Lesetipp: Die Numerati: Datenhaie wissen alles über uns - Seite 9

All das ist mir völlig klar, denn sie schreibt in meiner Muttersprache. So gut wie jedes Wort ergibt einen Sinn. Aus der Sicht eines Data-Miners ist das Problem, dass ich skandalöse fünf Minuten brauche, um ihren Text durchzulesen. In dieser Zeitspanne wühlen sich Umbrias Computer durch 35 300 Blog-Einträge. Dieses Wunder der Technik findet in zwei Bereichen der künstlichen Intelligenz statt: Spracherkennung und maschinelles Lernen.

Die zugrunde liegende Idee ist simpel: Die Maschinen durchpflügen die Flut der Worte und nutzen ihr statistisches Genie und phänomenales Gedächtnis, um ihnen Bedeutung zu verleihen. Die Aussage, sie würden die Worte „verstehen“, wäre freilich übertrieben. Das wäre etwa so, als würde man sagen, dass eine blinde Fledermaus, die durch Auswertung der Reflexionsmuster von Schallwellen navigiert, das offene Fenster „sieht“, durch das sie fliegt. Doch darauf kommt es nicht an. Wenn die Computer richtige Schlussfolgerungen aus den Worten ziehen können, die sie durchsieben, bestehen sie den Sprachtest. Und wenn sie diese Schlüsse verfeinern können, Zusammenhänge herstellen und Fallstricke vermeiden, dann werden sie klüger – oder, wie manch einer insistieren würde, „klüger“.

Streit über die Programmierung der Computer

Seit Jahrzehnten haben Informatiker darüber gestritten, wie man Computer am besten sprechen und denken lehren kann. Viele von ihnen haben für einen logischen Ansatz plädiert. Sie stehen in einer von Aristoteles begründeten Tradition, nach der die gesamte Welt des Wissens in enorme Domänen mit jeweils eigenen Fakten, Regeln und Beziehungen aufgeteilt wird. Eines der ehrgeizigsten Projekte dieser Art wird von Cycorp in Austin, Texas, vorangetrieben. Das Unternehmen versucht, eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, die nicht nur einen Großteil der Information der Welt kennt, sondern sie auch deuten kann. Fragt man beispielsweise Cycorps Computer nach demokratisch gewählten Staatsmännern auf der nördlichen Halbkugel, wird das geografische Segment des Systems aktiv, Land für Land: Großbritannien ist in Europa, Europa liegt auf der nördlichen Halbkugel, die nördliche Halbkugel liegt nördlich des Äquators.

Das System kennt all diese Fakten und hangelt sich von einem zum anderen. Dann setzt es laut Cycorps Website Logik ein: Wenn Region A Teil von Region B ist und Region B nördlich von Region C liegt, dann ist Region A nördlich von Region C. Und darum, so folgert es, muss Großbritannien nördlich des Äquators liegen. Nun muss das Geografiesegment seinen Politikcousin fragen, ob Großbritannien eine Demokratie ist, und so geht die Analyse immer weiter. Das Problem mit diesem logischen Ansatz ist, dass er an Geschwindigkeit und Flexibilität zu wünschen übrig lässt. Fakten ändern sich, und dann muss das riesige System seine Informationspartikel und deren wechselseitige Beziehungen neu austarieren. Als Cycorp 1984 begann, seinen Wissenskosmos zusammenzustellen, dominierte die Sowjetunion den asiatischen Kontinent, und die Maus wagte sich noch kaum mit der Nasenspitze aus der Domäne der Nagetiere, einer Untergruppe der Säugetiere, hervor in den aufblühenden Markt des Computerzubehörs.

Ein rivalisierender Ansatz lehnt diese schwerfällige Logik ab und zieht es vor, den Computer als Fachidioten zu betrachten. Die Statistik dominiert und Wahrscheinlichkeit definiert Wahrheit. Geschwindigkeit und Kalkulation triumphieren über Wissen, und Sprache existiert vorwiegend als Matrix numerischer Beziehungen. Dies ist Umbrias Strategie – und es ist dieser statistische Ansatz, an den sich die meisten Numerati klammern, wenn sie uns in fast jedem Lebensbereich unter die Lupe nehmen. Was die Computer in Boulder lernen, ist ein verrückter Flickenteppich von Statistik und Geometrie. Sie mögen zu erstaunlichen Erkenntnissen kommen, doch sie erreichen sie durch ein verschlungenes Labyrinth von Berechnungen – diese Lernmaschinen baden in Zahlen.