hr Brief

Hessischer Rundfunk
hr2-kultur
Redaktion: Dr. Regina Oehler
Wissenswert
Wie Konrad Zuse den Computer erfand –
und was danach kam
(1) Mythos Denkmaschine
von
Rainer Dachselt
21.06.2010, 08.30 Uhr, hr2-kultur
Sprecher/in:
Zitator/in:
10-076
COPYRIGHT:
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(musikalische Untermalung, leicht sphärisch, psycho eben)
Autor
Hallo.
Eliza
Wie geht´s? Benennen Sie bitte Ihr Problem.
Autor
Ich mache eine Radiosendung zum Thema Künstliche Intelligenz
Eliza
Sind Sie deswegen zu mir gekommen?
Autor
Ja. Sind Sie ein Computer?
Eliza
Warum interessiert Sie, ob ich ein Computer bin?
Autor
Das hat vielleicht mit meiner Mutter zu tun.
Eliza
Erzählen Sie mir mehr über Ihre Familie.
Autor
Nein.
Eliza
Sie sind gerade ein bisschen negativ.
((Musik ebbt ab))
Sprecher
Würden Sie sich bei dieser Dame auf die Couch legen? Es handelt sich um ELIZA,
ein simples Computerprogramm mit 200 Programmzeilen, entstanden ist es 1966.
Der Besucher tippt Sätze ein, ELIZA durchsucht sie nach einfachen Stichworten: ich,
du, Mutter, Vater, ja, nein – und antwortet dann mit einer Handvoll typischer
Therapeutenphrasen. Der Erfinder des Programms, der Informatiker Joseph
Weizenbaum, hat sich einen Spaß gemacht. Seine Mitarbeiter haben ihn aber nicht
verstanden: angeblich verbrachten sie Stunden damit, ELIZA ihre persönlichen
Probleme zu erzählen. Denn die ist doch so geduldig und aufmerksam, so intelligent
...
((Akzent))
Zitat
(grübelnd) Wir können hoffen, dass Maschinen eines Tages auf allen rein geistigen
Gebieten mit dem Menschen konkurrieren können. Aber wo sollte man am besten
anfangen?
Sprecher
So überlegt der britische Mathematiker Alan Turing in seinem Aufsatz „Computing
machinery and intelligence“ von 1950. Er hatte damals schon angefangen: in den
30er Jahren hatte er die Turingmaschine – auf dem Papier – entworfen. Es handelt
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sich um das Modell eines digitalen Computers, der mathematische Probleme lösen
kann.
((Atmo baut sich auf, altertümlicher Computer))
Sprecher
In Deutschland hatte der Ingenieur Konrad Zuse seit den 30er Jahren damit
begonnen, solche Maschinen zu bauen – wohl ohne von Turings Ideen zu wissen.
Die mechanischen Rechner Z1 bis Z4 sind die Vorfahren heutiger Computer: mit
Eingabewerk und Ausgabewerk – heute Tastatur und Bildschirm, Recheneinheit und
Speicher. Auch intern arbeiten Zuses Computer wie ihre Enkel: mit den Binärzahlen,
mit den Ziffern 0 und 1: Dafür stehen im Computer kleine Schalter: Schalter an
bedeutet 1, Schalter aus 0 …
Zitate
((Schaltgeräusche)) Eins und Null oder Nicht Null und Eins und Eins oder Null oder
Nicht Null (wird geblendet) ...
Sprecher
Mit diesen binären Elementen können wir die meisten mathematischen Probleme
beschreiben und lösen. Aber warum eigentlich nur mathematische? Mit Nullen und
Einsen lassen sich doch nicht nur Zahlen darstellen, sondern auch andere
Informationen und Symbole: Buchstaben, Texte, Bilder, Dinge, Gedanken, Träume.
Unser Denken ist doch nichts anderes Informationsverarbeitung und das Hantieren
mit Symbolen? Und wenn das so ist, dann ist der Computer doch nicht bloß eine
Rechenmaschine, sondern: eine Künstliche Intelligenz?
((martialische Musik, das Ganze mit Wochenschautouch))
Zitat
(ebenfalls etwas martialisch) Wir schlagen vor, dass eine zweimonatige Tagung mit
10 Teilnehmern zum Thema Künstliche Intelligenz im Sommer 1956 im Dartmouth
College in Hanover, New Hampshire stattfindet. Die Tagung geht von der These
aus, dass jeder Aspekt des Lernen oder anderer intelligenter Fähigkeiten im Prinzip
so präzise beschrieben werden kann, dass eine Maschine dazu gebracht werden
kann, ihn zu simulieren.
Seite 4
Sprecher
Die Ankündigung zur Dartmouth-Konferenz 1956, organisiert vom
Computerwissenschaftler John McCarthy. Diesem Treffen verdanken wir den Begriff
„Künstliche Intelligenz – KI“. Und einen ehrgeizigen Plan: eine künstlichen Intelligenz
zu schaffen, die selbständig lernt, plant und womöglich handelt wie ein Mensch –
aber dazu kein menschliches Gehirn benötigt. Denn ...
Zitat
Intelligenz ist Geist – verwirklicht in jeder Form strukturierbarer Materie.
Sprecher
Also auch im Silizium der Halbleiter. Die These stammt von dem
Sozialwissenschaftler Herbert Simon: zusammen mit Allen Newell entwirft er in den
60er Jahren ein Computerprogramm mit dem vielversprechenden Namen „General
Problem Solver“, „Allgemeiner Problemlöser“. Auch sonst war der Optimismus
grenzenlos:
(beides begeistert)
Stimme
Innerhalb von 10 Jahren ist ein Computer Schachweltmeister!
Zitat
In drei bis acht Jahren wird es Maschinen geben, die Shakespeare lesen und Autos
warten werden.
Sprecher
Seither sind vierzig Jahre vergangen – und immerhin hat ein Computer schon einen
Schachweltmeister geschlagen. Aber Brettspiele konnte schon der „General Problem
Solver“ ganz gut – auch einfache Puzzle lösen und den Weg aus zweidimensionalen
Labyrinthen finden. Ausgerechnet bei „allgemeineren Problemen“ versagte der
Allgemeine Problemlöser aber. Der Plan der Dartmouth-Konferenz, eine
Denkmaschine bauen, die dem Menschen gleichkommt, ist grandios gescheitert.
Weil man eigentlich nicht wusste, was man da bauen wollte, meint Professor
Thomas Christaller, Informatiker und Pionier der Künstliche-Intelligenz-Forschung:
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Christaller
Ja, warum hat das nie geklappt: meine Hypothese ist, wir haben kein Verständnis
darüber, was eigentlich menschliche Intelligenz ist. Sie haben ein Alltagsverständnis,
aber es gibt keine vernünftige Definition. Und als Ingenieur braucht man aber eine
Grundlage, auf der man dann arbeiten kann, um dann auch tatsächlich Systeme zu
bauen, und daran mangelt es.
KI Oton 01 Christaller
Sprecher
Einzelne Aspekte von Intelligenz ließen sich immerhin so definieren, dass sie in
Programme übersetzt werden konnten. So entstanden „Expertensysteme“. Sie
kombinieren Fachwissen mit intelligenten Methoden, es anzuwenden: zuerst in der
medizinischen Diagnostik.
((Serielle Geräusche, Klappern))
Das Programm MYCIN von 1972 wertete große Datenmengen über
Infektionskrankheiten aus: Erreger, Verläufe und alle möglichen Laborwerte. Das
Ziel: genauere Diagnosen, um Antibiotika gezielter einsetzen zu können. Die
Intelligenzleistung: aus den einprogrammierten Daten Schlussfolgerungen zu ziehen
und Empfehlungen abzugeben. Die Trefferquote: erstaunlich hoch und durchaus auf
oder über dem Niveau eines menschlichen Experten. Seit den 80er Jahren werden
Expertensysteme in vielen Bereichen eingesetzt – in der Medizin, der Chemie, der
Geologie, der Klimaforschung – überall wo große Datenmengen auszuwerten sind.
((Geräuschecollage, Bremsen, Computerspielstimmen))
Die Dartmouth-Forscher wollten eine “Starke Künstliche Intelligenz“, die Intelligenz
als Ganzes nachbildet. Die Expertensystemen stehen für die „schwache Künstliche
Intelligenz“: sie simulieren, einzelne Aspekte intelligenten Verhaltens. Sie helfen uns
beim Bremsen im Auto, suchen im Internet für uns, treten in Computerspielen gegen
uns an, übersetzen automatisch japanische Webseiten und dergleichen mehr. Sie
sind klassische Werkzeuge: sie „verstehen“ nicht in irgendeinem umfassenden Sinn,
was sie tun, sie können auch nichts anderes, aber was sie tun, machen sie gut. So
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wie ELIZA, die Computertherapeutin. Die „versteht“ auch nicht, was ich ihr erzähle,
aber wenn man nicht zu genau nachfragt, wirkt sie richtig intelligent.
((wieder die Psycho-Musik vom Anfang))
Erzählerin
Was bringt Sie dazu zu glauben, ich sei richtig intelligent?
Autor
Ach, nichts, Eliza, gar nichts.
Erzählerin
Ich bin nicht sicher, ob ich Sie gerade ganz verstehe.
Autor
Ich glaube: nein.
Erzählerin
Sie sind gerade ein bisschen negativ.
Sprecher
Eigentlich ist das aber nicht ELIZA, die da spricht, sondern ihr Erfinder, Joseph
Weizenbaum. Der Neuroinformatiker Christoph von der Malsburg vom Frankfurt
Institute for Advanced Studies sieht genau darin die Grenze der frühen KIProgramme:
Malsburg
Im Grunde genommen muss man sagen, dass die Intelligenz in der Maschine im
Grund die Intelligenz im Kopf des Programmierers war. Dier Programmierer hat sich
irgendein Problem angesehen, Schach spielen z.B. oder Sprachverstehen, hat
versucht die Mechanismen zu verstehen oder zu erforschen und hat sie dann in
Form von Programmen getan. Das heißt, die Maschine hat das, was der
Programmierer gedacht hat, nie wirklich übertroffen.
KI Oton 02 Malsburg
Sprecher
Das kann sie auch nicht, so lange sie sich nicht selbständig verbessert. Solange sie
nicht lernt, solange sie keine Erfahrungen macht. Diese menschlichen Fähigkeiten
lassen sich offenbar nicht oder nur sehr begrenzt in Algorithmen – formale
Lösungswege – übersetzen. Schon die KI-Pioniere vermuteten, dass das mit der
speziellen Funktionsweise unseres Gehirns zu tun hat. Sie versuchten früh, die
Erkenntnisse der Hirnforschung für die programmierte Intelligenz zu nutzen. In den
60er Jahren entwarfen sie „künstliche neuronale Netzwerke“: Programme, die die
Verarbeitung von Informationen im Gehirn nachbilden. Statt immer den gleichen
Lösungsweg zu gehen, sucht das neuronale Netzwerk Muster in den Eingangsdaten.
Für das Gehirn gilt:
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((Geräusche: einzelne Signale, die sich überlagern und schließlich synchron werden))
Zitat
What fires together, wires together.
Sprecher
Nervenzellen, die häufig gemeinsam feuern, also gemeinsam Reize verarbeiten,
„verdrahten“ sich fester miteinander. So speichern sie Gedächtnisinhalte,
Erinnerungen, Erfahrungen. Im Computer ist dieses Prinzip sehr stark vereinfacht,
aber mittlerweile eine Standard-Technik.So entstehen lernfähige Programme. Denn
neuronale Netze werden weniger programmiert als viel mehr trainiert. Alan Turing
hat das 1950 vorhergesagt:
Zitat
(grübelnd) Dieser Prozess könnte der normalen Erziehung eines Kindes ähneln.
Man zeigt auf Dinge und gibt ihnen Namen und so weiter.
Sprecher
Der Erziehung eines Computerkindes steht allerdings eine besondere Bedingung
menschlicher Intelligenz im Weg. Der Mainzer Philosoph Professor Thomas
Metzinger beschreibt sie:
Metzinger
Was wir in den letzten zwei drei Jahrzehnten gelernt haben, ist erstens dass der
Körper eine große Rolle spielt für die Intelligenz, die leibliche Verankerung. Es gibt
da zum Beispiel das sogenannte Symbol Grounding Problem, also inwieweit die
Symbole, mit denen ein Roboter operiert für ihn selbst eine Bedeutung haben,
dadurch dass er in einer Situation verankert ist und auch eine Geschichte hat, wie
ein Kleinkind, das aufwächst.
KI Oton 03 Metzinger
Sprecher
Wenn sich das so verhält, dann kann die Künstliche Intelligenz nicht in „jeder
strukturierbaren Materie“, vor sich hindenken, dann braucht sie eine Art Körper.
Dieser Gedanke der Verkörperung, englisch Embodiment, brachte die KünstlicheIntelligenz-Forschung voran. Thomas Christaller erinnert sich, dass eine neue Frage
in den Mittelpunkt rückte:
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Christaller
… wofür braucht ein Mensch eigentlich Intelligenz? Und dann kann man relativ
schnell feststellen, er verwendet es zum mobiltelefonieren und Schach spielen, aber
in der Evolution vor 2000 Jahren ist es nicht entstanden zum Schach spielen oder
mobil telefonieren. Es ist für andere Zwecke benutzt worden, nämlich den Körper
überlebensfähig zu machen. ... und da ist man auf die Idee gekommen: okay, wir
müssen also das, was wir Intelligenz nennen, an den Körper anpassen, wir müssen
den Geist an den Körper anpassen, und so ist die KI zur Robotik gekommen.
KI Oton 04 Christaller
((Roboterklänge, R2D2))
Sprecher
Roboter – Maschinen mit Sinnesorganen, Maschinen, die sich bewegen, Maschinen,
die mit uns kommunizieren. Die kennen wir gut – aus Büchern und Filmen: der
Schriftsteller Isaac Asimov ergründet in „I Robot“ die ethischen Probleme des
Zusammenlebens mit intelligenten Robotern. Commander Data aus der zweiten
Star-Trek-Generation möchte Emotionen lernen und Marvin aus „Per Anhalter durch
die Galaxis“ leidet sogar unter Depressionen. Nirgends erfahren wir aber, wie der
erste Schritt zu diesen bemerkenswerten Wesen gemacht wurde: der Bau einer
starken Künstlichen Intelligenz.
((maschineller, dröger Sound, Kontrast zum vorigen))
In unserer wirklichen Welt begann alles mit Industrierobotern – 1954 wird das erste
Patent angemeldet. In den 70er Jahren entstehen in Japan die ersten Roboter mit
tier- und menschenähnlicher Gestalt. Heute kennt man vielleicht den Roboterhund
Aibo oder Asimo, einen Spielzeugroboter, der sogar im Kreis laufen kann. Ihre
menschenähnliche Wirkung beruht allerdings größtenteils auf einer Täuschung,
meint Thomas Christaller:
Christaller
... sie haben einen Appell, dass sie irgendwie uns ähnlich sind. Wir vermuten das
natürlich nur, wir wissen das nicht. Und in dem Augenblick, in dem wir unterstellen,
dass uns irgendetwas in der Welt ähnlich ist, unterstellen wir … auch, dass innen
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drinnen das System genau so ist wie wir. Und damit überfordern wir die Systeme,
denn sie sind weiterhin, sehr sehr einfach.
KI Oton 05 Christaller
Sprecher
Die Robotik bleibt ein wichtiges Gebiet der Künstlichen Intelligenz: denn der Roboter
hat vieles, was wir auch haben: Sinnesorgane in Form von Kameras und Sensoren,
ein elektronisches Gehirn, dass die Daten verarbeitet und einen Körper, mit dem er
sich bewegen und agieren kann. Im Alltag sind Roboter schon angekommen: vor
allem im Auto übernehmen sie vom Bremsen über das Navigieren zum Einparken
eine Aufgabe nach der anderen. Wir merken das nur nicht, weil sie nicht wie R2D2
aus Star Wars aussehen. Und nicht mit uns reden.
((Psychomusik vom Anfang))
Eliza
Hallo. Bitte benennen Sie Ihr Problem.
Autor
Eliza, ich kann nicht einparken
Eliza
Einparken?
Autor
Mit meinem Auto?
Eliza
Warum sagen Sie Auto?
Sprecher
Die heute eingesetzten Roboter sind wie Expertensysteme Vertreter einer
„schwachen KI“, sie sind hochspezialisiert. Eliza weiß nichts von Autos, meine
Einparkhilfe kann mich nicht psychologisch beraten, mein Navi spielt kein Schach
und mein Schachprogramm kann keine Steuererklärung machen. Im Schach schlägt
es mich aber jederzeit vernichtend. Wenigstens eine Voraussage der KI-Optimisten
der ersten Stunde ist ja eingetroffen. 1997 schlug der Computer Deep Blue den
amtierenden Weltmeister Gari Kasparow. Der war darüber sehr aufgeregt:
O-Ton
Kasparow: Wir wissen alle, wie Maschinen spielen. Der Computer hat damit nichts
bewiesen, gar nichts.
KI Oton 06 Kasparow
Sprecher
Jedenfalls nicht, dass er intelligenter ist als ein Mensch. Er kann nur vielleicht bald
besser Schach spielen, denn Schach hat zwar einfache Regeln, ist aber für
Menschen eigentlich zu schwer, weiß Thomas Christaller:
Seite 10
Christaller
Selbst wenn man alle Regeln kennt, ist der Suchraum so groß, dass man sehr lange
braucht, um alle möglichen Lösungen herauszufinden ... Und der Vorteil von den
Computern ist, je mehr Rechenpower sie haben, desto größere Suchräume können
sie bearbeiten … Und deswegen war das irgendwann in den 70ern klar, es ist nur
noch eine Frage von Jahren, bis die Computer so stark sind, dass sie jeden
Menschen schlagen.
KI Oton 07 Christaller
Sprecher
Und irgendwann kann ein Computer Schach vielleicht komplett durchrechnen, bei
Halma ist das schon gelungen. Es ist vielleicht frustrierend für Schachspieler – aber
für den Computer ist seine Fähigkeit nichts Besonderes. Denkmaschinen sind
gerade da gut, wo wir eher schwach sind: beim Durchstöbern und Auswerten
gewaltiger Datenmengen und großer Suchräume – vorausgesetzt es gibt einfache,
programmierbare Regeln für die Suche. Dafür ist der Computer von vielen Dinge, die
wir selbstverständlich finden, völlig überfordert: „Einen Witz verstehen“, „ein
Gespräch am Nachbartisch mithören“, oder wie der amerikanische Philosoph John
Searle beobachtet: „einfach durchs Zimmer gehen und die Tür aufmachen“.
((nochmal Psycho))
Eliza
Bitte benennen Sie Ihr Problem.
Autor
Können Sie mal ein Fenster aufmachen?
Eliza
Sie glauben, dass ich bitte mal ein Fenster aufmachen kann, nicht wahr?
Autor
Ja, das glaube ich.
Eliza
Sie scheinen ein sehr positiver Mensch zu sein.