCHEN LEBEN

Vom BigBang (-13.8 Mrd Jahre) bis heute; ausgewählte Ereignisse

Vom BigBang (-13.8 Mrd Jahre) bis heute; ausgewählte Ereignisse

Angesichts des zuvor skizzierten ungebrochenen Glaubens an die Möglichkeiten einer Superintelligenz bei gleichzeitigem ungelösten Werteproblem bei den Menschen selbst stellt sich die Frage, ob wir Menschen als späte Produkte des biologischen Lebens nicht doch Eigenschaften an und in uns tragen, die mehr sind als eine beliebige Meinung. Aus der Vielzahl der neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse zum biologischen Leben und zum homo sapiens sapiens hatte Gerd Doeben-Henisch sechs in Form von Thesen ausgewählt und der Diskussion vorangestellt.

1. KREATIVITÄT JENSEITS DES BEKANNTEN: Die Explosion des Lebens fand statt auf der Basis eines Erfolgswissens aus der Vergangenheit (repräsentiert im DNA-Molekül) ohne Wissen um die Zukunft. Inmitten eines Nicht-Wissens wurde nicht nur das erprobte Wissen aus der Vergangenheit genutzt, sondern der Reproduktionsprozess erlaubte eine Vielzahl von Alternativen, die alle im Moment des Ereignisses das radikale Risiko des Scheiterns beinhalteten. Diese basale Form der Kreativität war die Methode, Leben zu finden, und das Risiko des Scheiterns der Preis: Ohne Tod kein Leben.
2. KOOPERATION ÜBR GRENZEN HINWEG: Die Explosion des Lebens fand statt durch Erlangung der Fähigkeit, mit völlig fremden Systemen (die oft lebensbedrohlich waren) in eine Kooperation geradezu galaktischen Ausmaßes einzutreten, die eine WinWin-Situation für alle Beteiligte bildete. Das Zustandekommen solcher WinWin-Situationen war in den ersten Milliarden Jahren zufällig; der Erhalt der gefundenen Vorteile beruhte auf der grundlegenden Fähigkeit des Lebens, Erfolge zu konservieren.
3. ÜBERWINDUNG DES JETZT: Solange die biologischen Systeme nicht über Gedächtnis, Abstraktionsfähigkeit, basalem Denken verfügten, waren sie im Jetzt der Sinneseindrücke gefangen. Es gab kein Gestern und kein Morgen. Nach der Explosion des Lebens ab ca. -450 Mio Jahren kam es zu einem einzigartigen Punkt: nach 13.8 Mrd Jahren konnte sich das Leben in Gestalt der Hominiden, speziell dann des homo sapiens sapiens, plötzlich selbst anschauen und verfügte ab da über das Potential, sich selbst zu verändern.
4. KOORDINIERUNG INDIVIDUELLER VIRTUELLER WELTEN: Mit der Überschreitung des Jetzt durch interne Konstruktionen entsteht im einzelnen Individuum ein rekonstruierendes virtuelles Abbild der realen Welt. Damit die vielen einzelnen dieses virtuelle Wissen gemeinsam nutzen können, braucht es neue, leistungsfähige Formen der Koordinierung durch symbolische Kommunikation. Erfindungen wie die Sprache, die Schrift, der Buchdruck usw. belegen eindrucksvoll, was symbolische Interaktion vermag.
5. JENSEITS VON SEXUALITÄT: Während die bisherige Form der Sexualität als Strategie der Mischung genetischer Informationen kombiniert mit endogenem Handlungsdruck bei den handelnden Individuen über Jahrmillionen den Erhalt des Lebens offensichtlich ermöglicht hat, führen die neuen Lebensverhältnisse der großen Siedlungsdichten und der drohenden Überbevölkerung zur Frage, wie sich der Mensch von den endogenen Handlungsdrücken hinreichend befreien kann. Mann – Frau war gestern?
6. DYNAMIK DES BÖSEN – WO LEBT DAS GUTE: tiefsitzende Triebstrukturen im Menschen (Macht, Geld, Dünkel, …) sind seit Jahrtausenden bekannt. Mit den neuen globalen Informationstechnologien können sie sich schneller und effektiver im globalen Maßstab organisieren als nationale politische Systeme. Globale Kartelle des Machtmissbrauchs und der der Kriminalität bedrohen die neuzeitlichen Freiheitsansätze des Kreativen (neben anderen Faktoren).

FREIER DISKURS
Bei diesem breiten Spektrum des Themas war klar, dass nicht alle angesprochenen Aspekte gleichzeitig diskutiert werden konnten.

Gedankenskizze zum Philosophiesommer 2016, Sitzung am 15.Mai 2016, in der DENKBAR Frankfurt

Gedankenskizze zum Philosophiesommer 2016, Sitzung am 15.Mai 2016, in der DENKBAR Frankfurt

SEXUALITÄT
Die ersten Gesprächsbeiträge griffen die These zur Sexualität auf. Eher grundsätzliche Überlegungen thematisierten, dass Sexualität als ein grundlegendes und übergreifendes Prinzip zu sehen ist; die einzelnen Individuen sind hier nur – in gewisser Weise – nur ‚Marionetten‘ in dem großen Spiel des Lebens. Das Leben will überleben, der einzelne muss entsprechend funktionieren. Dass die biologisch vorgegebene eingebaute endogene Drucksituation im Laufe der Jahrtausende innerhalb der unterschiedlichen Kulturen mit ihren Wertesystemen zu vielfältigen Formen der Regulierungen geführt hat (meist zu Lasten der Frauen), ist manifest. Versuche der Menschen, die strenge Kopplung zwischen Sexualität und Reproduktion zu lockern gab es immer. Erst in neuester Zeit verfeinerten sich die Techniken, bieten sich Möglichkeit in die chemischen oder gar genetischen Prozesse einzugreifen bzw. durch die Reproduktionsmedizin die Reproduktion mehr und mehr aus dem biologischen System auszulagern. War schon immer die Anzahl der Kinder ein Indikator für den aktuellen Wohlstand, so führt heute die zunehmende Bevölkerungsdichte erneut zu Überlegungen, den bisherigen Reproduktionsmechanismus zu verändern. Für alle die neuen Maßnahmen und Technologien zur Veränderung der Reproduktion spielt der Einsatz von Computern eine immer größere Rolle. Zugleich wird der Computern für die Sexualität in Form von Sexrobotern auch immer mehr eingesetzt. Bräuchten super-intelligente Maschinen auch ein Äquivalent zur Sexualität, um sich zu vermehren?

INTELLIGENTE MASCHINEN

Die Position der intelligenten Maschinen blieb auffällig abstrakt. Was können sie eigentlich wirklich leisten? Richtig intelligente Maschinen scheint es noch nicht wirklich zu geben. Generell wurde nicht ausgeschlossen, dass super-intelligente Maschinen eine neue Variante der Evolution ermöglichen können. Haben diese super-intelligente Maschinen dann einen eigenen Willen? Würden sie aus sich heraus zu dem Punkt kommen, dass sie die Menschen abschaffen würden? Können wir den super-intelligente Maschinen solche Werte einpflanzen, dass sie den Menschen grundsätzlich wohlgesonnen sind (hier sei erinnert an die vielen geistreichen Science Fiction von Isaak Asimov (1919 – 1992), der unter anderem die Robotergesetze erfunden hatte, die genau diese Idee umsetzen sollten: menschenfreundliche Roboter ermöglichen).

NICHT SCHWARZ-WEISS DENKEN

Im Gespräch zeichnete sich auch eine Position ab, die viele Argumente auf sich vereinte, nämlich jene, die weniger konfrontativ Mensch und super-intelligente Maschinen gegenüberstellt, sondern von einer symbiotischen Wechselbeziehung ausgeht. Der Mensch entwickelt schrittweise die neuen Technologien, und in dem Masse, wie diese real erfahrbar werden, beginnt die ganze Gesellschaft, sich damit auseinander zu setzen. Systemisch gibt es damit beständige Rückkopplungen, die – falls die gesellschaftliche Dynamik (Öffentlichkeit, freie Meinung, Diskurs..) intakt ist – nach Optimierungen im Verhältnis zwischen Menschen und Maschinen sucht. Natürlich gibt es massive wirtschaftliche Interessen, die versuchen, die neuen Möglichkeiten für sich zu nutzen und versuchen, alle Vorteile einseitig zu akkumulieren; es ist dann Aufgabe der ganzen Gesellschaft, dieser Tendenz entsprechend entgegen zu wirken. Dabei kann es sehr wohl zu Neujustierungen bisheriger Normen/ Werte kommen.

WEISHEIT DES LEBENS
Wenn man bedenkt, welch ungeheuren Leistungen das biologische Leben seit 3.8 Mrd Jahren auf der Erde vollbracht hat, wie es Lebewesen mit einer gerade zu galaktischen Komplexität geschaffen hat (der Körper des homo sapiens sapiens hat nach neuen Schätzungen ca. 34 Billionen (10^12) Körperzellen (plus noch mehr Bakterien in und am Körper), die alle als Individuen im Millisekundentakt zusammenwirken, während dagegen die Milchstraße, unsere Heimatgalaxie, ca. nur 100 – 300 Mrd. Sonnen besitzt), dann kann man nicht grundsätzlich ausschließen, dass diese Leben implizit über eine ‚Weisheit‘ verfügt (man könnte auch einfach von ‚Logik‘ sprechen), die möglicherweise größer, tiefer umfassender ist, als jede denkbare Superintelligenz, weil diese, wann und wo auch immer, nicht von außerhalb des Systems entsteht, sondern innerhalb des Systems.

NÄCHSTES THEMA

Da viele Teilnehmer sagten, dass sie sich unter diesen intelligenten Maschinen immer noch nichts Rechtes vorstellen können, wurde ein anwesender Experte für intelligente Maschinen (aus der Gattung homo sapiens sapiens) gebeten, für das nächste Treffen eine kleine Einführung in die aktuelle Situation zu geben.

Ein Überblick zu allen bisherigen Themen des Philosophiesommers (und seiner Vorgänger) nach Titeln findet sich HIER.