Das ist ja jetzt ein wenig plakativ formuliert. Aber es
stellt den heutigen Stand der Entwicklung ziemlich gut dar, denn Computer sind –
das immer wieder bemühte Mantra der Künstlichen Intelligenz mal kritisch in
Frage gestellt – Geräte, die das machen, was ihnen vorher ein Mensch so oder so
ähnlich beigebracht hat. Zugegebenermaßen sehr schnell, im Idealfall sogar
weitgehend fehlerfrei.
Und damit sind wir schon bei einem ersten Kritikpunkt: Wie
allgemein bekannt, gibt es keine (größeren) Computerprogramme, die komplett fehlerfrei
sind. Ich spreche nicht davon, dass mathematische Aufgaben (zum Beispiel bei
Tabellenkalkulationen) unzuverlässig wären. Aber man kann den Algorithmen nicht
in alle Verästelungen vertrauen.
Das ist prinzipiell bei Menschen nicht anders: Immerhin kann
ich eine Einschätzung entwickeln, die sich dann auf die Arbeitsqualität des Menschen
bezieht (ihm zum Beispiel eine Abiturnote geben). Was allerdings bei Computern
keinen Sinn macht, maximal kann man die Qualität einer Programmierung
beurteilen.
Spannender, weil wirklich abgrenzend, ist die Betrachtung
der Intelligenz. Während es vielen Personen durchaus gegeben ist, sich neue
Dinge auszudenken oder aus bekannten Fakten neue Ansätze zu generieren, ist
diese Eigenschaft Computern (nahezu) unzugänglich. Sie „denken“ anders. Das ist
im Sinne von Austauschbarkeit und Standardisierung gut, im Sinne von Innovation
und Kreativität allerdings schlecht.
Ganz pfiffige Zeitgenossen zeigen dann „künstlerische“
Produkte von Computern, zum Beispiel im Stile Rembrandts gemalte Bilder,
Musikstücke großen Komponisten nachempfunden oder fortgeschriebene Bücher
berühmter Literaten.
An dieser Stelle ist zwar die Leistung der Computer,
insbesondere deren Programmierer, zu loben. Aber mit Intelligenz hat das nichts
zu tun.
Und ich möchte mit Seitenblick auf die Philosophie noch
einen weiteren Punkt zur Betrachtung geben. Es handelt sich um das Phänomen des
Lernens, das höhere Lebewesen, in maximaler Ausbaustufe uns Menschen, von
Geburt bis zum Tod begleitet. Wir kennen es als Nachjustieren eines Ergebnis
bei Erfolg oder auch Misserfolg (bis dahin kann man dies auch durch ein
künstliches System nachstellen). Aber unser menschliches Gehirn – spezialisiert
auf Mustererkennung – spielt seine Stärken gerade darin aus, dass es auch eine
Meta-Ebene hat. Nicht nur die korrekte Antwort wird gespeichert, auch die
(Lern-)Umstände sowie der Gesamterfolg (zum Beispiel eines Faches), eine Einschätzung
über die zukünftige Verwendbarkeit, Ähnlichkeit mit (bekannten) Aufgaben und in
Abstraktion auch die Zusammenhänge mit fachfernen Themen (Analogien).
Wenn Computer also etwas von uns lernen können und sollen,
dann ist unsere eigene Entwicklung von der ersten Kontaktaufnahme mit der Mutter
über die ersten (zunächst noch sehr langsamen) Lernprozesse, dann die
(exponentiell!) ansteigende Lernkurve durch Vorschulzeit bis ins Berufsleben
eine hervorragende Orientierung.
Anders formuliert: Das Trainieren von „künstlicher
Intelligenz“ sollte stets zur Pädagogik schielen, denn genau das ist die Wissenschaft,
die sich traditionell um Lehren und Lernen kümmert.
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