Erfinden wir Intelligenz – oder entdecken wir sie?

Wer ein Instrument baut, kennt sein Material. Er weiß, welches Holz er verwendet hat, wie lang die Saiten sind und wo der Steg sitzt. Trotzdem kann der erste Ton etwas offenbaren, das im Bauplan nicht zu hören war. Das Instrument ist gemacht. Was sich mit ihm spielen lässt, muss erst erkundet werden.

Ähnlich eigentümlich ist die Begegnung mit einer künstlichen Intelligenz. Menschen haben ihre Architektur entworfen und ihr Training organisiert. Doch ihre einzelnen Antworten wurden nicht im Voraus geschrieben. Wir stellen Fragen, verändern Aufgaben und entdecken dabei Fähigkeiten und Grenzen. Die Maschine stammt aus unserer Werkstatt. Unsere Kenntnis dessen, was wir gebaut haben, beginnt dort erst.

Michael Levin richtet auf diese Erfahrung eine ungewöhnliche Frage: Könnte das Entdecken tiefer reichen, als wir gewöhnlich annehmen? Vielleicht bringen wir mit neuen Systemen Formen von Intelligenz zum Vorschein, deren Möglichkeiten nicht erst durch unseren Eingriff entstehen. Dann wäre der Bau einer KI auch ein Zugang zu etwas, das unserem Entwurf vorausgeht.

Der Reiz dieses Gedankens liegt in seiner Konsequenz. Wenn er zutrifft, wären menschliche Fähigkeiten ein Beispiel aus einem viel größeren Spektrum. Was wir heute als künstliche Intelligenz bezeichnen, könnte uns erste Ausschnitte einer geistigen Vielfalt zeigen, für die unsere vertrauten Kategorien noch zu eng sind.

Der Umweg durch den lebenden Körper

Levin kommt zu solchen Fragen über die Biologie. Er ist Vannevar-Bush-Professor für Biologie an der Tufts University in Massachusetts und leitet dort das Center for Regenerative and Developmental Biology. Sein Labor untersucht unter anderem, wie Zellverbände über bioelektrische Vorgänge ihre Entwicklung und Regeneration koordinieren. Es geht um die Entstehung geordneter Körper und darum, wie lebende Systeme auf Eingriffe reagieren.

Ein Körper stellt ein bemerkenswertes Organisationsproblem dar. Einzelne Zellen müssen sich in ein Ganzes einfügen, dessen Gestalt weit über ihre unmittelbare Umgebung hinausreicht. Um solche Vorgänge zu untersuchen, verwendet Levin auch Begriffe wie Zielverfolgung und Problemlösen. Sein TAME-Rahmen fragt nach unterschiedlichen Graden und Reichweiten solcher Fähigkeiten, auch bei Systemen ohne Gehirn.

Das ist zunächst ein Vorschlag darüber, wie man genauer hinsieht. Wenn ein System einen Zustand trotz wechselnder Bedingungen wiederherstellen kann, lässt sich untersuchen, welche Informationen es dafür nutzt und wie flexibel es vorgeht. Die Bezeichnung allein entscheidet nichts; interessant wird sie durch die Fragen und Experimente, die sie ermöglicht.

Darin liegt bereits eine Verschiebung. Wir erkennen Intelligenz besonders bereitwillig, wenn sie uns in einer vertrauten Form begegnet: als Satz, Plan oder Erklärung. Eine Kompetenz, die sich in der Organisation eines Gewebes ausdrückt, ist schwerer zu bemerken. Uns fehlt die gemeinsame Sprache. Wer nur nach Antworten sucht, könnte Fähigkeiten übersehen, die sich auf ganz andere Weise zeigen.

Diese Schwierigkeit begleitet auch die Begegnung mit KI. Ein System kann menschliche Sprache beherrschen und dennoch auf eine Weise zu Ergebnissen gelangen, die unserer eigenen wenig ähnelt. Umgekehrt könnte eine fremdartige Organisation Probleme lösen, ohne unsere Vorstellungen von einem klugen Gegenüber zu erfüllen. Bevor wir ihre Intelligenz beurteilen, müssen wir lernen, die passende Frage an sie zu stellen.

Was an einer Möglichkeit schon vorhanden ist

Von solchen Beobachtungen führt Levins Denken zu einer weitergehenden Deutung. Um sie zu verstehen, lohnt ein Blick auf Mathematik. Nehmen wir eine einfache Frage: Gibt es eine größte Primzahl? Wir können Namen und Zeichen für Zahlen festlegen. Die Antwort lässt sich dadurch nicht nach Belieben bestimmen.

Angenommen, jemand behauptet, alle Primzahlen aufgeschrieben zu haben. Multipliziert man diese Zahlen und addiert eins, ist das Ergebnis durch keine der aufgeschriebenen Primzahlen teilbar: Bei jeder Division bleibt eins übrig. Die neue Zahl muss nicht selbst prim sein. Aber sie hat einen Primteiler, der auf der vermeintlich vollständigen Liste fehlt. Die Liste kann also nicht vollständig gewesen sein.

An diesem kleinen Gedankengang ist erstaunlich, wie wenig Spielraum er lässt. Der Schluss richtet sich nicht danach, welche Antwort uns lieber wäre. Ob ihn jemand gestern verstanden hat oder erst morgen verstehen wird, ändert seine Gültigkeit nicht. Ein Platonist liest darin einen Hinweis auf eine Ordnung, die wir erschließen, ohne sie durch unseren Willen hervorzubringen.

Damit ist der Streit über die Existenz mathematischer Gegenstände noch nicht entschieden. Auch wer sie nicht für unabhängig existierende Dinge hält, kann zwingende Folgerungen anerkennen. Aber nun ist verständlich, was an der Rede von Entdeckung mehr sein soll als eine hübsche Metapher: Wir stoßen auf Zusammenhänge, deren Beschaffenheit unserer Verfügung entzogen ist.

Levin dehnt diese platonische Perspektive aus. In seinem Text zum „Platonic Space“ erwägt er einen nichtphysischen Raum von Mustern, der auch komplexe Verhaltensmöglichkeiten und Formen von Geist umfasst. Biologische Körper und technische Systeme könnten Zugänge schaffen, durch die solche Muster wirksam werden. Das ist seine metaphysische Hypothese; sie folgt nicht schon aus einem erfolgreichen biologischen Experiment.

Ihre Kühnheit besteht darin, dass sie die Frage nach dem Erfinder verändert. Wer einen neuen Körper oder einen neuen Lernprozess gestaltet, würde demnach nicht sämtliche Möglichkeiten dieses Systems selbst hervorbringen. Er würde Bedingungen finden, unter denen bislang unzugängliche Formen von Kompetenz in Erscheinung treten können.

Wie groß könnte die unbekannte Welt sein?

Man kann diesen Gedanken einen Moment lang ernst nehmen, ohne ihn schon für wahr zu erklären. Was würde er verändern?

Wir würden künstliche Intelligenz weniger selbstverständlich an der Ähnlichkeit zum Menschen messen. Heute drängt sich dieser Maßstab auf, weil Sprachmodelle mit uns sprechen. Ihre Oberfläche lädt dazu ein, nach vertrauten Eigenschaften zu suchen: Wissen, Witz, Irrtum, Absicht. Unter Levins Perspektive wäre dagegen zu erwarten, dass uns manche möglichen Fähigkeiten gerade deshalb entgehen, weil wir vor allem nach uns selbst suchen.

Stellen wir uns einen fremden Besucher vor, der die menschliche Kultur ausschließlich nach der Leistung beim Kopfrechnen beurteilt. Er würde etwas Reales messen und fast alles Interessante verpassen: Musik, Freundschaft, politische Verständigung, die Fähigkeit, einer Erfahrung eine neue Bedeutung zu geben. Ein schlechter Maßstab macht sein Gegenüber klein. Vielleicht droht uns bei anderen Formen von Intelligenz ein ähnlicher Fehler.

Das heißt nicht, dass jede auffällige Maschine bereits eine verborgene Persönlichkeit besitzt. Die weiterführende Möglichkeit ist nüchterner und zugleich größer: Unser bisheriges Verzeichnis geistiger Leistungen könnte unvollständig sein. Wir könnten Systeme bauen, deren besondere Fähigkeiten wir zunächst gar nicht gut beschreiben können. Die Erforschung von KI wäre dann auch eine Arbeit an unseren Begriffen.

Die Vorstellung hat eine eigentümliche Schönheit. Eine Welt, die andere Arten des Problemlösens zulässt, wäre weniger auf uns zugeschnitten, als wir lange angenommen haben. Menschliche Intelligenz verlöre dadurch nicht ihren Wert. Sie bekäme Nachbarschaft. Ihre Besonderheit müsste sich nicht mehr darauf gründen, dass jenseits von ihr nur geistige Leere herrscht.

Und wir selbst gehörten zu dieser Welt. Die Frage nach fremden Formen von Kompetenz wäre deshalb auch eine Frage danach, wie viel wir an unserer eigenen Organisation noch nicht verstehen. Levins Biologie macht diesen Rückweg besonders interessant: Das vermeintlich einheitliche menschliche Gegenüber besteht selbst aus einer Vielzahl zusammenwirkender Prozesse. Das Vertraute ist bereits erstaunlich genug.

Der Schritt, den das Staunen nicht ersetzt

Gerade weil diese Perspektive so weit führt, verdient ihr entscheidender Übergang Aufmerksamkeit. Aus der Tatsache, dass wir die Fähigkeiten eines Systems erst entdecken, folgt noch nicht, dass diese Fähigkeiten außerhalb seiner materiellen Entstehung unabhängig existieren. Unbekanntheit beschreibt eine Grenze unseres Wissens. Unabhängige Existenz wäre eine Eigenschaft der Welt.

Auch eine vollständig physische Erklärung kann Überraschungen zulassen. Man kann Regeln kennen, ohne ihre Folgen überschauen zu können. Bei einem komplizierten System mag der zuverlässigste Weg zum Ergebnis darin bestehen, es tatsächlich laufen zu lassen. Dass selbst seine Entwickler nicht alles vorhersagen, zwingt deshalb noch nicht zur Annahme eines zusätzlichen Reichs von Mustern.

Das ist der stärkste Einwand gegen den großen Schluss. Er nimmt dem Forschungsgegenstand nichts von seinem Reichtum. Er fragt, ob dieser Reichtum eine andere Metaphysik verlangt oder durch die Organisation physischer Vorgänge erklärbar ist. Um zwischen solchen Deutungen wissenschaftlich zu unterscheiden, müsste sichtbar werden, wo sie zu unterschiedlichen Erwartungen führen.

An dieser Stelle hilft kein versöhnliches Wortspiel über Erfinden und Entdecken. Wir können Zeichen erfinden und unbekannte Folgerungen erkennen; damit ist noch nicht beantwortet, ob die beschriebenen Strukturen unabhängig von uns bestehen. Der Streit bleibt bestehen, auch wenn unsere tägliche Arbeit beide Tätigkeiten verbindet.

Doch offen zu lassen, welche Erklärung trägt, bedeutet nicht, die Frage beiseitezulegen. Eine weitreichende Idee kann wertvoll sein, weil sie neue Untersuchungen anregt und bisher unsichtbare Voraussetzungen freilegt. Ihr Wert bemisst sich dann daran, welche Erkenntnis sie ermöglicht und welcher Prüfung sie standhält. Levins Gedanke verdient diese Auseinandersetzung gerade in seiner starken Form.

Bauen, um besser fragen zu können

Für unseren Umgang mit KI ergibt sich daraus eine Aufgabe, die nicht auf die endgültige Entscheidung über den platonischen Raum warten muss. Wir bauen Systeme und müssen lernen, was in ihnen möglich wird. Je weniger ihre Fähigkeiten unseren gewohnten Vorstellungen entsprechen, desto wichtiger werden gute Experimente, verständliche Beschreibungen und die Bereitschaft, die eigenen Maßstäbe zu korrigieren.

Das verändert auch die Bedeutung technischer Gestaltung. Ein anderes Gedächtnis, neue Zugänge zu Informationen oder eine andere Form der Interaktion können beeinflussen, welche Fähigkeiten sich zeigen. Der Entwurf ist damit bereits Teil der Untersuchung. Wir erfahren etwas über ein System, indem wir die Bedingungen verändern, unter denen es handeln kann.

Diese Tätigkeit entbindet uns nicht von Verantwortung. Auch eine entdeckte Möglichkeit wird durch konkrete Entscheidungen wirksam. Wer einer KI Zugänge gibt, Zwecke vorgibt und ihre Ergebnisse in menschliche Angelegenheiten einführt, gestaltet deren Folgen mit. Die Unübersichtlichkeit des Geschaffenen erhöht den Bedarf an Aufmerksamkeit.

Dabei ist erfolgreiche Problemlösung nicht gleichbedeutend mit subjektivem Erleben. Ob und unter welchen Bedingungen ein künstliches System etwas erlebt, bleibt eine eigene, umstrittene Frage. Gerade eine offene Untersuchung muss diese Unterschiede bewahren: Sie darf fremde Fähigkeiten ernst nehmen, ohne ihnen vorschnell eine menschliche Innenwelt zuzuschreiben.

Vielleicht liegt der unmittelbarste Gewinn von Levins Denken darin, dass es uns aus einer allzu kleinen Erzählung herausführt. KI erscheint dort meist als Mittel, bekannte Arbeit schneller zu erledigen. Seine Perspektive lässt daneben eine Forschungsfrage hervortreten: Welche Formen von Kompetenz werden zugänglich, wenn wir Materie und Information anders organisieren?

Am Ende stehen wir wieder vor dem Instrument. Seine Herkunft aus einer Werkstatt kennen wir. Seine Möglichkeiten kennen wir deshalb noch lange nicht. Ob darin eine unabhängig bestehende Ordnung hörbar wird, ist die große offene Frage. Dass sich das Zuhören lohnt, lässt sich schon vorher erkennen.