Das Grounding Problem in der Geschichte der KI

 In der Geschichte der Künstlichen Intelligenz gab es zwei wesentlichen Ansätze zur Wissensmodellierung: einmal die symbolische KI die in der Frame Theory ihren Höhepunkt fand und bei der Wissen als Objekte abgelegt werden die untereinander kommunizieren und zweitens die Programmiersprachen angefangen von C/C++ als Systemprogrammiersprachen bis hin zu modernen KI Sprachen wie LISP und Prolog welche beide das Speichern von Wissen unterstützen.

Leider gibt es mit diesen Ansätzen ein Problem: es skaliert nicht. Will man ein konkretes Problem lösen z.b. eine Robotersteuerung entwickeln wird man mit Frames, Lisp, Prolog oder semantischen Netzen keinen Erfolg haben. Woran es mangelt ist die praktische Relevanz. Selbst für Triviale Probleme wie towers of honoi ist es extrem schwer eine Implementierung in Prolog oder als Frames zu realisieren. Man kann also unterstellen, dass die Künstliche Intelligenz in einer Sackgasse ist.

Diese Sackgasse wird deutlich sobald man versucht einem Computer das denken einzuprogrammieren. Mag das Schreiben eines normalen Computerprograms in C/C++ noch halbwegs lösbar sein, ist das Einprogrammieren von Faktenwissen in eine Maschine eine unlösbare Aufgabe. Wichtig ist zu wissen dass selbst weiterentwickelte Konzepte wie agentenbasierte Programmiersprachen oder Web 2.0 Semantiken welche die Frame Theorie weiterentwickelt haben nicht zu erfolg führen.

Es ist gut nachvollziehbar warum Anfang der 1990er Jahre die Künstliche Intelligenz Forschung wiedereinmal für gescheitert erklärt wurde. Die ursache liegt darin wie in der Nicht KI Informatik Software entwickelt wird nähmlich um sie auf einer CPU auszuführen. Die Vorstellung der Programmierer lautet, dass ein Spiel oder eine Datenbank auf einer konkreten CPU ausführbar ist, entweder als direkte Assembler routine oder als imperative Programmiersprache die mittels Compiler in Assembler code konvertiert wird. Vorhandene Bibliotheken die grafikroutinen oder Hardwaretreiber enthalten sind ebenfalls mit dieser Zielstellung entwickelt worden. Man kann sagen, dass Softwareentwicklung immer prozessororientiert funktioniert.

Dieses Konzept ist ungeeignet für die Erstellung von KI Applikationen, das war jedoch den Forschern Anfang der 1990er Jahre nicht bekannt. Sie unterstellten, dass KI Anwendungen ebenfalls prozessororientiert erstellt werden könnten. So wurden mit viel Aufwand KI Programmiersprachen und sogar KI Softwarebibliotheken erstellt in der wagen HOffnung das man dieses Konzept hochskalieren könnte zu leistungsfähigeren Anwendungen.

Das Gegenmodel zu einer computational approach ist ein Kommunikationsparadigma das erstaunlicherweise sogar in der klassischen Informatik diskutiert wird. Überall dort wo Computernetzte gebildet werden liegt der Fokus auf dem Datenbus und nicht auf der Einzel-CPU. Diese Kommunikationsorientierte Perspektive kann auf die Künstliche Intelligenz und Robotik übertragen werden und hilft dabei intelligente Maschinen zu entwickeln. Anstatt zu diskutieren welcher Algorithmus und welche Programmiersprache benötigt wird, lautet die neue Fragestellung welches Protokoll sinnvoll ist und wie Daten übertragen und geparst werden müssen.

Betrachten wir beide Konzepte im direkten Verrgleich um die Unterschiede zu verdeutlichen. Die klassische CPU orientierte Sichtweise fokussiert auf einen Einzelcomputer und versucht für die dort vorhandene CPU Software zu erstellen. Die Idee ist dass die CPU die Software ausführt und daraufhin eine 2d Grafik auf den Bildschirm zeichnet oder eine Datenbank durchsucht. Umgekehrt liegt bei einer Kommunikationsorientierte Sichtweise der Fokus auf dem Bus, also dem Kabel zwischen zwei Computern. Dieses Kabel ist entweder als phyissches Koaxial Kabel, als Lichtwellenleiter oder sogar als Airgap bei Wifi realisiert und enthält weder eine CPU noch eine Datenspeicher, sondern ein Kabel ist ein Medium über das Daten überrragen werden. Man kann für einen Bus auch keine Software schreiben im traditionellen  Sinne sondern man kann lediglich Protokolle erfinden die zur Kommunikation verwendet werden.

Sämtliche Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz ab dem Jahr 2020 wie Question/answering Pairs, motion capture annotation, Speaker Hearer interaction, Vision language modelle können als Kommunikation zwischen zwei Systemen verstanden werden. Immer wird von einerm Sender an einen Receiver ein Datenpaket übertragen. im Fall einer Question answer challenge ist das Datenpaket eine Frage auf die der receiver mit einem Datenpaket antwortet während bei einem Instruction following task der sender einen Befehl sendet welcher vom receiver ausgeführt wird. Es gibt also nicht eine CPU die ein Program ausführt, sondern es gibt immer zwei instanzen zwischen denen Daten übertragen werden.

Damit verlagert sich der Fokus weg von der internen Funktionsweise eines Computers hin zu offenen Systemen die mit ihrer Umwelt interagieren. Wie diese Systeme intern arbeiten ist zweirangig.