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Künstliche Intelligenz : „Computer können bald mehr als wir ihnen beibringen“

John Cohn ist ein alter Hase der Künstlichen Intelligenz. Er hat schon Hoch- und Tiefphasen erlebt - und ist nun hoffnungsvoll. Bild: Gierke, Dominik

John Cohn beschäftigt sich seit mehr als vierzig Jahren mit Künstlicher Intelligenz. Er erklärt im FAZ.NET-Interview, warum der große Durchbruch jetzt da ist und was man nun nicht mehr weiß.

          Herr Cohn, wann werden Computer intelligenter als Menschen sein?

          Corinna Budras

          Redakteurin in der Wirtschaft.

          Ich habe lange darüber nachgedacht, was es eigentlich heißt, intelligent zu sein. Wenn man mal anfängt, darüber nachzudenken, was ein Intelligenzquotient eigentlich ist, merkt man schnell, wie unpräzise es ist, von jemandem zu behaupten, er sei klüger als ein anderer. Genauso, wie wir inzwischen zu dem Ergebnis gekommen sind, dass es unterschiedliche Arten von Intelligenz gibt, müssen wir uns auch die Intelligenz der Maschinen anschauen. Sie gleichen sich nicht, selbst die Maschinen untereinander. Schon jetzt sind Maschinen in einigen Aspekten wesentlich besser als Menschen, etwa darin, Muster herauszuarbeiten. Aber es wird eine ganz andere Art der Intelligenz sein. Computer werden ähnlich mental wachsen, wie wir es auch tun. Sie werden Dinge lernen, die wir ihnen nicht beigebracht haben. Aber es wird immer ein symbiotisches Verhältnis zwischen Mensch und Maschine geben. Wir müssen nur noch herausfinden, wie wir diesen Dialog gestalten wollen. Im Nachhinein wird wahrscheinlich dieser Zeitraum jetzt als derjenige in die Geschichte eingehen, an dem alles begann.

          Aber hat man das nicht schon immer gedacht?

          Der Ansatz hat sich in den vergangenen vierzig Jahren sehr gewandelt. In den siebziger Jahren studierte ich am Massachusetts Institute of Technology in Boston. Es war damals schon eines der wichtigsten Zentren für künstliche Intelligenz in der Welt. Dort lehrte ein Marvin Lee Minsky, einer der genialsten Denker in diesem Bereich. Mit dessen Sohn habe ich mir an der Universität eine Wohnung geteilt. Damals habe ich viel Zeit damit verbracht, ihm zuzuhören, wie er über neuronale Netzwerke sprach, also wie man einen Computer dazu bringt, wie ein biologisches System zu handeln. Das war sehr interessant damals. Aber man konnte die Technik nicht dazu bringen, große Probleme zu lösen.

          Was war das Problem?

          Die Computer waren zu langsam und schwerfällig. Die vergangenen vierzig Jahre habe ich damit verbracht, Computerchips zu verbessern. Sie sind so viel schneller und kleiner geworden. Vor einigen Jahren haben wir einen Wendepunkt erreicht, Silicium ist schnell und billig und verbraucht wenig Strom. Das sieht man schon an den Smartphones. Auch die Kommunikation zwischen den Computern hat sich so verbessert, dass diese Visionen aus den siebziger Jahren auf einmal Realität werden können.

          Es war nur die Technik?

          Auch der Ansatz hat sich radikal verändert. Seit den siebziger Jahren haben wir uns allein auf ein regelbasiertes System gestützt. Viele Prozesse werden von sehr klaren Regeln beherrscht. Wie die Bremsen im Auto funktionieren, wie das Elektrizitätssystem funktioniert. Das ist sehr simpel: Man programmiert einen Computer nach dem Prinzip, wenn dies und jenes passiert, tu dies und das. Das funktioniert auch heute noch. Und es funktioniert gut. Aber es hilft nicht bei komplexen Problemen. Zum Beispiel gibt es hier im 27. Stock dieses IBM-Watson-Forschungszentrums etwa rund 1000 Datenpunkte: Temperatur, Luftfeuchtigkeit, die Geschwindigkeit von Ventilatoren. Es ist nahezu unmöglich, ein Programm zu schreiben, das alle möglichen Konstellationen berücksichtigt. Wir haben es versucht, es wird aber sehr kompliziert. Im schlimmsten Fall hat man es automatisiert und es macht überhaupt nicht, was man gerne hätte.

          Wie geht man da vor?

          In den Teenagerjahren dieser Technik haben Menschen versucht, Intelligenz zu simulieren. Das ging über unendlich viele Regeln. Wir haben versucht, diese Regeln aufzuweichen und zu Vorschlägen zu kommen: Wenn dies passiert, probiere doch mal jenes. Es hat vieles flexibler gemacht. Das Problem ist nur: Entweder baut man so viele Varianten ein, dass die sich irgendwann durchkreuzen und einander ins Gehege kommen, oder man bekommt einen Haufen von Regeln, die nicht alles abdecken. Diese regelbasierte künstliche Intelligenz war bis vor kurzem noch sehr populär. Sie wird auch immer noch genutzt, weil man nicht alles umschreiben muss, sondern immer noch hinzufügen kann. Aber sie ist nicht besonders robust. Sie kann einfach nicht mit neuen Situationen umgehen.

          Wann kam der große Durchbruch?

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