Simulation menschlicher Empfindungen nicht erstrebenswert Künstliche Intelligenz mit Big Data

Prägte der Turing-Test bislang das Ideal künstlicher Intelligenz, werden es künftig Big Data und massive Rechenpower sein - glaubt Robert M. French vom Centre national de la recherche scientifique (CNRS).

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Maschinen müssen Menschen nicht komplett simulieren, um als intelligent zu gelten – meint Robert M. French in der aktuellen Ausgabe der Zeitschrift Communications of the ACM (Association for Computing Machinery). Damit bricht der Forscher mit dem 1950 von Alan Turing vorgeschlagenen Test. Bei diesem kommuniziert eine Person per Tastatur und Bildschirm mit einem Computer und einem Menschen. Kann der Proband keinen Unterschied zwischen Mensch und Maschine feststellen, gilt der Rechner als intelligent.

Das Problem beim Turing-Test: Zumindest mittelfristig ist kein Rechner absehbar, der auch "unfaire" Fragen genau wie ein Mensch beantworten kann. Als unfair gelten beispielsweise Fragen, die eine menschliche Wahrnehmung der Umgebung zwingend voraussetzen.

Gemäß Frenchs pragmatischem Ansatz gilt es daher, die Maschinen als solche zu akzeptieren statt eine perfekte Kopie menschlichen Denkens anzustreben. Auf ihre Art könnten die Systeme sehr wohl intelligent sein und die Gesellschaft bereichern. Dabei gesteht der Forscher Rechnern ein Verständnis von Zusammenhängen zu – wenngleich sich dieses nicht mit dem intelligenter Lebewesen decken muss. Als Gleichnis wählt der French einen katholischen Priester. So wie dieser nur aus zweiter Hand über die Ehe sprechen kann, könnte künstliche Intelligenz über Dinge philosophieren, die außerhalb des eigenen Erfahrungsbereiches liegen.

Zudem könnten Rechner den Menschen bei mancherlei Aufgabe auch überlegen sein. Eine mögliche Domäne ist beispielsweise die Analyse von Big Data. So beschreibt French, wie Rechner dank enormer Leistung und optimierter Algorithmen Muster und Beziehungen in großen Datenmengen finden und in Beziehung setzen.

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