# taz.de -- Lernende Maschinen: Entscheiden muss der Mensch
       
       > Noch kratzen Forscher:innen bei der Künstlichen Intelligenz an der
       > Oberfläche. Vieles ist bisher nur Wunsch und Utopie.
       
 (IMG) Bild: Erste Anwendungen aus der Welt des Maschinellen Lernens sind bereits im Alltag zu finden
       
       [1][Elon Musk] ist nicht nur ein geschäftstüchtiger Pionier in der
       Autoindustrie. Er hat auch Visionen im Bereich der Künstlichen Intelligenz
       (KI). 2016 gründete er das Neurotechnologie-Unternehmen Neuralink
       mit dem Ziel, die Vernetzung von menschlichem Gehirn und Computer
       entscheidend voranzutreiben. Das Unternehmen wirbt mit Neuroprothesen, die
       es ermöglichen sollen, mittels im Gehirn implantierter Elektroden etwa
       Symptome der Parkinson- oder Alzheimer-Krankheit zu lindern. Am Ende jedoch
       steht Musks Idee einer posthumanistischen Verschmelzung von Mensch und
       Maschine.
       
       Nicht alles, was sich selbst ernannte Utopisten ausdenken, ist derzeit auch
       schon machbar. Deepart, eine Plattform für kreative Bildintelligenz, oder
       die selbst trainierende Spieleplattform AlphaZero, mit der man beim
       Go-Spiel inzwischen als Verlierer hervorgehen kann, weisen zwar in eine
       spielerisch-leichtsinnige Zukunft, aber noch, sagt der Tübinger Spezialist
       für Adaptive Intelligenz, Matthias Bethge, funktioniere das maschinelle
       Lernen weitgehend nach dem Prinzip Input-Output. Bisher seien Maschinen
       nicht in der Lage, eigenständig Modelle zu bilden, also eben das, was
       wissensbasierte Intelligenz ausmacht.
       
       Doch schon der Begriff Intelligenz wirft eine Menge Fragen auf, wie Ende
       Februar eine Anhörung des Deutschen Ethikrats zum Thema „Künstliche
       Intelligenz und Mensch-Maschinen-Schnittstelle“ erkundete. Bethge
       umschreibt sie als Fähigkeit, erfahrungsgesättigt mit Situationen
       umzugehen, die sich von anderen unterscheiden und daraus Generalisierungen
       abzuleiten.
       
       So gesehen ist eine intelligente Maschine zwar in der Lage, Muster zu
       erkennen und neu zu komponieren, jedoch ohne tieferes Verständnis dessen,
       was sie hervorbringt. Kreativität und Empathie, aber auch „divergentes“,
       querständiges Denken als exklusiver „Überschuss“ menschlicher Intelligenz
       sind die immer wieder umkreisten abgrenzenden Begriffe.
       
       Die in Tübingen lehrende Informatikerin Ulrike von Luxburg spricht deshalb
       vorläufig auch lieber nur von Maschinellem Lernen als von KI und bricht das
       Vorhaben auf eine Bastelwerkstatt herunter: große Datenmengen plus
       Optimierung und Statistik, „nichts Mysteriöses, jeder kann es, der mal
       Informatik studiert hat“.
       
       ## Abgreifen der Gehirnaktivitäten
       
       Erholsames Understatement war überhaupt ein Grundzug dieser ausgesprochen
       selbstreflexiven und kritischen Expert:innenrunde. Die Bremer
       Informatikerin Tanja Schultz etwa, die auf dem Feld akustischer Signale
       arbeitet, führte sehr anschaulich in die aktuellen Entwicklungen kognitiver
       Systeme ein. Mittlerweile demonstrieren uns die
       [2][Amazon-Spracherkennungs-App Alexa] oder das Apple-Pendant Siri im
       täglichen Alltag, wie mühelos Maschinen durch integrierte, teilweise schon
       unter die Haut implantierbare Kleinstmikrofone Sprache erkennen und
       verarbeiten. Überraschend und auch verstörend ist jedoch die sich
       abzeichnende Möglichkeit, durch die [3][Abbildung von Gehirnaktivitäten]
       „lautlose“, also im Gehirn gebildete Sprache zu „übersetzen“. „Wir können
       dem Gehirn beim Sprechen zuschauen“, so Tanja Schultz. Wie lange sind dann
       die Gedanken noch frei?
       
       In faszinierenden Gehirnwindungen ist auch der Magdeburger
       Neurowissenschaftler Stefan Remy unterwegs. Der Flaschenhals der
       Hirnforschung seien heutzutage nicht mehr die Daten, sondern das Aufspüren
       und die Identifizierung von verborgenen Datenstrukturen im Gehirn, die uns
       das Denken ermöglichen und unser Gedächtnis ordnen. „Wir kratzen dabei noch
       ganz an der Oberfläche“, erklärt er demütig und setzt sich explizit von den
       Human Enhancement-Projekten eines Elon Musk ab.
       
       Remy sieht die Gefahr, dass die möglichen medizinischen
       Einsatzmöglichkeiten des Computer Brain Interface technologische
       Entwicklungen rechtfertigen, die nur einer Nutzerschicht zugute kämen. Jede
       Intervention in die Plastizität des Gehirns berge jedoch die Gefahr nicht
       auslotbarer Veränderungen.
       
       Das medizinische Potenzial dieser Forschung ist andererseits
       elektrisierend, wie die diesbezüglichen Nachfragen des Altersforschers und
       Ethikrats Andreas Kruse zeigten. Könnte man mittels derartiger
       Interventionen nicht Ordnung in die Gedächtniswelt von Alzheimer-Patienten
       bringen oder durch Tiefenstimulation bewegungsgestörten Menschen helfen?
       Die Anwendungsgebiete sind vielfältig und könnten das Leben von
       Betroffenen, Angehörigen und Pfleger:innen erleichtern, etwa, wenn
       dadurch eine bessere Kommunikation möglich werden kann. Doch was, wenn
       intelligente Maschinen Entscheidungen übernehmen, etwa ob ein Straffälliger
       aus der Haft entlassen oder ein Kredit vergeben wird? Können sie moralisch
       entscheiden?
       
       Die Philosophin Janina Loh hat in ihrem Buch „Roboterethik“ nachdrücklich
       auf die Herausforderungen beim Bau von Robotern aufmerksam gemacht und die
       Vorgängigkeit der menschlichen Bewertungen und auf Vorurteile, die in die
       Systeme eingehen, hingewiesen.
       
       Die Bias, also die kognitiven Verzerrungen von KI-Systemen, bringt auch
       Luxburg in Anschlag. „KI ist nicht neutral, und es gibt keine technischen
       Lösungen, die die Biases korrigieren könnten.“ Neben der Fairness, etwa bei
       den oben genannten Vorentscheidungen, stellt sich für Luxburg auch das
       Problem der Erklärbarkeit, denn beim Maschinellen Lernen handle es sich um
       eine Black Box.
       
       ## Wer ist verantwortlich?
       
       Loh erklärt das am Beispiel des [4][autonomen Fahrens]: Warum sollte ein
       System sich nicht dafür entscheiden können, gegen eine Wand zu fahren? Im
       menschlichen Kontext nennt man das Probehandeln, mit der immer inhärenten
       Möglichkeit, Fehler zu machen. Aber wie ist das bei einer lernfähigen
       Maschine? Ist sie verantwortlich für das, was sie tut?
       
       Keinen Zweifel lassen die Befragten aber daran, dass nicht die Künstliche
       Intelligenz, sondern der Mensch der Schlüssel für die künftige
       Entwicklungen ist. „Wie wollen wir den Weg weiter gestalten, wenn Facebook
       und Google die Entwicklung weiter in der Hand hat?“, gibt Schultz zu
       bedenken und konstatiert: „Wir haben schon viel Boden verloren.“
       
       Luxburg findet es dabei weniger wichtig, „wie die Ethik in die KI kommt“,
       sondern dass wir für ausreichend Transparenz und angemessene Regulierungen
       sorgen. Wenn sie an autonome Waffen, Überwachung oder Polizeiarbeit denke,
       so ihr Auftakt, drehe sich ihr persönlich der Magen um.
       
       Und Bethge wiederholt mehrmals seine Hoffnung, dass sich nicht der Mensch
       an die Maschine anzupassen habe, sondern diese umgekehrt an Natur, Umwelt
       und Mensch. Die Welt, die wir erfinden wollen, müsse auch in Afrika Bestand
       haben. Der Kontinent sei mittels KI-Technologien in einen Zustand zu
       versetzen, der die Menschen ermutige, dort zu bleiben.
       
       Im Silicon Valley, wo Elon Musk und die vielen anderen Brain-Visionäre
       unterwegs sind, geht es allerdings um ein ganz anderes Projekt, die
       Optimierung und perspektivisch unendliche Ausweitung der Lebenszeit der
       Privilegierten, und um die Kontrolle all der anderen, die mittels
       Künstlicher Intelligenz besser arbeiten und mehr konsumieren sollen.
       
       20 Mar 2021
       
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