Wie man Künstliche Intelligenz erneut erfindet

 Die Erforschung der KI war von 1900 bis 2010 von vielen Rückschlägen und gescheiterten Projekten geprägt. Mit der gewonnenen Erfahrung lässt sich im Nachhinein ermitteln wie man das Gebiet der denkenden Maschinen hätte effizienter und früher entwickeln können. Im Zentrum steht die Beobachtung dass künstliche Intleligenz weniger in einem Algorithmus besteht sondern in der Messung der Leistungsfähigkeit besteht. Z.B. gab es in den 1990er Jahren dezidierte Datasets um Handschriften per OCR zu erkennen und seit den 2020 gibt es weitere Datasets für das Visual question answering Problem.

Ein KI Benchmark besteht üblicherweise aus einer längeren tabelle mit Frage/Antwort paaren welche von KI beantwortet werden müssen und zu einem Punktestand führen. ziel ist es, eine Software oder ein neuronales Netz zu entwickeln was den Punktestand maximiert. Es ist dabei fast egal wie genau ein neuronales Netz intern arbeitet, sondern worum es geht ist dass man den Punktestand objektiv ermittelt. Dadurch wird Künstliche Intelligenz zu einer Wissenschaft, die mit statisischer Verfahren untersucht werden kann.

Selgst ein neuraonles Netz was in einem Test scheitert, also nicht im Stande ist für ein gezeigtes Bild das passende Wort auszugeben, ist wissenschaftlich gesehen ein wertvoller Fakt weil es dabei hilft künftige Neruonale Netze zu entwickeln, die diese Aufgabe zu lösen im Stande sind.

Bis in die 2000er Jahre war weitestgehend unklar was Künstliche Intelligenz ist oder wie man es praktisch realisiert. Es gab zwar viele Bücher und mehrere Robotik-Projekte die sich der Erforschung denkender Maschinen verschrieben haben, doch es fehlt an einer zentralen Idee, einem Algorithmus oder an einer bestimmten Hardware um konkrete Fortschritte zu realisieren.

Dies änderte sich ungefähr ab dem Jahr 2010. Die Arbeitsthese lautet, dass sich die Vielzahl der Bemühungen KI zu realisieren auf einen Punkt fokussieren lassen und zwar die Entwicklung eines Benchmarks zur Ermittlung ob eine Maschine grounded language versteht. Die zentrale Idee zur Realisierung künstlicher Intelligenz ist also eine besondere Form des Turing Tests der die sprachlichen Fähigkeiten eines Computers überprüft.

Dieser Test bzw. Benchmark war vor dem Jahr 2010 nicht verfügbar. Der Test ist kein Algorithmus, kein Source code wie das Linux Betriebssystem und auch kein Computerchip wie z.B. eine Pentium CPU sondern es handelt sich um eine Idee die man schriftlich notieren kann und wozu man einen konkreten Wettbewerb entwickeln kann. Ein einfaches Beispiel ist:

"In einem Labyrinth soll ein Roboter über Sprachliche Kommandos gesteuert werden: is_obstacle, check_battery, move forward, rotate left/right. Programmiere diesen Roboter in einer beliebigen Programmiersprache".

Es handelt sich um eine überschaubare Programmieraufgabe, die Ähnlichkeit hat mit dem Karel the robot Projekt aus den 1980er Jahren. Es handelt sich aus wissenschaftlicher Sicht um einen instruction following benchmark. Das heißt der Roboter reagiert auf eine vorgegebene Anzahl von Kommandos die von einem menschlichen Operator gesendet werden. Die KI ist demnach ein Parser-Modul was die Kommandos auswertet und in Handlungen umsetzt. Wenn der Roboter alle Befehle verarbeiten kann wurde der Benchmark erfolgreich bearbeitet.

Der Clou dabei ist, dass sich der Benchmark hochskalieren lässt. Was in einem 2d Labyrinth funktioniert, funktioniert ebenso bei einem biped roboter, einem humanoiden Roboter, oder einer UAV Drone. In jedem Fall wird eine Liste von Textkommandos vorgegeben die vom Roboter ausgeführt werden. Die Kommandos haben etwas mit der Abfrage der Sensoren zu tun, genauso wie man Planung und der Motorsteuerung. So ein Benchmark ist nach der obigen These, das zentrale Element moderner KI wie sie ab dem Jahr 2010 verfügbar ist.

Der einzige Diskurs innnerhalb der KI Community erfolgt darüber wie im Detail so ein Benchmark ausgestaltet ist, also welche Robotik-Domän verwendet wird, wieviele Befehle der Roboter verstehen soll, ob die Umsetzung über ein C/C++ Programm oder ein neuronales Netz erfolgt usw. Es geht in jedem Fall darum den Benchmark zu erfüllen. Darüber demonstratiert der Roboter Intelligenz.

Diese strikte Definition des Benchmarks ist etwas neuartiges. Hätte man vor dem Jahr 2010 die These formuliert, dass Intelligenz darin besteht textuelle Komamandos auszuführen wie in dem "Karel the robot" Projekt, hätte der Autor des Papers wohl Ablehnung durch seine fachkollegen erfahren. Vor dem Jahr 2010 wurde Künstliche Intelligenz anders defninert und zwar als dessen Gegenteil, also a) Abwesenheit von natürlicher Sprache und b) Abwesenheit von Teleoperation.