Von Ralf Keuper
Der Hype, den das Schlagwort der Künstlichen Intelligenz derzeit auslöst, erinnert ein wenig an den Glaubenssatz einiger Ökonomen, die, wenn die ersten Warnsignale auf das bald bevorstehende Platzen einer Spekulationsblase auftauchen, zu sagen pflegen: Diesmal ist alles anders.
Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz folgten auf Hochphasen bislang immer sog. AI-Winter. Diesmal aber, so der Tenor, sei es anders. In Computer so schlau wie wir in der FAZ vom 13.06.17 schreibt Alexander Armbruster:
Die führenden KI-Fachleute auf der Welt, wie Yann LeChun, Yoshua Bengio oder Geoffrey Hinton versuchen in ihren Vorträgen gleichwohl immer auch, übertriebene Erwartungen einzuhegen. Denn die Künstliche Intelligenz erlebte schon mehrere Hochphasen, die abgelöst wurden von sog. AI-Wintern, von Stagnation. Allerdings überwiegt momentan sicherlich die Hoffnung. Denn die Fortschritte der vergangenen Jahre bestätigen, dass die derzeitige Phase nur ein Anfang von etwas Großem sein kann.
Also erst der Hinweis darauf, dass in der Vergangenheit die hochgesteckten Erwartungen nicht oder jedenfalls nicht wie ursprünglich erhofft in Erfüllung gingen, dann jedoch die keinen Zweifel mehr zulassende Aussage, “dass die derzeitige Phase nur ein Anfang von etwas Großem sein kann”. Dieser Satz ist kaum zu widerlegen – da es durchaus sein kann, dass wir oder nachfolgende Generationen sagen können, damals um das Jahr 2017 war die Startphase für eine neue Zeit. Die Erfahrung mahnt hier jedoch zu etwas mehr Zurückhaltung.
Keine Frage: Die Erfolge, die der Künstlichen Intelligenz in der letzten Zeit gelungen sind, können sich sehen lassen, was auf diesem Blog in Künstliche Intelligenz erobert asiatische Brettspiel Go thematisiert wurde. Zu Beginn des Jahres, so ist in dem erwähnten FAZ-Beitrag zu erfahren, gelang ein weiterer spektakulärer Erfolg, als eine Software mit dem Namen Libratus die vier besten Pokerspieler der Welt besiegte. Armbruster schreibt:
Das Programm konnte offenkundig unvollkommene oder irreführende Informationen wie Bluff sehr korrekt interpretieren – darin unterschied sich dieser Computer-Erfolg von den zuvor erzielten Leistungen in Schach und Go. In diesen beiden Spielen gibt es keine “versteckten Informationen”. “Wir erklärten Libratus nicht, wie man Poker spielt. Wir statteten es mit den Regeln aus und sagten dann: “Bring es dir selbst bei”, kommentierte Noam Brown, einer der beiden Erschaffer von “Libratus”.
Das größte Problem der Künstlichen Intelligenz besteht derzeit darin, das Wissen aus einem Bereich auf einen anderen zu übertragen, wie dem Podcast Künstliche Intelligenz in all ihren Spielarten zu entnehmen ist:
Bei rund 90 Prozent der derzeitigen Lösungen der Künstlichen Intelligenz kann nur von Narrow Artificial Intelligence gesprochen werden, d.h. das Programm ist nur für ein bestimmtes Problem, eine bestimmte Domäne geeignet, worin es besser ist als der Mensch, wie im Schach. Wenn ein AI-Milestone, wie im Go, umfällt, dann so, dass die Menschen sich nicht mehr bewerben müssen, d.h. das Thema wird von der KI bestmöglich abgedeckt. Was diesen Anwendungen jedoch fehlt, ist das Transferwissen, d.h. die Fähigkeit, etwas komplett Neues zu lernen.
Die Frage ist nun, ob Libratus als neuer Meilenstein in dem Sinne gelten kann, dass hier etwas völlig Neues gelernt wurde, da ja die Regeln vorgegeben waren.
Yuan LeCun, der KI-Forschungschef von Facebook, erläutert in einem Interview mit der FAZ in der bereits genannten Ausgabe, warum er der Ansicht ist, dass diesmal alles anders ist:
Der Unterschied zu früheren Hochphasen der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass es jetzt eine große Zahl sehr erfolgreicher Anwendungen gibt und ein sehr großes unternehmerisches Geschäft rund um Deep Learning und künstliche Intelligenz. Während der derzeitige Hype, der dieses umfängt, sicher kleiner werden wird, glaube ich daher nicht, dass wir abermals einen “AI-Winter” erleben werden in der Art, wie wir das in der Vergangenheit taten.
Das klingt plausibel.
Dennoch: Ein Blick in die Vergangenheit, in die Anfänge der Künstlichen Intelligenz, kann einem “irrationalen Überschwang” entgegenwirken. Im Jahr 1948 berichtete der britische Herald enthusiastisch über eine Maschine, die der Psychiater Ross Ashby über Jahre entwickelt hatte:
Am 13. Dezember 1948 brachte der Herald eine Titelgeschichte mit der Überschrift The Clicking Brain Is Cleverer Than Man’s. Der Erfinder der Maschine, berichtete die Zeitung, sei zuversichtlich, dass die Maschine eines Tages zu einem künstlichen Gehirn weiterentwickelt werde, “das leistungsfähiger als jeder menschlicher Intellekt” und dazu in der Lage sei, die schwierigsten politischen und ökonomischen Probleme der Welt in Angriff zu nehmen. (in: maschinendämmerung. ein kurze geschichte der kybernetik, von thomas rid)
Gemessen daran, sind die Ambitionen der heutigen KI-Forscher geradezu bescheiden 😉
Weitere Informationen:
Salesforce’s chief scientist says AI winters are over
Noam Chomsky on Where Artificial Intelligence Went Wrong
AI is still several breakthroughs away from reality
John Brockmans Buch über Denkmaschinen: Was sollen wir von Künstlicher Intelligenz halten?
Digital Transformation: Interview with Steve Wilson, Digital Identity Innovator & Analyst
“Die sieben Todsünden der AI-Vorhersagen”
KI-FORSCHUNG: Was hat uns die Zukunft gebracht?
The AI winter is well on its way
Der Vorteil der künstlichen Intelligenz gegenüber, dem Mensch ist, die Maschine keine Emotionen, also keine Antipathien noch Sympathien hat.
So könnten mehrere künstliche Intelligenzen miteinander vernünftig Kommunizieren, sie sich nicht durch Stimmungen in die Quere kommen, wie dies unter den Menschen eben der Fall ist.
Die künstlichen Intelligenzen unter sich viel mehr Erreichen könnten als Menschen unter sich, bei denen ja die Emotion meistens vor dem Verstand agiert.
Ob der Mensch dies autorisieren wird, dass künstliche Intelligenz, zu weit besseren Resultaten als wir Menschen kommen, glaube ich kaum.
So gesehen ist es eher eine Illusion, künstliche Weisheiten, je vom Menschen respektiert werden.