Freiheit und Intelligenz. Oder: Können Maschinen denken?

Einleitung

In der vorliegenden Arbeit soll der Frage nachgegangen werden, ob Maschinen denken können. In der Literatur wird dieses Thema vorrangig im Zusammenhang mit dem Turing-Test behandelt. Daher beginnt diese Untersuchung mit einer Beschreibung des Turing-Tests, bevor im zweiten Teil untersucht wird, ob dieser für eine philosophische Auseinandersetzung mit der Frage nach genuiner Intelligenz wirklich geeignet ist. Im dritten Abschnitt werde ich zeigen, weshalb der Freiheitsbegriff in dieser Diskussion eine ganz wesentliche Rolle spielt, und der Leser wird schließlich in der Idee der Freiheit das wesentliche Unterscheidungsmerkmal zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz finden, welches unserem alltäglichen Verständnis genuiner Denktätigkeit zugrunde liegt.

1   Beschreibung des Turing-Tests

Gleich zu Beginn seines Artikels „Computing Machinery and Intelligence“ stellt sich Alan Turing die Frage: „Can machines think?“ ([Turing 1950], S. 433) Jedoch weist er sogleich darauf hin, dass zu einer sinnvollen Beantwortung erst zu klären wäre, was die Worte „machine“ und „think“ bedeuten. Die Orientierung an der gemeinen Bedeutung der Worte sei allerdings ein gefährliches Unterfangen: „The definitions might be framed so as to reflect so far as possible the normal use of the words, but this attitude is dangerous.“ ([Turing 1950], S. 433)

Anstelle der begrifflichen Klärung schlägt Turing eine Definition anhand des so genannten imitation game vor, das er zunächst für menschliche Spieler ausführt[1]: Am Test nehmen ein Mann (A), eine Frau (B) und ein Interviewer (C) (beliebigen Geschlechts) teil. Der Interviewer hält sich in einem anderen Raum auf als A und B. Seine Aufgabe ist es, herauszufinden, wer von A und B – die ihm nur als X und Y bekannt sind – die Frau ist. Er darf nun X und Y fünf Minuten lang Fragen stellen (in schriftlicher Form, damit nicht die Stimmen bereits die jeweilige Identität preisgeben), wie etwa:

[1] Die folgende Erklärung hält sich an die Darstellung in [Turing 1950], S. 433f.

C: Möge X mir bitte die Länge seiner/ihrer Haare sagen.

X (hier o.B.d.A: der Mann, A), hat die Aufgabe, C über seine Identität zu täuschen, sodass X (A) für B gehalten wird. Er könnte deshalb antworten:

X: Ich habe kurze Haare, und meine längsten Strähnen sind etwa 23cm lang.

Y (hier: B) muss versuchen, dem Interviewer zu helfen, sodass dieser Y korrekt als Frau (B) erkennt. Die beste Strategie für sie, so Turing, sei vermutlich, wahrheitsgetreu zu antworten.

Indem Turing nun die Frage „Can machines think?“ durch oben dargelegte Definition ersetzt, soll den begrifflichen Schwierigkeiten der Ausgangsfrage ausgewichen werden. Würde man eine Maschine in die Rolle von A versetzen, so könne man deren Intelligenz testen:

We now ask the question, „What will happen when a machine takes the part of A in this game?“ Will the interrogator decide wrongly as often when the game is played like this as he does when the game is played between a man and a woman? These questions replace our original, „Can machines think?“ ([Turing 1950], S. 434)

1.1   Zur Interpretation des Turing-Tests

Die Rezeption von Turings Arbeit enthält Unstimmigkeiten bezüglich der korrekten Interpretation des Tests. So gibt es Autoren, die den Test mehr oder weniger wörtlich verstehen, als ein Spiel zwischen einem Mann und einer Frau, wobei der Mann versuchen muss vorzugeben, er sei die Frau (vgl. etwa [Genova 1994] und [Traiger 2000], via [Oppy und Dowe 2011]). Auch besteht die Möglichkeit, das imitation game als ein solches zu verstehen, in welchem der Computer die Rolle des Mannes übernimmt und zusammen (aber nicht kooperativ) mit einem weiteren Mann versuchen muss, sich als Frau auszugeben.

Diese Arbeit legt eine weitere Interpretation zugrunde, derzufolge ein Computer sich als Mensch ausgibt, und ein echter Mensch den Interviewer von seinem Menschsein zu überzeugen versucht. Eine solche Deutung wird nicht zuletzt von Turings übrigen Arbeiten nahegelegt, wie etwa [Copeland 2000 Piccinini 2000] und [Moor 2001] feststellen (via [Oppy und Dowe 2011]).

Des Weiteren ist die Frage nach dem Anspruch des Tests zu klären. Oft wird der Turing-Test als operationale Definition (künstlicher) Intelligenz verstanden. ([Moor 2001], S. 81) Wie Moor zeigt, ist diese Interpretation jedoch problematisch, da Turing die Erfüllung seines Tests nicht als notwendiges Kriterium für Intelligenz ansieht. Er erwähnt explizit, dass es Maschinen geben könnte, die des Denkens fähig wären, aber den Test nicht bestehen würden. Moor argumentiert aus diesem Grund für die Interpretation des Turing-Tests als eines induktiven Tests:

The inductive interpretation of the Turing test makes it a plausible test. It avoids the pitfalls of operational definitions, and yet offers a scientific approach to gathering evidence for the existence of machine thinking. The structure of the Turing test minimizes biases that interrogators might have acquired about what machines are capable of doing. ([Moor 2001], S. 83)

Aus diesem Grund soll auch hier von einer induktiven (d. h. probabilistischen) Fassung des Turing-Tests ausgegangen werden.

Nachdem nun der Test und meine Interpretation desselben dargelegt wurden, soll nun geprüft werden, ob der Turing-Test für eine philosophische Untersuchung der Frage, ob Maschinen denken können, herangezogen werden kann.

2   Ist der Turing-Test philosophisch relevant?

Wie [Oppy und Dowe] ausführen, enthält Turings Arbeit im Grunde zwei verschiedene Behauptungen.

Die erste Annahme besagt, dass das imitation game einen guten Test für das Vorhandensein von Intelligenz darstellt: Wenn es eine Entität erfolgreich schafft, in einem entsprechend komplexen Test einen Menschen zu imitieren, dann haben wir Grund zur Annahme, diese Entität sei intelligent. Das imitation game ist also eine (zumindest induktiv) hinreichende (aber nicht notwendige, vgl. [1.1]) Bedingung für Intelligenz. [Oppy und Dowe] nennen diese Annahme den Turing Test Claim.

Die zweite Position Turings besagt, dass ein (entsprechend programmierter) Computer diesen Test bestehen könnte. [Oppy und Dowe] nennen das den Thinking Machine Claim. ([Oppy und Dowe 2011])

Wir wollen uns zunächst mit der ersten Annahme, dem Turing Test Claim, auseinandersetzen. Die Angemessenheit des imitation game für den (probabilistischen) Nachweis von Intelligenz kann dabei selbst wieder in zweierlei Hinsicht untersucht werden. Einerseits ist die konkrete Testsituation zu prüfen, und es wird sich die Frage stellen, ob der Test letztlich das Problem zu lösen vermag, dem er entspringt. Andererseits muss der Frage nachgegangen werden, ob Intelligenz wirklich an der Kommunikationssituation abgelesen werden kann, wie Turing es versucht.

2.1   Zum induktiven Charakter des Turing-Tests

Kann die Frage nach künstlicher Intelligenz durch einen Test ersetzt werden, wie ihn Turing vorschlägt? Eine begriffliche Klärung hält Turing für sinnlos:

If the meaning of the words „machine“ and „think“ are to be found by examining how they are commonly used it is difficult to escape the conclusion that the meaning and the answer to the question, „Can machines think?“ is to be sought in a statistical survey such as a Gallup poll. But this is absurd. ([Turing 1950], S. 433)

Doch in Anbetracht dieser Worte gerät Turing versehens in ein Dilemma: Wenn sein Test nicht induktiv zu verstehen ist, sondern operational, so muss mit [Moor 2001] eingewendet werden, dass diese Interpretation in Widerspruch zu Turings eigener Aussage steht, dass der Test kein notwendiges Kriterium für Intelligenz ist. Wenn der Test aber andererseits induktiv verstanden werden soll, so muss sich Turing derselben Kritik aussetzen, die er (mit Recht) in Bezug auf eine statistische Begriffsklärung äußert: Statt der Begriffsklärung ist nun der Test induktiv.

Dass aber ein induktiver Test auf Intelligenz aus philosophischer Sicht unbefriedigend bleiben muss, ist einsichtig. Es verhält sich hier ähnlich wie in Platons Laches, wo Sokrates in der Frage zu Rate gezogen wird, was das bestgeeignete Mittel zur Ausbildung der Tapferkeit sei. Nicht durch die Vielzahl der Zustimmenden könne dieses Problem entschieden werden, meint Sokrates:

Sokrates: Wie doch, Lysimachos? Du wirst also das annehmen, was die Mehrheit unter uns billigt?

Lysimachos: Wie konnte man es denn auch anders machen, Sokrates?

Sokrates: Würdest du, Melesias, es auch so machen? Würdest auch du, wenn du eine Beratung pflegen wolltest über die gymnastischen Übungen, welche dein Sohn vornehmen sollte, wohl den mehreren unter uns Glauben schenken, oder dem, welcher selbst unter der Leitung eines tüchtigen Ringmeisters seine Bildung und seine Übungen gemacht hat?

Melesias: Natürlich doch diesem, Sokrates.

Sokrates: Dem also würdest du mehr Glauben schenken als uns allen vieren?

Melesias: Ohne Zweifel.

Sokrates: Denn nach der Erkenntnis, meine ich, muß man seine Entscheidung treffen, nicht nach der Menge der Stimmen, wenn die Entscheidung die richtige sein soll.

([Platon 1940a], S. 180f)

Gefordert sei eine begriffliche Klärung, eine Verständigung darüber, wonach überhaupt gesucht ist. Nur dadurch könne das Gesuchte zuallererst angestrebt werden:

Sokrates: [N]icht wahr, Laches, auch uns haben [Lysimachos und Melesias] zu gemeinschaftlicher Beratung darüber aufgefordert, auf welche Weise die Seelen ihrer Söhne in den Besitz der Tugend gelangen und diese sie besser machen könne?

Laches: Allerdings.

Sokrates: Gehört nun dazu nicht notwendig wenigstens das, daß wir wissen, was die Tugend ist? Denn wenn wir ja so ganz und gar nichts davon wüßten, was die Tugend eigentlich ist, wie könnten wir da doch irgend jemandes Ratgeber darüber werden, auf welchem Wege er sie am besten erlangen könne?

Laches: Nicht wohl, wie mir dünkt, Sokrates.

([Platon 1940a], S. 188)

Nachdem wir nun dargelegt haben, weshalb der Turing-Test nicht zuverlässig darüber Auskunft geben kann, ob Maschinen denken können, wollen wir uns im letzten Abschnitt auf philosophische Weise mit dieser Frage beschäftigen.

2.2   Intelligenz und Kommunikation

Einer vielzitierten aristotelischen Definition zufolge ist der Mensch zoon logon echon, ein mit logos ausgestattetes Lebewesen. Logos bezeichnet im Altgriechischen einerseits Sprache, andererseits aber auch Denken/Vernunft. So liest man in Platons Sophistes:

Fremder: Also Gedanken und Rede sind dasselbe, nur daß das innere Gespräch der Seele mit sich selbst, was ohne Stimme vor sich geht, von uns Gedanke genannt worden ist?

Theaitetos: Richtig. ([Platon 1940b], S. 733)

Der Mensch ist demnach vernunftbegabt, und diese Begabung äußert sich in innerer (Gedanke) oder äußerer Rede (Satz). Es ist an dieser Stelle von Bedeutung, dass jede Rede, so sie tatsächlich eine (menschliche) Rede ist, sinnvoll ist. Oder mit aristotelischen Kategorien ausgedrückt: Jeder logos ist logos semantikos.

Insofern liegt Turings Versuch nahe, Intelligenz aus der Kommunikationssituation ablesen zu wollen. Die zugrunde liegende Argumentation lautet in etwa so:

P1   Wenn ein denkendes Wesen spricht, dann kann eine vernünftige Äußerung vernommen werden.

P2   Eine vernünftige Äußerung wird vernommen.

C   Ein denkendes Wesen spricht.

Doch handelt es sich hierbei um ein non sequitur, denn aus P → Q und Q folgt nicht schon P , oder konkret: Nicht überall, wo vernünftige Rede ist, ist auch ein vernünftiger Sprecher zu finden. Beispiele dafür lassen sich viele anführen. Man denke etwa an das Theorem der endlos tippenden Affen, die, wenn sie nur hinreichend lange zufällig auf eine Schreibmaschine einhämmerten, irgendwann die Werke von William Shakespeare produzierten.[2] Ein weiteres Beispiel, augenscheinlich näher an den sprachlichen Produktionen heutiger „intelligenter“ Maschinen, sind alle Formen aufgezeichneter Rede. Das Abspielen einer Tonaufnahme kann zwar vernünftige Rede produzieren, doch würde man sicherlich nicht behaupten, das Abspielgerät sei intelligent.

[2] Man muss für den Kern dieser Argumentation nicht die Vernunftlosigkeit der Affen voraussetzen, jeder andere Zufallsvorgang würde genügen.

Es zeigt sich also: Zwar ist Kommunikation eng verknüpft mit Intelligenz, doch ist sie ein Produkt der Intelligenz und nicht umgekehrt.

Wir haben damit nun eine prinzipielle Schwierigkeit des Tests festgestellt. Ob diesem Problem durch den induktiven Charakter des Tests vorgebeugt werden kann, ist letztlich eine praktische Frage: Sollte es eines Tages gelingen, eine Maschine zu bauen, die den Menschen hinreichend lange täuscht, so müsste man ihr, dem Test zufolge, Intelligenz zuschreiben. Ob eine solche Maschine aber tatsächlich intelligent ist, muss eine grundlegendere Betrachtung zeigen.

3   Denken und Determinismus

Wir müssen uns also, wie oben dargelegt, letztendlich doch die Frage stellen: Can machines think? – „This should begin with definitions of the meaning of the terms ‚machine‘ and ‚think‘“ ([Turing 1950], S. 433), wie Turing selbst korrekt bemerkt.

Den Begriff „machine“ dürfen wir hier als weitgehend unproblematisch ansehen. In Abschnitt 4 seiner Arbeit erklärt Turing den Begriff des digitalen Computers, in Abschnitt 5 zeigt er, dass im Grunde alle hinreichend komplexen digitalen Computer in eine gemeinsame Klasse fallen und gegeneinander austauschbar sind. Es macht deshalb für unsere Belange keinen Unterschied, welche Art von Computer dem Test unterzogen wird, solange das System hinreichend komplex (sprich: turing-vollständig) ist.

Somit bleibt nur der Begriff der Intelligenz zu klären. Dafür müssen wir aber zunächst einige Vorbemerkungen über die ontologischen Voraussetzungen unserer Fragestellung treffen.

3.1   Metaphysische Vorbermerkungen

Unsere Ausgangsfrage, „Können Maschinen denken?“, enthält implizit zwei distinkte Wesen: Menschen und Maschinen. Wir fragen also genau genommen: Können Maschinen so denken wie wir Menschen? Dass bei Turing ein Vergleich impliziert ist, offenbart sich auch deutlich im imitation game, wo es zum Ziel der Maschine wird, sich dem Menschen bis zur Ununterscheidbarkeit anzugleichen.

Ich möchte nun argumentieren, dass unter Voraussetzung eines deterministischen Weltbildes eine Unterscheidung zwischen Mensch und Maschine im Rahmen des Turing-Tests nicht sinnvoll aufrechtzuerhalten ist[3], weil eine Maschine aufgrund der vorausgesetzten Annahme trivialerweise menschliches Verhalten simulieren könnte:

[3] Ich sage damit selbstverständlich nicht, dass Mensch und Maschine vollständig ununterscheidbar wären, sondern eben nur in Hinblick auf den Turing-Test.

P1   Deterministische Systeme können als Input-Output-Funktion dargestellt werden.

P2   Ein System, das durch eine Input-Output-Funktion vollständig abgebildet werden kann, ist turing-berechenbar.

P3   Deterministische Systeme sind turing-berechenbar. (aus P1 und P2)

P4   Turing-vollständige Programmiersprachen können theoretisch alle turing-berechenbaren Systeme simulieren.

P5   Es gibt Computer, auf denen turing-vollständige Programmiersprachen laufen.

P6   Ein Computer kann theoretisch alle turing-berechenbaren Systeme simulieren. (aus P4 und P5)

P7   Der Mensch ist letztendlich deterministisch bestimmt.

P8   Der Mensch, als deterministisches System, ist turing-berechenbar. (aus P3 und P7)

C   Ein Computer kann den Menschen simulieren. (aus P6 und P8)

Wir wollen die Annahme des Determinismus (P7) mit AD bezeichnen. Die Annahme, dass zumindest der Mensch unter der Möglichkeit der Freiheit steht, wollen wir AF nennen.

Wie oben dargestellt, muss unter AD menschliches Verhalten notwendig simulierbar sein. Damit wird der Turing-Test allerdings zur bloßen Messlatte. Es kann unter dieser Interpretation nicht mehr darum gehen, zu beantworten, ob Maschinen prinzipiell denken können, sondern lediglich darum, ob sie dabei schon ein dem Menschen entsprechendes Niveau erreicht haben. Wenngleich Turing zweifellos davon überzeugt war, dass Maschinen den Turing-Test eines Tages bestehen können, scheint seine Auseinandersetzung mit einer Reihe von Einwänden ([Turing 1950]) nahezulegen, dass er den Turing-Test sehr wohl in der weiteren Interpretation verstanden hat, also in dem Sinn, dass der Test auch die Frage beantworten soll, ob Maschinen überhaupt denken können.

Eine Konsequenz von AD wäre deshalb, dass sich der Fokus von einer prinzipiellen philosophischen Diskussion zu einer Debatte über die praktische Durchführbarkeit verschiebt. Dies ist allerdings keine genuin philosophische Fragestellung mehr. Davon abgesehen wäre es äußerst gewagt, längerfristige Prognosen bezüglich der technischen Entwicklung abzugeben, da die Erfahrung lehrt, dass Vorhersagen dieser Art kaum zuverlässig möglich sind.

Aus diesen Gründen wollen wir im Weiteren von AF ausgehen, also von der Annahme, dass es so etwas wie menschliche Freiheit gibt. Hier ist zu bemerken, dass die Annahme AF über die Annahme ¬DF , d. h. die allgemeinere Annahme des Indeterminismus, hinausgeht. So könnte die Welt zwar indeterminiert sein, sagen wir durch existierende Zufallsprozesse, doch müsste sich dadurch noch kein Unterschied für Menschen und Maschinen ergeben, denn sie könnten beide gleichermaßen betroffen sein. Wir wollen daher einen Schritt weitergehen und menschliche Freiheit ansetzen.

Damit ist natürlich weder die Richtigkeit von AF noch die Falschheit von AD bewiesen. Doch habe ich oben versucht auszuführen, dass uns die Annahme von AD im Zusammenhang mit dem Turing-Test philosophisch nicht besonders weit führt. Unter der Voraussetzung von AF wollen wir deshalb in den folgenden Abschnitten der Frage nachgehen, ob der Turing-Test eine denkende Maschine wirklich als solche identifizieren könnte – denn man kann immerhin auch unter AF nicht a priori ausschließen, dass so etwas möglich ist. So schreiben beispielsweise [Oppy und Dowe] in verwandtem Zusammenhang:

[E]even if theism and substance dualism are both allowed to pass, it remains quite unclear why thinking machines are supposed to be ruled out by this combination of views. Given that God can unite souls with human bodies, it is hard to see what reason there is for thinking that God could not unite souls with digital computers (or rocks, for that matter!) ([Oppy und Dowe 2011])

Eine analoge Argumentationslinie lässt sich für andere, nicht notwendigerweise theistische Konzeptionen ausführen, die den Menschen in die Möglichkeit der Freiheit stellen.

Ob aber die Annahme der Freiheit, die wir als so wichtiges Merkmal bei der Interpretation unserer Frage vorausgesetzt haben, auch irgendwie plausibel ist, dies wollen wir im folgenden Abschnitt untersuchen.

3.2   Zum vermeintlichen Unterschied zwischen regelhaftem und kreativem Problemlösen

Das erste, was häufig im Zusammenhang mit Intelligenz erwähnt wird, ist effizientes, regelhaftes Problemlösen. So galt lange Zeit die Fähigkeit zum logisch-analytischen Denken als spezifisch menschliche Eigenschaft. ([Christian 2011]) Spätestens seit der Entwicklung der Computertechnologie weiß man aber, dass diese Fähigkeit nicht dem Menschen vorbehalten ist. Es haben sich sogar die Verhältnisse umgekehrt: Zwischen der Mitte des 18. und dem frühen 20. Jahrhundert meinte das englische Wort „computer“ noch Menschen – zumeist Frauen –, deren Beruf es war, Kalkulationen durchzuführen. In frühen Informatik-Artikeln wurden die neuartigen digitalen Computer noch unter Rückverweis auf die menschlichen Computer erklärt: „The idea behind digital computers may be explained by saying that these machines are intended to carry out any operations which could be done by a human computer. ([Turing 1950], S. 436)“

Der digitale genau wie der menschliche Computer befolgen dabei fest vorgegebene Regeln: „The human computer is supposed to be following fixed rules; he has no authority to deviate from them in any detail.“ ([Turing 1950] S. 436))

Dieses blinde Ausführen festgelegter Anweisungen wurde in der Folge zum prototypischen Merkmal digitaler Computer, eine Domäne, in der sie den Menschen weit übertreffen. Demgegenüber stellen basale kognitiv-sensuale Fähigkeiten, die bereits das kleinste Kind ohne jegliche Mühe aufbringt, bisher noch eine große Herausforderung für Computer dar – eine Eigentümlichkeit, die auch als Moravec-Paradoxon bekannt ist.[4] Gleichzeitig gibt es keinen Grund anzunehmen, dass diese Dinge für einen Computer grundsätzlich unbewältigbar sind.

[4] „We forget how impressive we are“, liest man in diesem Zusammenhang in Brian Christians Essay Mind vs. Machine. „Computers are reminding us.“ ([Christian 2011])

Zusammenfassend lässt sich zu dieser Domäne „intelligenten“ Verhaltens, dem regelhaften Problemlösen, also sagen, dass sie dem Computer nicht nur grundsätzlich zugänglich ist, sondern er sogar ganz besonders geeignet für solcherlei Aufgaben ist. Wenn also menschliche Intelligenz von der Intelligenz eines Computers abgegrenzt werden soll, so müssen wir ein anderes Kriterium finden, das menschliches Denken als solches auszeichnet.

Neben dem bloß regelhaften Problemlösen spricht man oft auch von kreativer Intelligenz. Sollte sich herausstellen, dass kreative Intelligenz notwendig Freiheit voraussetzt, so wäre das vermutlich etwas, das dem Computer verwehrt bliebe. Dieser mögliche Einwand zielt in dieselbe Richtung wie Lady Lovelaces Kritik an Charles Babbages Analytical Engine, derzufolge eine solche Maschine unmöglich Neues erschaffen könne. Turing betrachtet diesen Hinweis auch als möglichen Einwand gegen die Intelligenz digitaler Computer, doch könne er kurz und knapp durch das geflügelte Wort abgewehrt werden, dass es letztlich ohnehin „nichts Neues unter der Sonne“ gebe. ([Turing 1950], S. 450f) Stattdessen geht Turing auf eine, wie er meint, bessere Variante des Einwands ein, die besagt, dass Maschinen uns nicht überraschen könnten. Es ist schwer nachzuvollziehen, wieso Turing diese Variante in irgendeiner Form für besser hält (sie ist höchstens, wie er sagt, „a more direct challenge“ (ebd.)). Denn wie Turing in der Folge zeigt, erlaubt die große Komplexität und Rechenleistung der Maschinen sehr wohl, Ergebnisse zu berechnen, die uns überraschen, insofern nämlich, als wir die komplexen Rechengänge nicht ohne Aufbringung größter Anstrengung überprüfen können. Für den heutigen Leser jedenfalls scheint diese Einsicht zweifelsfrei richtig zu sein.

Allerdings denke ich nicht, dass der ursprüngliche Einwand so einfach mit dem Hinweis auf das Bibelwort abgetan werden kann. Es scheint zumindest prima facie ein Unterschied zu bestehen zwischen dem Befolgen von Regeln, sei es beim digitalen oder beim menschlichen Computer, und dem kreativen Problemlösen menschlicher Individuen. So kann man nach einem kreativen Einfall oft selbst nicht erklären, wie der Einfall zustande gekommen ist. Ob diese Unzugänglichkeit einer Erklärung bereits Hinweis auf eine wesentlich menschliche Fähigkeit ist, ist damit selbstverständlich noch nicht ausgemacht.

Naturalistisch könnte Kreativität etwa durch zufällige (chemische) Prozessen erklärt werden, oder durch schlicht unbewusste kognitive Vorgänge, die sich von normalen Einfällen lediglich durch den Grad ihrer Bewusstheit unterscheiden. Es wäre durchaus vorstellbar, solche Prozesse zu simulieren, etwa indem man pseudo-randomisierte oder echt (d. h. physikalisch) randomisierte Zufallsvariablen in seine Algorithmen einbaut, die solche Vorgänge nachahmen. In eine ähnliche Richtung gehen auch evolutionäre Algorithmen, die die biologische Evolution nachahmen, um durch Mutation, Rekombination und anschließender Selektion neue Lösungen zu errechnen. Die (pseudo-)zufällige Mutation sorgt dafür, dass sich die Lösungen nicht bloß aus zielgerichteten Prozessen ergeben, sondern erst aus komplexen Zusammenwirkungen und Zufallseinwirkungen emergieren.

Doch wir sehen schon, dass in einer solchen Interpretation Kreativität letztlich nicht mehr im echten Wortsinn schöpferisch kreativ ist, sondern nur mehr in dem Sinn, dass einem der Grund des Einfalls nicht mehr unmittelbar einsichtig ist. Die creatio eines Einfalls degeneriert in dieser Interpretation zur mutatio, also die Erschaffung zur Veränderung, und die

Kreativität selbst wird damit zum bloßen Schein. Es lässt sich vielleicht darüber streiten, ob im alltäglichen Sprachgebrauch durch den Akt der Kreativität wirklich notwendig etwas komplett Neues in die Welt gelangen muss, oder ob es vielleicht reicht, etwas so Unvorhersehbares zu erschaffen, dass der Hergang von anderen Menschen nicht hätte nachvollzogen werden können. Deswegen ist auch hier kein deutlicher Hinweis auf eine genuin menschliche Aktivität zu finden. Doch birgt schließlich der Begriff der Aktivität selbst den entscheidenden Hinweis auf den radikalen Unterschied zwischen Mensch und Maschine, der im folgenden letzten Abschnitt untersucht werden soll.

3.3   Handlung und Freiheit

„Können Maschinen denken?“ – Was bedeutet nun diese Frage, was setzt sie voraus? Wir haben im vorhergehenden Abschnitt gesehen, dass es nicht auszuschließen ist, dass die verschiedenen Formen des Problemlösens simuliert werden könnten. Ist die Frage damit endlich beantwortet und wir müssen resümieren: „Ja, durchaus, Maschinen können denken!“? Keineswegs! Der Grund dafür, dass Computern die Möglichkeit echten Denkens normalerweise nicht zugeschrieben wird, liegt meines Erachtens nicht in einer spezifischen Beschaffenheit der Hervorbringung oder Aufgabenbewältigung, sondern im Begriff des Denkens selbst enthalten. Als nominalisiertes Verb setzt er nämlich etwas voraus, das wir Maschinen genau betrachtet nicht zuschreiben: die Handlung. Handeln kann unserem Verständnis nach nur der Mensch, er allein ist mit dem Willen begabt, und er allein ist für seine Handlungen verantwortlich, denn als vernunftbegabtes Lebewesen steht er notwendig unter der Idee der Freiheit und gibt sich selbst das Gesetz des Handelns. Das ist letztlich auch der Grund, warum es uns absurd erscheint, eine Maschine für ihre

„Taten“ verantwortlich zu machen, denn sie handelt gar nicht im eigentlichen Sinne. Und wer nicht handelt, der kann auch nicht denken.

Wenn man in der Alltagssprache sagt, ein Computer hätte etwas berechnet, dann ist das bloß eine metaphorische Redeweise, denn der Computer setzt unter dieser Interpretation keine echte Handlung, er reagiert bloß – wir Menschen benutzen ihn dazu, aus bestimmten Eingaben nach geregelten Vorschriften Ausgaben zu erzeugen. Der Computer ist bloßes Mittel für einen von uns gesetzten Zweck. Er selbst macht also streng genommen überhaupt nichts.

Der alternative Weg führt über den Determinismus zu einer als bloßem Schein sich offenbarenden Kreativität, einer als Worthülse entlarvten Freiheit. Der Begriff des Denkens löst sich vor diesem Horizont ebenso auf wie das Konzept der Schuld im Bereich der Ethik. Ohne echte Freiheit, ohne Autonomie ist der Mensch nicht für seine Handlungen verantwortlich. Das ist nicht weiter verwunderlich, denn er handelt ja dann nicht mehr im eigentlichen Sinne, d. h. als Akteur, also aktiv. Nimmt man das Freiheitsmoment aus der Analyse des Handlungsbegriff, so entartet der Mensch tatsächlich zum biologischen Computer, und der Computer wird zum elektronischen Menschen. Computer und Mensch werden zum bloßen Medium von Prozessen, die allerhöchstens in nachträglicher Interpretation des Bewusstseins zu Handlungen würden.

Den Zusammenhang von Vernunft, Handlung, Freiheit und Sittlichkeit findet man in Kants Grundlegung zur Metaphysik der Sitten auf den Punkt gebracht:

Als ein vernünftiges, mithin zur intelligibelen Welt gehöriges Wesen kann der Mensch die Kausalität seines eigenen Willens niemals anders als unter der Idee der Freiheit denken; denn Unabhängigkeit von den bestimmenden Ursachen der Sinnenwelt (dergleichen die Vernunft jederzeit sich selbst beilegen muß) ist Freiheit. Mit der Idee der Freiheit ist nun der Begriff der Autonomie unzertrennlich verbunden, mit diesem aber das allgemeine Prinzip der Sittlichkeit, welches in der Idee allen Handlungen vernünftiger Wesen ebenso zum Grunde liegt, als Naturgesetz allen Erscheinungen. ([Kant 1976], S. 112)

Die Annahme menschlicher Freiheit ist bekanntlich innerhalb der Philosophie durchaus heftig umstritten, und jüngere Ergebnisse der Kognitionswissenschaften wurden, ob zu Recht oder zu Unrecht, ebenfalls als Hinweis auf eine deterministische Welterklärung gedeutet. Doch dass der Mensch nicht anders handeln kann als unter der Idee der Freiheit, diese Tatsache bleibt von allen Ergebnissen philosophischer und naturwissenschaftlicher Untersuchungen unberührt, und somit wird uns die Debatte um die Willensfreiheit vermutlich als perennierendes Problem der Philosophie erhalten bleiben.

„Der Mensch ist frei geschaffen, ist frei, und würd’ er in Ketten geboren“ – mit diesem Vers Schillers kann der (vermeintliche?) Unterschied menschlicher Freiheit zu maschineller Determiniertheit zur Sprache gebracht werden. Die Freiheit ermöglicht dem Menschen, sich stets reflexiv von seinen Handlungen und Gedanken zu distanzieren und offen zu sein für schlechthin alles. Demnach kann er sich erst dann intelligent – und nicht bloß reaktiv – verhalten, wenn dieses reflexive Moment in seinen Weltbezug hineinreicht. Heidegger bestimmt dieses grundsätzliche Offen-Sein als „Ek-sistenz“, als Stehen in der „Seinslichtung“. Dieses Stehen in der „Lichtung des Seins“ sei auch der grundlegende Unterschied zum Tier. ([Heidegger 1947])

Die Debatte der Abgrenzung des Menschen vom Tier ist für unsere Belange sehr fruchtbar, denn sie verläuft analog zur Debatte der Abgrenzung vom Computer. In diesem Zusammenhang kann etwa auf Max Scheler verwiesen werden, der – ähnlich wie ich es in Bezug auf die Maschinen zu zeigen versuchte – die Autonomie als wesensunterscheidendes Merkmal des Menschen vom Tier herausstreicht:

Die wahre Würde und Bedeutung des Menschen war früher gerade durch diese Unterbestimmung der Tierseele gleichfalls weitgehend verkannt worden. Nicht, wie man meinte, macht die praktisch-technische Intelligenz den Menschen zum Menschen im Wesenssinne; sie ist im Menschen nur quantitativ ungeheuer gesteigert, bis zu einem Grade eines Siemens oder Edison. Erst der Besitz von Akten einer autonomen Gesetzlichkeit gegenüber aller psychischen Vitalkausalität (…) macht das Neue aus – eine Gesetzlichkeit, die nicht mehr analog der und parallel geht den Funktionensabläufen im Nervensystem, sondern parallel und analog der objektiven Sachstruktur und Wertestruktur der Welt selbst. ([Scheler 1976], S. 99)

Somit sind Denken und Intelligenz über den Handlungsbegriff untrennbar mit Autonomie und Freiheit verbunden. Eine philosophische Debatte, die nicht schon von vornherein die Grenze zwischen Computer und Menschen auflösen will, eine Debatte also, die die Möglichkeit künstlicher Intelligenz untersuchen soll, die kann letztlich nur im Kontext der Freiheit durchgeführt werden. Denn sie allein ist es, die den Menschen von der Maschine trennen kann.

Zusammenfassung

Die vorliegende Arbeit hat sich der Frage gestellt, ob Maschinen denken können. Nachdem diese Frage in der Literatur vorrangig im Rahmen des Turing-Tests diskutiert wird, enthielt der erste Abschnitt einführende Bemerkungen zum Test und meine Interpretation desselben.

Der zweite Teil hat sich mit der philosophische Relevanz des Tests beschäftigt. Wir haben festgestellt, dass der Test die Ausgangsfrage nicht zuverlässig beantworten kann, weswegen eine genuin philosophische Vorgangsweise in der Untersuchung verfolgt werden muss.

Im letzten Abschnitt wurde zunächst dargelegt, dass die Annahme des Determinismus notwendig zur vollständigen Simulierbarkeit menschlichen Verhaltens führt. Anschließend wurde durch hypothetische Argumentation gezeigt, dass die verschiedenen Formen des Problemlösens sowohl unter der Annahme des Determinismus als auch unter der Annahme menschlicher Freiheit erklärt werden könnten. Doch hat sich gezeigt, dass der Begriff des Denkens (als einer Handlung) notwendig Freiheit voraussetzt. Vor diesem Hintergrund wird verständlich, warum viele Menschen einer Maschine weder Denken noch Intelligenz zuschreiben möchten, auch wenn sie möglicherweise zugeben würden, dass diese dieselben Aufgaben bewältigen könnte wie wir Menschen.

Damit gelangten wir zu dem Schluss, dass Maschinen nur dann denken können wie wir Menschen, wenn sie frei sind. Und nachdem wir, selbst wenn wir gar nicht eigentlich frei sind, jedenfalls notwendig unter der Idee der Freiheit handeln, wird der Mensch weiterhin geneigt bleiben, nur dem Menschen selbst Denken zuzuschreiben.

Quellen

[Christian 2011] Christian, Brian: Mind vs. Machine. 2011. – URL http://www.theatlantic.com/magazine/print/1969/12/mind-vs-machine/8386/

[Copeland 2000] Copeland, Jack: The Turing Test. In: Minds and Machines 10 (2000), S. 519–39

[Genova 1994] Genova, Judith: Turing’s Sexual Guessing Game. In: Social Epistemology 8 (1994), S. 313–26

[Heidegger 1947] Heidegger, Martin: Brief über den Humanismus. Kap. Bd. 9: Weg. In: Gesamtausgabe. Frankfurt a. M. : Vittorio Klostermann, 1947

[Kant 1976] Kant, Immanuel ; Valentiner, Theodor (Hrsg.): Grundlegung zur Metaphysik der Sitten. 4. Stuttgart : Reclam, 1976

[Moor 2001] Moor, James H.: The status and future of the Turing test. In: Minds and Machines 11 (2001), Nr. 1, S. 77–93. – URL http://www.springerlink.com/index/JU585836X7571202.pdf. – ISSN 0924-6495

[Oppy und Dowe 2011] Oppy, Graham ; Dowe, David: The Turing Test. In: Zalta, Edward N. (Hrsg.): The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Spring 201. URL http://plato.stanford.edu/archives/spr2011/entries/turing-test/

[Piccinini 2000] Piccinini, Gualtiero: Turing’s Rules for the Imitation Game. In: Minds and Machines 10 (2000), S. 573–85

[Platon 1940a] Platon: Laches. In: Wolf, Ursula (Hrsg.): Sämtliche Werke. Berlin : rororo, 1940. – URL http://www.zeno.org/nid/20009262490

[Platon 1940b] Platon: Sophistes. In: Wolf, Ursula (Hrsg.): Sämtliche Werke. Berlin : rororo, 1940. – URL http://www.zeno.org/nid/20009262695

[Scheler 1976] Scheler, Max: Die Formen des Wissens und die Bildung. In: Frings, M. S. (Hrsg.): Späte Schriften. Bern : Francke, 1976

[Traiger 2000] Traiger, Saul: Making the Right Identification in the Turing Test. In: Minds and Machines 10 (2000), Nr. 4, S. 561–572. – URL http://www.springerlink.com/index/G90H6KQU506LWR75.pdf. – ISSN 0924-6495

[Turing 1950] Turing, Alan M.: Computing Machinery and Intelligence. In: Mind LIX (1950), Nr. 236, S. 433–460