Intelligenz und künstliche Intelligenz – im Paradoxon der Definitionen

Intelligenz und künstliche Intelligenz – im Paradoxon der Definitionen

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Wohl genauso alt wie die Forschung der Menschheit selbst ist die Philosophie um den Begriff der Intelligenz. Im Jahr 1986 baten die US-Psychologen Sternberg & Detterman zwei Dutzend Experten diese zu beschreiben mit dem Ergebnis von ebenso vielen unterschiedlichen Aussagen. Im Anschluss daran wurden absurde Schädelumfangsmessungen durchgeführt, unzählige umstrittene IQ-Test-Versionen erstellt, ein statistischer g-Faktor der Intelligenz bestimmt und etliche Leistungsverteilungen ermittelt. Als erfolgversprechend erwies sich keine der Methoden Noch immer existiert keine allgemeingültige Begriffsbeschreibung für die Intelligenz.

Ist die Intelligenz eine entwicklungsfähige Eigenschaft, eine angeborene, spezifische Gabe oder schlichtweg das breitgefächerte, geistige Potenzial? Schon am Grundbegriff der Definition beginnt die Diskussion. Ihre inhaltliche Vielschichtigkeit erschwert jegliche weitere Ausführung, denn die Intelligenz hat mehrere Gesichter, da ist man sich einig. Beispielsweise definiert der Wissenschaftler Howard Gardner acht multiple Intelligenzen: die sprachliche, musikalische, logisch-mathematische, räumliche, körperlich-kinästhetische, naturkundliche, interpersonale und intrapersonale Intelligenz.

Es wird davon ausgegangen, dass Förderung und Stimmung im individuellen Umfeld einer Person Einfluss nehmen auf die Ausprägung der potenziell intelligenten Eigenschaften. Klug oder nicht klug, ist zudem eine Frage der Kultur. Der Stamm der Luo in Kenia deutet zum Beispiel Qualitäten wie Respekt, Verantwortungsgefühl und Rücksichtnahme als besonders intelligent, während Europäer diese als selbstverständlichen Grundtenor des gewöhnlichen Umgangs verstehen. In so manchem Kulturkreis markiert eine hohe Denkgeschwindigkeit die Dummheit einer Person. Bei uns in den westlichen Ländern gilt diese jedoch als Zeichen für besondere Klugheit.

Die in unserer Gesellschaft definierte Intelligenz beinhaltet oft allgemeine Aspekte der Analytik, der guten Wissensverarbeitung und der Logik. Intelligente Menschen – so unser Verständnis – verstehen abstrakte Konzepte, können ihr Wissen flexibel einsetzen, lernen schnell und reagieren angemessen. Besonders die Eigenschaften der begehrten logisch-mathematischen Intelligenz schätzen wir als kostbares Gut, das seinen Platz unter anderem in der Informatik findet.

Unser deutscher Begriff Intelligenz ist mit dem lateinischen Begriff intellegere verwandt, der „verstehen“ bedeutet. Vereinfacht gesagt beschreibt er die Fähigkeit des Geistes, Zusammenhänge zu erkennen und Probleme zu lösen. Überträgt man diesen Grundgedanken auf die Programmierung autark reagierender oder interaktiver Anwendungen, befindet man sich im Fachgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Sie versucht die oben genannten Denkeigenschaften eines Menschen technisch nachzubilden, auf ein definiertes Problem zu konzentrieren und zu beschleunigen. So wird aus menschlicher Intelligenz eine simulierte, also künstliche Intelligenz.

Erstmals verwendet wurde der Begriff 1955 von dem amerikanischen Informatiker John McCarthy für ein Schachspiel-Programm. Er verstand unter KI das Verhalten einer Maschine, so als wäre sie intelligent. Neurowissenschaftlich wurde sie hingegen oft als Werkzeug betitelt, mit dessen Hilfe man Theorien der Intelligenz empirisch testen könne. Philosophisch wird sie oft als die Erforschung des klugen Problemlöseverhaltens selbst betrachtet. Faktisch oder im Ergebnis lässt sich jedoch stets dahin zurückkehren, dass sie ein intelligent handelndes, selbstständiges Computersystem ist.

Eine KI-Anwendung besitzt ein grundlegendes Denkmuster mit vorgegebenen Sortiermechanismen für Daten. Unterscheiden und Sortieren lernt sie fortlaufend durch das Training mit Beispieldaten und wird immer schneller, präziser und sensibler, sodass sie letztendlich auch mit neuen Daten eigenständig umgehen kann. Sie agiert mit Logik – der Folgerichtigkeit des Denkens. Vergessen darf man allerdings nicht, dass sie nie etwas lernen wird, was nicht ihrem Aufgabenbereich entspricht. Sie ist auf genau diesen limitiert und in ihm aber meist intelligenter als der Mensch selbst, woraus sich auch ihr Mehrwert ergibt.

In diesem Gedanken lässt sich die künstliche Intelligenz vielleicht definieren als eine mit technischen Mitteln imitierte, optimierte, menschliche Intelligenz, die in einem limitierten Problemfeld automatisch lernt und selbständig Lösungsansätze findet mithilfe von Daten und algorithmischen Regelmustern. Vielleicht ist dies aber auch nur ein weiterer Definitionsversuch von Vielen. Schließlich ist die KI – im Gegensatz zu anderen Teilgebieten der Informatik – eine empirische Disziplin und befindet sich mitten im Paradoxon einer Wissenschaft, deren Hauptziel es ist, sich selbst zu definieren.

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