Technik

Computer hat den IQ eines vierjährigen Kindes

Forscher unterziehen ein KI-Programm einem Intelligenztest - mit überraschenden Ergebnissen

Das Computerprogramm ist in etwa so intelligent wie ein vierjähriges Kind. Aber bei Fragen des gesunden Menschenverstands scheitert es. © Megan Strand

Wie intelligent sind Computer? Diese Frage wollten US-Forscher klären und testen ein KI-System kurzerhand mit Hilfe eines gängigen IQ-Tests für Kinder. Tatsächlich schnitt das Computerprogramm immerhin so gut ab wie ein durchschnittlicher Vierjähriger. Aber: Vor allem bei Fragen des gesunden Menschenverstands versagte das Maschinenhirn kläglich.

Der sogenannte Wechsler-Test gilt als Standard-Hilfsmittel, um die Intelligenz von Kindergarten- und Grundschulkindern zu ermitteln. Die Aufgaben in diesem Testverfahren umfassen Tests zum passiven und aktiven Wortschatz, zum Allgemeinwissen und zum Erkennen von Begriffen. Außerdem wird getestet, wie gut die Kinder Figuren legen, Symbole erkennen und zuordnen oder bei Bildserien Zusammenhänge, Gemeinsamkeiten oder Fehlendes erkennen können. Zudem werden noch Fragen gestellt, für deren Beantwortung das Kind allgemeine Prinzipien, Erfahrungen und soziale Regeln kennen muss.

Forscher der University of Illinois wollten nun wissen, wie gut eines der fortgeschrittensten Programme der künstlichen Intelligenz (KI), das sogenannte ConceptNet 4, bei diesem Test abschneidet. Dieses semantische Netzwerk wurde von Forschern des Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelt, es ist explizit darauf ausgelegt, den Inhalt normaler Sprache zu verstehen und umfasst auch Alltags- und kulturelles Wissen.

Leistungen stark schwankend

Für den Test ließen die Forscher ConceptNet 4 die sprachlichen Aufgaben des Wechsler Tests absolvieren und verglichen die Ergebnisse mit dem Durchschnitt verschieden alter Kinder. Das Ergebnis: Im Gesamtresultat lag das Computerprogramm etwa auf dem Niveau eines vierjährigen Kindes, wie die Wissenschaftler berichten. Aber im Gegensatz zu menschlichen Testpersonen schwankte die Leistung des Programms extrem stark zwischen den einzelnen Aufgabenblöcken.

„Wenn ein Kind so starke Variationen zwischen den Aufgaben hätte, könnte das ein Symptom sein, dass mit ihm etwas nicht stimmt“, erklärt Studienleiter Robert Sloan von der University of Illinois. Gut schnitt der Rechner beispielsweise dann ab, wenn es um Vokabeln ging oder darum, Ähnlichkeiten und Gemeinsamkeiten zu erkennen. „Aber ConceptNet 4 versagte immer dann, wenn es um tieferes Verständnis ging – die berüchtigten Warum-Fragen“, so Sloan.

Gesunder Menschenverstand lässt sich nicht pauken

Das allerdings ist genau das Problem, mit dem KI-Forscher schon von Anfang an kämpfen: Denn eines der größten Schwierigkeiten sei es, ein Computerprogramm zu schaffen, das vernünftige Entscheidungen auf Basis einer einfachen Wahrnehmung der Situation oder der Fakten trifft – also mit gesundem Menschenverstand entscheidet, sagt der Forscher. Denn das erfordert sowohl ein großes Faktenwissen als auch das implizite Wissen – Dinge, die so offensichtlich sind, dass wir uns gar nicht darüber bewusst sind, dass wir sie überhaupt wissen. So weiß ein Computer zwar, bei welcher Temperatur Wasser gefriert, aber das bedeutet nicht, dass er auch versteht, das sich Eis kalt anfühlt.

„Jeder von uns weiß eine Menge Dinge, die er im Laufe des Lebens gelernt hat“, erklärt Sloan. „Als Babys krabbelten wir umher, zerrten an Dingen und lernten, dass sie herunterfallen können. Dann zerrten wir an anderen Dingen und lernten, dass Hunde und Katzen es nicht mögen, wenn man sie am Schwanz zieht.“ All diese Erfahrungen sammeln sich im Laufe der Zeit an und helfen uns dabei, Alltagsdinge und Situationen zu interpretieren und zu begreifen. Doch genau diese quasi beiläufigen Erfahrungen fehlen dem Computer.

„Wir sind noch sehr weit entfernt davon, Programme mit gesundem Menschenverstand zu erschaffen, die Verständnisfragen genauso gut beantworten können wie ein achtjähriges Kind“, meint der Forscher. Aber Studien wie diese können dazu beitragen, die Schwachstellen der Maschinengehirne genauer auszuloten – und so dazu beitragen, sie zu verbessern.

(University of Illinois, 26.07.2013 – NPO)

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