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Springers Einwürfe: Die allzu künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen verbucht verblüffende Resultate. Doch um weiterzukommen, müssen die neuronalen Netze noch einmal bei unserem Gehirn in die Lehre gehen.
Porträt von Michael Springer

Die Erfolge der künstlichen Intelligenz (KI) sind atemberaubend: Neuronale Netze können lernen, Sprachmuster zu erkennen, Objekte vom Hintergrund zu unterscheiden, Apparate durch unübersichtliches Gelände zu steuern, experimentelle Daten zu analysieren und Menschen beim Pokern zu schlagen. Das erstaunt umso mehr, als die KI vorläufig nur die primitivsten Anleihen bei der Informationsverarbeitung des Gehirns nimmt. Künstliche neuronale Netze bestehen aus einigen wenigen Schichten, in denen Daten­kanäle mit variabler Signalstärke in Knoten zusammenlaufen. Obwohl derartige Systeme damit bloß stark vereinfachte Modelle von natürlichen Nervenzellen und Synapsen darstellen, sind sie zu jenen Leistungen fähig, die ihnen schon heutzutage den Anschein von einigermaßen intelligentem Verhalten verleihen …

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