Kann eine Maschine denken? In vielen (populär-)wissenschaftlichen Texten und gesellschaftlichen Diskursen wird die Möglichkeit einer "denkenden" KI bereits unhinterfragt vorausgesetzt. Bisher herrschte hier wenig Sensibilität bezüglich der (philosophischen) Frage, ob es eine derartige "starke Künstliche Intelligenz" überhaupt geben kann. Generell beruhen wissenschaftliche Theorien oder gesellschaftliche Diskurse über KI oft nur auf einem oberflächlichen und unreflektierten Common-Sense-Verständnis des Begriffs.
Die Arbeit setzt sich kritisch mit den (ontologischen) Auffassungen von bekannten Vertretern einer starken KI auseinander und hinterfragt die impliziten metaphysischen Voraussetzungen. Anhand der in dieser Arbeit behandelten folgenden fünf Leitfragen soll letztendlich eine Antwort auf die Frage gegeben werden, ob eine Maschine tatsächlich "denken" kann: (1) Ist ein Mensch von einer KI unterscheidbar? (2) Kann eine KI ein Karzinom diagnostizieren? (3) Kann eine KI lernen? (4) Kann das Denken modelliert werden? (5) Kann sich eine KI Ziele geben?
Inhaltsverzeichnis
1. EINLEITUNG
1.1 AUSGANGSSITUATION UND PROBLEMSTELLUNG
1.2 FRAGESTELLUNG UND ZIELSETZUNGEN
1.3 AUFBAU DER ARBEIT
2. BEGRIFF DER „KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ“ (KI)
2.1 VORGESCHICHTE
2.2 BEGRIFFSDEFINITIONEN
2.3 STARKE UND SCHWACHE KI
3. KANN ES EINE STARKE KI GEBEN?
3.1 IST EIN MENSCH VON EINER KI UNTERSCHEIDBAR?
3.2 KANN EINE KI EIN KARZINOM DIAGNOSTIZIEREN?
3.3 KANN EINE KI LERNEN?
3.4 KANN DAS DENKEN MODELLIERT WERDEN?
3.5 KANN SICH EINE KI ZIELE GEBEN?
4. ZUSAMMENFASSUNG, FAZIT UND AUSBLICK
4.1 ZUSAMMENFASSUNG
4.2 FAZIT
4.3 AUSBLICK
Zielsetzung und Themen der Arbeit
Die vorliegende Bachelorarbeit leistet eine kritische philosophische Reflexion der ontologischen Bestimmungen des Phänomens der Künstlichen Intelligenz (KI), mit einem spezifischen Fokus auf die Konzepte der sogenannten „starken KI“. Ziel ist es, die häufig unhinterfragten metaphysischen Voraussetzungen und Argumentationsmuster von KI-Vertretern aufzudecken, zu systematisieren und einer erkenntnistheoretischen sowie ontologischen Kritik zu unterziehen, um die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie jenseits anthropomorpher Vergleiche präziser einzuordnen.
- Ontologische und metaphysische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- Kritische Analyse der Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI
- Argumentationsstrukturen von Vertretern der starken KI
- Verhältnis von menschlichem Denken, Bewusstsein und maschineller Simulation
- Philosophische Einordnung der technologischen Auswirkungen und Verantwortungsfragen
Auszug aus dem Buch
3.2 Kann eine KI ein Karzinom diagnostizieren?
Die Fortschritte bei der Weiterentwicklung von KI lassen sich in den verschiedensten Bereichen finden: KI-Systeme schreiben mittlerweile Gedichte, malen Gemälde, verfassen Zeitungsartikel, „landen Flugzeuge, treffen taktische Entscheidungen für automatische Waffensysteme, nehmen Kredite auf, treffen finanzielle Entscheidungen, und sind für viele andere Aufgaben verantwortlich, für die ehemals menschliche Intelligenz unentbehrlich war.“ (Kurzweil 2013, 8f.) 1997 schlug ein Computer den Schachweltmeister Gary Kasparov im Schach (vgl. Kurzweil 2013, 8). 2016 besiegt ein KI-System den damaligen zweiten der Go-Weltrangliste im komplizierten Brettspiel „AlphaGo“. Die Maschine wurde anhand verschiedener Ansätze des Verfahrens des „Machine Learnings“ programmiert (siehe 3.3). Bei der Liveübertragung sprachen die Kommentatoren über die Züge der Maschine, als wären diese Produkt menschlicher Kreativität. Zudem wurde beschrieben, dass die Maschine „auf eine völlig andere Strategie“ als beispielweise ein Schachcomputer gesetzt habe. (Vgl. Nguyen/Zeigermann 2018, 1ff.) KI-Systeme würden mittlerweile auch „besser als die besten Pokerspieler der Welt“ (Ramge 2018, 1ff.) bluffen. Computer können menschliche Gesichter deutlich zuverlässiger erkennen als die meisten Menschen (vgl. Ramge 2018, 1ff.). Bei der Diagnose von bestimmten Krebszellen seien Computer heute schon genauer als „die besten Ärzte der Welt – geschweige denn als durchschnittliche Ärzte in einem Provinzkrankenhaus“ (Ramge 2018, 1ff.).
Auch im wirtschaftlichen Bereich finden KI-Systeme breite Einsatzmöglichkeiten: Das IBM-System Watson prüft bei der japanischen Versicherung Fukoku Mutual die Rückerstattungsansprüche der Versicherten. Beim weltweit größten Hedgefonds Bridgewater entscheiden mittlerweile Algorithmen nicht nur über Investitionen, sondern auch über die wahrscheinlich beste Geschäftsstrategie und die beste Zusammensetzung eines Teams für bestimmte Aufgaben. Dieser von unzähligen Mitarbeiterdaten gefütterte „Robo-Boss“ gibt außerdem Empfehlungen zu Beförderungen und Entlassungen von Mitarbeitern. (Vgl. Ramge 2018, 1ff.)
Insgesamt haben die dargebotenen Erfolge das kollektive gesellschaftliche Verständnis des Phänomens von KI stark geprägt. Die eindrucksvollen Ansagen, dass Computer besser Krebs diagnostizieren können und besser Flugzeuge landen können, haben schließlich direkte Auswirkungen auf das Leben vieler Menschen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG: Dieses Kapitel legt die Problemstellung dar, die metaphysischen Grundlagen von KI kritisch zu hinterfragen, und definiert die Zielsetzung sowie den Aufbau der Arbeit.
2. BEGRIFF DER „KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ“ (KI): Hier werden die historische Entwicklung und die maßgeblichen Definitionen von KI erarbeitet, wobei insbesondere die Differenzierung zwischen starker und schwacher KI im Zentrum steht.
3. KANN ES EINE STARKE KI GEBEN?: Der Hauptteil analysiert fünf zentrale Teilfragen, wie die Unterscheidbarkeit von Mensch und KI oder die Möglichkeit des maschinellen Lernens, und zeigt ontologische Fehler in den Argumentationsketten der KI-Vertreter auf.
4. ZUSAMMENFASSUNG, FAZIT UND AUSBLICK: Das letzte Kapitel fasst die zentralen Kritikpunkte zusammen, zieht ein abschließendes Fazit zur Simulationsnatur von KI und diskutiert die Auswirkungen der Forschungsergebnisse auf verantwortungsethische Fragestellungen.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, starke KI, schwache KI, Ontologie, Metaphysik, Bewusstsein, Turing-Test, Machine Learning, Computerethik, Anthropomorphismus, Reduktionismus, Kategorienfehler, Simulation, Posthumanismus, Verantwortung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die ontologischen und metaphysischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, um zu prüfen, ob die Annahme einer sogenannten „starken KI“ philosophisch haltbar ist.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit befasst sich mit der Definition von Intelligenz, der Abgrenzung von biologischen zu künstlichen Entitäten, sowie kritischen Analysen zu maschinellem Lernen und der Modellierbarkeit menschlichen Denkens.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist eine kritische Reflexion, um aufzudecken, dass viele Argumente für eine „starke KI“ auf logischen, ontologischen und rhetorischen Denkfehlern beruhen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Der Autor nutzt eine philosophische Analysemethode, um implizite Voraussetzungen von Vertretern der KI-Forschung zu identifizieren und sie anhand logischer sowie ontologischer Kriterien zu hinterfragen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert fünf Teilfragen: Turing-Test, medizinische Diagnosen durch KI, maschinelles Lernen, Modellierung des menschlichen Denkens und die Frage, ob sich eine KI Ziele geben kann.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen zählen Starke KI, Ontologie, Anthropomorphismus, Reduktionismus, Simulation, Verantwortung und die methodische Kritik am KI-Diskurs.
Wie bewertet der Autor den sogenannten „Turing-Test“?
Der Autor sieht im Turing-Test lediglich eine behavioristische Prüfung, die bestenfalls eine Simulation menschlicher Fähigkeiten nachweist, aber keinen Beweis für ein genuines Bewusstsein oder Denken liefert.
Warum hält der Autor die KI-Diagnose eines Karzinoms nicht für echtes Denken?
Der Autor argumentiert, dass ein KI-System lediglich Muster mittels Algorithmen abgleicht, während ein Arzt das Phänomen unter Anwendung von Verständnis und Bewusstsein erkennt, was eine grundlegend andere ontologische Kategorie darstellt.
- Arbeit zitieren
- Alexander Hölzl (Autor:in), 2018, Denkende Maschinen? Eine Untersuchung zu den ontologischen Grundlagen der "Künstlichen Intelligenz", München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/496767
