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Die Visualisierung von Intelligenz

Referent: Prof. Dr. Rolf Pfeifer
Moderator: Prof. Dr. Friedrich Pfeiffer

Datum: 05.12.2002
Uhrzeit: 19:00

Ort: Aula, Ludwig-Maximilians-Universität München,
Geschwister-Scholl-Platz 1

In der künstlichen Intelligenz (AI - Artificial Intelligence) gibt es seit einigen Jahren einen neuen Ansatz, genannt „New AI“ oder „Embodied AI“, der in krassem Gegensatz zum klassischen Symbolverarbeitungsansatz steht. In der klassischen AI geht man davon aus, man könne Denken verstehen, indem man es als Algorithmus oder Computerprogramm konzeptionalisiert. Diese Ansicht hat sich als falsch herausgestellt. Man hat erkannt, dass Denken und Intelligenz nicht losgelöst von Verhalten verstanden werden können. Damit ist impliziert, dass der Körper für Intelligenz eine zentrale Rolle spielt. Computerprogramme, wie sie im klassischen Ansatz verwendet werden, interagieren nicht mit der realen Welt. Genau darum aber geht es: Intelligenz ist Verhalten, d.h. Interaktion eines Systems (natürlich oder künstlich) mit seiner physikalischen und sozialen Umwelt.

 

Wahrnehmung etwa, besteht nicht im (passiven) Abbilden eines Sensormusters auf eine innere Repräsentation, sondern ist Verhalten, also ein aktiver, strukturierender Prozess der Interaktion mit der Umwelt. Dies hat sich eindrücklich im Gebiet „computer vision“ gezeigt, dem Bereich also, wo man visuelle Wahrnehmung nachzuahmen sucht. Mit grossem Aufwand, aber ohne Erfolg, hat man versucht, Kameras an Computer anzuschliessen, und die Bilder mit Hilfe von Mustererkennungs-Programmen zu analysieren. Diese Experimente haben zum ersten Mal gezeigt, dass „vision“ so nicht /funktionieren kann/ funktioniert. Hier liegt die „power“ der synthetischen Methodik: „Verstehen durch Nachbauen“. Man baut Verhaltensweisen, wie Gesichter erkennen, gehen, oder Objekte manipulieren, entweder mit Hilfe von Robotern oder als Computersimulation nach. Dadurch, dass man Intelligenz als Verhalten konzeptionalisiert und mit Hilfe von Artefakten nachbaut, besteht erstmals die Möglichkeit, Intelligenz sichtbar zu machen und wirklich bildhaft darzustellen. Auch Fehler in der Konzeption treten nun sofort ins Auge: man braucht sich das Verhalten des Artefaktes nur anzuschauen und sieht unmittelbar, ob etwas Wesentliches falsch gemacht wurde.

 

Statt den Ingenieur definieren zu lassen, wie der Roboter aussehen soll, der bestimmte Verhaltensweisen nachahmt, kann man sich auch die Evolution zunutze machen und auf dem Rechner simulieren. Definiert wird lediglich was der Roboter (oder die „Kreatur“) können soll und den Rest überlässt man der simulierten Evolution. Um ganze „Kreaturen“ zu evolvieren, müssen zusätzlich die Wachstumsprozesse von der „Eizelle“ bis zum erwachsenen Organismus (Morphogenese) reproduziert werden. Für die Modellierung der Wachstumsprozesse orientiert man sich an der Natur (an den sog. genetischen Regulatornetzen), die ja eine enorme Vielfalt an Formen und Organismen hervorgebracht hat. Um die zugrunde liegenden hochkomplexen Prozesse zu verstehen, sind neue Methoden der Visualisierung notwendig. Die synthetische Methodik geht allerdings über das rein Bildhafte hinaus, indem sich die „Organismen“ auch in der realen Welt beweisen müssen. Sie geht auch über die Biologie hinaus, indem sie „Organismen“ erzeugen kann, die in der Natur nicht vorkommen. Man kann also gewissermassen auch neue Formen des Lebens explorieren und visualisieren („life as it could be“).

Im Vortrag werden diese Ideen durch viele Beispiele mit Bildern und Videos illustriert. Der Inhalt ist allgemeinverständlich und setzt kein spezifisches Fachwissen voraus.

 

 




Letzte Änderung 17.01.2006