Nochmal: Geschlossene Systeme -- KI Forschung bis zum Jahr 2010

 Über Jahrzehnte war die KI Forschung von Misserfolgen geprägt die Resultat waren einer selbstgewählten Perspektive auf Künstliche Intelligenz. Die Zielstellung der Forscher bestand darin, eine Technologie zu entwickeln welche denken kann. Also eine Maschine, oder noch besser einen Computer, der geistige Leistungen ausführen kann. Dieser Bias ist naheliegend weil es zugleich auch die Vorstellung von Robotern ist welche in Romanen von isaac Asimov transportiert wird.

Was die KI Forscher vor dem Jahr 2010 jedoch nicht wussten bzw. verdrängt haben, war die bittere Erkenntnis dass das selbstgewählte Ziel nicht erreichbar ist. KI ist zwar grundsätzlich möglich, aber nicht als geschlossenes technologische Artefakt. Um die Leistungsgrenzen geschlossener Systeme zu veranschaulichen zunächst ein kleiner Exkurs wann dieses Konzept funktioniert.

Die meisten Erfindungen der Menschheit funktionieren als geschlossenes System: dazu zählt die mechanische uhr, die Dampfmaschine, die Schnellpresse von König&BAuer, das Automobil der Mikroprozessor, und Software wie z.b. das Windows Betriebssystem. Ein geschlossenes System ist demnach historisch gesehen die beste Methode wie man eine Technologie entwickelt. Man definiert zuerst einmal was die Maschinen können soll, z.b. soll ein Auto auf einer Straße fahren, und überlegt sich dann welche Bauteile man in die Maschine einbauen muss damit die Aufgabe erfüllt wird.

Der Vorteil von geschlossener Systeme ist, dass damit die Komplexität gesenkt wird, z.b. besitzt ein Elektromotor eine Breite und eine Höhe in Centimetern und was sich innerhalb dieser Abmessungen befindet gehört zur Maschine. Auf dieses physische Artefakt fokussiert man dann die Entwicklung und überlegt welche Materialien oder physikalischen Prinzipien wirken.

Auch bei der Softwareentwicklung wird das Prinip eines geschlossenen Systems verwendet. Eine Software besteht aus einem Source code der wiederum in Dateien unterteilt wird. In diesem Sourcecode ist die Funktionsweise der Software definiert. Alles was nicht im Sourcecode steht wird ignoriert. Es liegt außerhalb des System und ist für die Funktionsweise ohne Bedeutung. Stattdessen geht es darum, besagten Sourcecode zu optimieren, also effizientere Algorithmen zu verwe4nden, weniger Codezeilen zu verbrauchen udn vorhandene Fehler zu beseitigen.

Die unreflektierte Annahme der KI Forschung vor dem Jahr 2010 lautete, dass Robotik und KI nach demselben Prinzip funktioniert. Die Idee war, dass KI eine Art von Algorithmus sei, der innerhalb des Sourcecode definiert wird. Folgerichtig wurde versucht einen Roboter in einer Programmiersprache wie C/C++ zu programmieren. Relativ spät erkannten die Forscher dass genau dieser Ansatz problematisch ist. Damit ein Roboter intelligent in einer Umgebung agieren kann, muss der Roboter mindestens so komplex sein wie diese Umgebung. Eine KI zu programmieren die den kürzesten Weg in einem Labyrinth findet ist überschaubar, aber eine KI welche einen Roboter in der physischen Realität steuert ist eine unüberwindliche Aufgabe. Das benötigte Software programm für so einen Roboter würde sehr viele Codezeilen benötigen und selbst diese könnten nicht die komplexe Realität abbilden.

Eine Zeitlang gab es innerhalb der Robotik-Forschung eine wirkmächtige Antwort auf das Phänomen, genannt Model predictive control. Die Idee war, die Realität als vereinfachte Physiksimulation in Software nachzubauen, in dieser Simulation Prognosen auszuführen und dadurch dann die beste Entsheidung zu treffen. In den 2000er Jahren gab es mehrere Projekte wo mittels Model predictive control, Dronen gesteuert wurden und sogar grasp planning realisiert wurde. Leider ist model predictive control sehr rechenaufwendig. Eine halbwegs präzise physik Simulation benötigt sehr viele CPU Taktzyklen, gleichzeitig braucht aber der KI eine Prognose mehrmals pro Sekunde um auf Veräderungen zu reagieren. Model predictive control funktioniert nur auf dem Papier, aber nicht auf echter Hardware, speziell die Vorhersage längerer Zeiträume bis Minuten in die Zukunft sind technisch  nicht umsetzbar.

Abstrakt gesagt entstehen durch geschlossene Systeme in der KI Forschung zwei grundsätzliche Probleme: a) hohe Komplexität des Source codebode b) hoher Rechenaufwand bei der Ausführung von Algorithmen und der Model predictive Control Vorhersagen.

Anfangs dachten die Forscher, beide Problemen wären lösbar. Das war Wunschdenken. Es ist nicht durchführbar einen Roboter zu programmieren der hundertausende Codezeilen benötigt, und hohe Anforderungen an die CPU gleichzeitig hat. Ein solches Projekt wird in der REalität scheitern.

Betrachten wir geschlossene Systeme etwas genauer. Im wesentlichen Funktionieren diese Systeme nach Naturwissenschaftlichen Prinzipien. Ein Elektromotor verwendet einen Magneten um eine Drehbewegung zu erzeugen, während ein Mikroprozessor über elektrischen Strom kleine Transistoren schaltet. Es gibt also jeweils ein physikalisches Prinzip was in einer Maschine praktisch angewendet wird. Dadurch dreht sich ein Motor, der Computer beginnt zu rechnen oder ein Flugzeug fliegt durch die Luft. Man glaubte anfangs, dass Künstliche Intelligenz auf ähnliche Weise realisiert werden könnte, das es also ein wissenschaftlich-technisches Prinzip gibt was man in einem Softwareprogramm anwenden kann um darüber Roboter zu steuern. Was die Forscher vor dem Jahr 2010 nicht wussten war dass es ein solches Naturprinzip nicht gibt, das es also nicht möglich ist, auf diese Wweise Künstliche Intelligenz zu erzeugen.

Eine mögliche Erklärung warum die KI Forschung bis ca. 2010 sich auf geschlossene Systeme fokussierte ist, dass die Informatik insgesamt nach diesem Muster funktioniert. Definitionsgemäß untersucht Informatik die Funktionsweise von Computern, also speziell die Hardware und die Software. Damit ist zugleich definiert wofür die Informatik nicht zuständig ist. Alles was keine Computerhardware ist und nicht smit Software zu tun hat, liegt außerhalb der Informatik und entzieht sich einer wissenschaftlichen Analyse.

Diese Einschränkung ist für die klassische Informatik kein Problem und sogar erwünscht weil es dabei hilft echte Probleme zu lösen, also z.b. neue CPU zu entwickeln, bessere Programmiersprachen zu erfinden oder Betriebssysteme zu entwickeln. All diese Thmene sind entweder im Bereich Hardware oder im Bereich Software angesiedelt.