Künstliche Intelligenz
(KI). Als »Geburtsort« der KI-Forschung gilt die Konferenz des »Darthmouth Summer Research Project of Artificial Intelligence« im Darthmouth College in Hanover, New Hampshire (1956). Die Teilnehmer waren der Auffassung, dass Denken auch außerhalb des menschlichen Körpers möglich sein müsse, dass Denken mit wissenschaftlichen Methoden formalisiert werden könne, und das beste Werkzeug hierfür digitale Rechner seien. A. Newell und H. Simon vom Carnegie Institute of Technology in Pittsburgh stellten das erste funktionstüchtige »intelligente« Programm vor, das in der Lage war, Grundgleichungen der Logik zu finden, wie sie B. Russell und A. N. Whitehead in der Principia Mathematica definiert hatten. Inzwischen gibt es eine Vielzahl von Definitionen für KI. Künstliche Intelligenz wird definiert als (1) der Versuch, Computermodelle von kognitiven Prozessen zu bauen, (2) die Untersuchung von Ideen, die es Computern ermöglicht, intelligent zu sein, (3) der Zweig der Computerwissenschaften, der sich damit befasst, Computer so zu programmieren, dass sie Aufgaben ausführen können, die, wenn sie von einem Menschen ausgeführt würden, Intelligenz erfordern, (4) ein Verfahren, das flexible, nichtnumerische Problemlösungen zur Verfügung stellt. Letztlich gebiert KI eine Technologie, die es einem Computer in komplexen Situationen ermöglicht, zumindest ansatzweise Phänomene der realen Welt zu verstehen. Generell kann KI-Forschung als der Versuch angesehen werden, spezifische menschliche Fähigkeiten, insbesondere dessen Intelligenz maschinell nachzuahmen bzw. von einer »intelligenten« Maschine unter Umständen in »perfektionierterer« Form ausführen zu lassen. Dabei wird versucht, nicht nur die rein rationalen Fähigkeiten des Menschen, sondern auch die mit ihm verbundenen leiblichen Funktionen des Wahrnehmens, Empfindens, Erkennens und Handelns mit Computerhilfe zu simulieren. KI hat es daher immer mit nichtnumerischen symbolischen Prozessen zu tun, die komplex, ungenau, mehrdeutig sind und für die es keine allgemein bekannten algorithmischen Lösungen gibt. KI-Programmierung stützt sich folglich auf Wissen, das für ihren jeweiligen Anwendungszweck von Interesse ist, benutzt spezielle Methoden, um mit diesem Wissen umzugehen, beinhaltet Steuerstrukturen, um diese passenden Methoden zu finden und verwendet Heuristiken zur Lösungsfindung. So vermitteln die nachstehenden Hauptgebiete der KI-Forschung zwar ein statisches Bild, verdeutlichen indes ihre ungeheuere Komplexität: (1) natürlichsprachliche Systeme, (2) Expertensysteme, (3) Deduktionssysteme, (4) Robotersteuerung, (5) Bildverstehen, (6) intelligente Recherche. – Einwände gegen die KI werden u. a. von Searle und den Gebrüdern Dreyfus vorgebracht: Die dem Menschen eigene Fähigkeit des Zweifelns, des Prüfens und Unterscheidens und die Hilfestellung, Fehlgeburten (des Denkens) von Vollkommenem trennen zu können finden im Computermodell keine Entsprechung. Nicht Präzision ist die wesentliche Eigenschaft menschlicher Intelligenz, sondern Intuition.
JK
LIT:
- B. Becker: Knstliche Intelligenz. Konzepte, Systeme, Verheiungen. Frankfurt a.M./New York 1992
- A. Beckermann: Analytische Einfhrung in die Philosophie des Geistes. Berlin/New York 22001
- H. L. Dreyfus: Die Grenzen knstlicher Intelligenz. Was Computer nicht knnen. Knigstein, Ts. 1985
- Ders./St. E. Dreyfus: Von den Grenzen der Denkmaschine. Reinbek 1987
- W. B. Gevarter: Intelligente Maschinen. Einfhrung in die Knstliche Intelligenz und Robotik. Weinheim/New York 1987
- B. Irrgang/J. Klawitter (Hg.): Knstliche Intelligenz. Stuttgart 1990
- R. C. Schank: Die Zukunft der Knstlichen Intelligenz. Chancen und Risiken. Kln 1986
- J. Weizenbaum: Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft. Frankfurt a.M. 1978
- P. H. Winston: Knstliche Intelligenz. Reading, Mass. 1987.