Das öfteren bin ich gefragt worden, künstliche Intelligenz, was machst du denn da eigentlich?

Das klingt so ein bisschen nach Science Fiction, woran übrigens einige exponierte Vertreter der

Zunft nicht ganz unschuldig sind. Und es gibt ja auch eine reichhaltige Literatur dieses Genres

und sogar einschlägige Spielfilme. Vielleicht erinnern sie sich noch an diesen bösartigen

Computer Health und Stanley Kubrick. Ist das denn eigentlich auch Wissenschaft? Meistens habe ich

dann geantwortet, ich beschäftige mich mit angewandter Logik und maschineller Sprachverarbeitung. Ach so.

Nun möchte ich heute keine Bilanz ziehen. Das geht schon aus zeitlichen Gründen nicht, sondern viel

mehr anhand aktueller Arbeiten exemplarisch einige Probleme und Lösungsversuche aufzeigen,

mit denen wir uns beschäftigt haben und weiter noch beschäftigen. Und ich werde dabei auch einige

ganz wenige Rückblenden machen. Es wird im Hauptteil sehr anwendungsbezogen werden, das verspreche ich Ihnen.

Als ich vor zwei Wochen dieses Interview mit Norm Chomsky in die Hände bekommen habe,

einem der bedeutendsten Linguisten der Gegenwart, wenn auch sehr umstritten, war ich nahe dran,

mein Konzept über den Haufen zu werfen. Worum geht es dabei? Das Forschungsprogramm der Artificial

Intelligence und nebenbei bemerkt die Übersetzung Künstlicher Intelligenz trifft nicht genau,

denken Sie nur an die CIA, wurde 1956 formuliert, unter anderem von unserem kürzlich verstorbenen

Ihrem Doktor John McAfee und in den Folgejahren präzisiert. Unser Berliner Kollege Bernd Marr

hat die Sache sehr gut auf den Punkt gebracht. Ich zitiere. Im Kern geht es um die Frage des

Rechnens. Wie kann man eine Maschine bauen, die intelligentes Verhalten zeigt? Etwa das

lösen komponatorische Aufgaben, das erkennen und verstehen von Bildern, das Übersetzen und

Verstehen natürlicher Sprache, die Koordination komplexer Bewegungen und ähnliches. Die Suche nach

Künstlicher Intelligenz geht dabei von der Annahme aus, das und jetzt zitiert er, was er aber nicht

näher spezifiziert, dass die Essenz des mentalen Lebens eine Menge von Prinzipien ist, die

gleicherweise für Menschen wie für Maschinen gelten. Grundlage der Bemühungen sind Überzeugungen,

die ihre Wurzel in der Logik und Rekursionstheorie haben und in Maschinenkonzepten von Turing und

anderen Zahlen und Symbole repräsentieren Bedeutungen. Und das Rechnen und das logische

Schließen werden durch Anweisungen und Regeln beschrieben, die ihrerseits wieder als Zahlen

und Symbole repräsentiert werden können. Ziele, Überzeugungen und Wissen werden dabei als

Symbole-Strukturen formalisiert und kognitive Leistungen werden in Regelsysteme und heuristischen

Suchverfahren eingefangen. Ende des Zitats. Es geht übrigens historisch noch weiter zurück,

zumindest bis Leibniz. Ein reichhaltiges Methodeninventar wurde entwickelt, Wissensrepräsentation,

Suchtechniken, Kalküle des Schließens, Modellstrukturen und es konnte natürlich

nicht ausbleiben, dass auch überzogene Ansprüche und unrealistische Vorstellungen

verbreitet wurden. Inwiefern dieses klassische Forschungsprogramm der KI, wie man für Künstliche

Intelligenz kurz sagt, geglückt ist, darüber gehende Meinungen auseinander. Zweifellos gibt es

großartige Einzelergebnisse, von denen viele den Weg in die Anwendung gefunden haben, aber das Ziel

einer allgemeinen maschinen Intelligenz wurde nicht erreicht. Gleichwohl, dieser Forschungsansatz ist

dennoch im Sinne nur am Chomskis. Doch es gab von Anfang an schon auch Versuche der Modellierung mit

statistischen Mitteln, wofür eine Reihe guter Gründe sprechen. Unsere Wahrnehmung findet auf

einer Ebene statt, die unterhalb der Symbolischen liegt. Wie anders kann man mit Unschärfen und

Wahrkeiten und Unsicherheiten, die uns ständig begleiten, umgehen? Wie können wir mit

unvollständigem Wissen rational handeln und so weiter. Durch die seit den 1990er Jahren in

atemberaubendem Umfang zunehmenden digitalen Datenmengen und enorm gestiegenen Verarbeitungskapazitäten

hat die Popularität statistischer Methoden stark zugenommen und es werden Befürchtungen laut,

sie würden die symbolischen Ansätze an die Wand drängen. An dieser Stelle setzt Chomsky mit seiner

Kritik an. Kurz gefasst, er sieht in den statistischen Verfahren, die unbestritten höchst interessante

Aufschlüsse über empirische Daten liefern können, eine raffinierte Neuauflage des Behaviorismus.

Dessen Rolle in der Sprachwissenschaft und der kognitiven Linguistik hat er schon in

den 1950er Jahren vehement kritisiert. Es kann keine wissenschaftlichen Erklärungen liefern.

Soweit stimme ich ihm auch zu, allerdings nicht in seiner wissenschaftstheoretischen Basis, als

deren letzte Konsequenz die kognitive Linguistik zu einer reinen Naturwissenschaft wird. Dieses