Können Computer denken? Teil 1 - Didaktik der Informatik

meist werden sie auch nicht wirklich gebaut, sondern nur auf herkömmlichen Rechnern
simuliert. Erste Erfolge werden fast ausschließlich aus dem Bereich der Mustererkennung
bei jeweils sehr eingeschränkten Bereichen (z. B. Gesichter wiedererkennen, Spracherkennung,
U-Boot-Geräusche identifizieren, Börsenkurse) gemeldet; der Vorteil liegt hier im
Lernen aus Beispielen, ohne daß die Systementwickler selber eine genaue Analyse des Problems
vornehmen müssen, der Nachteil darin, daß man nach dem Training immer noch
nicht weiß, woran genau die Unterschiede erkannt werden. Ob sich mit diesem Ansatz
auch komplexere Anwendungen im Kernbereich der KI realisieren lassen (hier halten sich
großer Optimismus und nachdrückliche Skepsis die Waage), bleibt abzuwarten.
3.3 Expertensysteme
Sogenannte ” Expertensysteme“ verdienen einen eigenen Abschnitt, weil
• sie historisch und systematisch für die Trennung der produktorientierten, technischen
KI von der theorieorientierten, kognitionswissenschaftlichen KI stehen;
• sie als das KI-Produkt überhaupt gelten (häufig wird fälschlich angenommen, KI-
Forschung befasse sich mit nichts anderem);
• durch Mythen und Propaganda oft der falsche Eindruck vermittelt wird, sie seien
tatsächlich so gut wie oder gar besser als menschliche Experten.
” Vater“, Namensgeber und Hauptprotagonist wie -propagandist der Expertensystemtechnik
ist Edward A. Feigenbaum, der ab 1965 zusammen mit dem Biochemiker Yoshua
Lederberg und anderen das System DENDRAL zur Bestimmung der Strukturformel
organischer Moleküle durch Massenspektrographie entwickelte. Neu war daran die Abkehr
von dem Vorhaben der KI, umfassende und allgemeingültige Gesetze intelligenter Problemlösung
zu finden, die (später allgemein geteilte) Einsicht, daß zum Problemlösen eine
große Menge Wissen gehört, die Konzentration auf eng umgrenztes, wenig übertragbares
Fachwissen und die erklärte Absicht, Systeme zu entwickeln, die funktionieren (egal, ob
menschenähnlich) und vor allem sich auch verkaufen lassen (insofern könnte man Feigenbaum
als den Francis Bacon der KI bezeichnen). Das alles widersprach weitgehend
den wissenschaftlichen Ansprüchen der damaligen KI, und es dauerte eine Weile, bis sich
diese Sichtweise durchsetzen konnte. 27 Was ist nun genau ein Expertensystem? Im Hinblick
auf die intendierte Anwendung läßt sich mit den Worten des Erfinders definieren:
” Es ist ein mit soviel Wissen und Fähigkeiten ausgestattetes Computerprogramm, daß
es auf der Stufe des Experten tätig werden kann.“ 28 D. h. also z. B. Diagnosen, Analysen
und Handlungsvorschläge auf genau eingeschränkten Gebieten, ohne jeden Anspruch
gezweifelt werden.“ (Coy & Bonsiepen (1989), S. 24).
27 Feigenbaum (1984, S. 77 f.) und P. McCorduck (1987, S. 268 f.) beschreiben anschaulich, wie degoutant
diese Ideen innerhalb der etablierten KI-Gemeinde waren.
28 So Feigenbaum & McCorduck (1984), S. 79. Dazu ein Zitat aus dem gegnerischen Lager (kognitive
KI): ” Aber wie die meisten KI-Ausdrücke ist das Wort ” Expertensystem“ mit beträchtlich viel mehr
implizierter Intelligenz befrachtet, als der tatsächliche Stand an Vervollkommnung rechtfertigt. [ . . . ] ” Expertensysteme“
ist eine schrecklich falsche Bezeichnung, da kaum etwas an ihnen ” expertenhaft“ ist. [ . . . ]
In gewissem Maße beinhalten sie das Wissen verschiedener Experten und können daher unter bestimmten
Umständen ganz nützlich sein. Aber den menschlichen Experten schätzen wir deshalb, weil er mit Situationen
umgehen kann, in denen das Geschehen eine neue Wendung genommen hat, eine, die nicht in die Regeln
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