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Die Suche nach der Intelligenz
Intelligenz *Intelligenzmessung *Komplexere Testmethoden *Die Zunahme der Intelligenz im 20.Jh. *Intelligenzmodelle *Moderne Modelle *Evolution der Intelligenz *
Im vorangegangenen Teil habe ich dargelegt, was Computer im herkömmlichen Sinne zu leisten vermögen. Insbesondere bin ich auf mögliche Lösungen für das Design als Gegenstand und Hilfsmittel eingegangen, speziell wie determinierbares Wissen in Form von Funktionen und Daten durch den Rechner bereitgestellt werden kann. Das wichtigste Mittel dazu war die Abstrahierung komplexer Funktionen durch höhere Repräsentanzstufen. Dieses Kapitel widmet sich nun der künstlichen Intelligenz und wird fragen, ob sich psychische Eigenschaften wie Bewußtsein und Intelligenz auf einem Computersystem repräsentieren lassen. Die Idee, Intelligenz auf Computern zu simulieren – oder abzubilden – ist nicht neu. Dieser Bereich der Informatik, der Artifizielle Intelligenz (Artificial Intelligence – AI) oder Künstliche Intelligenz (KI) genannt wird, ist nun schon über fünfzig Jahre alt. Der eigentliche Begriff wurde durch Minsky, Simon, Shannon, Newell und andere auf einer Tagung am Dartmouth College in Massachusetts im Jahre 1956 geprägt. Die Übersetzung von ´artificial´ in ´künstlich´ ist hier etwas irreführend, weil die englische Variante eher ´gekünstelt´ oder ´schein-´ meint, wohingegen die deutsche Formulierung sehr krass wirkt und nach heutigem Verständnis einen eher negativen Unterton hat. Es gibt nach Searle zwei wesentliche, intentionale Ausrichtungen der KI, die schwache und die starke KI. Die Anhänger der schwachen KI gehen davon aus, daß Denkprozesse auf Computern simuliert werden können, so daß man das Denken des Menschen besser zu verstehen lernt. Im Gegensatz dazu versuchen die Vertreter der starken KI, ein tatsächliches künstliches Bewußtsein zu schaffen. Sie gehen davon aus, daß die formale Entsprechung der Basis des menschlichen Denkprozesses zu gleichartigen Denkprozessen führt. Manchmal wird die Suche nach dem künstlichen, vom Menschen gemachten Geist auch quasi-religiös begründet: Wenn Gott uns, die Menschen, nach seinem Ebenbild geschaffen hat, dann müßten wir folglich etwas schaffen, was unserem Ebenbild entspricht. Die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz hätte viele Folgen. Man könnte sich vorstellen, daß ein KI-System komplexe Probleme der Ökologie oder Politik nach wesentlich rationaleren Gesichtspunkten bewerten würde als ein Mensch oder eine Gruppe von Menschen dies vermag. Im Zuge der Debatte um KI tauchen zahlreiche Hoffnungen und Ängste auf. Die ethischen Komplikationen werden am Schluß dieser Arbeit zur Sprache kommen. In diesem Teil der Arbeit werde ich zunächst knapp beleuchten, wie die menschliche Intelligenz nach heutigen, psychologischen Gesichtspunkten beschaffen ist. Anschließend betrachte ich die klassischen Fragen und Formen der KI, mache dann einen Streifzug durch die Philosophie, die Mathematik und die Physik und resümiere folgernd über das Dilemma der KI. Dieser Teil ist sehr wichtig für das Verständnis von KI. Er ist oftmals sehr trocken und theoretisch, und er enthält kaum Verbindungen zum Design. Allerdings wappnet dieser Teil der Arbeit den Leser mit einem Begriffsinstrumentarium für die nächsten Teile, die wieder sehr designspezifisch sein werden.
Intelligenz ist zweifellos eine der unfaßbarsten und wichtigsten Eigenschaften des Menschen. Sie ist eng verknüpft mit solchen Gegenständen wie Bewußtsein, Geist oder Kreativität. Niemand vermag jedoch ihre Struktur zu definieren. Eine genaue Betrachtung des Charakters von Intelligenz würde den Rahmen dieser Arbeit – und den meiner eigenen solchen – sprengen. Deshalb betrachte ich im Folgenden ansatzweise einige Modelle und Aussagen über Intelligenz, insbesondere wie die Psychologie sie sieht. Die wesentliche Methodik der Intelligenzforschung ist es, Intelligenz zu messen. Ihr Dilemma ist es, nicht die Intelligenz zu messen, sondern ausgewählte Teilaspekte, die man für aussagekräftig genug hält. Deshalb entstehen fortwährend neue Tests und Modelle, die zu immer neuen Aussagen über die Beschaffenheit der Intelligenz führen.
So hat beispielsweise bereits Aristoteles die These vertreten, daß die physiognomische Gestalt des Menschen Aussagen über seinen Intellekt oder seine Wesensart macht. Menschen, die Eseln ähneln sind demnach dumm, während Menschen, die Füchsen ähneln, hinterlistig und verschlagen sind. Im 17. Jahrhundert kamen Verbindungen zwischen Körpergröße und Geist oder Schädelgröße und Geist auf, später dann auch soziale oder erbliche Implikationen. Thomas Hobbes schrieb in Leviathan (um 1650), daß das Denken ein mathematischer Prozeß sei, bei dem mittels Addition und Substraktion Hierarchien von Bedeutung zu Beweisen geführt werden. Dies gilt in der KI-Forschung als erste Formulierung von Denken als rationale Symbolmanipulation. (Dieses Modell spielt in der psychologischen Literatur keine Rolle, wird dafür aber umso öfter von den Anhängern der KI zitiert...) Ende des 19. Jahrhunderts entwickelte der Franzose Binet den ersten Intelligenztest, der mit verschiedenen Aufgaben die Entwicklungsstufen von Kindern messen sollte. So entstand eine Skala, auf der ablesbar war, welche sensorischen, motorischen und geistigen Fähigkeiten durchschnittlich in jedem Lebensjahr von der Geburt bis zum fünfzehnten erlangt werden. Binet wollte dadurch ein objektives Testverfahren für Lernbehinderungen entwickeln, um Kinder entsprechend fördern zu können. Er maß das ´Intelligenzalter´, davon ausgehend, daß Intelligenz ein Faktor der Altersentwicklung eines Menschen ist, der bei Eintritt in das Erwachsenenalter konstant bleibt. William Stern entwickelte eine weitere Sammlung von Testaufgaben, deren Auswertung mathematisch genauer verknüpft war, nämlich nicht absolut sondern relativ. Auf ihn geht der Begriff des Intelligenzquotienten (´IQ´) zurück. Dieser wurde als durchschnittlich 100 definiert, so daß man prozentuale Abweichungen des Sollzustandes für das jeweilige Lebensjahr berechnen konnte. In den 30er Jahren wurde das Testverfahren insbesondere durch den Amerikaner David Wechsler verallgemeinert, so daß nun auch Unterschiede bei Erwachsenen gemessen werden konnten. Allen Tests dieser Art ist zueigen, daß Teilaspekte der Intelligenz wie räumliches Vorstellungsvermögen, Gedächtnis oder Aufmerksamkeit, aber auch die Koordination von Auge und Gliedmaßen als Zahlenwerte repräsentiert wurden. Es handelt sich also um Tests von isolierten Eigenschaften isolierter Individuen. Solche Aspekte wie Kreativität oder Teamfähigkeit bleiben dabei weitestgehend unberücksichtigt. Auch die aktuellen deutschsprachigen IQ-Tests wie der Hamburg-Wechsler-Intelligenztest für Erwachsene (HAWIE) fußen auf diesem Prinzip. Die Palette der Testeigenschaften reicht von Allgemeinwissen über Verständnisfragen, Rechnen, Mustererkennung bis zum Anordnen von Symbolen. Solche grob systematisierten Aufgaben, beispielsweise verbale und handlungorientierte Tests, bieten noch keine strukturelle Abbildung eines Modells von Intelligenz. Ein Beispiel für ein Testmodell, das aus einer Annahme über den Aufbau der Intelligenz erwächst, ist das hierarchische, bimodale Intelligenzstrukturmodell nach Jäger von 1982. Es ist die Grundlage des Berliner Intelligenzstruktur-Tests (BIS). Das Modell unterscheidet zwischen drei Intelligenzinhalten (figural-bildhaft, verbal und numerisch) und vier Intelligenzoperationen (Bearbeitungsgeschwindigkeit, Gedächtnis, Einfallsreichtum und Verarbeitungskapazität). Damit ergibt sich eine Matrix aus zwölf Intelligenzkomponenten, beispielsweise Gedächtnis-numerisch, die einzeln getestet werden können. Der Nachteil dieser Modelle liegt unter anderem darin, daß die Testmethoden kulturgebunden sind. So werden Fragen in einem Kulturraum, beispielsweise Europa, anders beantwortet als in einem anderen Kulturraum, beispielsweise Afrika.
Alternativ zu diesen Intelligenztests, die gewissermaßen Ist-Zustände von Individuen messen, gibt es auch Testmethoden, die die situative Herausbildung von Fähigkeiten sollen. In diesem Zusammenhang sind insbesondere die Simulationen komplexer Szenarien von Dietrich Dörner zu nennen, bei denen der Proband für eine kurze Zeit beispielsweise in die Rolle eines Bürgermeisters schlüpft, der die verschiedenen Entwicklungsfaktoren einer computersimulierten Kleinstadt berücksichtigen und Koordinieren muß. Je erfolgreicher er die Entwicklung der Stadt lenkt, desto höher wird seine Intelligenz zur komplexen Problemlösung eingeschätzt. Ein anderes Konzept liegt in den sogenannten Assessment-Centern vor, wo mehrere Kandidaten unter Beobachtung komplexe Aufgaben gemeinsam lösen müssen. Dadurch sollen Rückschlüsse auf die ´Soziale Intelligenz´, die auf Edward L. Thorndike (1874-1949) zurückgeht, gezogen werden. Diese Tests sind oft bei Eignungsprüfungen in Firmen zu finden, haben allerdings einen eher subjektiven als objektiven Charakter. Inwieweit Intelligenztests etwas über die tatsächliche Intelligenz aussagen, ist sehr umstritten. Zum einen ist es schwierig, die im Test gemachten Aussagen den einzelnen Faktoren zuzuordnen bzw. für einzelne Faktoren spezielle Testmethoden zu finden. Zum anderen scheinen dieselben Menschen unterschiedliche Tests unterschiedlich gut auszuführen, wobei sie die gleichen Faktoren messen wollen. Außerdem scheint es so zu sein, daß man das Lösen von Intelligenztests lernen kann, so daß man das gleiche Testverfahren mit anderen Aufgabenstellungen zu einem späteren Zeitpunkt besser beherrscht. Dies schließt eine Objektivität der Testmethoden aus.
Die Zunahme der Intelligenz im 20.Jh. Interessant sind in diesem Zuge Erkenntnisse des australischen Intellingenzforschers Flynn. Er hat herausgefunden, daß die gemessene Intelligenz der Menschen in den letzten hundert Jahren drastisch gestiegen ist. So würde jemand, der um die letzte Jahrhundertwende zu den intelligentesten fünf Prozent der Menschen zählte, heute zu den schlechtesten zehn Prozent gehören. Dies kann unter anderem darauf zurückgeführt werden, daß sich die Wahrnehmungsfähigkeiten durch die Medien (Fernsehen etc.) verändert haben, so daß es heutigen Menschen leichter fällt, Beziehungen in abstrakten, graphischen Mustern zu erkennen.
Neben den ursprünglichen Intelligenzmodellen, die von der Intelligenz als einem globalen Faktor ausgehen, der für die messbaren Fähigkeiten verantwortlich ist, gibt es unterschiedliche Modelle, die mehrere, unabhängige Faktoren – oder Intelligenzen – postulieren. Das wichtigste und grundlegendste Modell ist wohl das Modell der Intelligenzentwicklung von Jean Piaget (1896-1980). Ähnlich wie Binet untersuchte Piaget die Entwicklung der Intelligenz bei Kindern und errichtete ein altersabhängiges Stufensystem. In der sensomotorischen Periode (0-2 Jahre) lernt das Kind in sechs Stadien, seine Handlungen sensorisch zu kontrollieren, Handlungen nachzuahmen und vorauszuschauen. Das angeborene Verhalten des Umschließens von Gegenständen mit der Hand, wenn die Handfläche des Säuglings berührt wird, bietet die erste Möglichkeit, das Prinzip von Ursache und Wirkung des eigenen Handelns zu beobachten, um dann den nächsten Schritt, den Analogschluß zu vollziehen, indem mit dem Zugreifen ohne vorherigen Berührungsreflex die Wirkung antizipiert wird. So entsteht der erste Begriff von Welterfahrung. In der Periode des voroperativen Denkens (2-7 Jahre) lernen die Kinder, sich Handlungen vorzustellen, bevor sie sie ausführen, allerdings können sie noch nicht von einer vorhandenen Situation auf die vorausgegangene Handlung schließen. Sie sind noch zu unflexibel, um Szenarien von Folgen zu Ursachen zurückzuverfolgen. Im folgenden, konkret-operativen Denken (7-11 Jahre) lernen die Kinder, im Geiste vollzogene Handlungen auch rückwärts ablaufen zu lassen und dabei physikalische Grundwahrheiten zu berücksichtigen. In der Periode des formal-operativen Denkens (11- Erwachsenenalter) lernen die Kinder, auf abstrakter Ebene strategisch zu planen und systematisch nach Problemlösungen zu suchen. Nach heutiger Bewertung muß das Piaget’sche Modell noch um die Entwicklung der Intelligenz im Erwachsenenalter ergänzt werden, die schließlich zur Intelligenzform der ´Weisheit´ emergiert.
Raymond B. Cattell schlägt ein Modell der ´fluiden´ und ´kristallinen´ Intelligenz vor. Die fluide Intelligenz ist für alle Denkprozesse verantwortlich, die aus praktischen Erfahrungen erlerntes Wissen generieren. Dagegen steht die kristalline Intelligenz, die aus bereits vorhandenem Wissen zur Problemlösung von Situationen herangezogen wird. Man spricht hierbei auch von einer wissensgebundenen ´Pragmatik´ und einer wissensfreien ´Mechanik´. Im Verlauf des Alterungsprozesses nimmt die kristalline Intelligenz (Pragmatik) zu, während die fluide Intelligenz (Mechanik) abnimmt. Von J. P. Guilford stammt das Würfelmodell der Intelligenz (1959), das die drei Dimensionen Denkoperation, Denkprodukt und Denkinhalt mit jeweils vier bis sechs Unterteilungen gegenüberstellt. Demnach ergeben sich 150 verschiedene, unabhängige Faktoren für Intelligenz. Dieses Modell ist sehr hypothetisch, da es noch keine genaue Aufschlüsselung für alle Faktoren und keine pragmatischen Testmethoden gibt, die empirisch die Unabhängigkeit der Faktoren beweisen könnte. Zudem scheint es sehr unhandlich zu sein. Ein moderneres Modell ist das von Hans-Jürgen Eyseneck, das biologische, psychometrische und soziale Intelligenz unterscheidet. Die biologische Komponente umfaßt biochemische, sensorische, physiologische und neuronale Faktoren wie Reaktionszeit oder hormonelle Voraussetzungen für intelligentes Verhalten. Die psychometrische Intelligenz umfaßt die Faktoren, die von den klassischen Intelligenztests ermittelt werden, also logisch-rationales Denken. Die soziale Intelligenz bezieht sich auf das menschliche Miteinander, das durch Persönlichkeit, Motivation und Erfahrung beeinflußt wird. Dahingegen unterscheidet die Intelligenztriade von Robert Sternberg drei voneinander abhängige Intelligenzkomponenten, die Intelligenz als eine Fähigkeit auffassen, aus der Umgebung zu lernen und sich ihr anzupassen. Dies sind zum einen die ´Metakomponenten´, die für Planung und Überwachung von Problemlösungswegen zuständig sind, dann die ´Perfomanz-Komponenten´, die Prozesse darstellen, die durch Metakomponenten veranlaßt werden sowie die ´Wissenerwerbskomponenten´, die das Erlernen von Problemlösungsstrategien ermöglichen. So wird Intelligenz als ein komplexes Zusammenspiel von Faktoren gesehen, die Informationen nach Wichtigkeit filtern, sie mit erworbenem Wissen in Beziehung setzen, um Problemlösungsstrategien zu erarbeiten und zu bewerten. Die aus der Problemlösung erworbenen Informationen fließen dann in das erworbene Wissen ein und stehen für spätere Problemlösungsprozesse zur Verfügung. Dieses Modell ist sehr grundlegender Natur und wird deshalb als nicht-kulturabhängig angesehen. Im Gegensatz dazu postuliert Howard Gardner ein Modell von sechs unabhängigen Faktoren, die sich in sechs elementare Aufgabenbereiche von Denkprozessen gliedern: Sprachliche, logisch-mathematische, räumliche, musikalische, motorische und personale Intelligenz. Er begründet die Unabhängigkeit dieser Intelligenzformen unter anderem durch die unterscheidbare Lokalisierung eines Faktors im Gehirn; die Fähigkeit einzelner Personen, sich innerhalb einer Kategorie hervorzutun (z.B. Mathematikgenies); die Nachvollziehbarkeit der Entwicklung im Verlaufe des Lebens (altersabhängige Entwicklung) oder dem Vorhandensein von Denkprozessen, die sich eindeutig einem Faktor zuordnen lassen. Damit ist Gardners Modell meines Erachtens nach das einzige, das explizit die Struktur des Gehirns mit einbezieht. Alle anderen Modelle sind weitestgehend von der Physiognomie abstrahiert, so daß eine ´Entsprechung von Hard- und Software´ nicht vorgenommen werden kann. Dieses Modell, das sehr weitreichende Erkenntnisse aus der Psychologie, der Biologie, die Soziologie und anderer Bereiche einbezieht, scheint in seiner Darstellung und Handhabbarkeit das am weitesten verständliche und ausgearbeiteste zu sein. Durch seine strukturelle Konkretheit, die Einbeziehung der physikalischen Gegebenheiten, scheint es mir am geeignetsten, bei der Suche nach physikalischen und algorithmischen Voraussetzungen für Künstliche Intelligenz herangezogen zu werden. Sehr neu ist ein Modell von David Coleman von 1995, das die ´Emotionale Intelligenz´ beleuchtet. Demnach gehört zur Intelligenz das Beobachten, Verstehen und Steuern der eigenen Gefühle, aber auch das Erkennen und Reagieren auf die Gefühle anderer (Empathie).
Etwas anders als die Psychologie, die nach dem was und wie fragt, geht die Evolutionstheorie an das Thema der Intelligenz heran. Sie beschäftigt sich vornehmlich mit dem warum der Intelligenz. Vertreter der neodarwinistischen Theorie wie Richard Dawkins, E. O. Wilson oder Charles Lumsden sehen in der menschlichen Intelligenz den evolutionären Vorteil, das Verhalten von Feinden oder Artgenossen vorherzusehen oder zu koordinieren, um sich erfolgreicher behaupten zu können. In der Intelligenz und Kreativität des Menschen wird oftmals die Strategie gesehen, die biologische Evolution zu beschleunigen, indem neben der sehr langsamen biologischen Evolution eine kulturelle und technische Evolution etabliert wird. Auf diesen Aspekt wird weiter unten noch genauer im Zusammenhang mit evolutionärer Kreativität eingegangen. Es ist deutlich geworden, wie vielschichtig und kontrovers das Thema Intelligenz diskutiert wird. Zur Zeit gibt es keinen Ansatz der KI, der auch nur annähernd die Komplexität eines der vorgenannten Intelligenzmodelle darstellt. Vielmehr schlägt sich die KI mit Fragen der mathematischen Repräsentanz von Einzelfaktoren herum. Ich werde im Folgenden einige darauf fußende Ergebnisse darstellen, um anschließend auf die damit verbundenen Probleme genauer einzugehen. Die Darstellung von vielversprechenden Ansätzen, die über die Weckung des reinen Geistes hinausgehen, ist dem dritten Teil dieser Arbeit vorbehalten. |