Radikal anders

Sven Tarp schreibt im Vorwort zu seinem Buch: „An Literatur zum Thema künstliche Intelligenz (KI) mangelt es nicht. Ganz im Gegenteil. Tatsächlich gibt es mittlerweile für jeden erdenklichen Geschmack etwas. Aber etwas fehlt. Vieles von dem, was gesagt und geschrieben wird, ist fragmentiert und konzentriert sich auf spezifische Aspekte, sodass man vor lauter Bäumen den Wald kaum noch sieht.“ Der folgende Buchauszug stammt aus Kapitel 5 mit dem Titel „Menschliche Intelligenz versus künstliche Intelligenz“. Es befasst sich mit der Frage, was „künstliche Intelligenz“ von menschlicher unterscheidet und gibt damit entscheidende Hinweise zu einer weiteren Frage: Was kann sie leisten – und was nicht?

Der Begriff „künstliche Intelligenz“ selbst kann leicht zu Missverständnissen führen, weshalb er bis heute umstritten ist. Einige KI-Forscher bedauern sogar seine Einführung, doch dieser Zug ist längst abgefahren. Das Problem liegt nicht bei den Adjektiven „künstlich“ und „menschlich“, die allgemein verstanden werden, sondern beim Wort „Intelligenz“ selbst.

Viele Menschen, darunter auch Forscher, betrachten künstliche Intelligenz als eine Intelligenz, die der menschlichen Intelligenz zunehmend ähnelt oder sogar mit ihr identisch ist. Andere hingegen lehnen die Vorstellung, dass künstliche Intelligenz intelligent sei, gänzlich ab, gerade weil sie ihrem menschlichen Gegenstück nicht ähnelt. All dies sorgt für unnötige Verwirrung und erschwert es vielen Menschen, die neue Technologie zu verstehen und sich damit vertraut zu machen.

Der Punkt ist, dass wir es mit zwei völlig unterschiedlichen Formen von Intelligenz zu tun haben, die sich nicht dadurch unterscheiden, dass die eine künstlich und die andere biologisch ist. Stattdessen unterscheiden sie sich voneinander in Bezug auf 1) ihre Struktur, 2) ihre Funktionsweise, 3) das, wozu sie fähig sind (zumindest beim aktuellen Stand der technologischen Entwicklung), 4) die Inte­ressen, die dahinter stehen, und 5) die Bedingungen, unter denen sie funktionieren können. Im Folgenden werden wir diese beiden Arten von Intelligenz vergleichen und uns auf ihre Unterschiede konzentrieren.

Natürliche Selektion versus spezifisches Design

Das menschliche Gehirn und die menschliche Intelligenz sind das Ergebnis einer langsamen natürlichen Selektion über Millionen von Jahren, während neuronale Netze und künstliche Intelligenz das Ergebnis menschlicher Konstruktion über einige Jahrzehnte sind. Das ist ein gewaltiger Unterschied. Der natürliche Prozess war in der Lage, ruhig und ohne Eile immer bessere Lösungen zu finden, die sich an die Umwelt und die Lebensbedingungen der Menschen anpassten, während schwerwiegende Fehler korrigiert wurden. Es war ein langwieriger dialektischer Prozess ohne vorbestimmtes Ziel oder Zweck. Im Gegensatz dazu wurde künstliche Intelligenz von Anfang an auf der Grundlage einer bestimmten Philosophie und mit einem bestimmten Ziel vor Augen entworfen.

In den letzten 80 Jahren hat die KI zwei wesentliche grundlegende Korrekturen durchlaufen. Erstens hat sie sich von einem idealistischen zu einem eher materialistischen Ansatz gewandelt. Zweitens hat sich ihr Ziel vom Verständnis der menschlichen Intelligenz zu einer Logik verschoben, die Kontrolle und Effizienz über menschliche Werte stellt, zumindest in den Vereinigten Staaten und anderen kapitalistischen Ländern.

Für andere grundlegende Korrekturen und notwendige Anpassungen, etwa in Bezug auf Ethik und demokratische Kontrolle, fehlte es an Zeit und Inte­resse. Wir wissen jedoch heute, dass viele Forscher, darunter führende KI-Forscher, dieses Inte­resse zwar hatten, es aber aufgrund der oft durch Arbeitsverträge und Forschungszuschüsse auferlegten Einschränkungen nicht in die Praxis umsetzen konnten. Selbst ein Pionier und Nobelpreisträger wie Geoffrey Hinton, der zuvor für Google tätig war und revolutionäre KI-Techniken entwickelte, hat öffentlich erklärt, dass er Google verlassen habe, um frei sprechen zu können, und dass er nun das fürchtet, was er selbst mitgeschaffen hat.

Dynamische Architektur versus statische Architektur

In den beiden vorangegangenen Kapiteln haben wir gesehen, wie künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz auf sehr unterschiedliche Weise aufgebaut sind. In diesem Sinne sind die zentralen Aspekte des menschlichen Gehirns Komplexität, Dynamik, Plastizität und Vernetzung.

Komplexität manifestiert sich in der verschlungenen Netzwerkstruktur, die unser Gehirn im Laufe der Zeit entwickelt hat, wie in Kapitel 3.3 kurz beschrieben. Dynamik drückt sich durch synaptische Plastizität aus, wobei sich Synapsen durch Nutzung verstärken und abschwächen, während neue Verbindungen zwischen Neuronen entstehen. Schließlich bedeutet Vernetzung, dass das Gehirn kein Einsiedler ist, der sich auf einem einsamen Berg von der Außenwelt isoliert hat. Im Gegenteil, es ist ein hochentwickeltes Organ, das über das Nervensystem in ständigem Kontakt mit seiner inneren und äußeren Umgebung steht.

Einerseits gibt es den Körper, der es erhält und nährt und Signale über seinen Zustand sendet, wie müde Beine, eine verstopfte Nase, einen trockenen Hals, Herzklopfen, Magenbeschwerden oder Knieschmerzen. Andererseits steht das Gehirn in Kontakt mit der Welt um es herum, von der es ständig Sinneseindrücke über die fünf oder sechs menschlichen Sinne empfängt, die es uns ermöglichen, unsere Umgebung zu sehen, zu hören, zu riechen, zu schmecken, zu berühren und wahrzunehmen.

Das Gehirn interpretiert und verarbeitet all diese Signale und Eindrücke und schafft so die Grundlage für unser Verständnis der inneren und äußeren Realität. Genau diese direkte körperliche Verbindung zur realen Welt ermöglicht es uns, unser Leben lang zu erleben, zu lernen und uns weiterzuentwickeln.

Im Gegensatz dazu ist die Architektur der KI relativ einfach und statisch. Sie durchläuft eine Trainingsphase, in der ihre internen Gewichte auf der Grundlage von Daten angepasst werden. Sobald das Training jedoch abgeschlossen ist, wird das Netzwerk fest, ähnlich wie die Eiskappe auf Neptun. Im Gegensatz zu einem biologischen Gehirn kann die KI ihre Netzwerkstruktur nicht spontan verändern. Dies kann nur durch neues, von Menschen durchgeführtes Training geschehen.

KI hat weder einen Körper noch Sinne, um sich mit der Welt zu verbinden. Sie weiß nicht, was Schmerz ist, obwohl sie das Wort in Millionen von Texten gesehen hat. Sie erlebt nichts und kann nicht aus dem Leben lernen, sondern nur aus von Menschen erstellten Daten. Sie generiert kein neues Wissen, sondern stellt lediglich bestehendes Wissen wieder her und kombiniert es – was übrigens auch sehr nützlich sein kann. Generative KI kann bekanntes Wissen auf neue Weise kombinieren, aber sie kann nicht mit bestehenden Paradigmen brechen, wie es Galileo tat, als er die Inquisition herausforderte und das ptolemäische Weltbild beendete.

All dies macht menschliche Neuronen qualitativ weitaus hochwertiger, was erhebliche Auswirkungen auf ihre Funktionsweise hat. Ein Mensch kann im Alter von 60 Jahren noch Geige spielen lernen, während eine KI eine vollständige Neuprogrammierung ihres Codes benötigt, um ähnliche Fähigkeiten zu erwerben. Das „Lernen“ der KI erfordert immer menschliches Eingreifen, sei es durch Umschulung oder durch manuelles Aktualisieren von Algorithmen. Im Gegensatz zu einem Geiger kann sie sich nicht von selbst verbessern, indem sie nach anfänglichen Fehlversuchen immer wieder übt. Dennoch kann die KI, wie wir gesehen haben, viele andere Dinge tun, die sie zu einem nützlichen Begleiter für den Menschen machen.

Aktive versus statische ­Funktionalität

Der Unterschied zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz liegt nicht nur in ihrer Zusammensetzung und Struktur. Er liegt auch in der Art und Weise, wie sie in der Welt funktionieren.

Menschliche Intelligenz ist aktiv. Sie ist keine Maschine, die lediglich Befehle ausführt. Vielmehr ist sie ein lebendiges System, in dem Gedanken, Gefühle und Sinne innerhalb eines dynamischen Netzwerks miteinander interagieren. Wenn wir eine Entscheidung treffen, spielt nicht nur die Logik eine Rolle. Auch unsere Erfahrungen, Intuition, Ängste und Hoffnungen spielen eine Rolle, was nur möglich ist, weil unsere Neuronen dynamisch und veränderlich sind, anstatt starre Verbindungen zu bilden.

Wie in Kapitel 3 erwähnt, drückt sich diese Dynamik in der Fähigkeit aus, Verbindungen zwischen Neuronen zu stärken, zu schwächen und neue zu bilden. Es geht jedoch nicht nur darum, etwas Neues zu lernen. Es geht vielmehr darum, das Neue mit unseren Emotionen, Sinnen und unserer Wahrnehmung der Realität zu integrieren.

Wenn wir ein Foto eines ehemaligen Freundes oder einer ehemaligen Freundin sehen, wird nicht nur unser Gedächtnis aktiviert. Wir empfinden vielleicht auch Freude, Nostalgie oder ein Kribbeln im Bauch. Vielleicht kommt uns auch die Musik jener Zeit in den Sinn. Vielleicht fragen wir uns, wie sein oder ihr Leben heute aussieht. Nichts davon geschieht in einem einzigen Bereich des Gehirns, sondern vielmehr in einer Interaktion zwischen der Großhirnrinde (Gedanken), dem limbischen System (Emotionen) und den Sinnen (Sehen und Hören). Genau diese Integration verschiedener Formen von Wissen und Erfahrungen ermöglicht es uns, die Welt als Menschen zu verstehen, anstatt sie bloß zu analysieren.

Eine ähnliche Integration von Wissen und Erfahrung findet in der künstlichen Intelligenz nicht statt. Sie kann ein Bild mit großer Präzision analysieren und detailliert beschreiben: „Dies ist ein Foto eines 55-jährigen Mannes, gekleidet in einen langweiligen grauen Anzug, aufgenommen in einer schummrigen Bar.“ Sie weiß jedoch nicht, was es bedeutet, ihn zu erkennen. Sie empfindet nichts und stellt keine Fragen. Sie hat keine Vergangenheit, auf die sie sich beziehen könnte. Sie hat keine Verbindung. Friedrich Engels wies einst darauf hin, dass das Tier durch die Arbeit zum Menschen wurde, das heißt durch einen Prozess, in dem sich Körper und Bewusstsein gemeinsam entwickelten, vermittelt durch die Arbeit. Der KI fehlt diese physische Auseinandersetzung mit der Welt völlig.

KI hat keine Emotionen hinter ihrer Logik und keine Logik hinter ihren Emotionen, weil sie überhaupt keine Emotionen hat. Dieser Mangel an Emotionen kann jedoch in vielen Fällen von Vorteil sein, da er KI zu einem unschätzbaren Werkzeug für die objektive Datenanalyse macht. Generative KI wie ChatGPT kann ein Sonett schreiben, weil sie Muster in Shakespeares Werken erkennt, nicht weil sie die Qualen der Liebe oder die Melancholie beim Anblick eines Sonnenuntergangs empfindet. Ihre Kreativität ist eine durch Wahrscheinlichkeitsberechnungen erzeugte Illusion, aber das macht sie nicht weniger zu einer schönen Illusion.

Unser Gehirn funktioniert aktiv und integrativ, und genau deshalb können wir in Gegensätzen, Bewegungen und Veränderungen denken. KI kann nicht auf dieselbe Weise dialektisch denken. Sie kann nur die Daten verarbeiten, mit denen sie trainiert wurde. Dieser grundlegende Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und menschlicher Intelligenz ist der Hauptgrund, warum KI lebende Menschen nicht ersetzen kann, uns aber auf Wunsch ergänzen kann.

Wenn wir sagen, dass menschliche Intelligenz eine aktive Funktionalität besitzt, meinen wir damit, dass sie sich durch Erfahrung, Versuch und Irrtum selbst verändert. Im Gegensatz dazu ist die Funktionalität der KI aufgrund ihres künstlichen Designs insofern statisch, als sich ihr Kern – ihr trainiertes Netzwerk und ihr grundlegender Algorithmus – nicht selbst verändern kann, zumindest noch nicht. Wenn Menschen einen Fehler machen, lernen sie daraus. Wenn KI einen Fehler macht, muss sie repariert werden.

Das bedeutet jedoch nicht, dass KI langweilig und inaktiv ist. Ganz im Gegenteil. Ihre klare Stärke liegt in ihrer überragenden Fähigkeit, selbst große Datenmengen mit beispielloser Präzision in extrem kurzer Zeit zu verarbeiten, wenn auch ohne irgendetwas davon zu verstehen. Wir könnten hier die weisen Worte von Karl Marx aus der letzten seiner elf Thesen über Feuerbach von 1845 paraphrasieren: KI analysiert die Welt nur, aber für den Menschen geht es darum, sie zu verändern.

Wie bereits erwähnt, ist künstliche Intelligenz von ihrer Natur und Funktionalität her statisch, doch darin liegt nicht ihre Stärke. Ihr enormer Nutzen für uns liegt in 1) der Quantität, da sie Zugang zum gesamten Wissen der Menschheit hat; 2) der Geschwindigkeit, da sie Daten blitzschnell verarbeiten kann; 3) der Parallelität, da sie Millionen von Anfragen gleichzeitig bearbeiten kann; 4) der Konzentration, da sie weder ermüdet noch abgelenkt wird; 5) der Ausdauer, da sie 24 Stunden am Tag, das ganze Jahr über arbeiten kann; und 6) der physischen Widerstandsfähigkeit, da sie weder Nahrung, noch Getränke, Sauerstoff oder Licht benötigt und somit unter fast allen Bedingungen arbeiten kann.

All dies sind Eigenschaften, die künstliche Intelligenz radikal von menschlicher Intelligenz unterscheiden. Dies erklärt auch, warum Chat­GPT und andere generative Chatbots sowie Formen der KI in Rekordzeit so populär geworden sind, sowohl als Produktionsmittel als auch als Konsumgut.