Brauchen wir in einer Welt mit KI überhaupt noch „Wissen“? Welche Differenzierungen gilt es dabei vorzunehmen? Mit diesen Fragen beschäftigt sich die vorliegende Folge unserer Serie „KI: Thoroughly explained“. Wieder schlagen wir darin den Bogen von der heutigen KI-Realität in eine visionäre Zukunft. Unser Gesprächspartner ist wieder der KI-Experte und Philosoph Dr. Leon R.Tsvasman. Mit seiner Hilfe beleuchten wir die Bedeutung unterschiedlicher Arten von Wissen – heute und in der Zukunft.

In den vergangenen Jahren hat die praktische Anwendung von Künstlicher Intelligenz riesige Sprünge gemacht. Den Anfang machten Bild- und Mustererkennung, wie sie etwa bei der Auswertung von Röntgenbildern und Computertomographien oder anderen medizinischen Diagnoseverfahren zum Einsatz kommt.

Vergleichbare Mechanismen lassen sich heute auch für viele Arten von Prognosen, Erkennung von Korrelationen (etwa für Klimamodelle oder in der Wahlforschung) sowie Optimierungsprobleme wie etwa in der Spiel- oder Entscheidungstheorie nutzen. Letztere unterstützen heute Verhandlungen in der Geschäftswelt, sind aber auch die Grundlage von KI-Anwendungen zum Beispiel in Assistenzsystemen im Auto bis hin zum hochautomatisierten oder in weiterer Zukunft autonomen Fahren. Auch die Spracherkennung und -analyse, die Sprachassistenten wie Alexa, Siri oder dem „Google Assistant“ zugrunde liegt, kombiniert die Erkennung von Mustern, Korrelationen und die Berechnung der wahrscheinlichsten Intention des Sprechers.

Der Status quo beim Umgang von KI mit Wissen: Expertensysteme

Grundsätzlich ist KI ein ideales Werkzeug für Aufgabenstellungen, die sich gut in Modellen oder Regelwerken abbilden lassen. Deshalb ist es heute beispielsweise auch den besten menschlichen Schachspielern nicht mehr möglich, gegen eine gut programmierte beziehungsweise gut trainierte KI im Schachspiel zu gewinnen. Auf der anderen Seite taugt Künstliche Intelligenz kaum als Werkzeug, wenn typisch menschliche Eigenschaften gefordert sind: Kreativität, Empathie, Emotionalität oder Diplomatie.

Wenn es darum geht, „Wissen“ zu verwalten und durch Wissensbeständige zu navigieren, haben sich schon seit den 1980er Jahren „Expertensysteme“ etabliert. Ihre Aufgabe ist es, menschliche Experten zu unterstützen, indem sie aus einer erfassten Wissensbasis Entscheidungen ableiten. Solche Systeme arbeiten in drei Schritten: Zunächst müssen die menschlichen Experten die zu Grunde gelegte Wissensbasis für den Computer verständlich machen – also „erfassen“. Auf dieser Basis führt das System seine Analysen beziehungsweise Problemlösungen durch. Das Ergebnis wird dem menschlichen Nutzer dann in für ihn verständlicher Form präsentiert. In der Fachwelt wird diese dritte Stufe auch als „Erklärungskomponente“ entsprechender Systeme bezeichnet.

Grundsätzlich kann die KI-Anwendung „Expertensystem“ unterschiedliche Strategien zur Problemlösung anwenden: Es gibt fallbasierte Systeme, die aus früher vom Menschen getroffenen Entscheidungen lernen. Oder regelbasierte Systeme, bei denen die Wissensbasis nach dem „Wenn – dann“-Prinzip codiert wird. Hinzu kommt das Prinzip neuronaler Netze, das die Entscheidungsstrategie in Form von Such- oder Entscheidungsbäumen abbildet. Dieser Ansatz eignet sich vor allem zur Lösung von Klassifizierungsproblemen.

Die Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI

In der IT-Branche hat sich zudem die Unterscheidung zwischen „schwacher KI“ und „starker KI“ etabliert. Als „schwach“ bezeichnen die Experten KI-Lösungen mit begrenzter Aufgabenstellung. Etwa die gerade erwähnten Expertensysteme oder alle Varianten von Mustererkennung. Der Begriff „starke KI“ bezeichnet demgegenüber KI-Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und logisches Denken nachbilden sollen. Eine solche KI könnte in breiterem Kontext dazulernen und vorausplanen, ohne dabei auf eine einzige, streng abgegrenzte Aufgabenstellung beschränkt zu sein. Derzeit sind solche „starken KI“-Systeme jedoch noch eine Zukunftsvision. Dennoch gehen Forscher davon aus, dass KI den Menschen künftig dabei unterstützen kann, auch komplexe Steuerungs- und Entscheidungsaufgaben zu lösen.

In unserer Interview-Reihe „KI: Thoroughly explained“ hat der KI-Experte und Philosoph Dr. Leon R. Tsvasman [1]seine Vision einer globalen KI als technischem Bewusstsein der Welt dargelegt und begründet. Überlasse man in Zukunft einer leistungsfähigen, globalen KI-Infrastruktur die Aufgabe, alltagsrelevante Entscheidungen zu treffen, könne sich der Mensch auf seine Stärken und Fähigkeiten konzentrieren.  Dies setze allerdings voraus, dass diese weltumspannende KI ihre Entscheidungen auch auf Basis unverzerrter Daten treffe.

Wissen ist mehr als Informationstransfer

Um angesichts dieser Entwicklungen die Bedeutung von Wissen zu beleuchten, fragten wir Dr. Tsvasman, welche Rolle „Wissen“ in einer Welt mit KI überhaupt noch spielt. Der KI-Experte und Philosoph weist darauf hin, dass es keine Zivilisation ohne Wissen geben kann. Nicht anders als die Bewohner einer Termitenkolonie handeln auch Menschen gemeinsam und konstruieren dabei ihre gemeinsame Lebenswelt. „Termiten schaffen aber kein Wissen, das mittels Medien wie Büchern, Filmen oder Social-Media-Diensten kontextualisiert wird. Zudem sind sie keine Subjekte, die sich autonom in der Welt orientieren.“

Dr. Tsvasman führt aus: „Spätestens seit es Science-Fiction gibt, träumen manche Lernende an Schulen und sogar Studierende immer noch davon, sich Lehrbücher direkt ins Gehirn einspeisen zu lassen, um Prüfungen zu bestehen.  Doch das ist ein gravierender Denkfehler. Er entsteht aus einer zu mechanistischen Vorstellung des ,Informationstransfers‘. Selbst Gestalter in der Bildungsbranche bauen oft auf dieses naive Narrativ, wenn sie meinen, dass Informationen einfach von A nach B übertragen werden können – gewöhnlich vom Lehrenden zu Lernenden.“

„Wenn mich Studierende technischer Fächer fragen, wofür sie die interdisziplinären Grundlagen aus geistes-, gesellschafts- oder humanwissenschaftlichen Quellen brauchen, lautet meine Antwort: Orientierungswissen. Diese Wissensart weilt im Kern des humboldtschen Bildungsideals, obwohl Wilhelm von Humboldt [2] selbst diesen Begriff nicht verwendete. Er befürwortete jedoch die ganzheitliche Ausbildung in den Künsten und Wissenschaften – in der jeweiligen Studienfachrichtung. Historisch schöpft dieses Ideal aus dem Anspruch des – vor dem Industriezeitalter stehenden – Bürgertums auf Allgemeinbildung. Trotz der industriell geforderten Pragmatik der arbeitsteiligen und hochspezialisierten Berufsbildung überdauerte das Humboldt’sche Bildungsideal bis heute. Doch erst in Zukunft mit KI wird es aus erkenntnispraktischer Sicht existentiell, weil die Wirklichkeit zunehmend komplexer wird. Ich gehe sogar davon aus, dass man in einem künftigen virtuell erweiterten Multiversum mit globaler KI verstärkt auf ein konsistentes Welt- und Selbstkonzept angewiesen sein wird, um als integre Persönlichkeit überhaupt bewusst handeln zu können.“

Warum Orientierungswissen wichtiger ist als Fachwissen

Orientierungswissen, so Dr. Tsvasman, macht uns urteilsfähig und befähigt uns auf unserem persönlichen Lebensweg zum individuellen Handeln. „Information, die uns im Leben wirklich nutzt, ist somit im Grunde immer Orientierungswissen. Von solchem Wissen profitiert vor allem das Individuum selbst – und nicht unmittelbar etwa ein Auftraggeber, der ja auf Effizienz setzt und somit nur auf die mindestens notwendige Information, um seine unternehmerischen Ziele zu erreichen.“ Erworbenes Orientierungswissen könne vielmehr dabei helfen, die eigenen Potenziale im Sinne einer persönlichen Entwicklung zu erkennen. Dann könne man als Konsequenz etwa den Beruf oder den Arbeitgeber wechseln, seine Überzeugungen anpassen oder die eigene Work-Life-Balance justieren. Letztlich führe diese Art von Wissen zu wirklich fundierten Wahrheiten, Urteilen und Mindsets.

„Im Gegensatz zu Orientierungswissen befähigt uns ,Fachwissen‘ allein zum Handeln per Auftrag. Deshalb hat jedes ,rationale‘ Wissen, das dem Ziel dient, gemeinsam und zielgerecht zu handeln, mehr mit Kommunikation als mit Erkenntnis zu tun. Gerade hier sehe ich in Zukunft die Aufgabe einer KI-Infrastruktur als allumfassende Hilfsintelligenz. Wenn sie existiert, wäre menschliches Fachwissen nicht mehr wichtig – aber unser Orientierungswissen dafür umso mehr.“

„Wer ausreichende Orientierungsgewissheit nicht erlangt, findet auch keine Begriffe, um Dinge zu beschreiben, die man selbst beobachtet oder erlebt. Schwindet die Orientierungsgewissheit, erübrigen sich auch Bewusstseinsparameter, die uns wissend, individuell, authentisch und einmalig machen.“

Wissen und Macht – das Problem mit strategischem Wissen

Vor diesem Hintergrund sei auch das geflügelte Wort „Wissen ist Macht“ aufschlussreich: „Zur Macht wird Wissen, wenn man es aus eigener Orientierungsgewissheit schöpft. Denn was nutzen uns Ziele, wenn wir uns nicht sicher sein können, dass es unsere Ziele sind? Im Grunde überträgt jedes ,rationale‘ – also erklärte oder erklärbare, explizite, oft technische – Wissen fremde Ziele, Zwänge und Sinnzusammenhänge teilweise auf uns. Spätestens seitdem es Sozialpsychologie gibt, wissen wir, dass jede soziale Interaktion auf die gegenseitige Handlungs-Beeinflussung durch Kommunikation hinausläuft. Und wie Charles Spencer „Charlie“ Chaplin es sinngemäß formulierte: Macht brauchst du, wenn du etwas Böses vorhast, für alles andere reicht Liebe…“

„Wer wirklich ,weiß‘, was er tut, also tatsächlich in eigenem Interesse handelt, und seine somit auf dem eigenen Orientierungswissen aufbauenden Ziele von anderen verwirklichen lässt, setzt sein per Definition strategisches Wissen als Macht ein. Dieses Wissen ist absolute Effektivität und ich bezweifle, dass es irgendein Mensch in voller Ausprägung tatsächlich haben kann. In Wirklichkeit tasten wir uns an die Welt und uns selbst heran. Wer behauptet, absolutes strategisches Wissen zu haben, lügt. Kein Mensch verfügt über die absolute Wahrheit.“

„Trotzdem geben viele Politiker, Macher, Denker und Gestalter vor, in ihren Bereichen – und das ist wesentlich! – die relativen Wahrheiten des Moments zu kennen. In der Regel sind dies die begrenzten Wahrheiten des aktuellen und deshalb vorläufig bedeutenden Überlebens. Doch daraus leiten sie dann den Anspruch auf Macht ab.“

Aus Sicht des Menschen ist auch Künstliche Intelligenz ein Medium

Was bedeutet das nun alles für die Nutzung von KI und deren Entscheidungswege? Dr. Tsvasman: „Bisher verstehen wir eine Erkenntnis als nützlich oder relevant, wenn sie aktualisierbar ist und zu unseren kumulierten Absprachen passt, die wir als Medien kennen. Wie ich schon ausführte, hat jedes ,rationale‘ Wissen mehr mit Kommunikation als mit Erkenntnis zu tun. Wenn Sie hingegen etwas erkennen, was sie nicht kommunizieren oder medial verarbeiten können, bekommt es kaum eine Chance, zur Wirklichkeit zu werden.“

„Auch KI ist ein Medium, weil sie auf rationalisierten, durch standardisierte Verfahren ermöglichten – also zum Beispiel programmierten – infrastrukturell oder institutionell verankerten Vereinbarungen basiert. Diese erfüllen eine Funktion. Das heißt, sie helfen uns, unsere Vorstellungen von einer stabilen gemeinsamen Welt zu verwirklichen.“

„Nur haben wir mit unseren symbolischen, kommunikativen und technischen Medien bis jetzt lediglich eine Überlebenswelt konstruieren können, die uns nicht davon freistellte, uns überwiegend um das gemeinsame Überleben zu kümmern. Bisher haben uns Medien abhängig gemacht: Die symbolischen wie Macht und Liebe. Die sprachlichen, die uns zu Sprachwesen machten. Die technischen, die uns zu Industriedienern degradierten. Die Kommunikations- und Informationsmedien, die uns einen Wirklichkeitsersatz vorgaukelten. Die wirtschaftlichen, die uns entgegen unserer evolvierten Potenzialität zu Effizienzwesen machten – und so weiter. KI markiert einen Wendepunkt.“

Die globale KI-Infrastruktur braucht implizites Wissen

„Mit KI haben wir zum ersten Mal in der Geschichte die echte Gelegenheit, und von den Zwängen und Verzerrungen zu befreien, die uns an der wirklichen Erkenntnisfähigkeit hinderten, die nur auf der Subjektebene erfolgen kann. Um es auf den Punkt zu bringen: KI wird sich nur dem impliziten Wissen widmen können. Also dem Wissen, das nicht der Mensch-KI-Kommunikation entstammt, und somit auf widersprüchliche Befehle von ,befugten‘ Menschen und bestenfalls Diskussionen hinauslaufen würde. Vielmehr muss dieses implizite Wissen auf Mensch-KI-Intersubjektivität aufbauen.“

„Ich versuche es anhand eines Beispiels zu beleuchten: Ein ideologisch effizienter menschlicher Bösewicht könnte Menschen dazu überreden, sich aus Angst vor irgendeinem Schreckgespenst oder geblendet von einer besonders attraktiven Jenseitsvorstellung etwa eine Klippe hinunterzustürzen. Die zu diesem Zweck missbrauchten ,Argumente‘ würden eine logisch– also mit Mitteln des Logos – verzerrte oder strategisch zurechtgekürzte Aktualität und somit explizites, beziehungsweise erklärtes ,Wissen‘ abbilden.“

„Demgegenüber wäre implizites Wissen die latente Erkenntnis, dass das Leben wertiger ist, weil es mehr Chancen beinhaltet als es das logisch reduzierte Bild des Bösewichts vorgaukelt. Es würde auch die Einsicht beinhalten, dass etwa gar kein Gespenst oder paradiesisches Jenseits in Sicht sind, und dass solche Vorstellungen nur eine jeweils ideologisch profilierte Angst oder Sehnsucht darstellen. Solche Erkenntnisse könnte eine KI aus dem Echtzeit-Monitoring aller Daten ,ablesen‘. Sie müsste sie dann mit der Prämisse der absoluten Wertigkeit menschlicher Potenzialität – beispielsweise dem Schutz des Lebens – multiplizieren und stetig realisieren.“

Quellen und Referenzen

[1] https://www.linkedin.com/in/tsvasman/
 [2] https://de.wikipedia.org/wiki/Wilhelm_von_Humboldt