{"id":1313,"date":"2020-08-17T17:16:00","date_gmt":"2020-08-17T15:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/transit.alice.ch\/dialogue\/we-are-living-in-a-homo-sapiens-robot-symbiosis\/"},"modified":"2024-03-15T15:47:19","modified_gmt":"2024-03-15T14:47:19","slug":"we-are-living-in-a-homo-sapiens-robot-symbiosis","status":"publish","type":"dialogue","link":"https:\/\/thinktank-transit.ch\/de\/dialogue\/we-are-living-in-a-homo-sapiens-robot-symbiosis\/","title":{"rendered":"\u00abWir leben in Homo-Robo-Symbiose\u00bb"},"content":{"rendered":"\n
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\u00dcber Eduard Kaeser<\/h2>\n\n\n\n

Eduard Kaeser wurde 1948 in Bern geboren. Er studierte theoretische Physik, anschliessend Wissenschaftsgeschichte und Philosophie an der Universit\u00e4t Bern. Bis 2012 war er Gymnasiallehrer f\u00fcr Physik und Mathematik. Er publiziert \u00fcber Themen zwischen Wissenschaft und Philosophie. Neben B\u00fcchern ver\u00f6ffentlicht er Essays und Artikel unter anderem in der Wochenzeitung, der Zeit und der Neuen Z\u00fcrcher Zeitung.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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K\u00fcnstliche Intelligenz begleitet uns heute schon im Alltag und doch sprechen wir immer davon, als sei sie Zukunftsmusik. Woran liegt das?<\/p>\n\n\n\n

Dominante Technologien brauchen immer die Zukunftsperspektive. Und wenn sie sich auf dem Markt durchsetzen wollen, m\u00fcssen sie mit entsprechenden Promotionsmitteln gepimpt werden. Dieser Technikglaube kann sich gelegentlich \u2013 vor allem in den USA \u2013 sogar ins Religi\u00f6se steigern. Die technische Zukunft als Erl\u00f6serin all unserer Probleme und Sorgen.<\/p>\n\n\n\n

Wie intelligent ist KI heute eigentlich wirklich?<\/p>\n\n\n\n

In den Anf\u00e4ngen der KI r\u00e4sonnierten die Computerwissenschafter \u00fcber die Frage, ob Maschinen, die intelligente Aufgaben \u00fcbernehmen und bew\u00e4ltigen, selbst auch intelligent sind. Der Clou, oder vielleicht eher die Crux ist nat\u00fcrlich der Begriff der Intelligenz selbst. Man kann ihn immer so definieren, dass Maschinen intelligent sind.<\/p>\n\n\n\n

Im Besonderen besch\u00e4ftigte die KI-Forscher die Frage, ob etwas vom Menschen Geschaffenes nicht nur den menschlichen F\u00e4higkeiten ebenb\u00fcrtig sein, sondern das Menschenm\u00f6gliche sogar unter Umst\u00e4nden \u00fcbersteigen k\u00f6nnte. Das ist eine alte, tief philosophische Frage, und fast alle Pioniere der KI bekundeten ein Flair f\u00fcr sie. Dieses philosophische Klima weicht heute einem \u00f6konomischen. Ein Grossteil der jungen Softwaredesigner h\u00e4lt sich kaum mit der Frage auf, ob ihre Kreationen intelligent sind oder nicht, Hauptsache, sie k\u00f6nnen sie m\u00f6glichst schnell auf dem entfesselten Markt der smarten Dinge verh\u00f6kern.<\/p>\n\n\n\n

Aber KI lernt doch inzwischen auch?<\/p>\n\n\n\n

Dieser Lernvorgang ist begrenzt und spezifisch. Deep Learning ist wesentlich Statistik. Die statistischen Methoden sind heute \u00e4usserst elaboriert, man sollte von ihnen jedoch nicht erwarten, es auf die Stufe der Intelligenz zu schaffen, wie wir sie vom Menschen her kennen. Diese Intelligenz setzt planvolle Intervention und Imagination voraus. Ob wir sie Maschinen vermitteln k\u00f6nnen, ist eine offene Frage.<\/p>\n\n\n\n

KI lernt aufgrund von Datenansammlung und Vergleich. Ein Computer braucht 10\u2019000 Vogelbilder, um schliesslich einen Vogel auf Anhieb zu erkennen. Ein Kind kann das viel schneller. Was sagt uns das \u00fcber die unterschiedlichen Intelligenzen?<\/p>\n\n\n\n

Prim\u00e4r dies, dass Intelligenz wesentlich zu tun hat mit ganz bestimmten Lernsituationen. Die Intelligenz von Lebewesen ist das Produkt einer langen Geschichte von evolution\u00e4ren Pr\u00fcfungen und Herausforderungen. Und diese Herausforderungen sind ja ungeheuer vielgestaltig. Dass sie auch Datensammeln und Vergleichen voraussetzen, ist unbestritten. Aber das ist wahrscheinlich nur ein kleiner Teil der Aktivit\u00e4ten, dank derer ein Organismus mit seiner Umwelt zurande kommt.  Hier muss man noch viel von der Biologie lernen.<\/p>\n\n\n\n

Doch wir gehen davon aus, dass unsere Intelligenz Vorbild f\u00fcr KI sei. Ist das \u00fcberhaupt richtig?<\/p>\n\n\n\n

Das ist eine Frage des Paradigmas, der forschungsleitenden Idee. Ein f\u00fchrender KI-Forscher, Stuart Russell, sagt es rundheraus: \u00abBis jetzt begreifen wir sehr schlecht, warum Deep Learning so funktioniert wie es funktioniert. M\u00f6glicherweise lautet die beste Erkl\u00e4rung: Weil tiefe Netzwerke tief sind; weil sie zahlreiche Schichten haben, und jede dieser Schichten lernen kann, nach einfachen Regeln einen Input in einen Output zu verwandeln;  so dass sich diese simplen Transformationen zu jener komplexen Transformation aufaddieren, die vonn\u00f6ten ist, um von einer Fotografie zu einer Kategorie zu gelangen.\u00bb Die Erkl\u00e4rung wirft einen nicht gerade um. Sie erinnert an die von Moli\u00e8re verspottete \u00abeinschl\u00e4fernde Qualit\u00e4t\u00bb, die erkl\u00e4ren soll, warum Schlafmittel wirken. Eine Tautologie.<\/p>\n\n\n\n

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\u00abWir wissen mittlerweile ziemlich gut Bescheid \u00fcber Rechner, aber wir wissen noch lange nicht, wie das Gehirn funktioniert, und selbst wenn wir es w\u00fcssten, bedeutete das nicht, dass das Gehirn ein Rechner ist.\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Wissen wir eigentlich genug \u00fcber unser Lernen und unsere Intelligenz, um eine KI zu schaffen, die uns ebenb\u00fcrtig ist?<\/p>\n\n\n\n

Sie sprechen damit genau das Problem an. Seit Alan Turing ist die KI-Forschung mesmerisiert von der Aussicht, alles, was der Mensch tun kann, an Rechenprozesse zu delegieren. Die Deep-Learning-Forscher weisen auch gerne darauf hin, dass das Schichtenmodell neuronaler Netze eine primitive Simulation der Aktivit\u00e4ten in den Hirnschichten darstelle. Wir wissen mittlerweile ziemlich gut Bescheid \u00fcber Rechner, aber wir wissen noch lange nicht, wie das Gehirn funktioniert, und selbst wenn wir es w\u00fcssten, bedeutete das nicht, dass das Gehirn ein Rechner ist. Der Rechner ist n\u00fcchtern gesehen eine heuristische Metapher. Und wenn wir die Metapher mit dem verwechseln, wof\u00fcr sie steht, dann erliegen wir einer epochalen Missdeutung.<\/p>\n\n\n\n

K\u00f6nnte es dennoch zu einem erfolgreichen Turing-Test kommen? Bestanden ist er ja, wenn Mensch und Maschine ununterscheidbar werden.<\/p>\n\n\n\n

Turing-Tests werden bisher in einem ganz bestimmten beschr\u00e4nkten Setting durchgef\u00fchrt. Und darin k\u00f6nnen KI-Systeme durchaus exzellieren. Die wirklich wichtige Frage ist jedoch, ob KI-Systeme auch in \u00abnormalen\u00bb allt\u00e4glichen Umwelten bestehen k\u00f6nnen, also in Settings, die mit Ambiguit\u00e4ten, unscharfen \u2013 \u00abfuzzy\u00bb \u2013 Bedingungen, unerwarteten Eventualit\u00e4ten gespickt sind. Die KI-Forscher sprechen in diesem Zusammenhang vom \u00abRahmenproblem\u00bb (frame problem). Unsere Handlungen finden immer statt in einem Rahmen voller impliziter, unbewusster Annahmen, auf die wir in \u00abfuzzy\u00bb Situationen zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen. Dieser flexible, nie verfestigte Rahmen bildet das, was man die praktische oder die Commonsense-Intelligenz nennt. Wie implementiert man so etwas in KI-Systemen. Wie k\u00f6nnen die Commonsense haben? Das ist der entscheidende Test. In \u00dcbrigen irrte Turing, was das Lernen anbelangt. Er schrieb, dass das Kinderhirn so etwas sei wie ein leeres Heft, das man beim Schreibwarenh\u00e4ndler kauft: \u00abZiemlich wenig Mechanismus und viele leere Bl\u00e4tter.\u00bb Nichts k\u00f6nnte falscher sein.<\/p>\n\n\n\n

Oder ist es nicht wahrscheinlicher, dass KI sich zu einer v\u00f6llig eigenst\u00e4ndigen Form von Intelligenz entwickelt, die wir am Ende gar nicht mehr verstehen?<\/p>\n\n\n\n

Tats\u00e4chlich befinden wir uns bereits in einer Entwicklungsphase, die ich das Zeitalter der unbegreiflichen Maschine nenne. Neuronale Netzwerke bestehen oft aus Millionen von Elementen, die einen numerischen Input in einen numerischen Output verwandeln. Das heisst, das System entwickelt wom\u00f6glich Regeln, die nur es selbst kennt. Der Designer hat begrenzten \u2013 wenn \u00fcberhaupt \u2013 Einblick in das, was sich im Innern abspielt. Mit zunehmender Schichttiefe wird das KI-System selbst\u00e4ndiger: eine Black Box. Sie funktioniert oft \u00fcberraschend gut und liefert Voraussagen mit erstaunlicher Genauigkeit \u2013 um den Preis, dass man nicht versteht, wie sie zu diesem Resultat gekommen ist. Es manifestiert sich ein umgekehrtes Verh\u00e4ltnis von genauer Voraussage und Verstehbarkeit: Je f\u00e4higer das System zu exakter Voraussage ist, desto schwieriger ist es interpretierbar. So gesehen, haben wir die Wahl zwischen durchschaubaren, aber ineffizienten, und undurchschaubaren, aber effizienten Orakeln.<\/p>\n\n\n\n

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\u00abWer aus dem Siegeszug der smarten Ger\u00e4te schliesst, in absehbarer Zeit w\u00fcrde sich eine von uns unabh\u00e4ngige Superintelligenz entwickeln, erinnert an den Affen, der auf den Baum steigt und prahlt, den ersten Schritt zum Mond getan zu haben.\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Kommen wir an den Anfang zur\u00fcck: KI ist bereits mit und unter uns. Und sie hat unseren Alltag und auch unser Verhalten ver\u00e4ndert. Wie wird das weitergehen?<\/p>\n\n\n\n

Das weiss niemand genau. Wir sollten jedenfalls auf die n\u00fcchternen KI-Leute h\u00f6ren. Gem\u00e4ss Michael Negnevitsky etwa, der ein autoritatives Lehrbuch \u00fcber KI geschrieben hat, befinden wir uns bei lernenden Maschinen im Stadium des Papierflugzeugs im Vergleich zum \u00dcberschallflieger. Und ohnehin: Wer aus dem Siegeszug der smarten Ger\u00e4te schliesst, in absehbarer Zeit w\u00fcrde sich eine von uns unabh\u00e4ngige Superintelligenz entwickeln, erinnert an den Affen, der auf den Baum steigt und prahlt, den ersten Schritt zum Mond getan zu haben.<\/p>\n\n\n\n

Und wird das weiterhin so schleichend passieren, dass wir gar nicht merken, was vorgeht?<\/p>\n\n\n\n

Die digitalen Technologien sind im Wesentlichen Technologien des allt\u00e4glichen Verhaltens. Die Verhaltens\u00f6konomik hat als Disziplin Hochkonjunktur. Sogar einen Nobelpreis hat sie schon erhalten (Daniel Kahnemann, Amos Tversky).<\/p>\n\n\n\n

Es geht um ein soziokulturelles Problem: unsere Angleichung an die Maschinen. Wir haben zwar bis heute keine Antwort auf die Frage, ob Maschinen denken k\u00f6nnen, aber wir gew\u00f6hnen uns allm\u00e4hlich an die Sprache der Computeringenieure und Softwaredesigner, die ja nicht selten von den Funktionen der Computer so sprechen, als w\u00fcrden sie denken. Die Metaphorik hat sich sozusagen in die Umgangssprache eingeschlichen, und dadurch wird der Eindruck erweckt, der Computer sei buchst\u00e4blich zur Intelligenz erwacht. Die Popul\u00e4rliteratur ist voll von solchen undurchdachten Metaphern. Sie spricht andauernd von den Computern, die immer mehr menschliche Tasks \u00fcbernehmen, so wie umgekehrt der menschliche K\u00f6rper als \u00abbiologische Maschine\u00bb, neuerdings als \u00abbiologischer Algorithmus\u00bb betrachtet wird. Das heisst, die Maschine beginnt, sich sozusagen in unseren technisierten Lebensformen einzub\u00fcrgern als ein Quasi-Subjekt. Wir brauchen sie nicht bloss, wir leben mit ihr zusammen, wie mit Mitmensch und Tier. Wir leben in Homo-Robo-Symbiose. Und das Risiko ist durchaus da, dass wir den Roboter nicht anthropomorph betrachten, sondern uns Menschen robomorph.<\/p>\n\n\n\n

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\u00abSorgen machen m\u00fcssen wir uns weniger \u00fcber die KI-Systeme als vielmehr \u00fcber uns selbst.\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

M\u00fcssen wir uns Sorgen machen?<\/p>\n\n\n\n

Sorgen machen m\u00fcssen wir uns weniger \u00fcber die KI-Systeme als vielmehr \u00fcber uns selbst. Wir adaptieren uns n\u00e4mlich viel leichter an die neue Technologie, als sich diese an uns adaptiert. Wir sind ja schon heute Mischwesen \u2013 Hybride \u2013 aus Mensch und Ger\u00e4t. Man schaue nur auf die allt\u00e4glichen Gepflogenheiten des kommunikativen Umgangs. Innert k\u00fcrzester Zeit ist dieses handliche Ger\u00e4t, das die meisten mit sich herumtragen, sozusagen in unsere Psyche eingesunken.\u00a0 Es bestimmt unsere sozialen Umgangsformen, das Selbstverh\u00e4ltnis und -verst\u00e4ndnis.<\/p>\n\n\n\n

Nebenbei bemerkt: Die Science Fiction ist fasziniert von extraterrestrischen Wesen, die ein uns \u00fcberlegenes Intelligenzniveau aufweisen. Dabei sind die Aliens bereits unter uns, in der Gestalt hochentwickelter automatischer Systeme. Ein Grossteil des globalen Finanzmarktes wird von solchen \u00abAliens\u00bb gesteuert, in deren unerforschliche Ratschl\u00fcsse man kaum noch Einblick hat. Es gibt Schachprogramme mit Strategien, denen selbst Grossmeister schwer, wenn \u00fcberhaupt auf die Schliche kommen. Sie muten wie eine \u00abtorkelnde\u00bb Intelligenz an, die scheinbar unlogisch, in zufallsgesteuerter Weise ihre Schritte vollf\u00fchrt, und erst noch regelm\u00e4ssig den Gegner schachmatt setzt. Fremd und unbegreiflich, wie ein aussergalaktisches Wesen.<\/p>\n\n\n\n

Was sollten wir normalsterblichen Nutzer lernen, um mit KI richtig umgehen zu k\u00f6nnen?<\/p>\n\n\n\n

Es gibt darauf eine simple Antwort: Lernen, wer wir sind. Aber sie ist nur auf Anhieb simpel. Das avancierte Verst\u00e4ndnis der Maschine wirkt auf unser Selbstverst\u00e4ndnis zur\u00fcck als die Frage: Was die Maschine auch kann, worin besteht der Unterschied zwischen menschlicher und maschineller Ausf\u00fchrung eines K\u00f6nnens?<\/p>\n\n\n\n

Das ist, meine ich, die zentrale Frage zu Beginn des 21. Jahrhunderts \u2013 das Verm\u00e4chtnis Alan Turings. Und sie wird nicht prim\u00e4r von den Computeringenieuren beantwortet werden, sondern von den Anthropologen, das heisst: letztlich von jedem einzelnen von uns. Hoffen wir das zumindest.<\/p>\n\n\n\n

Glauben Sie, diese Bildungsaufgabe wird erkannt und umgesetzt?<\/p>\n\n\n\n

Es gibt durchaus Anzeichen, dass in den Schulen \u2013 etwa im Gymnasialunterricht \u2013 die Thematik erkannt wird. So habe ich schon Informatik- und Philosophielehrer zusammenarbeiten sehen. Wichtig sind in diesem Kontext die Fachhochschulen, in denen nicht einfach tunnelisiert technisches Knowhow vermittelt werden sollte. Das Interesse der Fachhochschulen ist gross.<\/p>\n\n\n\n

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\u00abLehrer und Trainer werden ihre Funktion in der Konstellation der digitalen Intelligenz neu definieren m\u00fcssen.\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Wie wird umgekehrt KI unser Lernen ver\u00e4ndern? Werden Hologramme bald die neuen Trainer sein?<\/p>\n\n\n\n

Nein. Lehrer und Trainer werden ihre Funktion in der Konstellation der digitalen Intelligenz neu definieren m\u00fcssen. Das geh\u00f6rt ja auch zur Bildungsaufgabe. Wie gesagt: Was wissen wir Menschen eigentlich \u00fcber unsere Kompetenzen?<\/p>\n\n\n\n

Was wird KI letztlich aus uns machen?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Kann ich nicht beantworten. Es gibt beide Wege. Wie einer der kl\u00fcgsten und einflussreichsten Kritiker der KI, der amerikanische Philosoph Hubert Dreyfus, schon vor einem halben Jahrhundert warnte, liegt die Gefahr nicht so sehr in superintelligenten Maschinen als vielmehr in subintelligenten Menschen. Die Warnung ist aktueller denn je.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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