Ein Artikel unseres Partners Heinz Scheuring (Scheuring AG, Schweiz),

Der diplomierte Maschineningenieur ETH, 63, ist Inhaber und Leiter der Scheuring AG.
Das Unternehmen bietet Projektmanagement-Dienstleistungen und selbstentwickelte Management-Software an. Heinz Scheuring ist Autor eines Projektmanagement-Fachbuches und engagiert sich auch in gesellschaftlichen Fragen.

der am 20.August 2017 in der Sonntagsausgabe der Neuen Züricher Zeitung (NZZ) zum Thema „künstliche Intelligenz“ erschienen ist:

Der künstlichen Intelligenz wird es nie gelingen, die Macht über die Menschen zu übernehmen.

«Die Lücke zwischen Mensch und Maschine ist monumental», schreibt ETH-Ingenieur Heinz Scheuring. Er widerspricht damit Fortschrittspropheten wie Bill Gates und Elon Musk, die vor der Machtübernahme von Computern und Robotern warnen. Es fehle ihnen Kreativität sowie die Fähigkeit, sich Ziele zu setzen und diese zu verfolgen.

Mark Zuckerberg, Elon Musk und andere Fortschrittspropheten liefern sich seit Wochen einen heftigen Streit über die Gefahren der künstlichen Intelligenz. Die Warnung, dass Maschinen schon bald dem Menschen überlegen sind und ihn versklaven werden, sei unverantwortlich und absurd, findet Heinz Scheuring.

Die Fortschrittsideologen des Silicon Valley haben plötzlich Angst:

Wie Zauberlehrlinge fürchten sie sich vor den angeblichen Errungenschaften der künstlichen Intelligenz (KI). Bill Gates hält sie für gefährlicher als einen Nuklearkrieg, Elon Musk für die «vielleicht grösste Bedrohung der Menschheit». Wer sich noch keine Sorgen über die Gefahren der künstlichen Intelligenz (KI) mache, sollte es tun, liess er vergangene Woche via Twitter wissen. «Das Risiko ist weit grösser als Nordkorea.» Auch Wissenschafter prognostizieren, dass intelligente Maschinen die Menschen versklaven werden. Gemäss dem Physiker Stephen Hawking könnte eine hochentwickelte KI sich selber weiterentwickeln und vermehren und schliesslich das Ende der Menschheit bedeuten. Namhafte Experten gehen von nur mehr einigen Jahrzehnten aus bis zur sogenannten Singularität – dem Zeitpunkt, ab dem uns die Maschine überlegen ist und den Menschen beherrschen wird.
Kürzlich widersprach der Facebook-Gründer Mark Zuckerberg diesen Untergangsszenarien, weil er sie für unverantwortlich hält. «Wer gegen künstliche Intelligenz argumentiert, argumentiert gegen sicherere Autos und gegen bessere Diagnosen für Kranke», meinte er und griff dabei direkt Elon Musk an. Der Disput fand auf Twitter seine unschöne Fortsetzung.
Zuckerberg hat recht: Dass Menschen mit Informatikverständnis und überdurchschnittlicher Intelligenz solche Katastrophen vorhersagen, ist in der Tat unverantwortlich.
Für Entwarnung sorgt allerdings eine ganz andere Ebene der Auseinandersetzung: Die Untergangsszenarien basieren auf einer immensen Überschätzung des Potenzials maschineller Intelligenz.
Die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz in den vergangenen Jahren ist zweifellos beeindruckend. Die Möglichkeiten, die sich bei der Sprach- und Schrifterkennung, den Suchalgorithmen oder der optischen Umgebungsanalyse mit dem Ziel des autonomen Fahrens eröffnen, sind sinnvoll und faszinierend zugleich.
Und Expertensysteme für medizinische Diagnosen vermögen inzwischen die Lebensqualität und die Lebenserwartung des Menschen nachhaltig positiv zu beeinflussen.
Doch gleichzeitig sind diese Anwendungen allesamt sehr weit entfernt davon, den menschlichen Intellekt zu ersetzen oder gar zu übertreffen.

Jenseits einfacher Programmlogik stösst die Informatik schnell an Grenzen.

Jenseits einfacher Programmlogik oder von mit brachialer Rechnerleistung unterstützten Datenanalysen stösst die Informatik sehr schnell an Grenzen. Aber werfen wir zunächst einen Blick auf die wichtigsten Errungenschaften der künstlichen Intelligenz.
Beginnen wir mit Deep Blue, dem von IBM entwickelten Schachcomputer, der 1996 die erste Partie des ersten Matches gegen den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow gewann. Diese bemerkenswerte Leistung hatte aber mit Intelligenz wenig zu tun, sondern war in erster Line der Leistungssteigerung der Computer geschuldet. Deep Blue konnte pro Sekunde 200 Millionen Stellungen berechnen und war dem Menschen damit in einem Spiel mit mathematisch fassbaren Regeln quantitativ überlegen.
Im Jahr 2011 schlug «Watson», die KI-Software von IBM, erstmals den Menschen in der Quizsendung «Jeopardy». Das ist beachtlich. Doch das System versteht nicht den Sinn einer Frage, es wendet programmierte Algorithmen auf eine grosse Wissensdatenbank an und verwaltet Wahrscheinlichkeiten. Bei dieser Anwendung ist der Computer vor allem eines: sehr fleissig. Er ist nicht intelligent.
Auf einer höheren Stufe bewegt sich das Spiel Go, bei dem die Software AlphaGo von Google kürzlich über 60 Topspieler triumphierte. Hier gelangen Techniken des maschinellen Lernens zur Anwendung. Die dabei eingesetzten neuronalen Netzwerke vermögen Erfolg und Misserfolg von Versuchen auszuwerten und ihre Verhaltensweise entsprechend zu optimieren (Deep Learning). Vor allem bei der Text- und Spracherkennung sowie bei der Bildanalyse sind in den letzten paar Jahren markante Fortschritte verzeichnet worden. Hier bewegt sich der Computer auf einer höheren Abstraktionsebene, indem er selbständig nach Merkmalen und Mustern sucht und anhand von massenweise Beispielmaterial (Big Data) passende Regeln entwickelt.
Der Mensch muss die Maschine nicht mehr hart codieren.

Auch das autonome Fahren bedient sich solcher Konzepte: Die Technologie vereint ultraschnelle Auswertung grosser Datenmengen mit maschinellem Lernen.
Doch mit menschlicher Intelligenz haben auch die Fähigkeiten heutiger Systeme nur sehr wenig gemein. Im Wesentlichen geht es um das Erkennen von optischphysikalischen oder sprachlichen Merkmalen, Mustern und Ähnlichkeiten. Fehlen zu einer Fragestellung passende Datengrundlagen, muss die Maschine passen. KI ist deshalb bis heute noch immer hoch spezialisiert. Und geht es um tiefere Fragen, etwa das Problem, was denn überhaupt eine relevante Fragestellung ist, dann bleibt die KI ohnehin stumm.

Intelligenz beginnt mit einer relevanten Fragestellung

Dabei beginnt hier Intelligenz im eigentlichen Wortsinn überhaupt erst. Wo es darum geht, Logik auf einer anspruchsvolleren Ebene nachzubilden, findet die KI-Faszination sehr schnell ein Ende.
Ziehen wir zur Illustration der eng gesetzten Grenzen heutiger Software die Softwareprogrammierung selbst heran. So würden sich die Informatiker glücklich schätzen, wenn KI in der Lage wäre, die präzise Spezifikation einer neuen Funktion zumindest in einer vorgegebenen Programmiersprache in Code zu übersetzen. Aber auch nur schon mit einer vernünftigen Unterstützung bei der Analyse und Behebung von Codierungsfehlern dürften sich weltweit jährlich Milliarden einsparen lassen.
Solange die IT-Gemeinde es nicht schafft, die Softwareentwicklung auf ein höheres Level zu heben und intelligentere SoftwareentwicklungsWerkzeuge bereitzustellen, kann man sich über die  Endzeitprognosen der KI-Experten nur wundern. Dabei handelt es sich hier um hochgradig strukturierte Aufgaben – eigentlich der ideale Stoff für KI.
Wie gigantisch die Lücke ist, die zwischen den Möglichkeiten heutiger Computertechnologie und den Fähigkeiten des menschlichen Geistes noch klafft, wird bereits an diesem gut fassbaren Beispiel deutlich.
Wechseln wir nun von der hochstrukturierten Welt der Informatik in die weicheren Zonen der Betriebswirtschaftslehre und des Managements. Beginnen wir mit der einfach verständlichen Frage:

«Wie können wir die Kosten in unserer Organisation senken

Oder: «Welcher MarketingMix wird dem neuen Produkt am ehesten zum Durchbruch verhelfen?»

Ist der Begriff „künstliche Intelligenz“ überhaupt vertretbar?

Die Steigerung wären Fragen im Bereich der Mitarbeitermotivation und deren Messung sowie Möglichkeiten, diese weiterzuentwickeln. Und geht es um Innovation, um Kreativität, um die Entwicklung noch nicht vorhandener Konzepte, dann ist die Informatik definitiv aus dem Spiel. Deshalb stellt sich die Frage, ob der Begriff der künstlichen Intelligenz beim heutigen Stand der Technik überhaupt vertretbar ist. Denn die Lücke zwischen Mensch und Maschine bei der Analyse komplexer Zusammenhänge und ganz besonders bei der kreativen Entwicklung von Lösungen ist derzeit noch monumental. Konkrete Vorstellungen, wie diese Lücke zu schliessen wäre, sind uns die KI-Experten bisher schuldig geblieben. Bei aller Faszination für die teilweise bahnbrechenden Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens bleibt die Feststellung, dass es sich dabei nicht um Intelligenz handelt, die mit dem menschlichen Intellekt vergleichbar ist. Keine Maschine hat bisher intellektuelle Leistungen erbracht, die auch nur in die Nähe menschlicher Fähigkeiten kommen. Dabei wäre die Rechenleistung heute vorhanden, deren Fehlen vor zwanzig oder dreissig Jahren gemäss den KI-Experten dem Durchbruch noch im Weg gestanden hatte.
Doch damit nicht genug, denn Software ist das eine, die Hardware das andere. Ohne Roboter wäre die vollkommenste, dem Menschen weit überlegene Intelligenz in ihrer stationären Hardware gefangen, ohne ihm gefährlich werden zu können. Die Robotertechnologie macht zwar Fortschritte, doch auch hier ist der Weg zum Tennisroboter, der Roger Federer das Wasser reichen könnte, noch ziemlich weit. Immerhin ist der Prozess zum Ziel hier vorstell- und beschreibbar.
Nehmen wir also an, die Maschine wäre in der Lage, auch die komplexeste physische Hürde einschliesslich hochgesicherter Rückzugsorte zu überwinden. Wie soll uns der Roboter die Option entziehen, ihn bei Bedarf auszuschalten? Wie sollen sich die Automaten davor schützen, durch den Menschen – bei Bedarf auch mit militärischen Mitteln – neutralisiert zu werden?

Wie würde sich der Prozess einer feindlichen KI-Übernahme konkret abspielen, ohne dass der Mensch diesem vor dem Erreichen der Singularität etwas entgegensetzen könnte?
Damit eine intelligente Maschine all dies bewerkstelligen könnte, müsste sie zunächst wissen, was sie will – sie müsste sich Ziele setzen und einen Plan entwickeln, wie diese Ziele zu verfolgen sind. Sämtliche dieser Aktivitäten koordinieren. Probleme und Abweichungen erkennen und Lösungen für
deren Behebung entwickeln. Sie müsste neue Techniken entwickeln, für die keine Vorlagen oder Anhaltspunkte existieren. Und die Absichten der Menschen einschätzen können, also antizipieren, was diese zu tun gedenken. Und schliesslich müsste sie physisch so vollkommen sein, dass sämtliche
dieser Aktivitäten sich auch logistisch umsetzen liessen.
Jeder, der aufmerksam die hundert kleinen und grossen Herausforderungen wahrnimmt, die der Alltag bereithält, und die künstliche Intelligenz auf diese projiziert, müsste eigentlich in der Lage sein, die richtige Schlussfolgerung zu ziehen:

Absurde Vorstellung: Roboter, die uns beherrschen!

Die Vorstellung von Robotern, die uns beherrschen, ist beim derzeitigen Stand der Entwicklung zumindest für die nächsten hundert Jahre absurd. Sie ist vergleichbar mit der Vorstellung von einer marmornen Pferdestatue, die sich plötzlich in Bewegung setzt. Oder frei nach Shakespeare: Es gibt mehr Ding’ zwischen Mensch und Maschine, als die Weisheit der KI-Experten sich träumt.
Laut einer Umfrage des Internetportals t3n glauben zwei Drittel der Leser, dass sich das menschliche Gehirn komplett im Computer nachbauen lässt – eine Vorstellung, die viele Menschen mit Angst erfüllen dürfte.
Umso befremdlicher ist es, dass die hier dargestellten Zusammenhänge in den Medien kaum sachlich und fundiert thematisiert werden. Stattdessen wird in den Beiträgen leichtfertig über den gigantischen Sprung vom Schachcomputer direkt zur Kontrolle der Maschine über die Menschheit schwadroniert.
Die fragwürdigen Horrorbotschaften von Musk, Gates und anderen dürfen nicht unwidersprochen bleiben. An realen Bedrohungen mangelt es uns ja nicht.