Nach 30 Jahren steht Cyc vor dem Abschluss
Einer Künstlichen Intelligenz das gesamte Weltwissen per Hand einprogrammieren zu wollen, klingt nach einem wahnwitzigen Ansatz. Doch nach jahrzehntelanger Arbeit ist mit Cyc ein solches Projekt jetzt marktreif.
- Will Knight
Als Doug Lenat mit seinem Projekt begann, hatte Apple gerade seinen ersten Macintosh vorgestellt und IBM seinen AT-PC. Das Space Shuttle Discovery startete zu seinem Jungfernflug, und in Ludwigshafen begann ein Pilotprojekt zum Kabelfernsehen. Und Lenat nahm sich nicht weniger vor, als einem Computer zu erklären, wie die Welt funktioniert. Dazu gab er Ende 1984 sogar seinen Posten als Professor in Stanford auf.
Nun, 31 Jahre später, steht das Projekt namens "Cyc" vor dem Abschluss. Es besteht aus einer sogenannten Ontologie, einer Datenbank mit tausenden von semantischen Informationen. Darunter auch solche, die in keiner Enzyklopädie auftauchen, weil sie für Menschen selbstverständlich sind: Zum Beispiel, dass Isaac Newton eine historische Figur ist, die nicht mehr lebt; dass ein Apfel nach unten fällt, wenn man ihn loslässt; dass ein Apfel nicht größer ist als ein Mensch; und dass kein Mensch einen Apfel in den Weltraum werfen kann.
Kommerzielle Verwertung der KI Cyc steht an
"Es ist nicht so, dass es nichts mehr zu tun gäbe", sagt Lenat. Aber das meiste, was der Datenbank noch hinzugefügt werden müsse, betreffe nur spezielle Themen wie Finanzen oder Krebsforschung. Michael Stewart, ein langjähriger Mitarbeiter von Lenat, will Cyc jetzt mit einer Firma namens Lucid kommerziell verwerten – unter anderem mit persönlichen Assistenten, die mit Cycs Weltwissen ausgestattet sind. Sie sollen weniger anfällig für dumme Missverständnisse sein als etwa Apples Assistent Siri oder Google Now (siehe dazu auch Technology Review Ausgabe 1/2016, Seite 36).
Laut Stewart gibt es schon Gespräche mit mehreren Interessenten. Gemeinsam mit der Cleveland Clinic arbeitet Lucid beispielsweise an einem Assistenten, der Medizinern bei der Suche nach Patienten für klinische Studien hilft. Ärzte können in natürlicher Sprache Anfragen eingeben wie "Finde Patienten mit Bakterien nach einem perikardialen Fenster". Dabei soll die Software nicht nur die richtigen Kandidaten finden, sondern auch klar darlegen, warum sie gerade diese ausgewählt hat.
Lucid entwickelt nach eigenen Angaben auch mit Banken und Finanzdienstleistern ähnliche Lösungen, die neue Einblicke in Investment-Möglichkeiten bieten oder Insider-Deals entdecken sollen. Tatsächlich konnte Cyc bereits einen möglichen Fall von Insider-Handel aufdecken, als es anhand einer Organisationsstruktur bemerkte, dass zwei Beteiligte früher direkt nebeneinander gearbeitet haben. Daraus folgt, wie Cyc gelernt hatte, dass sie sich auch kennen mussten. Die nötigen Daten stammen aus Interviews mit Fachleuten, aus Firmendokumenten oder Krankenakten.
Deep Learning und neuronale Netze dominieren heute das Feld
Cyc steckte so lange in der Entwicklung, dass sich der Wind in der Künstlichen Intelligenz inzwischen völlig gedreht hat. Hartverdrahtete Regeln und Fakten gelten mittlerweile als ziemlich altmodischer Ansatz. Dank kluger Algorithmen, leistungsfähiger Hardware und vielen Trainingsdaten haben in den letzten Jahren Deep Learning und neuronale Netze das Feld dominiert. Googles "AlphaGo" meisterte auf diese Weise etwa das unvorstellbar komplexe und abstrakte Go-Spiel (siehe Technology Review Ausgabe 4/2016, Seite 85).
Aber Deep Learning ist nicht besonders gut darin, Maschinen so etwas wie gesunden Menschenverstand beizubringen. Viele Experten halten dies für eine gravierende Schwäche. Lenat jedenfalls ist überzeugt, dass Deep Learning ohne irgendeine Art manuell eingegebenes Wissen lückenhaft bleibt. "Klar ist es toll, bei Dame, Schach oder Go zu gewinnen", sagt er. "Aber es ist eine ganz andere Frage, ob solche Programme auch eine längere Konversation führen können, von der Entscheidungen über menschliches Leben abhängen."
Gary Marcus, Professor für Psychologie und Neurologie an der New York University sowie Mitgründer einer KI-Firma namens Geometric Intelligence, findet Lucid interessant, weil es viele Schwächen des derzeit populären Deep Learnings angeht: "Cyc steht zwar im Ruf, schwerfällig und unhandlich zu sein", so Marcus. "Aber es steht für einen ganz anderen Ansatz als all das Deep-Learning-Zeug, das gerade Schlagzeilen macht." Die Stärken von Deep Learning lägen vor allem im Bereich der Wahrnehmung, bei der Verarbeitung von Bildern und Klängen. "Beim logischen Denken der Menschen gibt es aber viele Folgerungen und Rückschlüsse. Cyc steht für einen ernsthaften Ansatz, mit den Feinheiten dieser Folgerungen fertig zu werden", sagt Marcus. "Ich weiß nicht, was daraus wird, aber ich würde es gerne erfahren." (jle)
