Jeder, der schon einmal mit ChatGPT, Gemini oder einer ähnlichen künstlichen Intelligenz gearbeitet hat, dürfte den Eindruck gewonnen haben, dass sie tatsächlich verstehen. Eine KI kommuniziert mit uns beinahe wie ein gewöhnlicher Mensch. Sie macht Witze und reagiert auf unseren Sarkasmus und sogar auf kleine Einwände auf eine Weise, die sehr menschlich wirkt.
Wenn Sie sie bitten, Präsentationsfolien für einen Vortrag vorzubereiten, erledigt sie das möglicherweise besser, als Sie es selbst könnten. Ich habe sogar gehört, dass viele Schüler und Studenten ihre Aufgaben inzwischen von einer KI erledigen lassen.
Ist es dann nicht offensichtlich, dass sie Dinge verstehen?
Wenn Sie sie bitten, Präsentationsfolien für einen Vortrag vorzubereiten, erledigt sie das möglicherweise besser, als Sie es selbst könnten. Ich habe sogar gehört, dass viele Schüler und Studenten ihre Aufgaben inzwischen von einer KI erledigen lassen.
Ist es dann nicht offensichtlich, dass sie Dinge verstehen?
Ganz und gar nicht. Der Grund liegt in der Art und Weise, wie die heutigen KI-Systeme aufgebaut wurden. Tatsächlich besitzen sie überhaupt keine Fähigkeit zum Verstehen.
Alles, was eine KI tut, ist Folgendes: Auf der Grundlage dessen, was Sie gesagt haben, oder dessen, womit sie zuvor trainiert wurde, führt sie lediglich einen Musterabgleich durch und sagt voraus, welche Antwort auf Ihre Frage wahrscheinlich die passende sein könnte.
So schlecht ist das vielleicht gar nicht. Schließlich machen viele von uns genau dasselbe. Die meisten Menschen funktionieren in gewisser Weise wie Maschinen zur Mustererkennung und Vorhersage. Nur selten machen wir uns die Mühe, etwas wirklich tiefgehend zu verstehen.
Was gehört also zu echtem Verstehen?
Stark vereinfacht ausgedrückt bedeutet es, ein neu begegnetes Wort mit etwas zu verbinden, das wir bereits kennen. Oder anders gesagt: die Bedeutung eines neuen Wortes mithilfe von etwas zu entdecken, das uns schon vertraut ist.
Doch diese Verbindung muss sich nicht auf Worte beschränken. Sie kann weit darüber hinausgehen.
Wenn jemand zum Beispiel das Wort „Katze" sagt, verbindet unser Geist dieses Wort sofort mit einem weichen, pelzigen Lebewesen mit vier Beinen, einem langen Schwanz und einem gelegentlichen Schnurren. Tatsächlich verknüpfen wir ein Wort mit der gesamten Beschreibung des Lebewesens, das es repräsentiert.
Unser Verstehen beschränkt sich auch nicht nur auf das Sehen.
Wenn Sie schon einmal einige Länder Südostasiens besucht haben, genügt möglicherweise das Wort „Durian", um zahlreiche Eindrücke hervorzurufen: den durchdringenden Geruch, der beinahe Übelkeit verursachen kann, und dennoch den überraschend angenehmen Geschmack, der lange im Mund nachklingt.
Mit anderen Worten: Verstehen bedeutet nicht einfach, ein Wort mit einem anderen Wort zu verbinden. Es bedeutet auch, es mit den Wahrnehmungen all unserer Sinne, mit vergangenen Erfahrungen und mit bereits vorhandenem Wissen zu verknüpfen. Doch diese Verbindungen sind nicht dauerhaft. Sie können sich im Laufe der Zeit verändern, wenn neue Informationen hinzukommen. Und später können sie wieder abgerufen und genutzt werden.
Sind KI-Systeme dazu nicht in der Lage?
Bei den heute verfügbaren KI-Systemen lautet die Antwort eindeutig: nein. Eine KI ist im Wesentlichen eine Maschine, die auf Sprache beschränkt ist. Ihre Welt besteht hauptsächlich aus Wörtern, Sätzen und einem gewaltigen Wissensspeicher.
Wenn man einer KI beibringt, dass „eine Durian eine stark riechende Frucht ist", dann verbindet sie lediglich das Wort „Durian" mit einer Beschreibung dieses Geruchs. Doch das ist nur während ihrer Trainingsphase möglich. Nur ihre Entwickler können ihr solche Dinge beibringen. Sie und ich können das später nicht mehr tun.
Überrascht Sie das?
Wahrscheinlich nicht. Sie wissen sehr gut, dass eine KI, ganz gleich wie intelligent sie erscheinen mag, letztlich nur ein Computerprogramm ist. Haben Sie sich jedoch jemals gefragt, wie ein lebloses Programm zu so erstaunlichen Leistungen fähig sein kann?
Werfen wir einen etwas genaueren Blick auf die Entstehung dieser KI-Systeme.
Die heutigen KI-Systeme werden als „Large Language Models" bezeichnet. Sie arbeiten rund um die menschliche Sprache. Die Anfänge dieser Programme waren recht bescheiden. Ihr ursprünglicher Zweck bestand darin, Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.
Die meisten von uns haben neue Sprachen in der Schule gelernt, indem sie Grammatik, Wortschatz und ähnliche Dinge studierten. Doch niemand von uns hat seine Muttersprache auf diese Weise gelernt. Trotzdem sprechen wir sie fließend und mit vergleichsweise wenigen grammatischen Fehlern. Wie war das möglich?
Nicht durch bewusstes Lernen oder bewusstes Verstehen.
Es wurde festgestellt, dass ein Kind bereits im Mutterleib beginnt, seine Muttersprache zu lernen. Schon vor der Geburt kann es die Stimmen der Menschen außerhalb hören.
Obwohl das Gehirn zu diesem Zeitpunkt noch nicht vollständig entwickelt ist, versucht es bereits, die Grenzen zwischen den Wörtern der gesprochenen Sprache zu erkennen. Dennoch besitzt es noch keine Fähigkeit, das Gehörte zu verstehen.
Wie gelingt ihm das?
Das ist das Wunderwerk der Neuronen im Gehirn!
Ein Neuron ist wie ein winziger biologischer Computer in unserem Gehirn. Milliarden solcher Neuronen befinden sich dort. Während der Fötus zu einem Kind heranwächst, entstehen einige dieser Neuronen gerade erst. Andere sind bereits ausgebildet und bereiten sich auf bestimmte Aufgaben vor. Wieder andere befinden sich im Prozess, ihre Rolle innerhalb des Gehirns festzulegen. Diese Neuronen sind die eigentlichen Akteure hinter diesem erstaunlichen Vorgang.
Einige kluge Forscher beobachteten dieses Phänomen. Sie versuchten, die Natur selbst nachzuahmen. Daraus entstand die Idee eines „künstlichen neuronalen Netzwerks", das dem menschlichen Gehirn nachempfunden war.
Obwohl diese Idee bereits in den 1940er Jahren entstand, kam der wirkliche Durchbruch erst in den 1980er Jahren mit dem sogenannten Backpropagation-Algorithmus. Ein Algorithmus ist einfach ein Computerprogramm.
Diese Programme versuchen nachzubilden, wie biologische neuronale Netzwerke funktionieren. Doch die dafür erforderlichen Berechnungen sind so umfangreich, dass es anfangs äußerst schwierig war, solche Netzwerke praktisch nutzbar zu machen.
Computer gab es zwar bereits, doch sie waren viel zu langsam, um die gewaltigen Rechenleistungen zu erbringen, die für solche künstlichen neuronalen Netzwerke notwendig waren.
Später begann das Zeitalter der Parallelrechner. Diese Maschinen konnten Tausende von Berechnungen gleichzeitig durchführen. Mit der Unterstützung dieser leistungsstarken Hardware entstand etwa ab 2018 die Vorstellung wirklich praktikabler KI-Systeme.
Man brachte ihnen praktisch alles bei, was verfügbar war: sämtliche frei zugänglichen Informationen des Internets, die Inhalte unzähliger Bücher und vieles mehr.
Außerdem wurde ihnen beigebracht, welche Informationen nicht akzeptiert werden sollten und wie sie mit Menschen kommunizieren sollten. Damit begann die Ära der modernen KI. Für die breite Öffentlichkeit zugänglich wurde sie jedoch erst im Jahr 2022.
Auf den ersten Blick scheinen diese KI-Systeme unsere Anweisungen zu verstehen, unsere Vorgaben zu befolgen und sogar beeindruckende Bilder zu erzeugen. Es wirkt beinahe so, als gäbe es keine Grenzen für ihre Fähigkeiten.
Doch die eigentliche Frage bleibt bestehen: Verstehen sie wirklich?
In ihrer heutigen Form ganz eindeutig nicht. Um wirklich zu verstehen, müssten sie die Fähigkeit entwickeln, neue Verbindungen zwischen Begriffen herzustellen. Sie müssten ihr Wissen fortlaufend aktualisieren. Grundsätzlich müssten sie in der Lage sein, neue Informationen dauerhaft zu speichern.
Selbst wenn wir uns ausschließlich auf sprachliche Kommunikation beschränken, besitzen diese Programme eine solche Fähigkeit nicht. Auch wenn sie manchmal so wirken, als könnten sie sich etwas merken, sind sie nicht in der Lage, ihren grundlegenden Wissensbestand selbstständig und allgemein zu aktualisieren. Sie können lediglich Muster erkennen und Vorhersagen treffen.
Bedeutet das, dass wir die endgültige Grenze der KI erreicht haben? Ganz bestimmt nicht. In gewisser Weise wurden diese Maschinen absichtlich so konstruiert.
Selbst während wir schlafen, aktualisiert unser Gehirn Erinnerungen und festigt das, was wir bereits verstanden haben. Heutige KI-Systeme können das nicht. Sie wurden nicht als menschenähnliche Gedächtnismaschinen entworfen, die vierundzwanzig Stunden am Tag ihre Erinnerungen fortlaufend aktualisieren.
Daher gilt: Ja, die heutigen KI-Systeme besitzen kein echtes Verständnis. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie niemals dazu fähig sein werden. Es gibt keinen überzeugenden Grund anzunehmen, dass dies grundsätzlich unmöglich wäre.
Wenn man die Geschwindigkeit betrachtet, mit der sich die KI-Technologie entwickelt, dann könnte der Tag nicht mehr fern sein, an dem eine KI zumindest die Welt der Sprache ähnlich versteht wie wir Menschen, auch wenn sie nicht alle Inhalte unserer Sinneswahrnehmungen erfasst. Da Worte einen enormen Teil unserer erfahrbaren Welt ausmachen, wäre selbst ein solcher Fortschritt bereits eine bemerkenswerte Leistung.
Alles, was eine KI tut, ist Folgendes: Auf der Grundlage dessen, was Sie gesagt haben, oder dessen, womit sie zuvor trainiert wurde, führt sie lediglich einen Musterabgleich durch und sagt voraus, welche Antwort auf Ihre Frage wahrscheinlich die passende sein könnte.
So schlecht ist das vielleicht gar nicht. Schließlich machen viele von uns genau dasselbe. Die meisten Menschen funktionieren in gewisser Weise wie Maschinen zur Mustererkennung und Vorhersage. Nur selten machen wir uns die Mühe, etwas wirklich tiefgehend zu verstehen.
Was gehört also zu echtem Verstehen?
Stark vereinfacht ausgedrückt bedeutet es, ein neu begegnetes Wort mit etwas zu verbinden, das wir bereits kennen. Oder anders gesagt: die Bedeutung eines neuen Wortes mithilfe von etwas zu entdecken, das uns schon vertraut ist.
Doch diese Verbindung muss sich nicht auf Worte beschränken. Sie kann weit darüber hinausgehen.
Wenn jemand zum Beispiel das Wort „Katze" sagt, verbindet unser Geist dieses Wort sofort mit einem weichen, pelzigen Lebewesen mit vier Beinen, einem langen Schwanz und einem gelegentlichen Schnurren. Tatsächlich verknüpfen wir ein Wort mit der gesamten Beschreibung des Lebewesens, das es repräsentiert.
Unser Verstehen beschränkt sich auch nicht nur auf das Sehen.
Wenn Sie schon einmal einige Länder Südostasiens besucht haben, genügt möglicherweise das Wort „Durian", um zahlreiche Eindrücke hervorzurufen: den durchdringenden Geruch, der beinahe Übelkeit verursachen kann, und dennoch den überraschend angenehmen Geschmack, der lange im Mund nachklingt.
Mit anderen Worten: Verstehen bedeutet nicht einfach, ein Wort mit einem anderen Wort zu verbinden. Es bedeutet auch, es mit den Wahrnehmungen all unserer Sinne, mit vergangenen Erfahrungen und mit bereits vorhandenem Wissen zu verknüpfen. Doch diese Verbindungen sind nicht dauerhaft. Sie können sich im Laufe der Zeit verändern, wenn neue Informationen hinzukommen. Und später können sie wieder abgerufen und genutzt werden.
Sind KI-Systeme dazu nicht in der Lage?
Bei den heute verfügbaren KI-Systemen lautet die Antwort eindeutig: nein. Eine KI ist im Wesentlichen eine Maschine, die auf Sprache beschränkt ist. Ihre Welt besteht hauptsächlich aus Wörtern, Sätzen und einem gewaltigen Wissensspeicher.
Wenn man einer KI beibringt, dass „eine Durian eine stark riechende Frucht ist", dann verbindet sie lediglich das Wort „Durian" mit einer Beschreibung dieses Geruchs. Doch das ist nur während ihrer Trainingsphase möglich. Nur ihre Entwickler können ihr solche Dinge beibringen. Sie und ich können das später nicht mehr tun.
Überrascht Sie das?
Wahrscheinlich nicht. Sie wissen sehr gut, dass eine KI, ganz gleich wie intelligent sie erscheinen mag, letztlich nur ein Computerprogramm ist. Haben Sie sich jedoch jemals gefragt, wie ein lebloses Programm zu so erstaunlichen Leistungen fähig sein kann?
Werfen wir einen etwas genaueren Blick auf die Entstehung dieser KI-Systeme.
Die heutigen KI-Systeme werden als „Large Language Models" bezeichnet. Sie arbeiten rund um die menschliche Sprache. Die Anfänge dieser Programme waren recht bescheiden. Ihr ursprünglicher Zweck bestand darin, Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.
Die meisten von uns haben neue Sprachen in der Schule gelernt, indem sie Grammatik, Wortschatz und ähnliche Dinge studierten. Doch niemand von uns hat seine Muttersprache auf diese Weise gelernt. Trotzdem sprechen wir sie fließend und mit vergleichsweise wenigen grammatischen Fehlern. Wie war das möglich?
Nicht durch bewusstes Lernen oder bewusstes Verstehen.
Es wurde festgestellt, dass ein Kind bereits im Mutterleib beginnt, seine Muttersprache zu lernen. Schon vor der Geburt kann es die Stimmen der Menschen außerhalb hören.
Obwohl das Gehirn zu diesem Zeitpunkt noch nicht vollständig entwickelt ist, versucht es bereits, die Grenzen zwischen den Wörtern der gesprochenen Sprache zu erkennen. Dennoch besitzt es noch keine Fähigkeit, das Gehörte zu verstehen.
Wie gelingt ihm das?
Das ist das Wunderwerk der Neuronen im Gehirn!
Ein Neuron ist wie ein winziger biologischer Computer in unserem Gehirn. Milliarden solcher Neuronen befinden sich dort. Während der Fötus zu einem Kind heranwächst, entstehen einige dieser Neuronen gerade erst. Andere sind bereits ausgebildet und bereiten sich auf bestimmte Aufgaben vor. Wieder andere befinden sich im Prozess, ihre Rolle innerhalb des Gehirns festzulegen. Diese Neuronen sind die eigentlichen Akteure hinter diesem erstaunlichen Vorgang.
Einige kluge Forscher beobachteten dieses Phänomen. Sie versuchten, die Natur selbst nachzuahmen. Daraus entstand die Idee eines „künstlichen neuronalen Netzwerks", das dem menschlichen Gehirn nachempfunden war.
Obwohl diese Idee bereits in den 1940er Jahren entstand, kam der wirkliche Durchbruch erst in den 1980er Jahren mit dem sogenannten Backpropagation-Algorithmus. Ein Algorithmus ist einfach ein Computerprogramm.
Diese Programme versuchen nachzubilden, wie biologische neuronale Netzwerke funktionieren. Doch die dafür erforderlichen Berechnungen sind so umfangreich, dass es anfangs äußerst schwierig war, solche Netzwerke praktisch nutzbar zu machen.
Computer gab es zwar bereits, doch sie waren viel zu langsam, um die gewaltigen Rechenleistungen zu erbringen, die für solche künstlichen neuronalen Netzwerke notwendig waren.
Später begann das Zeitalter der Parallelrechner. Diese Maschinen konnten Tausende von Berechnungen gleichzeitig durchführen. Mit der Unterstützung dieser leistungsstarken Hardware entstand etwa ab 2018 die Vorstellung wirklich praktikabler KI-Systeme.
Man brachte ihnen praktisch alles bei, was verfügbar war: sämtliche frei zugänglichen Informationen des Internets, die Inhalte unzähliger Bücher und vieles mehr.
Außerdem wurde ihnen beigebracht, welche Informationen nicht akzeptiert werden sollten und wie sie mit Menschen kommunizieren sollten. Damit begann die Ära der modernen KI. Für die breite Öffentlichkeit zugänglich wurde sie jedoch erst im Jahr 2022.
Auf den ersten Blick scheinen diese KI-Systeme unsere Anweisungen zu verstehen, unsere Vorgaben zu befolgen und sogar beeindruckende Bilder zu erzeugen. Es wirkt beinahe so, als gäbe es keine Grenzen für ihre Fähigkeiten.
Doch die eigentliche Frage bleibt bestehen: Verstehen sie wirklich?
In ihrer heutigen Form ganz eindeutig nicht. Um wirklich zu verstehen, müssten sie die Fähigkeit entwickeln, neue Verbindungen zwischen Begriffen herzustellen. Sie müssten ihr Wissen fortlaufend aktualisieren. Grundsätzlich müssten sie in der Lage sein, neue Informationen dauerhaft zu speichern.
Selbst wenn wir uns ausschließlich auf sprachliche Kommunikation beschränken, besitzen diese Programme eine solche Fähigkeit nicht. Auch wenn sie manchmal so wirken, als könnten sie sich etwas merken, sind sie nicht in der Lage, ihren grundlegenden Wissensbestand selbstständig und allgemein zu aktualisieren. Sie können lediglich Muster erkennen und Vorhersagen treffen.
Bedeutet das, dass wir die endgültige Grenze der KI erreicht haben? Ganz bestimmt nicht. In gewisser Weise wurden diese Maschinen absichtlich so konstruiert.
Selbst während wir schlafen, aktualisiert unser Gehirn Erinnerungen und festigt das, was wir bereits verstanden haben. Heutige KI-Systeme können das nicht. Sie wurden nicht als menschenähnliche Gedächtnismaschinen entworfen, die vierundzwanzig Stunden am Tag ihre Erinnerungen fortlaufend aktualisieren.
Daher gilt: Ja, die heutigen KI-Systeme besitzen kein echtes Verständnis. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie niemals dazu fähig sein werden. Es gibt keinen überzeugenden Grund anzunehmen, dass dies grundsätzlich unmöglich wäre.
Wenn man die Geschwindigkeit betrachtet, mit der sich die KI-Technologie entwickelt, dann könnte der Tag nicht mehr fern sein, an dem eine KI zumindest die Welt der Sprache ähnlich versteht wie wir Menschen, auch wenn sie nicht alle Inhalte unserer Sinneswahrnehmungen erfasst. Da Worte einen enormen Teil unserer erfahrbaren Welt ausmachen, wäre selbst ein solcher Fortschritt bereits eine bemerkenswerte Leistung.
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