Vor vierzehn Jahren erblickte Ghengis die Welt, ein sechsbeiniger Roboter, der weder sprechen noch hören, geschweige denn einen mathematischen Beweis führen konnte. Nur zwei Fähigkeiten waren ihm gegeben - sich in unwegsamem Gelände zügig fortzubewegen und warme Ziele zu verfolgen. Sein Schöpfer, Rodney Brooks, ein Robotiker am Massachusetts Institute of Technology (MIT), hatte eine hohe Meinung von Ghengis. Er pries den Krabbler als intelligente Maschine an und sagte voraus, dass es jetzt nur noch eine Frage von einigen Jahrzehnten sei, bis sich Roboter bauen liessen, die so intelligent sind wie Menschen.
Intelligenz ist der Fetisch der aufgeklärten Gesellschaft, künstliche Intelligenz das hartnäckigste wissenschaftliche Gerücht des 20. Jahrhunderts. Es entstand vor etwa fünfzig Jahren, als die ersten Computer gebaut wurden. Weil man glaubte, dass ihre Rechenprozesse den Denkprozessen in unseren Köpfen gleichen, nannte man die Computer auch elektronische Gehirne. Und weil das Gehirn als Sitz der Intelligenz galt, war mit dem Computer auch das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz geboren.
Seither haben unzählige Propheten das Zeitalter der intelligenten Maschinen angekündigt und es, je nach Gemütslage, als Anbruch des elektronischen Paradieses auf Erden oder als Untergang der Menschheit beschrieben. Aber nichts von alledem geschah. Wieso sollte Brooks mit seiner Prophezeiung mehr Glück haben?
Tatsächlich waren die Programme immer raffinierter und die Computer immer schneller geworden; sie führten mathematische Beweise, zogen logische Schlüsse, gewannen immer öfter im Schach. Der heikelste Teil intelligenter Maschinen, das Gehirn, schien zu funktionieren. Jetzt musste man es nur noch mit Augen, Armen und Beinen versehen. Kameras, Greifer und Laufwerke wurden an die Computer angeschlossen - doch die ersten Roboter waren eine Enttäuschung.
Mit ihren Augen etwa erkannten die Roboter selbst einfache Gegenstände nur, wenn sie ihnen im richtigen Winkel und in der richtigen Beleuchtung präsentiert wurden, Greifarme konnten bestenfalls genau einen Typ von Tassen fassen, und Gehroboter stellten viertelstündige Gleichgewichtsberechnungen für einen einzigen Schritt an. Die Forscher waren dem Trugschluss erlegen, dass dem Roboter leicht fallen müsste, was dem Menschen leicht fällt, doch die Maschinen scheiterten an der normenlosen Vielfalt der Wirklichkeit. Aufgaben, die sich leicht in eine starre Abfolge von Rechenschritten übersetzen lassen, lösten sie meisterhaft. Aber die meisten Handlungen des Menschen - des intelligenten Tieres par excellence - liessen sich offenbar nicht ohne weiteres in rechenähnliche Prozesse überführen.
Die ersten Roboter hätten der künstlichen Intelligenz einen Höhenflug bescheren sollen, aber sie führten die Disziplin in die Krise. Da besann sich Brooks auf seine Forschungsmaxime: «Die unausgesprochene, fundamentale Voraussetzung aller Kollegen ermitteln und verwerfen.» Falsch war in seinen Augen die These, dass Intelligenz nur im Gehirn sitze und eine Eigenschaft des Denkens sei. In Wahrheit sei Intelligenz eine Eigenschaft des Verhaltens, und Verhalten wiederum sei eine Eigenschaft von Wesen, die einen Körper haben und selbständig mit der Welt interagieren.
Tatsächlich gingen die Konstrukteure von künstlicher Intelligenz lange von der natürlichen Vorstellung des Gehirns als eines zentralen Verarbeitungsorgans aus, das zwischen Input (Wahrnehmung) und Output (Handlung) vermittelt. Die Wahrnehmung und das Handeln selber betrachteten sie als Randprobleme. Brooks dagegen behauptete, Sinnesorgane und Körperbewegung seien untrennbar und dezentral miteinander verwoben. Wie anders, so eines seiner Argumente, wäre sonst das Verhalten von Insekten zu erklären, die sich trotz ihres winzigen Gehirns schnell und sinnvoll bewegen können?
Wer Maschinen mit echter Intelligenz bauen wolle und nicht wirklichkeitsfremde Bewegungstrottel, der müsse umdenken, forderte Brooks. Fragen des Körperdesigns seien wichtig, die Sensoren und die beweglichen Teile von Robotern müssten direkter verdrahtet und komplexe hierarchisch programmierte Datenverarbeitungsprozesse vermieden werden - kurz: Roboter brauchen kleinere Gehirne und bessere Körper. Und vor allem müsse man noch einmal ganz unten anfangen und Roboter wie Ghengis bauen, deren Intelligenz zwar nach Brooks Einschätzung auf dem Niveau einer Spinne liege, dafür aber, so die Hoffnung, die Grundlage für alle höheren kognitiven Leistungen darstelle.
Mit diesen Ideen begründete Brooks die jüngste Forschungsrichtung in der künstlichen Intelligenz und wohl die einzige, die heute noch den Traum einer wirklich intelligenten Maschine träumen darf: die Embodied Cognitive Science, zu deutsch: die Wissenschaft der verkörperlichten Intelligenz.
Im Labor für künstliche Intelligenz des Instituts für Informatik der Universität Zürich glaubt man an Embodied Cognitive Science und ans kreative Chaos. In der hellen, grossen Werkstatt stehen eingangs zwei Sofas aus der Brockenstube. Daneben wächst ein Berg aus Computern und Bildschirmen, die niemand mehr braucht. Wo man hinschaut, liegen Bücher, Werkzeug, Roboterteile, Fresszettel, Videobänder, Spielzeug, Fahrwerke, Messgeräte und elektronischer Firlefanz herum, darunter liessen sich vermutlich Tische und Gestelle entdecken. Ein schmaler Pfad ist freigeblieben, der von Arbeitsplatz zu Arbeitsplatz führt.
Forscherdrang und Spieltrieb haben hier eine Welt aus High-Tech und Handwerk geschaffen. Von der Decke hängt ein hundehüttengrosser Zeppelin, eine junge Frau lässt zwei Beine aus Metall immer wieder über eine schiefe Ebene gehen, und der Eyebot, ein vierrädriger Wagen mit einer senkrechten Stange, von der 16 bleistiftlange Röhrchen abstehen, fährt ununterbrochen auf einer Schiene hin und her und richtet die 16 Facetten seines Auges neu aus.
Doch was hat das alles mit Intelligenz zu tun? Wird da nicht zu viel gebastelt und zu wenig über das Denken nachgedacht? Der Leiter des Labors für künstliche Intelligenz, Rolf Pfeifer, kennt diesen Einwand. Zehn magere Jahre seines wissenschaftlichen Lebens hat er sich mit traditioneller künstlicher Intelligenz und mit Theorien über unsichtbare Denkprozesse herumgeschlagen, bevor er 1991 das Forschungsprogramm seines Labors ganz auf Embodied Cognitive Science umstellte.
Heute erforscht er jedes sichtbare Verhalten, das ihn interessiert, und am liebsten würde er sich weigern, Intelligenz noch zu definieren. Als Autor des ersten Lehrbuches der jungen Disziplin, eines Wälzers mit dem Titel «Understanding Intelligence», kann er sich aber nicht ganz um eine Definition drücken. «Zwei Eigenschaften sind typisch für intelligente Wesen; sie nützen die Gegebenheiten ihrer Umwelt aus, und sie tun nicht immer dasselbe, ihr Verhalten ist vielfältig.»
So gesehen verhält sich der Naturwissenschafter Rolf Pfeifer zweifellos intelligent. Denn einerseits nützt er in der Zusammenarbeit mit Biologen, Ethologen, Medizinern, Psychologen, Neurobiologen, Ingenieuren, Mathematikern und Informatikern das universitäre Umfeld aus. Andererseits rückt er dem Phänomen der Körperintelligenz mit einer beeindruckenden Vielfalt von Forschungsansätzen auf den Leib: Er studiert das Verhalten von Tieren und Menschen, um es anschliessend mit Robotern nachzuahmen. Er entwickelt soziale Roboter mit intelligentem Gruppenverhalten und lernende Roboter, die ihre Intelligenz in der Interaktion mit der Umwelt erwerben. Und weil es in der Embodied Cognitive Science um verkörperlichte Intelligenz geht, beschäftigt er sich auch damit, wie der Körper von Lebewesen heranwächst, genauer: wie die in jeder Zelle enthaltene genetische Information umgesetzt wird.
Natürlich macht er all das nicht allein. Neben den Studenten arbeiten in seiner Gruppe über 20 Doktoranden und Post-Docs aus Kanada, England, den USA, Japan, Italien, Griechenland, Holland, Deutschland und der Schweiz, darunter drei Frauen.
Das Ziel, Intelligenz zu verstehen, ist abstrakt, aber die Methode Pfeifers ist erstaunlich konkret: In seinen Projekten geht es meistens darum, einen Roboter auch wirklich zu bauen. «Es ist enorm, was man dabei alles lernt. Theorien sind gut und recht, aber in der konkreten Umsetzung stösst man, ohne viel nachzudenken, auf die wirklichen Probleme.» Und muss dann nur noch die wirklich guten Lösungen finden.
Ein schlecht konstruierter zweibeiniger Gehroboter etwa muss jeden Schritt lange planen. Ein gut konstruierter hingegen kann beim Gehen gar nicht aus dem Gleichgewicht geraten, und er braucht erst noch weniger Energie und weniger Rechenleistung für einen Schritt - mit gutem Design erspart man der Maschine viel Hirnarbeit. Und welcher von beiden ist nun intelligenter, der schwerfällige rechnende oder der gedankenlose mit dem natürlichen Gang? Und wo sitzt nun die Intelligenz, im Hirn oder im Körper?
Aus solchen Überlegungen heraus spielt man in Pfeifers Labor derzeit mit menschenähnlichen Beinmodellen, verändert die Proportionen und die Gewichtsverteilung der Gliedmassen, bis sie optimal sind. Ende Jahr soll ein künstlicher Läufer gebaut werden, dessen Bewegungen von einem neuronalen Netz gesteuert werden, das dem menschlichen Nervensystem nachempfunden ist. Für dieses Projekt arbeitet Pfeifer mit dem Paraplegikerzentrum Balgrist in Zürich zusammen.
Weil Körperformen in der Embodied Cognitive Science wichtig sind, ist Morphologie - die Lehre von der Gestalt - eines ihrer drei Zauberwörter. Die beiden anderen sind Emergenz und Evolution.
Von Emergenz ist die Rede, wenn aus wenigen einfachen Mechanismen komplexes Verhalten entsteht. So wurden in Pfeifers Labor etwa Roboter gebaut, die aufräumen können, obwohl sie im wesentlichen nur aus einer Plattform mit zwei Rädern und zwei Sensoren bestehen. Der rechte Sensor ist mit dem rechten Rad verbunden, der linke mit dem linken. Normalerweise fährt der Roboter vorwärts; liegt ein Hindernis genau in Fahrtrichtung, stösst er es vor sich her. Nimmt aber einer der seitlichen Sensoren einen Gegenstand wahr, beschleunigt er das Rad auf seiner Seite für eine Weile: der Roboter weicht in die andere Richtung aus. Schickt man nun mehrere solche Roboter in eine Arena mit zufällig verteilten Hindernissen, kann man beobachten, wie sie die Hindernisse so lange herumschieben, bis alle beisammen sind. Sie räumen also auf, ohne dass dieses Verhalten in irgendeiner Form eingebaut wäre.
Emergentes Verhalten stellt sich überraschend ein und lässt sich schlecht planen. Das macht das Design intelligenter Roboter so schwierig. «Der Verstand kann dabei auch hinderlich sein, weil er oft nur auf Lösungen kommt, die er schon kennt», sagt Pfeifer. Darum versuchen die Robotiker, die Evolution zu imitieren, wenn sie ihre künstlichen Kreaturen schaffen: Sie spielen herum, lassen Raum für Zufälle und schauen, was sich bewährt. Evolution lässt sich auch auf dem Computer simulieren. Dabei wird ein künstliches Wesen mit Rahmenbedingungen, Entwicklungsregeln und überlebensgünstigen Eigenschaften definiert. Sekunden später erfährt man dann, wie das Wesen tausend Generationen später aussieht - und staunt manchmal.
Gute Roboter sind schnell, billig und ausser Kontrolle, heisst es am MIT. Der Slogan bringt die Quintessenz der drei Zauberwörter auf den Punkt: Denn wer morphologische Überlegungen berücksichtigt und mit evolutionären Methoden emergentes Verhalten entdeckt, hält den materiellen und technologischen Aufwand klein, spart bei den Computerkosten, und seine Roboter führen im besten Fall ein Eigenleben.
Pfeifer verfolgt ein hehres Ziel: Er will das Wesen von Intelligenz und damit einen wichtigen Aspekt vom Wesen des Menschen ergründen. Der Roboterbau ist für ihn dabei bloss Mittel zum Zweck. Aber wo Roboter gebaut werden, da entstehen nicht nur Ideen über Intelligenz, es resultiert auch handfestes, verkäufliches Know-how. Das KI-Labor der Universität Zürich hat bereits ein Spin-off-Unternehmen hervorgebracht, das Roboterarme und Software zur Simulation neuronaler Netze verkauft. Und spätestens seit Ghengis bewiesen hat, dass er in unwegsamem Gelände warme Ziele verfolgen kann, interessiert sich in den USA auch das Militär für verkörperlichte Intelligenz.
Noch ist Embodied Cognitive Science eine junge Disziplin, die - wie die traditionelle KI-Forschung vor 50 Jahren - von grossen Hoffnungen und einer Handvoll attraktiver Ideen lebt. «Eigentlich haben wir noch keines der grossen Probleme wirklich gelöst», sagt Pfeifer. Woher nimmt er dann die Gewissheit, dass er diesmal auf die richtige Karte gesetzt hat?
«Wir haben die wichtigen Probleme erkannt. Früher zum Beispiel hatte man gemeint, das Gedächtnis funktioniere wie ein Gefäss, in das man etwas hineingibt und später wieder herausholt. Heute wissen wir, dass Gedächtnis, Wahrnehmung und Handeln eng zusammenhängen. Die Neurowissenschaften bestätigen dies. Und auch den Bewegungsapparat und das Gehirn schauen wir nicht mehr getrennt voneinander an.» Und für ein Problem, an dem die traditionelle künstliche Intelligenz sich die Zähne ausgebissen hat, kann Pfeifer heute eine verheissungsvolle Lösung bieten: Er hat einem Roboter beigebracht, Gegenstände zu kategorisieren. Früher verglichen die Roboter zu diesem Zweck ihre Seheindrücke mit programmierten Urbildern. Doch solche Vergleiche scheiterten oft daran, dass die Sehdaten je nach Abstand, Winkel und Lichtverhältnissen völlig unterschiedlich ausfallen. Pfeifers Roboter dagegen sammelt ganzkörperliche Gegenstandserfahrungen und lernt daraus - wie ein Kleinkind.
Er ist programmiert, vorwärts zu fahren und Gegenstände zu umkreisen. Nach einer Umkreisung versucht er, den Gegenstand zu heben. Gelingt ihm dies, wird eine Assoziation zwischen den genauen Fahrdaten der Umkreisung und dem Hebevorgang verstärkt. Kann er den Gegenstand nicht heben, weil er zu gross ist, wird die Assoziation geschwächt. Nach einer gewissen Zeit versucht der Roboter nur noch Gegenstände zu heben, die er auch wirklich heben kann. Er lernt also, kleine und grosse Dinge zu unterscheiden, ohne ein Urbild oder dergleichen in sich zu tragen - das Unterscheiden ist emergent. «Das ist immerhin ein wichtiger erster Schritt», sagt Pfeifer. Denn das Kategorisieren von Gegenständen sei eine Form von Begriffsbildung und daher eine der Grundlagen von Kognition.
Aber die grosse Frage bleibt, ob auch höhere Formen von Intelligenz emergentes Verhalten sind und aus nichts als einer grossen Zahl einfacher materieller Prozesse hervorgehen. Rodney Brooks hat zum Beweis dieser These den humanoiden Roboter Cog gebaut. Weil Cog menschenähnliche Intelligenz haben soll, verfügt er natürlich auch über einen menschenähnlichen Körper, wenigstens von der Hüfte an aufwärts. Cog ist lernfähig und bereits sieben Jahre alt, und eines Tages werde er das Intelligenzniveau eines drei- bis vierjährigen Kindes haben, behauptet Brooks.
Von solchen Vergleichen, die bei näherem Hinsehen in sich zusammenfallen, hält Pfeifer nichts. «Ich finde es schon eine masslose Übertreibung, von einem Roboter zu behaupten, er habe das Intelligenzniveau eines Insekts. Insekten können sich reproduzieren, sie betreiben Brutpflege und bilden Staaten. Davon sind die Roboter noch weit entfernt.»
Was aus Embodied Cognitive Science wird, ist ungewiss. Einen Nachweis aber hat sie mit Sicherheit erbracht, nämlich den, dass auch die einfachsten Intelligenzleistungen von Mensch und Tier auf Zusammenhängen beruhen, die schwer zu fassen und noch viel schwerer nachzuahmen sind. Das ist doch auch etwas: Wir verstehen mit unserer Intelligenz jetzt immerhin, dass wir unsere Intelligenz noch nicht verstehen.