Sprache als Bindeglied zwischen Menschen und Maschine

 Künstliche Intelligenz steckte über Jahrzehnte in einer fundamentalen Krise. Das Ziel bestand darin, Robotern das Denken einzuprogrammieren allerdings blieb unklar wie das gehen sollte. Aus der menschlichen biologie war bekannt, dass Lebewesen mit neuronen im Gehirn denken welche elektrische Signale transportieren, unklar blieb jedoch wie sich damit Roboter für konkrete Aufgaben programmieren lassen sollte. Es gab zwar großanlegte Forschung zu künstlichen Neuronalen Netzen beginnend in den 1990er Jahren, doch diese lieferten keine Ergebnisse.

Mathematisch gesehen sind KI Probleme wie die Trajektorieplanung eines Roboters in der NP Hard kategorie verortet. Um solche Probleme zu lösen benötigt man exponential viel Rechenleistung welche jedoch nicht zur Verfügung steht.

Deshalb wurde als weiterer Versuch die Umsetzung von künstlicher Intelligenz mittels wissensbasierter Systeme und Ontologien wie OWL und Cyc in Angriff genommen. Die Idee war es, Weltwissen in maschinenlesbare Regeln zu speichern. Nur leider scheiterte das Projekt ebenfalls.

Bis ungefähr dem Jahr 2010 sah die KI Forschung also pessimistisch aus. Es gab viele ungelöste Probleme, und vorhandene Ideen diese zu lösen scheiterten eins nach dem anderen. Interessanterweise führte selbst die gesteigerte REchenleistung der Computer ab dem Jahr 2000 nicht dazu dass Roboter gesteuert werden konnten. An reinforcement learning problemen wie dem Stabbalance Problem kann man zeigen dass selbst mehrschichtige Neuronale Netze die auf High End GPU ausgeführt werden, nicht im STande sind die Fehlerrate zu senken.

Das Grundproblem bei der KI Forschung war, dass sehr gute Lösungen gab wie z.B. Onotologien, neuronale Netze oder Reinforcement Learning algorithmen aber es mangelte an überschaubaren Aufgabenstellungen. Und genau diese Situation änderte sich ungefähr ab dem Jahr 2010. Ab diesem Moment mobment begann die KI Community zielgerichtet damit sich Toy probleme zu überlegen welche mit den vorhandenen mathematischen Verfahren gelöst werden konnten. Anstatt zu überlegen, wie realisiert man künstliche Inteligenz war die neue Frage: "Wie steuert man einen Micromouse roboter?" "Wie löst man tictactoe mit einem Computer?" "Wie programmiert man einen Roboter der auf Sprachbefehle reagiert?"

Vielleicht eine kurze Einordnung. Die eingangs erwähnten Verfahren der Künstlichen Intelligenz wie parallelcomputer, neuronale Netze, Lisp als Programmiersprache, Ontologie und Clustering Algorithmen sind Lösungen um bestimmte Probleme zu lösen. Für sich betrachtet sind diese Verfahren wertlos wenn es kein Problem gibt was man damit lösen kann. Das passende Problem muss zuvor entwickelt und beschrieben werden. Und genau diese Problemdefinitionen war der Bottleneck in der KI Forschung.

Hier eine kurze Liste mit Problemen:
- Wegfindung in einem Labyrinth
- language games mit speaker hearer
- Stabbalance problem
- Micromouse
- Tetris videospiel
- Visual question answering

All diese Aufgaben bestehen nicht aus Software und es sind keine Algorithmen. Sie haben nichts mit Informatik oder Mathematik im engeren Sinne zu tun. Sondern es sind Spezifikationen ähnlich wie der Wunsch eine Textverarbeitung zu realiseren oder einen bestimmten Computer zu bauen. Der Begriff für diese Aufgaben innerhalb der Informatik lautet meist "Toy problem" Also ein ausgedachtes vereinfachtes Problem das dazu dient vorhandenen Verfahren gegeneinander zu vergleichen. Anstatt zu fragen was ist falsch mit den neuronalen Netzen, oder was ist falsch mit der langsamen Computerhardware, lautet die bessere Frage "Für welches Problem lassen sich vorhandene Algorithmen einsetzen?"

Ein klassisches und bis heute relevantes Toy problem ist das "15 puzzle" spiel, ein Schiebespiel mit 15 Zellen die bewegt werden können und worin eine Reihenfolge erzeugt werden soll. Dieses Puzzle kann durch eien Computer gelöst werden indem suchverfahren mit Heuristiken kombiniert werden. Anstatt den kompletten Gametree durchzusuchen wird eine Manhattan Distanz verwendet plus eine Vorgabe dass zuerst die oberste Zeile sortiert werden soll. Damit findet ein Computer die benötigte Lösung in weniger Rechenschritten.

Die KI Geschichte ab dem Jahr 2010 besteht weniger darin dass neue Algorithmen entwickelt wurden sondern eher darin dass neue KI probleme entdeckt und diskutiert wurden. In den 1980er war das einzige relevante KI Problem nur Computerschach. Es gab keine weiteren formalisierten Wettbewerbe. Ab dem Jahr 2010 erhöhte sich die Zahl der KI Probleme explosionsartig. Es wurden alle bekannten Brett-, Video und Kartenspiele systematisch untersucht auf der Suche nach interessanten Aufgabenstellungen um vorhandenen KI Algoirthmen anzuwenden. Die Forscher stießen dabei auf eine Problemklasse welche als "Sprachspiel" bezeichnet wird, die besonders interessant klingt. Sprachspiele sind die Königsklasse der AI Toy probleme weil sie anders als das 15 puzzle spiel oder Schach nicht nur einen Suchbaum und eine heuristik erfordern sondern zusätzlich grounded language benötigen. Ein Computer kann ein Sprachspiel nur lösen wenn er die Bedeutung von verben und Substantiven versteht.

Die Klasse der Sprachspiele führte ab dem Jahr 2020 zeitgleich zu einer KI Revolution die Ausdruck fand in large language modellen sowie in Sprachgesteuerten Robotern. Anders als im zeitraum vor 2010 sind die Forscher fest davon überzeugt jedes Problem mit Computern lösen zu können. Die steoretype Antwort auf jede Art von Herausforderung besteht darin, neuronale Netze mit einem Sprachproblem zu trainieren.

1. Wie steuert man eine UAV drone? Ein neuronales Netz wird mit einem Sprachmodell trainiert.
2. Wie programmiert man einen Chatbot? Ein neuronales Netz wird mit einem Sprachmodell trainiert.
3. Wie bringt man einen Computer dazu, Tetris zu spielen? Ein neuronales Netz wird mit einem Sprachmodell trainiert.
4. Wie erstellt man die Software für ein selbstfahrendes Auto? Neuronales Netz plus Sprachmodel
5. Wie erreicht man AGI? Ein neuronales Netz wird mit einem Sprachmodell trainiert.

Es ist fast schon absurd, wenn unterschiedliche Herausforderungen alle mit der selben Vorgehensweise gelöst werden. Das funktioniert nur deshalb weil die Mischung aus mehrschichtigen Perzeptrons plus grounded language eine universell einsatzbare Technologie ist welche Informatik mit Linguistik verbindet.