Künstliche Intelligenz und Sozialität


Hausarbeit (Hauptseminar), 2003
18 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

Inhalt

Psychologische bzw. allgemeine Definition

Künstliche Intelligenz

Sozialisation

Sind nur „sozialisierte“ Maschinen intelligente Maschinen?

Rezeption und Reflektion

Literaturverzeichnis

Das Thema „Künstliche Intelligenz“ (KI), das sich mit (der Frage nach) der Modellierung von „intelli­genten“ Maschinen und der Nachahmung intelligenten menschlichen Verhaltens am Computer be­schäftigt, hat in den letzten Jahren stark an Popularität gewonnen, auch unter Geistes- und Sozialwis­senschaftlern. Im Folgenden möchte auch ich mich mit diesem Thema auseinandersetzen. Ich vertrete dabei die These, dass KI immer sozial sein muss, d.h. einen dem Menschen ähnlichen Sozialisations­prozess durchlaufen haben muss, um den reibungslosen Ablauf von Mensch-Maschine-Interaktionen zu gewährleisten bzw. damit die Zuschreibung von Intelligenz an eine Maschine überhaupt gerecht­fertigt ist. Mir ist bewusst, dass hinter dieser These die viel stärkere These steht, dass Intelligenz gene­rell ein soziales Phänomen bzw. eine soziale Kategorie (aber auch ein soziales Konstrukt!) ist, d.h. nur in sozialen Kontexten erworben und eingesetzt wird. Bevor ich dies diskutiere, halte ich es jedoch für notwendig, auf die Begriffe „Intelligenz“ sowie „Sozialisation“ einzugehen sowie darauf, welche Art von Maschinen ich im Sinn hatte, als ich mir dieses Thema wählte. Dazu möchte ich zuerst anhand einiger Definitionen aus psychologischen sowie allgemeinen Lexika kurz das dort vorherrschende Intelligenzverständnis darlegen, anschließend anhand einiger Beiträge über Intelligenz aus der ein­schlägigen Informatik-Literatur referieren, wie der Begriff „Intelligenz“ informatisch verstanden wird. Im Anschluss daran möchte ich dann auf die soziale Komponente von Intelligenz eingehen und erläu­tern, warum diese m.E. für die Konstruktion „intelligenter“ Maschinen von so entscheidender Bedeu­tung ist. Zum Schluss werde ich dann noch einmal reflektieren, warum dieses Vorhaben die Inge­nieure der KI möglicherweise vor große (technische) Schwierigkeiten stellen könnte.

Psychologische bzw. allgemeine Definition

Was genau ist „Intelligenz“? In der Psychologie gilt Intelligenz als ein „hypothetisches Konstrukt, das zur Erklärung der Feststellung gemacht wurde, dass Personen sich darin unterscheiden, wie gut oder schlecht sie bei sehr unterschiedlichen Testaufgaben abschneiden, mit denen das Gedächtnis, die praktische Urteilsfähigkeit, die Vorstellungskraft, bestimmte numerische Fähigkeiten und andere kog­nitive Leistungsbereiche erfasst werden“ (Tewes/Wildgrube, 1999, S. 180) Eine einheitliche und ver­bindliche Definition dessen, was Intelligenz eigentlich ist gibt es bisher nicht. „Als im Jahre 1921 eine [psychologische – d. Verf.] Fachzeitschrift 17 der führenden Spezialisten um eine Bestimmung von Intelligenz bat, erhielt sie 14 unterschiedliche Definitionen, bei 3 Enthaltungen. Eine erneute Befra­gung nach 65 Jahren ergab kein grundsätzlich anderes Bild: Wiederum variierten die Antworten be­trächtlich. Natürlich waren sie auch von denen der ersten Umfrage verschieden. Man ist sich also unter den Psychologen nicht recht einig.“ (Urchs, 2002, S. 49/59) Eine einfache, aber auch nur im Deskriptiven verharrende Definition stammt von William Stern, „der Intelligenz als Flexibilität des Denkens und die Fähigkeit zur Anpassung an die Erfordernisse neuer Situationen beschreibt“ (ebd.). Auch Versuche, Intelligenz anhand einzelner Fähigkeiten wie z.B. Gedächtnis, schlussfolgerndem Denken oder räumlichem Vorstellungsvermögen fest zu machen greifen letztendlich auf Merkmale zurück, die selbst nur wissenschaftlich-theoretische Konstrukte darstellen, welche nicht unmittelbar und eindeutig definiert werden können (Vgl. ebd.). Daher einigte man sich irgendwann resigniert auf die – eher ironisch zu verstehende – Formel, dass Intelligenz letztendlich das sei, was mit Hilfe von Intelligenztest gemessen wird, wobei auch hier Schwierigkeiten in der Hinsicht auftraten, dass die jeweiligen Messergebnisse davon abhängen, „wie gut der Proband Sprache und die jeweiligen Begriffe beherrscht, mit deren Hilfe die Aufgaben formuliert sind“ (Cruse u.a., 1999, S. 97), worauf man u.a. begann, kulturunabhängige Tests zu entwickeln. „Damit konnte man die Situation zwar verbessern, aber die prinzipiellen Probleme bleiben bestehen. Stets geht auch zum Beispiel die Konzentrationsfä­higkeit und die Motivation des Probanden in das Messergebnis ein“ (ebd.).

Schaut man sich weiter in der einschlägigen Literatur um, trifft man in diesem Zusammenhang auf Definitionen wie die von Anne Anastasi, „die Intelligenz als diejenige Fähigkeit beschreibt, in der sich kulturell erfolgreiche von weniger erfolgreichen Personen unterscheiden“ (Tewes/Wildgrube, 1999, S. 181), d.h. Menschen, die sich in einer gegebenen Kultur/Gesellschaft anhand der dort geltenden Maßstäbe für Erfolg und Misserfolg als erfolgreich im „Überlebenskampf“ bewähren. Weiterhin wer­den als wichtige Merkmale von Intelligenz gern Flexibilität und Adaptionsvermögen genannt: „Intelli­gente Personen unterscheiden sich demzufolge von weniger intelligenten darin, dass es ihnen leichter fällt, sich in neuen Situationen zurechtzufinden, wesentliche Aspekte von unwesentlichen zu unter­scheiden, Beziehungen zu erkennen, die vordergründig nicht sofort einsichtig sind. Strategien zur Lösung von Problemen zu entwickeln und diese auf ihre Effektivität hin zu vergleichen und auch gemäß der Einsicht in ein Problem zu handeln“ (ebd.).

Eine generelle Frage ist die danach, ob Intelligenz eine einheitliche, unteilbare Fähigkeit sei, oder ob sie die Summe vieler Einzelfähigkeiten darstellt. Hierbei steht auch heute noch die Meinung, „dass es einen Faktor (g-Faktor genannt) gäbe, der die generelle Intelligenz einer Person beschreibe, der Ansicht gegenüber, dass Intelligenz ein multifaktorielles Phänomen sei“ (Cruse u.a., 1999, S. 98). Die Anzahl dieser verschiedenen Faktoren variiert dabei von sieben (nach Howard Gardner: logisch-ma­thematische Fähigkeit, sprachlich-räumliches Denken, körperlich-kinästhetische Fähigkeiten, musikali­sche Fähigkeiten, sprachliche Fähigkeiten, Verständnis für zwischenmenschliche Probleme sowie Fä­higkeiten, sich ein Bild von der eigenen Person machen zu können) bis 120 (Vgl. Cruse u.a., 1999, S. 98). Wobei in diesem Zusammenhang natürlich auch stets die Frage im Vordergrund stand, wie die jeweiligen Merkmale gemessen werden können.

In jüngster Zeit unterscheidet man gerne verschiedene „Arten“ von Intelligenz, wie die soziale In­telligenz. „Bei der sozialen Intelligenz untersucht man Fertigkeiten der sozialen Interaktion: Erkennen von Stimmungen durch mimische oder sprachliche Signale, Gedächtnis für Gesichter und Namen oder auch Sinn für Humor.“ (Urchs, 2002, S. 51) Auch der Begriff „emotionale Intelligenz“, mit dem man den persönlichen Erfolg oder Misserfolg jedes Menschen im täglichen Leben in Verbindung bringt (Vgl. Urchs, 2002, S. 51/52), erfreut sich in den letzten Jahren – gerade im populärwissenschaftlichen und alltäglichen Gebrauch – höchster Beliebtheit. „So sinnvoll ein Aufspalten des Intelligenzbegriffes in eine Mannigfaltigkeit von Konzepten, die einzelne Facetten von Intelligenz bestimmen, auch sein mag, es ersetzt die Suche nach einer Definition von Intelligenz nur durch das Bedürfnis nach vielen einzelnen Definitionen.“ (ebd.)

Die Hirnforschung sowie die Modelle der künstlichen Intelligenz boten in den letzten Jahren auch hier neue Anregungen zur Erklärung und zum Verstehen des Phänomens Intelligenz. Problematisch ist hierbei jedoch, dass sich die Definitionen menschlicher und künstlicher Intelligenz spätestens seit den 50er Jahren gegenseitig beeinflussen und damit verwischen: Galt es am Anfang, das was bei Menschen als intelligentes Verhalten verstanden wurde, auf einer Maschine nachzubilden, begann man nun, einen eher „kybernetischen“ Ansatz zu vertreten, in dem menschliche Intelligenz als ein informationsverarbeitendes System begriffen wurde, das – in Analogie zur intelligenten Maschine – aus Speichern, Prozessoren und Steuerstrukturen besteht und auf Datenstrukturen arbeitet (Vgl. Görz, 2000, S. 4). Auf diese Weise hat man die Antwort auf die Frage, was Intelligenz nun eigentlich sei, ebenso elegant umgangen wie mit der bereits erwähnten, zugegebenermaßen eher ironisch zu verste­henden Antwort, dass Intelligenz letztendlich das sei, was Intelligenztests messen. Ziel dieses Ansatzes ist es nicht, „intelligente Systeme zu konstruieren, nachdem ein Verständnis menschlicher Intelligenz erlangt wurde, sondern menschliche Intelligenz durch die Konstruktion solcher Systeme verstehen zu lernen“ (ebd.). Eine klare Trennlinie zwischen dem Intelligenzbegriff der Psychologen und dem der KI-ler zu ziehen gestaltet sich inzwischen also höchst schwierig, da die KI sich der Intelligenzkriterien der Psychologie bedient hat, welche ihrerseits daraufhin ein Intelligenzverständnis entwickelt hat, das auf Vorstellungen und Modellen von Forschern der KI basiert. Seit der Erfindung der Kybernetik be­einflussen sich das psychologische Intelligenzvorstellungen und die der KI-ler wechselseitig, so dass sich nur noch sehr schwer mit Sicherheit sagen lässt, ob die Modellvorstellung von intelligenten Sys­temen als symbolverarbeitende Systeme eigentlich eine originär psychologische oder kybernetische Vorstellung ist.

Künstliche Intelligenz

Zu den Aspekten des psychologischen Intelligenzbegriffes, die nun auch der Forschungszweig über­nommen hat, der sich mit der Modellierung von „Intelligenz“ am Computer beschäftigt, gehört die Vorstellung von rationaler Intelligenz, die den Intelligenzbegriff in der KI lange Zeit bestimmte. Ratio­nale Intelligenz bedeutet „das Vermögen, in Begriffen zu denken und logische Schlüsse zu ziehen“ (Cruse u.a., 1999, S. 93) sowie „die Fähigkeit nach bestimmten Regeln mit Symbolen festgesetzter Bedeutung zu operieren“ (ebd.).

Betrachtet man ein sog. „intelligentes“ System (sei dies nun ein Mensch, eine Maschine, eine Ge­sellschaft oder eine Gattung z.B. von Säugetieren im Laufe der Evolution), so wird man feststellen, dass es ein Unterschied ist, ob wir von „intelligent“ als einer Eigenschaft eines Systems sprechen, oder von „Intelligenz“ als Fähigkeit eines Systems. „Man kann von einer intelligenten Lösung sprechen, ohne damit zu meinen, dass das System, welches diese Lösung darstellt, als solches die Fähigkeit der Intelligenz besitzt“ (Cruse u.a., 1999, S. 99). Man unterscheidet in diesem Zusammenhang den ad­verbialen vom nominalen Gebrauch des Begriffs Intelligenz bzw. ans Englische angelehnt von „pro­zessualer Intelligenz“ (adverbialer Gebrauch, Intelligenz als Eigenschaft) und „inhaltlicher Intelligenz“ (nominaler Gebrauch, Intelligenz als Fähigkeit). Das eine, die nominale Intelligenz bezieht sich dabei auf die Fähigkeit eines Systems, intelligent handeln zu können, während der adverbiale Gebrauch des Begriffes Intelligenz sich eher auf das intelligent Sein eines Systems bezieht. Ersteres ist dabei eher dynamisch und aktiv, während letzteres statisch und passiv ist. Dabei versteht es sich von selbst, „dass nicht jedes intelligente System auch (nominale) Intelligenz besitzen muss“ (ebd.). Daran anknüpfend begannen Intelligenzforscher, den Begriff Intelligenz weiter zu fassen und sich am Intelligenzver­ständnis der Biologie zu orientieren, das Intelligenz häufig mit „adaptivem Verhalten“ (intelligenter Systeme) gleichsetzt. „Nicht das Verhalten an sich, sondern Verhalten im Kontext einer gegebenen Umwelt bestimmt die Bewertung der Intelligenz“ (Cruse u.a., 1999, S. 101). Diesen Gedanken wei­terführend hat L. Steels folgenden Definitionsversuch unternommen: „Ein System ist intelligent, wenn es in einer gegebenen und einer sich ändernden Umwelt die Chancen seiner Selbsterhaltung im Ver­gleich zu seinem aktuellen Zustand verbessern kann“ (Cruse u.a, 1999, S. 104).

[...]

Ende der Leseprobe aus 18 Seiten

Details

Titel
Künstliche Intelligenz und Sozialität
Hochschule
Humboldt-Universität zu Berlin  (Institut für Philosophie)
Veranstaltung
Einführung in die Kognitionswissenschaft
Note
1,3
Autor
Jahr
2003
Seiten
18
Katalognummer
V113869
ISBN (eBook)
9783640151813
ISBN (Buch)
9783640154203
Dateigröße
435 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Angefangen wurde die Seminararbeit bereits im Sommersemester 2002, fertiggestellt jedoch erst im Sommer 2003.
Schlagworte
Künstliche, Intelligenz, Sozialität, Einführung, Kognitionswissenschaft
Arbeit zitieren
Claudia Hoppe (Autor), 2003, Künstliche Intelligenz und Sozialität, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/113869

Kommentare

  • Noch keine Kommentare.
Im eBook lesen
Titel: Künstliche Intelligenz und Sozialität


Ihre Arbeit hochladen

Ihre Hausarbeit / Abschlussarbeit:

- Publikation als eBook und Buch
- Hohes Honorar auf die Verkäufe
- Für Sie komplett kostenlos – mit ISBN
- Es dauert nur 5 Minuten
- Jede Arbeit findet Leser

Kostenlos Autor werden