In dieser Hausarbeit, die ich zum Hauptseminar „ Philosophie der künstlichen Intelligenz“ von Prof. Hubig an der Universität Stuttgart im SS 2002 geschrieben habe, wird es um natürliche Intelligenz und natürliches Leben und ihre Versuche zur
„ Übertragung“ 1 als „ Künstliche Intelligenz“ 2 und „ Künstliches Leben“ 3 auf digitale Rechenmaschinen gehen. Damit stellt sich die Frage, was man überhaupt auf den Rechner transformiert, wie viel und welchen Teil des Natürlichen eine solche Transformation erhält und ob das Sein des Natürlichen durch eine Simulation, Nachahmung oder Repräsentation überhaupt berührt wird. Wir können solche Fragen nur schwer beantworten, da wir keinen dritten Standpunkt einnehmen können, der es uns ermöglichen würde, solche Fragen für den Computer zu beantworten. Schon lange unternehmen Menschen Anstrengungen, künstliche Geschöpfe zu schaffen, die vorrangig der Arbeitserleichterung und Informationsverarbeitung (speziell im Hinblick auf die Filterung und Aufarbeitung von großen Informationsmengen) dienen sollen. Als Inspiration und Vorbild für solche „ dienstbaren Geister“ dienen Entitäten der Welt in der wir leben. Das deswegen, weil uns künstliche Wesen ja in unserer Welt helfen sollen und sich ihre Funktionsweise deshalb an unserer Welt und ihren Gesetzen orientieren muss.
Der Weg zur Erschaffung solcher künstlicher Wesen führt, über die Ergründung und Beobachtung dessen was natürlich ist, schließlich auf unser eigenes Mensch- und Weltenbild zurück. Dieses Bild vom Menschen und der Welt wird und wurde aber immer selbst als „ Rückprojektionen gelingender technischer Zusammenhänge
entworfen“ 4 und führt damit wieder zum Künstlich-technischen zurück. Der Ansatz der klassischen KI geht von einem techno-logischen Bild des Menschen und seiner Welt aus und zieht daraus Konsequenzen für die algorithmische Realisierung. Erst der Vergleich einer künstlichen Schöpfung mit dem Vorbild selbst kann eine Aussage darüber geben, wie gelungen das Ergebnis ist. Wäre das nicht so, nach welchen Kriterien würde man dann urteilen?
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Natürliches Leben
2.1 Allgemeine Merkmale des Lebens
2.2 Die biochemische Sichtweise
2.3 Darwins Theorie der fortwährenden Evolution
2.4 Faktoren der Evolution
3 Natürliche Intelligenz
3.1 Allgemeine Merkmale der Intelligenz
3.2 Die Erscheinungsform der Intelligenz: Anwendung
3.3 Ursprung der Intelligenz
3.3.1 Lernen von Wissen und Regeln
3.3.2 Mechanismen des Lernens: Inferenz und Theoriebildung
3.3.3 Andere Methoden: Programmierung und Konditionierung
4 Künstliche Intelligenz
4.1 Geschichte der Künstlichen Intelligenz
4.2 Technik der künstlichen Intelligenz
4.2.1 Algorithmen
4.2.2 Wissensverarbeitung: Datenbanken
4.2.3 Logik, Symbol, Repräsentation
4.2.4 Performanzmodelle und der Übergang zur physikalischen Informationstheorie
4.2.5 Die konnektionistische Wende
4.3 Philosophie der künstlichen Intelligenz:
4.3.1 Verstand und Mathematik: der cartesische Dualismus
4.3.2 Verstand und Rechnen: Hobbes ratio rationicians
4.3.3 Verstand und Logik: Beziehung und Repräsentation
4.3.4 Konsequenzen der dualistischen Position
5 Einschub: Natürlichkeit und Künstlichkeit
5.1 Wie natürlich ist „künstliche Intelligenz“?
5.2 Wie künstlich ist „natürliche Intelligenz?“
5.3 Der theoretische Zugang zur „lebendigen“ Intelligenz
6 Künstliches Leben
6.1 Was ist künstliches Leben?
6.2 Technik des künstlichen Lebens
6.2.1 Verhaltensbasierte Systeme
6.2.2 „Lebendige“ Automaten: John von Neumanns Zellularautomaten
6.2.3 Programmierte Evolution
6.2.4 Abhängigkeiten der evolutionären Algorithmen
6.2.5 Agentensysteme
6.2.6 Evolutionäres Wachstum: Vorteile und Probleme
6.3 Philosophie des künstlichen Lebens
6.3.1 Ist künstliches Leben lebendig?
6.3.2 Das Problem der dritten Person
6.3.3 Der phänomenologische Ansatz
6.3.4 Heideggers Fundamentalontologie als Gegenentwurf zu Descartes Philosophie des dualistischen Rationalismus
6.3.5 Heideggers Analyse der Weltlichkeit als Modell für Künstliches Leben
7 Der Paradigmenwechsel
7.1 Praktische Motivation und Konsequenzen
7.2 Theoretische Motivation und Konsequenzen
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht den Übergang vom technologischen zum philosophischen Paradigmenwechsel im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Künstlichen Lebens (KL). Die zentrale Forschungsfrage befasst sich mit der Sinnhaftigkeit der Simulation natürlicher Intelligenz und Lebendigkeit auf digitalen Rechnern sowie der damit verbundenen ontologischen Problematik der cartesianischen Trennung von Körper und Geist.
- Analyse natürlicher Intelligenz und biologischer Lebensphänomene als Vorbilder.
- Technisch-theoretische Auseinandersetzung mit klassischer KI und konnektionistischen Ansätzen.
- Kritische Untersuchung der philosophischen Grundannahmen des dualistischen Rationalismus.
- Exploration des Konzepts „Künstliches Leben“ und dessen Abgrenzung zur klassischen KI.
- Phänomenologische Perspektiven als Lösungsansätze für die Schnittstelle zwischen Maschine und Welt.
Auszug aus dem Buch
4.2.5.2 Der konnektionistische Ansatz
Der konnektionistische Ansatz will es einem Rechner ermöglichen, auch mit unscharfen und ungewissen, vorrangig durch Erfahrung zugänglichen Problemen umzugehen. Eine solche Computerstruktur, die mit unscharfem und kontextabhängigem Wissen umgehen kann, ist das Parallel Distrubuted Processing (PDP)-Modell. Für die Entwicklung der Theorie dieser massiv parallelverarbeitenden Strukturen spielten folgende Faktoren eine entscheidende Rolle:
- Die Fähigkeit zum Lernen durch Training: Dass das Lernen für die Erschaffung einer KI große Bedeutung hat, erkannte Alan Turing schon in seinem Aufsatz „Können Maschinen Denken“, in dem das Lernen als Grundverfahren zur Programmierung einer intelligenten Maschine angeführt wird.
- Die zunehmende technische Leistungsfähigkeit der Computer, die für solch rechenintensive parallele Simulationsprozesse vonnöten ist.
- Die Fähigkeit zum Umgang mit unscharfem und unvollständigem Wissen
- Erkenntnisse der Neurophysiologie und Kognitionspsychologie über die Funktionsweise des Gehirns und der Kognition werden mit programmierten neuronalen Netzen nachgebildet.
Alle „wichtigen“ Informationen eingehender Signale sollen von einem neuronalen Netz herausgefiltert und gespeichert werden. Solche „neuronalen Netze“ können durch Training in einer Art lernen, die dem des Gehirns ähnlich ist: Durch Regeln der Verstärkung und Abschwächung von elektronischen Impulsen, die ihren Weg durch das Netz der Neuronen gehen, bilden sich nach und nach explizite Konstellationen von Neuronen für eine bestimmte Art von Eingabe heraus. Damit ist ein PDP-System in der Lage, sich an eine Aufgabenstellung selbständig anzupassen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Thematik der „Übertragung“ von natürlicher Intelligenz und natürlichem Leben auf Rechenmaschinen ein und hinterfragt die Sinnhaftigkeit dieses Vorhabens sowie die Trennung von Natur und Technik.
2 Natürliches Leben: Dieses Kapitel definiert biologische Grundlagen, das Phänomen Leben als offenes System und die Rolle von Darwins Evolutionstheorie sowie Evolutionsfaktoren für die Anpassung von Organismen.
3 Natürliche Intelligenz: Hier werden Definitionen von Intelligenz diskutiert, die Notwendigkeit von Kontext und Umweltbezug hervorgehoben und Lernmechanismen wie Inferenz und Theoriebildung erläutert.
4 Künstliche Intelligenz: Das Kapitel behandelt die Geschichte und Technik der KI, von Algorithmen und Datenbanken über logische Repräsentationen bis hin zur konnektionistischen Wende und den philosophischen Implikationen des Cartesianismus.
5 Einschub: Natürlichkeit und Künstlichkeit: Dieser Teil reflektiert die Schwierigkeit der begrifflichen Trennung von „natürlich“ und „künstlich“ und plädiert für einen pragmatischen Ansatz, bei dem KI als Handlungsmodell begriffen wird.
6 Künstliches Leben: Der Fokus liegt hier auf Ansätzen wie Zellularautomaten und Agentensystemen, die nicht auf statischem Wissen basieren, sondern durch Wachstum und autonome Interaktion lebendige Strukturen simulieren.
7 Der Paradigmenwechsel: Abschließend werden die Notwendigkeit einer Zusammenführung von KI und KL betont und Möglichkeiten aufgezeigt, wie phänomenologische Philosophie den Übergang vom intelligenten Wissen zum intelligenten Handeln unterstützen kann.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Künstliches Leben, Evolution, Phänomenologie, Konnektionismus, Paradigmenwechsel, Zellularautomaten, Agentensysteme, Kognitionswissenschaft, Kartesianischer Dualismus, Emergenz, Wissensrepräsentation, Heidegger, Simulation, Intentionalität.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die philosophischen und technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz sowie des Künstlichen Lebens und hinterfragt die Möglichkeiten und Grenzen der Simulation von Leben und Intelligenz auf digitalen Systemen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zu den zentralen Themen gehören die Evolutionstheorie, die Philosophie des Geistes (insbesondere der Dualismus nach Descartes), phänomenologische Ansätze nach Heidegger sowie die Informatik-Konzepte der KI und des Künstlichen Lebens.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, den Paradigmenwechsel von der klassischen, regelbasierten KI hin zu einer auf Handeln und Selbstorganisation basierenden „lebendigen“ Informatik aufzuzeigen und philosophisch zu begründen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine interdisziplinäre Methode, die technische Aspekte der Informatik mit philosophischen Analysen der Wissenschaftstheorie und Phänomenologie verbindet.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil beleuchtet die Geschichte der KI, technische Realisierungen wie neuronale Netze und Zellularautomaten sowie die philosophischen Probleme bei der Definition von „natürlich“ versus „künstlich“.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird durch Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Künstliches Leben, Emergenz, Phänomenologie, Evolution, Konnektionismus und den Heideggerschen Daseinsbegriff charakterisiert.
Was ist das „Problem der dritten Person“ in dieser Arbeit?
Es beschreibt das philosophische Hindernis, dass wir das Bewusstsein oder den „lebendigen“ Status eines anderen Wesens (oder einer Maschine) niemals objektiv aus einer dritten Position bestätigen können, da wir immer auf unsere eigene subjektive Einsicht beschränkt sind.
Warum kritisiert der Autor die klassische KI?
Der Autor argumentiert, dass die klassische KI am cartesianischen Dualismus scheitert, da sie Geist und Körper trennt und die lebensweltliche Einbettung des menschlichen Daseins durch starre Algorithmen nicht erfassen kann.
- Quote paper
- Tillmann Pross (Author), 2003, Künstliche Intelligenz, Künstliches Leben - Vom technologischen zum philosophischen Paradigmenwechsel?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/24316
