Zur Intelligenz künstlicher Intelligenzen

Dr. Alexander Klier
Nov 5, 2019 · 7 min read
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Bild: Mike MacKenzie — Artificial Intelligence auf flickr. Verwendung unter den Bedingungen der Creative Commons (SA) — Namensnennung.

“Rationales Denken war die Ausdrucksform der Intelligenz. Turing wusste ganz genau, dass Intelligenz in einem Geist nicht alles ist. Aber sie war das Wichtigste. Das ist der Grund, warum das Fachgebiet diesen Namen trägt: Nicht künstlicher Geist, künstliches Denken oder künstliche Vernunft, sondern künstliche Intelligenz” (Gelernter 2016, S. 19).

Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Ob positiv oder negativ, ob gerechtfertigt oder nicht, ob tatsächlich intelligent oder doch eher dumm programmiert: Die Reden, Artikel und Ausführungen über die Vor- und Nachteile von KI bzw. AI belegen, dass hier ein neues Megathema entstanden ist und ein mächtiges Werkzeug auf seinen Einsatz wartet. Nur ein Werkzeug? Kommt hier nicht im Laufe der Zeit der Ersatz für Menschen? Zumindest seiner Arbeitsfähigkeit? Selbst das ist Thema der Diskussionen, deren Versprechungen und Phantasien im Moment keine Grenzen gesetzt scheinen.

Da wir bei Beck et al. selbst Lösungen anbieten, die, grob gesagt, auf Methoden der künstlichen Intelligenz basieren (bspw. machine learning, natural language processing), wollen wir uns in einer lockeren Reihe von Blogposts genauer und umfassender mit dem Thema auseinandersetzen und unsere Sichtweise darlegen. Auf einer eher technischen Ebene hat unser Kollege Bernd Thomas bereits einige Beiträge (beispielsweise hier und hier) gepostet.

Bevor wir uns aber in unseren Beiträgen den Versprechungen und realen Möglichkeiten zuwenden beginnen wir, wie für uns bei Beck et al. üblich, zunächst einmal mit einer Begriffsbeleuchtung. Denn die Namensgebung einer “künstlichen Intelligenz”, besonders des zweiten Terms des Begriffs, dem der Intelligenz, geht nicht nur zurück auf die Anfangsphase elektronischer Rechengeräte. Der Begriff basiert zugleich auf geisteswissenschaftlichen Strömungen, die den menschlichen Verstand im Bereich der Informationsverarbeitung verorteten. Handelt es sich bei einer künstlichen Intelligenz deshalb um einen begrifflichen — oder gar realen — Zirkelschluss? Auch dieser Frage gehen wir im weiteren Verlauf nach. Insofern zeigt dieser Blogbeitrag einerseits auf, wie sich der Begriff entwickelt hat und andererseits, wie sich die damit beschriebenen Phänomene der Informationsverarbeitung zueinander verhalten.

Intelligenz als Begriff

Die heutige Vorstellungen darüber, was Intelligenz nun genau ist, ist untrennbar mit Intelligenztests verbunden. Warum, das formulierte der Harvard-Psychologe Edwin G. Boring 1923 so: “Intelligenz ist das, was Intelligenztests testen” (Enzensberger 2006, S. 44). Das ist zunächst eine Zirkeldefinition (Zirkelschluss), also eine Festlegung, in der die Voraussetzung das zu Beweisende schon enthält. Daraus ergeben sich sofort weitere Fragen: Wie misst man nun genau Intelligenz? Wie misst man sie an vielen Menschen? Und ziemlich zentral: was misst man eigentlich, wenn man Intelligenz misst? Insbesondere auf die letzte Frage geben Intelligenztests selbst wiederum keine Antwort, weil ihre Voraussetzung ja ist, Intelligenz zu messen. Eine Antwort auf die Frage, was man mit Intelligenztest nun genau misst, ist andererseits wichtig um beurteilen zu können, inwiefern es eine künstliche Intelligenz geben kann.

Intelligenz und Intelligenztests

Von Anfang an ist sowohl der Begriff, als auch die Messung von Intelligenz ein Konstrukt gewesen. Konsequenterweise verwenden verschiedene Intelligenztheorien unterschiedliche Operationalisierungen, um das jeweilige Konstrukt mess- und beurteilbar zu machen. Das eigentliche Problem hinter den Konstrukten aber ist, dass sich “die meisten Psychologen, die mit [Intelligenz-] Tests arbeiten […] eines Trugschluss bei der Namensgebung schuldig gemacht [haben], indem sie allzu leicht auf geheimnisvolle Weise von der Punktezahl zu der hypothetischen Eigenschaft übergehen, die durch den Namen des Tests suggeriert wird” (Gould 1983, S. 256). Für die weitere Entwicklung sowohl des Begriffs, als auch des Instrumentariums jedenfalls mussten aber weitere grundsätzliche Annahmen konstruiert werden, wie etwa die, dass es einen (einzigen) Wert der Intelligenz gibt, der durch die Messung als Einzelgröße auch bestimmbar, also zu testen, ist. Einseitig in diese Richtung ausgelegt wird der Intelligenzbegriff wiederum unzureichend, weil die menschliche Denkfähigkeit endgültig auf das Konstrukt einer Informationsverarbeitung und -reproduktion reduziert wird.

“Allgemeine” Intelligenz vs. agiles Denken

Im Rahmen der theoretischen Debatten darum, ob es eine starke, also dem Menschen gleichende künstliche Intelligenz geben könne, entwickelten sich nun weitere verschiedene Vorstellungen. Aber nahezu alle Anhänger einer (starken) KI und einer “Computertheorie des Geistes glauben [bis heute], dass der Geist zum Gehirn in der gleichen Beziehung steht wie die Software zum Computer” (Gelernter 2016, S. 19). Ohne Zweifel lässt sich sagen, dass die Entwicklung künstlicher Intelligenz parallel mit der Entwicklung und Steigerung der Leistungsfähigkeit von Computern vonstatten ging. Das erklärt auch die neuere Dynamik der Entwicklung aufgrund exponentiell gestiegener Rechenleistung und vor allem von zur Verfügung stehenden Daten.

Was ist nun eine künstliche Intelligenz?

Vor diesem Problem steht auch die Entwicklung der KI, weshalb es keineswegs zufällig so ist, dass die Entwicklung einer menschenähnlichen KI im Prinzip seit der damaligen Zeit keine nennenswerte Fortschritte gemacht hat. Eine starre, erblich bedingte (und damit im Prinzip nicht änderbare) Zahl und Vorstellung von Intelligenz stand schon immer einer unheimlich flexiblen, heute würde man sagen agilen, Verstandestätigkeit gegenüber, die Menschen bereits durchschnittlich an den Tag legen. Die derzeitige explosionsartige Entwicklung der KI, die eigentlich sinnvollerweise mit dem Begriff algorithmischer Systeme belegt werden sollte, betrifft insofern vor allem die so genannte schwache KI. Hierbei wiederum geht es — bei aller Leistungsfähigkeit — zunächst nur darum, das menschliche Denken in einzelnen und sehr eingegrenzten bzw. spezialisierten Bereichen zu unterstützen. Zum Teil mit Hilfe von ganz vielen denkenden Menschen, die die Programme “trainieren”, bis sie zu den ursprünglich geforderten eigenständigen Schlussfolgerungen kommen können.

Sind künstliche Intelligenzen intelligent?

Das sind wiederum “Tatbestände”, die eine künstliche Intelligenz bisher erst aufwendig berechnen muss, so sie denn im einzelnen überhaupt dazu in der Lage ist. Verstehen wird eine künstliche Intelligenz in absehbarer Zeit nicht, was Intelligenz eingentlich ist. Sie verhält sich aber immer öfter zumindest so, als ob sie intelligent wäre. Ein zentrales Problem, das bereits bei der Entwicklung von Intelligenztests offensichtlich wurde, bringt auch die KI — und das bereits in der schwachen Version — mit. Wie objektiv sind die Ergebnisse der Intelligenztests tatsächlich? Sind die Testergebnisse gute Prädiktoren, kann man sich also auf die Entscheidungsempfehlungen, die die Tests geben sollen, einigermaßen verlassen? Es stellte sich nämlich bei den Tests sehr schnell heraus, dass sie kulturelle Voreingenommenheiten transportieren und Geschlechterklischees festigen. So mancher Einstellungsalgorithmus heute lässt grüßen.

Dieser Blogbeitrag wurde ursprünglich gemeinsam von Siegfried Lautenbacher und Alexander Klier im Oktober 2018 auf unserem Corporate Blog veröffentlicht. Diese Wiederveröffentlichung enthält einige Korrekturen, Ergänzungen und textliche Änderungen.

Verwendete Literatur

David Gelernter (2016): Gezeiten des Geistes. Die Vermessung unseres Bewusstseins. Berlin, Ullstein

Stephen Jay Gould (1983): Der falsch vermessene Mensch. Birkhäuser

Beck et al.

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Dr. Alexander Klier

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Ich arbeite bei Beck et al. als Social Learning Consultant. Meine digitalen Kompetenzen, wie auch die Blogbeiträge hier, kommen aus diesem Zusammenhang.

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*Arbeiten ist Zusammenarbeiten*. Von Menschen, Daten, Infrastrukturen. Dafür stehen wir.

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