"Keine Roboterhirne in Sicht"

Es gibt Meilensteine bei der Entwicklung maschineller Intelligenz. Als das IBM-System namens "Watson" im Februar 2011 gegen die beiden besten menschlichen Spieler in der amerikanischen Quiz-Show "Jeopardy!" gewann, war ein Durchbruch erreicht. Doch erfüllt auch Watson den Turing-Test nicht. Das Superhirn "Watson" basiert auf Gigabytes von textuellen Quellen und auf statistischen Verfahren, die darauf zählen können, dass Fehler im Laufe des Spiels durch Gewinne mehr als ausgeglichen werden. Bei "Jeopardy!" wird keine absolute Sicherheit in 100% der Fälle verlangt.

Von Maschinen erwartet man dies aber in anderen Anwendungen, etwa wenn sie ein Auto steuern sollen. Auch dort zeigt sich bei all den erstaunlichen Fortschritten, die die Entwicklung autonomer Fahrzeuge durchlaufen hat, ein Phänomen, das die Simulation menschlicher Intelligenz vor Herausforderungen stellt: "Denken ist nicht rechnen - es ist das, was das Gehirn tut." Die Tatsache, dass wir heute in der Lage sind, mit Computern makroskopische Verhaltensmuster teilweise grob so zu imitieren, dass Roboter sich wie etwas Lebendiges verhalten können, verwandle das Gehirn noch immer nicht in einen Computer, meint der Professor für Informatik und Künstliche Intelligenz an der Freien Universität Berlin, Raúl Rojas. Rojas hat Erfahrung darin, intelligentes Verhalten in Maschinen nachzubauen, an seinem Lehrstuhl werden seit 2006 autonome Fahrzeuge entwickelt.

Bei jeder Simulation müsse man irgendwo eine Komplexitätsgrenze setzen. Weswegen Rojas das mit über 1 Milliarde Euro geförderte EU-Flaggschiff der Spitzenforschung, das "HumanBrain Project ", das den Bau biologisch inspirierter "Robotergehirne" zum Ziel hat, kritisch zur Kenntnis nimmt: "Wir werden 2023 sicherlich kein fertiges Silizium-Gehirn haben, und die Singularität wird auf sich warten lassen. Aber je höher der Himmel, desto kostspieliger ist es, ihn zu stürmen."

Im aktuellen Telepolis-eBook "Können Roboter lügen?" informiert Rojas über den Stand der Kognitionswissenschaften und der Mikroelektronik. Und er gibt Einblick in die Arbeit, die in den letzten Jahren in den Feldern Robotik und KI geleistet worden ist: Wie weit die künstliche Intelligenz gekommen ist und wie weit entfernt sie doch noch vom Ziel bleibt.

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