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Können Maschinen Probleme lösen ?
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Die eingehende Frage möchte ich nun im Folgenden unter dem Blickwinkel der maschinellen Informationsbeschaffung (Stichwort: Informationsagent) beantworten.
Wenn man sich die Ergebnisse der Automatisierungstechnik in der industriellen Produktion ansieht, könnte man meinen, es handle sich um hochintelligente Maschinen, die dem Menschen weit überlegen sind. In Wirklichkeit aber können diese Maschinen nur eine bestimmte Aufgabe ausführen und nur für exakt vorher bestimmbare Produktionsverfahren eingesetzt werden. Es muß sich also um stabile Abläufe handeln, denn die Maschine kann nur das tun, was ihr mit dem Programm bzw. den darin enthaltenen Anweisungen befohlen wird - sie ist nicht in der Lage, selbständig Probleme zu analysieren und mögliche Lösungen zu finden. Jede Reaktion auf ein Ereignis muß eigens peinlichst genau programmiert werden; die Maschine reagiert dann auf ein Ereignis genauso, wie es vorher vom Programmierer festgelegt wurde. Dem Programmierer müssen also sowohl die Ereignisse selbst als auch die bei deren Eintreten zu erfolgenden Reaktionen bekannt sein. Für Aufgaben mit nicht exakt vorhersehbaren Handlungsabläufen und vor allem für die selbständige Kommunikation in menschlicher Sprache sind Maschinen völlig unbrauchbar.
Es gab in der Vergangenheit schon viele Versuche, den Maschinen menschliche Intelligenz einzuhauchen. Einer davon war, das Spezialwissen von Produktionsarbeitern in Expertensystemen abzubilden; da dies aber nicht zufriedenstellend gelang, ging die Softwareindustrie dazu über, Systeme zu entwickeln, die dem Menschen mögliche Lösungen für ein Problem präsentieren und deren Konsequenzen aufzeigen. Die Entscheidung darüber, welche Lösung letztendlich gewählt wird, muß dann der Mensch treffen. Diese analogie- und/oder fallbasierten Systeme beruhen auf Studien aus den Kognitionswissenschaften, die gezeigt haben, daß Experten zum Finden von Lösungen oft auf frühere Fälle des betreffenden Themen-/Fachgebiets zurückgreifen (fallbasiertes Schließen). Wird darüber hinaus auch in anderen Wissensgebieten nach entsprechenden Fällen gesucht, so spricht man von analogiebasiertem Schließen. Beide Möglichkeiten zum Finden von Lösungen für neue Probleme beruhen auf der gleichen Vorgehensweise. Man sucht nach bereits erdachten Lösungen für ähnliche Probleme, die sich in der Vergangenheit gestellt haben. Je ähnlicher die gefundenen Probleme und damit auch die Lösungen sind, desto einfacher ist es dann im nächsten Schritt, die alte Lösung auf das neue Problem anzupassen. Der Computer kann hierbei als wertvolles Hilfsmittel dienen, um die Fälle leicht wiederauffindbar und thematisch sortiert abzuspeichern. Die Maschine dient also als maschinelle Gedächtnishilfe des Menschen und der Mensch selbst ist dazu da, kreative Lösungen für Probleme zu finden. Dies ist auch der Basisgedanke meiner Lösung. Allerdings ist die Methode des analogie- bzw. fallbasierten Schließens auf vorhandene und brauchbare Fälle angewiesen.
Falls solche nicht verfügbar sind, kann übrigens das Internet sehr wertvolle Dienste leisten, um sie ausfindig zu machen, beispielsweise durch die Suchanfrage "Fallbeispiel Problem" (das Problem muß dann durch geeignete Stichwörter näher beschrieben werden) an eine allgemeine Suchmaschine.
Die Maschine kann mit Hilfe der aus Fakten gebildeten Beziehungen und Regeln einfache logische Schlußfolgerungen ziehen und so für entsprechende Suchanfragen die jeweils relevanten, der in einer Datenbank abgespeicherten Lösungen, heraussuchen. Daß bedeutet aber noch lange nicht, daß die Maschine selbstständig denken, lernen und kreative Lösungen finden kann.
Die vorher beschriebene Methode des analogie- bzw. fallbasierten Schließens stützt sich auf konkret gemachte Erfahrungen, diese Lösungen haben also den Vorteil, daß sie, wenn sie entsprechend dokumentiert wurden, eindeutig nachvollziehbar sind und ihre Gültigkeit in einem bestimmten Rahmen beibehalten. Bei Regeln werden oft nur angenommene, unrealistische Fälle abgedeckt, das bedeutet, sie können unterschiedlich interpretiert werden. Diese Regeln beruhen auf Fakten. Nur wenn alle Fakten vorhanden sind, kann die Maschine anhand der vorgegebenen Regeln logische Schlußfolgerungen richtig ziehen. Im Alltag ist es aber selten der Fall, daß alle für eine Entscheidung notwendigen Informationen verfügbar sind. Darüber hinaus wäre es in einer ganzen Reihe von Fällen aufgrund der Vielzahl an notwendigen Fakten vom Zeit- und Arbeitsaufwand her gar nicht möglich, alle diese Fakten zu verarbeiten und daraus dann die Entscheidung abzuleiten. Es darf zudem angezweifelt werden, daß es möglich ist, für alle Fälle entsprechende Regeln zu finden, da diese von einer Vielzahl von Fakten abhängen und die deren Richtigkeit möglicherweise wiederum von vielen Umständen abhängt, die man auf die Schnelle gar nicht erfassen könnte.
Das bedeutet, man muß zwangsläufig mit den unvollständigen und möglicherweise auch falschen Fakten versuchen, richtige Entscheidungen zu treffen. Dies gelingt umso besser, je mehr Erfahrung man auf dem jeweiligen Gebiet hat. Der Mensch kann also vor allem aufgrund seiner Erfahrung mit Unsicherheiten umgehen. Ein guter Autofahrer reagiert in einer gefährlichen Verkehrssituation auf Grund seiner Erfahrung so, daß ein Unfall vermieden wird, was einem Anfänger höchstwahrscheinlich nicht gelingen würde. Ein erfahrener Autofahrer handelt nicht mit seinem Bewußtsein, sondern unterbewußt. Das bedeutet, er muß für seine Handlung keine Fakten mehr in seinem Bewußtsein verarbeiten, denn das würde in einem Moment, in dem innerhalb von Bruchteilen von Sekunden entschieden werden muß, was zu tun ist, viel zu lange dauern, sondern zieht für das betreffende Problem bereits die fertige Lösung aus dem Unterbewußtsein. In der Regel kann die betreffende Handlung später nicht mehr genau rekonstruiert werden, das bedeutet, Erfahrungswissen kann nicht in formallogische Regeln gefaßt werden, da Erfahrungen ganz eng an einen bestimmten Menschen gebunden sind - also subjektiv und nicht objektiv sind. Die Erfahrungen die ein Mensch deshalb macht, weil er von der Natur mit ganz einzigartigen Wesensmerkmalen ausgestattet wurde (die Maschine hat keine einzigartigen Wesensmerkmale und ist deshalb beliebig kopierbar) und in einem ganz bestimmten Umfeld lebt (die Maschine lebt nicht, sie macht nur genau das was der Mensch ihr beispielsweise durch ein Programm vorgegeben hat), sind es die den Menschen eindeutig als Subjekt und als Individuum kennzeichnen.
Am stärksten zeigen sich die Grenzen maschineller Intelligenz bei der Fähigkeit, neues Wissen zu schaffen. Grundsätzlich muß man dazu bekanntes Wissen in Frage stellen; dies kann man für sich alleine machen oder in dem man es anderen zur Diskussion stellt.Da eine Maschine aber nicht selbständig denken kann, über keine eigenen Erfahrungen verfügt und sich damit auch keine eigene Meinung bilden kann, ist sie nicht fähig, Ideen zu entwickeln oder diese gar im Rahmen einer Diskussion mit anderen zu finden. Die Kreativität eines Menschen ist damit wohl der schwierigste Teil der Aufgabe, das menschliche Gehirn maschinell abzubilden. Das liegt daran, daß die Kreativität unmittelbar an einen bestimmten Menschen gebunden ist , ihn also eindeutig als Subjekt kennzeichnet - eine Maschine dagegen ist und bleibt ein Objekt.
Nicht zuletzt hängt die Qualität der Ergebnisse des Denkens und Lernens und das Zustandekommen kreativer Gedanken wesentlich von der Einstellung des betreffenden Menschen ab. Die innere Einstellung zu einer Aufgabe hat viel mit den Begabungen, Leidenschaften und Werten eines Menschen zu tun und die können grundsätzlich nicht programmiert werden. Mit Herz und Verstand bei der Sache können eben nur Menschen mit ihren von der Natur ausgestatteten und einzigartigen Wesensmerkmalen sein und keine Maschinen. Nur Menschen die ihren Verstand mit dem Herzen einsetzen, können auf ihre Intuition zugreifen, die wie die Weltgeschichte zeigt, den Erfindern, Visionären und Künstlern als unverzichtbarer Wegweiser diente, um sie zu den für ihre Mitmenschen so wertvollen Denkergebnissen zu führen.
Der von mir kurz beschriebene Informationsagent, der im Dienste des Benutzers relevante Informationen herbeischafft, kann keinesfalls einen kompetenten menschlichen Rechercheur für die schnelle und unmittelbare Informationsbeschaffung ersetzen, ist aber ein sinnvoller Ansatz, um einen gewissen Zeit- und Arbeitsaufwand bei der Informationsbeschaffung einzusparen und es so auch weniger versierten Anwendern zu ermöglichen, das Internet als Informationsquelle zu verwenden. Vor allem in Unternehmen, bei denen es innerhalb der Organisation möglich ist, sich auf eine gemeinsame Kultur und Sprache zu einigen, könnten Agenten auch für die effektive Verteilung von Wissen an die Mitarbeiter genutzt werden.
Die Aufgaben, die mit dem höchsten Zeit- und Arbeitsaufwand verbunden sind:
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die Informationen auf ihre tatsächliche Relevanz und Qualität für die jeweilige Fragestellung zu bewerten,
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aus den Informationen das richtige Handeln ableiten, die Informationen also zu praktisch nutzbarem Wissen zu verarbeiten
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das gewonnene Wissen in Frage zu stellen und so möglicherweise neues Wissen zu schaffen
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...
müssen weiterhin vom Menschen selbst aus geführt werden. Das wird hoffentlich auch so bleiben, denn Technologien sollen den Menschen helfen und nicht ihnen schaden.
Diesen Eindruck vermittelt der Anblick von hochtechnisierten Kriegen im Fernsehen zwar nicht, auf der andern Seite stehen aber auch Technologien wie der Helikopter beim Katastrophenschutz oder die Waschmaschine für den Haushalt, die dem Menschen wirklich wertvolle Dienste erweisen. Gerade am Beispiel des Helikopters kann man aber auch sehen, daß Technologien gleichzeitig zum Nutzen (Katastrophenschutz) und zum Schaden (Krieg) der Menschen eingesetzt werden können. Dies ist genau der Grund, warum die künstliche Intelligenz, mit der untersucht wird, wie menschlich intelligentes Verhalten von Computern erfaßt und nachvollzogen werden kann , ein sehr zweifelhaftes Wissenschaftsgebiet ist und bleiben wird, wobei das menschliche Denken wohl eher nicht auf elektronischer Ebene (Transistoren, integrierte Schaltkreise,...) nachgebildet werden kann, sondern viel mehr direkt auf biologischer Ebene.
Was die Kombination an Erkenntnissen aus der Gehirnforschung, der Gentechnologie und der Informatik (Identifizierung von Schrift und Sprache, die Darstellung von Wissen und daraus abgeleiteten Schlußfolgerungen,...) bringen wird, kann man nur sehr schwer vorhersagen. Eines ist jedenfalls sicher: Die Menschheit benötigt bestimmt keinen beliebig programmierbaren und austauschbaren Menschen, um ihre Probleme zu lösen oder sich selbst gar überflüssig zu machen. Eine Maschine, die denken, lernen und kreativ sein kann, könnte den Menschen von beliebigen Denkaufgaben befreien - und das 24 Stunden, 7 Tage die Woche und mit permanent hoher Konzentration. Dies könnte dann der Moment sein, wo Menschen ihre Kompetenz an Maschinen abgeben oder vielmehr verlieren würden.
Es ist zudem sehr zweifelhaft, warum die Kopie das schaffen soll, was das Original nicht schafft, oder anders formuliert: Wie soll etwas Vollkommenes (die Schöpfung) von etwas Unvollkommenem (der einzelne Mensch) geschaffen werden ?
Der auf den Technologien des Semantic Web basierende Informationsagent besitzt keine Eigenintelligenz, sondern macht im Grunde die von den Autoren und Anwendern bereitgestellten Metadaten nutzbar, um seinem Benutzer die Informationsbeschaffung im unendlichen Web zu erleichtern. Dies ist auch der Grund, warum dieser Agent, wenn er richtig entwickelt wird, großen Nutzen stiften kann.
Ein sehr wichtiger Aspekt, der ebenfalls gegen die vollautomatische Informationsbeschaffung spricht, ist die Tatsache, daß der Mensch durch die häufige oder gar ausschließliche Verwendung von Maschinen wichtige Kompetenzen abgibt. Nach dem Motto "Übung macht den Meister" wäre es besser, wenn jeder die Informationsbeschaffung, insbesondere die Teilaufgaben, wo man sucht und wie man die gefundenen Informationen/Informationsquellen hinsichtlich ihrer Qualität und Relevanz bewertet, weitestgehend selbst durchführt; so erweitert man nicht nur mit jeder Recherche die eigene Kompetenz, sondern verhindert zudem, daß man sich aufgrund fehlender eigener Kompetenz in die Abhängigkeit der Maschine stürzt. Man sollte sich dieses Argument vor allem im Hinblick auf die jetzige und vor allem künftige Bedeutung von Informationen überlegen. Da Informationen die Grundbausteine sind, mit denen wir unser Wissen konstruieren, kann durch eine rein maschinelle Informationsversorgung unser Wissen und damit auch unser Leben (gezielt) beeinflußt werden.
Am besten kommen Menschen und Computer jeweils dort zum Einsatz, wo sie die besten Leistungen erbringen. Der Mensch kann nachdenken, lernen und neues Wissen schaffen und der Computer dient dem Menschen als technische Grundlage zur Informationsbeschaffung, für die Fernkommunikation, zur Fernlehre und zum Fernhandel, als maschinelle Gedächtnishilfe, in dem er es ermöglicht, Informationen leicht wiederauffindbar abzuspeichern und als Rechenmaschine, ohne die viele wertvolle wissenschaftliche Erkenntnisse, die auf umfangreichen Berechnungen beruhen, undenkbar wären. Außerdem kann der Computer immer wiederkehrende Aufgaben mit exakt gleichbleibendem Handlungsablauf, also Routinearbeiten wie beispielsweise Überwachungsrecherchen zuverlässig, präzise und kostengünstig anstelle des Menschen durchführen.
Gerade im Hinblick auf die Informationsbeschaffung können Maschinen dem Menschen weitere wertvolle Dienste leisten, in dem sie die formale Grundlage bereitstellen, um sehr komplexe Wissensstrukturen der unterschiedlichsten Themen-/Fachgebiete zu erstellen und zu speichern und damit das vorhandene Wissen der Menschheit für jeden Einzelnen besser als bisher nutzbar zu machen. Das so gespeicherte Wissen kann dann teilweise auch mit natürlichsprachlichen Fragen nach den betreffenden Antworten durchsucht werden. Die Bewertung der gefundenen Antworten kann durch Maschinen dadurch vereinfacht werden, daß sie die im Netz verteilten, von anderen bereitgestellten und für die Bewertung relevanten Fakten bei Bedarf zugänglich machen. Den verantwortungsbewußten Umgang mit Technologien vorausgesetzt, wird die Zukunft eine geeignete Kombination aus menschlicher und maschineller Informationsbeschaffung sein.
Die Grundlage hierfür liefert das "Semantic Web", das sich aber weniger mit technischen, als vielmehr mit menschlichen Schwierigkeiten auseinandersetzen muß.
© Martin Glogger
www.onlinetechniker.de





Re: Können Maschinen Probleme lösen ?
Der Artikel ist sehr philosophisch und sehr ausführlich. Aber das Interessanteste daran ist das GTranslate obendrüber, während der Artikel doch erklärt, warum genau so etwas nicht funktionieren KANN und nie funktionieren können wird. Semantic Web wird bereits auf einigen Netzseiten ausprobiert und das funktioniert auch nicht.
Ranma
Re: Können Maschinen Probleme lösen ?
Maschinen können Zusammenhänge nicht verstehen, Menschen sehr wohl. Das Übersetzungstool von Google und eine gute Portion gesunder Menschen-Verstand, helfen uns Autoren zumindest ansatzweise unsere Inhalte weltweit bekannt zu machen, ohne gleich viele tausend Euro investieren zu müssen.
Es gibt da ja noch das Kontaktformular über das ich in Englisch Fragen beantworten kann :-)
Das mit dem Semantic Web ist eine technische Idee, die nur dann funkioniert, wenn Menschen aktiv und meistens unentgeldlich mitmachen. Überall im Internet geht es darum und fast überall besteht das gleiche Problem. Eine schön anzuschauende und mit vielen technischen Möglichkeiten ausgestattete Internetplattform, aber kaum Inhalte.
Warum ist das so ? Weil wir dieses aus sich selbst heraus mitmachen ohne gleich dafür bezahlt zu werden erst lernen müssen. Dies gilt vor allem für das Internet, wo man häufig nicht einmal direkte Anerkennung bekommt, sondern gerade bei uns in Deutschland häufig noch destruktive Kritik.
Trotzdem werden am Ende dieses Lernprozesses viel mehr Menschen als jetzt verstehen welche großen Vorteile es hat, wenn man auf vielfältige und tiefgründige Informationen zugreifen kann und das diese Informationen nur dann da sind, wenn sie zuvor einer von ihnen auch bereitstellt. Weil das im Laufe der Zeit immer mehr verstehen werden, werden sie selbst aktiv mitmachen. Dann wird auch die Idee hinter dem Semantic Web realisierbar werden.
Also wie häufig der Fall sieht die Welt langfristig und optimistisch betrachtet, ganz anders aus als kurzfristig und pessimistisch.