Professor Ertel: Für und wider Künstliche Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich seit über 60 Jahren mit der Frage, ob und wie Computer und Roboter Dinge tun können, die wir Menschen noch besser können. Viele für uns Menschen kognitiv schwierige Aufgaben wie etwa das Schach spielen oder große Bereiche der numerischen Mathematik, der Logik und der Mustererkennung können heute von Computern besser gelöst werden als von Menschen. Auch Dank der Methoden der KI. Andere Aufgaben, wie etwa das Greifen eines Schlüssels in einer Tasche oder das Finden einer Tür in einem Raum fallen uns Menschen leicht, den Robotern aber schwer. Aber heute wird mit Hochdruck an Aufgaben wie etwa lernfähiges Greifen von Objekten oder Objektwahrnehmung in komplexen Umgebungen geforscht.

Künstliche Intelligenz wird Spezialisten ersetzen

Schon in naher Zukunft werden ganz viele schwierige Spezialaufgaben von lernfähigen Algorithmen besser gelöst als von Menschen. Bei Spielen wie Schach, Go und Poker können die besten Spieler nicht mehr mit den Lernalgorithmen mithalten. KI-Systeme sind aus mehreren Gründen überlegen, denn ein Computer hat potenziell mehr verschiedene Sensoren als der Mensch. Maschinelle Lernalgorithmen sind heute in der Lage, das Wissen aus sehr großen Datenmengen in sehr hochdimensionalen Räumen schnell und effizient zu extrahieren und anzuwenden. Und Computer sind, im Unterschied zum Menschen, in der Lage, ihren kompletten Speicherinhalt und damit ihr komplettes Wissen in wenigen Sekunden mit anderen Rechnern zu teilen. Das Lernen in der KI kann daher verteilt erfolgen.

Das ist bei uns Menschen aufgrund der physikalischen Eigenschaften von Gehirn und Körper nicht möglich. Bei uns ist das Wissen stark an das im Körper fest verankerte Gehirn gebunden. Der Austausch von Wissen erfolgt, im Unterschied zur Informatik, umständlich und zeitaufwendig durch Sprache und Bilder. Denn Menschen sind keine rationalen Wesen, sonder jeder Mensch hat seine eigene Moral. Bei Maschinen kann diese, zumindest annäherungsweise vorgegeben und implementiert werden. Wir Menschen lernen komplexe, zum Beispiel motorische, Tätigkeiten als Kind am besten. Bei der Wahrnehmung von Objekten ist unser Gehirn optimiert auf die Erkennung von Dingen, die wir schon als Baby oft sehen, wie etwa Gesichter von Menschen.

Das Erkennen von Krebsgewebe auf verrauschten MRT-Bildern hingegen gehört nicht zum Erfahrungsschatz eines Kleinkinds, sondern wird erst im Erwachsenenalter erlernt, wo das menschliche Gehirn nicht mehr so gut und so schnell lernen kann. Die zeitliche Entwicklung der Technologie zeigt seit der Erfindung der Dampfmaschine im achtzehnten Jahrhundert ein exponentielles Wachstum. Das heißt, bezogen auf die KI, dass wir in den nächsten zehn Jahren ein höheres Innovationstempo erwarten dürfen als in den letzten zehn Jahren.

Die Grenzen der Künstlichen Intelligenz

Trotz allem sind die lernfähigen KI-Systeme uns Menschen in vielen Bereichen noch unterlegen. Das Reagieren auf völlig neue unerwartete Situationen stellt noch ein großes Problem dar. Ein weiteres Problem stellt das Bewusstsein dar. In der Philosophie hat die Bewusstseins-Forschung eine lange Tradition. In der KI gibt es noch keine erfolgsversprechenden Modelle für die Implementierung oder Entwicklung von Bewusstsein. Damit zusammen hängt unsere Fähigkeit, auf verschiedensten Ebenen uns selbst zu reflektieren und daraus dann Schlüsse zu ziehen.

Im Januar 2016 publizierte das Weltwirtschaftsforum eine in der deutschen Presse viel zitierte Studie^[SS16] mit der Prognose, in den Industriestaaten würden durch Industrie in den nächsten Jahren über fünf Millionen Arbeitsplätze vernichtet werden. Vermutlich ist sich die Mehrheit der Menschen einig darin, dass schwere, schmutzige und ungesunde Arbeiten besser von Maschinen erledigt werden und wir daher zumindest solche Tätigkeiten gerne an Maschinen abgeben. Die Automatisierung ist also durchaus ein Segen für die Menschheit. Viele der erwähnten unangenehmen Arbeiten werden von den Maschinen schneller, exakter und vor allem kostengünstiger erledigt.

Leider befinden wir uns aber nicht auf diesem Weg. Wir arbeiten seit vielen Jahrzehnten oft sogar mehr als 40 Stunden pro Woche, sind gestresst, leiden an Burn Out und anderen Krankheiten und die Reallöhne sinken. Warum, wenn doch die Produktivität immer weiterwächst? Als Grund hierfür wird von vielen Ökonomen der Konkurrenzdruck genannt. Aufgrund des Wettbewerbs müssen die Firmen billiger produzieren und in der Folge Arbeiter entlassen. So entsteht die erwähnte Arbeitslosigkeit. Damit aufgrund der gesunkenen Preise für die Produkte der monetäre Umsatz nicht sinkt, müssen nun also mehr Produkte hergestellt und verkauft werden. Die Wirtschaft muss wachsen.

Wenn in einem Land wie Deutschland (und in den meisten anderen Industrieländern, zum Beispiel auch in China), in dem die Bevölkerung nicht mehr wächst, die Wirtschaft weiterwächst, muss zwangsläufig jeder Bürger mehr konsumieren. Dazu müssen neue Märkte geschaffen werden und die Werbung hat die Aufgabe, uns davon zu überzeugen, dass wir die neuen Produkte wollen. Nur so kann – angeblich – der Wohlstand nachhaltig gesichert werden. Anscheinend gibt es keinen Ausweg aus dieser Wachstums- und Konsumspirale. Dies hat zwei fatale Auswirkungen. Zum einen werden die Menschen durch mehr Konsum nicht glücklicher, im Gegenteil: psychische Krankheiten nehmen zu.

Den fatalen Wachstumspfad verlassen

Noch viel offensichtlicher und vor allem fataler sind die Auswirkungen des Wachstums auf unsere Lebensbedingungen. Es ist kein Geheimnis, dass die Grenzen des Wachstums für die Erde insgesamt schon längst überschritten sind ^{[MMZM72, Ran12]}. Das heißt, wir betreiben Raubbau an der Natur mit ihren endlichen Ressourcen und leben deshalb auf Kosten unserer Kinder und Enkel. Auch ist bekannt, dass jeder weitere Euro an wachsender Wirtschaft die Umwelt – zum Beispiel durch zunehmende CO²-Konzentration in der Atmosphäre und den daraus resultierenden Klimawandel – weiter belastet ^[Pae16]. Es ist also offensichtlich, dass wir im Sinne einer lebenswerten Zukunft diesen fatalen Wachstumspfad verlassen sollten.

Ein paar Denkanstöße und Handlungsempfehlungen: Obwohl die Produktivität der Wirtschaft in fast allen Bereichen stetig wächst, wird von den Arbeitern verlangt, dass sie bei sinkendem Reallohn weiterarbeiten ^[Pik14]. Daher müssen wir die Frage stellen, wo denn nun die Produktivitätsgewinne bleiben? Offenbar nicht bei den Menschen. Stattdessen wird ein Teil der Gewinne für Investitionen und damit für das Wachstum verbraucht und der Rest landet bei den Kapitaleignern ^[Pik14]. Das wiederum führt zu Spannungen mit Folgen. Was fehlt, ist eine gerechte Verteilung der Produktivitätsgewinne. Wie kann man zu einer besseren Verteilungsgerechtigkeit kommen? Es müssen vor allem die Wirtschafts- und Finanzwissenschaftler nun beginnen, die Systemfrage zu stellen und nach Alternativen suchen. Elemente in einer Wirtschaftsreform könnten eine Umstellung des aktuellen Zinssystems und eine Steuerreform sein, deren wichtigste Elemente die Abschaffung der Lohnsteuer und eine deutliche Erhöhung der Umsatzsteuer für Energie und Ressourcenverbrauch wären ^[SR17].

Künstliche Intelligenz im Verkehr

In den letzten 130 Jahren haben die Ingenieure der Automobilindustrie Großes geleistet. Jeder zweite Mensch in Deutschland besitzt heute ein eigenes Auto. Dadurch sind wir mobil und nutzen diese bequeme Mobilität in Beruf, Alltag und Freizeit. Mehr noch, wir sind darauf angewiesen. Wir können ohne ein Kraftfahrzeug heute fast nicht mehr auskommen, insbesondere in ländlichen Gegenden mit schwacher öffentlicher Verkehrsinfrastruktur.

Die nächste Stufe des Komfortgewinns im Straßenverkehr steht uns unmittelbar bevor. In einigen Jahren werden wir elektrisch betriebene selbstfahrende Automobile, sogenannte Roboterautos kaufen können, die uns autonom zu fast jedem Ziel bringen. Ähnlich wie im Zug können alle Mitfahrer im Roboterauto dann während der Fahrt lesen, arbeiten oder schlafen. Und dies – im Unterschied zu den öffentlichen Verkehrsmitteln – zu jeder beliebigen Uhrzeit und auf jeder beliebigen Strecke. Die nächste Stufe wären dann Robotertaxis. Via Smartphone-App werden wir für jeden nur denkbaren Transportzweck innerhalb von Minuten, ein bezüglich der Größe und Ausstattung optimal passendes Taxi bestellen können. Wir benötigen dann kein eigenes Auto mehr. Alle damit verbundenen Pflichten und Aufwände, wie etwa Tanken, Kundendienst, Reinigung, Parkplatzsuche, Autokauf, Garagenmiete fallen weg, was uns Kosten und Mühe spart.

Die Sicherheit der Fahrgäste wird viel höher sein. Aktuelle Expertenschätzungen der zu erwartenden Unfallzahlen liegen zwischen Null und zehn Prozent im Vergleich zu heute. Emotionale oder unkonzentrierte Fahrweise oder Fahren unter Drogeneinfluss wird es nicht mehr geben. Aber ein ernstzunehmendes Problem stellt die zwangsläufig notwendige Vernetzung der Roboterautos dar. Hacker und Terroristen haben im Prinzip die Möglichkeit, über Sicherheitslücken in den Netzwerkprotokollen auf die Steuerung der Autos zuzugreifen und diese zu manipulieren. Ist dies einem Hacker einmal gelungen, so kann er den Angriff eventuell im großen Stil wiederholen und eventuell ganze Fahrzeugflotten zum Stillstand bringen, Unfälle provozieren, die Insassen überwachen oder andere kriminelle Aktionen initiieren.

Neue Märkte schaffen

Wie die neuen Autos, bieten uns auch die Serviceroboter einen großen Gewinn an Komfort und Bequemlichkeit. Denken wir an die Hilfe, die ein Assistenzroboter, für Menschen mit Behinderung oder für alte Menschen leisten könnte ^[SPR+16]. Im Unterschied zu den Roboterautos stehen den genannten Vorteilen aber auch einige Probleme entgegen. Es werden völlig neue Märkte geschaffen, mehr natürliche Rohstoffe und mehr Energie verbraucht und es ist nicht sicher, dass sich das Leben der Menschen durch den Einsatz der Serviceroboter in allen Bereichen vereinfachen würde.

Der im Forschungsprojekt AsRoBe eingesetzte Assistenzrobotor Marvin.













hs-weingarten

Eine der ersten Anwendungen für Roboter wie den von Boston Dynamics im Auftrag von Google entwickelten Atlas wird vermutlich der militärische Kampfeinsatz sein. Ein schockierendes Video in autonomousweapons.org zeigt, wie winzige autonome Killerdrohnen mit heutiger Technik, unter anderem aus der KI, selbstständig ihre Opfer finden und töten können. Insbesondere in den USA gehören derartige Waffen heute zum ganz normalen Arsenal der Armeen. Es gibt Petitionen von tausenden Wissenschaftlern gegen solche Waffen. Die Politiker aller Staaten und der Vereinten Nationen müssen sich mit diesem Thema auseinandersetzen und Ethiker beschäftigen sich damit. Die Situation ist vergleichbar mit der Erfindung der Atombombe. Die Atombombe wurde eingesetzt. Und es ist zu befürchten, dass die Killerdrohnen auch ihre Anwendung finden werden.

Müssen wir deshalb die Forschung in der KI einstellen? Sollte die Antwort auf diese Frage ein „Ja“ sein, so hätte das zur Konsequenz, dass Teile der Mathematik, der Neuro-wissenschaften und anderer Disziplinen auch verboten werden müssten. Abgesehen davon, dass viele Organisationen solche Verbote missachten würden, hätte das in letzter Konsequenz zur Folge, dass Wissenschaft generell verboten werden müsste. Das wollen wir nach Erkenntnisgewinn strebende Menschen aber sicher nicht. Also muss die Frage nach Ethik und Moral bei der Anwendung der Forschungsergebnisse in diesem Fall der KI, gestellt werden. Wir müssen also in der Gesellschaft diskutieren, ob wir autonome Waffen wollen, die selbstständig über Leben und Tod entscheiden.

Ein Assistenzroboter, wie etwa Marvin, ist eine Hilfe für Menschen mit Behinderung oder für alte Menschen. hs-weingarten

Die Singularität: Mensch und/oder Maschine?

Durch die immer schneller werdende technologische Entwicklung werden die KI-Systeme im Eiltempo immer besser. Im Vergleich dazu nimmt die Intelligenz des Menschen im Laufe der Zeit, wenn überhaupt, dann nur langsam, zu. Teilweise wird argumentiert, dass Menschen nie eine Maschine bauen können werden, die klüger ist als ihr Erfinder. Bei dieser Argumentation wird aber übersehen, dass die Maschinen lernfähig sind. Noch ist die Lernfähigkeit auf Spezialaufgaben beschränkt. Es ist jedoch nicht ausgeschlossen, dass Algorithmen entwickelt werden, die dazu führen, dass Maschinen auch auf einer Meta-Ebene lernen und sich dadurch selbst weiterentwickeln.

Serviceroboter bieten einen großen Gewinn an Komfort und Bequemlichkeit. hs-weingarten

Literatur

[Fel14]  Felber, C.: Die Gemeinwohl-Ökonomie.  Deuticke Verlag, 2014.

[GHZ14] Gao, P., R. Hensley und A. Zielke: A road map to the future for the auto industry. McKinsey Quarterly, Oct, 2014.

[GK09] Grahl, J. und R. Kümmel:  Das Loch im Fass – Energiesklaven, Arbeitsplätze und die Milderung des Wachstumszwangs. Wissenschaft und Umwelt Interdiziplinär, 13:195–212, 2009.  http://www.fwu.at/assets/userFiles/Wissenschaft_Umwelt/13_2009/2009_13_ wachstum_5.pdf.

[GS15] Greenblatt, J.B. und S. Saxena: Autonomous taxis could greatly reduce greenhouse-gas emissions of US light-duty vehicles. Nature Clim. Change, 5(9):860–863, 2015.

[Hub14] Huber, J.: Monetäre Modernisierung, Zur Zukunft der Geldordnung: Vollgeld und Monetative. Metropolis Verlag, 2014.  www.monetative.de.

[Ken06] Kennedy, M.: Geld ohne Zinsen und Inflation. Ein Tauschmittel, das jedem dient. Goldmann Verlag, München, 2006.Küm 11] Kümmel, R.: The second law of economics: Energy, entropy, and the origins of wealth. Springer Science & Business Media, 2011.

[MB16] Müller, Vincent C und Nick Bostrom: Future progress in artificial intelligence: A survey of expert opinion. In: Fundamental issues of artificial intelligence, Seiten 555–572. Springer, 2016.

[MMZM72] Meadows, D.L., D.H. Meadows, E. Zahn und P. Milling: Die Grenzen des Wachstums. Bericht des Club of Rome zur Lage der Menschheit. Dt. Verl. Deutsche Verlagsanstalt, Stuttgart, 1972.

[Pae16] Paech, N.: Befreiung vom Überfluss –  Grundlagen einer Wirtschaft ohne Wachstum. In: Fromm Forum, Band 20, Seiten 70–76. Erich Fromm Gesellschaft, Tu¨bingen, 2016. [Pik14]    Piketty, T.: Das Kapital im 21. Jahrhundert. CH Beck Verlag, 2014.

[Ran12] Randers, J.: 2052: A Global Forecast for the Next Forty  Years.  Chelsea Green Publishing, 2012.

[SER01] Schramm, M., W. Ertel und W. Rampf: Bestimmung der Wahrscheinlichkeit einer Ap- pendizitis mit LEXMED. Biomedical Journal, 57:9–11, April 2001.

[SPR+16]     Sta¨hle,  B.,  S.  Pfiffner,  B.  Reiner,  W.  Ertel,  B.  Weber-Fiori  und  M.  Winter: Marvin,  ein  Assistenzroboter  fu¨r  Menschen  mit  ko¨rperlicher  Behinderung  im  praktischen Einsatz. In: Pfannstiel, M.A., S. Krammer und W. Swoboda (Herausgeber): Digitalisierung von Dienstleistungen im Gesundheitswesen, Seiten 115–129. Springer Verlag, 2016. http://asrobe.hs-weingarten.de.

[SR17]   Siemoneit,  A.  und  O.  Richters:  Wachstumszwange:  Ressourcenverbrauch  und  Akkumu- lation als Wettbewerbsverzerrungen. In: Adler, F. und U. Schachtschneider (Heraus- geber): Postwachstumspolitik. Oekom Verlag, 2017. ISBN 978-3-86581-823-2.

[SS16]   Schwab, K. und R. Samans: The Future of Jobs – Employment, Skills and Workforce Strategy  for  the  Fourth  Industrial  Revolution.   World  Economic  Forum,  http://reports. weforum.org/future-of-jobs-2016, Januar 2016.

(hw)