Wissenswert. Wie Konrad Zuse den Computer erfand und was danach kam. (1) Mythos Denkmaschine. von Rainer Dachselt , 08.

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1 Hessischer Rundfunk hr2-kultur Redaktion: Dr. Regina Oehler Wissenswert Wie Konrad Zuse den Computer erfand und was danach kam (1) Mythos Denkmaschine von Rainer Dachselt , Uhr, hr2-kultur /in: or/in: COPYRIGHT: Dieses Manuskript ist urheberrechtlich geschützt. Der Empfänger darf es nur zu privaten Zwecken benutzen. Jede andere Verwendung (z.b. Mitteilung, Vortrag oder Aufführung in der Öffentlichkeit, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verteilung oder Zurverfügungstellung in elektronischen Medien, Übersetzung) ist nur mit Zustimmung des s/ der en zulässig. Die Verwendung zu Rundfunkzwecken bedarf der Genehmigung des Hessischen Rundfunks.

2 2 (musikalische Untermalung, leicht sphärisch, psycho eben) Hallo. Wie geht s? Benennen Sie bitte Ihr Problem. Ich mache eine Radiosendung zum Thema Künstliche Intelligenz Sind Sie deswegen zu mir gekommen? Ja. Sind Sie ein Computer? Warum interessiert Sie, ob ich ein Computer bin? Das hat vielleicht mit meiner Mutter zu tun. Erzählen Sie mir mehr über Ihre Familie. Nein. Sie sind gerade ein bisschen negativ. ((Musik ebbt ab)) Würden Sie sich bei dieser Dame auf die Couch legen? Es handelt sich um ELIZA, ein simples Computerprogramm mit 200 Programmzeilen, entstanden ist es Der Besucher tippt Sätze ein, ELIZA durchsucht sie nach einfachen Stichworten: ich, du, Mutter, Vater, ja, nein und antwortet dann mit einer Handvoll typischer Therapeutenphrasen. Der Erfinder des Programms, der Informatiker Joseph Weizenbaum, hat sich einen Spaß gemacht. Seine Mitarbeiter haben ihn aber nicht verstanden: angeblich verbrachten sie Stunden damit, ELIZA ihre persönlichen Probleme zu erzählen. Denn die ist doch so geduldig und aufmerksam, so intelligent... ((Akzent)) (grübelnd) Wir können hoffen, dass Maschinen eines Tages auf allen rein geistigen Gebieten mit dem Menschen konkurrieren können. Aber wo sollte man am besten anfangen? So überlegt der britische Mathematiker Alan Turing in seinem Aufsatz Computing machinery and intelligence von Er hatte damals schon angefangen: in den 30er Jahren hatte er die Turingmaschine auf dem Papier entworfen. Es handelt

3 Seite 3 sich um das Modell eines digitalen Computers, der mathematische Probleme lösen kann. ((Atmo baut sich auf, altertümlicher Computer)) In Deutschland hatte der Ingenieur Konrad Zuse seit den 30er Jahren damit begonnen, solche Maschinen zu bauen wohl ohne von Turings Ideen zu wissen. Die mechanischen Rechner Z1 bis Z4 sind die Vorfahren heutiger Computer: mit Eingabewerk und Ausgabewerk heute Tastatur und Bildschirm, Recheneinheit und Speicher. Auch intern arbeiten Zuses Computer wie ihre Enkel: mit den Binärzahlen, mit den Ziffern 0 und 1: Dafür stehen im Computer kleine Schalter: Schalter an bedeutet 1, Schalter aus 0 e ((Schaltgeräusche)) Eins und Null oder Nicht Null und Eins und Eins oder Null oder Nicht Null (wird geblendet)... Mit diesen binären Elementen können wir die meisten mathematischen Probleme beschreiben und lösen. Aber warum eigentlich nur mathematische? Mit Nullen und Einsen lassen sich doch nicht nur Zahlen darstellen, sondern auch andere Informationen und Symbole: Buchstaben, Texte, Bilder, Dinge, Gedanken, Träume. Unser Denken ist doch nichts anderes Informationsverarbeitung und das Hantieren mit Symbolen? Und wenn das so ist, dann ist der Computer doch nicht bloß eine Rechenmaschine, sondern: eine Künstliche Intelligenz? ((martialische Musik, das Ganze mit Wochenschautouch)) (ebenfalls etwas martialisch) Wir schlagen vor, dass eine zweimonatige Tagung mit 10 Teilnehmern zum Thema Künstliche Intelligenz im Sommer 1956 im Dartmouth College in Hanover, New Hampshire stattfindet. Die Tagung geht von der These aus, dass jeder Aspekt des Lernen oder anderer intelligenter Fähigkeiten im Prinzip so präzise beschrieben werden kann, dass eine Maschine dazu gebracht werden kann, ihn zu simulieren.

4 Seite 4 Die Ankündigung zur Dartmouth-Konferenz 1956, organisiert vom Computerwissenschaftler John McCarthy. Diesem Treffen verdanken wir den Begriff Künstliche Intelligenz KI. Und einen ehrgeizigen Plan: eine künstlichen Intelligenz zu schaffen, die selbständig lernt, plant und womöglich handelt wie ein Mensch aber dazu kein menschliches Gehirn benötigt. Denn... Intelligenz ist Geist verwirklicht in jeder Form strukturierbarer Materie. Also auch im Silizium der Halbleiter. Die These stammt von dem Sozialwissenschaftler Herbert Simon: zusammen mit Allen Newell entwirft er in den 60er Jahren ein Computerprogramm mit dem vielversprechenden Namen General Problem Solver, Allgemeiner Problemlöser. Auch sonst war der Optimismus grenzenlos: (beides begeistert) Stimme Innerhalb von 10 Jahren ist ein Computer Schachweltmeister! In drei bis acht Jahren wird es Maschinen geben, die Shakespeare lesen und Autos warten werden. Seither sind vierzig Jahre vergangen und immerhin hat ein Computer schon einen Schachweltmeister geschlagen. Aber Brettspiele konnte schon der General Problem Solver ganz gut auch einfache Puzzle lösen und den Weg aus zweidimensionalen Labyrinthen finden. Ausgerechnet bei allgemeineren Problemen versagte der Allgemeine Problemlöser aber. Der Plan der Dartmouth-Konferenz, eine Denkmaschine bauen, die dem Menschen gleichkommt, ist grandios gescheitert. Weil man eigentlich nicht wusste, was man da bauen wollte, meint Professor Thomas Christaller, Informatiker und Pionier der Künstliche-Intelligenz-Forschung:

5 Seite 5 Christaller Ja, warum hat das nie geklappt: meine Hypothese ist, wir haben kein Verständnis darüber, was eigentlich menschliche Intelligenz ist. Sie haben ein Alltagsverständnis, aber es gibt keine vernünftige Definition. Und als Ingenieur braucht man aber eine Grundlage, auf der man dann arbeiten kann, um dann auch tatsächlich Systeme zu bauen, und daran mangelt es. KI Oton 01 Christaller Einzelne Aspekte von Intelligenz ließen sich immerhin so definieren, dass sie in Programme übersetzt werden konnten. So entstanden Expertensysteme. Sie kombinieren Fachwissen mit intelligenten Methoden, es anzuwenden: zuerst in der medizinischen Diagnostik. ((Serielle Geräusche, Klappern)) Das Programm MYCIN von 1972 wertete große Datenmengen über Infektionskrankheiten aus: Erreger, Verläufe und alle möglichen Laborwerte. Das Ziel: genauere Diagnosen, um Antibiotika gezielter einsetzen zu können. Die Intelligenzleistung: aus den einprogrammierten Daten Schlussfolgerungen zu ziehen und Empfehlungen abzugeben. Die Trefferquote: erstaunlich hoch und durchaus auf oder über dem Niveau eines menschlichen Experten. Seit den 80er Jahren werden Expertensysteme in vielen Bereichen eingesetzt in der Medizin, der Chemie, der Geologie, der Klimaforschung überall wo große Datenmengen auszuwerten sind. ((Geräuschecollage, Bremsen, Computerspielstimmen)) Die Dartmouth-Forscher wollten eine Starke Künstliche Intelligenz, die Intelligenz als Ganzes nachbildet. Die Expertensystemen stehen für die schwache Künstliche Intelligenz : sie simulieren, einzelne Aspekte intelligenten Verhaltens. Sie helfen uns beim Bremsen im Auto, suchen im Internet für uns, treten in Computerspielen gegen uns an, übersetzen automatisch japanische Webseiten und dergleichen mehr. Sie sind klassische Werkzeuge: sie verstehen nicht in irgendeinem umfassenden Sinn, was sie tun, sie können auch nichts anderes, aber was sie tun, machen sie gut. So

6 Seite 6 wie ELIZA, die Computertherapeutin. Die versteht auch nicht, was ich ihr erzähle, aber wenn man nicht zu genau nachfragt, wirkt sie richtig intelligent. ((wieder die Psycho-Musik vom Anfang)) Erzählerin Was bringt Sie dazu zu glauben, ich sei richtig intelligent? Ach, nichts,, gar nichts. Erzählerin Ich bin nicht sicher, ob ich Sie gerade ganz verstehe. Ich glaube: nein. Erzählerin Sie sind gerade ein bisschen negativ. Eigentlich ist das aber nicht ELIZA, die da spricht, sondern ihr Erfinder, Joseph Weizenbaum. Der Neuroinformatiker Christoph von der Malsburg vom Frankfurt Institute for Advanced Studies sieht genau darin die Grenze der frühen KI- Programme: Malsburg Im Grunde genommen muss man sagen, dass die Intelligenz in der Maschine im Grund die Intelligenz im Kopf des Programmierers war. Dier Programmierer hat sich irgendein Problem angesehen, Schach spielen z.b. oder Sprachverstehen, hat versucht die Mechanismen zu verstehen oder zu erforschen und hat sie dann in Form von Programmen getan. Das heißt, die Maschine hat das, was der Programmierer gedacht hat, nie wirklich übertroffen. KI Oton 02 Malsburg Das kann sie auch nicht, so lange sie sich nicht selbständig verbessert. Solange sie nicht lernt, solange sie keine Erfahrungen macht. Diese menschlichen Fähigkeiten lassen sich offenbar nicht oder nur sehr begrenzt in Algorithmen formale Lösungswege übersetzen. Schon die KI-Pioniere vermuteten, dass das mit der speziellen Funktionsweise unseres Gehirns zu tun hat. Sie versuchten früh, die Erkenntnisse der Hirnforschung für die programmierte Intelligenz zu nutzen. In den 60er Jahren entwarfen sie künstliche neuronale Netzwerke : Programme, die die Verarbeitung von Informationen im Gehirn nachbilden. Statt immer den gleichen Lösungsweg zu gehen, sucht das neuronale Netzwerk Muster in den Eingangsdaten. Für das Gehirn gilt:

7 Seite 7 ((Geräusche: einzelne Signale, die sich überlagern und schließlich synchron werden)) What fires together, wires together. Nervenzellen, die häufig gemeinsam feuern, also gemeinsam Reize verarbeiten, verdrahten sich fester miteinander. So speichern sie Gedächtnisinhalte, Erinnerungen, Erfahrungen. Im Computer ist dieses Prinzip sehr stark vereinfacht, aber mittlerweile eine Standard-Technik.So entstehen lernfähige Programme. Denn neuronale Netze werden weniger programmiert als viel mehr trainiert. Alan Turing hat das 1950 vorhergesagt: (grübelnd) Dieser Prozess könnte der normalen Erziehung eines Kindes ähneln. Man zeigt auf Dinge und gibt ihnen Namen und so weiter. Der Erziehung eines Computerkindes steht allerdings eine besondere Bedingung menschlicher Intelligenz im Weg. Der Mainzer Philosoph Professor Thomas Metzinger beschreibt sie: Metzinger Was wir in den letzten zwei drei Jahrzehnten gelernt haben, ist erstens dass der Körper eine große Rolle spielt für die Intelligenz, die leibliche Verankerung. Es gibt da zum Beispiel das sogenannte Symbol Grounding Problem, also inwieweit die Symbole, mit denen ein Roboter operiert für ihn selbst eine Bedeutung haben, dadurch dass er in einer Situation verankert ist und auch eine Geschichte hat, wie ein Kleinkind, das aufwächst. KI Oton 03 Metzinger Wenn sich das so verhält, dann kann die Künstliche Intelligenz nicht in jeder strukturierbaren Materie, vor sich hindenken, dann braucht sie eine Art Körper. Dieser Gedanke der Verkörperung, englisch Embodiment, brachte die Künstliche- Intelligenz-Forschung voran. Thomas Christaller erinnert sich, dass eine neue Frage in den Mittelpunkt rückte:

8 Seite 8 Christaller wofür braucht ein Mensch eigentlich Intelligenz? Und dann kann man relativ schnell feststellen, er verwendet es zum mobiltelefonieren und Schach spielen, aber in der Evolution vor 2000 Jahren ist es nicht entstanden zum Schach spielen oder mobil telefonieren. Es ist für andere Zwecke benutzt worden, nämlich den Körper überlebensfähig zu machen.... und da ist man auf die Idee gekommen: okay, wir müssen also das, was wir Intelligenz nennen, an den Körper anpassen, wir müssen den Geist an den Körper anpassen, und so ist die KI zur Robotik gekommen. KI Oton 04 Christaller ((Roboterklänge, R2D2)) Roboter Maschinen mit Sinnesorganen, Maschinen, die sich bewegen, Maschinen, die mit uns kommunizieren. Die kennen wir gut aus Büchern und Filmen: der Schriftsteller Isaac Asimov ergründet in I Robot die ethischen Probleme des Zusammenlebens mit intelligenten Robotern. Commander Data aus der zweiten Star-Trek-Generation möchte Emotionen lernen und Marvin aus Per Anhalter durch die Galaxis leidet sogar unter Depressionen. Nirgends erfahren wir aber, wie der erste Schritt zu diesen bemerkenswerten Wesen gemacht wurde: der Bau einer starken Künstlichen Intelligenz. ((maschineller, dröger Sound, Kontrast zum vorigen)) In unserer wirklichen Welt begann alles mit Industrierobotern 1954 wird das erste Patent angemeldet. In den 70er Jahren entstehen in Japan die ersten Roboter mit tier- und menschenähnlicher Gestalt. Heute kennt man vielleicht den Roboterhund Aibo oder Asimo, einen Spielzeugroboter, der sogar im Kreis laufen kann. Ihre menschenähnliche Wirkung beruht allerdings größtenteils auf einer Täuschung, meint Thomas Christaller: Christaller... sie haben einen Appell, dass sie irgendwie uns ähnlich sind. Wir vermuten das natürlich nur, wir wissen das nicht. Und in dem Augenblick, in dem wir unterstellen, dass uns irgendetwas in der Welt ähnlich ist, unterstellen wir auch, dass innen

9 Seite 9 drinnen das System genau so ist wie wir. Und damit überfordern wir die Systeme, denn sie sind weiterhin, sehr sehr einfach. KI Oton 05 Christaller Die Robotik bleibt ein wichtiges Gebiet der Künstlichen Intelligenz: denn der Roboter hat vieles, was wir auch haben: Sinnesorgane in Form von Kameras und Sensoren, ein elektronisches Gehirn, dass die Daten verarbeitet und einen Körper, mit dem er sich bewegen und agieren kann. Im Alltag sind Roboter schon angekommen: vor allem im Auto übernehmen sie vom Bremsen über das Navigieren zum Einparken eine Aufgabe nach der anderen. Wir merken das nur nicht, weil sie nicht wie R2D2 aus Star Wars aussehen. Und nicht mit uns reden. ((Psychomusik vom Anfang)) Hallo. Bitte benennen Sie Ihr Problem., ich kann nicht einparken Einparken? Mit meinem Auto? Warum sagen Sie Auto? Die heute eingesetzten Roboter sind wie Expertensysteme Vertreter einer schwachen KI, sie sind hochspezialisiert. weiß nichts von Autos, meine Einparkhilfe kann mich nicht psychologisch beraten, mein Navi spielt kein Schach und mein Schachprogramm kann keine Steuererklärung machen. Im Schach schlägt es mich aber jederzeit vernichtend. Wenigstens eine Voraussage der KI-Optimisten der ersten Stunde ist ja eingetroffen schlug der Computer Deep Blue den amtierenden Weltmeister Gari Kasparow. Der war darüber sehr aufgeregt: O-Ton Kasparow: Wir wissen alle, wie Maschinen spielen. Der Computer hat damit nichts bewiesen, gar nichts. KI Oton 06 Kasparow Jedenfalls nicht, dass er intelligenter ist als ein Mensch. Er kann nur vielleicht bald besser Schach spielen, denn Schach hat zwar einfache Regeln, ist aber für Menschen eigentlich zu schwer, weiß Thomas Christaller:

10 Seite 10 Christaller Selbst wenn man alle Regeln kennt, ist der Suchraum so groß, dass man sehr lange braucht, um alle möglichen Lösungen herauszufinden... Und der Vorteil von den Computern ist, je mehr Rechenpower sie haben, desto größere Suchräume können sie bearbeiten Und deswegen war das irgendwann in den 70ern klar, es ist nur noch eine Frage von Jahren, bis die Computer so stark sind, dass sie jeden Menschen schlagen. KI Oton 07 Christaller Und irgendwann kann ein Computer Schach vielleicht komplett durchrechnen, bei Halma ist das schon gelungen. Es ist vielleicht frustrierend für Schachspieler aber für den Computer ist seine Fähigkeit nichts Besonderes. Denkmaschinen sind gerade da gut, wo wir eher schwach sind: beim Durchstöbern und Auswerten gewaltiger Datenmengen und großer Suchräume vorausgesetzt es gibt einfache, programmierbare Regeln für die Suche. Dafür ist der Computer von vielen Dinge, die wir selbstverständlich finden, völlig überfordert: Einen Witz verstehen, ein Gespräch am Nachbartisch mithören, oder wie der amerikanische Philosoph John Searle beobachtet: einfach durchs Zimmer gehen und die Tür aufmachen. ((nochmal Psycho)) Bitte benennen Sie Ihr Problem. Können Sie mal ein Fenster aufmachen? Sie glauben, dass ich bitte mal ein Fenster aufmachen kann, nicht wahr? Ja, das glaube ich. Sie scheinen ein sehr positiver Mensch zu sein.