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So sehr Rechner dem Menschen in mancher Beziehung überlegen sind, so wenig können sie ihm in anderer Hinsicht das Wasser reichen. Deshalb scheitern manche Projekte, von denen man auf den ersten Blick meint, sie seien Computern auf den Leib geschrieben.

Eine künstliche Intelligenz versklavt die Menschheit, die ihrer Allmacht hoffnungslos unterlegen ist – das ist der Plot eines Science-Fiction-Thrillers. Mit einem Mal entwickelt die KI ein Bewusstsein und eigene Ziele und wächst ihren Schöpfern über den Kopf. Nicht nur im Film, auch in der Realität sind selbst Andeutungen in diese Richtung immer für Schlagzeilen gut, wie sie erst jüngst Ilya Sutskever provozierte. Zusammen mit Elon Musk; Mitgründer des Forschungslabors OpenAI, merkte er auf Twitter [1] an, große neuronale Netze könnten bereits heute zumindest ein wenig Bewusstsein haben. Das brachte die ersehnte Aufmerksamkeit, auch wenn Wissenschaftler sofort fassungslos widersprachen. Die Frage, ob das überhaupt möglich wäre, kann man einstweilen getrost den Philosophen überlassen. Es reicht schon, sich vor Augen zu führen, woran heutige, reale KI in der Praxis scheitert.

Ein spannendes Beispiel dafür liefert der KI-gestützte Angriff auf Indus Script, eine verschollene bronzezeitliche Sprache, deren rätselhafte Symbole uns auf verstreuten Fragmenten aus dem Indus-Tal überliefert wurden und die sich bis heute der Entzifferung widersetzt. Spontan mag man denken, für diesen Job müssten Computer doch wie geschaffen sein. Findet künstliche Intelligenz nicht alle möglichen Muster in riesigen Datenmengen? Mag sein, aber das ist schon das erste Problem: Wir haben es hier mit dem Gegenteil einer riesigen Datenmenge zu tun, nämlich mit Einzelbeispielen, aus denen die KI nicht lernen kann. Beispielsweise braucht sie Zigtausende Fotos, um später Katzen oder Verkehrszeichen im Bild zu erkennen. Von der jahrtausendealten Sprache aus dem Gebiet des heutigen Pakistan gibt es nur einzelne und unvollständige Belege – damit lässt sich keine KI trainieren.

Genau genommen wusste man lange man gar nicht, ob es sich bei den Inschriften überhaupt um eine Sprache handelt: Die Steintäfelchen hätten eine Art Siegel oder Etikett gewesen sein können, auf denen etwa nur religiöse oder politische Symbole vermerkt sein mochten. Dann wären alle Mühen Zeitverschwendung. Hat man ausreichend Beispiele, kann die Statistik – und damit der Computer – in diesem Fall tatsächlich helfen, weil die Buchstaben in den Wörtern einer Sprache nie vollkommen willkürlich und regellos aufeinanderfolgen. Alle Zeichen und deren Kombinationen kommen mit jeweils bestimmbaren Wahrscheinlichkeiten vor. Auf diese Weise ließ sich schließlich auch für Indus Script belegen, dass die Entropie der Indus-Zeichenfolgen jener bekannter Sprachen ähnelt. Was hier aber zweitens die computergestützte Entzifferung sehr erschwert, ist der Umstand, dass man kein Alphabet vor sich hat, sondern eine Bilderschrift. Die Symbolik des vorzeitlichen Indien aber überschreitet das Begriffsvermögen eines Computers bei Weitem. Mit übertragener Bedeutung weiß der nichts anzufangen, subtile Assoziationen kann er nicht interpretieren.

Hilfsweise hatte der chinesische Informatiker Jiaming Luo einen Algorithmus entwickelt, der lernt, wie sich Sprachen im Lauf der Zeit verändern und der so manchmal in der Lage ist, von verwandten Sprachen ausgehend das Unbekannte zu enträtseln. Nur: Im vorliegenden Fall weiß man nicht, mit welcher anderen Sprache Indus Script verwandt sein könnte. So läuft auch der dritte Ansatz ins Leere. Viertens ist man sich nicht einmal ganz sicher, wie jedes der mindestens 400 Symbole aussehen muss, die man gefunden hat. Ist jener Strich Teil der Darstellung, oder handelt es sich um einen Kratzer, den die Jahrtausende eingekerbt haben? Das ist heute schwer zu entscheiden und Gegenstand von Expertendiskussionen, denen der Computer nicht folgen kann. Er braucht eindeutig quantifizierbare Fakten und messbare Anschauungsobjekte. Mit Unsicherheit ist schwer rechnen.

Kurz: Das Problem lässt sich nicht computergerecht formulieren und nicht allein mit mathematischer Logik lösen. Es erfordert Intuition, Vorstellungskraft, Bildung und Intelligenz – Eigenschaften, die ein Computer schon deshalb nicht haben kann, weil sie auch beim Menschen nicht restlos verstanden sind. Andere Sprachen aus den Jahrtausenden vor der Zeitrechnung sind inzwischen entziffert, darunter die früheste Form des Griechischen, Linear B. Als Vorarbeit hatte die amerikanische Altphilologin Alice Kober unter anderem eine provisorische Datenbank der Sprachsymbole auf kleinen Zetteln angelegt, die sie in zehnjähriger Arbeit in Abertausenden Zigarettenschachteln sammelte. Auf dieser Grundlage knackte der britische Sprachforscher Michael Ventris schließlich 1952 den Code – ganz ohne Computer.

An Indus Script haben sich seit den 1920er-Jahren mehr als hundert Möchtegern-Entschlüssler die Zähne ausgebissen, und auch Jiaming Luo und andere mussten bislang davor kapitulieren, trotz Computer und neuester KI. Bei der Entzifferung verlorener Sprachen mögen Computer hier und da helfen können; dass sie das jemals allein bewerkstelligen werden, das glaubt selbst Luo nicht. Denn Computer sind eben keine allmächtigen Werkzeuge, und so sehr sie dem Menschen in manchen Belangen überlegen sind, so wenig reichen sie in anderen an ihn heran.

Jens-Christoph Brendel

Stellv. Chefredakteur