Wann ist K.I. eigentlich intelligent?

In einem Artikel vom 31.Juli 2006 beschrieb der Physiker und Wissenschaftsjournalist Matthias Gräbner künstliche neuronale Netze als relativ dumm, weil man sie erst mit passenden Ausgangsdaten trainieren muss, um wertvolle Ergebnisse zu bekommen. Dabei wählte er ein besonders eindrückliches Beispiel. Er beschrieb die Schwäche des Netzes dadurch, dass es nach dem Training mit 10 Millionen Bildern von Brillenträgern versagt, wenn in der folgenden Anwendung einer davon die Brille abnimmt und nicht wieder erkannt wird. Noch eindrücklicher ist jedoch der Trugschluss des Herrn Gräbner, der das Verhalten des künstlichen neuronalen Netzes als fehlerhaft einstuft. Ganz offensichtlich hat der Journalist nicht berücksichtigt, auf welches Ziel hin trainiert wurde. Ging es dabei tatsächlich um Gesichtserkennung? Würden Sie unter dem Aspekt Gesichtserkennung das Netz lediglich mit Brillenträgern trainieren oder würden sie möglichst viele verschiedene Gesichter in die Trainingsdatensätze geben? Bezug nehmend auf einen so homogenen Datensatz, hat das Netz ganz wunderbar gearbeitet. Es hat aus all den Bilddaten eben jenes als nicht passend klassifiziert, das keine Brille enthält. Wobei sich jedoch die Frage stellt, was sich der „Trainer“ dabei gedacht hat. Meine zweite Frage lautet außerdem, wie intensiv sich der Wissenschaftsjournalist mit dem Thema befasst hat. Wer war nun intelligenter? Wer war kompetenter? Herr Gräbner, der die Bedeutung der Trainingsdaten nicht erfasste oder ein künstliches neuronales Netz, das die Person ohne Brille aussortiert? Was ist denn eigentlich Intelligenz? Der australische Kognitionswissenschaftler und Informatiker Rodney A. Brooks schrieb in seinem Aufsatz „Die Verwechslung von Performanz und Kompetenz“ dazu folgende Sätze: „Denken und Intelligenz sind beides Kofferwörter, wie Marvin Minsky sie genannt hat – Wörter, in die wir viele Dinge packen, so dass wir abgekürzt über komplexe Fragen sprechen können. Wenn wir ins Innere dieser Wörter blicken, finden wir viele verschieden Aspekte, Mechanismen und Ebenen des Verstehens.“ Verstehen sollte man, dass künstliche neuronale Netze zwar keine autonom denkenden Wesen sind, aber sie können Dinge, die uns schwer fallen, vor allem wenn es um Geschwindigkeit, Gehorsam, massive Datenmengen und deren Parallelverarbeitung geht. Künstliche Intelligenz ist ein Begriff, der vermutlich dazu verleitet, Mensch und Maschine zu vergleichen. Da denke ich unwillkürlich an das Sprichwort mit den Äpfeln und Birnen. Und woran denken Sie?

Liebe Grüße #TheDataDiver