DAS NEUE ALS PROBLEM DER WAHRHEIT – Zwischenbemerkung

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Überblick

Im Spannungsfeld zwischen intelligenten Maschinen und dem Menschen entwickelt sich das Bild vom Menschen in jede Richtung als atemberaubend. Hier eine kurze Werkstattnotiz beim Versuch, dies alles weiter zu denken. Hier der Punkt ’Wahrheit und Neues’.

           II. KONTEXT

Seit einiger Zeit fokussieren sich die Themen bei cagent ja auf die beiden Pole intelligente Maschinen einerseits und Menschenbild andererseits. Beides beeinflusst sich im täglichen Leben gegenseitig.

Während die Position der ’intelligenten Maschinen’ trotz aller methodischen Probleme der aktuellen Künstlichen Intelligenz Forschung – letztlich leicht abgrenzbar und überschaubar ist [(1) Anmerkung: Im Grundsätzlichen, nicht was die schier unübersehbare Fülle der Publikationen betrifft, einschließlich der Software.], erweist sich dasThema Menschenbild als umso differenzierter und komplexer, je mehr man hinschaut.

Das eine Segment des Menschenbildes repräsentieren die neuen empirischen Erkenntnisse innerhalb der Disziplinen Psychologie, Biologie (inklusive Gehirnforschung), Molekularbiologie, und Astrobiologie. Ein anderes Segment repräsentieren die Wissenschaften zum Verhalten des Menschen in historisch-kultureller Sicht. Zur Kultur rechne ich hier auch Formen des Wirtschaftens (Ökonomie), Formen der Technologie, Formen politischer Strukturen, Formen des Rechts, usw.

Sowohl die empirischen Disziplinen haben unser Wissen um den Menschen als Teil des biologischen Lebens explodieren lassen, aber auch die historisch-kulturellen Erkenntnisse. Das Eigenschaftswort atemberaubend’ ist eigentlich noch eine Untertreibung für das Gesamtbild, das sich hier andeutet.

Was bislang aber nicht – noch nicht – stattfindet, das ist eine Verknüpfung der empirischen Erkenntnisse mit den historisch-kulturellen Einsichten. Für diese Trennung gibt es sicher viele Gründe, aber letztlich kann es keine wirkliche Rechtfertigung für diese anhaltende Spaltung des Denkens geben. Das historisch-kulturelle Phänomen mit dem homo sapiens als Kernakteur ist letztlich nur möglich und verstehbar unter Voraussetzung  der empirisch erkannten Strukturen und – das wird mit dem Wort von der ’Koevolution’ bislang nur sehr schwach thematisiert – die im Historisch-Kulturellen auftretenden Phänomene sind nicht nur irgendwie Teile der biologischen Evolution’, sondern sie sind wesentliches Moment an dieser. Von daher erscheint jeder Versuch, von biologischer Evolution zu sprechen, ohne das Historisch-Kulturelle einzubeziehen, im Ansatz als  ein methodischer Fehler.

In einem längeren Artikel für ein deutschlandweites Presseorgan hatte cagent versuchsweise das Verhältnis zwischen dem Konzept der ’Künstlichen Intelligenz’ und dem ’Glauben an Gott’ ausgelotet [(2) Anmerkung: Demnächst auch hier im Blog in einer erweiterten Fassung.]  Der Begriff Glaube an Gott’ ist natürlich vom Ansatz her vieldeutig, vielschichtig, abhängig vom jeweiligen Betrachter, seinem Ort, seiner Zeit. In dem Beitrag hat cagent das Thema ’Glauben an Gott’ am Beispiel der jüdisch-christlichen Überlieferungsbasis, der Bibel, diskutiert [(3) Anmerkung: Beispiele für Übersetzungen sind einmal die deutsche ökumenische Einheitsübersetzung [BB81], die griechische Version des Alten Testamentes bekannt als Septuaginta (LXX) [Rah35], sowie eine Ausgabe in hebräischer Sprache [KKAE66]. Es gibt auch noch die berühmte lateinische Ausgabe bekannt als ’Vulgata’ [Tvv05] (Als online-Ausgabe hier http://www.wilbourhall.org/pdfs/vulgate.pdf).]

Da die Bibel selbst eine Art ’Überlieferungsmonster’ darstellt, das sich aus einer viele Jahrhunderte andauernden mündlichen Überlieferungsphase speist, die dann ca. zwischen -700 und +200 verschriftlicht wurde, um dann weitere Jahrhunderte zu brauchen, um zu fixierten Textsammlungen zu führen [(4) Anmerkung: Siehe dazu z.B. [ZO98].]  konnte die Diskussion natürlich nur exemplarisch geführt werden. Dazu bot sich das erste Buch des alten Testaments an, das als Buch ’Genesis’ bekannt ist. In den ersten 11 Kapiteln trifft der Leser auf eine Textfolge, die offensichtlich vorschriftliche Traditionsquellen verarbeitet haben. Das Besondere an den Stoffen ist ihre globale Sicht: es geht um die Welt als ganze, um die Menschheit, um ein sehr ursprüngliches Verhältnis der Menschen zu einem X genannt ’Gott’, und diese Stoffe finden sich in ganz vielen Kulturen des mittleren Ostens, Afrikas, und Indiens. Mit großer Wahrscheinlichkeit wird weitere Forschung noch mehr Parallelen in noch vielen anderen Kulturen finden (oder hat sie bereits gefunden; cagent ist kein Spezialist für vergleichende Kulturgeschichte).

Was sich unter dem Strich in all diesen wunderbaren Zeugnissen menschlichen Handelns, Verstehens und Schreibens zeigt, das ist das Ringen des Menschen, seine jeweils aktuelle Sichten der Welt mit all der aufbrechenden Vielfalt des Lebens irgendwie zu versöhnen’. Dies führt zu der angekündigten Zwischenbemerkung.

II. WAHRHEIT UND NEUES

Im Zeitalter der Fake-News kann man den Eindruck gewinnen, dass ein Begriff wie Wahrheit sehr ausgehöhlt wirkt und von daher weder die Rolle von Wahrheit noch die mit der Wahrheit einhergehende Dramatik  überhaupt wahrgenommen,  geschweige denn erkannt wird.

Es gibt viele Gründe in der Gegenwart, warum selbst angestammte Bereiche der Wahrheit wie die empirischen Wissenschaften Erosionserscheinungen aufweisen; von anderen Bereichen ganz zu schweigen. Dennoch können all diese Verformungen und Entartungen nicht gänzlich darüber hinwegtäuschen, dass – selbst wenn traditionelle Wahrheits-Begriffe möglicherweise korrigiert, adjustiert werden müssen (im öffentlichen Bewusstsein) die grundlegenden Sachverhalte der Übereinstimmung unseres virtuellen Denkens mit einer jenseits dieses Denkens unterstellten objektiven Wirklichkeit weiterhin von grundlegender Bedeutung und lebenswichtig sind.

Jenseits aller allgemein philosophischen und speziell wissenschaftsphilosophischen Überlegungen zu Wahrheit’ weiß jeder einzelne, dass er in seinem Alltag nicht weit kommt, wenn das, was er persönlich von der Welt zu wissen glaubt, nicht zutrifft. Nach dem Aufwachen folgen viele, viele Stunden von Verhaltensweisen, die sich beständig dadurch speisen, dass man Wissen über eine Welt hat, die sich in den konkreten Handlungen dann auch bestätigen. Das ist unser primärer, alltäglicher Wahrheitsbegriff: Es verhält sich im Handeln so, wie wir in unserem Denken annehmen.

Zu dieser Alltagserfahrung gehört auch, dass wir uns manchmal irren: wir haben im Kopf einen Termin, der aber z.B. Tage, Zeiten, Orte verwechselt. Wir wollen einen Gegenstand mitnehmen, und er ist nicht dort, wo wir ihn erinnern. Wir fahren einen Weg, und stellen plötzlich fest, wir sind an einem Ort, der nicht wirklich zu unserer Zielvorstellung passt; usw.

Alle diese Irrtumserfahrungen lassen uns aber nicht grundsätzlich an unserer Fähigkeit zweifeln, dass wir ein handlungstaugliches Bild von der Welt haben können. Dieses Bild, sofern es funktioniert, nennen wir wahr.

Von anderen Menschen erfahren wir gelegentlich, dass sie die Orientierung im Alltag verloren haben. Ärzte sagen uns, dass diese Menschen ’krank’ seien, dass ihre Psyche oder/ und ihr Gehirn beschädigt sei. Das haken wir dann ab als mögliche Störungen, die vorkommen können; das tangiert dann aber nicht unbedingt unsere eigene Überzeugung, dass wir Wahrheitsfähig sind.

Hier gibt es nun einen (natürlich gäbe es sehr viele) interessanten Punkt: wenn wir die Wahrheit über die Handlungstauglichkeit definieren, die eine Art von Übereinstimmung zwischen Wissen/ Denken und der erfahrbaren Welt (einschließlich des eigenen Körpers) beinhaltet, wie gehen wir dann mit Neuem um?

Neues’ definiert sich ja gerade dadurch, dass es mit dem bisher Bekannten nichts oder nur wenig zu tun hat. Wirklich ’Neues’ lässt ein Stück Wirklichkeit aufbrechen, das wir so bislang nicht kennen.

Historisch und psychologisch können wir bei uns Menschen eine gewisse Tendenz erkennen, uns eher im Bekannten einzurichten, da dies überschaubar und berechenbar ist. Je mehr Vorteile ein Mensch aus einer bestimmten gegebenen Situation zieht, je mehr Sicherheit er mit ihr verbindet, umso weniger ist der Mensch geneigt, die Situation zu verändern oder sie zu verlassen. Je schlechter es Menschen geht, umso eher sind sie bereit, das Bekannte zu verlassen, denn es kann möglicherweise nur noch besser werden. Aber auch die Wissenschaft kennt solche Beharrungstendenzen. In allen Bereichen findet man eine große Zähigkeit, erworbene Anschauungen über Jahrhunderte zu tradieren, auch wenn schon längst klar ist, dass diese Anschauungen ’vorne und hinten’ nicht so wirklich passen. Im Grunde genommen ist die gesamte Geschichte eine Geschichte des Kampfes zwischen den beharrenden Anschauungen und den Abweichlern’ (politisch, moralisch, religiös, künstlerisch, )

Wenn man sich dann klar macht, dass das biologische Leben (soweit wir es heute verstehen können) im innersten Kern einen Generator für Neues fest eingebaut hat, wenn wir wissen, wie jedes einzelne Lebewesen über Zeugung, Geburt, älter werden, Sterben kontinuierlichen Wandlungsprozessen unterworfen ist; wenn wir wissen, dass die Erde, auf der wir leben, beständig massiven Veränderungen unterliegt, dazu das Sonnensystem, unsere Heimatgalaxie, die Milchstraße, das ganze bekannte Universum, … dann müsste eigentlich klar sein, dass das Neue eigentlich der wichtigste Rohstoff des Wissens und des Handelns und aller kulturellen Systeme sein müsste. Genau das Gegenteil scheint aber bislang der Fall zu sein. Firmen kennen zwar das Problem der Innovation, um am Markt überleben zu können; im militärischen Bereich gibt es einen Innovationsdruck aufgrund unterstellter (oder auch realer) Konkurrenz um die Macht; die Unterhaltungsindustrie kommt nicht ohne Innovationen aus; und dennoch, die offizielle Kultur, die offiziellen Erziehungsprozesse sind nicht auf eine Kultur des Neuen ausgerichtet. Offizielle Literatur verdaut Vergangenheit, Gegenwart und Unmengen an subjektiven Gefühlen, nur in den kulturell eher immer noch geächteten Science- Fiction Werken blitzt Neues auf, Verarbeitung möglicher Zukunft, Auseinandersetzung zwischen Heute und Morgen, Auseinandersetzung zwischen Natur, Technik und Geist.

In einem vorausgehenden Eintrag   hatte cagent über Offenbarung geschrieben, nicht als Kategorie der Religionen, sondern vorab zu allen Religionen als Grundkategorie des menschlichen In-Der-Welt-Seins. Das hier angesprochene Neue ist ein Aspekt dieser grundlegenden Kategorie der Offenbarung als Weise, wie wir Menschen uns in dieser Welt vorfinden. Wir sind in jedem Moment vollständig in jeder Hinsicht einer Wirklichkeit ausgesetzt, die uns in jeder Hinsicht übersteigt in ihren Möglichkeiten. Unser Körper ist Teil dieser vorfindlichen Wirklichkeit und wer kann behaupten, dass wir die 5-10 Billionen (10^12) Zellen eines einzelnen homo-sapiens-Körpers wirklich verstehen? Unser Gehirn ist Teil davon und wer kann schon behaupten, er verstehe sein eigenes Gehirn, geschweige denn sein eigenes Denken? Und dies ist ja nur ein winziger Bruchteil jener Wirklichkeit, in der wir uns vorfinden.

Wer das Neue scheut, ist im realen Leben noch nicht angekommen. Was aus all dem folgt, ist natürlich entsprechend offen. Das mag niemand, es sei denn …

QUELLEN

  • [BB81] Katholisches Bibelwerk and Deutsche Bibelgesellschaft. Die Heilige Schrift. Einheitsübersetzung. Verlag Katholisches Bibelwerk & Deutsche Bibelgesellschaft, Stuttgart, 1981.
  • [KKAE66] Rudolg Kittel, P. Kahle, A. Alt, and O. Eissfeldt. Biblia Hebraica. Würthembergische Bibelanstalt, Stuttgart, 7.Aufl., 1966.
  • [Rah35] Alfred Rahlfs. Septuaginta. Würthembergische Bibelanstalt, Stuttgart, 9.Aufl., 1935.
  • [Tvv05] Michaele Tvveedale, editor. BIBLIA SACRA JUXTA VULGATAM CLEMENTINAM. Bishops’ Conference of England and Wales, London (UK), Elektronische Ausgabe, 2005.
  • [ZO98] Erich Zenger et.al.. Einleitung in das Alte Testament. W.Kohlhammer, Stuttgart, 3.Aufl., 1998.

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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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