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Der gescheiterte Turing-Test

Der englische Mathematiker und Logiker Alan Turing (1912 bis 1954) entwickelte einen Test, um zu evaluieren, ob der Computer ein dem Menschen ähnliches oder hinreichendes Denkvermögen simulieren kann.

Der Mensch ist keine Maschine und der Computer kein denkendes System. Wie weit kann aber ein Computer menschliches Denkvermögen simulieren? Kann eine Maschine intelligent sein?

Diese Fragen beschäftigen die Künstliche-Intelligenz-Forschung seit vielen Jahrzehnten: nicht nur wie, sondern auch ob nun die Maschine endlich als intelligent zu bezeichnen ist.

Alan Turing entwickelte dazu einen simplen Test. Ein Mensch beginnt mittels Tastatur und Bildschirm einen Dialog. Er versucht das Rätsel zu lösen, wer hier antwortet. Das unsichtbare Gegenüber versucht den Menschen zu überzeugen, dass der Gesprächspartner selbst auch ein Mensch ist.

In der Druckausgabe von Der Spiegel 14/2017 war auf Seite 19 zu lesen:

„Wann Maschinen menschenähnliche Intelligenz erreichen werden, ist umstritten, vielleicht in 20 Jahren, vielleicht in 100, die meisten Forscher aber halten es prinzipiell für möglich.“

Alles falsch! Maschinen werden nie menschenähnliche Intelligenz erreichen – nicht in 20, nicht in 100 und auch nicht in 1000 Jahren. Den Beweis erbrachte Google Anfang 2016 und er lässt sich mit einem „gescheiterten“ Turing-Test jederzeit wiederholen.

Vergangenes Jahr organisierte Google ein Go-Turnier: Gegen den weltbesten Go-Spieler trat eine von Google konstruierte Maschine an.

Es war kein klassischer Computer, der gemeinhin als universelle Maschine bezeichnet wird und im Allgemeinen Textverarbeitung, Zeichenprogramme und Kalkulation gleichermaßen gut beherrscht. Es war auch kein Supercomputer, der mit genialen Algorithmen programmiert wurde und ähnlich einem Schachcomputer Millionen von Zügen in kürzest möglicher Zeit berechnet und damit seinen Gegner in die Knie zwingt.

Supercomputer, selbst mit den allerbesten Algorithmen ausgestattet, sind nur mittelmäßige Go-Spieler. Das Brettspiel mit den schwarzen und weißen Steinen ist um ein Vielfaches komplexer als Schach.

Google trat mit einer Maschine zum Wettkampf an, die auch als neuronales Netz bezeichnet wird. Das KI’sche Machine oder Deep Learning basiert weitgehend auf neuronalen Netzen.

Hierbei handelt es sich dem Prinzip nach um ein eher einfaches Konstrukt. Das elektronische Netz ist unserem wesentlich komplexeren Gehirn nachgebildet. Es besteht aus Millionen von Knoten und Kanten, die diese Knoten verbinden.

Das neuronale Netz der Google-Go-Maschine hat monatelang rund um die Uhr gegen sich selbst gespielt (Deep Learning) und so selbstständig die besten und neuesten Go-Wege gefunden – ähnlich wie es Dr. B. in der Schachnovelle von Stefan Zweig ausführt.

Am Beginn standen der Go-Maschine lediglich die korrekten Spielzüge zur Verfügung. Dr. B. entwendete aus Verzweiflung ein Buch mit der Sammlung berühmter Schachpartien. Die Maschine spielte gegen sich selbst, wie auch Dr. B. Schach gegen sich selbst spielte.

Am Ende gewann vergangenes Jahr die Go-Maschine vier von fünf Partien gegen den regierenden Go-Weltmeister. Dr. B. besiegt in der Schachnovelle von Stefan Zweig den regierenden Schachweltmeister.

Im Rahmen eines Turing-Tests könnte sich ein Go-Spieler mit Googles Go-Maschine unterhalten: Schnell würde er feststellen, dass sein unsichtbares Gegenüber ein ausgezeichneter Spieler, vielleicht sogar der beste sein muss – ebenso wäre es ihm aber ein Leichtes, festzustellen, dass sein Gegenüber kein Mensch ist!

Die Go-Maschine ist zu intelligent! Die Maschine spielt nicht auf dem Niveau des besten menschlichen Go-Spielers, sondern weit darüber hinaus. Beobachter des Go-Turniers erklärten, dass die Maschine Züge machte, die nie ein Mensch machen würde, die in keiner Go-Literatur zu finden sind – und dennoch ging die Maschine als Sieger hervor.

Das selbstlernende neuronale Netz hat sich also nicht die Mühe gemacht, so gut wie der beste Spieler zu werden, sondern gleich damit begonnen, das tradierte Go-Wissen hinter sich zu lassen und in neue Welten aufzubrechen.

Somit ist es im Turing-Test ein Leichtes, die Maschine als Maschine zu enttarnen. Was aber auch bedeutet, dass Deep Learning niemals menschenähnliche Intelligenz erreichen wird, sondern ohne großes Aufheben sich darüber hinwegsetzen wird.

Menschliche Intelligenz als unbedeutender Zwischenschritt zur wahren künstlichen Intelligenz – eine Prophezeiung, die der momentan berühmteste KI-Forscher Jürgen Schmidhuber schon vor vielen Jahren formulierte.

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