Alan Mathison Turing: Computing Machinery and Intelligence

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1 Kai Hauser: Intelligente Maschinen: eine mathematisch-philosophische Perspektive Sommersemester 2001 Fachbereich 03: Mathematik Technische Universität Berlin Alan Mathison Turing: Computing Machinery and Intelligence eine kritische Zusammenfassung Jan-Ole Beyer

2 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 2 Zusammenfassung 2 3 Kritischer Kommentar 3 4 Quellen 4 1

3 1 Einleitung Alan M. Turings Computing Machinery and Intelligence gilt als Grundstein und erste Auseinandersetzung mit der Idee der Künstlichen Intelligenz (KI). Noch heute, über 50 Jahre nach der ersten Veröffentlichung, ist der Artikel und die Ideen, die er beinhaltet, aktuell. Auch wenn sich Turings Hoffnungen auf denkende Maschinen zur Jahrtausendwende nicht bestätigt haben, sind viele der Fragen und Ansätze, die er 1950 aufgezeigt hat, heute aktuelle Forschungsgebiete. In dieser Arbeit soll Turings Artikel einerseits zusammengefasst, andererseits aber auch kritisch betrachtet werden. Soweit nicht anders erwähnt, bezieht sich diese Arbeit auf die deutsche Übersetzung unter dem Titel Kann eine Maschine denken? von P. Gänßler, erschienen u.a. in der Reclam- Universalbibliothek im Band Künstliche Intelligenz Philosophische Probleme 1. 2 Zusammenfassung Da sich die Frage Können Maschinen denken?, die Turing anfangs in den Raum stellt, nur sehr schlecht und nur mit Hilfe genauerer Definitionen beantworten lässt, schlägt er vor, sie durch eine andere zu ersetzen. Das neue Problem bezeichnet er als Imitationsspiel, heutzutage besser bekannt unter dem Begriff Turing-Test. Ein Fragesteller, der alleine in einem Raum sitzt, versucht, durch Fragen zu entscheiden, welcher seiner beiden Mitspieler männlich (A) und welcher weiblich (B) ist. Der männliche Mitspieler soll dabei den Fragesteller in die Irre führen, die Mitspielerin dagegen soll ihn unterstützen. Nachdem er den Begriff der Maschinen auf Digitalrechner eingegrenzt und dieses auch als zulässig bewiesen hat, stellt Turing nun folgende Frage: Ist es wahr, dass ein ganz bestimmter Digitalrechner C nach geeigneter Modifikation seines Speichervermögens und seiner Aktionsgeschwindigkeit, sowie nach an- gemessener Programmierung, in die Lage versetzt werden kann, die Rolle von A im Imitationsspiel zu spielen, wobei B s Rolle von einem Menschen übernommen wird? 2 Turing sieht zwar auch Nachteile in dieser Methode, nimmt aber als Voraussetzung an, dass es die beste Strategie sei, wie ein Mensch zu antworten. Da Turing sich bewusst ist, dass er über keine sehr überzeugenden Argumente verfügt, um seine Ansichten zu stützen 3, geht er auf neun mögliche Gegenargumente ein, von denen ich an dieser Stelle nur auf drei eingehen. Der mathematische Einwand 4 besagt, dass es für eine Maschine Fragen gibt, die sie entweder falsch oder überhaupt nicht beantwortet, wie viel Zeit man ihr auch immer lässt 5. Trotz seiner Versuche, dieses Argument zu entkräften, kann Turing nicht ausschließen, dass es Fragen gibt, an der jede Maschine scheitert und die somit seinen Test wertlos machen. Dem Bewusstseinsargument 6 zufolge ist Denken notwendigerweise mit Bewusstsein verbunden. Dieses Argument führt wieder zu den anfänglichen Definitionsproblemen, auch wenn Turing die Klärung dieser Frage als nicht erforderlich für die im Text aufgestellten Fragen ansieht. Davon abgesehen liefert eine Maschine, die auf Nachfragen ihre Antworten begründen kann, durchaus einen Beweis des Verstehens als Bedingung für Bewusstsein. Letztlich verwirft er auch den solipsistischen Standpunkt, der besagt, dass man nur weiß, dass jemand denkt, wenn man dieser jemand ist, als unrealistisch. Im Argument von der Stetigkeit innerhalb des Nervensystems 7 versucht Turing zu zeigen, 1 Turing, Alan M.: Kann eine Maschine denken? In: Künstliche Intelligenz - Philosophische Probleme, Stuttgart 1994, S Turing, a.a.o., S Turing, a.a.o., S Turing, a.a.o., S Turing, a.a.o., S.55 6 Turing, a.a.o., S Turing, a.a.o., S. 65 2

4 dass ein Digitalrechner mit gewissen Verfahren auch analoge, also nicht-diskrete Maschinen nachbilden kann und somit auch das menschliche Nervensystem, das ein nicht diskretes ist. Ob das wirklich für alle Aspekte des Denkens gilt, ist aber keineswegs so sicher, wie Turing vermutet. Zum Abschluss seiner Arbeit geht Turing noch auf die Frage ein, wie Maschinen realisiert werden können, die lernfähig sind. Da ein Programm, das das Imitationsspiel besteht, extrem aufwändig sei, schlägt Turing stattdessen die Entwicklung von Kindprogrammen vor, die sich einerseits durch Selektion und Mutation unterstützt durch den Experimentator weiterentwickeln, anderseits aber auch lernfähig sind. Turing beschreibt recht genau, auf welchen Mechanismen eine solche Maschine basieren könnte, wobei an dieser Stelle auf Details verzichtet werden soll. Turing schließt seinen Artikel mit der Frage, wo man anfangen solle zu forschen. Er schlägt vor, sowohl die eher theoretischen Aspekte und abstrakte Fähigkeiten (z.b. Schach spielen) als auch praktischeres wie Spracherkennung zu erproben. 3 Kritischer Kommentar Das Grundproblem von Turings Artikel betrifft die Frage, ob eine Substitution der ursprünglichen Frage, nämlich ob Maschinen denken können, zum Imitationsspiel überhaupt statthaft ist. Turing ist dieses Problem bewusst, aber trotzdem geht er kaum bzw. nur widersprüchlich darauf ein. Zwar beschreibt Turing diese Frage mehrfach als unwesentlich, kommt aber immer wieder auf sie zurück. So behauptet er einerseits, dass die ursprüngliche Form des Problems nicht gänzlich fallengelassen werden kann 8, andererseits erklärt er sie nur wenige Zeilen später für belanglos 9. Interessant zu bemerken ist es in diesem Zusammenhang, dass Turing sein Imitationsspiel eigentlich nur deswegen entwickelt, um der Notwendigkeit zu entgehen, den Begriff des Denkens zu definieren 10 ein Vorhaben, das die Philosophie seit Jahrtausenden beschäftigt. Das Problem jedoch ist, dass ohne diese Definition der Beweis der Äquivalenz der beiden Probleme nicht erbracht werden kann. Diese Tatsache übergeht Turing durchgängig. Es scheint heutzutage immer wahrscheinlicher zu werden ohne das es bisher wirklich bewiesen werden konnte, dass das Gehirn bzw. die für das Denken verantwortlichen Vorgänge nicht problemlos in Algorithmen für Digitalrechner übersetzt werden können. In Wirklichkeit scheint das Gehirn wesentlich komplizierter zu funktionieren als in der Vorstellung der 1950er Jahre, nach der das Gehirn vielfach als biologische Rechenmaschine betrachtet wurde. So scheinen sowohl chemische Vorgänge neben den elektrischen eine große Rolle zu spielen, und auch die Emotionen können nicht zwangsläufig vom rationalen Denken getrennt werden. Um nun aber auch, neben der Frage nach denkenden Maschinen, die Frage nach fühlenden Maschinen zu beantworten, wird es ungleich komplizierter in dem Sinne, dass es schon unter Menschen nicht notwendigerweise einen Zusammenhang zwischen gezeigter und empfundener Emotion gibt. An dieser Stelle greift dann auch nicht mehr die Annahme, die Turing im Bewusstseinsargument trifft, nämlich dass davon ausgegangen werden muss, dass, wenn eine Maschine sich wie ein Mensch verhält (in Bezug auf das Denken), ihr auch menschliche Eigenschaften zugesprochen werden müssen. Bei Gefühlen ist diese Annahme nicht möglich. Ein weiterer wichtiger Punkt, auf den Turing kaum eingeht, ist der des Verständnisses. Es lässt sich wohl kaum davon ausgehen, dass heutige Programme, die im Imitationsspiel relativ gut abschneiden, ihren Dialogpartner wirklich verstehen. Aber auch an dieser Stelle stößt man wieder auf das Problem der Philosophie, eine genaue Definition für Begriffe des Bewusstseins zu liefern, hier für den Begriff des Verständnisses. Nichtsdestotrotz bleibt es beachtlich, dass Turing mit Kann eine Maschine denken? einen Artikel in der (eigentlich sehr schnelllebigen) Computerwissenschaft geschrieben hat, der fünfzig Jahre nach seinem Erscheinen immer noch aktuell ist. Zwar wird gerade heute nicht widerspruchslos von denkenden Maschinen gesprochen, wie Turing es vorausgesagt hat, aber dennoch sind viele der 8 vgl. Turing, a.a.o., S vgl. Turing, a.a.o., S vgl. Turing, a.a.o., S. 39 3

5 Ideen Turings zu eigenen Fachgebieten der Informatik geworden. Lernende Maschinen, evolutionäre Programmierung, Expertensysteme und Spracherkennung sind aktuellste Forschungsgebiete und Schachcomputer schlagen heutzutage selbst Schach- Großmeister, aber trotzdem ist es noch niemandem gelungen, den sogenannten großen Loebner Preis 11, der auf ein im Imitationsspiel nicht von einem Menschen unterscheidbares Programm ausgesetzt ist, zu gewinnen. Und selbst wenn es ein solches Programm gäbe, ist es nicht sicher, wie Turing es annimmt, dass es wirklich denkt. Es wird also wohl noch wesentlich länger als die von Turing vorausgesagten, mittlerweile aber bereits verstrichenen fünfzig Jahre dauern, bis sich ein endgültiges Urteil über die Möglichkeit von denkenden Maschinen gebildet werden kann, das nicht auf Philosophie und Glauben, sondern auf wissenschaftlichen Beweisen basiert. 4 Quellen Turing, Alan M.: Kann eine Maschine denken? In: Künstliche Intelligenz Philosophische Probleme, Stuttgart 1994, S Home Page of the Loebner Prize, prize.html 11 vgl. Loebner Prize 4