Seite 3: Maschinen lernen und spielen anders

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Auch maschinelles Lernen, ein weiterer Slogan, der den derzeitigen Schwerpunkt der KI-Forschungen und Anwendungen derzeit ausmacht – von den digitalen Sprachassistenten bis hin zur Software für Autonomes Fahren, überall ist machine learning im Spiel – ist ein trügerischer Begriff. Maschinelles Lernen unterscheidet sich stark von der Art und Weise, wie wir Menschen lernen. Das Training mit vielen Daten, das hier zum Einsatz kommt, ist nicht zu vergleichen mit dem schwammartigen Aufsaugen von Information, deren Rekombination und Abstraktion, die wir von uns selbst kennen. Maschinelles Lernen ist demgegenüber ein mühseliger Prozess, erfordert viel Vorbereitung durch menschliche Forscher oder Ingenieurinnen, spezielle Programmierung und spezielle Trainingsdatensätze.

Wenn wir hören, dass ein Computer den Weltschachmeister (1997) oder einen der weltbesten Go-Spieler (im Jahr 2016) schlagen kann, neigen wir dazu, zu glauben, dass sie das Spiel "spielen", wie es ein Mensch es tun würde. Diese Programme haben aber keine Ahnung, was überhaupt ein Spiel ist. Sie sind zwar besser im Spiel, stellen sich aber gleich wieder ganz blöd an, sobald man die Regeln ein wenig ändert. Für einen Menschen ist das kein Problem, die KI kann ihr gesamtes Deep Learning hingegen in die Tonne treten und muss wieder ganz von vorne anfangen …

Wider den KI-Populismus

Wir neigen also dazu – daran hat sich seit Weizenbaums Eliza nichts geändert – emotional auf technische Neuerungen zu reagieren: von "ach wie süß" über "so intelligent sind die schon" bis hin zu "Kollege Roboter macht uns arbeitslos" oder "wann übernehmen die Maschinen die Kontrolle" reicht dabei die Spannweite der Reaktionen. Dies wird von den Marketing-Abteilungen der Hersteller, Forschungsinstitutionen und Softwarefirmen ausgenutzt. Diese sind geschult darin, uns gezielt mit Bildern und Metaphern in die Irre zu führen, uns bei unserer Infantilität zu erwischen, um Emotionen zu erzeugen.

Wenn also Boston Dynamics ihre Tieren nachempfundenen Militär-Roboter vorstellen, wenn die Firma Paro die niedliche Robbe vorstellt, die zur Pflege und zum Zeitvertreib von Senioren gedacht ist, dann steckt im Design auch immer das Kalkül, uns bei unseren Emotionen zu packen. Auf der einen Seite sind wir schnell bereit, einzelne Meldungen als Sensationen und Durchbrüche zu sehen. Aber auch auf der anderen Seite sind wir für düstere Szenarien empfänglich, ein wohliger Schauer läuft uns über den Rücken, wenn wir etwa über "die dunkle Macht der Algorithmen" lesen.

Der tatsächliche Funktionsumfang, mögliche Einsatz-Szenarien und anvisierte Geschäftsmodelle geraten aus dem Blick. Die emotionalen Reaktionen verschleiern nur die Funktionsweise einerseits, und die Zielsetzungen der Meister der Algorithmen und Roboter andererseits: meistens private Firmen, die bestimmte Geschäftsmodelle im Blick haben oder ganz schlicht, wie dereinst John McCarthy auf Fördergelder hoffen. Ich nenne das KI-Populismus.

Wir sollten es nicht Künstliche Intelligenz nennen

Wenn wir über Künstliche Intelligenz reden, hantieren wir mit einem schwer zu fassenden Begriff. Und zudem schwingt der Vergleich mit dem Menschen und seinen geistigen Fähigkeiten immer mit. Daher möchte ich zweierlei vorschlagen: Wir sollten nicht über künstliche Intelligenz sprechen, wenn von Software die Rede ist, die für spezifische Situationen programmiert ist.

Außerdem schlage ich vor, dass wir die Diskussion darüber, ob oder wie intelligent ein Algorithmus oder eine Maschine sind, nicht führen. Sondern uns stattdessen fragen, welche Aufgaben sie auf welche Weise und in welchem Maß erfolgreich bewältigen können. Wozu dienen sie, wie gut lösen sie eine bestimmte Aufgabe? Und wir sollten auch immer fragen: Wem gehören sie, wer will uns was verkaufen und was macht das mit uns?

Vielleicht nennen wir es einfach anders, z.B. Software 2.0? Dann werden Eliza, Deep Blue oder Watson plötzlich zu etwas ganz und gar Irdischem. Genauso wie Blitz und Donner das Magische verlieren, sobald ihre wissenschaftliche Erklärung bekannt ist, genauso entmystifiziert das Verständnis, wie eine gegebene Software oder ein Automat die ihm aufgetragenen Aufgaben löst, eben diese, egal ob es sich bei der gelösten Aufgabe um eine einfache Rechnung, um das Steuern eines Fahrzeugs oder das Führen eines Gesprächs in natürlicher Sprache handelt. (jk)