Spielende Computer
(Bild: Elbot.de)
Eine der schwierigsten Aufgaben bei der Erforschung Künstlicher Intelligenz scheint die Wahl der richtigen Aufgabe zu sein. 1950 schlug Alan Turing vor, dass man Intelligenz am besten durch eine Unterhaltung mit dem Probanden feststellen könnte, und die Idee, die Gesprächsfertigkeiten von Menschen und Computern durch eine Jury zu vergleichen, nennt man den Turing-Test.
In Anlehnung an diese Idee wird jedes Jahr der Loebner-Preis-Wettbewerb abgehalten. (Elbot, das diesjährige Gewinnerprogramm hat immerhin ein Viertel der Jurymitglieder ausgetrickst). Leider hat sich herausgestellt, dass die beste Strategie nicht darin besteht, ein besonders kreatives, begabtes, intelligentes, wissensverarbeitendes, planendes, wahrnehmungsfähiges oder einfühlsames Programm zu schreiben, sondern eines, das trickreich mit Bonmots und vorgefertigten Phrasenbausteinen um sich wirft. Das ist wie in der Politik: es geht nicht darum, möglichst gute Lösungen anzubieten, sondern sich nicht in die Karten schauen zu lassen und den Leuten zu sagen, was sie hören wollen…
Die “ernsthafte” KI-Forschung hat sich deshalb vorzugsweise anderen Aufgaben zugewandt, z.B. Schach. Leider hat sich bald gezeigt, dass Computer auch sehr gut Schach spielen können, ohne intelligent zu sein - es entstanden, sozusagen, schachspielende Toaster. Die KI-Forschung versuchte sich in der Folge an neuen Problemen, z.B. Fußball und Autofahren. Einerseits sind diese Probleme spannend, weil man dabei in Echtzeit mit kontinuierlichen Umgebungen und unsicherem Wissen umgehen muss, andererseits sind beide Themen der Öffentlichkeit leicht vermittelbar, was sich gut auf die Fördermittelsituation auswirkt.
Die Forschung hat auf beiden Felder auch sehr große Fortschritte gemacht - entstanden sind aber keine Intelligenzen, sondern fußballspielende bzw. autofahrende Toaster. Wir brauchen also eine andere Aufgabenstellung.
Ich vermute, dass sich so ein Testaufgabe ausgerechnet in der kindlichen Entwicklungspsychologie finden könnte. Dort gibt es nämlich sehr aussagekräftige Verfahren, mit denen sich bestimmen läßt, welchen kognitiven Entwicklungsstand einzelne Kinder erreicht haben - ob sie z.B. eine Geschichte nacherzählen, eine vorgespielte Episode beschreiben oder eine vorgelesene nachspielen können. Das Tolle an solchen Aufgaben ist, dass (anders als beim Computerschach oder Roboterfussball) die Schwierigkeit der Tests fast ausschliesslich mit dem Fortschritt der KI-Forscher zusammenhängt - und nicht etwa mit der Stärke von Motoren, der Genauigkeit der Sensoren, der Größe des Speichers oder der Geschwindigkeit des Prozessors. Man kann mit kleinen Wortschätzen und einfachen Wahrnehmungsprozessen beginnen. Man kann Wettbewerbe veranstalten, in denen sich die Fortschritte der einzelnen Forschungsansätze unmittelbar vergleichen lassen. Und man kann jede Menge Spaß haben.
Eine Variante solcher Tests könnte im Einsatz von Simulationswelten bestehen, in denen die Programme spielerisch Konstruktionsaufgaben lösen. Die Bielefelder Arbeitsgruppe des KI-Forschers Ipke Wachsmut hat damit bereits begonnen: ihr virtueller Roboter “Max” kann auf Zuruf Bauteile zu einfachen Gegenständen zusammenstecken. Max ist allerdings nicht besonders autonom, und sein Verhalten ist nicht unbedingt mit dem von Menschen vergleichbar.
Wie wäre es daher, wenn wir die Komplexität der Welt erhöhen, indem wir das gesamte Arsenal von Lego Technik zulassen? Und die virtuellen Wesen damit nicht nur basteln, sondern ihre Bedürfnisse befriedigen, indem sie sich in selbstgebauten Häusern vor virtuellem Ungewitter schützen, mit selbstgebauten Brücken über virtuelle Flüsse gelangen, mit selbstgebauten Fahrzeugen durch die Gegend rollern und sich außerdem über ihre Konstruktionen miteinander und mit Menschen in natürlicher Sprache austauschen?
Der Vorteil einer solchen Legowelt besteht vor allem darin, dass sie praktisch beliebig komplex und vielschichtig werden kann. Andererseits können Legobausteine hervorragend abstrahiert werden: sie haben ganz bestimmte Punkte und Weisen, in denen man sie zusammensteckt, sowie wohldefinierte Maße und Merkmale und Eigenschaften. Einmal gefundene Kombinationen lassen sich in größeren Kombinationen verwenden. Die Schwierigkeit läßt sich graduell steigern. Und die Art, in der Kinder mit Lego bauen und darüber sprechen, läßt sich möglicherweise sehr gut mit den Fähigkeiten der jeweiligen Programme vergleichen.
Schlagworte: Elbot, Grand Challenge, Lego, Loebner-Preis, Max, Robocup, Turing-Test
