„Technische Superintelligenzen werden die Menschheit bedrohen“ – Wie kann man eine so absurde Behauptung aufstellen?

Science-Fiction-Visionen von intelligenten oder gar superintelligenten Maschinen haben eine lange Historie. Besonders in der Hype-Phase der so genannten „Künstlichen Intelligenz (KI)“ in den 1960-1980er Jahren waren Behauptungen en vogue, dass Computeranwendungen die Menschheit in Bezug auf ihre Intelligenz bald einholen oder gar überholen werden – mit unabsehbaren Folgen und Bedrohungen für die Menschheit. “Once the computers got control, we might never get it back. We would survive at their sufferance. If we’re lucky, they might decide to keep us as pets”, meinte z.B. Marvin Minsky im Jahr 1970.

Als Zeithorizont für solche technische Superintelligenzen werden gerne ca. 10-30 Jahre angegeben – egal wann so etwas behauptet wurde. Dieser Zeitrahmen ist anscheinend nah genug, um genug Aufmerksamkeit zu erregen und weit genug weg, um für die Gültigkeit der Behauptungen nicht mehr gerade stehen zu müssen.

Ich habe den Eindruck, dass Behauptungen über technische Superintelligenzen aktuell wieder eine Hochzeit erleben. Dabei werden sie nicht nur von Hollywood, sondern auch von Wissenschaftsjournalisten dankbar aufgegriffen und verwertet. Dass sich frühere Prognosen dieser Art als falsch herausgestellt haben, spielt dabei keine Rolle. Gerne wird auf „Experten“ verwiesen, die sich diesbezüglich (alle) längst einig seien und nur im exakten Zeitpunkt noch nicht ganz sicher seien.

Durch die Frage wann es so weit sei, wird die Diskussion um das „ob“ meiner Meinung nach völlig vernachlässigt. Ich bin Informatiker. Ich beschäftige mich seit über 30 Jahren mit KI, entwickle seit mehreren Jahren KI-Anwendungen für den Unternehmenseinsatz und veröffentliche darüber Artikel und Bücher. Demnach halte ich mich für einen KI-Experten. Und nach meiner Meinung sind Behauptungen von technischen Superintelligenzen absurd.

Derzeit arbeite ich in einem KI-Projekt, in dem wir Software für Ärzte entwickeln, die Krebspatienten behandeln. Ein schöner Nebeneffekt der Arbeit an diesem Projekt ist, dass ich mein Schulwissen in Biologie und insbesondere Genetik auffrischen durfte. Während das früher für mich trockener Schulstoff war, kann ich jetzt nachvollziehen, warum die Ursprünge des Lebens Menschen faszinieren. Ich hatte einige Aha-Effekte, was sie Vielschichtigkeit, Vernetzung und Dynamik von Prozessen des natürlichen Lebens betrifft. Ich möchte diese laienhaft kurz mitteilen, um sie anschließend KI-Anwendungen gegenüberzustellen.

Es gibt chemische und physikalische Grundsätze, nach denen sich Atome zu Molekülen bzw. Molekülketten zusammensetzen – quasi mechanisch nach festen, einfachen Regeln. Und diese einfachen Molekülketten verhalten sich wie kleine Maschinen, die spezielle Aufgaben verrichten. Da gibt es Maschinen, die schneiden die DNA in der Mitte auf; dann gibt es welche, die kopieren die DNA-Information auf RNA; es gibt welche, die prüfen, ob es Kopierfehler gegeben hat und korrigieren diese (aber nicht alle Fehler – es soll ja noch Raum für Mutation bleiben); dann gibt es Maschinen, die lesen RNA, interpretieren sie nach dem genetischen Code und bauen daraus neue Molekülketten: Proteine, aus denen Zellen zusammengesetzt werden.

Wenn ich diese physikalisch-biologischen Vorgänge betrachte frage mich: findet hier gerade der Übergang von toter Materie zum Leben statt? Wo genau?

Und nun geht es weiter: Die Proteine bilden Zellen – kleine Maschinen, die ganz unterschiedliche Aufgaben erfüllen. Manche transportieren Sauerstoff; Manche andere stürzen sich auf Schädlinge und bekämpfen diese; Wiederum andere bauen feste Knochen. Und weiter geht es: Zellen zusammen bilden Organe mit klaren Aufgaben. Eines verdaut unser Essen, eines pumpt Blut und ein Organ vollführt erstaunliche Denkleistungen. Und alle Organe zusammen formen einen Menschen. Dieser wird gezeugt, geboren (jeder der eigene Kinder hat, weiß von der Faszination der Geburt), wächst, lernt, handelt intelligent und stirbt wieder. Viele Menschen zusammen bilden Kulturen, die entstehen, Wissen und Fähigkeiten entwickeln, und wieder vergehen. Diese Kulturen werden von einer intelligenten Spezies, genannt Homo sapiens, geformt. Diese einzelne Spezies entstand durch Evolutionsprozesse, denen sie kontinuierlich unterworfen ist. Wie die meisten Spezies wird sie irgendwann vergehen. Alle Spezies zusammen bilden das Leben auf dieser Erde. Und die Erde ist nur ein einziger Planet eines Sonnensystems einer Galaxie des Universums, über dessen mögliche andere intelligente Lebensformen wir nichts wissen.

Alle diese Ebenen, die ich laienhaft angedeutet habe, sind in sich hoch komplexe Systeme, die alle miteinander verwoben sind. Und vermutlich gibt es genauso viele Ebenen im submolekularen Bereich. Niemand kann ernsthaft behaupten, das komplexe Zusammenspiel über all diese miteinander vernetzten Ebenen auch nur annähernd, geschweige denn vollständig zu begreifen. Was wir heute zu wissen glauben, wird morgen als überholt erkannt und wirft viele neue Fragen für übermorgen auf. Im Ernst zu glauben, dass die unfassbare Komplexität des Lebens, sowie der Intelligenz als einer Ausdrucksform des Lebens, durch Computeranwendungen abgebildet oder gar weit übertroffen werden könnte, scheint mir eine extreme Unterschätzung der Natur oder eine groteske Überschätzung von Wissenschaft und Technik zu sein.

Schauen wir uns doch einmal KI-Anwendungen im Detail an. KI-Anwendungen werden stets zu einem speziellen Zweck entwickelt. So kann z.B. IBMs Deep Blue Schach spielen und Googles AlphaGo kann Go spielen. Beide Systeme übertreffen dabei die menschlichen Welt- und Großmeister. IBM Watson kann Fragen des allgemeinen Lebens beantworten – selbst wenn sie knifflig und mit Wortwitz gestellt sind – und schlägt alle menschlichen Champions der Quizshow Jeopardy! Selbstfahrende Autos erreichen ihre Ziele unter korrekter Berücksichtigung der Verkehrsregeln – vermutlich bereits in naher Zukunft sicherer als menschliche Fahrer.

All dies sind faszinierende Beispiele für mächtige KI-Anwendungen, die ich persönlich vor 20 Jahren nicht für möglich gehalten hätte. Aber sicher ist auch: Deep Blue wird niemals von sich aus anfangen, Go zu spielen, oder Quizfragen zu beantworten. IBM Watson kann nicht Schachspielen und wird es auch nicht lernen, egal in wie viel Quizshows die Anwendung eingesetzt wird. Und das selbstfahrende Auto wird nicht plötzlich auf die Idee kommen, sich für das Präsidentenamt zu bewerben, die Wahl gewinnen, anschließend die Demokratie und schlussendlich die Menschheit abschaffen. Das ist einfach absurd und gehört in den Bereich der Fiktion.

Alle diese KI-Anwendungen wurden von Informatikern und anderen Ingenieuren entwickelt. Intern werden u.A. Techniken des Machine Learning (ML) eingesetzt, meist das sogenannte „Supervised Learning“. Dabei werden Beispieldaten verwendet. So werden z.B. viele unterschiedliche Bilder von Stoppschildern, inklusive der Information, dass es sich jeweils um ein Stoppschild handelt, geladen. Mithilfe statistischer Methoden werden Modelle entwickelt, die es erlauben, bei neuen Bildern mit einer großen Wahrscheinlichkeit korrekt zu erkennen, ob ein Stoppschild abgebildet ist oder nicht. Dies kann dann in selbstfahrenden Autos für Fahrentscheidungen genutzt werden.

Also: die Anwendung lernt nicht von selbst, sondern mittels Eingabe von Beispielen durch Ingenieure („Supervisor“ im Supervised Learning). Wenn die Erkennungsraten nicht gut genug sind, ändern die Ingenieure entsprechende Parameter und starten das Lernverfahren erneut. Mit menschlichem Lernen kann das kaum verglichen werden.

Eine KI-Technik, die etwas mehr Ähnlichkeit zum Lernen eines Menschen hat, ist das sogenannte „Reinforcement Learning“. Dabei wird eine Umgebung eingesetzt, in der die Computeranwendung selbst Beispiele erzeugen und ausprobieren kann. Somit ist es möglich, ein Modell zu erzeugen, ohne dass dafür ein menschlicher Supervisor nötig ist. Zum Beispiel kann man ein Schachprogramm immer wieder gegen sich selbst (bzw. gegen ein anderes Schachprogramm) spielen lassen und die Machine Learning Verfahren auf die Verläufe und Ergebnisse dieser Spiele anwenden. Was jedoch Ingenieure vorgeben müssen, ist eine sogenannte Nutzenfunktion, z.B. „es ist positiv, ein Schachspiel zu gewinnen und es ist negativ, eines zu verlieren“. Würde man aus Spaß das Vorzeichen der Nutzenfunktion vertauschen, so würde die KI-Anwendung trainiert, Schachspiele möglichst schnell zu verlieren. Für die Anwendung wäre das überhaupt kein Problem. Sie spürt ja gar nichts, auch nicht die Auswirkungen eines verlorenen Schachspiels. Den Anreiz, eine Anwendung zu entwickeln, die Schachspiele auch gewinnt, haben die Ingenieure. Sie geben alles Notwendige von außen vor – nicht die KI-Anwendung aus sich heraus.

Im Gegensatz zur KI-Anwendung haben Menschen jedoch einen Körper. Babys verspüren Hunger und lernen von sich aus, sich so zu verhalten, dass sie etwas zu essen bekommen (Schreien hilft meist). Kinder brauchen den Zuspruch und die Zuneigung der Eltern und lernen sich so zu verhalten, dass sie Zuspruch und Zuneigung auch erhalten. Jugendliche und junge Erwachsene lernen, wie sie sich in ihrer Gesellschaft zu verhalten haben, um zu überleben – so unterschiedlich Gesellschaften auch sein können. Sie lernen aus sich heraus, weil sie Körper und Geist haben und wirklich in ihrer Umgebung leben – quasi die Resultate ihres Handelns hautnah spüren. KI-Anwendungen werden im Gegensatz dazu ausschließlich von außen durch Ingenieure gestaltet, auch wenn Techniken des Machine Learning eingesetzt werden.

KI-Anwendungen laufen auf Computer-Hardware. Wie die Anwendungen ist auch die Hardware von Ingenieuren entwickelt worden. Auch wenn wir die Metapher der „Generationen“ verwenden (wir reden z.B. von einer „neuen Prozessorgeneration“), hat dies selbstverständlich nichts mit Fortpflanzung in der Natur zu tun. Ein Prozessor kommt nicht auf die Idee, einen neuen Prozessor zu entwickeln und er zeugt auch keinen Prozessor, der mittels Evolution plötzlich besser ist als sein Vater.

Vergleichen wir nun KI-Anwendungen mit biologischem, intelligentem Leben: Auf der einen Seite beobachten wir ein unfassbar komplexes, vielschichtiges, dynamisches, selbstorganisierendes System – die vielen Schichten bzw. Ebenen habe ich laienhaft oben angedeutet. Auf der anderen Seite haben wir ein menschengemachtes, zweischichtiges System, bestehend aus KI-Anwendung und Computer-Hardware. Beide Schichten sind in sich starr und nicht selbstorganisierend. Die Dynamik (neue Hardwaregenerationen, bessere Algorithmen etc.) kommt von außen durch menschliche Ingenieursleistung. Wie kann man nun nüchtern betrachtet zur Behauptung kommen, dass dieses starre, menschengemachte System irgendwie plötzlich und von selbst dynamisch, selbstorganisierend, lebendig und intelligent wird: eine technische Superintelligenz, welche die Menschheit bedrohen kann? Ich kann beim besten Willen nicht den allerkleinsten Ansatz dafür sehen.

Bleibt die Frage, warum es immer wieder (einzelne) Fachexperten wie Marvin Minsky gibt, die solche, aus meiner Sicht absurden, Behauptungen aufstellen. Ist es ihr Ziel, Aufmerksamkeit zu erzeugen? Können sie eventuell daraus finanziellen Nutzen zu ziehen, z.B. in Form von Fördergeldern (das hat in den 1980er Jahren prima funktioniert)? Glauben sie wirklich daran und sorgen sie sich um die Menschheit? Sind solche ernst gemeinten Behauptungen vielleicht der Ausdruck einer schon fast ideologischen Wissenschafts- und Technikgläubigkeit? Ich weiß es nicht.

Dabei sind die Fortschritte der KI, vor allem in den letzten 20 Jahren, in der Tat höchst beeindruckend. Und tatsächlich bergen sie neben zahlreichen Chancen auch größte Risiken, wenn die Techniken blauäugig angewendet werden. In der Ausgabe 2/2017 der Communications of the ACM schreibt Alan Bundy in seinem Viewpoint sehr pointiert und aus meiner Sicht richtig: „Smart machines are not a threat to humanity. Worrying about machines that are too smart distracts us from the real and present threat from machines that are too dumb“.

Menschen überlassen KI-Anwendungen zunehmend wichtige Entscheidungen, obwohl selbstverständlich keine Anwendung perfekt ist. Bei selbstfahrenden Autos mag das durchaus sinnvoll sein, sobald diese nachweislich sicherer fahren als Menschen. Aber wirklich gefährlich wird es bei Entscheidungen, deren Auswirkungen kein Mensch mehr überblicken kann. Ein viel diskutiertes Gebiet ist der Hochfrequenzhandel, bei dem KI-Anwendungen Kauf- und Verkaufsentscheidungen autonom treffen, ohne dass heute die Auswirkungen auf das gesamte Wirtschaftssystem überblickt werden können. Noch deutlicher wird das im militärischen Bereich, wenn KI-Anwendungen prognostizieren sollen, ob ein Angriffsfall vorliegt und im Extremfall in Sekundenbruchteilen autonom über einen (möglicherweise nuklearen) Gegenschlag entscheiden sollen. Über solche KI-Anwendungen wurde bereits 1983 im Rahmen der Strategic Defense Initiative (SDI) intensiv diskutiert (bezeichnenderweise während der Hochzeit des KI-Hypes); und solche Diskussionen kommen leider immer wieder auf die Tagesordnung.

Wenn eine überhöhte Technik- und Wissenschaftsgläubigkeit nur dazu führt, absurde Behauptungen über technische Superintelligenzen aufzustellen, so ist das nicht weiter schlimm – sie provozieren nur harmlose akademische Diskussionen oder inspirieren amüsante Science Fiction Filme. Wenn wir aber als Gesellschaft – und besonders die politischen und wirtschaftlichen Entscheider – die Grenzen von Wissenschaft und Technik nicht klar sehen und folglich KI-Anwendungen Entscheidungen überlassen, die zwingend von verantwortlichen Menschen getroffen werden müssen, so kann dies fatale Folgen für unsere Gesellschaft haben.

NUR EIN SOUND MIT STIMME – ZEITALTER DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ – Prolog

Dies ist nur ein Sound mit einer Stimme:

Empfohlen: Guter Kopfhöer oder Soundanlage; entspannte Haltung wäre günstig, Augen geschlossen? Dauer ca.18 Min … Man muss aber nicht. Menschen müssen grundsätzlich nicht, sie können …

 

Fortsetzung (8.4.2017): Gedanken ohne Stimme

 

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(MASCHINELLES) BEWUSSTSEIN – ALLTAGSERKENNEN – ZURÜCK AUF START

(A shorter version in English can be found HERE)

KONTEXT: WELT DER INGENIEURE

  1. Seit letztem Sommer arbeite ich bei einem Buchprojekt mit, bei dem es eigentlich um die Welt der Ingenieure geht: Wie löst ein Ingenieur ein Problem? Sozusagen vom ‚Problem‘ zum ‚fertigen Produkt‘. Zu diesem Thema gibt es viele dicke Bücher und internationale Standards, viele hundert Artikel. Dennoch gibt es hier viele offene Fragen, z.B. auch die nach den Erkenntnisprozessen, die in Ingenieuren ablaufen müssen, damit sie ein Problem in eine funktionierende Lösung transformieren können. Unter welchen Voraussetzungen kann eine Kommunikation zwischen Ingenieuren gelingen? Gibt es eine innere Logik in diesem Prozess? Und was ist mit den intelligenten Programmen und Maschinen, die immer mehr Teil dieses Prozesses sind und sein werden? Was ist eigentlich ‚Künstliche Intelligenz‘? Was kann sie wirklich? Könnte eine Maschine menschlich kommunizieren? Kann eine Maschine ein maschinelles Bewusstsein haben, das eine Kooperation mit Menschen im menschlichen Stil ermöglicht?

MASCHINELLES BEWUSSTEIN

  1. Dies sind einige der Fragen. Die Frage nach einem maschinellen Bewusstsein wurde in diesem Blog bisweilen schon angerissen. Damit zusammenhängend stellt sich – zumindest methodisch – sofort die Frage, was wir denn unter dem Begriff ‚Bewusstsein‘ verstehen können oder sollen? Macht es Sinn, von einem ‚maschinellen Bewusstsein‘ zu sprechen, wenn wir doch gar nicht wissen, was ein ‚Bewusstsein‘ sein soll? Hier stellen sich viele spannende Fragen; einige davon wurden in diesem Blog auch schon diskutiert.

BEWUSSTSEIN UND NEURONALE KORRELATE

  1. Speziell die Frage nach dem menschlichen Bewusstsein hat schon immer Philosophen beschäftigt, später, in der Neuzeit, auch Psychologen, und dann, noch später, seit einigen Jahrzehnten zunehmend die Neurowissenschaften bzw. die Neuropsychologie. Der Begriff der ’neuronalen Korrelate des Bewusstseins‘ ist mittlerweile weit verbreitet. Ganz allgemein werden damit Gehirnaktivitäten gemeint, die mit Bewusstseinsprozessen einhergehen sollen. Die Zahl der Publikationen zu diesem Thema geht in die Hunderte. Dennoch wird man sich schwer tun, in irgendeiner dieser Publikationen eine brauchbare Definition von ‚Bewusstsein‘ zu finden, die unabhängig von neurowissenschaftlichen Tatbeständen ist. Von daher bewegen sich diese Publikationen weitgehend in einem hermeneutischen Zirkel: sie versuchen neuronale Korrelate des Bewusstseins zu definieren, ohne dass sie den Begriff ‚Bewusstsein‘ unabhängig von Gehirnaktivitäten definieren. Vereinfacht wird ein Bündel von Gehirnaktivitäten genommen und erklärt, dass immer dann, wenn diese auftreten, bewusste Aktivitäten vorliegen, ohne dass diese bewussten Aktivitäten in einem selbständigen theoretischen Modell erklärt werden bzw. unabhängig von den neuronalen Aktivitäten gemessen werden.
  2. Die Methodendiskussionen im Kontext der Neurowissenschaften – auch unter Einbeziehung der Neuropsychologie – erscheinen von daher bislang eher unbefriedigend.

MACHINELLES BEWUSSTSEIN – KI

  1. Hier gibt es einen interessanten Nebenkriegsschauplatz, von dem man sich auf den ersten Blick vielleicht kaum Erkenntnisse für die Frage ‚Bewusstsein – Gehirn‘ erhofft. Das Gebiet des maschinellen Bewusstseins, einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (Anmerkung: der heute oft anzutreffende Begriff der ‚Maschinellen Intelligenz‘ ist – wenn man sich an den veröffentlichten Texten orientiert – nur ein kleiner Teilbereich des weiten Gebietes der ‚Künstlichen Intelligenz‘. Allerdings ist der Sprachgebrauch von ‚Künstlicher Intelligenz‘, ‚Maschineller Intelligenz‘, ‚Computational Intelligence‘, ‚Cognitive Computation‘ usw. zur Zeit nicht sehr einheitlich.) fragt sich sehr speziell, ob und wie man das Phänomen des menschlichen Bewusstseins mittels einer Maschine soweit nachbauen könnte, dass sich alle Eigenschaften des menschlichen Bewusstseins damit reproduzieren lassen. Wie man dieses maschinelle Bewusstsein technisch realisiert ist bei dieser Fragestellung eigentlich offen, faktisch versucht aber die große Mehrheit der hier aktiven Forscher Anleihen bei der Gehirnwissenschaft und der Psychologie zu holen, weil nun mal der Prototyp eines menschlichen Bewusstseins in realen Menschen real vorliegt und es für viele einfacher erscheint, sich hier etwas abzugucken als alles aus dem Nichts neu zu erfinden.
  2. Einen der besten Überblicke, den ich zu diesem Forschungsgebiet kenne, stammt von James A.Reggia aus dem Jahr 2013 mit dem Titel „The rise of machine consciousness: Studying consciousness with computational models“ (erschienen in der Zeitschrift ‚Neural Networks‘ von Elsevier (URL: https://pdfs.semanticscholar.org/8333/603ff38df5fb8277f0ef945b3d4c6ccd672e.pdf ). In einem späteren Artikel aus 2017 hat er die grundlegende methodische Problematik unter dem Titel „Exploring the Computational Explanatory Gap‚ zusammen mit anderen nochmals weiter ausformuliert (in der Zeitschrift ‚Philosophies‘ (URL: doi:10.3390/philosophies2010005 ). Reggia zeigt viele der methodischen Schwachstellen der Rede von den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins auf (auch sehr grundlegende Einwände) und kommt letztlich zum Ergebnis, dass die Forschung nicht wirklich weiter kommt, solange sie sich nicht dem Phänomen des ‚Bewusstseins‘ direkt stellt ohne den Umweg über Verhalten (Psychologie) oder Gehirnaktivität (Neurowissenschaft).

WIE DIE FRAGE STELLEN?

  1. Damit stellt sich die Frage, welche Chancen wir denn haben, uns direkt mit dem Bewusstsein zu beschäftigen. Die vielfachen Versuche der Philosophen aus mehr als 2000 Jahren, die der Psychologen seit ca. 150 Jahren bieten eine kaum überschaubare Fülle von Vorgehensweisen, von denen sich aber bislang keine wirklich durchsetzen konnte. Am meisten vielleicht noch (meine subjektive Einschätzungen) die Ansätze einer phänomenologischen Philosophie (Husserl, Heidegger, Merleau-Ponty…), aber so richtig durchsetzen konnten diese sich bislang auch nicht. Seit den 90iger Jahren gab es eine neue Welle von philosophischen Untersuchungen. Den Namen Thomas Metzinger kennen seitdem viele, die Zeitschrift ‚Journal of Consciousness Studies‘ bildete einen starken Impuls, in der Einbeziehung der Gehirnforschung sahen viele eine neue Option. In dem Maße aber, wie sich die Daten der Gehirnforschung mathematisch fassen und in neuartige Experimente umsetzen lassen, wird sichtbar, dass die Gehirnforschung als solche nicht automatisch jene Erkenntnisse liefert, nach denen wir fragen. Was also tun?

SYSTEMS ENGINEERING

  1. Mehr durch Zufall bin ich vor ca. 18 Jahren mit Menschen zusammen getroffen —  speziell mit einem –, die sich Ingenieure nennen, genauer, ‚Systems Engineers‘. Dies sind Menschen, die ein umfangreiches Training vorwiegend in Technologie, Mathematik und Management genommen haben, meist mindestens 20 – 25 Jahre, bis sie dann Raketen und Flugzeige planen und bauen können, Atomreaktoren mit Extremsicherheitsanforderungen, den Verkehrsfluss in Städten, die Grenzsicherung eines Landes, das Gesundheitssystem eines Landes, und vieles mehr. Systems Engineers sind gewohnt, komplex zu denken, in Prozessen, unter Einbeziehung des Faktors Mensch, und immer sehr konkret, überprüfbar, messbar, mit vielen mathematischen Modellen, unter Einbeziehung von hochentwickelten Softwarewerkzeugen.
  2. An dieser Stelle kann man mal die Frage aufwerfen, wie müsste eine Theorie des menschlichen Bewusstseins aussehen, so dass ein Systems Engineer sie real und praktisch benutzen könnte, um seine komplexen Aufgaben damit besser lösen zu können? Die meisten Publikationen zum Thema Bewusstsein reden in gewisser Weise ‚über‘ das Phänomen, eingebettet in viele spezielle Begriffe, deren Bedeutung nicht so ohne weiteres klar ist, ohne dass sich daraus ableiten lässt, wie man aus diesem Reden ‚über‘ das Bewusstsein zu konkreten Anleitungen und zu konkreten Methoden kommen kann, die geeignet sind, das reale Verhalten von Akteuren mit Bewusstsein sowohl zu beschreiben wie auch – soweit es die internen Freiheitsgrade von Akteuren erlauben – gewisse Prognosen über ihr Verhalten abzugeben. Für Ingenieure besonders wichtig sind brauchbare Erkenntnisse über die Wechselwirkung zwischen den Situationsgegebenheiten und den inneren Zuständen des Akteurs. Eine verhaltensorientierte Psychologie kann hier in der Regel von großer Hilfe sein, ersetzt aber keine ‚Theorie des Bewusstseins‘ im engeren Sinne.

ZURÜCK AUF START

  1. Die obigen Überlegungen im Hinterkopf, z.T. schon viele Jahrzehnte, habe ich mich jetzt entschlossen, die Frage nach einer geeigneten Theorie des Bewusstseins, die sich in Ingenieurkontexten praktisch nutzen lässt, nochmals neu anzugehen. Dieses Mal bewusst im Rahmen des methodischen Paradigmas des Systems Engineerings.
  2. Dabei trat die Notwendigkeit auf, die pragmatischen Umschreibungen und Handhabungen des Begriffs ‚Systems Engineering‘ im Modell einer ‚Empirischen Wissenschaft‘ mit einer ‚formalen Theorie‘ zu reformulieren und in diesem Kontext dann die Frage nach dem Bewusstsein empirisch und theoretisch zu verfolgen. Obgleich man davon ausgehen kann, dass die Ergebnisse der empirischen Psychologie, der empirischen Neurowissenschaften und einer empirischen Neuropsychologie wertvolle Korrelationen liefern können, so muss man methodisch festhalten, dass sie dies nur dann können, wenn es unabhängig vom Verhalten und den Gehirnaktivitäten eine brauchbare Theorie des Bewusstseins gibt, die sich korrelieren lässt. Ohne solch eine eigenständige Theorie des Bewusstseins bewegen sich Psychologie und Gehirnwissenschaft in einem hermeneutischen Zirkel, aus dem es keinen Notausgang gibt.
  3. Ein Ziel zu haben ist eines, den Weg zum Ziel zu finden etwas anderes.

START IM ALLTAG

  1. Nach zahllosen Versuchen in den letzten Jahren und den intensiven Diskussionen in der Fachliteratur habe ich mich entschieden, den Start der Untersuchung in den Alltag zu verlegen, in den Kontext jener Abläufe und Handlungen, die wir täglich vornehmen, die wir mehr oder weniger gemeinsam haben, und über die zwar nicht unbedingt theoretisch explizit aber dennoch pragmatisch unausgesprochen eine gewisse Einigkeit besteht.

KÖRPER ALS APRIORI

  1. Es besteht eine gewisse Wahrscheinlichkeit, dass jene Verhaltensweisen, die wir praktizieren, ohne darüber groß zu diskutieren, jene sind, die in der Dynamik und Struktur unseres Körpers, unseres Gehirns und unseres Bewusstsein biologisch angelegt sind, jene Plattform des Wahrnehmens, Fühlens, Erinnerns, Vorstellens, Entscheidens usw. bieten, mit der wir unser alltägliches Leben bestreiten, auch wenn wir über keinerlei theoretische Erkenntnisse verfügen, wie man dies alles genau verstehen kann bzw. sollte (So können Kinder lernen, sich zu bewegen und zu sprechen, ohne theoretische Kenntnisse).
  2. In der formalen Logik gibt es den Grundsatz, dass man nur jene Sachverhalte ‚beweisen‘ kann, die schon in den Voraussetzungen einer Theorie drin stecken. Im Fall unseres Alltagsverhaltens wäre dann das Alltagsverhalten zu verstehen als eine fortdauernde Manifestation von Voraussetzungen, die biologisch in unserem Körper angelegt sind. Die eigentliche theoretische Arbeit bestünde dann darin, jene Voraussetzungen sichtbar zu machen, die in unserem Körper so angelegt sind, dass wir genau zu dem beobachtbaren Verhalten fähig sind. Schwierig wird es dann nur, wenn wir in unserem beobachtbaren Verhalten nur einen Bruchteil von dem Potential ausnutzen, was ‚in uns‘ steckt. Wie wollen wir dann wissen, ‚wer‘ wir sind, wenn sich unsere potentielle Person – aus den unterschiedlichsten Gründen – nicht ‚zeigt‘? Die Geschichte der Menschheit ist voll von Beispielen, wie kulturelle Muster das Verhalten von Menschen unnötiger Weise in bestimmte Muster gepresst haben (und immer noch pressen), die die Entfaltung von Menschen behindern; umgekehrt haben immer wieder Menschen und Situationen neue Verhaltensweisen hervorgebracht, von denen man sich vorher gar nicht vorstellen konnte, dass es sie geben könnte.

BARRIEREN IM SELBST-ERKENNEN

  1. Dies zeigt, dass das ‚Erkennen unserer selbst‘ selbst wiederum in einem hermeneutischen Zirkel stattfindet, in dem wir möglicherweise nur deswegen vieles nicht erkennen, weil wir uns schlicht nicht vorstellen können,   dass es möglich ist, bzw.  dass wir als Menschen auch ganz anders sein könnten (die Art und Weise, wie noch heute in vielen Kulturen z.B. Kinder und Frauen gesehen und behandelt werden, zeigt überdeutlich, wie schwer sich der homo sapiens tut, seine Verhaltensmodelle zu ändern, und auszuweiten).

Fortsetzung folgt

 

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MEMO: AUGE IN AUGE MIT DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ. PHILOSOPHIESOMMER 2016 IN DER DENKBAR – Sitzung vom 12.Juni 2016

Entsprechend den vielfachen Wünschen der Teilnehmer war für die Sitzung am 12.Juni 2016 ein Experte für intelligente Maschinen eingeladen worden, eine kleine Einführung in die aktuelle Situation zu geben.

Ziel des Beitrags sollte es sein, anhand konkreter Beispiele ein wenig mehr zu verdeutlichen, was intelligente Maschinen wirklich leisten können. Im anschließenden Diskurs sollte es wieder darum gehen, diesen Beitrag als Ausgangspunkt zu nehmen, um die Fragen der anwesenden Teilnehmer und ihre Gedanken zu Worte kommen zu lassen.

Gedankenskizze von der Sitzung des Philosophiesommers 2016 in der DENKBAR vom 12.Juni 2016

Gedankenskizze von der Sitzung des Philosophiesommers 2016 in der DENKBAR vom 12.Juni 2016

Das Diagramm gibt einen ersten Überblick über die Struktur der Sitzung. Im Einstieg wurden in lockerer Form verschiedene Videos vorgestellt, immer wieder unterbrochen durch ad hoc Erläuterungen, die sehr konkrete Eindrücke von den agierenden Forschern und ihren Algorithmen vermittelten. Danach gab es ein sehr lebhaftes Gespräch, in dem weniger die Details der Algorithmen diskutiert wurden, sondern mehr die Gefühle, Befürchtungen und Fragen, die das Ganze bei allen auslöste.

KI DIREKT

Das Gebiet der KI ist ziemlich groß. An diesem Tag wurde von einem kleinen Ausschnitt berichtet, er sich aber zur Zeit im Zentrum größten Interesses befindet. Es ging vornehmlich um Bilderkennung und ein bisschen um Methoden des anfangshaften Verstehens von Sprache.

Bei der Bilderkennung wurden Beispiel gezeigt, wie Rechner heute Szenen analysieren und darin dann einzelne Objekte erkennen könne; wie dann in einer Folge von Szenen die erkannten Objekte räumliche Strukturen bilden können (Räume, Straßen, …), in denen man dann nach Pfaden/ Wegen suchen kann. Unter den Videos war auch eine künstlerische Anwendung, die zeigte, dass man diese Technologien auch ganz anders einsetzen kann. (Ergänzend kann man z.B. auch hinweisen auf Bereiche wie die Musik, in der KI mittlerweile komplexe Musikstücke analysieren und neu arrangieren kann, und sogar als eigenständiger Musiker in einer Band mitspielen kann, z.B. „Wunder der Technik Musikalische Drohnen ersetzen das Orchester „, oder „Neue Jobs für Roboter„).

Bei dem anfangshaften Verstehen von Sprache wurden Methoden vorgestellt, die aus den Verteilungen von Worten und Wortverbindungen zu Bedeutungsschätzungen kommen können, und auch hier wieder alltagspraktische Anwendungen wie jene, bei der Texte eines Politikers künstlerisch so abgewandelt werden konnten, dass sie wie die Texte dieses Politikers aussahen, aber vom Algorithmus produziert worden waren. Aber auch hier gilt, dass dies nur ein kleiner Ausschnitt von dem war, was heute schon im Einsatz ist (man denke an den sogenannten Roboter-Journalismus, wo die Nachrichten und Artikel ganzer Webseiten mittlerweile komplett durch Algorithmen erstellt werden, z.B. „Roboterjournalismus: Maschinen ohne Moral“ oder „Automatisierter Journalismus: Nehmen Roboter Journalisten den Job weg?)

GESPRÄCH : WIDERHALL IN UNS

Bei den Teilnehmern überwog die Skepsis die Faszination.

KI AKTEURE

Auffällig war den meisten, wie jung die Akteure in der Szene waren, selbst die Chefs und CEOs von milliardenschweren Unternehmen. Wie diese (scheinbar) unbekümmert die Vorzüge ihrer Technik priesen, begeistert, enthusiastisch; Nachdenklichkeiten, kritische Überlegungen sah man nicht (im Kontrast dazu vielleicht die Eindrücke, die man von deutschen Konzernen hat mit ihren schwerfälligen autoritären Strukturen, mit ihren zementierten Abläufen, der großen Risikoaversion…). Der Geist der KI-Akteure hingegen erzeugt Neues, Innovatives, bewegt die Welt. In Erinnerungen an den Bau der Atombombe mit den begeisterten Forschern für das technische faszinierend Machbare stellte sich mancher aber auch die Frage, ob diese Unbekümmertheit, diese emotionslose Technik, nicht auch gefährlich ist (je mehr Bilderkennung z.B. im öffentlichen Bereich, dann auch mehr umfassende Kontrolle, Überwachung. Das ‚System‘ weiß dann immer, wo man gerade ist und mit wem er zusammen ist (immerhin hat sich das US-Verteidigungsministerium den Chef von Alphabet (dazu gehört google) mittlerweile offiziell als Berater geholt)). Andere fragten sich, ob es in Zukunft eigentlich nur noch Informatiker gibt (quasi als allfällige Diener der KI), während alle anderen überflüssig werden.

OFFENE ZIELE

Sieht man die aktuelle Techniksituation als Momentaufnahme eines Prozesses mit einer Geschichte und möglichen Zukünften, dann kann (und muss?) man die Frage, nach dem darin wirkenden Fortschrittsbegriff stellen, nach den wirkenden Kriterien.

WAS IST INTELLIGENZ?

Ein Teilaspekt ist der Begriff der Künstlichen Intelligenz mit dem Teilbegriff Intelligenz. Was ist damit eigentlich gemeint? Auf welche Intelligenz bezieht man sich? In der Psychologie benutzt man seit ca. 100 Jahren einen operationalisierten Intelligenzbegriff zur Messung der Intelligenz (Binet). Doch diese Betrachtungsweise ist sehr quantifizierend und wird vielfach kritisiert, auch mit Verweis auf kulturelle Unterschiede. Im Unterschied zur Pschologie findet man im Bereich der KI selbst bzw. in der Informatik keine einheitliche Definition von Intelligenz (siehe z.B. KI ). Während die KI im klassischen Sinne sich an der Intelligenz von biologischen Systemen orientiert, die nachempfunden werden soll, findet sich heute vielfach ein engeres, ingenieurmäßiges Verstehen von KI als Maschinelles Lernen. Hier wird die Frage nach Intelligenz im allgemeinen gar nicht mehr gestellt. Stattdessen gibt es immer konkrete, spezielle Aufgabenstellungen, die technisch gelöst werden sollen, und die Lösung konzentriert sich dann ausschließlich auf diese eingeschränkten Aspekte.

SELBSTBESCHREIBUNG DES MENSCHEN ALS MASCHINE

Die Diskussion um den Intelligenzbegriff streift auch das Phänomen, dass die Menschen in nahezu allen Epochen dahin tendieren, sich selbst immer im Licht der neuesten Erkenntnisse und Techniken zu beschreiben, sozusagen auf der Suche nach sich selbst. Eigentlich weiß kein Mensch so richtig, wer er ist und ist dankbar für jedes Bild, was man ihm anbietet. So vergleichen sich Kinder heute häufig mit einem PC: ‚mein Kopf ist wie ein Computer‘; ‚ich habe das nicht abgespeichert‘; ‚meine Festplatte ist leer’…. Zu Zeiten eines La Mettrie (1709 – 1751)  wurde der Geist der Dualisten (vor allem repräseniert duch Descartes) aus dem Körper des Menschen verbannt; der Körper war nur noch eine Maschine (im damaligen Verständnis) ohne Geist.

VIRTUALITÄT ALS GEFAHR?

Mit Blick auf die KI und die enorme Zunahme an digitalen Räumen als virtuelle Welten wurde auch die Frage aufgeworfen, wieweit dies eine Gefahr darstellt? Verzetteln wir uns nicht? Wissen wir noch Virtuelles und Reales auseinander zu halten? Dazu sei angemerkt, dass sich das Erleben und Denken des Menschen ja primär in seinem Gehirn abspielt, das als Gehirn im Körper sitzt ohne direkten Weltbezug. D.h. schon das normale Denken des Menschen hat das Problem, dass es dem einzelnen zwar real erscheint, inhaltlich aber – bezogen auf eine unterstellte Außenwelt – mit der Außenwelt nicht automatisch übereinstimmen muss. Es gehört ja gerade zur Kulturgeschichte des Menschen, dass er mühsam lernen musste, dass die meisten Gedanken der Vergangenheit eben nur Gedanken waren und nicht die Welt beschrieben haben, wie sie wirklich (=empirisch überprüfbar) ist. Insofern stellen die neuen virtuellen Welten nichts wirklich Neues dar, wohl aber eine Modifikation der Situation, die neu verstanden und gelernt werden muss.

BRAUCHEN WIR NOCH MEHR EVOLUTION?

Greift man nochmals den Gedanken auf, dass die aktuelle Techniksituation als Momentaufnahme eines Prozesses mit einer Geschichte und möglichen Zukünften Teil der Evolution ist, wurde gefragt, ob wir noch mehr Evolution brauchen? Außerdem, welches Ziel hat diese Evolution?

Mit Blick auf den Blogeintrag vom 11.Juni 2016 wurde eingeblendet, dass sich die Frage nach der Evolution möglicherweise anders stellt. Schliesslich sind wir selbst, alle Menschen, alle Lebewesen, Produkt der Evolution, wir sind Teilnehmer, aber bislang nicht als Herren des Geschehens. Und vieles spricht dafür, dass alle Phänomene im Umfeld des Menschen auch nicht los lösbar sind von der Evolution. Sie gehören quasi dazu, wenn auch vielleicht in einem neuen qualitativen Sinn. Soweit wir heute erkennen können, ist es seit dem Auftreten des homo sapiens sapiens (hss) zum ersten Mal seit dem Auftreten des Lebens auf der Erde möglich, dass das Leben als Ganzes sich in Gestalt des hss sich quasi selbst anschauen kann, es kann sich mehr und mehr verstehen, es kann seine eigenen Baupläne lesen und mehr und mehr abändern. Dies eröffnet für das Leben auf der Erde (und damit im ganzen bekannten Universum) eine völlig neue und radikale Autonomie. Die allgemeine physikalische Entropie wird bislang dadurch zwar nur lokal aufgehoben, aber immerhin, dass es überhaupt möglich ist, über die bekannten Naturgesetze hinaus durch bestimmte Prozesse Strukturen zu erzeugen, die der Entropie zuwider laufen, ist ein bemerkenswertes Faktum, das bislang von der Physik so gut wie gar nicht zur Kenntnis genommen wird (und auch nicht von den Akteuren selbst, dem hss).

RADIKALE AUTONOMIE

Möglicherweise ist die fundamentale Tragweite der neuen radikalen Autonomie des Lebens auch deshalb noch nicht so recht ins Bewusstsein getreten, weil im Alltag, im konkreten Dasein, die körperlichen Grenzen sehr deutlich sind, die ganze Trieb-, Bedürfnis-, und Emotionsstruktur des Menschen in ihrer Konkretheit und Intensität vielfach als so stark empfunden wird, dass man die großen Linien, die geradezu kosmologische Dimension dieser radikalen Autonomie noch kaum wahrnimmt.

Dazu kommt, dass die Tatsache, dass sich fast alle interessanten Prozesse im Innern des Menschen abspielen, es notwendig macht, dass diese inneren Prozesse über Kommunikation miteinander koordiniert werden müssten. Dies ist aufwendig und schwierig. Viele (die meisten) Menschen scheitern hier, kapitulieren. So verharren sie – und damit ganze Generationen – in bestimmten Empfindungs-, Denk- und Handlungsmustern, die nicht weiter führen, die eher Rückschritt bedeuten.

Aktuell erscheint es offen, in welche der vielen möglichen Zukünfte wir uns bewegen werden. Werden demnächst die intelligenten Maschinen alles übernehmen, weil der hss ausgedient hat? Oder wird es doch bei einer Symbiose auf hohem Niveau bleiben, in der der hss die intelligenten Maschinen für sich nutzt und die intelligenten Maschinen durch den Menschen Räume erobern können, die ihnen sonst verschlossen wären? Oder – und diese dritte Möglichkeit sieht aktuell – soweit ich sehe – eigentlich noch niemand – wird er Mensch in den nächsten Jahren neu erwachen und begreifen, dass diese radikale Autonomie etwas radikal Neues darstellt, etwas, das es so noch nie zuvor in den 13.8 Mrd Jahren gegeben hatte?

Um die radikale Autonomie nutzen zu können, muss der Mensch erstmalig in der Geschichte des Lebens die Frage nach den Werten, nach den Zielen, wohin die Reise eigentlich gehen soll, selber stellen … und beantworten. Bis zum hss gab es keine Wertediskussion. Die Evolution stellte einen Prozess dar, in dem bestimmte Lebensformen im Kontext der Erde überlebt hatten; das waren die einzigen Werte im Nachhinein. Vor der Neuwerdung im Reproduktionsprozess gab es keine expliziten Werte. Es gab bisherige Erfolge und viel Zufall.

Einen Überblick über alle Beiträge zum Philosophiesommer/ zur Philosophiewerkstatt nach Titeln findet sich HIER.

EINLADUNG PHILOSOPHIESOMMER 2016 DENKBAR – KI DIREKT

Entsprechend dem Plan vom 9.Februar 2016 kommt hier die Einladung zum nächsten Treffen in der

DENKBAR Frankfurt

Spohrstrasse 46a

(Achtung: Parken schwierig! Man muss wirklich im Umfeld suche

NÄCHSTES THEMA

Da viele Teilnehmer beim letzten Treffen  sagten, dass sie sich unter 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 am 12.6.2016 15:00 – 18:00h eine kleine Einführung in die aktuelle Situation zu geben.

Ziel des Beitrags sollte es sein, anhand konkreter Beispiele ein wenig mehr zu verdeutlichen, was intelligente Maschinen wirklich leisten können. Im anschließenden Diskurs sollte es wieder darum gehen, diesen Beitrag als Ausgangspunkt zu nehmen, um die Fragen der anwesenden Teilnehmer und ihre Gedanken zu Worte kommen zu lassen. Konkret ist folgendes geplant:

PROGRAMMVORSCHLAG

Moderation: Gerd Doeben-Henisch

15:00 Begrüßung

15:05 Einführung ins Thema durch einen KI-Experten

15:45 Gemeinsamer Diskurs I, Sichtbarmachung von Positionen

16:45 Blubberpause (Jeder kann mit jedem reden; Essen und Trinken)

17:00 Gemeinsamer Diskurs II, erste Zusammenfassungen, Tendenzen

17:45 Schlussstatements und Thema für das nächste Treffen

18:00 Ende

Langsames Wegdiffundieren der Teilnehmer ….

SONDERTREFFEN?

Eigentlich ist das Treffen am 12.Juni das letzte Treffen vor der Sommerpause. Da das Thema zur Zeit aber so spannend ist wird gefragt werden, wer für ein weiteres Treffen im Juli wäre. Sollten genügend Interessen zusammen kommen, könnte es am So 10.Juli 2016 noch ein letztes Treffen vor der Sommerpause geben.

 

Einen Überblick über alle bisherigen Themen des Philosophiesommers (und der Philosophiewerkstatt) nach Titeln  findet sich HIER.