Angrenzende Wissenschaften zur künstlichen Intelligenz

Sprachwissenschaft

Die Interpretation menschlicher Sprache durch Maschinen besitzt bei der KI-Forschung eine entscheidende Rolle. So ergeben sich etwaige Ergebnisse des Turing-Tests vor allem in Dialogsituationen, die bewältigt werden müssen.

Die Sprachwissenschaft liefert mit ihren Grammatikmodellen und psycholinguistischen Semantikmodellen wie der Merkmals- oder der Prototypensemantik Grundlagen für das maschinelle „Verstehen“ komplexer natürlichsprachlicher Phrasen. Zentral ist die Frage, wie Sprachzeichen eine tatsächliche Bedeutung für eine künstliche Intelligenz haben können. Das Chinese-Room-Argument des Philosophen John Searle sollte indes zeigen, dass es selbst dann möglich wäre, den Turing-Test zu bestehen, wenn den verwendeten Sprachzeichen dabei keinerlei Bedeutung beigemessen wird. Insbesondere Ergebnisse aus dem Bereich Embodiment betonen zudem die Relevanz von solchen Erfahrungen, die auf der Verkörperung eines Agenten beruhen sowie dessen Einbindung in eine sinnvolle Umgebung für jede Form von Kognition, also auch zur Konstruktion von Bedeutung durch eine Intelligenz.

Eine Schnittstelle zwischen der Linguistik und der Informatik bildet die Computerlinguistik, die sich unter anderem mit maschineller Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz beschäftigt.

Psychologie

Die Psychologie beschäftigt sich unter anderem mit dem Begriff Intelligenz.

Psychotherapie

In der Psychotherapieforschung existieren seit geraumer Zeit experimentelle Anwendungen der künstlichen Intelligenz, um Defizite und Engpässe in der psychotherapeutischen Versorgung zu überbrücken und Kosten zu sparen.

Philosophie

Die philosophischen Aspekte der KI-Problematik gehören zu den weitreichendsten der gesamten Informatik.

Die Antworten, die auf die zentralen Fragen dieses Bereiches gegeben werden, reichen weit in ontologische und erkenntnistheoretische Themen hinein, die das Denken des Menschen schon seit den Anfängen der Philosophie beschäftigen. Wer solche Antworten gibt, muss die Konsequenzen daraus auch für den Menschen und sich selbst ziehen. Nicht selten möchte man umgekehrt vorgehen und die Antworten, die man vor der Entwicklung künstlicher Intelligenz gefunden hat, auf diese übertragen. Doch wie sich zeigte, hat die künstliche Intelligenz zahlreiche Forscher dazu veranlasst, Probleme wie das Verhältnis zwischen Materie und Geist, die Ursprünge des Bewusstseins, die Grenzen der Erkenntnis, das Problem der Emergenz, die Möglichkeit außermenschlicher Intelligenz usw. in einem neuen Licht zu betrachten und zum Teil neu zu bewerten.

Eine dem metaphysischen bzw. auch idealistischen Denken verpflichtete Sichtweise hält es (im Sinn einer schwachen KI) für unmöglich, dass Maschinen jemals mehr als nur simuliertes Bewusstsein mit wirklicher Erkenntnis und Freiheit besitzen könnten. Aus ontologischer Sicht kritisiert der amerikanische Philosoph Hubert Dreyfusdie Auffassung der starken KI. Aufbauend auf der von Martin Heidegger in dessen Werk Sein und Zeit entwickelten Ontologie der „Weltlichkeit der Welt“ versucht Dreyfus zu zeigen, dass hinter das Phänomen der Welt als sinnhafte Bedeutungsganzheit nicht zurückgegangen werden kann: Sinn, d. h. Beziehungen der Dinge in der Welt aufeinander, sei ein Emergenzphänomen, denn es gibt nicht „etwas Sinn“ und dann „mehr Sinn“. Damit erweist sich jedoch auch die Aufgabe, die sinnhaften Beziehungen zwischen den Dingen der Welt in einen Computer einzuprogrammieren, als eigentlich unmögliches bzw. unendliches Vorhaben. Dies deshalb, weil Sinn nicht durch Addition von zunächst sinnlosen Elementen hergestellt werden kann.

Eine evolutionär-progressive Denkrichtung sieht es hingegen (im Sinn einer starken KI) als möglich an, dass Systeme der künstlichen Intelligenz einmal den Menschen in dem übertreffen könnten, was derzeit noch als spezifisch menschlich gilt. Dies birgt zum einen die Gefahr, dass solche KI-Maschinen sich gegen die Interessen der Menschen wenden könnten. Andererseits birgt diese Technologie die Chance, Probleme zu lösen, deren Lösung dem Menschen wegen seiner limitierten Kapazitäten schwerfällt (siehe auch technologische Singularität).

Weitere Anknüpfungspunkte lassen sich in der analytischen Philosophie finden.

Die Ethik der Künstlichen Intelligenz erforscht ethische Normen für Entwurf, Herstellung, Testung, Zertifizierung und den Einsatz künstlich intelligenter Systeme und fragt nach Prinzipien für das ethische Verhalten von KI-Systemen. Intensiv untersuchte Themen sind dabei ethische Fragen des Autonomen Fahrens und Autonomer Waffensysteme sowie die Probleme und Realisierungsmöglichkeiten künstlicher moralischer Agenten.

Rechtsphilosophie und Roboterethik gehen der Frage nach, ob eine KI für ihr gesetzwidriges Handeln oder Fehlverhalten verantwortlich gemacht werden kann (z. B. bei einem Autounfall durch ein autonomes Fahrzeug) und wer dafür haftet.

Der russisch-amerikanische Biochemiker und Sachbuchautor Isaac Asimov beschreibt in seinen drei Robotergesetzendie Voraussetzungen für ein friedliches und unterstützendes Zusammenleben zwischen KI und Mensch. Diese Gesetze wurden später von anderen Autoren erweitert.

Bei Karl Marx finden sich im sogenannten Maschinenfragment, einem Teil der Grundrisse (1857–58), Überlegungen zur Ersetzung menschlicher Arbeitskraft durch Maschinen, die sich auch auf Maschinen mit Künstlicher Intelligenz anwenden lassen.

Menschenrechte

Zu den zentralen Fragen beim KI-Einsatz gehören die Aufteilung rechtlicher Verpflichtungen zwischen Staaten und Unternehmen sowie die Implikationen der Menschenrechte im Hinblick auf den Einsatz von KI in bestimmten Anwendungsbereichen, z. B. bei der Gesichtserkennung oder Erleichterung der Entscheidungsfindung von Gerichten. Auch wird das Ausmaß der technologischen Zusammenarbeit im Bereich der KI mit Staaten, die sich nicht an menschenrechtliche Grundstandards halten, aus wirtschaftsethischer und völkerrechtlicher Perspektive diskutiert.

Klimatologie und Ökologie

Der exponentiell zunehmende massiv ansteigende Energieverbrauch durch KI und der damit verbundene erhöhte Ausstoß des klimaaktiven Gases Kohlendioxid wirft grundlegende Fragen auf, wie sich die neue Technologie auf den menschengemachten Klimawandel auswirken wird. Auch der enorme Wasserverbrauch zur Kühlung der Rechenzentren wird seit einiger Zeit genauer untersucht.

Im Januar 2024 veröffentlichte die Internationale Energieagentur (IEA) die Publikation „Electricity 2024, Analysis and Forecast to 2026“, eine Prognose zum Stromverbrauch. Dies ist der erste IEA-Bericht, der Prognosen für Rechenzentren und den Stromverbrauch für künstliche Intelligenz und Kryptowährungen enthält. Der Bericht besagt, dass sich der Strombedarf für diese Anwendungen von 2024 bis 2026 verdoppeln könnte, wobei der zusätzliche Stromverbrauch dem Stromverbrauch von ganz Japan entsprechen würde.

Der enorme Stromverbrauch von KI ist somit für einen Anstieg der Nutzung fossiler Brennstoffe mitverantwortlich und könnte weltweit die Schließung veralteter, kohlenstoffemittierender Kohlekraftwerke verzögern. So wird z. B. in den gesamten USA im ersten Halbjahr 2024 in großem Ausmaß mit dem Bau von Rechenzentren begonnen, was international führende Technologieunternehmen (z. B. ChatGPT, Meta, Google, Amazon) quasi über Nacht zu Marktteilnehmern mit massiv steigendem Stromverbrauch macht. Der prognostizierte Stromverbrauch ist so immens, dass die Sorge besteht, dass er die Maßnahmen gegen menschengemachten Klimawandel negativ beeinflussen wird.So verbraucht eine ChatGPT-Suche zehn bis zwanzigmal so viel elektrische Energie wie eine bisherige normale Google-Suche.

Auch der Wasserverbrauch von K.I. ist zurzeit immens: Laut einer Forschungsarbeit der University of California wird für eine einzelne Anfrage an ChatGPT das Äquivalent von einer Flasche Wasser benötigt.

Informatik

Die künstliche Intelligenz ist mit den anderen Disziplinen der Informatik eng verzahnt. Eine Abgrenzung kann anhand der erzielten Ergebnisse versucht werden. Hierzu scheint es sinnvoll, verschiedene Dimensionen von Intelligenz zu unterscheiden:

1. Die Fähigkeit zur Verarbeitung beliebiger Symbole (nicht nur Zahlen).
2. Der Aufbau eines inneren Modells der äußeren Welt, eines Selbstmodells, sowie der Beziehung von Selbst und Welt.
3. Die Fähigkeit zu einer zweckentsprechenden Anwendung des Wissens.
4. Die Fähigkeit, die im gespeicherten Wissen enthaltenen Zusammenhänge aufzudecken, d. h. logisch schlussfolgern zu können.
5. Die Fähigkeit zur Verallgemeinerung (Abstraktion) und zur Spezialisierung (d. h. zu Anwendung allgemeiner Zusammenhänge auf konkrete Sachverhalte).
6. Das Vermögen, erworbenes Wissen und vorhandene Erfahrung auf neue, bisher unbekannte Situationen zu übertragen.
7. Die Fähigkeit, sich planvoll zu verhalten und entsprechende Strategien zum Erreichen der Ziele bilden zu können.
8. Anpassungsfähigkeit an verschiedene, u. U. sich zeitlich ändernde Situationen und Problemumgebungen.
9. Lernfähigkeit, verbunden mit dem Vermögen, partiellen Fortschritt oder Rückschritt einschätzen zu können.
10. Die Fähigkeit, auch in unscharf bzw. unvollständig beschriebenen oder erkannten Situationen handeln zu können.
11. Die Fähigkeit zur Mustererkennung (Besitz von Sensoren) und zur aktiven Auseinandersetzung mit der Umwelt (Besitz von Effektoren).
12. Über ein Kommunikationsmittel von der Komplexität und Ausdrucksfähigkeit der menschlichen Sprache verfügen.

Seit 1966 wird mit dem Turing Award ein Informatikpreis vergeben. Viele der Preisträger wurden wegen ihrer Errungenschaften im Bereich der Erforschung und Entwicklung Künstlicher Intelligenz ausgezeichnet.