Der Test von Intelligenz

Von Siegfried Lautenbacher Von Alexander Klier 10.10.2018

"Rationales Denken war die Ausdrucksform der Intelligenz. Turing wusste ganz genau, dass Intelligenz in einem Geist nicht alles ist. Aber sie war das Wichtigste. Das ist der Grund, warum das Fachgebiet diesen Namen trägt: Nicht künstlicher Geist, künstliches Denken oder künstliche Vernunft, sondern künstliche Intelligenz" (Gelernter 2016, S. 19).

Bild: Mike MacKenzie – Artificial Intelligence auf flickr. Verwendung unter den Bedingungen der Creative Commons (SA) – Namensnennung.

 

Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Ob positiv oder negativ, ob gerechtfertigt oder nicht, ob tatsächlich intelligent oder doch eher dumm programmiert: Die Reden, Artikel und Ausführungen über die Vor- und Nachteile von KI bzw. AI belegen, dass hier ein neues Megathema entstanden ist und ein mächtiges Werkzeug auf seinen Einsatz wartet. Nur ein Werkzeug? Kommt hier nicht im Laufe der Zeit der Ersatz für Menschen? Zumindest seiner Arbeitsfähigkeit? Selbst das ist Thema der Diskussionen, deren Versprechungen und Phantasie im Moment keine Grenzen gesetzt scheinen.

Da wir bei Beck et al. selbst Lösungen anbieten, die, grob gesagt, auf Methoden der künstlichen Intelligenz basieren (bspw. machine learning, natural language processing), wollen wir uns in einer lockeren Reihe von Blogposts genauer und umfassender mit dem Thema auseinandersetzen und unsere Sichtweise darlegen. Es folgen im Laufe der Zeit also mindestens drei weitere Blogbeiträge zu den Themen 

  • Was ist/macht eine KI aus und was kann sie (Algorithmen, BigData und Korrelationen)
  • Ethik/Vertrauen zu einer KI (Entscheidungen, Bias beim Programmieren) sowie 
  • KI und Kollaboration (Kompetenzen und Bots).

Bevor wir uns aber den Versprechungen und realen Möglichkeiten zuwenden beginnen wir, wie für uns bei Bea üblich, erst einmal mit einer Begriffsbeleuchtung. Denn die Namensgebung einer "künstlichen Intelligenz", besonders des zweiten Terms des Begriffs, dem der Intelligenz, geht zurück auf die Anfangsphase elektronischer Rechengeräte. Insofern basiert der Begriff auch auf geisteswissenschaftlichen Strömungen, die den menschlichen Verstand im Bereich der Informationsverarbeitung verorteten. Handelt es sich also bei einer künstlichen Intelligenz um einen begrifflichen – oder gar realen – Zirkelschluss? Diese Frage beantworten wir nun im ersten Teil der Serie, der den Titel "Der Test von Intelligenz" trägt. Wir versprechen den geneigten Leser*innen unserer Blogbeiträge wie immer ein spannendes Ergebnis.

 

Intelligenz als Kunstbegriff

Intelligenz, aus dem lateinischen intellegere abgeleitet, kommt ganz ursprünglich aus dem griechischen Begriff nòos oder nous. Er bedeutet dort ziemlich viel unterschiedliches, gerade weil der Begriff mit menschlichem Denken zu tun hat. Mögliche Synonyme sind hier etwa Besinnung, Verstand, Vernunft, Gedanke und Meinung, um nur ein paar der wichtigeren zu nennen. Psychologisch bezeichnet der Begriff Intelligenz so etwas wie die kognitive Leistungsfähigkeit von Menschen. Bis heute gibt es keine anerkannte Definition von Intelligenz, zu unterschiedlich sind diese Leistungsfähigkeiten denkender Menschen. Um das breite kognitive Spektrum abzudecken kamen deshalb im Laufe der Zeit spezifische Erweiterungen des Begriffs, wie etwa die einer emotionalen, ästehtischen und sozialen Intelligenz, dazu, weil die Ursprungsdefinition zu viele Einschränkungen aufwies.

Die heutige Vorstellungen darüber, was Intelligenz nun genau ist, ist untrennbar mit Intelligenztests verbunden. Warum, das formulierte der Harvard-Psychologe Edwin G. Boring 1923 so: "Intelligenz ist das, was Intelligenztests testen" (Enzensberger 2006, S. 44). Das ist zunächst eine Zirkeldefinition (Zirkelschluss), also eine Festlegung, in der die Voraussetzungen das zu Beweisende schon enthalten. Deshalb ergibt sich sofort die Frage: Wie misst man nun genau Intelligenz? Wie misst man sie an vielen Menschen? Und natürlich die wichtigste Frage: was misst man eigentlich, wenn man Intelligenz misst? Insbesondere auf die letzte Frage geben Intelligenztests selbst wiederum keine Antwort, weil ihre Voraussetzung ja ist, Intelligenz zu messen. Eine Antwort auf die Frage, was man mit einem Intelligenztest eigentlich misst, ist andererseits wichtig um beurteilen zu können, inwiefern es eine künstliche Intelligenz geben kann. 

Um einer Antwort auf diese Frage näher zu kommen, wenden wir uns dem Zeitraum von etwa 1900 bis ca. 1960 zu, in dem der Begriff Intelligenz geprägt und Intelligenztests entwickelt worden sind. Die Brisanz und Dynamik, die bis heute daraus resultiert, steckt darin, dass dies eine Zeit war, in der sowohl die philosophische Strömung des Positivismus (Erkenntnisse sind immer sinnlich wahrnehmbar sowie mess- und überprüfbar), als auch rasante Entwicklungen im Bereich der elektronischen Datenverarbeitung allgegenwärtig waren. Damit konnten diese beiden grundverschiedene Dinge in Beziehung gesetzt werden. Parallel dazu entstanden in Europa die allgemeine Schulpflicht, Überlegungen zu psychologischen Entwicklungsstufen sowie eine verbreitete Überzeugung unabänderlicher genetischer Voraussetzungen der Verstandesleistungen von Menschen. Was letztlich dazu führte, dass sich Alfred Binet und Theodore Simon "als gute Positivisten" vornahmen "etwas zu messen, was bis dahin nie beziffert worden war: die Intelligenz" (Enzensberger 2006, S. 19). Für die weitere Entwicklung sowohl des Begriffs, als auch des Instrumentariums mussten aber noch weitere grundsätzliche Annahmen gesetzt werden wie etwa die, dass es einen Wert der Intelligenz gibt, der durch die Messung als Einzelgröße auch bestimmbar, also zu testen, ist. 

Es war der britische Mathematiker Alan Turing, der sich in letzter Konsequenz daraus 1950 Gedanken dazu machte, wie ein Test aussehen könnte um zu überprüfen, ob eine Maschine intelligent sei. Der Turing-Test war geboren und mit ihm wiederum die endgültige Festlegung von Intelligenz als Eigenschaft eines Rechenvorgangs im Sinne einer Informationsverarbeitung.

 

"Allgemeine" Intelligenz vs. agiles Denken

Zunächst nur theoretisch skizziert wurde der Turing-Test fester Bestandteil des sich nun neu formierenden Fachgebiets der Informatik, das sich selbst künstliche Intelligenz nannte und erforscht(e), ob es eine allgemeine und damit auch maschinenhaft mögliche, die heute so genannte starke künstliche Intelligenz, geben kann und wie diese aussehen würde. Im Verständnis des entsprechenden akademischen Faches spiegelte sich von Anfang an die Vorstellung vom Menschen als denkender Maschine wider. Es folgte diesem alten Mythos, der nun konsequent zu einer Mechanisierung des menschlichen Denkens weiterentwickelt wurde, um ihn für das Computerzeitalter fruchtbar zu machen. Bereits die Nachahmung intelligenten Denkens und Verhaltens diente als Nachweis für eine Intelligenz der entsprechenden Maschine. Es galt also, Programme zu entwickeln, die eigenständig Schlussfolgerungen ziehen können, so "als ob sie intelligent wären". Im Rahmen der theoretischen Debatten darum, ob es eine starke, also dem Menschen gleichende künstliche Intelligenz geben könne, entwickelten sich nun verschiedene Vorstellungen. Aber nahezu alle Anhänger einer (starken) KI und einer "Computertheorie des Geistes glauben [bis heute], dass der Geist zum Gehirn in der gleichen Beziehung steht wie die Software zum Computer" (Gelernter 2016, S. 19). 

Ohne Zweifel lässt sich sagen, dass die Entwicklung künstlicher Intelligenz parallel mit der Entwicklung und Steigerung der Leistungsfähigkeit von Computern vonstatten ging. Das erklärt auch die neuere Dynamik der Entwicklung aufgrund exponentiell gestiegener Rechenleistung und vor allem von zur Verfügung stehenden Daten. Einseitig interpretiert wird dadurch allerdings auch der Intelligenzbegriff selbst, weil die menschliche Denkfähigkeit endgültig auf das Konstrukt einer Informationsverarbeitung und -reproduktion reduziert wird. Dabei ist sowohl der Begriff, als auch die Messung von Intelligenz von Anfang an künstlich gewesen, denn verschiedene Intelligenztheorien verwenden unterschiedliche Operationalisierungen, um den Begriff mess- und beurteilbar zu machen. Das eigentliche Problem aber ist, dass sich "die meisten Psychologen, die mit [Intelligenz-] Tests arbeiten [...] eines Trugschluss bei der Namensgebung schuldig gemacht [haben], indem sie allzu leicht auf geheimnisvolle Weise von der Punktezahl zu der hypothetischen Eigenschaft übergehen, die durch den Namen des Tests suggeriert wird" (Gould 1983, S. 256). 

Diesem Trugschluss, also aus dem Begriff die hypothetischen Eigenschaften zu schlussfolgern, folgte auch die Entwicklung der KI. Deshalb ist es keineswegs zufällig so, dass die Entwicklung einer menschenähnlichen KI im Prinzip seit dieser Zeit keine nennenswerte Fortschritte gemacht hat. Eine starre, erblich bedingte (und damit im Prinzip nicht änderbare) Zahl und Vorstellung von Intelligenz stand einer unheimlich flexiblen, heute würde man sagen agilen, Verstandestätigkeit gegenüber, die Menschen bereits durchschnittlich an den Tag legen. Die derzeitige explosionsartige Entwicklung betrifft insofern vor allem die sogenannte schwache KI. Hier wiederum geht es - bei aller Leistungsfähigkeit - zunächst nur darum, das menschliche Denken in einzelnen und sehr eingegrenzten bzw. spezialisierten Bereichen zu unterstützen. Zum Teil mit Hilfe von ganz vielen denkenden Menschen, die die Programme "trainieren", bis sie überhaupt zu den ursprünglich geforderten eigenständigen Schlussfolgerungen kommen können.

 

Was ist nun eine künstliche Intelligenz?

Wie bisher skizziert, war es einerseits kein Zufall, dass das Thema künstliche Intelligenz in engem Zusammenhang mit elektronischen Möglichkeiten der Datenverarbeitung einherging. Alan Turing stellte 1950 ja deshalb die Frage, ob Maschinen denken könnten, weil es zum ersten Mal Maschinen gab, die komplizierte Berechnungen anstellen und in einer begrenzten Zeit abschließen konnten. Dadurch konnte diese Frage also sinnvoll gestellt werden, weil eine Antwort darauf erfolgte, die überprüfbar war. Andererseits ist die parallele Entwicklung des Begriffs Intelligenz und seiner Testmöglichkeiten tatsächlich ein Zirkelschluss. Zumindest die Tests können keine Antwort darauf geben, was Intelligenz tatsächlich "ist". Überprüfbar ist hier nur, ob die Antworten zum Frageschema passen, während sich das "ist" dieser Frage philosophisch darauf bezieht, was Intelligenz für eine "Entität" darstellt oder mindestens, was sie bedeutet und welche Eigenschaften sie hat.

Deshalb noch einmal die Frage: Sind nun künstliche Intelligenzen tatsächlich intelligent in dem Sinn, was man alltagssprachlich darunter versteht? Sind andererseits Menschen das Gegenteil davon, also massenhaft dumm, wie einige Autoren meinen feststellen zu müssen oder einfach unterstellen? Wenn man über Menschen eins sagen kann, dann ist es das, dass sie mit Sicherheit unvollkommen sind. Das gilt ganz besonders für das "Speichern" von Daten oder exakte Wiederholungen. Andererseits ist das auch eine menschliche Stärke, gerade im künstlerischen und oder kreativen Bereich. Worin Menschen im Allgemeinen aber wirklich intelligent sind ist, dass Menschen - im Gegensatz zur KI - aus unglaublich wenigen Daten Informationen gewinnen und Wissen aufbauen können. Dabei kommt ihnen zugute, dass Sie in Form eines "gesunden Menschenverstandes" und aufgrund von Handlungserfahrungen (intuitiv) viel kausales Wissen und teleologische Wahrnehmungen, beispielsweise von Handlungsgründen, einbringen. Nachgerade genial ist jedoch die Eigenschaft, dass sie das gemeinsam (kollaborativ) tun, also die Köpfe zusammenstecken, um beispielsweise eine künstliche Intelligenz zu schaffen.

Das sind wiederum "Tatbestände", die eine künstliche Intelligenz bisher erst aufwendig berechnen muss, so sie denn im einzelnen überhaupt dazu in der Lage ist. Verstehen wird eine künstliche Intelligenz in absehbarer Zeit nicht, was Intelligenz eingentlich ist. Sie verhält sich aber zunehmend so, als ob sie intelligent wäre. Damit kommen wir zu einem großen Problem, das bereits bei der Entwicklung von Intelligenztests offensichtlich wurde und das auch die KI - und das bereits in der schwachen Version - mitbringt. Wieder in Form von Fragen: Wie objektiv sind die Ergebnisse der (Intelligenz-) Tests? Kann man sich auf die Entscheidungsempfehlungen, die die Tests geben sollen, verlassen? Stellen Sie überhaupt verlässliche Prädiktoren dar, beispielsweise bezüglich schulischer Eigenschaften? Es stellte sich nämlich bereits bei den Intelligenztests sehr schnell heraus, dass sie kulturelle Voreingenommenheiten transportieren und Geschlechterklischees verstärken. Inwiefern die Algorithmen einer KI nun objektiv oder neutral sind bzw. sein können und ob man sich bei Entscheidungen darauf verlassen darf, ihnen also vertrauen kann, ist das Thema des übernächsten Blogbeitrags. Mit dem nächsten Beitrag wollen wir erst einmal beleuchten, was künstliche Intelligenzen heute bereits können und wo man sie sinnvoll einsetzen kann.

 


Verwendete Literatur:

Hans Magnus Enzensberger (2006): Im Irrgarten der Intelligenz. Ein Idiotenführer. Vontobel Schriftenreihe oder (gekürzter) Artikel unter https://www.nzz.ch/articleEN2QA-1.74794 

David Gelernter (2016): Gezeiten des Geistes. Die Vermessung unseres Bewusstseins. Berlin, Ullstein

Stephen Jay Gould (1983): Der falsch vermessene Mensch. Birkhäuser

Siegfried Lautenbacher (2016): Watson und die offene Frage, ob Kant, wenn er denn noch lebte, sich im Grabe umdrehen würde. Blogbeitrag verfügbar unter https://www.bea-services.de/blog/kant-vs.-watson

Filmtipp: Künstliche Intelligenz. Sind die Maschinen bald schlauer als wir? Film der arte Videothek über YouTube verfügbar unter https://www.youtube.com/watch?v=p8V01hD16Qs

 

Über die Autoren

Siegfried Lautenbacher Gründer und Geschäftsführer
Gründer und Geschäftsführer bei Beck et al. Services. Lead Consultant für High Performance

Alexander Klier Social Learning Consultant
Social Collaboration und Social Learning gehören zusammen. Gemeinsam denkt man weiter.

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