Künstliche Intelligenz Werden Computer eines Tages schlauer sein als wir?
Szene aus Kubricks „A Space Odyssey“: Die Vision von künstlicher Intelligenz bekommt immer wieder neue Nahrung.
Er ist der wohl berühmteste Super-Computer der Filmgeschichte: der HAL 9000. In dem legendären Science-Fiction-Film „A Space Odyssey“ von Stanley Kubrick aus dem Jahr 1968 ist HAL mit künstlicher Intelligenz ausgestattet und der einzige an Bord des Raumschiffes, der um die Details der Jupiter-Mission weiß. Im Laufe der Reise entwickelt er sogar so etwas wie Emotionen, sagt Sätze wie: „Ich habe Angst.“ Hat Kubrick vorhergesehen, was bald schon Realität wird? Werden Computer eines Tages intelligenter sein als Menschen?
Um es vorweg zu nehmen: Ganz abwegig ist der Gedanke nicht. Mit Hochdruck arbeiten Forscher daran, Computer immer intelligenter zu machen. Aber keiner weiß, ob und wann die Supermaschinen intelligenter als Menschen sein werden. Denn die Sache hat einen Haken: Intelligenz ist weit mehr als reines Wissen, das abgerufen werden kann. Um etwa „intelligent“ handeln zu können, verarbeiten Menschen hunderte von Impulsen aus der Umgebung oder bewerten Gefühle. Maschinen dazu in die Lage zu versetzen, ist ein gigantischer Aufwand.
„Das Internet hat sich in der realen Industriewelt eingenistet“, sagte Angela Merkel zuletzt auf der Computermesse Cebit. Wovon die Bundeskanzlerin hier spricht, nennt sich Industrial Internet, Industrie 4.0 oder auch Internet der Dinge, und ist wohl eines der größten Zukunftsthemen überhaupt.
Nachdem in den 1970er Jahren die ersten PCs auf den Schreibtischen ihren Platz fanden, veränderten später das Web und E-Mails die gesamte Gesellschaft. Facebook und Xing waren als soziale Netzwerke nur noch die logische Konsequenz. Doch das Potenzial des Internets ist damit lange nicht ausgeschöpft. Denn vernetzen können sich nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen.
Die wachsenden Datenströme, Stichwort „Big Data“, sind Konsequenz der Vernetzung und Grundlage für diese neue Revolution von Industrie und Internet. Innovative Softwarelösungen und Analyseverfahren sollen dort Informationen produzieren und Daten nutzen, wo es bisher nicht der Fall war. Datenverarbeitung, IT und industrielle Fertigung treffen aufeinander.
Das Potenzial, Zeit und Ressourcen zu sparen, ist über viele Branchen hinweg enorm: Maschinen können schneller und effizienter gewartet werden. Güter kommen schneller und günstiger an ihren Zielort. Sensoren machen eine bessere Überwachung von Motoren, Turbinen oder medizinischem Equipment möglich.
Ein Beispiel für das entstehende Industrial Internet kommt aus der Flugzeugindustrie. Mit Hilfe von Sensoren können in Turbinen Daten gesammelt werden – unabhängig davon, ob diese sich gerade in der Luft oder am Boden befinden. Die Zentrale erhält die Daten in Echtzeit, um etwa Lösungen für einen zu hohen Benzinverbrauch zu ermitteln.
Darüber hinaus kann noch während sich die Maschine in der Luft befindet festgestellt werden, ob eine Wartung nötig ist. Termine können so optimiert werden. Von der Datenanalyse kann ebenso die Entwicklung neuer Antriebe profitieren.
Im Gesundheitswesen lassen sich durch ein globales Datennetz Notfalltransporte verfolgen und überwachen. Patienten gelangen dadurch schneller in die Krankenhäuser, wo das Personal darauf vorbereitet ist, sie zu empfangen.
Andererseits wächst die Rechenleistung rasant, wird die Software immer besser darin, auch gigantische Mengen an Daten schnell auszuwerten. Auch deshalb bekommt die Vision vom wirklich „intelligenten Computer“ seit Kubricks Film immer wieder neue Nahrung. Etwa 1996, als IBM’s Super-Computer Deep Blue den Schachweltmeister Garri Kasparow schlug. Doch nach anfänglicher Euphorie machte sich schnell die Erkenntnis breit, dass das Beherrschen des Schachspiels noch keine Intelligenz ausmacht.
Das gilt auch für den nächsten Super-Computer aus dem Hause IBM: Watson. Dabei handelt es sich eher um ein Computer-Programm, weniger um einen Computer. Es leistet weitaus mehr als Deep Blue. So ist Watson in der Lage, menschliche Kommunikation auszuwerten. In der US-Quizshow Jeopardy schlug das System Anfang 2011 sogar mehrere Top-Kandidaten, obwohl die Fragen in dem Spiel stets mehrdeutig formuliert sind. Doch den IBM-Forschern geht es bei Watson weniger um künstliche Intelligenz als vielmehr um die Möglichkeit einer semantischen Suche, mit der die Analyse in großen Datenbergen vereinfacht werden kann.
Ein bislang noch ungelöstes Problem für die Forscher ist es, dem Computer das Lernen beizubringen. Es ist zentraler Bestandteil der Intelligenz. Ein simples Beispiel: Der Mensch lernt in seiner Kindheit, wie man etwa ein mit Wasser gefülltes Glas halten muss, damit nichts verschüttet wird. Der Rechner kann das beherrschen, wenn er vorher entsprechend programmiert wurde. Es ist aber nahezu unmöglich, ihm alle jene Details einzuspeichern, die ein Mensch im Laufe seines Lebens lernt. Bleibt also nur die Möglichkeit, die Wissensbasis auch des Rechners durch Lernen aufzubauen.
Doch hier lauert schon die nächste Herausforderung: Wir wissen trotz aller Forschungen bis heute nicht komplett, was im menschlichen Gehirn genau passiert, wenn wir bestimmte Informationen speichern oder Emotionen verarbeiten. Welche Neuronen kommunizieren miteinander, welche Synapsen sind aktiv und warum ist das so?
Die EU hat ein milliardenschweres Forschungsprogramm aufgesetzt, um diese Fragen zu beantworten – durch die Simulation des menschlichen Gehirns. Mit dabei ist zum Beispiel die Universität Heidelberg. Die dort sitzende Physikerin Johanna Stachel, zugleich Präsidentin der Deutschen Physikalischen Gesellschaft, schätzt, dass es noch 20 Jahre dauern wird, bis eine solche Simulation möglich sein wird. Und von der Simulation bis zu einer intelligenten Maschine dürften dann weitere, forschungsintensive Jahre vergehen.
Und selbst, wenn alles das am Ende gelingen sollte, bleibt noch die wichtigste aller Fragen unbeantwortet: Was haben wir von solchen intelligenten Rechnern? Wollen wir sie überhaupt? In Kubricks Film galt HAL 9000 galt als intelligent und unfehlbar. Aber er machte einen Fehler. Am Ende mussten ihn die Menschen abschalten, um überleben zu können.
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