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| Untersuchte Arbeit: Seite: 119, Zeilen: 26-50 |
Quelle: MSZ 1989 Seite(n): 1 (Internetversion), Zeilen: - |
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| Laufende Systeme zeigen, wie wenig der Anspruch der Künstlichen-Intelligenz-Forschung, das Denken als ein Rechnen zu rekonstruieren, gerechtfertigt ist. Klagen des Knowledge-Engineers, daß die intelligenten Systeme leider keinen „common sense“ haben und speziell nicht die eigenen Grenzen kennen, sind konsequent, aber ungerecht: Kennen tun Experten-Systeme eben überhaupt nichts. Sie unterstellen einen verständigen Benutzer, der sich über die allgemeine Natur der Gegenstände im klaren ist, die er identifizieren möchte.
Der Witz ist also, daß für praktikable Systeme die Gleichung der KI von Geist und Computer nicht bloß gleichgültig ist – der Sache nach widerlegen sie diese Gleichung. Angesichts der Inkongruenz von Rechnen und Denken verwundert es nicht, daß die KI eine Technik benutzt und kultiviert, die zwar ein Rechnen ist, sich aber von dessen landläufigen Ausprägungen durch einen Mangel an Zielstrebigkeit und Effizienz unterscheidet: The work horse of AI is search. Egal, ob es sich um die Lösung einer Schachaufgabe oder um das Austüfteln der Molekülstruktur einer Chemikalie handelt, der typische Ansatz der technisch orientierten KI ist ein systematisches Raten und Ausprobieren, ein Generieren von Möglichkeiten und Abgleichen mit den Bedingungen des Problems. Materielle Bedingung für die Realisierung intelligenter Systeme war die Vermehrung von nackter Computerpower, von Geschwindigkeit und Speichervermögen. Die Anstrengung – und die Kunst – des KI-Programmierens besteht darin, dieses Grundmuster jeweils durch geeignete Repräsentation, Suchstrategien und vor allem drastische Beschränkung des Suchraums praktikabel zu machen und auf den Rechner zu bringen. Natur und Grenzen der KI treten an diesem speziellen Gebrauch der Rechenmaschine deutlich zutage: Zum einen geht das Raten nicht nur begriffslos vor, es geht auch dem Inhalt nach um be[griffslose Gegenstände; was die Demokratie ist, läßt sich nicht erraten, wohl aber, wie der gegenwärtige Kanzler heißt und dergleichen.] |
Die Praxis der AI
Angesichts der Inkongruenz von Rechnen und denken verwundert es nicht, daß die AI eine Technik benutzt und kultiviert, die zwar ein Rechnen ist, sich aber von dessen landläufigen Ausprägungen durch einen Mangel an Zielstrebigkeit und Effizienz unterscheidet: The work horse of AI is search. Egal, ob es sich um die Lösung einer Schachaufgabe oder um das Austüfteln der Molekülstruktur einer Chemikalie handelt, der typische Ansatz der AI ist ein systematisches Raten und Ausprobieren, ein Generieren von Möglichkeiten und Abgleichen mit den Bedingungen des Problems. Und die keineswegs kleine Kunst und Anstrengung des AI-Programmierers besteht darin, dies Grundmuster jeweils durch geeignete Repräsentation, Suchstartegien und vor allem drastische Beschränkung des Suchraums überhaupt praktikabel zu machen und auf den Rechner zu bringen. (Die Vermehrung nackter Computerpower, Geschwindigkeit und Speichervermögen, ist eine materielle Bedingung für den gegenwärtigen AI-Boom.) Natur und Grenzen der AI treten an diesem speziellen Gebrauch der Rechenmaschine noch deutlicher zutage. Zum einen geht es beim Raten auch dem Inhalt nach um ganz begriffsloses Zeug; was die Demokratie ist, läßt sich nicht erraten, wohl aber, wie der Kanzler heißt und dergleichen. [...] Expertensysteme [...] [...] Wie wenig deren Anspruch, das Denken, damit es nicht länger in die Irre gehe, als ein Rechnen zu rekonstruieren, gerechtfertigt ist, läßt sich auch an solchen Expertensystemen ersehen. Sie unterstellen einen verständigen Benutzer, der sich über die allgemeine Natur der Gegenstände im klaren ist, die er identifizieren möchte. [...] Die Klage des "knowledge-engineers", daß siene [sic] Systeme leider keinen common sense haben und speziell nicht die eigenen Grenzen kennen, ist konsequent, aber ungerecht: kennen tun Experten-Systeme eben überhaupt nichts. |
Ohne Hinweis auf eine Übernahme. (Seiten- und Zeilenangaben erfolgen gemäß der Druckausgabe von Chk.) |
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