Denken, Lernen, Vergessen bei Computern


Hausarbeit (Hauptseminar), 2003

57 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

I. Einleitung

II. Denken
II.1. Beziehung Mensch - Computer
II.2. Können Computer denken?
II.3. Künstliche Intelligenz
II.4. Die starke KI
II.5. Das chinesische Zimmer

III. Lernen
III.1. Neuronale Netze
III.1.1. Geschichte der Künstlichen Neuronalen Netze
III.1.2. Motivation
III.1.3. Eigenschaften von Künstlichen Neuronalen Netzen
III.1.4. Anwendungsgebiete
III.2. Das menschliche Gehirn
III.2.1. Die Nervenzelle (Neuron)
III.2.2. Die Synapse
III.2.3. Abstraktion
III.2.4. Gewichtung
III.2.5. Hebb’sche Lernregel
III.2.6. Mathematische Grundlagen der Neuronalen Netze
III.2.6.1. Beispiel UND-Funktion
III.2.6.2. Beispiel ODER-Funktion
III.2.7. Das Neuronale Netz
III.2.8. Lehren und trainieren von Künstlichen Neuronalen Netzen
III.2.8.1. Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
III.2.8.1.1. Delta-Regel
III.2.8.1.2. Die Backpropagation Lernregel
III.2.8.2. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
III.2.8.3. Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
III.2.9. Netztypen und Netztypologien
III.2.9.1. Adaline und Perzeptron
III.2.9.2. Madaline und Multi-Layer-Perzeptron
III.2.9.3. Das Hopfield-Netz
III.2.9.4. Das Boltzmann-Netz
III.2.9.5. Selbtorganisierende Netze
III.2.9.6. Das Counterprppagation
III.3. Zwischenbilanz

IV. Vergessen

V. Fazit

VI. Literaturverzeichnis

I. Einleitung

Kaum jemand scheint heutzutage ernsthaft daran zu zweifeln, dass es Wissenschaftlern eines Tages gelingen wird, intelligente Roboter oder Programme zu schaffen.

Wenn man die Entwicklung der Computertechnik einmal betrachtet, so ist ein enormer Fortschritt zu vermerken.

Schon können Computer zahlreiche Aufgaben, die früher ausschließlich dem menschlichen Denken vorbehalten waren, so schnell und so genau ausführen, wie kein Mensch es im Entferntesten vermag.

An Maschinen, die die Menschen in physischer Hinsicht weit übertreffen, hat man sich seit langem gewöhnt. Sie ermöglichen dem Menschen beispielsweise einen schnellen Transport, auf dem Boden. Sie räumen ihm die Möglichkeit ein viel schneller, als ein Dutzend Arbeiter Löcher zu graben oder unerwünschte Bauten niederzureißen. Weiter erlangt der Mensch durch Maschinen, physische Leistungen, zu denen er zuvor nie imstande gewesen wäre. So z.B. Flugzeuge, die ihn in den Himmel heben können und binnen Stunden auf der anderen Seite eines Ozeans absetzen.

Nachdem die Maschinen den Menschen in körperlicher Hinsicht schon lange ersetzt haben, da sie stärker sind und ausdauernder und präziser arbeiten, dringen sie nun auch in Bereiche vor, die bisher dem Menschen auf Grund seiner einzigartigen Intelligenz vorbehalten waren.

So entdecken Computer gesuchte Verbrecher in den Zuschauerreihen eines Footballstadions, sie schreiben Briefe, welche der Chef diktiert und sie schlagen den Weltmeister in der geistigen Königsdiziplin, dem Schach. Wenn der Autofahrer sich hoffnungslos verirrt, weist ihm eine Computerstimme bescheiden den richtigen Weg, Expertensysteme liefern das Wissen für Entscheidungen und neuronale Netze scheinen zu erraten, was der Mensch denkt (siehe hierzu „Twenty Questions“, URL 1). In der Science-Fiction gehört künstliche Intelligenz zum ganz normalen Alltag. Androiden leben mit Menschen zusammen und fallen überhaupt nicht auf, nach Belieben können sie sich Emotions-Chips einsetzen. Steven Spielbergs Film „A. I.'' (Artificial Intelligence) diskutiert bereits die gesellschaftlichen Probleme, die auftreten könnten, wenn sich intelligente, fühlende „Mechas'' unter die Menschen mischen. Andere Filme beschreiben eine Zukunft, in welcher sich die Maschinen emanzipieren und sich von der Bevormundung durch die Menschen befreien werden. In „Matrix'' haben die Maschinen sogar den Spieß umgedreht und missbrauchen die Menschen als Bio-Energiequelle.

Anthropomorphismen[1]wie „der Computerist schuld“, „jetztlerntder PCsprechen“ oder „mein Computerspinntwieder'' zeigen, dass dem Computer umgangssprachlich bereits menschliche Eigenschaften zugeschrieben werden. Daraus resultiert eine große Unsicherheit darüber, was Computer eigentlich können und wie sie funktionieren.

Einerseits sind die Menschen stolz auf all die Errungenschaften, die im technischen Bereich realisiert wurden. Anders sieht es aber bei dem Aspekt der Denkfähigkeit aus. Denn „die Gabe des Denkens ist ein sehr menschliches Privileg“ (Penrose 1991: S. 3). Und „schließlich war es diese Denkfähigkeit, durch deren materielle Anwendung der Mensch über seine körperliche Beschränktheit hinausgelangte und anscheinend seinen Mitgeschöpfen an Leistung überlegen ist“ (Penrose 1991: S. 3).

Wenn eines Tages Maschinen dem Menschen in dieser einen wichtigen Fähigkeit, in der er sich für unschlagbar hält, übertreffen können – wird er dann nicht diese einzigartige Überlegenheit an seine Geschöpfe verloren haben?

Kognitionswissenschaft, so auch der Titel des Hauptseminars, in dessen Rahmen meine Arbeit verfasst wurde, „ist der interdisziplinäre Versuch, Intelligenz zu verstehen und zu erklären – sie ist dem Denken auf der Spur“ (Snell-Hornby 1998: S. 119). Hierbei wird intelligentes Verhalten wie Lernen und Problemlösen nicht nur beschrieben, sondern vor allem in seiner Entstehung untersucht. Die Kognitionswissenschaftler machen sich Gedanken über innere Prozesse, statt in behavioristischer Manier nur äußeres Verhalten zu dokumentieren. Akteure und Methoden der Kognitionswissenschaft kommen heute vor allem aus der Psychologie, der Künstlichen Intelligenz, der Linguistik, Philosophie, Anthropologie und den Neurowissenschaften.

Die Frage, die man sich in der Kognitionswissenschaft stellt ist: Was geschieht beim Denken und Verstehen? Arbeitet das Gehirn eines Menschen wie ein Computer? Können folglich Computer denken? Mit diesen Fragen wird sich meine Arbeit beschäftigen. Im ersten Teil behandelt meine Arbeit das „Denken“, wobei als erstes die Mensch-Computer-Beziehung erläutert wird, um im Anschluss Ansätze zur Beantwortung der Frage, ob Computer denken können zu, liefern. Danach wird der Begriff der KI (Künstlichen Intelligenz) definiert, die Tendenzen der KI erläutert und die Reaktionen unterschiedlicher KI-Forscher auf diese Frage dargelegt.

Der zweite Teil meiner Arbeit setzt sich mit der Lernfähigkeit der Computer auseinander. Dabei komme ich auf die Künstlichen Neuronalen Netze (KNN) zu sprechen, auf deren Entstehungsgeschichte, Anwendungsgebiete, Funktionsweise, Architektur, auf deren Modell – das menschliche Hirn – und vieles mehr.

Im dritten Teil der Arbeit wird das Thema „Vergessen“ erläutert, welche Vorteile und welche Problematiken durch das Vergessen von Informationen entstehen.

Im letzten Teil werden die möglichen Folgen der Computerentwicklung angesprochen und Überlegungen angestellt, welchen Weg die Gesellschaft und vor allem die Wissenschaftler einschlagen sollten, um die Entwicklung und die „Vercomputisierung“ unserer heutigen Gesellschaft in eine sinnvolle Richtung zu lenken.

II Denken

II.1. Beziehung Mensch – Computer

Sollte man tatsächlich annehmen, dass Computer denken können, so kommt doch sogleich die Frage auf, ob man eines Tages sogar Computer und Menschen gleichsetzen kann.

Michael Haller[2]hatte schon 1990 in Zürich in seinem Buch “Sind Computer die besseren Menschen?“ (Haller 1990 zit. nach URL 2) ein Streitgespräch aufgezeichnet, in demKlaus Haefner[3],der die Informationstechnik für einen Segen der Menschheit hält und für eine "human-" computerisierte Gesellschaft plädiert (Haefner et al 1987), und sein WidersacherJoseph Weizenbaum[4], Gegner der "Vercomputerisierung" der Welt, über den Stellenwert des Computers in der Beziehung zum Menschen, stritten (vgl. URL 2).

Die gesamte Problematik der Mensch-Maschine-Beziehung und die unterschiedlichen Ansätze bei der Bewertung der neuen Informationstechnologien werden anhand der folgenden zwei Zitate deutlich:

Haefner:

„Es gibt keine übersinnlichen Ideen.
Praktisch alle menschlichen Tätigkeiten,
auch Dichtkunst und Komponieren,
folgen Regeln und Maßstäben,
die wir an den Computer abtreten können
und auch abtreten werden“ (URL 2).

Weizenbaumentgegnet:

„Dies würde bedeuten,
daß der Mensch letztlich untergehen müßte wie die Dinosaurier,
während das Computersystem den richtigen Weg weise.
Das ist ja eine grauenhafte arrogante Vision!
Menschen können etwas Neues schöpfen.
Nicht aber der Computer“ (URL 2).

In diesen beiden Aussagen finden sich äußerst unterschiedliche Bewertungskriterien der neuen Informationstechnik wieder.

So hat Klaus Haefner versucht, den Unterschied zwischen Mensch und Computer dadurch herauszufinden, indem er Gedichte, die mit einem Computer-Programm (Poetry-Programm) verfasst wurden, und Gedichte von modernen Dichtern in einem Ratespiel von

Radio Bremen vorgelesen hatte. Die Zuhörer sollten herausfinden, welche Gedichte vom Computer geschrieben worden waren und welche auf Menschen zurückzuführen waren.

Das Ergebnis war erstaunlich: es war niemand in der Lage, die Computergedichte von den anderen zu unterscheiden (vgl. URL 2).

Haefnersah hierin einen Beweis für die Gleichsetzung zwischen Mensch und Maschine.

NachWeizenbaumdagegen gab es doch gravierende Unterschiede, die zwar im ersten Augenblick nicht erkennbar sein mögen, dennoch aber im sprachlichen Ausdruck einer Idee, einer Empfindung oder Erfahrung, also einer Sprachphantasie zu suchen sind. Ein Dichter versucht gewöhnlich die Grenzen der üblichen Sprache zu überschreiten (vgl. URL 2).

Dem Computer würden die Idee, Empfindung oder Erfahrung fehlen, die er in Sprache kleiden könnte. Die Dichtung würde hier nur durch einen Zufallsgenerator und die Programmierung grammatischer Regeln geschaffen (vgl. URL 2). Von der Gleichsetzung Mensch und Maschine kann also nach Weizenbaum keine Rede sein!

Auch andere Wissenschaftler hatten den Versuch unternommen, die Grenzen zwischen Mensch und den Neuen Medien zugrundeliegenden Maschinen, aufzuzeigen und stellten sich z.B. die Frage, ob eine Maschine mit sogenannter künstlicher Intelligenz denken und ein Bewusstsein haben kann?

II.2. Können Computer denken?

Kann man von einem mechanischen Apparat überhaupt jemals sagen, er denke, oder gar so weit zu gehen und ihm Gefühle oder Geist zuzusprechen. Diese Frage kann einem a priori absurd erscheinen, da man dem Begriff „Geist“ nicht mit physikalischen oder logischen Ausdrücken beizukommen vermag.

Die Frage berührt tiefe Punkte der Philosophie. Was bedeutet es, zu denken oder zu fühlen? Was ist Geist? Was ist Seele? Und bis zu welchem Grad ist der Geist funktionell abhängig von den materiellen Strukturen, mit denen er gemeinsam auftritt? Können Geist und Seele auch ganz unabhängig von solchen Strukturen existieren? Oder sind sie nichts anderes als das Funktionieren einer (geeigneten) materiellen Struktur? Ist es überhaupt notwendig, dass die erforderlichen Strukturen biologischer Natur sind (wie eben menschliche Gehirne), oder könnte Geist ebenso mit elektronischen Bauteilen zusammenhängen?

Nach Roger Penrose könnte man von einem pragmatischen und operationalen Standpunkt aus die These vertreten, dass Maschinen mit so genannter künstlicher Intelligenz denken können und Bewusstsein haben, vertreten, denn „sofern der Computer nicht unterscheidbar von einer denkenden Person handelt, denkt er.“ (Penrose 1991: S. 6).

Die UntersuchungHaefnersin Radio Bremen durchgeführter Test kann danach auf die Idee des so genanntenTuring-Tests, zurückgeführt werden.

Dieser Test war zur Beantwortung der Frage entwickelt worden, ob man von einer Maschine vernünftigerweise sagen kann, dass sie denkt, fühlt und ein Bewusstsein hat.

Wird von einem Computer behauptet, dass er denkt (fühlt und versteht u.s.w.), so muss sich dieser dem Test unterziehen. Der Test läuft folgendermaßen ab: Der Computer sowie ein (intelligenter) Mensch muss vor den Blicken eines Fragenstellers verdeckt sein. Die Fragen, die dieser Fragesteller formuliert, werden unpersönlich an beide übermittelt, z.B. über einen Fernschreiber oder einer Tastatur. Durch Testfragen muss nun der Fragensteller versuchen festzustellen, welcher von beiden der Computer und welcher der Mensch sei. Falls die fragende Person im Verlauf einer Testserie nicht eindeutig den echten Menschen identifizieren kann, gesteht man dem Computer, (oder dem Programm, dem Programmierer oder dem Konstrukteur usw. ) zu, den Test bestanden zu haben (vgl. Schmidt 1992: S. 14).

Falls dieser Test bestanden wurde, soll dies ein Beweis sein, dass der Computer nicht nur Wissen wiedergeben kann, sondern auch sein Wissen verstanden hat.

Dieser Standpunkt wurde von Alan Turing in seinem berühmten Artikel „Computing Machinery and Intelligence“ vertreten, der im Jahre 1950 in der philosophischen Zeitschrift „Mind“ erschienen ist (vgl. URL 3).

Roger Penrosehat in seinem Buch: "Computerdenken - Des Kaisers neue Kleider" (Penrose 1991) ein Beispiel angeführt, an dem dieses Problem verdeutlicht werden kann:

Ein Mann ging in ein Lokal und bestellte einen Hamburger. Als der Hamburger kam, war er total verbrannt, und der Mann stürmte wütend aus dem Lokal, ohne zu bezahlen und Trinkgeld zu geben“ (Penrose 1991: S. 16).

Ein Mann ging in ein Lokal und bestellte einen Hamburger. Als der Hamburger kam, war der Mann sehr zufrieden damit und als er das Lokal verließ, gab er der Kellnerin ein großes Trinkgeld, bevor er bezahlte“ ( Penrose 1991: S. 16).

Als Test, ob der Computer diese Geschichten „verstanden“ habe, wird er gefragt, ob der Mann in beiden Fällen den Hamburger gegessen habe. Gibt der Computer im ersten Falle die Antwort „nein“ und im zweiten Falle „ja“ an, so hat er denTuring-Testbestanden.

Der Turing-Test lässt seine behavioristische Grundhaltung erkennen. Dieses Experiment abstrahiert von Nebensächlichkeiten und ist nur auf die Vergleichbarkeit des intelligenten Outputs konzentriert. Es ist eine Basis für sachlich geführte Diskussionen des Problems „Können Maschinen denken“.

Es stellt sich aber natürlich weiterhin die Frage, ob diese Art von Erfolg, wie das Bestehen des Turing Tests, wirklich irgend ein echtes Verstehen auf Seiten des Computers oder des Programms anzeigt.

Kann man also von einer Maschine behaupten, sie besitze Intelligenz???

II.3. Künstliche Intelligenz

Was ist künstliche Intelligenz?

„Die KI verfolgt das Ziel, mit – normalerweise elektronischen – Maschinen so viel wie möglich von der Tätigkeit des menschlichen Geistes zu imitieren und ihn vielleicht eines Tages darin zu übertreffen“ (Penrose 1991: S. 10).

Die KI ist also eine Disziplin, die dem Ziel nachgeht, menschliche Wahrnehmungs- und Verstandesleistungen zu operationalisieren und insbesondere informationsverarbeitende Systeme verfügbar zu machen.

Nach Penrose sind bezüglich der KI viele Fortschritte erzielt worden, doch liege „die Simulation von so etwas wie echter Intelligenz noch in weiter Ferne“ (Penrose 1991: S. 11).

Folgende eindrucksvolle Anfangserfolge der KI sollten zumindest in Kurzform erwähnt werden:

- „Schildkröte“ von W. Grey Walters aus den frühen fünfziger Jahren. Sie bewegte sich mit eigenem Antrieb über den Boden. Wenn ihre Batterien sich erschöpften, eilte sie zur nächsten Steckdose, schloss sich an und lud die Batterien auf. Waren die Batterien geladen, löste sie sich wieder von der Steckdose (vgl. Penrose 1991: S. 11).

- Terry Winograds Computerprogramm aus dem Jahre 1972:

Das Programm kann sich sachkundig über mehrere simulierte Klötze verschiedener Form und Farbe unterhalten und sie in unterschiedlicher Reihenfolge und Anordnung aufeinanderstellen (vgl. Penrose 1991: S. 11).

- Computerprogramm von K.M. Colby, das Mitte der sechziger Jahre entwickelt wurde.

Es simuliert einen Psychotherapeuten. Es war zu der Zeit auch ziemlich erfolgreich, denn einige Patienten zogen den Computer als Therapeuten einem Menschen vor und waren bereit dem Computer mehr von sich preiszugeben, als dem menschlichen Gegenstück (vgl. Penrose 1991: S. 11).

Obwohl diese Erfolge den Eindruck erwecken, dass der Computer ein gewisses Verständnis habe, hat er in Wirklichkeit überhaupt keines; „er folgt nur mechanisch einigen ziemlich einfachen Regeln“( Penrose 1991: S. 12). Als Beispiel für diese „mechanische“ Vorgehensweise des Computerprogramms soll erwähnt werden, dass es zum letzteren Programm auch das Gegenstück dazu gibt: Der Computer simuliert einen schizophrenen Patienten, indem er alle Antworten und Symptome nach dem Lehrbuch produziert.

- Ein weiterer Erfolg der KI stellen die Schachspielenden Computer dar, wie z.B. „Big Blue“, oder „Deep Thougt“. Das ist das beste Beispiel für Maschinen, die so etwas wie „intelligentes Verhalten“ zeigen. Deep Thought wurde hauptsächlich von Hsiung Hsu von der Carnegie-Mellon-Universität geschrieben. Dieses Programm hat im November 1988 bei einem Schachturnier in Long Beach, Kalifornien den ersten Preis (zusammen mit Großmeister Tony Miles) gewonnen und dabei erstmals einen Großmeister (Bent Larsen) geschlagen (vgl. Penrose 1991: 12). Auch bei der Lösung von Schachproblemen glänzen nun die Schachcomputer und können dabei Menschen ohne weiteres übertreffen.

Schachspielende Maschinen brauchen neben der Fähigkeit, exakt zu kalkulieren, eine Menge Bücherwissen und treffen ihre Entscheidungen, bezüglich eines Schachzugs, aufgrund des präzisen und raschen Ausführens umfangreicher Berechnungen. Der menschliche Spieler dagegen greift auf „Urteile“ zurück, die auf vergleichsweise langsamen bewussten Überlegungen beruhen.

Eine Maschine ist zu eben dieser Urteilsbildung, die auf Überlegung, Intuition und Erfahrung beruht, nicht fähig.

Das Gebiet der KI ist noch sehr jung. Die technischen Fähigkeiten des Computers werden noch ungeheuer wachsen. Die KI-Philosophie – Computer könnten denken und hätten ein Bewusstsein - muss daher keineswegs von vornherein absurd sein. Die Möglichkeit, menschliche Intelligenz mit Computern sehr genau zu simulieren, ist in Zukunft vielleicht gegeben, und zwar mit solchen, die viel mehr Speicherplatz, Geschwindigkeit und so weiter haben werden, aber sonst den heutigen Computern gleichen und auf bereits bekannten Prinzipien beruhen. Vielleicht werden diese Geräte tatsächlich intelligent sein; vielleicht werden sie denken und fühlen. Vielleicht aber auch nicht; in diesem Falle ist, nach Roger Penrose, irgendein neues Prinzip nötig, das gegenwärtig vollständig fehlt (vgl. Penrose 1991: 15).

II.4. Die starke KI

Es gibt eine Richtung, die sogenanntestarke KI, die in diesen Fragen eine ziemlich extreme Position vertritt. Der starken KI zufolge könnte man dem logischen FunktionierenjedesRechengerätes gewisse geistige Qualitäten zuschreiben – selbst wenn es sich um die simpelsten mechanischen Apparate handelt, etwa um Thermostaten. Dahinter steckt die Idee, dass geistige Aktivität „einfach das Ausführen einer wohldefinierten Folge von Operationen, eines sogenanntenAlgorithmus[5]sei (Penrose 1991: S. 16).

Bei einem Thermostaten ist der Algorithmus sehr einfach: Das Gerät registriert, ob die Temperatur größer oder kleiner ist als der eingestellte Wert; und sorgt sodann dafür, dass der Strom ein- beziehungsweise ausgeschaltet wird. Unvergleichlich komplizierter müsste der Algorithmus eines menschlichen Gehirns sein, für jede nennenswerte geistige Tätigkeit. Dem Standpunkt der starken KI zufolge würde es sich aber trotzdem um einen Algorithmus handeln (vgl. Penrose 1991: S. 16). Kann man also behaupten, dass das Gehirn eines Menschen auch bloß ein Computer ist, der einen, wenn auch sehr komplizierten, Algorithmus ausführt? Bereits im Jahre 1680, als die modernen Naturwissenschaften im Begriff waren zu entstehen, hegte Leibniz die Phantasie vom „Gott als Uhrmacher“ und dem Gehirn als „Uhrwerk“:

„Was aber ist, wenn diese Theorien wirklich zutreffen und wir wie durch ein Wunder schrumpften und in das Gehirn eines Menschen - wenn dieser denkt - gelangten. Wir würden sehen, wie alle diese Pumpen, Kolben, Zahnräder und Hebel arbeiten, und könnten ihre Arbeitsweise - was die Mechanik anbelangt - vollständig beschreiben, wodurch wir auch die Denkprozesse des Gehirns vollständig beschreiben könnten. Doch in dieser Beschreibung würde das Denken mit keinem Wort erwähnt werden! Es wäre nichts weiter als eineBeschreibung von Pumpen, Kolben und Hebeln.“(URL 4).

Die heutigen Anhänger der „starken künstlichen Intelligenz“[6]sprechen natürlich nicht von Pumpen, Kolben oder Zahnrädern, doch unterscheiden sich ihre Ansichten nicht wesentlich von der von Leibniz. Sie sind überzeugt, dass das menschliche Gehirn nichts weiter als ein riesiger neuronaler Computer ist. Sämtliche Hirnfunktionen ließen sich im Prinzip algorithmisch simulieren. Früher oder später werde man die der Intelligenz zu Grunde liegenden Algorithmen gewiss entdecken oder das Bewusstsein werde sich von selbst einstellen, wie auch ein Zitat von Douglas R. Hofstadter, einer der wichtigsten Vertreter der starken KI, zeigt:„Programme und Maschinen werden auf gleiche Weise Empfindungen erwecken: als Nebenprodukt ihrer Struktur, der Art wie sie organisiert sind - nicht durch direkte Einprogrammierung.''(Hofstadter 1999: S. 721).

Gemäß diesem Standpunkt darf man also alle geistigen Qualitäten – Denken, Fühlen, Intelligenz, Verstehen, Bewusstsein – bloß als Begleiterscheinung betrachten; das heißt, sie sind nur Eigenschaften desAlgorithmus, den das Gehirn ausführt.

Roger Penrose erwidert hierzu:

„Ein Algorithmus mit dem Anspruch, es mit den vermutlichen Prozessen in einem menschlichen Gehirn aufzunehmen, müsste ungeheuer leistungsfähig sein. Existiert aber ein derartiger Algorithmus für das Gehirn – und die Anhänger der starken KI würden das sicherlich behaupten -, dann könnte er im Prinzip in einem Computer ablaufen, wenn die Beschränkungen bezüglich der Speicherkapazität und der Rechengeschwindigkeit überwunden sind, was in nicht allzu ferner Zukunft höchstwahrscheinlich der Fall sein wird.“ (Penrose 1991: S. 16).

Ein solcher Algorithmus, wenn man ihn entwickeln könnte, würde nach Penrose vermutlich den Turing-Test bestehen (vgl. Penrose 1991: 16). Die Anhänger der starken KI würden dann behaupten, dass der Algorithmus bei jedem Ablaufin sich selbstGefühle erfährt, Bewusstsein und Geist besitzt. Allerdings würde keineswegs jeder der Behauptung zustimmen, geistige Zustände und Algorithmen seien miteinander in dieser Weise identifizierbar.

II.5. Das chinesische Zimmer

Insbesondere der amerikanische Philosoph und Sprechakttheoretiker John Searle hat der zuletzt erwähnten Ansicht der starken KI heftig widersprochen.

Er hat Fälle zitiert, in denen ein passend programmierter Computer vereinfachte Versionen des Turing-Teststatsächlichbestanden hat, aber er liefert starke Argumente für den Standpunkt, dass das entscheidende geistige Attribut des „Verstehens“ dabei dennoch völlig gefehlt habe. Ein solches Beispiel beruht auf einem von Roger Schank entwickelten Computerprogramm (Schank und Abelson 1977). Das Programm hat zum Ziel, das Verstehen einfacher Geschichten zu simulieren (vgl. URL 2).

Searle stellt sich vor, dass einfache Geschichten (beispielsweise die zuvor erwähnte Geschichte von Penrose mit dem Kunden, der sich einen Hamburger bestellt) nicht auf deutsch, sondern auf chinesisch erzählt werden. Außerdem sollen alle Operationen des Algorithmus, mit dem der Computer diese spezielle Übung ausführt, in Form von Regeln inSearlesMuttersprache (Englisch) vorliegen, die angeben, wie man Kärtchen mit chinesischen Symbolen zu manipulieren habe. Searlemalt sich nun aus, er führe alle Manipulationen selbst aus, und zwar in einem abgeschlossenem Zimmer. Die Symbolfolgen, die die Geschichten und dann die Fragen repräsentieren, steckt man ihm durch einen kleinen Schlitz ins Zimmer. Sonst werden keine anderen Informationen zugelassen. Wenn nun durchSearlenach den vorgegebenen Regeln alle Manipulationen ausgeführt sind, wird das Ergebnis als Symbolfolge, durch den Schlitz nach draußen geschoben.

Da bei den vorhin genannten Geschichten alle Manipulationen nur nach dem Computer-Programm ausgeführt wurden, muss auch das Resultat das chinesische Symbol „ja“ oder „nein“ sein. („Ja“ für „der Kunde hat den Hamburger gegessen“ und „nein“ für „der Kunde hat den Hamburger nicht gegessen“.) Searle gibt jeweils die richtige Antwort auf die ursprünglich gestellte Frage zu einer in chinesisch erzählten Geschichte.

Searlelegt dabei großen Wert darauf, dass er kein Wort chinesisch versteht, also nicht die geringste Ahnung hatte, um was es in der Geschichte ging. Dennoch war er nur durch korrektes Ausführen seiner Regeln in der Lage, die richtigen Antworten zu finden, wie ein Chinese, der die Geschichten verstanden hätte. Searlezieht daraus den Schluss, dass das bloße Ausführen eines Algorithmus allein noch nicht bedeute, dass dabei irgend eine Art von Verstehen stattgefunden habe, und sich dadurch womöglich auch ein Bewusstsein gebildet hätte.

Searle hat mit seinem Gedankenexperiment aus der Innenperspektive des Turing-Testes

den Nerv der KI getroffen (und so wurde auch reagiert), denn die beiden Antworten

führen zu dem Schluss, dass eine Maschine den Turing-Test bestehen kann, ohne wirklich

zu verstehen und somit auch ohne wirklich zu denken. Er richtet sich nicht gegen die

Strömung innerhalb der KI, die er „schwache KI“ nennt (nach ihr „liegt die Bedeutung

des Computers für die Erforschung des Geistes vor allem darin, daß er ein außerordentlich

leistungsfähiges Werkzeug ist“ (Penrose 1991: S. 19)), sein Angriff zielt auf die These der „starken KI“, nämlich dass „der entsprechend programmierte Computer tatsächlich ein Geist in dem Sinne [ist], daß von Computern mit den richtigen Programmen im wörtlichen Sinne gesagt werden kann, daß sie verstehen und andere kognitive Zustände haben.“ (Penrose 1991: S. 19). Denn solange das Programm mit Hilfe computationaler Operationen aus rein formal definierten Elementen bestimmt ist, legt das Gedankenexperiment nahe, dass dies an sich in keiner interessanten Beziehung zum Verstehen steht. Sie sind sicherlich keine hinreichenden Bedingungen, und es wurde nicht der geringste Grund für die Annahme genannt, dass sie notwendige Bedingungen seien oder sogar einen entscheidenden Beitrag zum Verstehen leisten sollten. Denn das „Computerprogramm ist rein syntaktisch definiert.“ (Penrose 1991: S. 19). Aber Denken ist, nach Searl, mehr als bloß ein Manipulieren bedeutungsloser Symbole; zum Denken gehört semantischer Gehalt mit einer Bedeutung. Syntax reicht nicht für Semantik aus (vgl. Penrose 1991: S. 19).

[...]


[1]Anthropomorphismen: Projektionen von (zum Beispiel) menschlichen Eigenschaften auf Objekte

[2]Michael Haller ist Journalist und Massenkommunikationsforscher. Sein BuchSind Computer die besseren Menschen?wurde 1990 vom Verlag Pendo in Zürich veröffentlicht.

[3]Klaus Haefner: der bekannteste deutsche Informatiker und Professor für Informatik an der Universität Bremen.

[4]Joseph Weizenbaum: Professor am Massachusetts Institut of Technology (MIT) und als Kritiker der Computerisierung bekannt u.a. durch die Veröffentlichung:Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft, Suhrkamp Verlag, Frankfurt a. M.: 1977

[5]Ein Algorithmus ist eine Folge von Schritten, die dazu dienen, eine Aufgabe zu lösen. Der Begriff stammt aus der Mathematik, wo ein Algorithmus eine Folge von Rechenoperationen definiert. In der Informatik gilt ein Algorithmus als eine Folge von Anweisungen, die den Zweck haben, ein bestimmtes Problem zu bearbeiten. Programme enthalten meist zahlreiche Algorithmen. Sie sind in der Regel lange, komplizierte, routinenhafte Abfolgen logisch verknüpfter und in bestimmter zeitlicher Folge befindlicher einzelner Arbeitsschritte, die zu einem Ziel führen sollen.

[6]Die These der starken KI geht davon aus, dass sämtliche Bewusstseinprozesse berechenbar sind. Die These der schwachen KI begnügt sich damit, dass Bewusstseinsprozesseauchauf Berechnungen beruhen.

Ende der Leseprobe aus 57 Seiten

Details

Titel
Denken, Lernen, Vergessen bei Computern
Hochschule
Johannes Gutenberg-Universität Mainz  (IASPK)
Veranstaltung
Hauptseminar: Kognitionswissenschaft
Note
1,0
Autor
Jahr
2003
Seiten
57
Katalognummer
V22552
ISBN (eBook)
9783638258500
Dateigröße
1835 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Die Arbeit wurde im Rahmen des Hauptseminars des Wintersemesters 2002/2003 verfasst, allerdings erst Dezember 2003 abgegeben.
Schlagworte
Denken, Lernen, Vergessen, Computern, Hauptseminar, Kognitionswissenschaft
Arbeit zitieren
Elisabetta D'Amato (Autor), 2003, Denken, Lernen, Vergessen bei Computern, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/22552

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